6.4 2020年11月19日，我公司获邀南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请，委派公司技术智造中心总监王国明博士向广西电网公司的总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门和直属单位的领导做了《变压器声纹振动在线监测与故障诊断技术》的专题汇报，荣获领导和**们的称赞与肯定。

6.5 2020年10月30日，国网公司设备部领导视察1000kV廊坊特高压变电站已投运的1000kV电抗器运行情况（如下图6.4所示）。通过查看我公司的GZOLM-1000T型变压器综合在线监测系统（局部放电、声纹振动、铁芯接地电流、油中溶解气体、电抗器空负载等运行参数）的多参量数据监测和融合评价技术所展示的电抗器在线运行中的性能状况），后根据评价电抗器在线运行健康态势的诊断报告，把某一台电抗器下线返厂维修，在厂区解体后验证了诊断报告的准确性。 杭州国洲电力科技有限公司的企业发展历程与技术创新成果。名优振动声学指纹在线监测厂家

六、GZAFV-01系统的技术交流与投运业绩GZAFV-01系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站等)，实现大型变压器全振动在线监测与故障诊断，有效地提高设备运行可靠性。同时，我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商（上?；鞯淖褚宄ふ鞒⒌鹿鶰R等）、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作，不断丰富各型号变压器的声纹振动信号样本数据库。名优振动声学指纹在线监测厂家杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的故障诊断能力。

GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外，放电性故障（如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等）也会导致声纹振动信号的产生。因此，通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障，具有监测***、监测结果互相补充的特点?；谏普穸藕诺脑谙呒嗖?，可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障，并及时预警，从而延长使用寿命，提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主，结合电流、位移等其他参量的在线监测，开发了故障诊断算法（***软著权）并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统，适用于开关设备的带电监测（便携诊断式、手持巡检式）、在线监测（长期固定式、短期移动式）。

声纹振动监测技术的应用意义GZAFV-01系统适用于GIS、AIS、隔离开关、开关柜等开关设备的带电监测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行且无电气连接，主要意义如下：5.1采用带电监测/在线监测方式，不影响被测设备正常运行，降低了电网风险。5.2监测方式与被测设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点。5.3采用独特的时域、包络、重合度比对、时频矩阵等分析法，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。5.4内置基于海量典型样本的大数据和人工智能研判技术而建立的数据库，可真实反应被试品运行状态，有效诊断故障程度和类型。5.5符合智慧/智能型变电站建设原则，IED具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动及电流信号，完成分析计算后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监测数据的分析结果。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的环保效益分析。

敞开式断路器监测技术背景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，增强状态检修的针对性，显著提高电力系统可靠性和经济性。声纹振动信号、分/合闸线圈及储能电机的电流、动/静触头的行程及分/合闸位置等特征值是断路器非常重要的参数，是衡量断路器性能的重要指标，因此，实施在线监测声纹振动信号、分/闸线圈及储能电机电流、动/静触头行程及分/合闸位置等具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的安全性设计。名优振动声学指纹在线监测销售方法

GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)包络分析。名优振动声学指纹在线监测厂家

4.2.3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，自动判断变压器运行状态及机械故障类型。

4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器地声纹振动频谱时，GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器可能存在绕组变形地异常。 名优振动声学指纹在线监测厂家