GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测工作环境

敞开式断路器监测:技术背景:敞开式断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备，以确保系统安全运行。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，增强检修的针对性，***提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器非常重要的参数，是衡量断路器性能优劣的重要指标。因此，通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分闸电流、合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值，对判断断路器的健康程度和工作状态诊断具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术背景。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测工作环境

二、遵循标准:2.1GB/T4208外壳防护等级（IP代码）；2.2DL/T860变电站通信网络和系统；2.3DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则；2.4DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分：通用检验规范；2.5DL/T1498.1变电设备在线监测装置技术规范第1部分：通用技术规范；2.6DL/T1686六氟化硫高压断路器状态检修导则；2.7DL/T1687六氟化硫高压断路器状态评价导则；2.8DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则；2.9Q/GDW383智能变电站技术导则；2.10Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范；2.11Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则；2.12Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范；2.13国家电网公司智能组合电器技术规范(试行)；2.14南方电网公司变电站设备在线监测装置通信通用技术规范；2.15Q/CSG1203021南方电网公司变电站设备在线监测通用技术规范；2.16南方电网公司在线监测综合处理单元技术规范。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测工作环境GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统概述。

数据采集装置安装在密封箱体内，在线监测型挂壁式主机使用强力磁铁吸附在变压器/电抗器的外壁（如下图5B所示），同时采集箱外侧涂抹胶水粘合。系统各种传感器、通信模块和前端主控单元统一采用220V供电方式。采集箱外部设有5个防水接口，分别为振动传感器接入孔防水接口、电流信号防水接口、电源线缆防水接口、USB信号防水接口、采集箱进出线孔，安装防水接头、机械振动信号、电流信号引入线缆孔安装双防12-PG13.5接头、通信引入线缆采用PG16型防水接头，并内外两边涂胶处理，进入双防接头之前的线缆均套金属保护管，采集箱内部接线端子做密封保护，确保采集箱内部整体密封。

包络分析：为提高在线监测的准确度，GZAF-1000T系统的数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学信号及驱动电机电流信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此，GZAF-1000T系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。有载分接开关振动声学信号和驱动电机电流信号包络分析如下图8的A和B所示。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统原理。

系统功能：智能分析功能：系统软件内置海量故障特征的数据库，可与测得的数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，诊断分析故障类型；也可添加新测得的数据，方便后期横向、纵向比较；软件可将同一厂家同一型号的正常检测数据进行导入保存，便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析；具有报表分析功能，自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测技术交流与投运业绩。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测工作环境

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测主界面。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测工作环境

系统功能：3.4.2监测系统的智慧化功能具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号，完成有载分接开关信号包络、ATF等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，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分析结果；具备实物ID管理功能，提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测工作环境

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