GIS局部放电监测通过系统化流程实现精准检测，其核心环节从多方面入手，实现了对GIS设备绝缘状况的有效检测。通常会采用多参数测量与综合分析，如同步测量脉冲电流、特高频电磁波、超声波等信号，结合脉冲电流法（幅值信息）与特高频法（高频特征）判断放电类型与位置，基于局部放电产生的多种物理效应，通过检测这些效应的信号特征来识别放电活动、定位缺陷位置并评估设备绝缘状态。

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在对GIS设备开展局放监测工作的过程中会面临多种技术挑战，因此这就需要选取合适、有效的措施来进行解决，才能保证GIS局部放电监测的准确、有效。如针对信号干扰抑制，由于现场电磁干扰、机械振动等可能掩盖局部放电信号，因此在监测系统硬件配套上需要采用滤波器等减少电磁干扰，并通过小波变换、经验模态分解（EMD）等算法来提取有效信号。

在放电类型识别方面，不同缺陷（如尖端放电、颗粒放电）产生的信号特征差异较小，因此需结合多物理量特征（如幅值、频率、相位）进行综合判断，还可通过机器学习（如支持向量机、深度学习）来训练分类模型，从而更有效的提高缺陷类型识别的有效性及准确性。此外针对放电源定位精度，由于GIS内部结构复杂，电磁波传播路径难以精确建模，通过优化传感器布局并结合时差定位法、到达时间差（TDOA）算法提高定位精度。

本文由陕西公众智能科技有限公司小编撰写。