3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的智能化发展趋势。怎样在线监测监测方法
3.2触头温度在线监测子系统3.2.1功能描述变压器在长期运行过程中，连接部位因老化或接触电阻过大而发热，严重时会导致火灾和大面积停电等事故，实现温度在线监测是保证设备安全稳定运行的重要手段。触头温度监测子系统具备实时测温、通信、对时功能及定期发送、响**唤、主动报送数据等功能，支持休眠时间、告警门限等参数的配置，并对是否存在缺陷及严重程度做出判断并上传数据，及时发现放电、接触不良、老化导致等局部过热，可有效避免因局部过热而导致的电气火灾、停电等事故。3.2.2配置原则单台变压器配置1套触头温度监测子系统，由温度传感器、采集操控单元构成。温度传感器安装在变压器进出线触头处，采用无线方式实时感知并上传触头温度。本地在线监测监测标准在线监测系统的数据更新频率是多少？
系统时间同步功能设置不仅在多传感器监测系统中至关重要，在与其他电力设备监测系统协同工作时也具有重要意义。例如，当局部放电在线监测系统与电力设备的温度监测系统、振动监测系统等进行数据融合分析时，确保各系统时间同步，能够准确关联不同类型监测数据之间的关系。在分析某台高压电机故障时，通过将局部放电监测数据与温度监测数据在同一时间基准下进行对比，发现当局部放电幅值突然增大时，电机绕组温度也随之升高，从而更准确地判断故障原因，为设备维修提供更***的依据。
5.2.1功能描述电能质量不仅关系到电网企业的安全经济运行，也影响到用户的安全运行和产品质量。理想的电力系统向用户提供的应该是一个恒定工频的正弦信号，而随着电力电子技术的发展，大功率可控硅器件、开关电源、变频调速得到广泛应用，这些典型非线性负荷将从电网吸入或注入谐波电流，从而引起电网电压畸变，使电网波形受到污染，供电质量恶化，附加损失增加，传输能力下降，成为影响电能质量的重要因素。电流实时在线监测可动态关注开关柜运行电流，并提供开关柜运行状态信息及负荷情况。5.2.2配置原则单台开关柜配置1套电流监测子系统，从开关柜仪表处获取电流信号。该技术在电磁干扰环境下，哪些监测参数会受影响？
GZAFV-01系统中◆IED/主机具备多个点位开展实时连续性或周期性的监测GIS本体声纹振动信号，向平台层操控计算机传送监测数据开展智能分析，操控及监测数据分析软件实时展示分析结果和预警信息。◆具有比对分析功能：可将现测的与同规格被试品/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据、复电自动启动/复位功能，可连续实时监测、存储及导出1年以上数据。◆具备声纹振动信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能，可自动提取峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量，以作为GIS运行状态分析参数，用户可设置报警阈值。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算，当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线的互相关系数： 该技术对振动信号的可检测幅值是多少？本地在线监测监测标准
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测软件的安全性设计。怎样在线监测监测方法
趋势分析功能在电力设备的智能运维发展中具有广阔的应用前景。随着人工智能和大数据技术的不断发展，将趋势分析与智能算法相结合，能够实现对电力设备局部放电的智能预测和诊断。例如，利用深度学习算法对大量的局部放电趋势数据进行学习和训练，建立局部放电故障预测模型。该模型能够根据当前的局部放电趋势数据，预测设备在未来一段时间内发生故障的概率和类型，提前为运维人员提供准确的故障预警信息。同时，结合物联网技术，将局部放电监测系统与设备的智能运维平台深度融合，实现设备状态的实时监测、智能诊断和远程控制，推动电力设备运维向智能化、高效化方向发展。怎样在线监测监测方法
