近年來，國家電網公司狀態檢修工作不斷深化，對設備可靠性的要求不斷提高，及時、有效發現GIS內部潛伏性缺陷，保證GIS安全穩定運行、合理安排檢修周期成為狀態檢修模式下的當務之急。

目前針對GIS較成熟的監測方法，主要有電氣法、聲測法及化學分析法三大類，以上監測方法均針對的是放電性故障所產生的電磁、聲、光、電弧分解產物等物理量。但在GIS的運行中，除了放電性故障之外，機械性故障也是導致事故發生的一大主要原因，當GIS存在開關觸頭接觸異常、殼體對接不平衡、導桿輕微彎曲等缺陷時，在開關操作的機械力、負載電流產生的交變電動力等因素的作用下會產生機械性運動，造成設備異常振動。GIS的異常振動對其本體有很大危害，會造成SF6氣體泄露、盆式絕緣子和絕緣支柱損傷、外殼接地點懸浮等缺陷，長期發展可能導致絕緣事故的發生。因此，加強對GIS機械性故障的監測，是保證GIS安全運行的重要手段。 杭州國洲電力科技有限公司GZAFV-01型聲紋振動監測系統的原理。變壓器聲紋在線監測前景

6.3紅外可視化在線監測技術6.3.1概述開關柜在長期運行過程中，母排搭接處、電纜終端處等部位因老化或接觸電阻過大而發熱，嚴重時會導致火災和大面積停電等事故，實施溫度在線監測是保證高壓設備安全穩定運行的重要手段。紅外可視化監測模塊具備實時在線測溫、通訊、對時、定期發送、響**喚、主動報送數據等功能，支持休眠時間、告警閾值等參數的配置，并對是否存在缺陷及嚴重程度做出判斷并上傳數據，及時發現放電、接觸不良、老化導致等局部過熱，可有效避免因局部過熱而導致的電氣火災、停電等事故。變壓器聲紋在線監測前景杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監測技術的實時監測功能。

趨勢分析功能在電力設備的智能運維發展中具有廣闊的應用前景。隨著人工智能和大數據技術的不斷發展，將趨勢分析與智能算法相結合，能夠實現對電力設備局部放電的智能預測和診斷。例如，利用深度學習算法對大量的局部放電趨勢數據進行學習和訓練，建立局部放電故障預測模型。該模型能夠根據當前的局部放電趨勢數據，預測設備在未來一段時間內發生故障的概率和類型，提前為運維人員提供準確的故障預警信息。同時，結合物聯網技術，將局部放電監測系統與設備的智能運維平臺深度融合，實現設備狀態的實時監測、智能診斷和遠程控制，推動電力設備運維向智能化、高效化方向發展。

交流測試法的特點2.3.1采用交流測試，目的是能準確捕捉測試到OLTC動作過程中所產生的瞬變點，不對波形進行濾波處理，測試出的OLTC過渡波形是真實的，對波形的解析結果是***性的。2.3.2交流測試采樣速度高，存儲數據量大。采集速度達200k/s/通道以上，高速緩存深度達8Mbyte以上，若OLTC動作過程中存在微弱接觸不良缺陷。從波形上能明顯反應出。2.3.3適用于10kV～1000kV電壓等級的各種結線組別OLTC進行測試，如：結線為YN.d、YN.yO或結線為Y.yO、D.yO（變壓器調壓繞組在一次側）三相、單相變壓器OLTC動作特性進行交流測試。特別是能對結線為Y.yO、D.yO（變壓器調壓繞組在一次側，沒有中性點引出）采用三相交流法測試。測試接線不受變壓器繞組結線方式的限制。2.3.4采用交流法測試，測試方法更接近于變壓器/電抗器OLTC實際運行狀態，從OLTC運行狀態分析，測試結果更接近于真實值。2.3.5應用計算機技術，將各種信息匯總起來，建立一套**診斷系統，對測試到的各種參數自動進行初步分析，依據相關標準，結合**經驗，參考變壓器OLTC的初始狀況和運行環境，進行綜合分析，自動完成判斷。2.3.6采用差分光標，自動計算各條曲線的特征參數，自動計算三相OLTC切換的的同步性。高壓開關監測系統的報警功能是否具備多種報警級別？

除了振動監測，還可以采用聲學監測技術來輔助檢測 GIS 設備的機械性故障。當設備發生機械性運動時，會產生特定頻率的聲音信號。通過在設備周圍安裝聲學傳感器，如麥克風陣列，能夠捕捉到這些聲音信號。利用聲學信號處理技術，對采集到的聲音信號進行分析，識別出與機械性故障相關的聲音特征。例如，開關觸頭接觸異常時可能會產生異常的摩擦聲，通過分析聲學信號中的頻率成分和強度變化，可判斷觸頭的接觸狀態，及時發現潛在的機械性故障。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測軟件的安全性設計。名優在線監測功能

技術在不同海拔高度下，監測參數是否穩定？變壓器聲紋在線監測前景

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，基頻信號能量比應較大；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，基頻信號能量比變小。3.3.2.4互相關系數(r)正常狀態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分別為正常狀態與實時測得聲紋振動信號的頻域分布，X和Y為對應信號的平均值，互相關系數范圍為0~1。◆正常運行時，相關系數應接近于1。◆存在故障時，信號頻率分布發生改變，互相關系數減小。變壓器聲紋在線監測前景