特高压GIS振动声纹监测故障

(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，计算公式如下公式2所示：公式2：基频信号能量比计算公式公式2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。(4)相关系数(r)：正常状态与实时测得声纹振动信号频谱图之间的相似度，计算公式如下公式3所示：公式3：相关系数计算公式公式3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，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变压器/电抗器振动声学指纹监测系统电流传感器安装。特高压GIS振动声纹监测故障

如下图14(b)所示，基于声纹振动信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量，以作为变压器运行状态的分析参数。各特征参量定义及解释如下：(1)峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。(2)总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)：所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式如下公式1所示：公式1：总谐波畸变率计算公式公式1中V1为100Hz基频分量有效值，Vi为各谐波分量有效值，i为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大。振动声学指纹特点杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测技术方案。

三、技术方案3.1系统原理变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器振动监测与诊断分析的内容。变压器内部振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播，可由安装于外壁的振动传感器测得。OLTC切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号。信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映分接开关结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，使驱动电机电流发生变化。因此驱动电机电流与声纹振动的两类信号融合分析，可更加有效的评价OLTC的运行状况和疑似故障类型。

3.2.2功能特点Ø具备断路器的振动、分合闸线圈和电机的电流、动静触头分合闸位移和位置等信号的监测功能；Ø具备振动、电流波形、位移曲线、压力变化等信号的记录和展示，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、位移、分合闸位置、分合闸次数等参量；Ø监测主机/IED支持多通道信号同步和实时采集，通道数不小于8个（可定制）；Ø支持历史数据与实测数据对比分析、不同通道测量数据的横向及纵向对比功能；Ø具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据；Ø断路器每次动作后，监测主机/IED主动评价断路器运行状态，并自动上传结果。断路器典型振动和储能电机电流信号及对应包络曲线如下图4所示。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统过程跟踪汇报承诺。

我公司结合多年研发及现场经验，成功研制GZAFV-06型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统，可支持固定安装的长期在线监测型、便携的带电监测与诊断型、可移动的短期重症监护型等三种工作模式。本系统由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)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，结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、频谱分析等多种算法，并提取典型特征参量，在线状态下实现变压器OLTC及本体（绕组及铁芯）的监测与诊断。GZK-1000MP 型断路器机械特性监测子系统。振动声学指纹特点

国洲电力振动监测系统标准。特高压GIS振动声纹监测故障

4.2.3根据各时频信号相关系数、能量分布曲线特征参量（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，自动判断变压器运行状态及疑似机械故障类型。图16基于声纹振动法的故障诊断4.2.4结合变压器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测的状态量，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了疑似故障识别的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题的诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器的声纹振动频谱时，系统可以自动去查询变压器的历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器可能存在绕组变形的异常。特高压GIS振动声纹监测故障