GZPD-01G型局部放电在线监测系统采用的UHF传感器工作频带在300MHz-2000MHz，对于一般的电力载波信号（1MHZ以下）、工频及谐波干扰（50-10kHZ）以及广播信号（100MHZ左右）等常见干扰源，可以有效避免。另外，架空母线存在大量电晕放电，该类放电的频带不超过150Mhz，因而通过带通滤波器，可有效滤除电晕放电干扰，采集的信号信噪比很高。该系统集局部放电的监测、定位、报警功能于一身，可有效实现GIS局部放电连续在线监测。超声波检测：GIS发生局部放电时产生纳秒级上升前沿的放电脉冲，生成的电磁波在GIS气室内传播。放电区域内分子间剧烈撞击，会产生包括纵波、横波和表面波的声波，在宏观上表现为脉冲压力波，以纵波和横波的方式向四周传播，因此放电点可看作脉冲声波场源。可以通过超声波传感器接收局部放电产生的振动信号，来达到检测GIS内部局部放电目的。杭州国洲电力科技有限公司在线监测系统功能。电抗器在线监测系统组件
GZPD-01G局部放电在线监测系统软件功能：4、检测参数设置功能l系统具有参数设置、参数调阅等功能，检测人员可根据现场实际情况调整局部放电的检测周期、检出阈值和报警阈值等参数。具体功能如下：l传感器相关参数设置；l系统时间同步功能设置；l采集模式中对应的不同阈值参数设置；l报警信息设置（阈值报警设置、趋势报警设置、报警方式选择）；l报表基本功能信息设置。5、异常报警功能系统能根据预先设定的报警方案对异常的检测结果进行报警。报警策略包括阀值报警、趋势报警，并可根据局部放电严重程度给出不同的报警级别（预警、一般性缺陷、严重故障）。自动捕捉并记录启动报警的局放信号，同时进行报警，报警包括声、光、短信等形式，并提供可接入主控制室的信号接口。6、数据管理功能l数据查看分析比对：从数据库读取传感器在各种模式下保存的有效数据，可直观地对历史数据进行查询回放，通过数据比对可分析出放电特征并得到相应的诊断结果。l趋势分析：显示幅值最大值/平均值趋势图、频次/异常周期数趋势图；可设置趋势图显示时间范围、设置每个趋势生成时间间隔；能选择显示4个传感器各类趋势图。电抗器在线监测系统组件杭州国洲电力科技有限公司在线监测系统传感器。
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统--系统功能：基本功能：信号阈值告警功能，软件自动分析信号增长趋势，实现自动告警，也可手动设置告警阈值，支持短信告警；智能分析功能：系统软件内置海量故障特征的数据库，可与测得的数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，诊断分析故障类型；也可添加新测得的数据，方便后期横向、纵向比较；软件可将同一厂家同一型号的正常检测数据进行导入保存，便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析；具有报表分析功能，自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术说明-概述：杭州国洲电力科技有限公司结合多年研发及现场经验，成功研制GZAF-1000T系列变压器/电抗器声学指纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测，也有便携式的带电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第3页共29页电检测系统及可移动的重症监护系统。监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、频谱分析等多种算法，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器有载分接开关及本体（绕组及铁芯）全振动监测与故障诊断。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测相关标准。
GZPD-01G局放在线监测性能:a)传感器频响特性传感器在工作频带内平均有效高度不小于9mm。b)检测灵敏度监测装置（含传感器）在GTEM小室中检测7V/m（或17dBV/m）的瞬态电场强度峰值时的信噪比不低于2倍（或6dB）。c)动态范围监测装置的动态测量范围不小于40dB，在动态范围内检测结果能有效反映局部放电强度的变化。d)监测有效性根据外置传感器配置方案，监测装置能检测到发生在被监测设备内部各处的、放电量不超过20pC的局部放电信号，并可准确判断放电缺陷的类型。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测应用意义。电抗器在线监测系统组件
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GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统-监测系统的智慧化功能：具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号，完成有载分接开关信号包络、ATF等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果；具备实物ID管理功能，提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第17页共29页图14RFID/二维码识别查看设备运行状态根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。电抗器在线监测系统组件
