GZPD-01G局放在线监测整体装置的性能a)装置满足模块化和标准化要求，并预留足够的通道，方便扩充数据采集单元和传感器，支持热插拔和互换性要求。b)装置具有外同步信号输入接口，能安全接入如电压互感器（PT）二次信号、外部调频电源及函数信号发生器等不同触发源信号，以便监测不同电压频率下的局放信号，生成局放特征谱图。c)现场信号采集控制单元及监测主机采用可靠的**供电电源，电源通过站内UPS屏柜或交流电源屏获取。d)现场信号采集控制单元具有数据存储功能，能够保存近期一段时间传感器采集的信号数据。e)监测软件界面友好，方便用户使用。f)用户可通过局域网对监测装置进行远程访问。g)装置具备现场校验测试接口，方便用户开展现场调试和检测。监测主机的操作系统采用Windows7或Windowsserver2012及以上版本的操作系统或Linux操作系统，并按南方电网信息安全要求安装杀毒软件，按《南方电网主流IT设备安全基线技术规范》进行安全加固等，相关软件能正常运行。杭州国洲电力科技有限公司在线监测工作环境。本地在线监测监测试验报告
GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统各类高压开关监测系统的功能特点-敞开式断路器监测：技术背景：敞开式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入或切除相应的线路或电气设备，以确保系统安全运行。实现对断路器机械特性的在线监测，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、分闸电流、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程度和工作状态诊断具有重要意义。在线声纹在线监测监测符号杭州国洲电力科技有限公司在线监测技术的方案。
我公司研制的GZPD-01型局部放电监测系统（风力发电机）采用分布式组网设计：2.1GZPD-01系统感知层的高频脉冲电流（下文皆用“HF”简称）传感器为卡钳式安装在发电机接地线上（如下图3所示），实时在线监测发电机的局部放电HF信号。2.2GZPD-01系统感知层的局部放电采集器通过同轴电缆接收HF传感器传送的监测数据，并对原始的模拟信号经过放大、滤波、A/D转换后再传送至GZPD-01系统平台层的计算机上。2.3GZPD-01系统平台层的操控及监测数据分析软件，对所有局部放电采集器通过网络层传送的监测数据进行分类识别分析、计算，后将这些数据导入的数据库中，并计算机显示监测结果。2.4GZPD-01系统集局部放电监测、定位、阈值超限警报等功能于一体，可有效实现风力发电机局部放电的实时在线监测，使发电机由例行性的计划维修转向精细性的状态维修，将***提升整台发电机组运行的可靠性。每一个风力发电机配置一个局部放电采集器和HF传感器
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统---数据采集装置：GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统的数据采集装置由采集模块、信号处理模块、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。采集模块实现6路机械振动信号及1路驱动电机电流信号采集，信号处理模块实现信号放大、信号滤波、信号检波及A/D转换等功能。利用系统电路设计对采集的振动信号和电流信号进行处理，保证信号的有效性和可靠性，将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号，便于主机系统进行数据处理分析。电源模块包括电源输入（220V）及降压转换，为数据采集装置供电。USB接口用于现场信号获取、调试；4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图4和下表2所示。杭州国洲电力科技有限公司局放在线监测主要产品。
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术说明-概述：变压器在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关、绕组及铁芯是变压器/电抗器的重要组成部分，三者的故障率总和占变压器/电抗器整体故障的70%左右，而传统预防性检修方法具有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器/电抗器有载分接开关、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。各类高压开关监测系统的功能特点。本地在线监测监测试验报告
杭州国洲电力科技有限公司在线监测主要产品有哪些？本地在线监测监测试验报告
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。本地在线监测监测试验报告
