敞開式斷路器監測技術背景實現對斷路器機械特性的在線監測，準確得知斷路器的工作狀態和故障部位，可以有效減小維護工作量，增強狀態檢修的針對性，顯著提高電力系統可靠性和經濟性。聲紋振動信號、分/合閘線圈及儲能電機的電流、動/靜觸頭的行程及分/合閘位置等特征值是斷路器非常重要的參數，是衡量斷路器性能的重要指標，因此，實施在線監測聲紋振動信號、分/閘線圈及儲能電機電流、動/靜觸頭行程及分/合閘位置等具有重要意義。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。校驗振動聲學指紋在線監測

GZAFV-01系統的IED/主機形態分便攜式帶電監測（分體機，如上圖3.3、一體機）、長期固定在線監測式（標準1U的IED，如上圖3.3）等機型。其中，便攜式一體機結構輕巧，適用于帶電巡檢、故障診斷；標準監測單元與壁掛式監測單元適用于長期在線監測與故障診斷。6.12020年10月20日，我公司榮獲國網公司設備部的邀請，委派技術智造中心總監王國明博士參與國網設備部組織的關于智慧變電站技術方案審查會，向與會的國網公司設備部、各省公司設備部及各省電科院的領導和**們做了《聲紋振動監測技術在變電站主設備智慧型綜合監測中的作用和實施方案》的匯報，獲與會領導和**們的高度認可。如下圖6.1所示。開關設備聲紋振動聲學指紋在線監測監測符號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多場景適用性。

電力系統中的開關類設備主要包括GIS、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。GIS是當今輸電網絡中一種應用***的電氣設備。通過將變電站中斷路器、隔離開關、接地開關、PT、CT、避雷器、連接母線、電纜終端、進出線套管等一次設備經過優化設計并有序地結合為整體，在金屬殼內封裝起來，內部充SF6氣體作為滅弧和絕緣介質組成的封閉組合電器。與傳統的敞開式相比較，GIS具有占地面積小、可靠性高、安全性強、運行維護工作量很小等優點，因而被大量使用在重要負荷、樞紐變電站中。但由于其采用全封閉結構，一旦發生故障，影響范圍大并且難以準確定位及快速搶修，將會帶來嚴重的經濟損失。隨著GIS逐步在特高壓輸電網絡推廣應用，設備故障所造成的影響將進一步加大。

4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量，進行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發現在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的用戶定制化服務。

從振動和聲學數據中提取有用的特征，以便建立設備的聲學指紋，通常會用到以下信號處理技術：傅里葉變換（FFT）：用于分析信號在頻域中的特性，可以識別出設備運行時的固有頻率和諧波成分。短時傅里葉變換（STFT）：與FFT相比，STFT能夠展示信號隨時間變化的頻率特性，適用于非平穩信號的分析。小波變換：具有良好的時頻局部化特性，能夠在多尺度上分析信號，適合捕捉瞬態事件和局部特征。包絡檢測：用于提取振動信號的振幅包絡，可以用來表示信號的動態特性。頻譜分析：通過計算信號的功率譜密度（PSD）或幅值譜，可以識別出信號的頻率成分和能量分布。時頻分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，這些方法能夠提供信號的時頻表示，有助于分析復雜非線性和非平穩信號。模態分析：通過識別設備振動的模態特性，可以提取出與設備結構和損傷相關的特征。熵分析：如時域熵、頻域熵或小波熵，這些方法可以量化信號的不確定性和復雜性，有助于識別設備狀態的變化。統計分析：包括均值、方差、標準差等統計參數，可以描述信號的波動性和穩定性。高階統計量：如偏度和峰度，它們可以提供信號分布形狀的信息，有助于識別異常模式。杭州國洲電力科技有限公司的企業簡介與主要技術優勢。監測振動聲學指紋在線監測種類

杭州國洲電力科技有限公司的企業愿景與使命。校驗振動聲學指紋在線監測

3.3.2繞組及鐵芯運行狀態分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態，采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖3.10b所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量作為分析參數。各特征參量定義及解釋如下：

3.3.2.1峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較小；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，總諧波畸變率變大 校驗振動聲學指紋在線監測