杭州高压开关振动声学指纹在线监测业绩 国洲电力供应

敞开式断路器监测技术背景实现对断路器机械特性的在线监测，准确得知断路器的工作状态和故障部位，可以有效减小维护工作量，增强状态检修的针对性，显著提高电力系统可靠性和经济性。声纹振动信号、分/合闸线圈及储能电机的电流、动/静触头的行程及分/合闸位置等特征值是断路器非常重要的参数，是衡量断路器性能的重要指标，因此，实施在线监测声纹振动信号、分/闸线圈及储能电机电流、动/静触头行程及分/合闸位置等具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的用户培训支持。杭州高压开关振动声学指纹在线监测业绩

敞开式断路器监测功能特性◆具备声纹振动、电流波形、行程曲线、压力变化等记录及展示，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、行程、动/静触头分/合闸位置和次数等参数。◆IED/主机支持多通道监测数据的实时同步采集，通道数不小于8个（可定制）。◆具有比对分析功能：可将现测与标准/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续实时监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据。◆断路器每次动作后，IED/主机主动评估断路器运行状态，并自动上传分析结果。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算，当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线的互相关系数：接近1时，被测设备是接近正常状态。接近0时，被测设备是可能存在故障的异常状态。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测系统结构杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业应用背景。

1.1公司概述杭州国洲电力科技有限公司，成立于2013年5月，是专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的电力设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研、产、销、服四位一体的****，致力于为领域内各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、电能生产、设备制造等合作方提供质量的体系化技术方案。我公司于2014年把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”，并在中心组建了专注于局部放电和声纹振动监测技术的两大课题组，成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和声纹振动监测技术。我公司的技术近10年在投运站场、制造厂区的电力设备上大量的持续运用，为电网的可靠运行提供了逐年增长的技术支持，特别是在变压器（电抗器）、开关设备和输电设备等电力设备的绝缘、机械的状态分析与诊断方面，凭借前沿的软/硬件技术与先进的监测方法，为电力设备的高效运检提供了质量的体系化技术方案。

3.3.2.3基频信号能量比(E)100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值，计算公式：E=jmS1j2jmSj2，其中S1为100Hz基频分量的时域信号，Sj为原始信号，j为采样索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为声纹振动频谱图的主要成分，基频信号能量比应较大；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，基频信号能量比变小。3.3.2.4互相关系数(r)正常状态与实测的声纹振动信号频谱图之间的相似度，计算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2，其中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得声纹振动信号的频域分布，X和Y为对应信号的平均值，互相关系数范围为0~1。◆正常运行时，相关系数应接近于1。◆存在故障时，信号频率分布发生改变，互相关系数减小。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业培训支持。

声纹振动监测技术的应用意义GZAFV-01系统适用于GIS、AIS、隔离开关、开关柜等开关设备的带电监测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行且无电气连接，主要意义如下：5.1采用带电监测/在线监测方式，不影响被测设备正常运行，降低了电网风险。5.2监测方式与被测设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点。5.3采用独特的时域、包络、重合度比对、时频矩阵等分析法，并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量，提高在线监测准确度。5.4内置基于海量典型样本的大数据和人工智能研判技术而建立的数据库，可真实反应被试品运行状态，有效诊断故障程度和类型。5.5符合智慧/智能型变电站建设原则，IED具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动及电流信号，完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传监测数据的分析结果。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业应用前景。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测硬件使用

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确保采集到的振动和声学数据具有足够的准确性和分辨率，以便于识别设备的正常运行状态与异常情况，可以采取以下措施：

选择合适的传感器：根据被监测设备的特性和监测要求选择适当类型和规格的振动和声学传感器。传感器应具有高灵敏度和适当的频率响应范围。校准传感器：定期对传感器进行校准，以确保其输出与实际测量值之间的准确对应关系。优化采样频率：根据设备的动态特性和可能发生的故障类型，设置合适的采样频率，以捕捉到振动和声学信号的关键特征。减少噪声干扰：采取措施减少环境噪声和电磁干扰，如使用屏蔽电缆、设置隔振平台、选择低噪声环境进行测量等。数据预处理：采用滤波、去噪等数据预处理技术，提高信号质量，减少噪声的影响。多传感器融合：使用多个传感器并结合不同的测量位置，可以提高数据的冗余性和鲁棒性，从而增强信号的准确性。动态范围调整：根据设备的运行状态调整测量系统的动态范围，确保在设备运行在不同负载条件下都能获得清晰的信号。数据后处理和特征提取：应用高级信号处理技术，如时频分析、小波变换等，提取出反映设备状态的关键特征。 杭州高压开关振动声学指纹在线监测业绩

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