智能算法在 GIS 設備機械性故障監測中也具有廣闊的應用前景。利用機器學習算法，如支持向量機、人工神經網絡等，對大量的振動和聲學監測數據進行學習和訓練。通過建立故障診斷模型，使算法能夠自動識別設備的正常運行狀態和各種機械性故障狀態。例如，將歷史監測數據中的正常狀態數據和已知的機械性故障狀態數據作為訓練樣本，訓練人工神經網絡模型。經過訓練的模型可以對實時監測數據進行快速分析，準確判斷設備是否存在機械性故障，并預測故障的發展趨勢，為設備的維護和檢修提供科學依據。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測系統的性能測試報告。杭州局部放電在線監測技術交流

遵循標準（不限于下列條例、版本的標準）◆GB/T4208外殼防護等級（IP代碼）。◆DL/T860變電站通信網絡和系統。◆DL/T846.10高電壓測試設備通用技術條件---暫態地電壓局部放電監測儀?！鬌L/T846.11高電壓測試設備通用技術條件---特高頻局部放電監測儀?！鬌L/T1250氣體絕緣金屬封閉開關設備帶電超聲局部放電監測應用導則?！鬌L/T1430變電設備在線監測系統技術導則?！鬌L/T1432.1變電設備在線監測裝置檢驗規范--通用檢驗規范?！鬛/GDW383智能變電站技術導則?！鬛/GDWZ410高壓設備智能化技術導則。◆Q/GDWZ414變電站智能化改造技術規范。◆Q/GDW561輸變電設備狀態監測系統技術導則?！鬛/GDW739輸變電設備狀態監測主站系統變電設備在線監測I1接口網絡通信規范?！鬛/GDW1168輸變電設備狀態檢修試驗規程。◆Q/GDW11058變電設備在線監測系統綜合監測單元技術規范?！鬛/GDW11059.2特高頻法局部放電帶電監測技術現場應用導則。◆Q/GDW11061局部放電超聲波監測儀技術規范?！鬛/GDW11304.5電力設備帶電監測儀器技術規范---高頻法局部放電帶電監測儀器技術規范。◆Q/CSG201010kV～35kV高壓開關柜局部放電帶電測試裝置技術規范?！鬘B/T42086-2016無線測溫裝置技術要求。校驗在線監測監測廠家電話杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測產品的技術特點。

3.3.1.1信號包絡分析為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析如下圖3.5的a、b所示。

3.3.1.2信號包絡重合度比對分析如下圖3.6所示，信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態?！艚咏?時，OLTC可能存在故障。

6.4功能特點6.4.1傳感器具有自動、連續（或周期性，可設置）在線監測開關柜AA局部放電及紅外可視化等數據，向平臺數據服務器傳送監測數據標準化的分析結果、預警信息，并接收平臺層操控計算機的指令。6.4.2支持單一參量趨勢分析、閾值及趨勢報警、歷史數據查詢、報表生成等功能。6.4.3傳感器具有授時功能。6.4.4具備局部放電的PRPD圖譜、放電量、放電次數等參數實時顯示功能。6.4.5系統軟件內置開關柜典型放電類型數據庫及**識別系統，結合神經網絡、放電特征參量實現絕緣缺陷類型識別。6.4.6支持無線LoRa、以太網、RS485等多種通訊模式。6.4.7具有斷電后不丟失數據、自啟動、自診斷、自復位的功能。6.4.8數據服務器具5年連續在線監測所需的存儲空間，存儲數據可全部導出。振動聲學指紋監測技術在新能源設備監測中的意義如何體現？

數據管理功能中的數據查看分析比對，為運維人員打開了深入了解設備運行狀況的 “窗口”。從數據庫讀取傳感器在各種模式下保存的有效數據，運維人員可通過時間篩選、設備篩選等方式，直觀地對歷史數據進行查詢回放。例如，在分析某臺高壓開關柜的局部放電情況時，運維人員可選擇過去一年中該開關柜的監測數據，以時間軸為線索，查看不同時期的局部放電幅值、頻次變化情況。通過與設備正常運行時的數據進行比對，分析出放電特征，如放電是否具有周期性、幅值變化是否與負載變化相關等，從而得到相應的診斷結果，判斷設備是否存在潛在故障。振動聲學指紋在線監測技術的應用意義？高壓開關振動在線監測產品

振動聲學指紋識別技術對微小裂紋產生的振動特征檢測能力如何量化？杭州局部放電在線監測技術交流

在智能電網建設的背景下，GIS 設備機械性故障監測系統應與其他電力設備監測系統進行融合。通過數據共享和協同分析，實現對電力系統的***監測和智能管理。例如，將 GIS 設備的機械性故障監測數據與電氣設備的運行數據、環境監測數據等進行整合分析，能夠更準確地判斷設備故障的原因和影響范圍。同時，利用智能電網的大數據平臺和人工智能技術，對融合后的多源數據進行深度挖掘，提高故障預測和診斷的準確性，為智能電網的安全穩定運行提供***的支持。杭州局部放電在線監測技術交流