變壓器聲紋分析在線監測系統

基于聲紋技術的人工智能變壓器在線分析監測系統是由上海銳測電子科技有限公司研發的一款面向電力行業采用的聲紋識別技術，應用邊緣計算機和人工智能等手段的科技產品，適用于變壓器運行狀態的監測和預警。

該產品利用麥克風陣列技術，對聲音采集、聲源定位、去混響、聲音信號提取等工作，對聲音無差別的采集和信號提取，確保原始聲音的準確性。同時采用數理模型與機理模型相結合的方法，設備端集成多種變壓器故障診斷算法和模型，實現了對變壓器常見故障判斷和預測性維護。且設備端具備一定的邊緣計算能力，支持有線和無線通信方式。適用于惡劣的現場環境，具有防風、防塵、防水、防電磁干擾等特點，對現場油式和干式變壓器故障監測，可安裝在變壓器附近。通過對變壓器運行時聲音狀態的表現實時監測，實現及時故障上報，達到無人值守。

智能運維之電力設備聲紋在線監測

電力設備運行的在線監測是保證可靠運行的重要技術手段。目前 有多種狀態監測方法，但是這些方法常常采用的是接觸檢測技術，目前高壓電力設備的運行狀態監測方法不夠成熟，現場環境復雜存在著廣泛的電暈放電、開關動作產生的沖擊以及相鄰高壓電氣設備內部可能出現的局部放電等干擾源。而聲紋狀態監測技術的聲紋信號的獲得無須接觸電力變壓器，不會影響其工作狀態，在高電壓及強電磁場中也不會受到影響。

研發了一種基于聲紋分析的聲紋電力變壓器監測系統基于 Cmfmc2.0 技術的跨信道聲紋識別準確率 達到 99%以上，遠超國內外同行的 40～60%。

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

本發明提供了一種基于聲紋識別的電力設備在線監測方法，包括如下步驟：采集預先設置的至少一個拾音器中的數據流和預先設置的至少一個第二拾音器中的數據流；

一所述拾音器與一變壓器接，用于采集變壓器音頻數據，一所述第二拾音器與一電抗器接，用于采集電抗器音頻數據；

建立所述至少一個拾音器包括數據流和對應數據流節點與所述至少一個第二拾音器包括數據流和對應數據流節點以及數據服務器原始數據連接關系；

確定存在所建立的拾音器包括數據流和對應數據流節點與所述至少一個第二拾音器包括數據流和對應數據流節點以及數據服務器原始數據連接關系是都匹配；

輸出匹配結果。

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

其中，數據服務器原始數據包括不同特征屬性(負載、電壓等級、季節)的變壓器(電抗器)音頻數據，不同特征活動(放電、介質沸騰、繞組松動、鐵芯松動)對應的變壓器(電抗器)的音頻數據；不同環境噪聲下(鳴笛、鳥叫、雷聲、雨聲)對應的變壓器(電抗器)的音頻數據；

不同電力設備(變壓器、電抗器、gis設備)不同狀態(在線、離線)事件識別；

數據服務器數據存儲，通過改進現有關系型數據庫、redis數據結構服務器以及分布式數據庫存儲技術，融合可靠的分布式文件系統(hdfs)、大數據去冗余及低成本的大數據存儲技術，完成大數據的存儲，建立相應的電力設備音頻語料的索引，為分析處理等服務提供數據保障。

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

本發明還公開了一種基于聲紋識別的電力設備在線監測系統，

至少一個拾音器，與一個在用變壓器電性連接，用于采集變壓器音頻數據；

至少一個第二拾音器，與一個在用電抗器電性連接，用于采集變壓器音頻數據；

音頻數據服務器，與至少一個拾音器或至少一個第二拾音器電性連接，用于存儲所述至少一個拾音器或所述至少一個第二拾音器采集的音頻數據；