GR900C-160电气火灾监控模块欢迎联系斯沃唐工，南京斯沃主要生产：多功能表，导轨式电能表，电动机及保护器，故障电弧探测器，电气火灾监控，消防电源监控模块，开关柜智能操控装置等低压电力仪表设备！
产品概述
监控主机采用琴台式结构，主要完成整个电气火灾监控系统的集中管理和可视化监控，包括发生报警信号和控制信号、指示报警位置等，对外提供网络数据接口，支持远程监控，以及APS故障分析。采用导轨式安装方式，主要实现分区域探测器的集中声光报警，适用于配电箱（柜）内部安装的般场合。适用于监控探测器容量大、琴台式操作台安装要求的场合
7 电气火灾监控器是种实用型监控器，可充当现场智能探测器件与上位监控主机的通信桥梁，实现网络信息的上传下达，以及现场智能硬件（如电气火灾监控探测器）的区域管理，包括集中管理及维护。
功能特点
基本功能
1.实时监测
分体式剩余电流式电气火灾监控探测器能够实现中文实时监测受控回路剩余电流运行参数，并实时显示。
2.报警保护功能
分体式剩余电流式电气火灾监控探测器能够探测回路的剩余电流，如果漏电值达到设定值时，能发出声光报警信号，能在规定的时间内切断供电回路（可设置为不切断）以保证用电安全。
3.预警功能
分体式剩余电流式电气火灾监控探测器具有预警功能，当受控回路中的剩余电流达到预先设定的预警值时，会发出预警光信号，工作人员可以及时处理配电主回路的异常情况，减少不必要的跳闸，避免故障发生。
4.通讯功能
分体式剩余电流式电气火灾监控探测器配有CAN总线通讯功能，通过CAN通讯接口可以与本公司的监控设备主机进组网通讯。实现远程管理，维护和控制。
5.消防联动功能
可与消防控中心主机联动，实现远程切断负载电源，并有反馈信号给消防控制中心报警。
产品用途
该电气火灾监控系统可广泛应用于医院、学校、电信楼、金融楼、调度楼、广电大楼、办公大楼、层住宅等人员密度大的建筑，以及车站、机场、体育馆、会展中心、剧、商厦、博物馆、酒店、综合楼等疏散困难的场所。
公司介绍
南京斯沃电气是 的火灾探测报警及灭火系统供应商。自1993年成立以来，已经成为消防行业内的市场，也是火灾探测报警系统行业内的“用户满意产品”。二十多条*的电子产品生产线，*的生产管理体系和严苛的质量控制流程已使海湾成为联合技术公司*、技术*的建筑智能电子产品生产基地。其产品已通过了CCCF、LPCB、CE、UL、PSB、SAI、HKFSD等多项。斯沃公司拥有强大的技术研发实力和持续创新能力，在北京和秦皇岛分别设有产品研发中心和博士后科研工作站，着眼于行业*技术与标准，与时俱进地开发新技术和新产品。斯沃公司在130多个城市设有*的营销服务机构，同时依托联合技术公司的销售网络将产品和服务扩展到全范围。迄今，斯沃的客户已经遍及亚洲、欧洲、非洲、南北美洲、大洋洲及中东等80多个*和地区，工程涵盖商业楼宇、住宅楼宇、公共设施、金融、酒店、教育及工业等项目。自2009年8月份斯沃公司加盟联合技术公司以来，结合其在和市场上的、资本、技术和管理优势，致力于为客户提供全面的站式消防解决方案，提升整体生活质量，带动现代化城市发展。
行业
近日，浙江省政府发文《关于表彰2018年浙江省标准创新贡献奖获奖组织和项目的通报》，对在经济社会发展中发挥重要作用的创新标准，以及在标准化工作中做出贡献的组织进行了表彰。浙江运达风电股份有限公司（简称“运达风电”）主导制定的《台风型风力发电机组》*标准荣获省政府颁发的届标准创新贡献奖*贡献奖。浙江省标准创新贡献奖是省级政府率先设立的标准创新奖项，届申报工作于3月启动，共有54个申报项目参与。经形式审查、*评审、现场考察、评委会评审组审议、省政府常务会议审定批准等程序，12个项目脱颖而出，运达风电主导制定的《台风型风力发电机组》*标准占据其。《台风型风力发电机组》*标准是*部针对台风地区风电开发的*标准，也是上*部用于台风环境下的风力发电机组的产品规范，填补了风电行业在台风特殊风况环境下“无标可依”的。该标准实现了设计安全性和制造经济性的*匹配，解决了受热带气旋（台风）影响的风力发电机组的安全风险，降低了台风地区的风电开发成本，拓展了风能大规模利用范围，使得利用台风发电变得安全、经济、，推动了可再生能源的发展。依据该标准采用抗台风设计的风电机组在台风灾害下均未造成破坏，为我国台风区域的风电开发扫清了障碍，对台风地区的风电发展增长贡献率过30%，在沿海和海上风电领域有着广阔的应用前景。此次浙江省标准化领域*奖项的授予，既肯定了运达风电在标准化工作中的创新和贡献，也激励着运达风电继续当好浙江省标准化工作的排头兵，将创新成果转化提升为*标准，助力浙江省打造标准新优势。未来，如何进步提升风电机组运行可靠性，降低风力发电总成本已成为推动行业发展的重要课题。作为风电润滑领域的*，壳牌表示将依托*的技术和产品、丰富的行业应用经验、日臻完善的服务、过十万台的风机大数据，继续探索风电设备及后市场运维的润滑之道。
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