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3.2.1.1OLTC监测与诊断：=1\*GB3①采用多路振动传感器获取振动信号，传感器通过固定底座安装在变压器外壁，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。=2\*GB3②采用非接触方式安装在OLTC的1~2m范围内的声纹传感器获取OLTC切换时的声纹信号。=3\*GB3③采用安装于驱动电机电源线处的电流传感器获取OLTC驱动电机电流信号。3.2.1.2变压器本体（绕组及铁芯）监测与诊断：=1\*GB3①采用多路振动传感器监测与诊断变压器绕组及铁芯运行状况，通常安装于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中芯点。为保持监测与诊断点同一性，便于历史数据对比，传感器底座应长期固定在变压器外壁上。=2\*GB3②采用声纹传感器获取变压器声纹信号，传感器采用工装固定在变压器周边立柱或防火墙上，距地面高度1.2m以上、1/2油箱高度以下，与变压器距离0.3m～2m之间。GZAFV-01型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。高压振动监测公司排行

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各个监测点的振动能量相似性,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，其定义的公式如下：EDR=1Mi=1Mvi-μ×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。国洲电力振动监测要求GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的评价和维护建议。

变压器是电力系统变电站中非常重要的电力设备，它通过有载分接开关（下文皆用OLTC简称）的逐级动作，实现对电网带电运行中的调压。OLTC是调压变压器中***可动的部件。依靠OLTC准确及时的动作，不仅可减少和避免电压大幅度波动，而且可以强制分配负荷流，保障安全可靠运行，增加调度的灵活性。OLTC由选择器、切换开关和电动机构组成，其性能包括电气性能和机械能。电气性能是指触头接触电阻，当触头接触电阻增大时，会引起触头过热，甚至烧损。机械性能是指OLTC切换过程中选择和切换开关的动作顺序和时间配合，及切换过程是否存在卡塞和触头切换不到位等

一、概述变压器/电抗器（下文中二者皆用变压器代称）在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。变压器的绕组、铁芯和有载分接开关（On-LoadTapChanger，下文中均以OLTC代称，相关标准名除外）是变压器的重要组成部分，三者的故障率总和占变压器整体故障的70%左右，而传统预防性检修方法具有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹振动（简称：声纹振动）信号的状态监测与诊断，可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统传感器。

OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统功能特点。电气设备振动监测故障

GZAFV-01型声纹振动监测系统的概述。高压振动监测公司排行

4.2.2具备实物ID管理功能，提供OLTC、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。4.2.3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，自动判断变压器运行状态及机械故障类型。

4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量，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识别故障的准确性，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地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器地声纹振动频谱时，GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地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地异常。 高压振动监测公司排行