国洲电力振动声学指纹在线监测监测维修电话

6.62019年4月，在国网宁夏±800kV灵州特高压换流站、国网山西±800kV雁门关特高压变电站、国网江苏1000kV盱眙特高压和±800kV淮安特高压换流站等，我公司技术服务部的电气作业工程师会同变电站属地的省电科院和省检公司、电力设备厂家等的技术员运用我公司的GZAFV-01型系统对特高压变压器OLTC开展状态监测与评价的技术服务。6.72020年11月，我公司技术服务部的杨加浩工程师在广西南宁供电局的变电二所实训基地向广西电科院高压所黎大健主任、广西大学电气工程学院郑含博教授、***电力公司设备部王佳灵高工、南网高级技能**李炎、南宁供电局设备部检修专责罗工等各位领导**做变压器（绕组、OLTC）和开关设备的声纹振动监测技术的实操演示。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的高精度与可靠性。国洲电力振动声学指纹在线监测监测维修电话

敞开式断路器监测技术背景实现对断路器机械特性的在线监测，准确得知断路器的工作状态和故障部位，可以有效减小维护工作量，增强状态检修的针对性，显著提高电力系统可靠性和经济性。声纹振动信号、分/合闸线圈及储能电机的电流、动/静触头的行程及分/合闸位置等特征值是断路器非常重要的参数，是衡量断路器性能的重要指标，因此，实施在线监测声纹振动信号、分/闸线圈及储能电机电流、动/静触头行程及分/合闸位置等具有重要意义。品牌振动声学指纹在线监测监测机构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行业影响力。

从振动和声学数据中提取有用的特征，以便建立设备的声学指纹，通常会用到以下信号处理技术：傅里叶变换（FFT）：用于分析信号在频域中的特性，可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换（STFT）：与FFT相比，STFT能够展示信号随时间变化的频率特性，适用于非平稳信号的分析。小波变换：具有良好的时频局部化特性，能够在多尺度上分析信号，适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测：用于提取振动信号的振幅包络，可以用来表示信号的动态特性。频谱分析：通过计算信号的功率谱密度（PSD）或幅值谱，可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，这些方法能够提供信号的时频表示，有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析：通过识别设备振动的模态特性，可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析：如时域熵、频域熵或小波熵，这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性，有助于识别设备状态的变化。统计分析：包括均值、方差、标准差等统计参数，可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量：如偏度和峰度，它们可以提供信号分布形状的信息，有助于识别异常模式。

五、GZAFV-01系统的操控及监测数据分析软件5.1远端后台软件管理远端后台管理软件通过云服务器账户登录，选择管理对象。5.2设备信息管理设备信息管理界面包括设备名称、位置、编号等基本信息。5.3软件主界面主界面包括项目管理、多通道信号同步显示、分析及其他工具及基本分析结果显示，可实现信号包络、重合度比对、能量分布、时域信号频谱分布等分析。5.4包络分析声纹振动及驱动电机电流的信号包络分析可简化信号，直观反映设备运行状态。5.5历史数据比对实现实时监测数据与正常状态数据横向比对、与历史状态数据纵向比对。5.6频谱分析进行声纹振动监测数据的时域信号频谱分析，提取信号频域特征参量。5.7运行状态告警被测变压器的异常状态报警，可选择告警发送方式。5.8报表生成功能：被测变压器诊断结果生成报表功能。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客户反馈分析。

1.1公司概述杭州国洲电力科技有限公司，成立于2013年5月，是专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的电力设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研、产、销、服四位一体的****，致力于为领域内各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、电能生产、设备制造等合作方提供质量的体系化技术方案。我公司于2014年把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”，并在中心组建了专注于局部放电和声纹振动监测技术的两大课题组，成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和声纹振动监测技术。我公司的技术近10年在投运站场、制造厂区的电力设备上大量的持续运用，为电网的可靠运行提供了逐年增长的技术支持，特别是在变压器（电抗器）、开关设备和输电设备等电力设备的绝缘、机械的状态分析与诊断方面，凭借前沿的软/硬件技术与先进的监测方法，为电力设备的高效运检提供了质量的体系化技术方案。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市场需求分析。有载开关声纹振动声学指纹在线监测内容

GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)包络分析。国洲电力振动声学指纹在线监测监测维修电话

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。 国洲电力振动声学指纹在线监测监测维修电话