本系统在数据呈现方面极具特色，以多种形式将分析结果呈现给用户。相位谱图能够直观展示局部放电信号与电源相位之间的关系，通过观察相位谱图中放电点的分布情况，可初步判断局部放电的类型。N - Q 图（放电次数 - 放电量图）则清晰呈现放电次数与放电量之间的关联，有助于分析局部放电的严重程度。N - Φ 图（放电次数 - 相位图）进一步从相位角度分析放电次数的分布规律。N - Q - Φ 三维谱图更是将放电次数、放电量和相位三个关键因素整合，以立体的形式展现局部放电特征，为用户提供更***、直观的信息，方便用户深入了解 GIS 设备的局部放电情况。不同品牌的高压开关监测系统在数据传输稳定性上有何差异？浙江在线监测传感器
4.1触头温度在线监测子系统4.1.1功能描述开关柜在长期运行过程中，开关的触点和母线连接等部位因老化或接触电阻过大而发热，严重时会导致火灾和大面积停电等事故，实现温度在线监测是保证高压设备安全稳定运行的重要手段。测温单元具备实时测温、通信、对时功能及定期发送、响**唤、主动报送数据等功能，支持休眠时间、告警门限等的配置，并对是否存在缺陷及严重程度做出判断并上传数据，可有效避免因局部过热而导致的开关柜电气火灾、停电等事故。4.1.2配置原则单台开关柜配置6个温度传感器及1个采集操控单元，传感器采用无线无源技术，安装点位接近动静触头咬合处，实时监测触头温度。采集操控单元内置信号调理模块、A/D采样模块、电源模块及通讯模块，采用导轨安装，由柜内电源或由控制柜供电。现场实物安装如下图4.1所示。振动声纹在线监测直销价格振动声学指纹监测技术的信号传输速率是多少？
本系统对放电进行连续在线监测，这一特性极大地提高了监测的可靠性。与传统的定期巡检方式不同，连续在线监测能够实时捕捉 GIS 设备内部的局部放电信号，无论白天黑夜，无论设备处于何种运行工况。即使是极其微弱、短暂的局部放电，也难以逃过系统的 “眼睛”。例如，当 GIS 设备内部出现早期绝缘缺陷，开始产生微弱的局部放电时，系统能够***时间监测到，并持续跟踪其发展变化。有效避免了因巡检周期过长导致的漏报情况，为及时发现设备潜在故障、采取相应措施提供了有力保障，**提高了电力系统运行的安全性。
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传感器杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的多场景适用性。
GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统：概述：电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS（气体绝缘金属封闭开关设备：GASinsulatedSWITCHGEAR）、敞开式断路器、GIS隔离开关、敞开式隔离开关、开关柜断路器等，各类高压开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障，严重时更会导致电气火灾、停电等事故。现有定期检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点，较大地影响设备正常运行。开展基于振动声学指纹监测技术的状态评价，可在在线状态下及时发现高压开关类设备的潜在故障，并及时预警，从而延长设备使用寿命，提高电网运行的可靠性。我公司以振动声学指纹监测技术为主，结合电流、行程等其他状态量，开发故障诊断算法并提取相关特征参量，研制完成的GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统适用于高压开关类设备的带电检测、移动式短期在线监测、固定式长期在线监测与故障诊断。振动声学指纹监测系统的功耗参数是多少？局放在线监测功能特性
该系统对开关分合闸时间的监测误差范围是多少？浙江在线监测传感器
3.3.2.3基频信号能量比(E)100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值，计算公式：E=jmS1j2jmSj2，其中S1为100Hz基频分量的时域信号，Sj为原始信号，j为采样索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为声纹振动频谱图的主要成分，基频信号能量比应较大；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，基频信号能量比变小。3.3.2.4互相关系数(r)正常状态与实测的声纹振动信号频谱图之间的相似度，计算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2，其中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得声纹振动信号的频域分布，X和Y为对应信号的平均值，互相关系数范围为0~1。◆正常运行时，相关系数应接近于1。◆存在故障时，信号频率分布发生改变，互相关系数减小。浙江在线监测传感器
