局部放电在线监测系统软件的各项功能相互协作，形成了一个完整的设备状态监测和故障预警体系。检测参数设置功能为准确监测局部放电提供了灵活的配置手段；异常报警功能及时发现设备异常并发出警报，提醒运维人员采取措施；数据管理功能则对监测数据进行有效的存储、分析和利用，为设备运维决策提供数据支持。通过不断优化和完善这些功能，该软件将在保障电力设备安全稳定运行、提高电力系统可靠性方面发挥越来越重要的作用，助力电力行业实现智能化、高效化的发展目标。GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器）相关技术方案。浙江振动声学指纹在线监测业绩

工控机作为系统的数据处理**，在后期维护中需要确保其软件系统的稳定性和安全性。本系统的工控机采用了先进的操作系统和数据处理软件，具备自动更新和备份功能。定期的软件更新能够修复已知的漏洞，提高系统的性能和安全性。同时，工控机能够自动对历史监测数据进行备份，防止数据丢失。在维护过程中，维护人员可以通过远程登录或现场操作的方式，对工控机的运行状态进行监测，检查软件运行是否正常，数据存储是否充足等，确保工控机始终能够高效地对监测数据进行分析处理。变压器在线监测技术指导杭州国洲电力科技有限公司在线监测技术遵循的相关标准与规范。

3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5的a、b所示。

3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示，信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。

交流测试法的特点2.3.1采用交流测试，目的是能准确捕捉测试到OLTC动作过程中所产生的瞬变点，不对波形进行滤波处理，测试出的OLTC过渡波形是真实的，对波形的解析结果是***性的。2.3.2交流测试采样速度高，存储数据量大。采集速度达200k/s/通道以上，高速缓存深度达8Mbyte以上，若OLTC动作过程中存在微弱接触不良缺陷。从波形上能明显反应出。2.3.3适用于10kV～1000kV电压等级的各种结线组别OLTC进行测试，如：结线为YN.d、YN.yO或结线为Y.yO、D.yO（变压器调压绕组在一次侧）三相、单相变压器OLTC动作特性进行交流测试。特别是能对结线为Y.yO、D.yO（变压器调压绕组在一次侧，没有中性点引出）采用三相交流法测试。测试接线不受变压器绕组结线方式的限制。2.3.4采用交流法测试，测试方法更接近于变压器/电抗器OLTC实际运行状态，从OLTC运行状态分析，测试结果更接近于真实值。2.3.5应用计算机技术，将各种信息汇总起来，建立一套**诊断系统，对测试到的各种参数自动进行初步分析，依据相关标准，结合**经验，参考变压器OLTC的初始状况和运行环境，进行综合分析，自动完成判断。2.3.6采用差分光标，自动计算各条曲线的特征参数，自动计算三相OLTC切换的的同步性。杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的行业应用案例。

6.1.1层级概述1）AA局部放电及红外可视化二合一监测功能（可根据监测需求定制单一功能）的传感器，每台开关柜的电缆室内安装1个。传感器内置AA局部放电、红外可视化等监测的数据采集，信号调理，A/D转换，电源及通讯（支持LoRa、以太网等方式）等功能的模块，形态规格为：142mm*85mm*43mm。2）通讯管理机负责各个传感器传送的监测数据汇集传送至平台层的数据服务器。3）数据服务器、内置操控及监测数据分析软件的一体式工控计算机、向远端传送监测数据及分析结果的IEC61850标准通讯管理机。软件操作简单、扩展性强，可实时监测AA局部放电及红外热成像并具备态势分析、参量（最高温度、平均温度、温差、局部放电）阈值超限告警等功能，告警方式具有平台层现场声光、软件界面弹窗、短信等。州国洲电力科技有限公司在线监测系统的安装流程与注意事项。局放在线监测推荐

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GZPD-01系统功能特点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。浙江振动声学指纹在线监测业绩