GZAFV-01系統已成功應用于智能變電站、智慧變電站及數字化變電站等示范項目(已經投運的廊坊特高壓站、濟南商西站、青島顧家站和勝利站、泰安天平站等)，實現大型變壓器全振動在線監測與故障診斷，有效地提高設備運行可靠性。同時，我公司積極與各科研院所(南網電科院、廣西電科院、冀北電科院、山東電科院、江蘇電科院、浙江電科院)、供電公司(冀北、山東、山西、江蘇、寧夏等地的省檢)、變壓器制造商(山東電力設備制造廠、江蘇華鵬變壓器廠、南通的韓國曉星變壓器廠、杭州錢江變壓器廠等)、OLTC制造商（上海華明的遵義長征廠區、德國MR等）、變電站綜合監測系統平臺承建商(國網智能、南瑞科技、長園深瑞等)開展合作，不斷豐富各型號變壓器的聲紋振動信號樣本數據庫。杭州國洲電力科技有限公司的企業發展歷程與技術創新成果。特高壓GIS振動監測探頭

在運用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態判斷時，要充分認識到 OLTC 故障類型與振動特性之間的緊密聯系。OLTC 內部的故障，無論是觸頭問題還是彈簧彈性下降，都會通過振動信號表現出來。以觸頭磨損為例，隨著磨損程度的加深，觸頭間的接觸面積減小，接觸電阻增大，在分 / 合過程中產生的沖擊力也會相應改變，從而導致 OLTC 振動信號的幅值和頻率發生變化。通過對 AFV 信號的長期監測和分析，建立起故障類型與振動特征之間的對應關系，我們就能在 OLTC 出現故障的早期及時發現并進行處理，提高電力系統的可靠性。無線振動監測試驗報告GZAFV-01型聲紋振動監測與診斷系統 。

AFV信號分析法在觸頭磨損診斷中的應用。觸頭磨損是OLTC的常見故障之一，長期分合操作會導致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平，進而影響接觸電阻和機械穩定性。AFV信號分析法通過監測振動信號的時域特征（如峰值、上升時間）和頻域特征（如高頻能量分布），可以量化觸頭磨損程度。實驗表明，當觸頭磨損嚴重時，振動信號的脈沖寬度會增大，且高頻成分（>5kHz）的幅值***升高。通過建立觸頭磨損與振動特征的對應關系，可實現觸頭壽命預測以及更換周期優化。

OLTC 的安全穩定運行對電力系統至關重要，AFV 信號分析法是保障其運行的有力手段。OLTC 切換時，內部機械部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，形成振動信號。這些信號中蘊含著 OLTC 的機械狀態信息，如觸頭的接觸情況、彈簧的彈性等。通過 AFV 傳感器對這些信號的監測和分析，我們可以實時了解 OLTC 的運行狀態。當 OLTC 出現故障時，如觸頭接觸不良或彈簧彈性下降，振動信號會呈現出特定的變化模式。利用這些模式，我們可以快速準確地診斷出故障類型，采取相應的維修措施，確保 OLTC 的正常運行，保障電力系統的安全穩定。GZAFV-01型聲紋振動監測系統的相關標準。

變壓器運行時，電流通過繞組時產生的電動力引起繞組振動，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方，繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動的非線性特性，聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動信號頻譜分布將發生改變，產生諧波分量。因此，信號分量可以作為區別繞組故障與鐵芯故障的重要依據，采用聲紋振動監測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的快速響應機制。振動監測技術方案

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利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態監測，需要建立完善的信號分析體系。OLTC 在運行過程中產生的振動信號是復雜的，受到多種因素的影響。我們需要通過對大量正常和故障狀態下的 OLTC 振動信號進行采集和分析，建立起故障類型與信號特征之間的數據庫。例如，針對觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降等不同故障類型，分別確定其對應的振動信號特征模式。在實際監測中，將采集到的 OLTC 振動信號與數據庫中的模式進行比對，通過模式識別技術準確判斷 OLTC 的故障類型和狀態，實現對 OLTC 的智能化監測和管理。特高壓GIS振動監測探頭