杭州國洲電力科技有限公司，專注于綜合智慧能源服務領域內發(fā),、輸,、變、配,、用,、儲等全過程的各主設備參量監(jiān)測、數據分析和狀態(tài)評價技術的研制,，致力于為領域內的各科研院所,、專業(yè)院校、設備管理,、工程服務,、發(fā)電、設備制造等合作方提供前列的解決方案,。我公司于2014年1月把研發(fā)部,、生產部和技術服務部融合打造成“技術智造中心”，并在研發(fā)部組建了專注于局部放電監(jiān)測技術和振動聲學指紋監(jiān)測技術的兩個技術組,，成功研制出自主知識產權的,、先進的局部放電和振動聲學指紋監(jiān)測技術，且至今已在合作方的實驗室,、投運站場,、制造廠區(qū)上大量運用多年，為綜合智慧能源服務領域中電網的可靠運行提供了逐年增長的先進的,、高效的技術支持,。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測概述。開關柜振動聲學指紋在線監(jiān)測工作環(huán)境

系統(tǒng)功能：?智能分析功能：系統(tǒng)軟件內置海量故障特征的數據庫,，可與測得的數據進行比對,，通過信號波形、時間長度和幅值等特征值,，診斷分析故障類型,；也可添加新測得的數據，方便后期橫向,、縱向比較,；軟件可將同一廠家同一型號的正常檢測數據進行導入保存，便于對該廠家,、型號的變壓器數據曲線進行比對分析,；?具有報表分析功能，自動計算并保存重合度,、動作時間,、能量分布,、電流最大值、電流平均值,、繞組及鐵芯振動峰值頻率,、總諧波畸變率、基頻能量比,、互相關系數等特征參量,，并生成分析報表。杭州振動聲學指紋在線監(jiān)測硬件使用杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測怎么樣,？

重合度對比如圖9所示,，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度對比分析，更直觀地判斷有載分接開關運行狀態(tài),。為量化信號重合度對比,，系統(tǒng)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(tài)包絡曲線互相關系數接近1時,，實時采集的信號接近正常運行狀態(tài),；當互相關系數接近0時，有載分接開關可能存在故障,。能量分布曲線基于小波變換的振動信號多分辨率分析結果如下圖10所示,。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量,，可獲得信號能量分布曲線,。對比正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷有載分接開關運行狀態(tài),，并提取互相關系數,、最大值、平均值,、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量,。圖11為正常狀態(tài)與異常狀態(tài)振動信號能量分布曲線對比,。

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**參加生產技術部、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(jiān)測技術》的專題匯報。4,、2020年11月19日,，我公司榮獲南網廣西電網公司總經辦和生產技術部的邀請,，向廣西電網公司的總經理、副總經理以及生產技術部,、電力科學研究院等相關部門和直屬單位的領導做了《變壓器聲紋振動在線監(jiān)測與故障診斷技術》的專題匯報,，獲得了領導和**們的稱贊與肯定。GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋監(jiān)測系統(tǒng)--GIS本體監(jiān)測技術背景,。

云平臺服務器：數據經現場采集裝置采集后,，通過4G/5G無線傳輸模組（或電力光纖專網）傳送至電力設備監(jiān)測及診斷技術的“中國智造者”第10頁共29頁云服務器進行存儲及深度計算，遠端通過瀏覽器登錄云服務器可隨時隨地查看系統(tǒng)監(jiān)測內容,，對變壓器/電抗器進行運行監(jiān)測及診斷分析,。云平臺系統(tǒng)結構圖如下圖6所示，采用B/S結構（瀏覽器/服務器模式）,，提供監(jiān)測系統(tǒng)的數據深度計算,、存儲及瀏覽器查看服務，便于管理,。信號分析與處理有載分接開關運行狀態(tài)分析杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術交流與投運業(yè)績,。開關柜振動聲學指紋在線監(jiān)測硬件使用

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系統(tǒng)功能：3.4.2監(jiān)測系統(tǒng)的智慧化功能?具備邊緣計算能力,，就地采集并處理振動聲學指紋信號及驅動電機電流信號,，完成有載分接開關信號包絡、ATF等分析,，完成繞組及鐵芯振動信號頻譜分析及參數計算,，根據傳輸層要求統(tǒng)一通訊接口及數據結構，根據平臺層及應用層要求上傳分析結果,；?具備實物ID管理功能,，提供有載分接開關、繞組及鐵芯運行狀態(tài)信息鏈接入口,，可掃碼讀取設備在線監(jiān)測歷史數據及趨勢,。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備ID信息,，通過站內網絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器,，向服務器請求該設備的詳細信息，以及詳細的運行狀態(tài),，測試信息等,。?根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數,、最大值,、平均值、峰度,、偏度）,、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）,、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量,，采用深度學習算法,，自動判斷變壓器/電抗器運行狀態(tài)及機械故障類型。圖15基于振動聲學指紋的變壓器故障診斷?結合變壓器/電抗器的帶電檢測,、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量,，開關柜振動聲學指紋在線監(jiān)測工作環(huán)境