变电站在线监测是电力系统安全运行的核心支撑。传统监测依赖人工听辨设备声响存在经验传承难、无人值守后声音维度缺失、隐患发现滞后三大问题。国家电网规定220kV及以上变电站每周例行巡视但智能机器人仅能完成视觉、红外检测声音监测仍需人工。设备故障若未及时察觉可能引发重大停电或爆炸事故。因此变电站亟需“听声辨故障”的在线监测技术填补声音监测盲区实现设备异常的极早期预警保障电网稳定运行。变电站设备声纹监测系统正是这一趋势下的创新实践。系统通过接触式、非接触式、声成像组件等感知模块实现电力运行设备的声音采集。采集数据采用有线连接无失真传输至站级存储终端完成数据汇总和边缘计算。基于声纹残差动态分析算法实现异常识别通过TDNN分类算法模型精准识别多种缺陷类型声纹数据可通过标准接口接入智巡系统实现远传。变电站设备声纹监测系统如何实现在线监测图片来源于网络前端感知层 针对不同设备特点部署差异化传感器。主变压器采用非接触式传声器除冷却器外三面各布置一个距变压器器身1-2米GIS组合电器采用接触式传感器直接磁吸固定于隔离开关、闸刀和开关触头连接处高压断路器采用非接触式传感器距断路器器身1-2米电抗器采用非接触式传感器与声成像组件组合部署户内开关柜每套柜体布置一套非接触式传感器这些传感器支持7×24小时在线监测频率响应范围覆盖20Hz-64kHz无论是可听声还是不可听声都能精准采集。数据汇聚层 边缘计算终端负责对声纹传感器信号进行采集、特征提取及预处理过滤清洗海量数据保留主要数据后打包发送至后台服务器。同时进行边缘诊断和通用模型分析及时发现问题和异常情况。智能应用层 后台系统基于深度学习算法构建监测设备的声纹数据模型。通过对输入音频处理及预测实时生成健康曲线。针对直流偏磁、局部放电、重过载、短路冲击、冷却器异响、夹件松动等六类缺陷能够精准识别。结合机器人工的残差阈值优化学习实现声纹微小波动异常告警。变电站设备声纹监测系统还创新性地引入无人机声成像巡检对变压器顶部、电线杆塔顶部等空中区域进行监测。通过远场波束形成算法在远距离、非接触情况下采集声源实现多点异常声源同时显示。优化的麦克风螺旋阵列和定位算法声源方向定位偏离不高于1°让各类细微异常无处遁形。变电站设备声纹监测系统功能通过对高压变电站全区域的声立体监测网建设主要涵盖了主变、GIS、断路器、高抗、架空线路、开关柜等及其他重要电力设备同时全面覆盖变电站各通行区域的声采集建立一整套变电站声纹监测系统监测设备三维可视化实现复杂场景下设备声音维度的深化应用。主要功能如下1数据采集通过基于复杂场景多传感融合技术的监测系统结合宽频广域特征自适应调 节技术实现前端精准安全采集全面感知变电站各区域的声纹数据主要涵盖户 外的主变压器、高压 GIS、高抗、断路器等设备声纹采集同时也包括户内高压 开关柜设备声纹采集架空线路和重要设备的声成像监测等。所有数据能够实时同步后台。保障声纹数据的 7*24H 远程安全监听解放人工劳作提升巡视效率和专业度。主要功能如下2智能巡检面向部分场景如变压器顶部、电线杆塔顶部等需要结合无人机等覆盖空中区域设备监测通过无人机搭载声成像组件模块可以实现变电站空间区域的日常巡视工作为变电站设备声纹数据采集增加了新手段。主要功能如下1.架空线设备局放监测。通过无人机搭载声学成像组件由于不同类型的局部放电具有不同的声波图谱特征。在海量局部放电声音样本数据基础上通过数据标注和训练形成局放类型分析算法模型并不断调优实现融合 AI 算法和声音监测的设备局放类型分析、推理。从而实现线路绝缘子、接触头等设备的局放检测并能够实现视频画面的直观显示让声音看得见。2.远距离多点监测。采用远场波束形成算法在远距离、非接触的情况下采集声源采用波束形成法增强特定位置声音信号相当于缩短声源距离最终实现多点异常声源同时显示适用场景更丰富。3.高定位精度。依托优化的麦克风螺旋阵列和定位算法本项目产品具备高精准度的定位算法独创的 64 麦优化螺旋嵌套阵列声源方向定位偏离不高于 1°能够实现更好的定位精度和异常监测效果让各类细微异常无处遁形。4.覆盖可听声和不可听声的宽频同时显示。相比人耳只能听到20Hz-20KHz 范围的声音且在高背景噪声环境下无法有效分辨高频异常声源本项目产品可探测 1kHz-64KHz 范围的声音有效探测局部放电等高频声源并通过算法优化降低环境中无关噪声干扰实现可听声和不可听声等宽频声源的监测。图片来源于网络3三维可视化打造设备模型三维精细化建模对变电站内监测设备进行精细化三维建模。支持根据设备模型在计算机世界 1:1 还原供电系统设备信息以三维形式呈现变电站设备模型信息真实反映设备状态及其周围传感器部署。将变电站内设备实时运行数据与三维模型融合呈现设备运行信息、声纹监测数据等实时信息。支持设备的三维数据综合信息查看功能包括设备位置、设备运行状态等信息的展示功能。依托三维建模和虚拟现实技术实现远程数字巡检和数据立体呈现。直 观便捷进行全局掌控提高管理效率和信息决策精准度。4数据分析基于深度学习算法构建监测设备的声纹数据模型。通过对输入音频处理及预测能够实时生成健康曲线。针对直流偏磁、局部放电等六类缺陷能够精准识别结合机器人工的残差阈值优化学习及自定义设计实现声纹微小波动异常告警。图片来源于网络5第三方标准接入变电站设备声纹监测系统支持私有化部署支持单点登录、主动调用和适配主流私有协议可以灵活接入变电站智能巡视系统支持将关键声纹监测数据、异常缺陷数据等上传至变电站智能巡视系统。具体标准接口数据如下表当声纹在线监测系统全面部署其价值远超技术本身。一是运维效率跃升7×24小时在线监测无需人工现场听声巡视效率提升40%以上将经验型工作变为可量化数据。二是故障识别精准化基于深度学习算法在国网安徽覆盖13个变电站、33套设备识别准确率达92.7%数据统一接入省级中心实现远程无人巡视。三是理念变革声纹监测比传统手段更早发现早期故障将事故消灭在萌芽状态真正实现从“被动抢修”到“主动预警”的跨越。当每台设备的声音被实时监听、每处异常被提前预警变电站在线监测便完成了从“听得见”到“听得懂”的升华。文中图片来源于网络如有侵权请联系删除