GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统---信号分析与处理：(1)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。重合度对比如图9所示，包络分析后可快速实现历史信号重合度对比分析，更直观地判断有载分接开关运行状态。为量化信号重合度对比，系统引入互相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，有载分接开关可能存在故障。杭州国洲电力科技有限公司局放在线监测有哪些？浙江振动声学指纹在线监测系统结构
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统---信号分析与处理：(3)能量分布曲线基于小波变换的振动信号多分辨率分析结果如下图10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。对比正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断有载分接开关运行状态，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。图11为正常状态与异常状态振动信号能量分布曲线对比。(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹信号时频能量分布矩阵，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，用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第14页共29页量矩阵。浙江振动声学指纹在线监测系统结构杭州国洲电力科技有限公司在线监测性能。
GZPD-01G局放在线监测整体装置的性能a)装置满足模块化和标准化要求，并预留足够的通道，方便扩充数据采集单元和传感器，支持热插拔和互换性要求。b)装置具有外同步信号输入接口，能安全接入如电压互感器（PT）二次信号、外部调频电源及函数信号发生器等不同触发源信号，以便监测不同电压频率下的局放信号，生成局放特征谱图。c)现场信号采集控制单元及监测主机采用可靠的**供电电源，电源通过站内UPS屏柜或交流电源屏获取。d)现场信号采集控制单元具有数据存储功能，能够保存近期一段时间传感器采集的信号数据。e)监测软件界面友好，方便用户使用。f)用户可通过局域网对监测装置进行远程访问。g)装置具备现场校验测试接口，方便用户开展现场调试和检测。监测主机的操作系统采用Windows7或Windowsserver2012及以上版本的操作系统或Linux操作系统，并按南方电网信息安全要求安装杀毒软件，按《南方电网主流IT设备安全基线技术规范》进行安全加固等，相关软件能正常运行。
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术说明-概述：变压器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。有载分接开关、绕组及铁芯是变压器/电抗器的重要组成部分，三者的故障率总和占变压器/电抗器整体故障的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。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器/电抗器有载分接开关、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。杭州国洲电力科技有限公司在线监测系统结构。
检测有效性根据外置传感器配置方案，监测设备能检测到发生在被监测设备内部各处的、放电量不超过20pC的局部放电信号，并可准确判断放电缺陷的类型。为保证监测灵敏度，UHF传感器的配置不会低于以下的配置方案：（1）500kVHGIS设备一个完整串18个传感器，GIS母线每间隔6m布置1个传感器；（2）500kVGIS设备一个完整串36个传感器，GIS母线每间隔6m布置1个传感器；（3）220kVGIS设备（母线分箱结构）主变、出线间隔12个，母联、分段、PT间隔6个，GIS母线每隔10m布置1个传感器；（4）220kVGIS设备（母线共箱结构）主变、出线间隔12个，母联、分段、PT间隔6个，GIS母线每隔10m布置1个传感器；（5）110kVGIS设备（分箱结构）主变、出线间隔9个，母联、分段、PT间隔6个，GIS母线每隔10m布置1个传感器；（6）110kVGIS设备（共箱结构）主变、出线间隔3个，母联、分段、PT间隔2个，GIS母线每隔10m布置1个传感器。杭州国洲电力科技有限公司局放在线监测主要产品。浙江振动声学指纹在线监测系统结构
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