泵站干式变压器声纹监测与分级预警系统的实现与应用OA

针对泵站变压器运维依赖电气量监测、人工巡检、定期试验等传统手段导致的隐患发现滞后、局部故障难捕捉等问题,本文以王耨泵站干式变压器为研究对象,设计并实施了一套基于声纹智能感知技术的在线监测与故障诊断系统。系统通过部署非接触式声纹传感器网络,实现了对5台关键变压器24 h不间断地宽频声学信号采集。利用边缘计算终端进行数据汇聚与预处理,并构建了基于深度自编码器(DAE)与时间延迟神经网络(TDNN)融合的智能诊断模型,专门用于识别局部放电、直流偏磁、重过载、短路冲击、夹件松动、冷却器异响等6类典型缺陷。实际应用表明,该系统能够有效将变压器异常声响的监测覆盖率提升至100%,实现了故障的早期预警,减少了运维成本,为泵站关键电力设备的预测性维护与智能化管理提供了可靠的技术支撑。