4.3斷路器機(jī)械特性在線監(jiān)測子系統(tǒng)4.3.1功能描述開關(guān)柜斷路器在電力系統(tǒng)中起到保護(hù)和控制作用,，它根據(jù)供電系統(tǒng)運行的需要來可靠地投入或切除相應(yīng)的線路或電氣設(shè)備,，以確保系統(tǒng)安全運行,。實現(xiàn)對斷路器機(jī)械特性的在線監(jiān)測，準(zhǔn)確得知斷路器的工作狀態(tài)和故障部位,，可以有效減小維護(hù)工作量,，增強(qiáng)檢修的針對性，顯著提高供電系統(tǒng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性,。線圈分合閘電流是斷路器在線監(jiān)測中非常重要的參數(shù),，是衡量斷路器性能優(yōu)劣的重要指標(biāo)。分合閘電流與操動機(jī)構(gòu)的健康緊密相關(guān)，并直接影響著斷路器的開斷性能,。因此,，通過在線監(jiān)測準(zhǔn)確提取分閘電流、合閘電流特征值,，對判斷斷路器的健康程度和工作狀態(tài)診斷具有重要意義,。

4.3.2配置原則單臺開關(guān)柜配置2只電流傳感器及1個采集操控單元，傳感器穿心式安裝開關(guān)柜斷路器的分/合閘線圈回路,。子系統(tǒng)現(xiàn)場實物安裝如圖4.4所示,，主要技術(shù)參數(shù)如表4.3所示。 振動聲學(xué)指紋識別技術(shù)對微小裂紋產(chǎn)生的振動特征檢測能力如何量化,？聲紋在線監(jiān)測監(jiān)測等級

我公司截止到目前已獲授權(quán)的發(fā)明專利2項,、實用新型專利23項、軟件著作權(quán)7項,，在國內(nèi)外核心期刊已發(fā)表的論文18篇,，參與制定的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)2項。并與國內(nèi)外**的科研院校如浙江大學(xué),、西安交通大學(xué),、北京交通大學(xué)、德國漢諾威大學(xué),、韓國海洋大學(xué),、中國電科院、南網(wǎng)科研院等以及**的電力設(shè)備制造單位如南瑞集團(tuán)（國網(wǎng)南京自動化研究院）,、長園深瑞公司,、平高集團(tuán)、山東電工電氣集團(tuán),、錢江電氣集團(tuán),、湖南長高集團(tuán)、貴州長征公司等都建立了前沿技術(shù)/市場開發(fā)的深度合作,。我公司秉持《始于專注,、精于品質(zhì)、久于信任、終于共贏》的經(jīng)營理念追求創(chuàng)新，在穩(wěn)步發(fā)展的同時***研制人工智能,、大數(shù)據(jù)云平臺,、萬物互聯(lián)等技術(shù)在電力設(shè)備監(jiān)測與診斷技術(shù)上的科學(xué)應(yīng)用，決心成為專注于綜合智慧能源服務(wù)領(lǐng)域的“中國智造”**者,，并在公司發(fā)展進(jìn)程中為社會,、合作方、員工和資方創(chuàng)造更多的價值,。便攜式聲紋在線監(jiān)測銷售公司杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測技術(shù)的創(chuàng)新技術(shù)亮點,。

異常報警功能中的自動捕捉并記錄啟動報警的局放信號,，為后續(xù)的故障溯源和責(zé)任認(rèn)定提供了關(guān)鍵證據(jù)。在電力設(shè)備發(fā)生故障后,，通過分析這些記錄的局放信號,，能夠準(zhǔn)確判斷故障發(fā)生的時間、部位以及可能的原因,。例如,，在某起電力事故調(diào)查中，通過查看局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)記錄的報警信號,，確定了故障是由于某臺設(shè)備內(nèi)部絕緣擊穿導(dǎo)致局部放電引發(fā),，為事故責(zé)任認(rèn)定和后續(xù)設(shè)備改進(jìn)提供了有力的數(shù)據(jù)支持。同時,，這些記錄的數(shù)據(jù)也可用于對設(shè)備制造商的產(chǎn)品質(zhì)量評估,，推動設(shè)備制造工藝的改進(jìn)和提升。

3.3.2.3基頻信號能量比(E)100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值,，計算公式：E=jmS1j2jmSj2,，其中S1為100Hz基頻分量的時域信號，Sj為原始信號,，j為采樣索引值,。正常狀態(tài)下，由于100Hz基頻分量為聲紋振動頻譜圖的主要成分,，基頻信號能量比應(yīng)較大,；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發(fā)生偏移,，基頻信號能量比變小,。3.3.2.4互相關(guān)系數(shù)(r)正常狀態(tài)與實測的聲紋振動信號頻譜圖之間的相似度，計算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2,，其中Xi和Yi分別為正常狀態(tài)與實時測得聲紋振動信號的頻域分布,，X和Y為對應(yīng)信號的平均值，互相關(guān)系數(shù)范圍為0~1,?！粽＿\行時，相關(guān)系數(shù)應(yīng)接近于1,?！舸嬖诠收蠒r，信號頻率分布發(fā)生改變,，互相關(guān)系數(shù)減小,。該技術(shù)在港口碼頭設(shè)備監(jiān)測中，對提高運輸效率有何幫助？

3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示,。原始信號經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量,，計算各層詳細(xì)分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線,。比對正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線,，可判斷OLTC運行狀態(tài)，并提取互相關(guān)系數(shù),、最大值,、平均值、峰度,、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量,。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

3.3.1.4時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣,，同時反映原始信號時域,、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區(qū)間,，計算各區(qū)間平均值作為特征參量,，用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動信號時頻能量矩陣,。 聲學(xué)指紋監(jiān)測時,，對不同類型聲音的區(qū)分度參數(shù)是多少？聲紋在線監(jiān)測監(jiān)測等級

在線監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更新頻率是多少,？聲紋在線監(jiān)測監(jiān)測等級

趨勢分析功能在電力設(shè)備的智能運維發(fā)展中具有廣闊的應(yīng)用前景,。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，將趨勢分析與智能算法相結(jié)合,，能夠?qū)崿F(xiàn)對電力設(shè)備局部放電的智能預(yù)測和診斷,。例如，利用深度學(xué)習(xí)算法對大量的局部放電趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,，建立局部放電故障預(yù)測模型,。該模型能夠根據(jù)當(dāng)前的局部放電趨勢數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備在未來一段時間內(nèi)發(fā)生故障的概率和類型,，提前為運維人員提供準(zhǔn)確的故障預(yù)警信息,。同時，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),，將局部放電監(jiān)測系統(tǒng)與設(shè)備的智能運維平臺深度融合,，實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)測、智能診斷和遠(yuǎn)程控制,，推動電力設(shè)備運維向智能化、高效化方向發(fā)展。聲紋在線監(jiān)測監(jiān)測等級