变电站电力设备声纹振动在线监测技术研究

变电站电力设备声纹振动在线监测技术研究

蒋丹1  戴一冰2 黄杨靖3

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2.身份证号：330102198401192148 

3.身份证号：330782199203113524

摘要：变电站电力设备的状态监测对于保障电网安全稳定运行至关重要。声纹振动技术作为一种在线监测手段，具有实时性和准确性的优势，可有效识别设备运行中的异常情况并预警潜在故障。本研究旨在探索将声音振动数据与智能算法相结合，实现对电力设备状态的实时监测与分析。通过运用先进的信号处理技术和机器学习算法，实现设备状态的精准诊断与预测，提高电力设备的运行效率和可靠性。

关键词：变电站电力设备；声纹振动；在线监测技术

引言

变电站作为电网的核心部分，其电力设备的运行状态直接影响电网的稳定性和可靠性。传统的设备监测方法主要依赖于定期巡检和离线测试，存在监测周期长、数据不连续、响应速度慢等问题。因此，研究一种实时、连续的在线监测技术，对于提高变电站电力设备的管理水平和运行效率具有重要意义。

1.声纹振动在线监测技术原理

声纹振动在线监测技术是一种通过对设备产生的声音和振动进行实时监测和分析的技术手段，用于判断设备是否正常运行，并及时发现可能存在的故障或问题。通过采集设备在运行过程中产生的声音信号，利用信号处理算法对声音特征进行提取和分析，从而实现设备的声纹识别。通过对比设备正常工作状态下的声音特征与异常状态下的声音特征，可以及时发现设备可能存在的故障。利用振动传感器等设备对设备产生的振动进行实时监测，通过分析振动信号的频谱、幅值等特征参数，可以判断设备的工作状态和性能情况。异常的振动特征可能意味着设备存在故障或异常情况。

2.变电站电力设备声纹振动在线监测技术系统架构

2.1智能感知层

智能层是利用传感器和智能硬件设备对变电站电力设备进行实时监测和数据采集的一种技术层级。通过在变电站关键位置布置传感器和智能设备，可实时获取电力设备的声纹振动信号，并将其转化为数字信号进行处理和分析。智能感知层的目的是提供高效、准确的数据采集和监测手段，为后续的数据处理和分析提供可靠的基础。文中声纹振动在线监测系统声纹振动传感器采用磁吸附方式沿变压器周身布置，通过振动信号的声纹分析可以发现变压器器身松动、绕组变形等缺陷。

2.2数据采集与边缘计算层

根据变电站内部设备的布局和特点，合理布置声音和振动传感器，确保对各个关键设备的声音和振动信号进行全面覆盖和监测。传感器通过网络连接到数据采集设备，将采集到的信号传输至边缘计算节点。在边缘计算节点对传感器采集到的原始数据进行预处理，包括滤波、降噪、数据压缩等操作，以提高数据质量和减少数据传输的带宽消耗。通过信号处理和特征提取算法，对预处理后的数据进行分析，提取声音和振动信号的特征参数，如频谱、幅值、时域特征等。这些特征参数可以反映设备的工作状态和性能情况，为后续的故障诊断和预测提供依据。根据设备的运行情况和监测要求，设置合适的阈值和报警规则，当监测到异常信号超过预设阈值时，立即发出预警信号，通知运维人员进行处理和检修，以避免可能的设备故障和停机损失。

2.3数据处理与分析层

在变电站电力设备声纹振动在线监测技术系统的架构中，数据处理与分析层承担着将采集到的声音和振动数据转换为有意义的信息，以供后续的故障诊断和状态评估使用的任务。将来自不同传感器和数据源的声音和振动数据进行集成，创建一个统一的数据视图。这包括数据的清洗、转换和同步，以确保数据的质量和一致性。对原始数据进行去噪、滤波和归一化等预处理步骤，以提高数据质量并减少后续分析的干扰。从预处理后的数据中提取有助于表征设备状态的关键特征，如频率成分、能量分布、时域统计量等。这些特征将用于后续的分析和模型训练。使用机器学习和深度学习方法训练模型，以便能够识别和分类设备的正常和异常状态。这个过程包括选择合适的算法、调整参数和验证模型性能。将训练好的模型应用于实时数据，以监控设备状态并识别潜在的故障。这可能包括异常检测、趋势分析和对故障类型的分类。

2.4远程诊断与服务层

远程诊断与服务层接收来自边缘节点的声音和振动信号数据，并进行存储和管理，确保数据安全和完整性。基于接收到的声音和振动信号数据，通过使用机器学习、数据挖掘等技术手段对数据进行深入分析，提取设备运行状态所需的关键特征，并进行故障诊断和预测，以及对设备运行异常行为进行辨识。通过与监测点间的远程连接，实现对变电站电力设备声纹振动状态的实时监控，当发现设备运行异常时，及时向相关人员发送预警信息，或者通过自动化系统采取相应的措施，以减少设备故障造成的影响。提供远程设备维护和诊断服务，可以通过远程操控设备，进行参数调节和故障排除，同时也能针对特定设备问题提供相应的技术支持和服务指导。

3.故障诊断与预警

3.1故障诊断

故障诊断主要依赖于从电力设备的声纹振动信号中提取的特征信息。这些特征信息包括频率、振幅、相位等，它们能够反映设备的运行状态和健康情况。通过智能感知层和数据采集与边缘计算层，从电力设备的声纹振动信号中提取关键特征信息。这些特征信息反映了设备的运行状态和潜在的故障模式。然后，利用机器学习、深度学习等算法对提取的特征信息进行模式识别。通过比较当前特征与预存的故障模式数据库，系统可以识别出设备是否出现了某种故障。在识别出故障后，系统还需要进一步确定故障的具体位置。这通常需要结合设备的结构特点和运行原理，利用声纹信号在设备内部传播的特性进行故障定位。

3.2预警

预警是在设备出现故障之前，通过声纹振动在线监测技术提前发现设备可能出现的异常情况，并向运维人员发出警告，以便及时采取措施避免故障的发生。系统通过实时监测设备的声纹振动信号，检测是否存在异常情况。这些异常情况可能表现为声纹信号中的某些特征参数超出正常范围，或者声纹信号的模式发生了显著变化。当系统检测到异常情况时，会触发预警机制。预警机制可以通过多种方式实现，如向运维人员发送短信、邮件或APP推送通知，以及在监控中心显示预警信息等。运维人员在接收到预警信息后，可以根据系统提供的故障位置和原因信息，及时采取相应的预防措施，如调整设备运行参数、进行设备检查或维修等，以避免故障的发生或减轻故障的影响。

结束语

在变电站电力设备声纹振动在线监测技术的研究中，深入探索了声纹振动数据的采集、处理与分析，并将其应用于设备状态的实时监测和故障诊断。这项技术的研究为提高电力设备的安全性、稳定性和可靠性提供了重要的技术支持，也为智能化运维提供了新的思路和方法。未来，将继续努力深化声纹振动在线监测技术的研究，进一步提高数据处理与分析的精度和效率，结合人工智能、大数据等新技术手段，不断优化监测系统的性能和可靠性，为电力设备运行安全和稳定做出更大的贡献。

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