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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测软件的升级与维护。变压器声纹在线监测技术指导
3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号。如下图11(b)所示，基于声纹振动信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下：
3.3.2.1峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1为100Hz基频分量有效值，Vi为各谐波分量有效值，i为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大。 变压器声纹在线监测技术指导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应用场景分析。
在智能电网建设的大背景下，本系统的网络传输方式和数据处理功能与智能电网的发展理念高度契合。它能够将监测到的 GIS 设备局部放电数据实时上传至智能电网的大数据平台，与其他电力设备数据进行整合分析。通过大数据分析技术，能够挖掘出设备运行状态之间的潜在关联，实现对电力系统的智能化管理和决策。例如，通过分析大量 GIS 设备的局部放电数据以及电网负荷数据等，预测设备故障的发生概率，提前安排设备维护计划，提高智能电网运行的可靠性和经济性。
系统时间同步功能设置不仅在多传感器监测系统中至关重要，在与其他电力设备监测系统协同工作时也具有重要意义。例如，当局部放电在线监测系统与电力设备的温度监测系统、振动监测系统等进行数据融合分析时，确保各系统时间同步，能够准确关联不同类型监测数据之间的关系。在分析某台高压电机故障时，通过将局部放电监测数据与温度监测数据在同一时间基准下进行对比，发现当局部放电幅值突然增大时，电机绕组温度也随之升高，从而更准确地判断故障原因，为设备维修提供更***的依据。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测产品的技术特点。
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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测软件的用户体验优化。专注在线监测参数
杭州国洲电力科技有限公司GZAFV-01型声纹振动监测系统的概述。变压器声纹在线监测技术指导
GZPD-01型局部放电监测系统（发电机组）是我公司结合多年局部放电监测技术研发及工程技术服务的丰富经验、吸取GZPD系列及国内外类似产品的技术亮点和用户评价度而研制出的局部放电监测与评估系统。GZPD-01系统集成高性能数据采集单元、有线/4G/5G传输、边缘计算、TF-Map分组筛选、神经网络、故障数据库等先进技术理念，成功的在发电机耐压试验同步、带电运行等状态下的局部放电在线监测或短期重症监护上应用多例，并深受发电机设备管理方的好评。变压器声纹在线监测技术指导
