国洲电力在线监测使用说明书

GZPD-01G局放在线监测系统组件:特高频局放传感器（UHF）、超声波传感器特高频（UHF）传感器外置型安装在GIS盆式绝缘子的环氧树脂层外，用于测量局部放电产生的电磁波信号，外置型传感器可带电安装。该传感器内部集成了一个UHF天线。传感器采用特高频电缆连接至数据采集IED。外置型特高频传感器(UHF)超声波传感器2、杂波传感器为了区别局部放电信号和杂波信号，该监测系统带有一个杂波传感器检测空间电磁噪声。杂波传感器主要检测UHF频段(300MHZ～3000MHZ)中的300MHZ～1500MHZ频率范围的空间电磁噪声，并通过IED采集后传输给上位机，进而可以区分出局部放电信号和噪声信号。3、数据采集IED采用嵌入式高性能处理器，在保证高速采样的同时，大幅降低了系统功耗。各数据采集IED采用TCP/IP通讯协议与工控机通讯。具有国洲电力科技**的同步采样技术的使用，实现了各传感器节点的同步采集。数据采集IED采用标准机架式设计，内部包含两台三通道采集器，共支持6个以上传感器信号采集。杭州国洲电力科技有限公司在线监测遵循标准。国洲电力在线监测使用说明书

系统结构本系统通过外置安装于GIS盆式绝缘子上的特高频传感器(UHF)、超声波传感器来耦合GIS设备内部的局部放电信号。数据采集设备IED安装于IED智能组件柜中，并通过特高频电缆连接外置式特高频传感器。所有数据采集IED采用网络方式传输数据，采用网线+光纤的传输方式，**提高了信号传输的距离与稳定性。工控机安装于主控室内主控柜中。工控机通过网络接收各子IED数据，并对数据进行综合分析处理，然后以相位谱图、N-Q图、N-Φ图、N-Q-Φ三维谱图、脉冲图、局放图谱等多种形式呈现给用户。本系统对放电进行连续在线监测，有效避免漏报。现场可无人值守，有效节省人工成本。现场布线简单，安装方便，便于施工、调试及后期维护。局部放电在线监测基本功能杭州国洲电力科技有限公司在线监测产品型号。

杭州国洲电力科技有限公司，专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的各主设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研制，致力于为领域内的各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、发电、设备制造等合作方提供前列的解决方案。我公司于2014年1月把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”，并在研发部组建了专注于局部放电监测技术和振动声学指纹监测技术的两个技术组，成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和振动声学指纹监测技术，且至今已在合作方的实验室、投运站场、制造厂区上大量运用多年，为综合智慧能源服务领域中电网的可靠运行提供了逐年增长的先进的、高效的技术支持。

振动声学指纹监测技术的应用意义：我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器（绕组、有载分接开关、铁心等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行，且与被测设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，主要意义如下：1、采用带电检测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；2、减少了人员进站检查的运维成本；3、监测方式与设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点；4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法，并提峰值频率、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等特征参量，提高在线监测准确度。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的专家分析型数据库，可真实反应设备运行状态，有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型；6、符合智慧变电站建设原则，监测系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹及其它信号，完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构。杭州国洲电力科技有限公司介绍。

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意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测产品。高压开关振动在线监测软件功能

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GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统---信号分析与处理：有载分接开关运行状态分析有载分接开关动作时，典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、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，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便检测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测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对比等多种**算法，实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测，降低变压器/电抗器运行的故障风险。国洲电力在线监测使用说明书