1、无中心同频自组网GZ-WAN型智能组网联网系统为无中心同频系统，所有节点地位对等，单一频点具备TDD双向通信，频率管理简单，频谱利用率高。任意节点设备在网络中均可作为末端节点、中继节点或指挥节点使用。在任何时间任何地点，不依靠任何其它的固定通信网络设施(如光纤、铜缆等)，可迅速建立无线通信网络。所有无中心同频自组网设备，包括室外固定台、车载台及单兵便携台等，只需通电开机就可自动组成无线网状的数据传输网络，互相之间完成实时通信。2、可靠性高GZ-WAN型智能组网联网系统基站采用工业标准设计：具有便于携行、坚固耐用、防水防尘，适用在各种恶劣环境下，快速布署满足现场应急的通信需求。传统WLAN网络如果有某个AP上行链路出现故障那么该AP上所有客户端将无法接入该WLAN网络。本系统具有自组网、自修复等特性，因此本系统网络中的AP节点通常都有多条可用链路，这样能够有效避**点故障。3、机动性强突发事件的发生地具有很大不确定性，且事件现场变化无常，因此根据突发事件的发生情况，因地制宜地设置现场临时便携基站十分必要。现场便携基站是临时性的，它随现场出现而建立、随事件结束而撤收。断路器振动监测参数。智能局部放电在线监测系统
杭州国洲电力科技有限公司专注于综合能源服务中的设备监测、状态诊断和数据分析技术，在成立之初就在研发部**组建了专注于局部放电监测技术研发的技术中心，借鉴和升级国际先进技术（Techimp、普睿司曼、欧米克朗等），在国内成功研发出公司自主知识产权的、先进的局部放电监测技术，凭借我公司前沿的软硬件技术与先进的监测方法，为客户提供了质量的技术解决方案。GZPD-04型（13年至今已是第三代）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-234/3便携式诊断型及国内外类似产品的技术亮点和用户评价度而研制出的分布式高压电缆局部放电监测与评价系统。本系统集成高性能数据采集单元、云服务器、4G/5G传输、边缘计算、分布式组网、TF-Map分组筛选、神经网络、故障数据库等先进技术理念，成功应用于高压电缆耐压试验时同步开展局部放电监测及带电状态下短期或长期重症监护，并通过中国电力科学研究院的监测认证后取得了报告证书。正规局部放电幅值局部放电试验仪试验中对某些干扰的抑制方法。
GZPD-23/06型便携式GIS局部放电监测与定位系统的局放数据分析结果以PRPS、PRPD、放电率、φ-Q-N、椭圆图、Q-T和N-T等图谱格式展示，可以连续播放整个放电过程，也可以任意拖动查看某个时刻的放电情况；通过聚类分析实现同一次放电过程中多种放电类型的判定，通过对放电脉冲的FFT计算，分析放电脉冲的频率分布情况；实现了动态开窗和相位调整功能。GZPD-23/06型便携式GIS局部放电监测与定位系统提供低成本、高性能的定期在线、离线的局部放电监测手段,适用于输配电、发电厂以及大型工矿用电单位中使用的GIS、GIL以及变压器，从本系统中所获得的局部放电信息可以用于基于状态检修的维护。
局部放电检测方法：2.4暂态地电波法局部放电产生的电磁波传播至电力设备金属外壳时，在壳体表面产生感应电流，并在接地体的波阻抗上产生暂态对地电压。TEV传感器的工作原理可等效为一个电容分压器，通过检测传感器电极与绝缘层之间等效电容的电压判断局部放电的发生。典型局部放电的暂态地电压信号如下图所示，主要频率范围为1～100MHz。暂态地电压法具有使用方便、无需额外检测电路的特点。3.1脉冲波形法脉冲波形法是一种基于放电电流脉冲信号波形的分析方法，主要特征参量定义如下：-上升时间(tr)：脉冲上升沿幅值10%上升到90%所需的时间；-下降时间(tf)：脉冲下降沿幅值90%下降到10%所需的时间；-脉冲宽度(tw)：脉冲上升沿幅值50%到下降沿幅值50%所需的时间；-脉冲峰值：脉冲最大值。局部放电——什么、何地、何时？
基于TF-Map谱图分析技术的局部放电诊断流程（如下图7所示）：●监测系统采样现场的信号（局部放电、噪声干扰等），并生成PRPD谱图；●将每一个局部放电脉冲按其特征映射到TF-Map谱图中，具有关联时间和频率属性的“同质脉冲簇”可以比较容易地被分离，从而实现分类不同地局部放电类型和噪声干扰。●依照原PRPD谱图，绘制每个“同质脉冲簇”相对应地每一类局部放电或噪声干扰的Sub-PRPD谱图。●根据典型故障放电类型数据库，对每一个“干净”的Sub-PRPD谱图进行识别和诊断。GZPD-234系列便携式局部放电监测与诊断系统。智能局部放电在线监测系统
根据 IEEE 所做的研究；在中压和高压系统中发生的大部分故障（80%）是由局部放电引起的。智能局部放电在线监测系统
2、智能分析功能=1\*GB3①、具备4G/5G自组网功能，可扩展为分布式局部放电在线监测系统（不限客户端及硬件节点数量），固定式长期/可移动式短期的针对疑似缺陷的电力设备在线监测；=2\*GB3②、内置变压器、高抗、断路器（GIS、敞开式断路器、开关柜）、电缆、发电机等电力设备典型放电类型数据库，结合神经网络、放电特征参量实现绝缘缺陷类型识别；(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(e)金属粒子放电图5:放电类型数据库的部分典型图谱(以GIS局部放电为例)=3\*GB3③、强大的TF-Map分组筛选功能（我司***的软件著作权）：基于放电脉冲波形特征形成放电等效时频图谱(TF-Map)图谱，可根据TF-Map分布情况，实现信号的分离分类，具体应用场景如下文的图8与图9所示：智能局部放电在线监测系统
