為了加強對 GIS 設備機械性故障監測的宣傳和推廣，提高電力行業對其重要性的認識。通過組織行業研討會、發布技術報告等方式，向電力企業、科研機構等相關單位宣傳 GIS 設備機械性故障監測的技術進展和應用成果。例如，在行業研討會上分享成功應用監測技術避免設備故障的案例，展示監測技術在保障電力系統安全運行方面的重要作用。同時，鼓勵更多的企業和機構參與到 GIS 設備機械性故障監測技術的研究和應用中來，形成良好的行業發展氛圍。振動聲學指紋監測技術在古建筑保護中能起到什么作用？在線監測監測文章

3.2.1感知層的傳感器GZAFV-01系統的感知層如上圖3.1所示，由IED/主機、6路聲紋振動傳感器、1路電流傳感器等構成，聲紋振動傳感器集成電荷放大器，將聲紋振動信號轉換成與之成正比的電壓信號；電流傳感器采用微型卡扣結構，便于現場安裝。各傳感器外觀及參數如下表1所示。◆3路聲紋振動傳感器采集取OLTC振動信號，通過固定底座安裝在變壓器外壁，安裝位置選取平行于OLTC的垂直傳動桿方向，且盡量靠近OLTC的觸頭組處。◆1路電流傳感器采集OLTC驅動電機電流信號，安裝于OLTC驅動電機電源線處?！?路聲紋振動傳感器采集變壓器繞組及鐵芯聲紋振動信號，安裝位置選取于上夾件底部、非冷卻器側油箱表面中部、油箱頂部中心點。為保持監測點的同一性，便于后期監測數據的時間軸線比對，所有聲紋振動傳感器底座長期固定在變壓器外壁上。安裝示意圖如下圖3所示。（備注：傳感器安裝的數量及位置可根據被測設備的監測需求而靈活調整）電抗器在線監測監測等級杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監測技術的抗干擾能力。

趨勢分析功能的另一個重要應用場景是在設備壽命預測方面。通過長期監測局部放電信號的趨勢變化，結合設備的運行時間、負載情況等因素，利用數據建模和預測算法，軟件能夠對設備的剩余壽命進行預估。例如，對于一臺運行中的電力變壓器，根據其局部放電幅值平均值和頻次的長期趨勢數據，建立基于機器學習的壽命預測模型。隨著時間推移，不斷更新監測數據，模型實時調整預測結果。當預測結果顯示設備剩余壽命即將達到警戒值時，提前通知運維人員安排設備更換或重大維修，避免因設備突然故障導致停電事故，保障電力系統的可靠供電。

綜上所述，采用聲紋振動法監測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態，適用于帶電監測/在線監測，與變壓器無電氣連接而不影響正常運行，有安裝方便、安全、可靠等優點。我公司結合多年技術預研儲備及現場技術服務經驗，成功研制出GZAFV-01型聲紋監測系統，既有固定安裝的長期在線監測式，也有便攜式的帶電監測系統及可移動的重癥監護式。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器（壓電式加速度計）、驅動電機電流傳感器、數據采集裝置（在線監測式：IED，便攜/手持式：主機；下文皆用IED/主機簡稱）、云服務器、通訊單元及供電單元構成；操控及監測數據分析軟件結合包絡分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線狀態下實現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋的在線監測系統功能。

本系統在技術創新方面不斷探索，持續提升監測性能。例如，研發更先進的特高頻傳感器和超聲波傳感器，提高傳感器的靈敏度和抗干擾能力，能夠捕捉到更微弱的局部放電信號，同時減少環境噪聲等干擾對監測結果的影響。在數據處理算法方面，引入人工智能和機器學習技術，對監測數據進行更深入的分析和挖掘，提高故障診斷的準確性和效率。通過不斷的技術創新，本系統將更好地適應電力系統發展的需求，為 GIS 設備的局部放電監測提供更可靠、更高效的解決方案。杭州國洲電力科技有限公司在線監測系統的安裝與調試服務。在線監測指紋監測的原理

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測系統的報警功能。在線監測監測文章

我公司研制的GZPD-01型局部放電監測系統（風力發電機）采用分布式組網設計：2.1GZPD-01系統感知層的高頻脈沖電流（下文皆用“HF”簡稱）傳感器為卡鉗式安裝在發電機接地線上（如下圖3所示），實時在線監測發電機的局部放電HF信號。2.2GZPD-01系統感知層的局部放電采集器通過同軸電纜接收HF傳感器傳送的監測數據，并對原始的模擬信號經過放大、濾波、A/D轉換后再傳送至GZPD-01系統平臺層的計算機上。2.3GZPD-01系統平臺層的操控及監測數據分析軟件，對所有局部放電采集器通過網絡層傳送的監測數據進行分類識別分析、計算，后將這些數據導入的數據庫中，并計算機顯示監測結果。2.4GZPD-01系統集局部放電監測、定位、閾值超限警報等功能于一體，可有效實現風力發電機局部放電的實時在線監測，使發電機由例行性的計劃維修轉向精細性的狀態維修，將***提升整臺發電機組運行的可靠性。每一個風力發電機配置一個局部放電采集器和HF傳感器在線監測監測文章