DE102022133900A1

DE102022133900A1 - Vorrichtung, System und Verfahren für ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtungen oder Übertragungsvorrichtungen

Info

Publication number: DE102022133900A1
Application number: DE102022133900.9A
Authority: DE
Inventors: Rajkiran Kumar; Darren Valentine; Eugenio Scionti; Florian Fecher
Original assignee: EOn Digital Technology GmbH
Current assignee: EOn Digital Technology GmbH
Priority date: 2022-12-19
Filing date: 2022-12-19
Publication date: 2024-06-20
Also published as: WO2024132237A1

Abstract

Es wird eine Vorrichtung für eine ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung beschrieben, die Folgendes, umfasst: einen Sensor, der dazu eingerichtet ist, eines oder mehrere elektromagnetische Signale mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 1 Hz bis 3000 GHz, insbesondere mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 300 MHz bis 300 GHz, zur gleichen Zeit in das Öl in der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu senden und reflektierte und/oder propagierte elektromagnetische Signale zu empfangen, und eine Verarbeitungsvorrichtung, die dazu eingerichtet ist, die empfangenen Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit ersten und zweiten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen, wobei die ersten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer physikalischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind, die zweiten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer chemischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind und die Verarbeitungsvorrichtung ferner dazu eingerichtet ist, basierend auf den Vergleichen eine Ölqualität des Öls in der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu bestimmen.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Offenbarung betrifft eine Vorrichtung, ein System und ein Verfahren für ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtungen oder Übertragungsvorrichtungen. Insbesondere betrifft die vorliegende Offenbarung eine Vorrichtung und ein System für eine ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung mit denen die Ölqualität in der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung bestimmt werden kann und ein Verfahren für eine Vielzahl von ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtungen oder Übertragungsvorrichtungen mit dem die Ölqualität in den ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtungen oder Übertragungsvorrichtungen bestimmt werden kann.
HINTERGRUND
Öl-isolierte Verteilungstransformatoren, auch elektrische Öltransformatoren genannt, sind Leistungstransformatoren, die meist in Energieverteilungsnetzen eingesetzt werden. Solche Öltransformatoren gibt es in verschiedenen Ausführungsformen.
Hermetik-Transformatoren sind beispielsweise luftdicht verschlossene Öltransformatoren ohne Ausdehnungsgefäß bzw. Gaspolster, was einen Kontakt des Öls mit der Atmosphäre verhindert, wodurch eine beschleunigte Alterung des Öls vermieden werden kann.
Eine andere Art von Öltransformatoren umfasst ein oberhalb des Transformatorkessels angeordnetes und über einen Strömungskanal mit dem Transformatorkessel verbundenes Ölausdehnungsgefäß. Mit Hilfe des Ölausdehnungsgefäßes können Volumenveränderungen des Öls ausgeglichen werden. Das Ölausdehnungsgefäß dient zur Aufnahme eines Ölvolumens, das aufgrund der thermischen Ausdehnung des Öls bei Temperaturschwankungen im Transformator aufgrund von Laständerungen oder Änderungen der Umgebungstemperatur entsteht. Im Inneren des Ölausdehnungsgefäßes kann eine mit Luft gefüllte, kompressible Membran angeordnet sein. Je nach Ausdehnungszustand des im Transformator befindlichen Öls wird die Membran komprimiert, wobei der Innenraum des Transformatorkessels, des Ölausdehnungsgefäßes und der Strömungskanals ein geschlossenes System bilden. Zur Überwachung des Ölstands im Ölausdehnungsgefäß kann ein magnetischer Ölstandanzeiger (MOG) verwendet werden.
Die DE202008017356U1 beschreibt einen Öltransformator mit einem mit Öl gefüllten Transformatorkessel, in dem der Transformatorkern mit Primär- und Sekundärwicklungen angeordnet ist. Zur Isolation sind die Primär- und Sekundärwicklungen mit einem Zellulosepapier umwickelt sein. Das Öl dient als elektrisches Isolationsmedium und als Kühlmedium zum Abführen von während des Transformatorbetriebes entstehender Verlustwärme. In Abhängigkeit der betriebsbedingten Öltemperatur vergrößert und verkleinert das Öl sein Volumen.
Mit zunehmender Alterung des Öltransformators wird das Öl durch Feuchtigkeit und Fasermaterialien im Isoliermaterial der Wicklungen verunreinigt. Außerdem können gelöste Gase, die durch chemische Reaktionen im Öl entstehen, das Öl verunreinigen. Um einen sicheren Betrieb zu gewährleisten und Betriebsunterbrechungen bzw. Stromausfälle zu vermeiden, muss das Öl in regelmäßigen Abständen kontrolliert und wenn nötig ausgetauscht werden.
Die Überwachung des Öls erfolgt üblicherweise auf eine der folgenden Weisen: Eine Ölprobe wird manuell aus dem Transformator entnommen und zur Analyse in ein Labor geschickt. In dem Labor erfolgen dann Prüfungen des Isolationswiderstands und der dielektrischen Durchschlagsspannung des Öls. Ferner kann im Labor eine Furan-Analyse vorgenommen werden. Alternativ ist es bekannt, das Öl in regelmäßigen Abständen in einem Messgerät zu analysieren. So kann eine Gaschromatographie vorgenommen werden, die jedoch den Nachteil hat, dass sie zeit- und kostenintensiv ist und von einem Fachmann durchgeführt werden muss. Des Weiteren kann eine photoakustische Spektroskopie durchgeführt werden.
Bekannte Techniken zur Überwachung des Öls in einem Öltransformator weisen ferner die folgenden Nachteile auf: einige Techniken sind nicht nachrüstbar und erfordern einen relativ hohen Personalaufwand zur Installation und Konfiguration der Messvorrichtungen. Oft ist es auch notwendig, dass der Transformator während der Installation der Messvorrichtungen nicht betrieben wird und abgeschaltet werden muss. Des Weiteren kann es bei bekannten Messtechniken zu Beeinflussungen durch elektromagnetische Impulse kommen. So können Messsensoren, die direkt an die Oberfläche des Haupttanks des Transformators angebracht sind, durch Teilentladungen beeinflusst werden. Solche Teilentladungen können elektromagnetische Impulse im Ultrahochfrequenzbereich (300 MHz bis 3 GHz) erzeugen, was zu Messfehlern bzw. Messungenauigkeiten in den Messvorrichtungen führen kann. Auch die Umgebungs- und/oder Oberflächentemperatur des Transformators kann zu Problemen führen. Elektronische Messvorrichtungen, die beispielsweise in der Nähe des Schenkel- und Jochbereichs des Transformators betrieben werden, sind hohen Temperaturen ausgesetzt (Temperaturanstieg des Öls aufgrund von Hochspannungslasten). Die erhöhte Temperatur kann dazu führen, dass die Messvorrichtungen nicht mehr richtig funktionieren, was zu Messfehlern bzw. Messungenauigkeiten bis hin zu Messvorrichtungsausfällen führen kann. Messvorrichtungen, die Ölproben aus einem Auslassventil am Boden des Öltransformatorhaupttanks sammeln, können ferner mit kontaminierten Partikeln vermischt sein. Fasern und Feuchtigkeit aus den Isoliermaterialien können sich mit dem Öl verbinden und dazu führen, dass sich Rückstände am Boden des Transformators absetzen. Die in diesem Bereich entnommenen Ölproben sind oft durch Rückstände verunreinigt, was zu einer ungenauen Analyse der Ölqualität führen kann.
KURZER ABRISS
Der vorliegenden Offenbarung liegt die Aufgabe zugrunde, eine Vorrichtung, ein System und ein Verfahren für ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtungen oder Übertragungsvorrichtungen bereitzustellen, mit deren Hilfe auf einfache und präzise Weise die Ölqualität in einer ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung bestimmt werden kann.
Zur Lösung dieser Aufgabe wird eine Vorrichtung, insbesondere eine Messvorrichtung, für eine ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung vorgeschlagen, die Folgendes, umfasst: einen Sensor, der dazu eingerichtet ist, eines oder mehrere elektromagnetische Signale mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 1 Hz bis 3000 GHz, insbesondere mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 300 MHz bis 300 GHz, zur gleichen Zeit in das Öl in der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu senden und reflektierte und/oder propagierte elektromagnetische Signale zu empfangen, und eine Verarbeitungsvorrichtung, die dazu eingerichtet ist, die empfangenen Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit ersten und zweiten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen, wobei die ersten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer physikalischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind, die zweiten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer chemischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind und die Verarbeitungsvorrichtung ferner dazu eingerichtet ist, basierend auf den Vergleichen eine Ölqualität des Öls in der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu bestimmen.
Bei der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung kann es sich um jede Art von ölhaltiger elektrischer Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung handeln, die Öl zur Isolation, Kühlung oder zum Normalbetrieb verwendet. Eine bevorzugte Ausführungsform der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung ist ein Öltransformator. Die nachfolgende Offenbarung und die Ausführungsbeispiele beziehen sich auf Öltransformatoren. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass bei jeder nachfolgenden Offenbarung eines Öltransformators auch eine ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung gemeint ist und entsprechend durch eine ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtung oder eine ölhaltige elektrische Übertragungsvorrichtung ersetzt werden kann.
Bei dem Öltransformator kann es sich um jede Art von Öltransformator handeln, insbesondere einen Öltransformator mit Ölausdehnungsgefäß oder einen Öltransformator ohne Ölausdehnungsgefäß. Der Sensor kann beispielsweise einen Basisband-Sender, einen Basisband-Empfänger und ein digitales Backend umfassen, wobei mit Hilfe der von dem Basisband-Sender erzeugten elektromagnetischen Signale und der von dem Basisband-Empfänger empfangenen elektromagnetischen Signale die Ölqualität in dem Öltransformator bestimmt werden kann. Bei der Ölqualität kann es sich um in der Norm IEC 60422 definierte Qualitätsmerkmale handeln. So kann es sich bei dem Sensor um einen berührungslosen Nahfeldsensor für dielektrische Spektroskopie handeln. Der Sensor kann auch dazu eingerichtet sein, Breitband-Dielektrische-Spektroskopie (BDS) oder eine elektrochemische Impedanzspektroskopie auszuführen. Ist der Sensor beispielsweise zur Ultrabreitband-Impedanzspektroskopie ausgelegt, so kann das Öl mit einem gepulsten Wechselstromsignal beaufschlagt werden. Ferner kann eine kombinierte Frequenzbereichs-/Zeitbereichstechnik für die Charakterisierung des Öls genutzt werden. Um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, kann von dem Sensor ein Basisbandsignal erzeugt werden, das durch eine Kombination mehrerer hochkonvertierter Gaußsignale erzeugt wird. Weitere Bauelemente, wie Verstärker und ADC (Analog-Digital) oder DAC (Digital-Analog) Halbleiterelektronik, können in dem Sensor vorgesehen sein.
Der Sensor ist dazu eingerichtet, elektromagnetische Signale mit einer Frequenz von 1 Hz bis 3000 GHz zu erzeugen und an eine Antenne zu senden, welche die elektromagnetischen Signale in das Öl sendet. Elektromagnetische Signale mit einer Frequenz von 1 Hz bis 3000 GHz werden dann über die Antenne von dem Sensor empfangen. Die Antenne kann als eine Einheit mit einer Sende- und Empfangsantenne ausgebildet sein (in diesem Fall wird von eine Sensormodul gesprochen), so dass in das Öl gesendete Signale reflektiert/propagiert und von der Antenne wieder empfangen werden. Insbesondere kann es sich um eine Transceiver-Antenne handeln. Der Sensor kann auch von der Antenne getrennt sein. Bei dieser Anordnung sendet die Antenne elektromagnetische Signale durch das Öl, und die sich ausbreitenden Signale werden vom Sensor an einer anderen Stelle als der Antenne empfangen. Bei den Signalen kann es sich insbesondere um gepulste Signale im Pikosekundenbereich handeln. Die Wechselwirkungen von elektromagnetischen Wellen mit Frequenzen von 1 Hz bis 3000 GHz haben den Vorteil, dass sie für Menschen im Allgemeinen keine ernsten gesundheitlichen Risiken hervorrufen und dennoch gute Messergebnisse liefern.
Das gesendete elektromagnetische Signal wird nach der Ausbreitung durch das Öl verformt, weshalb das empfangene elektromagnetische Signal einen anderen Phasenwinkel und eine andere Frequenz als das ursprünglich gesendete Signal aufweist. Durch Faltung des empfangenen deformierten Signals mit dem idealen Signal (Originalsignal) wird eine Impulsantwort einer bestimmten Form erhalten. Die Impulsantwort wird dann an einen Analog-Digital-Wandler (ADC) gesendet, um eine Fast Fourier Transformation (FFT) zu erhalten. Anschließend wird die FFT im Detail untersucht und verglichen
Die Frequenz der Signale kann je nach Art und Detailliertheit der benötigten Bewertungsinformation angepasst und/oder ausgewählt werden. Für eine detailliertere Bewertung der Ölqualität kann eine geeignete Frequenz (entweder im unteren oder im oberen Frequenzbereich) gewählt werden.
Noch bessere Messergebnisse können erzielt werden, wenn der Sensor dazu eingerichtet ist, elektromagnetische Signale mit einer Frequenz von 300 MHz bis 300 GHz zu erzeugen, zu Senden und zu Empfangen. Insbesondere kann der Sensor dazu eingerichtet sein, im Ultrabreitband- (UWB) Bereich betrieben zu werden. Der UWB-Bereich von 0,1 GHz bis 6 GHz ermöglicht aufschlussreiche (sehr detaillierte) Studien über das Verhalten von Öl bei der Wechselwirkung mit elektromagnetischen Wellen. Der Sensor kann ferner dazu eingerichtet sein, eine Temperatur, Vibration und/oder Gaserzeugung des Öls zu messen.
Bei der Verarbeitungsvorrichtung kann es sich um eine Rechenvorrichtung, wie beispielsweise einen Laptop- oder Tablet-Computer, handeln. Die Verarbeitungsvorrichtung kann dazu eingerichtet sein, auf die empfangenen Signale eine schnelle Fourier-Transformation anzuwenden. Die Verarbeitungsvorrichtung kann mit dem Sensor über ein Datenkabel, das Internet, ein drahtloses Netz oder ein Mobilfunknetz in Kommunikationsverbindung stehen. Die Verarbeitungsvorrichtung und der Sensor können auch in einer Einheit integriert sein. Auch die Antenne, die Verarbeitungsvorrichtung und der Sensor können in einer Einheit integriert sein. Ferner kann es sich bei der Verarbeitungsvorrichtung um einen Cloud-Server handeln.
Für die in der Verarbeitungsvorrichtung ausgeführten Vergleiche können Amplitudenwerte (z.B. in der Einheit dB) über der Zeit (z.B. in der Einheit ms) mit vorgegebenen und klassifizierten Amplitudenwerten (z.B. in der Einheit dB) über der Zeit (z.B. in der Einheit ms) verglichen werden. Des Weiteren kann ein mit Hilfe einer schnellen Fourier-Transformation berechnetes Leistungsspektrum verwendet werden, d.h. Amplitudenwerte (z.B. in der Einheit dB) über der Frequenz (z.B. in der Einheit GHz) mit vorgegebenen und klassifizierten Amplitudenwerten in (z.B. in der Einheit dB) über der Frequenz (z.B. in der Einheit GHz) verglichen werden. Die Vergleiche können mit Hilfe von Korrelationen (digitaler Signalverarbeitung) oder jede Art von Ausgabe in verschiedenen Maßstäben (z. B. logarithmische Skala) und/oder verschiedene grafische Darstellungen (z. B. Nyquist-Plot, Bode-Plot usw.), um Änderungen des Phasenwinkels und der Amplitude zu vergleichen, erfolgen. Bei den Vergleichen können jeweils immer Signale im Zeitbereich, oder Signale im Frequenzbereich verglichen werden.
Somit werden Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich, die hinsichtlich einer physikalischen Eigenschaft von Öl und einer chemischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind, verwendet, um eine Ölqualität des Öls in dem Öltransformator zu bestimmen, wodurch eine einfache und präzise Bestimmung der Ölqualität in dem Öltransformator ermöglicht wird.
Bei der physikalischen Eigenschaft kann es sich um eine von Viskosität, Flammpunkt, Grenzflächenspannung, Farbe und Dichte handeln, und die Klassifizierung hinsichtlich der physikalischen Eigenschaft von Öl betrifft eine Ölqualität. Bei der chemischen Eigenschaft kann es sich um eine von Säuregehalt, chemische Zusammensetzung insbesondere Änderungen der chemischen Zusammensetzung, die durch eine Beteiligung von gelösten Gasen entstehen, Feuchtigkeit und Einfluss von Papierpolymerisation handeln, und die Klassifizierung hinsichtlich der chemischen Eigenschaft von Öl betrifft eine Ölqualität. Durch diese physikalischen und chemischen Eigenschaften kann eine noch präzisere Bestimmung der Ölqualität in dem Öltransformator ermöglicht werden.
Für eine weiter verbesserte Bestimmung der Ölqualität in dem Öltransformator kann die Verarbeitungsvorrichtung dazu eingerichtet sein, die empfangenen Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit dritten und vierten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen, wobei die dritten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer physikalischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind, die sich von der klassifizierten physikalischen Eigenschaft von Öl der ersten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich unterscheidet, und die vierten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer chemischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind, die sich von der klassifizierten chemischen Eigenschaft von Öl der zweiten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich unterscheidet. Wie bei den ersten Signalen kann es sich bei den dritten Signalen bei der physikalischen Eigenschaft um eine von Viskosität, Flammpunkt, Grenzflächenspannung, Farbe und Dichte handeln, und die Klassifizierung hinsichtlich der physikalischen Eigenschaft von Öl betrifft eine Ölqualität. Entsprechend kann es sich bei den vierten Signalen wie bei den zweiten Signalen bei der chemischen Eigenschaft um eine von Säuregehalt, chemische Zusammensetzung, insbesondere Änderungen der chemischen Zusammensetzung, die durch eine Beteiligung von gelösten Gasen entstehen, Feuchtigkeit und Einfluss von Papierpolymerisation handeln, und die Klassifizierung hinsichtlich der chemischen Eigenschaft von Öl betrifft eine Ölqualität.
Die Verarbeitungsvorrichtung kann ferner dazu eingerichtet sein, basierend auf den gesendeten und empfangen Signalen eine Impedanz (Z), einen Leitwert (G), eine Admittanz (Y), eine Suszeptanz (B) und/oder Kombinationen davon im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu bestimmen und die Impedanz, den Leitwert, die Admittanz, die Suszeptanz und/oder die Kombinationen davon im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit den ersten und zweiten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen. Für eine weiter präzisierte Bestimmung der Ölqualität in dem Öltransformator kann die Impedanz, der Leitwert, die Admittanz und/oder die Suszeptanz im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zusätzlich mit den dritten und vierten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich vergleichen werden. So wird ein Impedanzwert von Öl bestimmt, wobei die Impedanz (Z) eine Kombination aus dem spezifischen Widerstand, der Dielektrizitätskonstante und der Permeabilität (die als 1 angesehen wird, da Öl nicht magnetisch ist) ist.
Das gesendete Signal (das gesendete Signal kann entweder ein Signal oder mehrere Signale mit unterschiedlichen Frequenzen sein, die gleichzeitig gesendet werden) kann ein beliebiges effizientes Mehrfrequenzsignal (Sinus, Cosinus, usw.) sein, um die elektrischen Kenngrößen Z, G, Y und/oder B des Öls zu bestimmen.
Je größer der Messfrequenzbereich ist, desto detaillierter sind die Unterschiede im spezifischen Frequenzbereich. Die vorgeschlagene Sensortechnologie ist daher in der Lage, die elektrischen Parameter von Öl über einen breiten Frequenzbereich zu messen, zum Beispiel in einem Ultrabreitbandbereich von 0,1 bis 6 GHz, was sehr detaillierte Informationen über das Verhalten von Öl bei der Wechselwirkung mit elektromagnetischen Wellen liefert.
Die Vorrichtung kann ein Maschinenlernmodul umfassen, das dazu eingerichtet ist, basierend auf der Impedanz, dem Leitwert, der Admittanz, der Suszeptanz und/oder den Kombinationen davon Werte betreffend die physikalische Eigenschaft und die chemische Eigenschaft des Öls zu bestimmen. Die Werte könne dann interpretiert und mit einer Performance und/oder Bewertungen des Öltransformators in Beziehung gesetzt werden.
Die Vorrichtung kann auch ein Maschinenlernmodul umfassen, das dazu eingerichtet ist, basierend auf den Klassifizierungen der ersten und der zweiten Signale die Verarbeitung von Maschinenlernmodellen und die Vergleiche an der Verarbeitungsvorrichtung zu optimieren, wobei die Maschinenlernmodelle die ersten und zweiten Signale als Trainingsdaten verwenden. Die Maschinenlernmodelle können auch dazu eingerichtet sein, basierend auf den Klassifizierungen der dritten und der vierten Signale die Vergleiche an der Verarbeitungsvorrichtung zu optimieren, wobei das Maschinenlernmodul die dritten und vierten Signale als Trainingsdaten verwendet.
Ferner können Maschinenlernmodelle vorgesehen sein, die dazu eingerichtet sind, auf einem Maschinenlernmodul verarbeitet zu werden und basierend auf der Impedanz, dem Leitwert, der Admittanz, der Suszeptanz und/oder den Kombinationen davon Werte betreffend die physikalische Eigenschaft und die chemische Eigenschaft des Öls zu bestimmen.
Anhand von gesammelten und in einer Cloud-Plattform gespeicherten Daten können weitere Maschinenlernmodelle entwickelt werden. Diese Maschinenlernmodelle finden Muster und Strukturen in den Daten, die von einem oder mehreren Sensoren stammen. Die trainierten Maschinenlernmodelle werden an die Verarbeitungsvorrichtung gesendet, um eine Berechnung/Vorhersage/Klassifizierung der Daten (Echtzeitdaten) von dem Sensor zu ermöglichen. So können die Maschinenlernmodelle eine Vielzahl von Maschinenlernmodellen umfassen. Das Maschinenlernmodul besteht aus der notwendigen Speicher- und Rechenhardware, z. B. CPU, GPU, NPU, um Vorhersagen aus Maschinenlernmodellen sowie das Training und die Entwicklung von Maschinenlernmodellen zu ermöglichen.
Die Maschinenlernmodelle können auch basierend auf Regressionen lernen. Alle Maschinenlernmodelle können in der Vorrichtung als Teil des Maschinenlernmoduls trainiert und für Inferenz verwendet werden, oder sie können auf einem anderen Computer wie einem Laptop oder einem Cloud-Computer trainiert und für Inferenz verwendet werden. Das Maschinenlernmodul kann sich in der Vorrichtung oder auf einer Cloud-Plattform befinden. Das Maschinenlernmodul kann beispielsweise auf der Microsoft Azure Plattform gehostet oder entwickelt sein. In diesem Fall kann die Verarbeitungsvorrichtung mit dem Maschinenlernmodul über das Internet in Kommunikationsverbindung stehen. Die Verarbeitungsvorrichtung und das Maschinenlernmodul können auch beide auf einer Cloud-Plattform, wie der Microsoft Azure Plattform, gehostet sein. In diesem Fall kommuniziert die Antenne über eine zusätzliche Kommunikationsvorrichtung mit der Cloud-Plattform. Das Maschinenlernmodul kann lokal in der Vorrichtung vorgesehen sein. Die Daten können auch von einer Aggregationsvorrichtung über ein hochsicheres Gateway zur Cloud-Ebene gesendet werden. Mit diesen Daten in der Cloud-Ebene können Anwendungen betrieben werden, die auf der Microsoft Azure-Plattform oder der Amazon Cloud-Plattform basieren.
Die Maschinenlernmodelle nehmen die vom Sensor erfassten Signale als Eingaben auf. Die Maschinenlernmodelle wurden so trainiert, dass sie diese Eingabe auf ein physikalisches oder chemisches Merkmal abbilden, das nicht direkt vom Sensor gemessen wird. Die Ausgaben der Maschinenlernmodelle sind entweder ein vorhergesagter Wert oder eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für einen Bereich von Werten. Die Ausgabe kann auch eine künstliche Metrik sein, die zur Darstellung des Gesamtzustands des Transformators oder der erwarteten Leistung unter bestimmten Umständen erstellt wird.
Für die Zuordnung von Eingängen zu Ausgängen werden mathematische Funktionen mit unterschiedlichen Gewichten und Parametern verwendet. Diese Gewichte und Parameter werden anhand von Sensorsignaldaten ermittelt, die von Transformatorenöl mit bekanntem Zustand, z. B. aus dem Labor, aufgezeichnet wurden. Das Finden der Gewichte und Parameter wird als Training bezeichnet und kann mit einem Gradientenabstiegsalgorithmus erfolgen. Der Trainingsprozess für das Maschinenlernmodell kann in der Cloud oder auf einem Gerät in einer Edge/fog-Schicht ausgeführt werden. Die Inferenz oder die Erstellung von Vorhersagen, die Umwandlung von Eingaben in Ausgaben ohne Änderung der Parameter oder Gewichte kann auch auf dem Gerät in einer IoT-Schicht, in der Edge/fog-Schicht oder einem Cloud-Computer/System erfolgen.
Sobald genügend Daten in einer Cloud-Datenbank gespeichert sind, können unüberwachte Maschinenlernmodelle entwickelt werden. Da die Daten in regelmäßigen Abständen relativ schnell aufgezeichnet werden, ist die Menge der vom Sensor stammenden und in der Cloud gespeicherten Daten größer als die der Labordaten/ bekannten Ölzustandsdaten. Die in der Cloud gespeicherten Daten eines Sensors sind nicht gekennzeichnet, was bedeutet, dass die wahre Ölqualität und der Zustand des Öltransformators nicht bekannt sind. Durch die Verarbeitung der in der Cloud gespeicherten Daten eines einzelnen Sensors oder mehrerer Sensoren, die an einem oder mehreren Öltransformatoren installiert sind, können Muster oder Strukturen in den Daten erkannt werden, die Aufschluss über die relativen Veränderungen des Öls oder der Öltransformatorbedingungen geben.
Die gefundenen Muster und Strukturen in den Daten können zur qualitativen und quantitativen Überwachung des Öltransformators verwendet werden und können in Anwendungen wie einer Lebensdauervorhersage des Öltransformators, einer Vorhersage der Transformatorleistung und einer Kapazitätserkennung auf der Grundlage der Ölqualität, einem aktiven Lastmanagement auf der Grundlage der Transformatorenkapazität und Transformatorempfehlungen weiterverwendet werden.
Die für das Training verwendeten Daten werden in einer Datenbank in der Cloud gespeichert, und wenn der Trainingsprozess auf einer Cloud-Vorrichtung ausgeführt wird, werden die gelernten Gewichte und Parameter an das Inferenzgerät (in der Cloud-, IoT- oder Edge-Schicht) gesendet.
Der Sensor kann dazu eingerichtet sein, die elektromagnetischen Signale an oder in verschiedenen Öffnungen bzw. Ventilen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung, insbesondere des Öltransformators, zu Senden und zu Empfangen. Beispielsweise können nachfolgende Messungen an verschiedenen Ventil- und/oder Ablassöffnungen des Öltransformators erfolgen, die sich oben, unten oder seitlich an dem Öltransformator befinden. Es können auch Messungen an einem Ventil zwischen Heizkörper und Haupttank des Öltransformators erfolgen. Für eine unten an dem Öltransformator befindliche Öffnung ist keine Pumpe zur Ölentnahme notwendig. Andere Mittel zum Bereitstellen des Öls für den Sensor können vorgesehen sein.
Der Sensor kann auch eine Vielzahl von Sensoren an oder in verschiedenen Öffnungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung umfassen, wobei die Vielzahl von Sensoren dazu eingerichtet ist, eines oder mehrere elektromagnetische Signale mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 1 Hz bis 3000 GHz, insbesondere mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 300 MHz bis 300 GHz, zur gleichen Zeit in das Öl zu senden und reflektierte elektromagnetische Signale zu empfangen, und die empfangenen Signale zu verarbeiten.
Die Vorrichtung kann ferner Folgendes umfassen: eine Aggregationsvorrichtung mit einer Kommunikationsvorrichtung, die dazu eingerichtet ist, die verarbeiteten Signale von der Vielzahl von Sensoren zu empfangen, wobei die Aggregationsvorrichtung dazu eingerichtet ist, die verarbeiteten Signale von der Vielzahl von Sensoren zu aggregieren und die Kommunikationsvorrichtung dazu eingerichtet ist, die aggregierten Signale zu senden. Die Aggregationsvorrichtung kann ferner dazu eingerichtet ist, die von der Vielzahl von Sensoren empfangenen Signale zu aggregieren und eine Kommunikationsvorrichtung umfassen, die dazu eingerichtet ist, die aggregierten Signale zu senden. Die Aggregationsvorrichtung kann in dem Sensor oder in der Verarbeitungsvorrichtung angeordnet sein. Entsprechend kann die Kommunikationsvorrichtung in dem Sensor oder in der Verarbeitungsvorrichtung angeordnet sein. Bei Anordnung der Aggregationsvorrichtung und der Kommunikationsvorrichtung in der Verarbeitungsvorrichtung sendet die Kommunikationsvorrichtung die aggregierten Signale an eine zentrale Einheit. Bei der zentralen Einheit kann es sich beispielsweise um ein Cloud-Plattform handeln.
Die Kommunikationsvorrichtung kann auch dazu eingerichtet sein, mit SCADA-Systemen (Supervisory Control And Data Acquisition) zu kommunizieren, entweder über intelligente elektronische Geräte (IEDs) oder direkt mit Remote-Telemetrie-Einheiten (RTUs) unter Verwendung des standardmäßigen IEC 61850 Client-Server-Protokolls (z. B. XMPP Open-Source-Protokoll auf der Grundlage von IEC 61850 oder IEC 61850 MMS-Protokoll).
Die Verarbeitungsvorrichtung kann auch dazu eingerichtet sein, die empfangenen Signale zur gleichen Zeit zu verarbeiten.
Die Vorrichtung kann ferner einen Temperaturstabilisator umfassen, der dazu eingerichtet ist, während dem Senden und Empfangen der elektromagnetischen Signale die Temperatur des Öls konstant zu halten. Dadurch kann die Bestimmung der Ölqualität des Öltransformators weiter verbessert werden.
Die Vorrichtung kann des Weiteren eine automatisierte und steuerbare Kalibriervorrichtung umfassen, die dazu eingerichtet ist, Unregelmäßigkeiten in den empfangenen elektromagnetischen Signalen zu entfernen. Dadurch kann die Bestimmung der Ölqualität des Öltransformators ebenfalls weiter verbessert werden.
Die Vorrichtung kann ferner eine Antenne umfassen, die dazu eingerichtet ist, die von dem Sensor erzeugten elektromagnetischen Signale in das Öl zu senden und die reflektierten und/oder propagierten elektromagnetischen Signale zu empfangen, wobei die Antenne einen komplementären Spaltring-Resonator, planare resonanzbasierte Sensorelektroden oder Elektroden/Sonden, die so konstruiert sind, dass sie parasitäre Effekte und Doppelschichteffekte des Öl optimieren, umfasst. Die Antenne ist elektrisch mit dem Sensor verbunden. Um Messungenauigkeiten zu vermeiden kann die Antenne direkt an dem Ölausdehnungsgefäß angeordnet bzw. angebracht sein. Der Sensor kann entfernt von dem Ölausdehnungsgefäß, beispielsweise mehr als 1m entfernt, angeordnet sein. So können die Antenne und der Sensor über Kabel oder über Funkschnittstellen (beispielsweise über W-LAN oder Bluetooth) miteinander verbunden sein. Bei der Antenne kann es sich um eine Sendeantenne und eine Empfangsantenne, eine integrierte Sende- und Empfangsantenne, oder um zwei integrierte Sende- und Empfangsantennen handeln. Insbesondere kann/können die Antenne(n) als Vivaldi-Antennen ausgebildet sein. Vivaldi-Antenne können aufgrund ihrer großen Bandbreite, geringen Kreuzpolarisation und konstanten Gruppenlaufzeit vorteilhaft eingesetzt werden. Die Antenne(n) kann/können auch als Ultrabreitband-(UWB)-Antenne(n), Spiralantennen oder andere Antennenarten ausgebildet sein. Die Antenne und der Sensor können auch als eine Einheit oder ein Modul, beispielsweise in einem Gehäuse, ausgebildet sein. Der Sensor kann ferner eine Kommunikationsschnittstelle zum Kommunizieren mit einem Cloud-Rechner umfassen. Der Sensor kann auch gemäß einer mechanischen Ausführung nachgerüstet werden, die mit den Ventilen des Öltransformators kompatibel ist.
Zum Anbringen der Antenne, einer Zelle und Mitteln zum Befördern von Öl aus dem Öltransformator in die Zelle kann eine Befestigungsvorrichtung vorgesehen sein, welche ein lösbares Anbringen der Antenne, der Zelle und den Mitteln zum Befördern von Öl aus dem Öltransformator in die Zelle an bzw. in dem Öltransformator ermöglicht. Andere Befestigungsformen, wie Schrauben oder eine magnetische Befestigung sind auch denkbar.
Je umfangreicher die Probendaten sind, desto besser ist die Analyse. Daher kann die Vorrichtung an verschiedenen Orten eines Öltransformators angebracht werden (oberes Ventil, unteres Ventil, Ablassventil, Heizkörperventil, Öffnungen am Ölausdehnungsgefäß), um verschiedene Messergebnisse zu erhalten.
Eine Platzierung der Sensoren an verschiedenen Stellen (oben, unten, am Abfluss, am Heizkörperventil) ist für die Gesamtanalyse von Vorteil, z. B. bietet der Vergleich der unteren Öltemperatur mit der oberen Öltemperatur eine gute Methode zur Überprüfung, ob die Isolierflüssigkeit ordnungsgemäß zirkuliert. Eine mangelnde Zirkulation führt zu einer beschleunigten Verschlechterung des Transformatorisoliersystems.
Die Verarbeitungsvorrichtung kann ferner dazu eingerichtet sein, basierend auf der bestimmten Ölqualität Lebensdauervorhersagen zu Bauteilen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu treffen, Anomalien der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu bestimmen, Vorhersagen zu Transformatorperformance und Kapazitätserkennungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu treffen, aktives Lastmanagement basierend auf einer Transformatorkapazität der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung auszuführen und/oder Transformator-Empfehlungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung aus einer Vielzahl von Öltransformatoren zu treffen. Ferner können Empfehlungen für Öltransformatoren auf der Grundlage historischer Umwelt-, geografischer und Transformatorleistungsdaten in Bezug auf die Ölqualität getroffen werden.
Die Vorrichtung kann ferner eine Cloud-Plattform umfassen, die dazu eingerichtet ist, basierend auf der bestimmten Ölqualität Lebensdauervorhersagen zu Bauteilen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu treffen, Anomalien der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu bestimmen, Vorhersagen zu Transformatorperformance und Kapazitätserkennungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung zu treffen, aktives Lastmanagement basierend auf einer Transformatorkapazität der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung auszuführen und/oder Transformator-Empfehlungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung aus einer Vielzahl von Öltransformatoren zu treffen. Ferner können Empfehlungen für Öltransformatoren auf der Grundlage historischer Umwelt-, geografischer und Transformatorleistungsdaten in Bezug auf die Ölqualität getroffen werden.
Die eingangs gestellte Aufgabe wird ferner durch ein System gelöst, das eine oder eine Vielzahl von ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtungen oder Übertragungsvorrichtungen und die vorstehend beschriebene Vorrichtung für jede ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung umfasst.
Die eingangs gestellte Aufgabe wird des Weiteren durch ein Verfahren zum Bestimmen einer Ölqualität einer ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung mit einer vorstehend beschriebenen Vorrichtung gelöst, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: Anbringen einer Vielzahl von Sensoren der Vorrichtung an oder in verschiedenen Öffnungen und/oder Ventilen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung und Senden, durch die Vielzahl von Sensoren, der elektromagnetischen Signale in das Öl in der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung. Die aggregierten Signale können anschließend an eine zentrale Einheit, wie beispielsweise eine Cloud-Plattform, zur Datenanalyse gesendet werden.
Eine Entnahme von Ölproben an verschiedenen Stellen eines Öltransformators (z. B. oberes Ventil, unteres Ventil, Ventile in der Nähe von Heizkörpern, Entlüftungsöffnungen oder Ventile am Ölausdehnungsgefäß) verbessert die die Gesamtergebnisse des Ölqualitätsbewertungsverfahrens.
Im Laufe der Zeit verschlechtern sich die chemischen und physikalischen Eigenschaften des Öls, und es gibt Zusammenhänge zwischen den physikalischen und chemischen Eigenschaften des Öls und der Leistung des Öltransformators. Beispielsweise steht die Grenzflächenspannung, IFT, (physikalische Eigenschaft) in umgekehrter Beziehung zur Betriebszeit des Öltransformators, während der Säuregehalt (chemische Eigenschaft) in direkter Beziehung zur Betriebszeit des Öltransformators steht, wobei der Feuchtigkeitsgehalt im Öl (chemische Eigenschaft) eine sehr starke umgekehrte Beziehung zur Durchschlagsspannung von Transformatorenöl hat.
Die Ableitung der chemischen und physikalischen Eigenschaften des Öls in Echtzeit mit den Ergebnissen der elektrochemischen Impedanzspektroskopie, und ihre Verknüpfung mit der Leistung des Transformators helfen bei der qualitativen und quantitativen Überwachung und Wartung des Öls in Echtzeit.
Die oben beschriebenen Aspekte und Varianten können kombiniert werden, ohne dass dies explizit beschrieben ist. Jede der beschriebenen Ausgestaltungsvarianten ist somit optional zu jeder Ausgestaltungsvariante oder Kombinationen davon zu sehen. Die vorliegende Offenbarung ist somit nicht auf die einzelnen Ausgestaltungen und Varianten in der beschriebenen Reihenfolge oder einer bestimmten Kombination der Aspekte und Ausgestaltungsvarianten beschränkt.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Weitere Vorteile, Einzelheiten und Merkmale der hier beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen und den Figuren.

1 zeigt eine schematische Darstellung eines ersten Ausführungsbeispiels eines Öltransformators mit einem Ölausdehnungsgefäß;
2 zeigt eine schematische Darstellung des Ölausdehnungsgefäßes der 1 mit einer Vorrichtung zum Bestimmen der Ölqualität;
3 zeigt eine schematische Darstellung eines zweiten Ausführungsbeispiels eines Öltransformators mit Vorrichtungen zum Bestimmen der Ölqualität; und
4 zeigt eine schematische Darstellung eines dritten Ausführungsbeispiels eines Systems für eine Vielzahl von Öltransformatoren.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Öltransformators mit einem Ölausdehnungsgefäß. Der Öltransformator 10 umfasst einen Transformatorkessel 12 und ein Ölausdehnungsgefäß 20. Ein Strömungskanal 30 verbindet den Transformatorkessel 12 mit einer ersten Öffnung 22 in dem Ölausdehnungsgefäß 20. Die erste Öffnung 22 ist an einem unteren Ende des Ölausdehnungsgefäßes 20 angeordnet. Der Transformatorkessel 12 umfasst eine entsprechende Öffnung. In dem Transformatorkessel 12 ist der Transformator 15 auf Standklötzen 60 in einem Ölbad 40 gelagert. Das Ölausdehnungsgefäß 20 ist in der 1 beispielhaft oberhalb des Transformatorkessels 12 in einer zylindrischen Form dargestellt. Andere Formen (z.B. Quader, Würfel oder Prisma) und Anordnungen (auf gleicher Höhe wie der Transformatorkessel 12, weiter oberhalb, etc.) des Ölausdehnungsgefäßes 20 sind denkbar.
In dem Strömungskanal 30 und dem Gehäuse 26 des Ölausdehnungsgefäßes 20 befindet sich Öl 40. Das Ölausdehnungsgefäß 20 dient zur Aufnahme von Öl aufgrund einer thermischen Ausdehnung des Öls bei Temperaturschwankungen im Transformator 15, hervorgerufen durch Laständerungen oder Änderungen der Umgebungstemperatur. Wie durch die Oberfläche 42 des Öls in dem Ölausdehnungsgefäß 20 angedeutet, ändert sich entsprechend der Ölstand in dem Ölausdehnungsgefäß 20. Das in dem Ölausdehnungsgefäß 20 befindliche Öl komprimiert in Abhängigkeit von dem Ölstand in dem Ölausdehnungsgefäß 20 eine Membran 28, welche bei fallendem Ölstand 42 wieder dekomprimiert wird. An einem oberen Ende des Ölausdehnungsgefäßes 20 ist in einer zweiten Öffnung 24 ein Überdruckventil 50 zum Auslassen von überschüssigem Gas vorgesehen. Des Weiteren umfasst der Öltransformator eine Ölstandmessvorrichtung 25 zum Messen des Ölstands 42 in dem Ölausdehnungsgefäß 20. Der Übersichtlichkeit halber sind weitere Komponenten des Öltransformators, wie beispielsweise der Transformatorkern, die Spulen und ein Buchholz-Schutzrelais, in der schematischen Darstellung der 1 nicht gezeigt. Alternativ zu der Ausführungsform des Ölausdehnungsgefäßes 20 mit der Membran 28 kann auch ein Ölausdehnungsgefäß vom Typ Atmoseal oder einem anderen Typ vorgesehen sein.
Die 2 zeigt eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Ölausdehnungsgefäßes mit einer Vorrichtung zum Bestimmen der Ölqualität. Bei dem Ölausdehnungsgefäß 20 handelt es sich um das in der 1 gezeigte Ölausdehnungsgefäß 20, wobei gleiche Bezugszeichen der 1 und 2 die gleichen Elemente betreffen.
Die in der 2 gezeigte Anordnung umfasst eine Zelle 55 zum Aufnehmen von Öl 40 aus dem Ölausdehnungsgefäß 20, Mittel 57, 58 zum Befördern von Öl 40 aus dem Ölausdehnungsgefäß 20 in die Zelle 55, eine Antenne 85 zum Beaufschlagen des Öls 40 in der Zelle 55 mit einem elektromagnetischen Signal, einen mit der Antenne 85 elektrisch verbundenen Sensor 70 zum Messen einer Ölqualität des Öltransformators 10 und eine Verarbeitungsvorrichtung 90.
Die Mittel 57, 58 zum Befördern von Öl 40 aus dem Ölausdehnungsgefäß 20 in die Zelle 55 umfassen einen zumindest teilweise in dem Ölausdehnungsgefäß 20 angeordneten Schlauch 57 mit einem ersten Ende, das in das Öl 40 in dem Ölausdehnungsgefäß 20 reicht, und einem zweiten Ende, das mit der Zelle 55 verbunden ist, und eine Pumpe 58 zum Pumpen des Öls 40 aus dem Ölausdehnungsgefäß 20 in die Zelle 55. Der Schlauch 57 erstreckt sich durch die Öffnung 24, wobei die Zelle 55 außerhalb des Ölausdehnungsgefäßes 20 an der Öffnung 24 angeordnet ist. Bei der Öffnung kann es sich auch um eine Entlüftungsöffnung am Ölausdehnungsgefäß 20 handeln.
In der 2 ist ein Mindestölstand 42 in dem Ölausdehnungsgefäß 20 eingezeichnet, wobei der Schlauch 57 derart ausgebildet ist, dass das erste Ende des Schlauchs 57 immer unterhalb des Mindestölstandes 42 reicht.
Die Pumpe 58 pumpt Öl 40 aus dem Ölausdehnungsgefäß 20 in die Zelle 55. Es ist ferner denkbar, dass die Pumpe 58 das Öl 40 durch die Zelle 55 pumpt, d.h., das Öl 40 wieder in das Ölausdehnungsgefäß 20 zurückgeführt wird. Die Pumpe 58 ist als elektrische Pumpe ausgebildet und elektrisch mit der Antenne 85 verbunden. Die Pumpe 58 ist in der Nähe der Antenne 85 angeordnet.
Gemäß einer alternativen Ausführungsform (nicht gezeigt) ist die Zelle 55 in dem Ölausdehnungsgefäß 20, insbesondere oberhalb eines maximalen Ölfüllstandes des Ölausdehnungsgefäßes 20 angeordnet.
Die Antenne 85 ist an einer Außenwand der Zelle 55 angebracht und elektrisch mit dem Sensor 70 verbunden.
Gegenüber der Unterseite 21 des Ölausdehnungsgefäßes 20 befindet sich an einem oberen Abschluss des Ölausdehnungsgefäßes 20 die Öffnung 24, die mit einem Überdruckventil 50 verschlossen ist. Oberhalb der Öffnung 24 ist die Antenne 85 angeordnet, die mit dem Sensor 70 elektrisch verbunden ist.
Der Sensor 70 umfasst einen Basisband-Sender 71, einen Basisband-Empfänger 72 und ein digitales Backend 73, und ist elektrisch über ein Kabel mit der Verarbeitungsvorrichtung 90 verbunden. Der Basisband-Sender 71 erzeugt gepulste Anregungssignale für die Antenne 85, wobei reflektierte/propagierte Signale an den Basisband-Empfänger 72 weitergeleitet werden. Das digitale Backend 73 umfasst außerdem Halbleiterspeichereinheiten, Random-Access-Memory (RAM)-Einheiten und Trusted Platform Modules (TPM), die notwendige Sicherheits- und Kryptografieanforderungen erfüllen. TPM-Module helfen auch bei der Sicherung von Hardware mit integrierten kryptografischen Schlüsseln und bieten Mechanismen zur Benutzerauthentifizierung und -autorisierung. Darüber hinaus werden TPM-Module zum Signieren der Sensor-Rohdaten verwendet, um die Daten authentisch zu machen und sie in Blockchain-Technologien einzuspeisen. Das digitale Backend 73 steuert das Senden und Empfangen der Signale durch den Basisband-Sender 71 und den Basisband-Empfänger 72. Dabei ist der Sensor 70 dazu eingerichtet, über die Antenne 85 gepulste Signale mit einer Frequenz von 1 Hz bis 3000 GHz zu Senden und zu Empfangen. Vorzugsweise arbeitet das System im Ultrabreitbandbereich, so dass der Sensor 70 das Signal im breiten Frequenzbereich von 0,1 GHz bis 6,0 GHz analysieren kann und die Antenne 85 Signale im Bereich von 300 MHz bis 300 GHz sendet und empfängt. Der Sensor 70 sendet und empfängt über die Antenne 85 Messsignale, mit deren Hilfe die Qualität des Öls in dem Ölausdehnungsgefäß 20 bestimmt werden kann. Die Antenne 85 ist ein komplementärer Spaltring-Resonator oder eine planare resonanzbasierte Sensorelektrode. Andere Arten von Elektroden/Sonden, die so konstruiert sind, dass sie parasitäre Effekte und Doppelschichteffekte mit dem Öl optimieren, können auch verwendet werden. Ferner umfasst der Sensor 70 eine Kommunikationsvorrichtung 79 zur Kommunikation mit der Verarbeitungsvorrichtung 90. Die Kommunikationsvorrichtung 79 kann drahtlose (zum Beispiel LTE-M- oder NB-IoT-Mobilfunkverbindungs SoC-Module, WiFi-, BLE- oder NFC-Schnittstellen) und/oder drahtgebundene Schnittstellen (zum Beispiel I2C, SPI, UART, ADC, PWM, HDMI, VGA, ETHERNET-Schnittstelle) umfassen.
Die im Basisband-Sender 71 des Sensors 70 erzeugten Signale können mit Hilfe von kostengünstigen Halbleiter-Flipflops und Schieberegistern erzeugt werden. Je nach Detailgenauigkeit und Auflösung der Ölanalyse kann die Frequenz des Eingangssignals entsprechend variiert werden, indem die Konfigurationen der Flipflops und Schieberegister variiert werden.
Bei der Verarbeitungsvorrichtung 90 handelt es sich um einen Laptop-Computer oder jede andere Art von Computer, der dazu eingerichtet ist, die von dem Sensor 70 gemessenen Messwerte zu verarbeiten und zu visualisieren. Die Verarbeitungsvorrichtung 90 kann auch Mikrocontroller-Einheiten, grafischen Verarbeitungseinheiten (GPU) und/oder Zentralprozessoreinheiten (CPU) bzw. Neuronale Verarbeitungseinheiten (NPU) umfassen, um notwendigen Berechnungen für die Ausführung des Maschinenlernens mit dem Maschinenlernmodul 95 auszuführen. Insbesondere ist die Verarbeitungsvorrichtung 90 dazu eingerichtet, basierend auf den von dem Sensor 70 gemessenen Messwerten Werte betreffend Farbe, Wassergehalt und/oder Säuregehalt des Öls zu berechnen. Die Verarbeitungsvorrichtung 90 kann auch andere vorstehend hinsichtlich der physikalischen Eigenschaft und der chemischen Eigenschaft genannte Werte berechnen. Beispielsweise kann eine schnelle Fourier-Transformation auf die Messdaten angewendet werden.
Der Öltransformator umfasst ferner einen Temperatur-, Gas- und/oder Vibrationssensor 65. Der Temperatur-, Gas- und/oder Vibrationssensor 65 ist in dem Ölausdehnungsgefäß 20 angeordnet. Der Temperatur-, Gas- und/oder Vibrationssensor 65 kann auch außerhalb oder an der Verbindungsschnittstelle der Öffnung 24 vorgesehen sein. Der Temperatur-, Gas- und/oder Vibrationssensor 65 ist dazu eingerichtet, Messdaten an den Sensor 70 und/oder an die Verarbeitungsvorrichtung 90 zu senden. Dazu kann der Temperatur-, Gas- und/oder Vibrationssensor 65 eine Kommunikationsschnittstelle umfassen, die eine Kommunikation mit dem Sensor 70 und/oder der Verarbeitungsvorrichtung 90 ermöglicht. Die Kommunikationsschnittstelle kann bei der Öffnung 24 angeordnet sein und beispielsweise eine kabelgebundene Verbindung zu dem Sensor 70 bereitstellen. Ist der Temperatur-, Gas- und/oder Vibrationssensor 65 als Gassensor ausgebildet, so kann er dazu eingerichtet sein, Abnormalitäten des von dem Öltransformator erzeugten Gases zu erkennen. Der Sensor kann auch zusätzliche Sensor- und Elektronikkomponenten umfassen, die einen regulären Betrieb und einen Zustand des Öltransformators überwachen.
Für ein präzise Bestimmung des Ölqualität des Öls in dem Öltransformator 10 ist die Verarbeitungsvorrichtung 90 dazu eingerichtet ist, die von dem Sensor empfangenen elektromagnetischen Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit ersten und zweiten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen. Dabei sind die ersten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer physikalischen Eigenschaft von Öl klassifiziert, und die zweiten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer chemischen Eigenschaft von Öl klassifiziert. Die physikalische Eigenschaft ist eine von Viskosität, Flammpunkt, Grenzflächenspannung, Farbe und Dichte, und die Klassifizierung hinsichtlich der physikalischen Eigenschaft von Öl betrifft eine Ölqualität. Die chemische Eigenschaft ist eine von Säuregehalt, chemische Zusammensetzung, insbesondere Änderungen der chemischen Zusammensetzung, die durch eine Beteiligung von gelösten Gasen entstehen, Feuchtigkeit und Einfluss von Papier-Polymerisation, und die Klassifizierung hinsichtlich der chemischen Eigenschaft von Öl betrifft eine Ölqualität. Basierend auf den Vergleichen bestimmt die Verarbeitungsvorrichtung 90 die Ölqualität des Öls 40 in dem Öltransformator 10.
Der Vergleich zwischen den Signalen und dem empfangenen Signal kann mit Hilfe eines Maschinenlernmodells durchgeführt werden, wobei das Modell anhand der vorgegebenen Signale trainiert wurde, um Gewichte und Parameter zu finden. Das Maschinenlernmodell sagt dann die chemische oder physikalische Eigenschaft des Öls voraus und liefert entweder einen Wert oder eine Wahrscheinlichkeitsverteilung. Die Verarbeitung des Maschinenlernmodells kann in dem Maschinenlernmodul 95, in dem Verarbeitungsgerät 90 oder in der Cloud-Plattform 200 (vgl. 4) erfolgen. Die beschriebene maschinelle Lernmethode löst auch das inverse Problem, indem sie die physikalischen und chemischen Faktoren bestimmt, die den Gesamtzustand des Öltransformators beeinflussen.
Die Vergleiche können von separaten Maschinenlernmodellen durchgeführt werden, beispielsweise eines für die ersten Signale zur Vorhersage der Farbe und eines für das zweite Signal zur Vorhersage des Feuchtigkeitsgehalts. Alternativ kann das Maschinenlernmodell Vorhersagen für eine oder mehrere chemische und physikalische Eigenschaften durch einen einzigen Berechnungsprozess erstellen.
Beispielsweise sind die ersten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer Farbe von Öl klassifiziert. So kann berücksichtigt werden, dass sich bei einer Farbverdunkelung des Öls von blassgelb zu gelb, zu hellgelb, zu bernsteinfarben, zu braun, zu dunkelbraun und zu schwarz die Ölqualität sukzessive verschlechtert. Beispielsweise sind die zweiten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer Feuchtigkeit von Öl klassifiziert.
Die Verarbeitungsvorrichtung 90 ist an der Vorverarbeitung der Daten beteiligt, d. h. am Prozess einer Übersetzung/Ableitung des elektromagnetischen Signals in einen physikalischen Wert (z. B. Umrechnung der Fourier-Transformationsausgabe des empfangenen elektromagnetischen Signals in den Feuchtigkeitsgehalt des Öls), und am Ausschluss unerwünschter Datenpakete aus dem Originalsignal.
Für die in der Verarbeitungsvorrichtung ausgeführten Vergleiche können Amplitudenwerte (z.B. in der Einheit dB) über der Zeit (z.B. in der Einheit ms) mit vorgegebenen und klassifizierten Amplitudenwerten (z.B. in der Einheit dB) über der Zeit (z.B. in der Einheit ms) verglichen werden. Des Weiteren kann ein mit Hilfe einer schnellen Fourier-Transformation berechnetes Leistungsspektrum verwendet werden, d.h. Amplitudenwerte (z.B. in der Einheit dB) über der Frequenz (z.B. in der Einheit GHz) mit vorgegebenen und klassifizierten Amplitudenwerten in (z.B. in der Einheit dB) über der Frequenz (z.B. in der Einheit GHz) verglichen werden. Die Vergleiche können mit Hilfe von Korrelationen (digitaler Signalverarbeitung) oder jede Art von Ausgabe in verschiedenen Maßstäben (z. B. logarithmische Skala) und oder verschiedene grafische Darstellungen (z. B. Nyquist-Plot, Bode-Plot usw.), um Änderungen des Phasenwinkels und der Amplitude zu vergleichen, erfolgen.
Optional kann die Verarbeitungsvorrichtung 90 dazu eingerichtet sein, die empfangenen Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit dritten und vierten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen. Die dritten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich sind hinsichtlich einer physikalischen Eigenschaft von Öl klassifiziert, die sich von der klassifizierten physikalischen Eigenschaft von Öl der ersten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich unterscheidet, und die vierten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich sind hinsichtlich einer chemischen Eigenschaft von Öl klassifiziert, die sich von der klassifizierten chemischen Eigenschaft von Öl der zweiten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich unterscheidet. Wie bei den ersten Signalen kann es sich bei den dritten Signalen bei der physikalischen Eigenschaft um eine von Viskosität, Flammpunkt, Grenzflächenspannung, Farbe und Dichte handeln, und die Klassifizierung hinsichtlich der physikalischen Eigenschaft von Öl betrifft eine Ölqualität. Entsprechend kann es sich bei den vierten Signalen wie bei den zweiten Signalen bei der chemischen Eigenschaft um eine von Säuregehalt, chemische Zusammensetzung, insbesondere Änderungen der chemischen Zusammensetzung, die durch eine Beteiligung von gelösten Gasen entstehen, Feuchtigkeit und Einfluss von Papier-Polymerisation handeln, und die Klassifizierung hinsichtlich der chemischen Eigenschaft von Öl betrifft eine Ölqualität.
Auch hier kann der Vergleich zwischen dem dritten und vierten Signal und dem empfangenen Signal mit Hilfe eines Maschinenlernmodells durchgeführt werden, wobei das Modell anhand der vorbestimmten Signale trainiert wurde, um optimale Gewichte und Parameter des Modells zu finden. Das Maschinenlernmodell wird dann die chemische und/oder physikalische Eigenschaft des Öls vorhersagen und entweder einen Wert oder eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zurückgeben.
Beispielsweise sind die dritten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer Viskosität von Öl klassifiziert, und die vierten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich sind hinsichtlich eines Säuregehaltes von Öl klassifiziert.
Die Verarbeitungsvorrichtung 90 ist ferner dazu eingerichtet ist, basierend auf den gesendeten und empfangen Signalen eine Impedanz, einen Leitwert, eine Admittanz und/oder eine Suszeptanz im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu bestimmen, und die Impedanz, den Leitwert, die Admittanz und/oder die Suszeptanz im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit den ersten und zweiten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen. Zusätzlich kann die Verarbeitungsvorrichtung 90 die Impedanz, den Leitwert, die Admittanz und/oder die Suszeptanz im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit den dritten und vierten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich vergleichen. Die vorstehend genannten Werte können auch auf jegliche kombiniert und miteinander verglichen werden.
Die Verarbeitungsvorrichtung 90 ist ferner in der Lage, historische Daten, die von der Vorrichtung und/oder anderen installierten ähnlichen Vorrichtungen aufgezeichnet wurden, zu analysieren. In der Cloud gespeicherte, aufgezeichnete Daten können verwendet werden, um Muster und Strukturen in den Daten in Form eines nicht überwachten Maschinenlernmoduls zu finden. Das Training des Maschinenlernmoduls findet in der Verarbeitungsvorrichtung 90 oder einem anderen Laptop/Computer statt, der mit der Cloud verbunden ist.
Die in den Daten gefundenen Muster und Strukturen werden zur qualitativen und quantitativen Überwachung des Öltransformators 10 verwendet und können in Anwendungen wie der Lebensdauervorhersage des Öltransformators, der Vorhersage der Transformatorleistung und der Kapazitätserkennung auf der Grundlage der Ölqualität, dem aktiven Lastmanagement auf der Grundlage der Transformatorenkapazität und den Transformatorempfehlungen weiterverwendet werden. Die Berechnungen der Muster und der Struktur finden in der Verarbeitungsvorrichtung 90 oder in der Cloud-Plattform 200 (siehe 4) statt.
Wie aus der 2 ersichtlich ist umfasst die Verarbeitungsvorrichtung 90 ferner ein Maschinenlernmodul 95, das dazu eingerichtet ist, basierend auf den Klassifizierungen der ersten, zweiten, dritten und/oder vierten Signale die Vergleiche an der Verarbeitungsvorrichtung 90 zu optimieren. Bei den ersten, zweiten, dritten und/oder vierten Signalen kann es sich insbesondere um vorgegebene Signale handeln.
Der Vergleich zwischen den vorgegebenen Signalen und dem empfangenen Signal kann mit Hilfe eines Maschinenlernmodells durchgeführt werden, wobei das Modell anhand der vorgegebenen Signale trainiert wurde, um Gewichte und Parameter zu finden. Das Maschinenlernmodell sagt dann die chemische oder physikalische Eigenschaft des Öls voraus und liefert entweder einen Wert oder eine Wahrscheinlichkeitsverteilung. Die Verarbeitung des Maschinenlernmodells kann in dem Maschinenlernmodul 95, in der Verarbeitungsvorrichtung 90 oder in der Cloud-Plattform 200 (siehe 4) erfolgen.
Die in der 2 gezeigte Vorrichtung umfasst des Weiteren einen Temperaturstabilisator 75, der dazu eingerichtet ist, die Temperatur des entnommenen Öls des Öltransformators 10 konstant zu halten.
In dem Sensor ist eine automatische Kalibriervorrichtung 77 vorgesehen, die dazu eingerichtet ist, Unregelmäßigkeiten, Rauschen und/oder Abschwächungen in den empfangenen elektromagnetischen Signalen zu entfernen. Die automatische Kalibriervorrichtung 77 kann auch in der Verarbeitungsvorrichtung 90 vorgesehen sein.
Die 3 zeigt eine schematische Darstellung eines zweiten Ausführungsbeispiels eines Öltransformators mit einer Vorrichtung zum Bestimmen der Ölqualität. Bei dem Öltransformator kann es sich um den in den 1 und 2 gezeigten Öltransformator 10 oder einen anderen Öltransformator (wie zum Beispiel einen hermetisch abgedichteten oder beliebig luftdurchlässigen Öltransformator, der in Verteilungs- und Übertragungsnetzen eingesetzt wird) handeln. Gleiche Bezugszeichen betreffen die gleichen Elemente, so dass auf eine erneute Erläuterung verzichtet wird.
Der Öltransformator umfasst eine Vielzahl von Öffnungen. In jeder der Öffnungen befindet sich ein Sensor 70. Jeder Sensor 70 sendet die empfangenen elektromagnetischen Signale an eine Aggregationsvorrichtung 80, welche die Signale aggregiert. Die Aggregationsvorrichtung 80 umfasst eine Kommunikationsvorrichtung 79. Die Kommunikationsvorrichtung 79 sendet die aggregierten Signale an die Verarbeitungsvorrichtung 90 oder eine Cloud-Plattform (in 3 nicht gezeigt). Das Senden kann zur gleichen Zeit, insbesondere in Echtzeit, erfolgen.
Gemäß einer alternativen Ausführungsform wird nur ein Sensor 70 verwendet, und ein Sensor 70wird nacheinander in jede der Öffnungen des Öltransformators zur Messung der Ölqualität in dem Öltransformator gebracht. Die empfangenen elektromagnetischen Signale können in einer Speichervorrichtung in dem Sensor 70 zwischengespeichert und anschließend von der Aggregationsvorrichtung 80 aggregiert werden.
Zusammenfassend kann das Ausführungsbeispiel der 3 wie folgt beschrieben werden: Die Sensoren 70 des Öltransformators 10 sind mit der Aggregationsvorrichtung 80 über eine drahtlose oder drahtgebundene Kommunikationsverbindung verbunden. Die von den Sensoren 70 empfangenen Daten/Signale können mit Hilfe eines Maschinenlernmoduls, siehe beispielsweise das Maschinenlernmodul 95 in der 2, verarbeitet und dann an die Aggregationsvorrichtung 80 gesendet werden. Die Sensoren 70 können auch mit Hilfe der Kommunikationsvorrichtung 79 direkt oder über die Edge/fog Schicht mit einer Cloud-Plattform (in 3 nicht gezeigt, siehe aber die Cloud-Schicht mit der Cloud-Plattform 200 in der 4) kommunizieren. Die Kommunikationsvorrichtung 79 ist dazu eingerichtet, wie hinsichtlich der 2 beschrieben Kommunikationsvorrichtung 79 zu kommunizieren. Die Aggregationsvorrichtung 80 kommuniziert drahtlos mit einem Hypersicheren Gateway, das eine Edge- oder Fog-Schicht verwendet (in 3 nicht gezeigt, siehe aber die Edge- oder Fog-Schicht mit dem Hypersicheren Gateway 100 in der 4). Mit den in der Aggregationsvorrichtung 80 gesammelten Daten können Algorithmen zur Sensorfusion angewendet werden, um ein Echtzeitverhalten des Öltransformators zu untersuchen.
Die 4 zeigt eine schematische Darstellung eines dritten Ausführungsbeispiels eines Systems für eine Vielzahl von Öltransformatoren, wobei vier Öltransformatoren beispielhaft gezeigt sind. Bei den Öltransformatoren kann es sich jeweils um den in den 1 oder 3 gezeigten Öltransformator 10 oder einen anderen Öltransformator handeln, und bei dem Sensor 70 kann es sich jeweils um den in den 2 oder 3 gezeigten Sensor 70 oder einen anderen Sensor handeln. Bei der Aggregationsvorrichtung 80 kann es sich um die in der 3 gezeigte Aggregationsvorrichtung handeln. Gleiche Bezugszeichen betreffen die gleichen Elemente, so dass auf eine erneute Erläuterung verzichtet wird.
Die Öltransformatoren 10 sind Bestandteil eines elektrischen Energieversorgungsnetzes (in 4 nicht gezeigt). Die Sensoren 70 sind dazu eingerichtet, die empfangen bzw. die aggregierten empfangenen Daten, über eine Edge- oder Fog-Schicht, die ein Hypersicheres Gateway 100 verwendet, an eine Cloud-Plattform 200 in der Cloud-Schicht zu senden. Dort werden die empfangenen Daten anschließend verarbeitet.
Eine Verarbeitungsvorrichtung 90 (in 4 nicht gezeigt) kann sowohl in jedem Sensor 70 als auch in jeder Aggregationsvorrichtung 80 vorgesehen sein. Die Aggregationsvorrichtung 80 ist Teil der Internet of Things (IoT) Schicht und kommuniziert drahtlos mit der Edge/fog Schicht. Die Cloud-Schicht führt verschiedene Anwendungen aus, wie basierend auf der bestimmten Ölqualität Lebensdauervorhersagen zu Bauteilen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu treffen, Anomalien der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu bestimmen, Vorhersagen zu Transformatorperformance und Kapazitätserkennungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu treffen, aktives Lastmanagement basierend auf einer Transformatorkapazität der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) auszuführen und/oder Transformator-Empfehlungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) aus einer Vielzahl von Transformatoren zu treffen.
Das hochsichere Gateway 100 ist für die sichere Kommunikation zwischen der Cloud-Schicht und der Vielzahl von Sensoren 70 bzw. der Vielzahl von Aggregationsvorrichtungen 80 in der IoT-Schicht vorgesehen. Daher wird eine mehrschichtige Architektur in Betracht gezogen, die eine IoT-, eine Edge/Fog- und eine Cloud-Schicht umfasst, um eine dezentrale Datenverarbeitungsstruktur zu beschreiben, die sich zwischen der Cloud und den Geräten befindet, die Daten erzeugen. Diese flexible Architektur ermöglicht es den Benutzern, Ressourcen, einschließlich Anwendungen und der von ihnen erzeugten Daten, an logischen Orten zu platzieren, um die Leistung zu verbessern. Zu diesem Zweck befinden sich die Sensoren 70 in der IoT-Schicht, das hypersichere Gateway 100 in der Edge/Fog-Schicht und die Messdatenverarbeitung erfolgt in der Cloud-Schicht 200.
Die Sensoren 70 fungieren in der IoT-Schicht als IoT-Bewusstseinsschicht in einem intelligenten Netz. Die Edge/Fog-Schicht ermöglicht eine sichere Kommunikation zwischen der IoT-Schicht und der Cloud-Schicht. Zu diesem Zweck ist die Edge/Fog-Schicht so eingerichtet, dass sie eine Autorisierung, eine doppelte Zertifikatsauthentifizierung und eine Datenvorverarbeitung zur Erkennung von Anomalien durchführt. Darüber hinaus wird eine hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit eines Netz-/Transformatorüberwachungsverfahrens gewährleistet. Darüber hinaus ist es möglich, eine doppelte Virtualisierung durchzuführen, da diese Schicht durch die Virtualisierungstechnik befähigt wird, von verbundenen Umgebungen zu einer anderen zu migrieren und eine Kaskadierung fehlerhafter Daten durch das System zu vermeiden. Dies geschieht durch die Migration von Funktionen und Daten von dedizierter Hardware, die gefährdet ist, auf eine andere Hardware. Die Cloud-Schicht wird verwendet, um Anwendungen für die Überwachung, die Analyse historischer Daten, auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendungen und Visualisierungen bereitzustellen.
Für den Aufbau einer sicheren Netzwerkkommunikation können für den Datentransport von der physikalischen IoT-Schicht zur Edge-Schicht entweder Transmission Control Protocol (TCP)- und/oder User Datagram Protocol (UDP)-basierte Protokolle verwendet werden und von der Edge-Schicht zur Cloud-Schicht kann jedes TCP- und/oder Internet Protocol (IP)-basierte Kommunikationsprotokoll verwendet werden.
Ein Modul für künstliche Intelligenz (AI), z. B. das Maschinenlernmodul 95, kann außerdem in jedem der Sensoren 70 vorhanden sein, das zur Optimierung der in der Aggregationsvorrichtung 80 gespeicherten Daten verwendet werden kann. Außerdem können KI- und maschinelle Lernfunktionen für andere Einheiten bereitgestellt werden.
Gemäß Weiterbildungen der in den 2 und 3 gezeigten Verarbeitungsvorrichtungen 90 können die jeweiligen Verarbeitungsvorrichtungen 90 dazu eingerichtet sein, basierend auf der bestimmten Ölqualität Lebensdauervorhersagen zu Bauteilen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu treffen, Anomalien der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu bestimmen, Vorhersagen zu Transformatorperformance und Kapazitätserkennungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu treffen, aktives Lastmanagement basierend auf einer Transformatorkapazität der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) auszuführen und/oder Transformator-Empfehlungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) aus einer Vielzahl von Transformatoren zu treffen.
Ein Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zum Bestimmen einer Ölqualität eines Öltransformators mit den in den 2 bis 4 gezeigten Vorrichtungen zum Bestimmen der Ölqualität umfasst die Verfahrensschritte: Anbringen einer Vielzahl von Sensoren 70 der Vorrichtung an oder in verschiedenen Öffnungen und/oder Ventilen des Öltransformators 10 und Senden durch die Vielzahl von Sensoren 70 der elektromagnetischen Signale in das Öl in den Öltransformatoren 10.
Somit werden eine Vorrichtung, ein System und ein Verfahren für Öltransformatoren bereitgestellt, mit deren Hilfe auf einfache und präzise Weise die Ölqualität in einem Öltransformator bestimmt werden kann. Wir vorstehend beschrieben könne die Ausführungsbeispiele der 1 bis 4 auch auf ölhaltige elektrischen Leistungsvorrichtungen oder Übertragungsvorrichtungen erweitert werden.
In den vorgestellten Beispielen sind unterschiedliche Merkmale und Funktionen der vorliegenden Offenbarung getrennt voneinander sowie in bestimmten Kombinationen beschrieben worden. Es versteht sich jedoch, dass viele dieser Merkmale und Funktionen, wo dies nicht explizit ausgeschlossen ist, miteinander frei kombinierbar sind.
So können sowohl Öltransformatoren mit Ölausdehnungsgefäß als auch Öltransformatoren ohne Ölausdehnungsgefäß zum Einsatz kommen. Die Vergleiche der empfangenen elektromagnetischen Signale mit den Signalen, die die Eigenschaften des Öls anzeigen, können in einem der Sensoren 70, in der Verarbeitungsvorrichtung 90, in einer zentralen Einheit, oder in einem Cloud-Server erfolgen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

DE 202008017356 U1 [0005]

Claims

Vorrichtung für eine ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10), umfassend einen Sensor (70), der dazu eingerichtet ist, eines oder mehrere elektromagnetische Signale mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 1 Hz bis 3000 GHz, insbesondere mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 300 MHz bis 300 GHz, zur gleichen Zeit in das Öl (40) in der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu senden und reflektierte und/oder propagierte elektromagnetische Signale zu empfangen, und eine Verarbeitungsvorrichtung (90), die dazu eingerichtet ist, die empfangenen Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit ersten und zweiten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen, wobei die ersten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer physikalischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind, die zweiten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer chemischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind und die Verarbeitungsvorrichtung (90) ferner dazu eingerichtet ist, basierend auf den Vergleichen eine Ölqualität des Öls (40) in der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu bestimmen.
Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei die physikalische Eigenschaft eine von Viskosität, Flammpunkt, Grenzflächenspannung, Farbe und Dichte ist, die Klassifizierung hinsichtlich der physikalischen Eigenschaft von Öl eine Ölqualität betrifft, die chemische Eigenschaft eine von Säuregehalt, chemische Zusammensetzung, insbesondere Änderungen der chemischen Zusammensetzung, die durch eine Beteiligung von gelösten Gasen entstehen, Feuchtigkeit und Einfluss von Papierpolymerisation ist und die Klassifizierung hinsichtlich der chemischen Eigenschaft von Öl eine Ölqualität betrifft.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Verarbeitungsvorrichtung (90) dazu eingerichtet ist, die empfangenen Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit dritten und vierten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen, wobei die dritten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer physikalischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind, die sich von der klassifizierten physikalischen Eigenschaft von Öl der ersten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich unterscheidet und die vierten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich hinsichtlich einer chemischen Eigenschaft von Öl klassifiziert sind, die sich von der klassifizierten chemischen Eigenschaft von Öl der zweiten Signale im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich unterscheidet.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Verarbeitungsvorrichtung (90) dazu eingerichtet ist, basierend auf den gesendeten und empfangen Signalen eine Impedanz, einen Leitwert, eine Admittanz, eine Suszeptanz und/oder Kombinationen davon im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu bestimmen und die Impedanz, den Leitwert, die Admittanz, die Suszeptanz und/oder die Kombinationen davon im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich mit den ersten und zweiten Signalen im Zeitbereich und/oder Frequenzbereich zu vergleichen.
Vorrichtung nach Anspruch 4, ferner umfassend Maschinenlernmodelle, die dazu eingerichtet sind, auf einem Maschinenlernmodul (95) verarbeitet zu werden und basierend auf der Impedanz, dem Leitwert, der Admittanz, der Suszeptanz und/oder den Kombinationen davon Werte betreffend die physikalische Eigenschaft und die chemische Eigenschaft des Öls zu bestimmen.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 4, ferner umfassend ein Maschinenlernmodul (95), das dazu eingerichtet ist, basierend auf den Klassifizierungen der ersten und der zweiten Signale die Vergleiche an der Verarbeitungsvorrichtung (90) zu optimieren, wobei das Maschinenlernmodul (95) die ersten und zweiten Signale als Trainingsdaten verwendet.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Sensor (70) dazu eingerichtet ist, die elektromagnetischen Signale an oder in verschiedenen Öffnungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu Senden und zu Empfangen.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend eine Vielzahl von Sensoren (70) an oder in verschiedenen Öffnungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10), wobei die Vielzahl von Sensoren dazu eingerichtet ist, eines oder mehrere elektromagnetische Signale mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 1 Hz bis 3000 GHz, insbesondere mit veränderbaren Frequenzen im Bereich von 300 MHz bis 300 GHz, zur gleichen Zeit in das Öl zu senden und reflektierte und/oder propagierte elektromagnetische Signale zu empfangen, und die empfangenen Signale zu verarbeiten .
Vorrichtung nach Anspruch 8, ferner umfassend eine Aggregationsvorrichtung (80) mit einer Kommunikationsvorrichtung (79), die dazu eingerichtet ist, die verarbeiteten Signale von der Vielzahl von Sensoren (70) zu empfangen, wobei die Aggregationsvorrichtung (80) dazu eingerichtet ist, die verarbeiteten Signale von der Vielzahl von Sensoren (70) zu aggregieren und die Kommunikationsvorrichtung (79) dazu eingerichtet ist, die aggregierten Signale zu senden.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Verarbeitungsvorrichtung (90) dazu eingerichtet ist, die empfangenen Signale zur gleichen Zeit zu verarbeiten.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend einen Temperaturstabilisator (75), der dazu eingerichtet ist, während dem Senden und Empfangen der elektromagnetischen Signale die Temperatur des Öls konstant zu halten.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend eine automatisierte und steuerbare Kalibriervorrichtung (77), die dazu eingerichtet ist, Unregelmäßigkeiten in den empfangenen elektromagnetischen Signalen zu entfernen.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend eine Antenne (85), die dazu eingerichtet ist, die elektromagnetischen Signale des Sensors (70) in das Öl zu senden und die reflektierten und/oder propagierten elektromagnetischen Signale zu empfangen, wobei die Antenne (85) einen komplementären Spaltring-Resonator, planare resonanzbasierte Sensorelektroden oder Elektroden/Sonden, die so konstruiert sind, dass sie parasitäre Effekte und Doppelschichteffekte des Öl optimieren, umfasst.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend eine Cloud-Plattform (200), die dazu eingerichtet ist, basierend auf der bestimmten Ölqualität Lebensdauervorhersagen zu Bauteilen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu treffen, Anomalien der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu bestimmen, Vorhersagen zu Transformatorperformance und Kapazitätserkennungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) zu treffen, aktives Lastmanagement basierend auf einer Transformatorkapazität der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) auszuführen und/oder Transformator-Empfehlungen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10) aus einer Vielzahl von Öltransformatoren zu treffen.
System, umfassend eine oder eine Vielzahl von ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtungen oder Übertragungsvorrichtungen (10) und die Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche für jede ölhaltige elektrische Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung (10).
Verfahren zum Bestimmen einer Ölqualität einer ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung mit einer Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 14, umfassend Anbringen einer Vielzahl von Sensoren (70) der Vorrichtung an oder in verschiedenen Öffnungen und/oder Ventilen der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung und Senden, durch die Vielzahl von Sensoren (70), der elektromagnetischen Signale in das Öl in der ölhaltigen elektrischen Leistungsvorrichtung oder Übertragungsvorrichtung.