6.22020年10月22日，我公司的常務副總經理胡晗先生、技術智造中心總監王國明博士以技術顧問的身份，獲邀參與國網冀北電力有限公司關于智慧物聯體系建設專項勞動競賽成果評審會，會上向國網冀北公司設備運行管理領域的各位領導和**們匯報了《電力設備聲紋振動監測技術的發展態勢和應用前景》，并會中作為廠家**參與技術評審，榮獲與會領導和**們的高度認可。

6.3 2020年8月6日，我公司榮獲南方電網生產技術部的邀請作為技術合作商的**，委派研發副總經理沈佳華先生參加南方電網的生產技術部、各分省公司、南網電科院和南網數研院等部門/單位的**們出席的《公司新技術交流會議》，向與會的各位**做了《變壓器振動監測技術》的專題匯報。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的客戶反饋分析。.變壓器振動聲學指紋在線監測技術背景

3.2.2感知層的IED/主機GZAFV-01系統的IED/主機由采集模塊、處理模塊、電源模塊、USB接口、通信模塊等組成。◆采集模塊：實現6路聲紋振動信號、1路電流信號的采集。◆處理模塊：實現信號的放大、濾波和檢波及A/D轉換等功能，利用硬件對采集的信號進行處理，保證信號的有效性和可靠性，再將處理后的模擬信號經A/D轉換成數字信號，便于IED/主機進行數據處理分析。◆電源模塊：包括220V/AC電源的輸入及降壓轉換，為IED/主機供電。◆USB接口：用于現場信號獲取、調試。◆通信模塊：用于向遠端平臺層的監測數據傳輸、操控指令接收。杭州GIS振動聲學指紋在線監測杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的行業影響力。

1.2變壓器/電抗器運行狀態概述變壓器/電抗器（下文皆用“變壓器”簡稱）在電力系統中起到電壓變換、電能分配等重要作用，其安全穩定運行對確保供電可靠性具有重要意義。有載分接開關（下文皆用OLTC簡稱）、繞組及鐵芯是變壓器的重要組成部分，三者故障率總和占變壓器整體故障70%左右，而傳統預防性試驗有試驗周期長、影響變壓器正常運行、耗費人力物力等缺點。開展基于聲學指紋的狀態監測，可在在線狀態下及時發現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的潛在故障，并及時預警，從而延長變壓器使用壽命，提高電網運行的可靠性。

敞開式斷路器監測功能特性◆具備聲紋振動、電流波形、行程曲線、壓力變化等記錄及展示，自動計算峰值電流、電流上升速率、動作時間、動作時長、行程、動/靜觸頭分/合閘位置和次數等參數。◆IED/主機支持多通道監測數據的實時同步采集，通道數不小于8個（可定制）。◆具有比對分析功能：可將現測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續實時監測、存儲及導出1000次以上斷路器動作數據。◆斷路器每次動作后，IED/主機主動評估斷路器運行狀態，并自動上傳分析結果。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線的互相關系數：接近1時，被測設備是接近正常狀態。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的模塊化設計。

五、GZAFV-01系統的操控及監測數據分析軟件5.1遠端后臺軟件管理遠端后臺管理軟件通過云服務器賬戶登錄，選擇管理對象。5.2設備信息管理設備信息管理界面包括設備名稱、位置、編號等基本信息。5.3軟件主界面主界面包括項目管理、多通道信號同步顯示、分析及其他工具及基本分析結果顯示，可實現信號包絡、重合度比對、能量分布、時域信號頻譜分布等分析。5.4包絡分析聲紋振動及驅動電機電流的信號包絡分析可簡化信號，直觀反映設備運行狀態。5.5歷史數據比對實現實時監測數據與正常狀態數據橫向比對、與歷史狀態數據縱向比對。5.6頻譜分析進行聲紋振動監測數據的時域信號頻譜分析，提取信號頻域特征參量。5.7運行狀態告警被測變壓器的異常狀態報警，可選擇告警發送方式。5.8報表生成功能：被測變壓器診斷結果生成報表功能。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的國際合作案例。杭州GIS振動聲學指紋在線監測

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的行業培訓支持。變壓器振動聲學指紋在線監測技術背景

確保采集到的振動和聲學數據具有足夠的準確性和分辨率，以便于識別設備的正常運行狀態與異常情況，可以采取以下措施：

選擇合適的傳感器：根據被監測設備的特性和監測要求選擇適當類型和規格的振動和聲學傳感器。傳感器應具有高靈敏度和適當的頻率響應范圍。校準傳感器：定期對傳感器進行校準，以確保其輸出與實際測量值之間的準確對應關系。優化采樣頻率：根據設備的動態特性和可能發生的故障類型，設置合適的采樣頻率，以捕捉到振動和聲學信號的關鍵特征。減少噪聲干擾：采取措施減少環境噪聲和電磁干擾，如使用屏蔽電纜、設置隔振平臺、選擇低噪聲環境進行測量等。數據預處理：采用濾波、去噪等數據預處理技術，提高信號質量，減少噪聲的影響。多傳感器融合：使用多個傳感器并結合不同的測量位置，可以提高數據的冗余性和魯棒性，從而增強信號的準確性。動態范圍調整：根據設備的運行狀態調整測量系統的動態范圍，確保在設備運行在不同負載條件下都能獲得清晰的信號。數據后處理和特征提取：應用高級信號處理技術，如時頻分析、小波變換等，提取出反映設備狀態的關鍵特征。 變壓器振動聲學指紋在線監測技術背景