振动检测主要困难

长园深瑞等)开展合作，不断丰富各型变压器的声纹振动样本数据库。GZAFV-06T型系统包括便携式带电监测与诊断型（分体机的如下图25C、一体机的如下图25D）、固定式在线监测与诊断型（标准1U式的如下图25E、壁挂式监测与诊断单元的如下图25F）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于带电检测，标准单元与壁挂式单元适用于长期在线监测与重症监护。7.1 2020年10月20日，我公司荣获国家电网公司设备部的邀请，参与关于智慧变电站技术方案审查会，向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《振动声学指纹监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报，荣获与会的领导和**们的高度认可，如下图26所示。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统传感器。振动检测主要困难

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。杭州研发振动监测装置GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术方案。

OLTC是在励磁状态下，通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压，起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明，OLTC故障占变压器总体故障的30%以上，各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行，严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。OLTC的故障模式有多种，具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》，2020年度需完成382台换流变分接开关隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施OLTC在线监测与诊断与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义，也是今后的发展方向。

能量分布曲线

基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

时频能量分布矩阵(ATF图谱)

获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的快速响应机制。

二、相关标准1、GB/T4208外壳防护等级（IP代码）；2、GB2423电工电子产品环境试验规程；3、GB/T4064电气设备安全设计导则；4、GB4943信息技术设备（包括电气事务设备）的安全；5、GB/T13926工业过程测量和控制装置的电磁兼容性；6、GB/T15532计算机软件单元监测；7、GB/T17626电磁兼容试验和测量技术；8、GB50150电器装置安装工程电气设备交接试验标准；9、DL/T860变电站通信网络和系统；10、DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分：通用检验规范；11、DL/T1498.1变电设备在线监测装置技术规范第1部分：通用技术规范；12、DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则；13、DL/T1686六氟化硫高压断路器状态检修导则；14、DL/T1687六氟化硫高压断路器状态评价导则；声学指纹振动监测软件介绍。浙江振动监测流程图

杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的科研支持背景。振动检测主要困难

主要意义如下：6.1采用带电监测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；6.2减少了人员进站检查的运维成本；6.3监测方式与设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点；6.4采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法，并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量，提高在线监测的准确度。6.5内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库，可真实反应设备运行状态，有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型；6.6符合智慧变电站建设原则，本系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动及融合其它信号，完成分析计算后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。振动检测主要困难