5.2.1功能描述电能质量不仅关系到电网企业的安全经济运行，也影响到用户的安全运行和产品质量。理想的电力系统向用户提供的应该是一个恒定工频的正弦信号，而随着电力电子技术的发展，大功率可控硅器件、开关电源、变频调速得到广泛应用，这些典型非线性负荷将从电网吸入或注入谐波电流，从而引起电网电压畸变，使电网波形受到污染，供电质量恶化，附加损失增加，传输能力下降，成为影响电能质量的重要因素。电流实时在线监测可动态关注开关柜运行电流，并提供开关柜运行状态信息及负荷情况。5.2.2配置原则单台开关柜配置1套电流监测子系统，从开关柜仪表处获取电流信号。杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的故障诊断能力。国洲电力在线监测监测试验
GZPD-01型局部放电监测系统（风力发电机）的功能特点
3.1分布式组网监测模式：在每个发电机接地线附近安装局部放电采集单元。3.2信号处理功能：HF传感器监测到的信号在局部放电采集器中进行数据处理，再通过无线或有线方式传输到平台层。3.3远程监测与远程控制功能：基于分布式监测模式，可在平台层的操控及监测数据分析软件上查看实时监测的每一台发电机的局部放电数据的各项参量；平台层可以发送指令模式控制所有局部放电采集器的通/断电状态。3.4各通道集中或**监测功能：GZPD-01系统所有监测通道可以集中或**的监测。平台层计算机屏幕上可以翻页切换显示多个监测通道的实时数据。3.5局部放电谱图显示功能：平台层计算机的操控及监测数据分析软件实时显示局部放电谱图，图谱可以设置相位叠加或不叠加。3.6智能抗干扰功能：启动该功能时可自动对干扰信号进行图谱筛选并分离。3.7判断信号是否同源功能：可以自动对比信号的相位幅值特征以分析信号源，并将同源信号自动的从其他通道排除。3.8异常报警功能：报警策略包括阀值超限、趋势等报警，并可根据局部放电严重程度给出不同的报警级别。3.9采用风力发电机已有的光纤进行局放数据的传输，节约成本。 国洲电力在线监测监测试验杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统的主要功能解析。
5.1.1功能描述开关柜在长期运行过程中，电气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，而温度在线监测是保证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、告警门限等参数的配置，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。5.1.2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，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。子系统的现场实物安装如下图5.1所示，主要技术参数如下表5.1所示。
在智能电网建设的背景下，GIS 设备机械性故障监测系统应与其他电力设备监测系统进行融合。通过数据共享和协同分析，实现对电力系统的***监测和智能管理。例如，将 GIS 设备的机械性故障监测数据与电气设备的运行数据、环境监测数据等进行整合分析，能够更准确地判断设备故障的原因和影响范围。同时，利用智能电网的大数据平台和人工智能技术，对融合后的多源数据进行深度挖掘，提高故障预测和诊断的准确性，为智能电网的安全稳定运行提供***的支持。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。
智能算法在 GIS 设备机械性故障监测中也具有广阔的应用前景。利用机器学习算法，如支持向量机、人工神经网络等，对大量的振动和声学监测数据进行学习和训练。通过建立故障诊断模型，使算法能够自动识别设备的正常运行状态和各种机械性故障状态。例如，将历史监测数据中的正常状态数据和已知的机械性故障状态数据作为训练样本，训练人工神经网络模型。经过训练的模型可以对实时监测数据进行快速分析，准确判断设备是否存在机械性故障，并预测故障的发展趋势，为设备的维护和检修提供科学依据。杭州国洲电力科技有限公司GZAFV-01型声纹振动监测系统解析。声学指纹在线监测监测厂家电话
对于水利设施，此技术在保障设施安全运行方面有哪些应用意义？国洲电力在线监测监测试验
3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 国洲电力在线监测监测试验
