杭州研制的振动声学指纹在线监测遵循标准

3、2020年8月6日，我公司荣获南方电网生产技术部的邀请，作为技术合作商的**参加生产技术部、各分省公司、南网电科院和南网数研院等部门/单位的**们出席的《公司新技术交流会议》，向与会的各位**做了《变压器振动监测技术》的专题汇报。4、2020年11月19日，我公司荣获南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请，向广西电网公司的总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门和直属单位的领导做了《变压器声纹振动在线监测与故障诊断技术》的专题汇报，获得了领导和**们的称赞与肯定。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。杭州研制的振动声学指纹在线监测遵循标准

采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号，电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况，传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。为保持检测点的同一性，便于后期历史数据对比，建议所有振动传感器底座长期固定在变压器/电抗器外壁上。传感器安装示意图如下图3所示，变压器/电抗器声学指纹监测系统所有传感器单元均与变压器/电抗器本体无电气连接，安装简单方便，适用于在线监测或带电检测。（注：传感器数量及安装位置可根据具体技术规范或方案调整。）杭州研制的振动声学指纹在线监测遵循标准GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测包络分析。

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，

系统结构：GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，系统机构图如下图2所示。传感器：GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统传感层由6路压电式加速度传感器及1路电流传感器构成，各传感器外观及参数如下表1所示。压电式加速度传感器集成电荷放大器，将振动信号转换成与之成正比的电压信号；电流传感器采用微型卡扣结构，便于现场安装，节省空间。采用3路压电式加速度传感器获取有载分接开关振动信号，振动传感器通过固定底座安装在变压器/电抗器外壁，安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向，且尽量靠近分接开关触头组处。采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号，电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况，传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测设备信息管理。

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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统功能。杭州研制的振动声学指纹在线监测遵循标准

杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测使用说明。杭州研制的振动声学指纹在线监测遵循标准

(5)振动平稳性(DET):振动平稳性以理解为对振动信号周期性的一种衡量,如果振动平稳性较差，那么作为振动主要激励源的部件出现机械稳定性异常的可能性较大，其定义为h=其中，l**信号递归图中斜对角线的长度，P(l)**对角线长度为l的对角线的条数，Im**斜对角线的最小长度。DET值是一个介于0和I之间的数，对于正常运行的GIS而言，其机械结构确定性很高，其DET值接近1。(6)能量相似度(EDR):能量相似度分析用于衡量不同负载条件下测点振动能量的相似性,振动能量分布特性的改变能够反映GIS内部机械结构的变化，其定义为电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第6页共12页=1−100其中，vi为各频率信号归一化能量，μ为能量平均值。能量相似度分析通过对比测量信号的能量与目标能量差异来判断GIS振动是否异常。当某个测点的EDR值突然变大，这意味着该测点附近的机械结构可能出现异常。杭州研制的振动声学指纹在线监测遵循标准