變壓器在生產、運輸、安裝過程中或在短路電流作用下，均會使繞組及鐵芯壓緊程度降低，繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%，對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩定運行產生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機械損傷等，以上故障類型均可能導致繞組變形。傳統的繞組變形監測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*適用于離線或停電監測。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、接地不良、夾件松動或損傷，常用監測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監測。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的主要特性解析。電抗器振動聲學指紋在線監測設備信息

變壓器運行時，電流通過繞組時產生的電動力引起繞組振動，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方，繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動的非線性特性，聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動信號頻譜分布將發生改變，產生諧波分量。因此，信號分量可以作為區別繞組故障與鐵芯故障的重要依據，采用聲紋振動監測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。專注振動聲學指紋在線監測指紋監測標準杭州國洲電力科技有限公司的企業榮譽與資質認證。

電力系統中的高壓開關類設備主要包括GIS（氣體絕緣金屬封閉開關設備）、AIS（敞開式斷路器）、GIS /敞開式的隔離開關、開關柜斷路器等。各類開關設備的材料、工藝、設計、安裝過程中的缺陷以及頻繁動作極易引起機械故障，嚴重時更會導致電氣火災、停電等事故，現有狀態檢修方式的試驗周期長、耗費人力物力、檢修效率低等缺點，較大地影響設備正常運行。

基于聲紋振動信號的在線監測，可在GIS帶電運行狀態下及時發現潛在故障，并及時預警，從而延長使用壽命，提高電網運行的可靠性。我公司以聲紋振動信號為主，結合電流、位移等其他參量的在線監測，開發了故障診斷算法（***軟著權）并提取相關特征參量研制完成的GZAFV-01型聲紋振動監測系統，適用于開關設備的帶電監測（便攜診斷式、手持巡檢式）、在線監測（長期固定式、短期移動式）。

二、遵循標準（不限于下列標準）2.1GB/T4208外殼防護等級（IP代碼）。2.2DL/T860變電站通信網絡和系統。2.3DL/T1430變電設備在線監測系統技術導則。2.4DL/T1432.1變電設備在線監測裝置檢驗規范第1部分：通用檢驗規范。2.5DL/T1498.1變電設備在線監測裝置技術規范第1部分：通用技術規范。2.6DL/T1686六氟化硫高壓斷路器狀態檢修導則。2.7DL/T1687六氟化硫高壓斷路器狀態評價導則。2.8DL/T1700隔離開關及接地開關狀態檢修導則。2.9Q/GDW383智能變電站技術導則。2.10Q/GDWZ414變電站智能化改造技術規范。2.11Q/GDW561輸變電設備狀態監測系統技術導則。2.12Q/GDW739輸變電設備狀態監測主站系統變電設備在線監測I1接口網絡通信規范。2.13國家電網公司智能組合電器技術規范。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的行業標準對比。

六、GZAFV-01系統的技術交流與投運業績GZAFV-01系統已成功應用于智能變電站、智慧變電站及數字化變電站等示范項目(已經投運的廊坊特高壓站、濟南商西站、青島顧家站和勝利站、泰安天平站等)，實現大型變壓器全振動在線監測與故障診斷，有效地提高設備運行可靠性。同時，我公司積極與各科研院所(南網電科院、廣西電科院、冀北電科院、山東電科院、江蘇電科院、浙江電科院)、供電公司(冀北、山東、山西、江蘇、寧夏等地的省檢)、變壓器制造商(山東電力設備制造廠、江蘇華鵬變壓器廠、南通的韓國曉星變壓器廠、杭州錢江變壓器廠等)、OLTC制造商（上海華明的遵義長征廠區、德國MR等）、變電站綜合監測系統平臺承建商(國網智能、南瑞科技、長園深瑞等)開展合作，不斷豐富各型號變壓器的聲紋振動信號樣本數據庫。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的科研支持背景。監測振動聲學指紋在線監測監測試驗報告

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功能特性◆IED/主機具備多個點位開展實時連續性或周期性的監測GIS本體聲紋振動信號，向平臺層操控計算機傳送監測數據開展智能分析，操控及監測數據分析軟件實時展示分析結果和預警信息。◆具有比對分析功能：可將現測的與同規格被試品/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據、復電自動啟動/復位功能，可連續實時監測、存儲及導出1年以上數據。◆具備聲紋振動信號時域波形展示、頻譜分析(基頻為100Hz)功能，可自動提取峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量，以作為GIS運行狀態分析參數，用戶可設置報警閾值。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線的互相關系數：電抗器振動聲學指紋在線監測設備信息