4.2.2局放IED功能◆实现对变压器、GIS多测点同步实时监测;◆采用高速D/A采集扫描系统,采样精度为12位;◆内置数字滤波器及数据分析模块,实时捕获放电统计特征;◆触发方式:内触发、外触发可选择;◆自动生成三维谱图数据;◆实时报警;◆定时自我诊断;◆对采集到的信号进行滤波放大;◆和变电站综自系统之间可采用IEC61850方式连接通信。4.2.3传感器功能◆接收局部放电的超高脉冲信号;◆整形超高频脉冲信号,得到单极性宽脉冲信号;◆通过高频同轴光缆将单极性宽脉冲信号传送给局放IED。4.2.4通信方式◆IED模块可通过局域网或串口通信方式与后台通信◆以增加模块的方式,可以用IEC61850通信协议与后台进行通信。GZPD-3004ZX局部放电监测系统技术特点。手持式局部放电解读

功能应用A、局部放电检测:GZXJ-03型手持式多功能巡检仪的麦克风阵列传感器覆盖局部放电超声波信号的频率范围,具备多个感知测点连续实时信号采集,可快速、精细确定放电位置。红外热成像监测模块内置电晕放电、内部放电、沿面放电等典型绝缘缺陷故障的数据库,自动实现放电类型识别。同时,结合红外热成像技术,提高局部放电检测准确度。B、机械异响检测:GZXJ-03型手持式多功能巡检仪采用远距离非接触式检测手段,可快速发现绝缘子、均压环、部件松动或脱落等异响,可在不影响设备正常运行的前提下,准确、直观地排除设备故障。C、局部过热检测:GZXJ-03型手持式多功能巡检仪采用红外探测器和光学成像物镜接收设备的红外辐射能量分布,并反映到巡检仪的红外热成像检测模块的光敏元件上,从而获得设备表面温度场分布,及时发现放电、接触不良、老化导致等局部过热。典型局部放电改进GZPD-K/1配电房空间局放采集装置技术参数。

机械性能项目要求1振动装置能承受GB/T11287-2000中3.2.1规定的严酷等级为1级的振动响应试验,3.2.2规定的严酷等级为1级的振动耐久试验。2冲击装置能承受GB/T14537-1993中4..2.1规定的严酷等级为1级的冲击响应试验,4.2.2规定的严酷等级为1级的冲击耐久试验。3碰撞装置能承受GB/T4537-1993中4.3规定的严酷等级为1级的冲击碰撞试验。局放特征及装置的种类3.1局部放电的特征◆进行速度缓慢→即使在GIS、变压器内部检测出局部放电,也不会迅速发展为事故。◆初期发生时会间歇性的出现→发展趋势非常重要,因此要长期在线监视。◆以一定的形态发生→根据异常问题种类,信号数据具有一定的形态。◆与相电压频率同步(Synchronization)发生→与无分别的外部噪音位相形态有区别。以下图为外界噪音图谱示例:
我公司生产的GZPD-3004ZX系列局放在线监测装置,采用超高频在线监测技术,可在线监测如GIS、变压器、开关柜等高压电力设备内部由于局部放电所产生的超高频电磁波信号,进而监测并评估设备运行状态,能有效预防事故的发生,避免GIS、变压器等高压设备的突发性事故。系统简介GZPD-3004ZX系列局放在线监测装置(以下简称GZPD-3004ZX)采用超高频(UHF)在线监测技术,用于监测并分析气体绝缘组合电器(以下简称GIS)、变压器、开关柜等设备的内部局部放电所产生的电磁波信号,进而监测并评估设备运行状态,能有效避免GIS、变压器等高压设备的突发性事故。系统采用了UHF超高频传感器信号探测技术、传感器优化布置技术、SQL数据库**分析技术。GZPD-3004ZX主要应用于智能GIS、变压器、开关柜等多种电力设备局部放电监测,装置由前端监测设备(过程层)与综合监测单元组成(间隔层)两部分组成,该项目系统包括内置式或外置式超高频天线传感器、滤波放大模块、数字采集比较模块、高性能工业控制计算机、高频光缆、专业机械附件以及**分析系统软件等。GZXJ-03型手持式多功能巡检仪技术说明。

功能特点1、GZXJ-03型手持式多功能巡检仪可同时实现局部放电检测、声学成像及红外热成像功能,实时展示电力设备声场及温度场分布;2、GZXJ-03型手持式多功能巡检仪通过麦克风阵列传感器同步接收到多个通道的声音信号,依据相控阵波束形成原理计算得到电力设备基准发射面上的声场分布云图,并同步记录设备的可见光图像,获得声学成像结果;3、GZXJ-03型手持式多功能巡检仪采用高带宽MEMS麦克风阵列传感器,覆盖放电超声波信号频率范围,同时实现电力设备局部放电、机械异响及气体泄漏检测,排除绝缘故障及机械故障;GZXJ-03型手持式多功能巡检仪概述。手持式局部放电解读
GZPD-4D型分布式电缆局放监测与评估系统概述。手持式局部放电解读
Ø强大的TF-Map筛选功能,可根据等效时频图谱(TF-Map)分布情况,框选并禁用噪声及干扰信号区间,实时实现采集过程中的信噪分离;(如下图4所示)图4TF-Map筛选功能Ø内置电力电缆典型放电类型数据库及**识别系统,结合神经网络、放电特征参量实现绝缘缺陷类型识别;(如下图5所示)(a)高电位电晕放电(b)低电位电晕放电(c)内部放电(d)沿面放电(e)悬浮放电图5典型放电类型的样本数据库(部分)Ø具备分组筛选功能,基于放电脉冲波形特征形成放电TF-Map,根据TF-Map分布情况分离多源缺陷放电信号及噪音信号,并完成缺陷类型或噪音识别;(如下图6所示)手持式局部放电解读
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