典型局部放电监测水平

4.3.4放电定位原理超高频局部放电定位基于以下两种方法：◆超高频信号传播过程中衰减比较快，离开放电源的距离不同，放电信号的幅值***不同，因此，通过比较放电信号的幅值可以进行放电的粗略定位。该方法需在设备中装设多个传感器，确保每一点发生局放时的电磁波信号至少能被两个或两个以上的传感器接受。◆局部放电的超高频电磁脉冲具有ns时间量级的起始沿，采用多个传感器同时测量，能够得到ns量级准确度的脉冲时差，基于此时差测量，可实现cm量级准确度的放电源定位。但该方法需用到超高频示波器，成本较高，故多用于便携式测量。GZPD-3004ZX局部放电监测系统主IED介绍。典型局部放电监测水平

三、系统构成及功能参数3.1系统构成GZPD-4D型分布式电缆局放监测与评估系统构成如图1所示，主要包括下列5类单元：Ø传感器单元：采用开合式钳形高频电流传感器(HFCT)，结构紧凑，安装拆卸方便，无需停电；Ø同步单元：罗氏线圈多档可调，适用于不同电压等级电缆局部放电检测的工频相位同步；Ø采样及通信单元：具备信号放大、滤波、A/D转换功能，支持多通道同步采集；具备边缘计算能力，内置4G/5G传输模块，实时传输原始数据及本地分析结果；Ø云服务器（ECS）：实现客户端及采集单元分布式组网，实时转发客户端控制指令，接收采集单元上传数据，支持高网络包收发及海量数据存储；Ø客户端(上位机)：具备采集单元控制(采样脉冲数、时长、数字滤波器等)、数据接收及智能分析功能，支持脉冲波形、波形频谱、PRPD图谱、等效时频图谱(TF-Map)、放电基本参数显示，可实现地图筛选、分组筛选、放电类型识别、趋势分析、自动保存等功能。线缆局部放电改进GZPD-234系列局部放电监测系统软件功能简介。

波束形成根据麦克风阵列结构和接收的数据，在某一准则下滤出感兴趣方向或位置的信号，并抑制来自其他方向的信号干扰。延迟求和是波束形成一种常用的处理算法，可以使用在任意阵型上。通过对每个通道麦克风进行延时补偿接收过程中产生的时间差，使得各个通道的声信号同步，然后再经过加权求和输出最大值。在随后的发展中，时域波束形成逐渐被频域波束形成取代，从时域的延时补偿变成频域的相移。波束形成算法实现简单、计算快速，在麦克风阵列传感器的声学成像中发挥重要作用。波束形成原理简图如下图2所示：

油阀式传感器技术参数如下表：1）频率范围：300～1500MHz频宽2）安装方式：以法兰盘安装于变压器油阀3）感应灵敏度：≥0.5PC4）阻抗匹配：50[]5）输出Connector:N-Type传感器结构如下图，采用拉杆结构，拉杆可推拉：5.1软件的登录以下是登录界面，输入用户名和密码，点击登录然后会显示本变电站GIS室的一次接线图。在一次接线图内可以清楚的看到放电次数和报警状态，如下图所示：双击监测点图标可以查看本监测点的详细监测情况，它包括本监测点的放电次数、信号强度、报警状态以及放电次数的历史曲线图的查看。如下图所示：后台系统特点1.具备实时数据显示功能，直接显示探头测到的局放活动。具有列明局放探头标识分布及盆式绝缘子位置的GIS间隔布置图。2.具有在线局放幅值累积图、局放数据显示、单周期图数据显示、短期趋势显示图以及各种二维、三维谱图等，并能完成数据横向对比、不同图表之间的叠加对比功能。GZPD-4D型分布式电缆局放监测与评估系统构成。

输变电设备物联网传感器数据规范3.1术语及定义1.传感器输变电设备物联网感知层中的终端设备，可实现对输变电设备运行状态感知，并通过无线或者有线方式接入汇聚节点或接入节点。2.接入节点输变电设备物联网的感知层中的通信主设备，具备边缘计算、自组网和终端接入的功能。3.汇聚节点输变电设备物联网的感知层中的通信中继设备，具备自组网和终端接入的功能。4.微功率无线接入网输变电设备物联网传感终端以微功率无线通信的方式接入到汇聚节点，从而构建起由多个汇聚节点和传感终端所组成的数据传输业务承载网络，简称为无线接入网。5.报文报文是数据链路层的**小数据单元，数据报文由传感器ID、参量个数、分片指示、报文类型、报文内容、校验位，6个部分组成。数据报文编码格式框架如图1所示，数据报文编码格式框架定义如表1所示。GZPD-234系列局部放电监测系统功能特点。绝缘局部放电仪器

GZPD-K/1配电房空间局放采集装置 技术说明。典型局部放电监测水平

Ø强大的TF-Map筛选功能，可根据等效时频图谱(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；（如下图4所示）图4TF-Map筛选功能Ø内置电力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；（如下图5所示）(a)高电位电晕放电(b)低电位电晕放电(c)内部放电(d)沿面放电(e)悬浮放电图5典型放电类型的样本数据库(部分)Ø具备分组筛选功能，基于放电脉冲波形特征形成放电TF-Map，根据TF-Map分布情况分离多源缺陷放电信号及噪音信号，并完成缺陷类型或噪音识别；（如下图6所示）典型局部放电监测水平