GZPD-234型局部放电监测系统（便携式、GIS定位）是我公司专为GIS等电力设备提供局部放电快速监测、分析和定位而研制。GZPD-234系统基于数字示波器的GIS局部放电定位技术是利用Tektronix示波器的FastFrame技术对特高频（下文皆用UHF简称）传感器进行数据采集，通过对采集的数据进行分析，实现对GIS等电力设备的放电类型进行分析和判定；同时实现对采集人员、采集设备进行管理，实现多种图谱文件格式的导入、导出功能。GZPD-234系统的局部放电数据分析结果以PRPS、PRPD、放电率、φ-Q-N、椭圆图、Q-T和N-T等图谱格式展示，可以连续播放整个放电过程，也可以任意拖动查看某个时刻的放电情况；通过聚类分析实现同一次放电过程中多种放电类型的判定，通过对放电脉冲的FFT计算，分析放电脉冲的频率分布情况；实现了动态开窗和相位调整功能。GZPD-234系统适用于GIS、GIL和变压器等电力设备在制造监测、安装调试(耐压试验同步局部放电监测)和运行管理中的局部放电UHF信号监测、分析和定位。杭州国洲电力科技有限公司GZPD-01 GIS局部放电在线监测装置产品功能。声学指纹局部放电在线监测参数
5.1GIS/GIL局部放电UHF信号的特征GIS/GIL局部放电信号的能量分布可达3GHz，但主要集中在300MHz～1500MHz间，因此采集带宽应至少到1.5GHz，比较好到3GHz。局部放电本身具有一定的随机性，GZPD-234系统具备连续多次捕捉随机脉冲信号的能力。
5.2局部放电信号分析及干扰抑制算法2.1GIS/GIL局部放电带电监测信号分析主要包括聚类分析、模式识别和故障定位；聚类又包括频域和时域聚类。2.2信号频率特征分析可以对采集存储的超声波、UHF、高频等完整信号的波形进行时频域变换，对信号的频率成分进行分析，通过信号的频率分量特征进行干扰排除、放电类型辨识、多放电源分离。由于不同来源的放电以及放电与干扰间在信号的频率分布上会有差异，因此通过信号的频率特征分析，能有效区分放电与干扰以及不同来源的放电。 GIS局部放电在线监测监测示意图杭州国洲电力科技有限公司GZPD-01G局放在线监测系统产品概述。
1.2发电机局部放电监测概述发电机是电厂的**设备，在发电机的制造、运输、安装及运行过程中，由于原材料、冲击、工艺或老化等原因，易产生绝缘缺陷，主要内部空穴、内部分层、导体和绝缘间的分层、槽部局部放电、绕组端部放电等。在试验电压或额定电压作用下，当绝缘缺陷处集中的电场强度达到该区域的击穿场强时，就会出现局部放电现象。局部放电是发电机绝缘故障的早期表现形式，监测局部放电可判断发电机是否存在绝缘缺陷及缺陷的严重程度，并根据监测结果合理安排维护，避免重大事故的发生。
GZPD-01系统的功能特点2.1较强的抗干扰性能对诸多常见的如：广播电视、特高频、移动通讯、飞机以及电力设备运行振动等干扰源均具有较强的抗干扰性能。2.2精确的放电源定位性能通过合理配置弧光传感器，可以精确判断出产生弧光信号的每一个气室。2.3配置灵活，可扩展性强2.4可为每个高压试验区和GIS/GIL腔体进行单独设计。
技术培训关于在线监测型的GZPD-01系统的现场电气作业，杭州国洲电力科技有限公司为GZPD-01系统组建现场作业项目部的电气作业工程师负责安装、调试、投运直至验收通过，并在作业现场对GZPD-01系统的功能、指标和注意事项进行详细的技术培训。 杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测产品有哪些?
GZPD-4D系统的功能特点
5.12具备采集的监测数据自动保存、回放、趋势分析、历史查询等功能。5.13内置高压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。5.14采用分布式组网技术，支持32个采集单元（可扩展）同步开展15km的高压电缆局部放电信号的3通道同步实时监测；高可靠、安全性的云服务器，支持高速网络包收发、海量数据存储及多客户端访问，技术人员和**可随时提供技术支持。5.16强大的信号采集过程中TF-Map图谱筛选、深化分析过程中分组筛选的双重递进处理技术，可框选并禁用噪声信号区间，实现实时采集过程中信噪分离、深化分析过程中局放类型识别的智慧化功能。 杭州国洲电力科技有限公司GZPD-01G局放在线监测系统工作原理。监测局部放电在线监测监测频率
杭州国洲电力科技有限公司GZPD-01HC电缆局部放电在线监测系统技术原理。声学指纹局部放电在线监测参数
4.7系统软件的监测数据采集功能及分析功能一体化设计，支持一键式安装。4.8可调参数**小化，便于现场快速设置及采集，自动更新参数后采集及存储数据。4.9具备LPF、HPF及BPF等多种数字滤波器及带宽选择功能。4.10具备采集数据自动保存、信号回放、趋势分析、历史数据查询等功能。4.11强大的TF-Map筛选功能：可根据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。4.12内置具有**级评价功能的典型局部放电数据库，结合神经网络、放电特征参量实现绝缘缺陷类型识别。4.13具有分组筛选功能：基于放电脉冲波形特征形成局部放电信号TF-Map，根据TF-Map分布情况分离多源缺陷的局部放电和噪音信号，并完成缺陷和噪音的类型识别。（如下图4.2所示）声学指纹局部放电在线监测参数
