我公司研制的电力设备监测与诊断技术，特别是在变压器、高压电抗器、高压开关和电力电缆等电力设备的绝缘状态、运行状态的数据分析与状态评价方面，凭借我公司前沿的软硬件技术与先进的监测方法，为运维管理提供了质量的技术服务方案。我公司秉持专注、共赢、远航的经营理念，追求创新，在稳步发展的同时***研制人工智能、大数据云平台、万物互联等技术在电力设备监测与诊断技术上的科学应用，决心成为专注于综合智慧能源服务领域的“中国智造”**者、推动者、先行者，并在公司发展的进程中为客户、股东、员工以及其他合作方和社会创造更多的价值。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹数据采集装置。开关柜振动声学指纹在线监测维护说明
数据采集装置GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统的数据采集装置由采集模块、信号处理模块、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。采集模块实现6路机械振动信号及1路驱动电机电流信号采集，信号处理模块实现信号放大、信号滤波、信号检波及A/D转换等功能。利用系统电路设计对采集的振动信号和电流信号进行处理，保证信号的有效性和可靠性，将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号，便于主机系统进行数据处理分析。电源模块包括电源输入（220V）及降压转换，为数据采集装置供电。USB接口用于现场信号获取、调试；4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图4和下表2所示。杭州振动声学指纹在线监测业绩GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测运行状态告警。
变压器/电抗器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组振动信号的基频为100Hz。由于变压器/电抗器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器/电抗器的绕组变形或铁芯故障后，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据，采用振动分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。
敞开式断路器监测:技术背景:敞开式断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备，以确保系统安全运行。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，增强检修的针对性，***提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器非常重要的参数，是衡量断路器性能优劣的重要指标。因此，通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分闸电流、合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值，对判断断路器的健康程度和工作状态诊断具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能特性。
绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析振动声学指纹信号，实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示，基于振动声学指纹信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量，以作为变压器/电抗器运行状态的分析参数。各特征参量定义及解释如下：(1)峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。(2)总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)：所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式如下：=2其中100Hz基频分量有效值，为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS及敞开式的隔离开关监测技术背景。开关柜振动声学指纹在线监测维护说明
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测包络分析。开关柜振动声学指纹在线监测维护说明
振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器（绕组、有载分接开关、铁心等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行，且与被测设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，主要意义如下：1、采用带电检测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；2、减少了人员进站检查的运维成本；3、监测方式与设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点；4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法，并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量，提高在线监测准确度。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库，可真实反应设备运行状态，有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型；6、符合智慧变电站建设原则，监测系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹及其它信号。开关柜振动声学指纹在线监测维护说明
