六、GZDI-01型AA局部放电及红外可视化在线监测子系统GZDI-01型AA局部放电及红外可视化监测子系统融合绝缘监测及温度监测，适用于箱式变压器、开关柜、环网柜等电力设备（下文皆用开关柜简称）运行状态诊断，具有可视化、非侵入式监测、不影响设备运行、抗干扰能力强、便于安装、易于操作等优点，满足精益化和标准化提升的要求，对提高供电可靠性具有重要意义。AA局部放电及红外可视化在线监测子系统的传感器集成AA局部放电及红外热成像（含可见光成像，故本方案书用“红外可视化”之名）的监测功能，采用永磁吸附式安装于开关柜电缆室内（以开关柜监测为例），所有传感器均可采用LoRa/以太网等方式将监测数据传输至交换机后汇聚至平台层数据服务器，并在平台层操控计算机的操控及监测数据分析软件上实现分析、展示。杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的多维度评估方法。智能在线监测案例
综上所述，采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态，适用于带电监测/在线监测，与变压器无电气连接而不影响正常运行，有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验，成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测式，也有便携式的带电监测系统及可移动的重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器（压电式加速度计）、驱动电机电流传感器、数据采集装置（在线监测式：IED，便携/手持式：主机；下文皆用IED/主机简称）、云服务器、通讯单元及供电单元构成；操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号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OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。国产在线监测监测原理图振动声学指纹监测技术的校准周期是多久，校准参数有哪些？
开展 GIS 设备机械性故障监测技术的研究与创新，是提升监测水平的关键。鼓励科研机构和企业加大对相关技术的研发投入，探索新的监测原理和方法。例如，研究基于光纤传感技术的 GIS 设备机械性故障监测方法，利用光纤传感器的高灵敏度和抗干扰能力，实现对设备振动和应变的高精度监测。同时，结合物联网、云计算等新兴技术，提高监测系统的智能化水平和数据处理能力。通过技术创新，不断完善 GIS 设备机械性故障监测技术体系，为电力系统的安全运行提供更有力的技术支持。
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杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹的在线监测系统功能。
GIS及开关柜的断路器监测：技术背景断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第9页共12页入或切除相应的线路或电气设备，以确保电力系统安全运行。实现对断路器的在线监测，准确得知断路器的工作状态和故障部位，可以有效减小维护工作量，增强检修的针对性，提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器在线监测中非常重要的参数，是衡量断路器性能优劣的重要指标，因此通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值，对判断断路器的健康状态具有重要的意义杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的精度与可靠性。高压开关振动在线监测价格
监测系统能否自动调整参数以适应不同工况？智能在线监测案例
3.3GZAFV-01系统的监测数据信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。智能在线监测案例
