OLTC是在励磁状态下，通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压，起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明（下图1所示），OLTC故障占变压器总体故障的30%以上，各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行，严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。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OLTC隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施OLTC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。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行业影响力。名优振动声学指纹在线监测监测卡
电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS（气体绝缘金属封闭开关设备）、AIS（敞开式断路器）、GIS /敞开式的隔离开关、开关柜断路器等。各类开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障，严重时更会导致电气火灾、停电等事故，现有状态检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点，较大地影响设备正常运行。
基于声纹振动信号的在线监测，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）。 GIS振动声学指纹在线监测系统杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测的概述。
1.1公司概述杭州国洲电力科技有限公司，成立于2013年5月，是专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的电力设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研、产、销、服四位一体的****，致力于为领域内各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、电能生产、设备制造等合作方提供质量的体系化技术方案。我公司于2014年把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”，并在中心组建了专注于局部放电和声纹振动监测技术的两大课题组，成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和声纹振动监测技术。我公司的技术近10年在投运站场、制造厂区的电力设备上大量的持续运用，为电网的可靠运行提供了逐年增长的技术支持，特别是在变压器（电抗器）、开关设备和输电设备等电力设备的绝缘、机械的状态分析与诊断方面，凭借前沿的软/硬件技术与先进的监测方法，为电力设备的高效运检提供了质量的体系化技术方案。
二、相关标准（遵循但不限于下列标准）2.1GB/T4208外壳防护等级（IP代码）。2.2GB/T10230.1分接开关第1部分：性能要求和试验方法。2.3GB/T10230.2分接开关第2部分：应用导则。2.4DL/T265变压器有载分接开关现场试验导则。2.5DL/T574变压器分接开关运行维修导则。2.6DL/T846.8-2017高电压测试设备通用技术条件第8部分有载分接开关测试仪。2.7DL/T860变电站通信网络和系统。2.8DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则。2.9DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分：通用检验规范。2.10DL/T1538电力变压器用真空有载分接开关使用导则。2.11DL/T1540油浸式交流电抗器（变压器）运行振动测量方法。2.12DL/T1694.2高压测试仪器及设备校准规范第2部分：电力变压器分接开关测试仪。2.13DL/T1805电力变压器用有载分接开关选用导则。2.14Q/GDW383智能变电站技术导则。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的客户成功案例。
七、GZAFV-01系统的售后技术培训与服务体系我公司拥有多名从事电力设备运行态势监测及诊断技术的*****和管理人员，均具有深厚的技术底蕴和丰富的现场电气作业经验；并拥有完善的售后服务管理体制。
现场作业组织架构图7.1技术培训关于在线监测型的GZAFV-01系统的现场电气作业，我公司为GZAFV-01系统组建现场作业项目部的电气作业工程师负责安装、调试、投运直至验收通过，并在作业现场对GZAFV-01系统的功能、指标和注意事项进行详细的技术培训。 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科研合作背景。便携式声纹振动声学指纹在线监测监测系统内容
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技术突破点。名优振动声学指纹在线监测监测卡
3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 名优振动声学指纹在线监测监测卡
