GIS及敞开式的隔离开关监测:功能特性:各特征参量定义如下：(1)分合动作时间：根据电机电流的变化来获取驱动电机启动至停止的时长；(2)电机峰值电流：电机电流出现后的瞬态过程中，电流的***个大半波的峰值；(3)电机电流燃弧时间：电机电流停止末端，电流变小后又增大，直至电流归零的持续时间；(4)电流抖动：电机在驱动连杆时，电机电流不稳定状态称为电流抖动；(5)振动声学高幅值关键特征:捕获一些振动幅值比较大的时间点；(6)振动声学脉动关键特征:振动信号进过小波滤波后，时域及频域分布特性。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术背景。变压器振动声学指纹在线监测功能特点
(3)频谱互相关系数(r)：正常状态与实时测得振动信号频谱图之间的相似度，计算公式如下：=[−−[−[−2其中和分别为正常状态与实时测得振动信号的频域分布，平均值，互相关系数范围为0~1。正常运行时，相关系数应接近于1；存在故障时，信号频率分布发生改变，互相关系数减小。(4)频率复杂度(FCA)：频率复杂度的定义与信息熵类似，频率成分越复杂，对应的频率复杂度特征量越大，计算公式为：=−ln =其中f=100,200,…,2000Hz,f的谐波比重值。变压器振动声学指纹在线监测功能特点GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS及开关柜的断路器监测功能特性。
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。
杭州国洲电力科技有限公司，专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的各主设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研制，致力于为领域内的各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、发电、设备制造等合作方提供前列的解决方案。我公司于2014年1月把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”，并在研发部组建了专注于局部放电监测技术和振动声学指纹监测技术的两个技术组，成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和振动声学指纹监测技术，且至今已在合作方的实验室、投运站场、制造厂区上大量运用多年，为综合智慧能源服务领域中电网的可靠运行提供了逐年增长的先进的、高效的技术支持。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS及开关柜的断路器监测技术背景。
OLTC的故障模式有多种，具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》，2020年度需完成382台换流变分接开关隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施有载分接开关在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义，也是今后的发展方向。变压器/电抗器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下，均会使绕组及铁芯压紧程度降低，绕组及铁芯故障分别约占变压器/电抗器整体故障的36%和4%，对变压器/电抗器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等，以上故障类型均可能导致绕组变形。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统功能。杭州开关柜振动声学指纹在线监测技术怎么样
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系统功能：3.4.2监测系统的智慧化功能具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号，完成有载分接开关信号包络、ATF等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果；具备实物ID管理功能，提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，变压器振动声学指纹在线监测功能特点
