Partial discharge monitoring of power transformers by UHF sensors

Electrical energy networks’ reliability is driven by both the quality and the reliability of its electrical equipment, e.g., power transformers. Local failures inside their oil / paper insulation can cause a breakdown resulting in major outage and penalty costs. Power transformers are tested on partial discharge (PD) activity at a factory routine test. In addition, UHF PD monitoring can be used to prevent harmful events during service. Therefore, continuous monitoring can be beneficial compared to singular diagnostic measurements; diagnostic PD measurements provide snapshot information which lacks trend information. Also, temporary measurements can cause misleading interpretations due to the volatile nature of PD. UHF PD monitoring systems can be calibrated for comparability in a two-step procedure, including the sensor characteristic. UHF sensor positions must be selected for good coverage of the active part, high sensitivity, and safety reasons

Einfluss dezentraler Wärmepumpen auf die Netzausbaukosten des Niederspannungsnetzes

In diesem Paper werden anhand von Monte-Carlo-Simulationen die Auswirkungen von Wärmepumpen auf die Netzausbaukosten eines Niederspannungsnetzes untersucht. Es kann gezeigt wer-den, dass mit einer zentralen Regelung der Wärmepumpen die auftretenden Spannungsbandverletzungen aufgrund von Photovoltaikanlagen (PVA) reduziert, jedoch nicht vollständig behoben werden können. In Verbindung mit einer Wirkleis-tungsregelung der PVA lässt sich jedoch effektiv eine Reduktion der Spannungsbandverletzungen erreichen. Wärmepumpen führen hierbei zu einer weiteren Senkung der Kosten des Einspeisemanagements, indem sie die ansonsten abgeregelte Energiemenge aufnehmen und in Wärme umwandeln. Metho-disch wird auf eine probabilistische Netzplanung zurückgegrif-fen, welche wirtschaftliche Vorteile gegenüber einer worst-case gestützten Betrachtung aufweist. Es zeigt sich, dass ein Einspeise- bzw. Verbrauchsmanagement unter bestimmten Umständen wirtschaftlicher sein kann als ein klassischer Netzausbau. Die Ergebnisse lassen jedoch zudem vermuten, dass derartige Fest-stellungen stark von der jeweiligen Netztopologie abhängen und nicht pauschal beantwortet werden können

Transformer winding condition assessment using feedforward artificial neural network and frequency response measurements

Frequency response analysis (FRA) is a well-known method to assess the mechanical integrity of the active parts of the power transformer. The measurement procedures of FRA are standardized as described in the IEEE and IEC standards. However, the interpretation of FRA results is far from reaching an accepted and definitive methodology as there is no reliable code available in the standard. As a contribution to this necessity, this paper presents an intelligent fault detection and classification algorithm using FRA results. The algorithm is based on a multilayer, feedforward, backpropagation artificial neural network (ANN). First, the adaptive frequency division algorithm is developed and various numerical indicators are used to quantify the differences between FRA traces and obtain feature sets for ANN. Finally, the classification model of ANN is developed to detect and classify different transformer conditions, i.e., healthy windings, healthy windings with saturated core, mechanical deformations, electrical faults, and reproducibility issues due to different test conditions. The database used in this study consists of FRA measurements from 80 power transformers of different designs, ratings, and different manufacturers. The results obtained give evidence of the effectiveness of the proposed classification model for power transformer fault diagnosis using FRA.Deutsche Forschungsgemeinschaf

Transformer winding fault classification and condition assessment based on random forest using FRA

At present, the condition assessment of transformer winding based on frequency response analysis (FRA) measurements demands skilled personnel. Despite many research efforts in the last decade, there is still no definitive methodology for the interpretation and condition assessment of transformer winding based on FRA results, and this is a major challenge for the industrial application of the FRA method. To overcome this challenge, this paper proposes a transformer condition assessment (TCA) algorithm, which is based on numerical indices, and a supervised machine learning technique to develop a method for the automatic interpretation of FRA results. For this purpose, random forest (RF) classifiers were developed for the first time to identify the condition of transformer winding and classify different faults in the transformer windings. Mainly, six common states of the transformer were classified in this research, i.e., healthy transformer, healthy transformer with saturated core, mechanically damaged winding, short-circuited winding, open-circuited winding, and repeatability issues. In this research, the data from 139 FRA measurements performed in more than 80 power transformers were used. The database belongs to the transformers having different ratings, sizes, designs, and manufacturers. The results reveal that the proposed TCA algorithm can effectively assess the transformer winding condition with up to 93% accuracy without much human intervention.Deutsche Forschungsgemeinschaf

Vergleich der leitungsgebundenen Störemissionen und des Wirkungsgrads von Silizium IGBTs mit Siliziumkarbit MOSFETs als Leistungsschalter in Traktionsinvertern

Bei der Elektromobilität entwickeln sich die Reichweite und der Preis des Fahrzeuges zu einer der Schlüsselrollen. Dies hat direkte Auswirkungen auf alle Komponenten des elektrischen Antriebstrangs eines Elektrofahrzeuges (EF). Beim Inverter, der im EF zur Wandlung der Batteriegleichspannung in einen dreiphasigen Wechselstrom genutzt wird, um die elektrische Maschine anzutreiben, sind daher ein hoher Wirkungsgrad und geringe Gesamtkosten erstrebenswert. Inverter heutiger EFs basieren typischerweise auf Silizium (Si) Insulated Gate Bipolar Transistoren (IGBT). Der Wirkungsgrad dieser Inverter wird meist zwischen 90% und 95% angegeben. Dieser Wirkungsgrad wird jedoch nur im Nennbetriebspunkt des Inverters erreicht. Vor allem im Teillastbetrieb des Inverters verringert sich sein Wirkungsgrad stark. Durch Verwendung von Metall Oxid Feldeffekttransistoren (MOSFET) aus neuen Halbleitermaterialien wie beispielsweise Siliziumkarbid (SiC) kann sowohl für den Nennbetriebspunkt als auch im Teillastbereich der Wirkungsgrad des Inverters nennenswert erhöht werden. Dies wird zum einen durch schnellere Schaltzeiten und damit einhergehende geringere Schaltverluste und zum anderen durch geringere Durchlassverluste der Leistungsschalter erreicht. Zusätzlich ermöglicht ein Inverter basierend auf SiC-MOSFETs eine schnellere Taktfrequenz, höhere Betriebsspannungen und weitere Vorteile, wie beispielsweise beim Thermomanagement. Diesen Vorteilen bei Verwendung von SiC-MOSFETs stehen größere leitungsgebunden als auch feldgebunden Emissionen des Inverters gegenüber [1]. In diesem Beitrag soll untersucht werden, wie stark die leitungsgebundenen Störungen eines Inverters beeinflusst werden, wenn Si-IGBTs durch SiC-MOSFETs ersetzt werden. Dazu wird ebenfalls untersucht, in wieweit Veränderungen von Systemgrößen, wie beispielsweise eine Erhöhung der Taktfrequenz und der Batteriespannung, den Wirkungsgrad und die leitungsgebundenen Emissionen des Inverters beeinflussen

Classification of superimposed partial discharge patterns

Phase resolved partial discharge patterns (PRPD) are routinely used to assess the condition of power transformers. In the past, classification systems have been developed in order to automate the fault identification task. Most of those systems work with the assumption that only one source is active. In reality, however, multiple PD sources can be active at the same time. Hence, PRPD patterns can overlap and cannot be separated easily, e.g., by visual inspection. Multiple PD sources in a single PRPD represent a multi-label classification problem. We present a system based on long short-term memory (LSTM) neural networks to resolve this task. The system is generally able to classify multiple overlapping PRPD by while only being trained by single class PD sources. The system achieves a single class accuracy of 99% and a mean multi-label accuracy of 43% for an imbalanced dataset. This method can be used with overlapping PRPD patterns to identify the main PD source and, depending on the data, also classify the second source. The method works with conventional electrical measuring devices. Within a detailed discussion of the presented approach, both its benefits but also its problems regarding different repetition rates of different PD sources are being evaluated.Deutsche Forschungsgemeinschaf

Einfluss der Kabelschirmung der Batterie- und Motorkabel eines Traktionsinverters auf die Störspannung an der Bordnetznachbildung

Der elektrische Antriebstrang eines Elektrofahrzeuges (EF) besteht heute typischerweise aus einer HV-Batterie, einem Inverter und einer elektrischen Maschine. Im Inverter wird dabei mit Hilfe von Leistungshalbleitern die Batteriegleichspannung in einen dreiphasigen Wechselstrom gewandelt, um die elektrische Maschine anzutreiben. Schnelle Schaltzeiten bei der Wandlung gewährleisten einen hohen Wirkungsgrad und vermeiden eine Überhitzung der Leistungshalbleiter. Aufgrund des hohen Störpotenzials dieser Schalthandlungen werden nach dem Stand der Technik geschirmte Hochvoltkabel für die Batterieund Motorkabel des elektrischen Antriebsstrangs eingesetzt. Diese Schirmung ist bei vielen Systemen notwendig, um die vom Automobilhersteller geforderten Grenzwerte für gestrahlte Störemissionen einzuhalten. Nachteile des Kabelschirms sind ein hohes Gewicht, hohe Kosten und strenge Anforderungen an die Alterung der Kabelstecker. Eine mögliche Alternative zur Schirmung ist eine aufwändige Filterung der leitungsgebundenen Störung, die zumindest Vorteile beim Gewicht und den Anforderungen an die Stecker verspricht. Dieser Beitrag beschäftigt sich damit, wie die Schirmung der Hochvoltkabel die Störströme auf den Batterieleitungen und die Störspannung an der Bordnetznachbildung beeinflusst. Dazu wird bei einen bestehenden Testaufbau untersucht, wie Gleichtakt und Gegentaktstörungen im Antriebsstrang entstehen und wie diese anhand einfacher Simulationsmodelle nachgebildet werden können. Während des Betriebs des Inverters werden für ein System mit geschirmten und für ein System mit ungeschirmten Hochvoltkabel die Störspannungen an der Bordnetznachbildung (BNN) gemessen und mittels der vorgestellten Simulationen im Frequenzbereich von 150 kHz bis 110 MHz erklärt

A comprehensive analysis of windings electrical and mechanical faults using a high-frequency model

The measurement procedures for frequency response analysis (FRA) of power transformers are well documented in IEC and IEEE standards. However, the interpretation of FRA results is still far from reaching an accepted methodology and is limited to the analysis of the experts. The dilemma is that there are limited case studies available to understand the effect of different faults. Additionally, due to the destructive nature, it is not possible to apply the real mechanical deformations in the transformer windings to obtain the data. To solve these issues, in this contribution, the physical geometry of a three-phase transformer is simulated using 3D finite integration analysis to emulate the real transformer operation. The novelty of this model is that FRA traces are directly obtained from the 3D model of windings without estimating and solving lumped parameter circuit models. At first, the method is validated with a simple experimental setup. Afterwards, different mechanical and electrical faults are simulated, and their effects on FRA are discussed objectively. A key contribution of this paper is the winding assessment factor it introduces based on the standard deviation of difference (SDD) to detect and classify different electrical and mechanical faults. The results reveal that the proposed model provides the ability of precise and accurate fault simulation. By using SDD, different deviation patterns can be characterized for different faults, which makes fault classification possible. Thus, it provides a way forward towards the establishment of the standard algorithm for a reliable and automatic assessment of transformer FRA results.Deutsche Forschungsgemeinschaf

Compatibility study of silicone rubber and mineral oil

In this study, three types of silicone rubbers, namely, insulative silicone rubber, conductive silicone rubber and silicone rubber with conductive as well as insulative layers are investigated for their compatibility with mineral oil. Mineral oil with different silicone rubber samples is thermally aged at 130 °C for 360 h, 720 h and 1080 h and at 23 °C, 98 °C and 130 °C for 360 h. At the end of each ageing interval, mineral oil and oil-impregnated silicone rubbers are investigated for their dielectric properties. Aged mineral oil samples are investigated for their moisture content, breakdown voltage, colour number, dissolved gases and total acid number, whereas solid insulation samples are investigated for their moisture content. Additionally, pressboard samples in mineral oil and mineral oil without any solid insulation materials are also aged under the same conditions and are investigated for their dielectric properties. From the obtained results, it can be assessed that the presence of carbon particles in conductive silicone rubber negatively impacts the dielectric properties of mineral oil. Among the investigated silicone rubbers, the insulative silicone rubber exhibits good compatibility with mineral oil and a strong potential for being used in mineral oil

Einfluss der Kabelschirmung der Batterie- und Motorkabel eines Traktionsinverters auf die Störspannung an der Bordnetznachbildung

Der elektrische Antriebstrang eines Elektrofahrzeuges (EF) besteht heute typischerweise aus einer HV-Batterie, einem Inverter und einer elektrischen Maschine. Im Inverter wird dabei mit Hilfe von Leistungshalbleitern die Batteriegleichspannung in einen dreiphasigen Wechselstrom gewandelt, um die elektrische Maschine anzutreiben. Schnelle Schaltzeiten bei der Wandlung gewährleisten einen hohen Wirkungsgrad und vermeiden eine Überhitzung der Leistungshalbleiter. Aufgrund des hohen Störpotenzials dieser Schalthandlungen werden nach dem Stand der Technik geschirmte Hochvoltkabel für die Batterieund Motorkabel des elektrischen Antriebsstrangs eingesetzt. Diese Schirmung ist bei vielen Systemen notwendig, um die vom Automobilhersteller geforderten Grenzwerte für gestrahlte Störemissionen einzuhalten. Nachteile des Kabelschirms sind ein hohes Gewicht, hohe Kosten und strenge Anforderungen an die Alterung der Kabelstecker. Eine mögliche Alternative zur Schirmung ist eine aufwändige Filterung der leitungsgebundenen Störung, die zumindest Vorteile beim Gewicht und den Anforderungen an die Stecker verspricht. Dieser Beitrag beschäftigt sich damit, wie die Schirmung der Hochvoltkabel die Störströme auf den Batterieleitungen und die Störspannung an der Bordnetznachbildung beeinflusst. Dazu wird bei einen bestehenden Testaufbau untersucht, wie Gleichtakt und Gegentaktstörungen im Antriebsstrang entstehen und wie diese anhand einfacher Simulationsmodelle nachgebildet werden können. Während des Betriebs des Inverters werden für ein System mit geschirmten und für ein System mit ungeschirmten Hochvoltkabel die Störspannungen an der Bordnetznachbildung (BNN) gemessen und mittels der vorgestellten Simulationen im Frequenzbereich von 150 kHz bis 110 MHz erklärt