典型局放串联谐振

公司局部放电监测技术研制中心**顾问：杨强（浙江大学电气学院副院长）、郑重（华北电力大学教授）、桂峻峰（北京交通大学教授），在电力设备绝缘状态诊断尤其是局部放电监测技术研究上有过硬的技术理论和深厚的实战经验。服务团队经验丰富、持证上岗、安全意识强，**监测服务人员从事电缆状态诊断服务10多年，参与了北京奥运会、广州亚运会、南京青奥会、杭州G20峰会、青岛上合峰会、海军建军节(青岛)、北京-张家口冬奥会、杭州亚运会等国家重大活动的保电工程。我公司成立之初就在研发部**组建了专注于局部放电监测技术研发的技术中心，成功研发出公司自主知识产权的、先进的局部放电监测技术；我公司结合多年局部放电监测技术研发及工程技术服务的丰富经验、吸取国内外类似产品的技术亮点和用户评价度而研制出的分布式和便携式的电缆局部放电监测系统。GZPD系列局部放电监测系统（优化升级至第三代了）集成高性能数据采集单元、云服务器、4G/5G传输、边缘计算、分布式组网、TF-Map分组筛选、神经网络、故障数据库等先进技术理念，成功应用于高压电缆的耐压试验局部放电监测及带电状态下分析诊断或长期重症监护，并通过中国电力科学研究院的监测认证后取得了报告证。GZPD-4D型分布式 高压电缆局部放电监测与评价系统概述。典型局放串联谐振

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，排除绝缘故障及机械故障；4、GZXJ-03型手持式多功能巡检仪内置处理分析模块，可通过声学成像直观显示声源空间位置、强度和频谱等特征，并通过频率调整实现不同频段声场信号监测与分析；电压互感器局放典型图谱局部放电的危害有哪些？

GIS具有结构紧凑、运行可靠性高、不易受外界环境影响、检修周期长等优点，目前已在电力系统中大量使用，由于制造、运输、现场装配等多种原因，GIS内部不可避免地会存在绝缘缺陷等安全隐患，因此在GIS出厂前和投运前非常需要进行耐压试验。GIS的耐压试验不仅可以发现设备内部缺陷，还可以对设备进行老练处理，烧掉前列毛刺或杂质，具有检验和恢复设备绝缘强度的这两项作用，进行耐压试验时也可能会出现长久性的击穿放电。由于GIS的高度密闭性，一旦发生击穿故障，如何快速寻找故障部位是一个长期困扰制造厂和运行单位的难题，通常需采用多次分段重复加压、依靠人耳听觉进行判断，而且还避免不了对设备进行多次拆卸，既损伤了设备又耽误了工期。

根据上述结果不难看出，3#、6#、9#监测单元测得超声波信号幅值分别为0.212mV、0.152mV、0.117mV，其中在3#位置测得的信号强度比较大，其次为6#和9#位置。此外从时间轴上看，也是3#位置较早出现信号，其次为6#和9#位置，故无论是根据信号强度还是传播时差，均可判断放电发生在3#位置的左侧。7#位置在另一个气室，由于期间的盆式绝缘子会对超声波局部放电信号造成较大的衰减，故基本监测不到明显的信号，进一步证明放电应发生在3#位置的左侧。•GZPD-234系列局部放电监测系统系统构成及功能参数。

四、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；4、GZXJ-03型手持式多功能巡检仪内置处理分析模块，可通过声学成像直观显示声源空间位置、强度和频谱等特征，并通过频率调整实现不同频段声场信号检测与分析；5、GZXJ-03型手持式多功能巡检仪麦克风阵列传感器与红外热成像机芯联合实现局部放电监测，可大幅提升检测灵敏度及准确度，并具备放电类型识别功能；6、GZXJ-03型手持式多功能巡检仪的红外热成像机芯集成20000个测温点，确保更精细的测量结果及高清晰度的可视化展示；同步局部放电对耐压设备有要求吗？控制柜局放监测案例

局部放电监测技术简介。典型局放串联谐振

四、局部放电识别方法局部放电的类型识别主要通过根据分析方法建立故障样本库、提取特征参量，并结合故障诊断算法实现，主要故障算法包括专家系统、人工神经网络、支持向量机、故障树、人工免疫、粗糙集理论和模糊集理论、Petri网络、多代理系统、小波分析、分形理论和遗传算法等。四、局部放电识别方法下图为局部放电识别应用示例。将原始采集数据标准化处理后，提取PRPD图谱的放电相位-幅值十二等分区间分布、基于放电包络曲线的正半轴和负半轴峰度、偏度及互相关系数共计17个特征参量，应用神经网络，实现高电位前列放电识别。典型局放串联谐振

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