根据上述结果不难看出，3#、6#、9#检测单元测得超声波信号幅值分别为0.212mV、0.152mV、0.117mV，其中在3#位置测得的信号强度比较大，其次为6#和9#位置。此外，从时间轴上看，也是3#位置较早出现信号，其次为6#和9#位置，故无论是根据信号强度还是传播时差，均可判断放电发生在3#位置的左侧。7#位置在另一个气室，由于期间的盆式绝缘子会对超声波信号造成较大的衰减，故基本检测不到明显的信号，进一步证明放电应发生在3#位置的左侧。杭州国洲电力科技有限公司是分布式局部放电监测仪制造厂家。超声波局部放电电磁辐射研究
局部放电监测》是一种放电，它发生在两个导电电极之间的绝缘部分，但不会完全桥接间隙。局部放电是在绝缘系统不连续时引起的，作为一般的“经验法则”，局部放电将发生在电压为3000V及以上的系统中，但应注意局部放电可能发生在较低的电压下电压比这个。局部放电可能发生在固体绝缘材料（纸、聚合物等）的空隙中，沿着多层固体绝缘系统的界面，液体绝缘材料中的气泡或气体中的电极周围（电晕放电）。局部放电活动可以在高压设备的正常工作条件下开始，其中绝缘条件随着时间的推移而恶化，由于热或电过应力或由于安装不当而过早老化。局部放电还可以传播并发展成电树和界面电痕，直到绝缘减弱到完全失效，击穿接地或三相系统的相之间。根据绝缘系统的不连续性及其位置，故障可能需要几个小时到几年的时间才能追踪到完全接地或相间故障。振荡波局部放电在线监测类型GZPD-2300系列分布式GIS耐压同步局部放电监测与定位系统功能特点。
3、HF监测通道将接地线串过传感器，适用于变压器、电抗器、高压电缆的局部放电监测，主要技术参数：监测频率：16k～30MHz（可根据需求而定制）；灵敏度：6mV/1mA；动态范围：60dB。4、TEV监测通道将传感器贴在开关柜柜壳的外表面，适用于高压开关柜（环网柜）的局部放电监测，主要技术参数：信号采集：电容耦合法；频率范围：3M～100MHz（可根据需求而定制）；测量范围：0～60dB/mV；灵敏度：1mV。三、标准配置序号名称规格数量单位1监测主机4通道/手持HUB式1台2手持式平板电脑内置操控分析软件1台3接触式AE传感器自吸式、含耦合剂1个4AA传感器非接触式AE传感器1个5TEV传感器自吸式1个6HF传感器卡钳CT型，标配内径39mm，可定制其它尺寸。1个7UHF传感器外置式1个8充电器交流220V充电电压1只9BNC信号线缆长度为2米4根10使用说明书/1份11出厂检测报告及合格证书/1份12售后服务承诺函标准周期为2年（配置的电脑以电脑厂家的为准）1份13出厂装箱清单/1份14第三方机构出具的检测报告需方可指定检测机构和检测项目（合同/技术协议上若有要求）1份
三、功能特点1、便携式ABS工程机箱，所有监测主机、PAD、传感器、充电器、信号电缆均放置手提箱内，总重量小于5KG，1人即可携带和操作；2、手持式HUB式信号处理：自主研发的高速采样板卡，4通道同步数据采集；3、软件系统：分析软件基于ARM嵌入式系统，显示软件基于Android系统；4、FPGA控制：控制启动、停止采样，数据同步与高速数据存取，时间间隔20ms；5、手持PAD软件显示界面：使用触摸式8.1寸1280x800IPS屏；6、**系统根据监测数据，判断放电能量和部位；7、局部放电显示：在监测界面显示局部放电的幅值、每个工频周期的脉冲个数；8、超限报警：使用红、黄、蓝三色指示提示局部放电的严重程度；为什么进行带电局部放电监测？
7、多放电源的区分7.1如下图所示，尖刺放电和内部放电同时发生时，由于相位和幅值都有所区别，本系统可以很快速的在PRPD图上直接进行聚类区分，进而分别进行数据处理。尖刺放电与内部放电同时发生的PRPD图7.2如下图所示，干扰放电与悬浮放电同时发生时，通过时域三维聚类图可选中干扰放电并定位。定位误差6cm（实际坐标应为-1.28米）。悬浮放电与干扰放电同时发生的PRPD图7.3如下图所示，干扰放电与悬浮放电同时发生时，通过频域三维聚类图可选中悬浮放电并定位。定位误差5cm（实际坐标应为0米）。悬浮放电与干扰放电同时发生的PRPD图经多年实测验证，通过时域聚类和频域聚类均可区分不同来源的信号，并分别定位。局放不达标的危害有哪些？电缆局部放电多少赫磁
某些高压设备的电气故障高达90%是由电气绝缘劣化引起的，需要局部放电监测防止电气发生火灾。超声波局部放电电磁辐射研究
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5所示）图5：TF-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；（如下页图6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6：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技术分离多源放电及噪音的信号，并完成放电类型或噪音识别；(如下页图7所示)图7：基于分组筛选的多源缺陷放电信号和噪音信号分离及识别超声波局部放电电磁辐射研究
