1.提升设备状态感知能力。目前，针对组合电气设备运行状态的检测方法主要包括特高频检测、超声检测等，其应用场景均有一定的局限性。特高频检测方法现场以人工检测为主，测试时间长、检测效率低。超声波检测存在传播衰减大、检测范围小，易受机械和电磁振动的影响等问题。组合电气设备声纹成像无损检测装置进一步丰富了带电检测、日常巡检的技术手段，提升了设备状态感知能力。

2.国网巴州供电公司使用组合电气声纹成像无损检测装置已发现220千伏变电变GIS设备机械松动隐患1处、盆式绝缘子内部放电隐患1处，装置分析诊断结果与设备解体结果一致，有效防止了故障发生或事态扩大，避免了设备损坏事故带来的经济损失，保障了电力可靠供应。

3.提升电网供电质量及可靠性，满足社会优质用电需求。应用组合电气设备声纹成像无损检测装置，提高了运维班组对设备的感知和管控能力，实现设备缺陷的主动预警和故障的智能决策，提升运检工作质效，实现设备状态全方位准确感知，从而保障电网设备安全、可靠运行，提升电网供电质量及可靠性，为建立良好的企业形象奠定基础，具有良好的社会效益和间接经济效益。

项目技术路线包含机理分析、特征提取、故障定位以及装置开发等内容，实现组合电气设备的声成像故障定位以及基于声振信号特征的缺陷判别。

项目关键技术包括：组合电气设备典型缺陷下振动声信号产生机理、声振信号特征提取及模式识别、声成像无损检测装置及系统三部分。

图1：项目整体技术路线图

1、组合电气设备典型缺陷下振动声信号产生机理

利用有限元方法建立组合电气设备三维磁场数值分析模型，计算不同负荷电流情况下组合电气设备导体与外壳电流密度分布，分析组合电气设备导体与外壳电动力。分析不同接触状态下组合电气设备外壳机械振动分布规律，开展不同位置的多物理场、多种工况下的结构场和声场仿真研究，分析振动产生机理和传播规律，理论指导后续的振动检测方案和缺陷类型模式识别。

结果表明，正常运行工况下，由于电动力作用，组合电气设备外壳振动信号主要为100Hz及其倍频，而模拟触头松动或者内部放电缺陷时，振动信号频谱复杂度增加，出现非100Hz及其倍频分量，且高频分量明显增加。

图2：组合电气设备三维模型与网格划分

图3：组合电气设备三维电流密度分布与电动力分析

2、声振信号特征提取及模式识别

通过大量现场测试和实验室样机测试，建立典型故障条件下的声音、振动信号数据库。以110kVGIS局部放电模拟实验装置为对象，通过改变装置螺旋把柄位置使模拟实验装置分别处于正常工况、沿面发电、悬浮放电、气隙放电和尖端放电五种状态下，检测声音和振动信号。并且在新疆地区开展了10余座变电站在运状态下的组合电气设备现场测试，声振信号现场测试数据总时长达3小时，其中有部分GIS设备通过其他检测手段判断存在运行缺陷。

进一步提取不同缺陷类型的声纹振动特征，实现不同缺陷类型的模式识别。如图4所示，振动信号可以很好地识别尖端放电、沿面放电和悬浮放电等缺陷类型，内部放电时，高频分量和频谱复杂度增加明显，而超声和特高频仅对间隙放电这种放电量比较大的缺陷类型敏感，因此振动信号可以很好地弥补现有技术手段的不足。基于振动信号特征，提出了基于特征参数组合的组合电气设备故障预警方法，如图5所示。

图4：正常工况与悬浮放电缺陷振动频谱图

图5：于特征参数组合的组合电气设备故障预警方法

3、声成像无损检测装置及系统

针对组合电气设备故障发生时的声音变化，基于波束形成Beamforming的声学成像技术进行声源故障定位，分析不同传声器阵列阵形的声源定位效果，对比分析十字、圆形、网格、阿基米德螺旋、轮形阵列在不同阵列参数情况下的声源定位效果，优化常规声源定位算法，最终采用多臂螺旋阵列阵型方案，如图6所示。开展声学成像传感器阵列设计，集成声源定位与声纹诊断算法，研制GIS等组合电气设备振动状态声成像无损检测装置及系统。如图7所示，装置中间圆形区域为声阵列传感器，装置上端为振动、声音采集通道，系统包括声成像、声音通道诊断、振动通道诊断等模块，后续还可以进一步集成红外成像功能。

图6：多臂螺旋阵列阵型及定位效果

组合电气设备设备振动状态声成像无损检测装置目前已在国网新疆电力公司部分变电站的GIS、HGIS设备上进行试点应用。该装置可应用于各种气候、地理环境下的变电站GIS、HGIS设备日常巡视、带电检测工作。也可作为GIS设备在线监测工具对设备运行工况进行全天候监测。进一步丰富了组合电气设备的带电检测手段，有效提高组合电气设备等组合电气设备的故障检测能力，提高组合电气设备安全、可靠运行水平。

图7：组合电气设备声成像无损检测装置外观图

国网巴州供电公司电气试验一班利用组合电气设备声纹成像无损检测装置对在运GIS设备进行带电检测和振动信号分析，成功发现某220kV变电站GIS设备隔离开关处存在振动信号异常，同时也对本站另一线路GIS设备开展检测，对比频谱发现存在明显差异，如下图8所示。但其他电气量检测手段未发现异常，初步诊断为内部存在部件松动，但并未导致内部放电。通过开展停电检修工作，发现GIS设备内部确存在机械松动情况，实际结果与装置诊断结果一致。

图8：某220kV变电站GIS设备振动检测结果

组合电气设备设备振动状态声成像无损检测装置可应用于组合电气设备日常巡检任务中，与超声、特高频等设备一起进行检测，将减少组合电气设备故障发生几率，提高了系统供电可靠性，减少大面积停电造成的社会负面影响，具有显著的经济效益与社会效益。另外，此成果形成的组合电气设备声纹成像无损检测技术自主知识产权，可移植性较强，改进后可推广应用于其他电力设备的运行状态监测与故障诊断，具有良好的推广前景，潜在经济效益显著。