KR20230079173A

KR20230079173A - 전력 변압기의 온도를 간접적으로 결정하기 위한 디바이스 및 시스템

Info

Publication number: KR20230079173A
Application number: KR1020237014669A
Authority: KR
Inventors: 알렉산더 알버; 토비아스 그루버
Original assignee: 마쉬넨파브릭 레인하우센 게엠베하
Priority date: 2020-09-30
Filing date: 2021-09-03
Publication date: 2023-06-05
Also published as: CN116324352A; DE102020125533B3; EP4208726A1; WO2022069149A1; US20230305080A1

Abstract

본 발명은 신호 인터페이스(4), 프로세서 유닛(6) 및 저장 유닛(8)을 가지는 디바이스(2)에 관련되는데, 신호 인터페이스(4)는 전력 변압기(10)의 제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터를 나타내는 측정 신호를 수신하도록 설계된다. 센서 데이터 및 전력 변압기(10)에 대한 시뮬레이션 모델에 기반하여, 프로세서 유닛은 센서에 의해 검출되지 않는, 전력 변압기(10) 내부의 온도에 대한 값을 결정하도록 설계된다. 본 발명은 상기 디바이스(2)를 복수 개 포함하는 시스템(1)에도 관련된다.

Description

전력 변압기의 온도를 간접적으로 결정하기 위한 디바이스 및 시스템

전력 변압기는 기본적으로 종래 기술로부터 공지되어 있다. 전력 변압기는 전력을 연관된 일차측으로부터 연관된 이차측으로 변환하기 위해 사용된다. 전력 변압기는 흔히 매우 높은 전력을 변환하도록 설계된다. 예를 들어, 전력 변압기는 적어도 30 kW, 적어도 50 kW 또는 적어도 100 kW를 변환할 수 있다. 전력을 변환하면 열이 생성되고, 이것은 흔히 전력 변압기의 냉각 시스템을 통해서 주변으로 소산된다. 전력 변압기는 일차 권선을 가지는 일차측 및 이차 권선을 가지는 이차측을 가진다. 전력 변압기는 탱크를 형성하는 하우징을 가진다. 양자 모두의 권선이 전력 변압기의 탱크 내에 배치되고, 탱크 안에는 냉각제, 특히 냉각제인 오일이 있으며, 상기 탱크는 유체-회로를 통하여 냉각 시스템의 쿨러로 연결된다. 쿨러의 냉각 용량은 흔히 주변 온도에 따라 달라진다. 주변 온도가 낮으면 주변 온도 및 쿨러의 온도 사이의 온도차가 커서 일차측 및 이차측에서의 냉각 용량이 양호해지는데 기여할 수 있다. 주변 온도가 올라가면, 쿨러의 냉각 용량은 떨어질 수 있다. 냉각제가 과열되는 것을 방지하기 위해서, 전력 변압기에는 흔히 센서를 이용하여 전력 변압기의 적어도 하나의 포인트에서의 온도를 검출하기 위한 센서가 장착된다.

전력 변압기를 모델링하기에 적합한 수학적 모델도 종래 기술로부터 공지되어 있다. 그러나, 이러한 모델은 모델이 실제 전력 변압기의 견실한 기술을 보장하기 위해서는 모델의 많은 수의 파라미터들이 미리 규정되어야 한다는 단점을 가진다. 모델의 파라미터는 흔히 전력 변압기의 실제 속성에 기반하여 결정되어야 한다. 실무에서는, 모델에 대한 이러한 파라미터를 결정하기 위해 필요한 노력의 양이 무시할 수 없을 정도라는 것이 발견되었다. 그러므로, 이러한 모델은 실무에서 전력 변압기의 속성을 모델링하는 데에서는 아주 드물게만 사용되고 있다.

그러므로, 본 발명의 목적은 디바이스 및/또는 이러한 디바이스를 가지는 시스템을 제공하는 것인데, 이러한 디바이스를 이용하면 전력 변압기의 관련된 온도를 신뢰성이 있고 가능한 간단하게 추론하는 것이 가능해질 것이다.

이러한 목적은 제 1 항의 특징을 가지는 디바이스에 의해서, 본 발명의 제 1 양태에 따라서 달성된다. 따라서, 신호 인터페이스, 프로세서 유닛 및 메모리 유닛을 가지는 디바이스가 제공된다. 상기 신호 인터페이스는 제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터를 나타내는 측정 신호를 수신하도록 설계되며, 상기 제 1 센서 데이터 및 상기 제 2 센서 데이터는 각각의 경우에 센서를 이용하여 전력 변압기에서 검출된 적어도 하나의 수량을 나타낸다. 상기 프로세서 유닛은 연속적인 시간 윈도우들의 각각 내에서, 주어진 시간 윈도우 내에서 수신된 상기 제 1 및 제 2 센서 데이터로부터 측정 데이터세트를 생성하도록 구성된다. 상기 메모리 유닛 내에는 상기 전력 변압기의 시뮬레이션 모델이 저장되고, 상기 시뮬레이션 모델은 입력 데이터가 출력 데이터가 되는 전환 거동을 상기 시뮬레이션 모델의 모델 파라미터들의 함수로서 기술한다. 상기 프로세서 유닛은 각각의 시간 윈도우에 대하여, a) 상기 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 제 1 센서 데이터에 의하여 규정되는 입력 데이터를 사용하여, 그리고 상기 주어진 시간 윈도우에 대한 시뮬레이션 모델의 제 1 실행을 위한, 미리 규정된 레퍼런스 파라미터들에 의하여 규정되고 그렇지 않으면 가장 최근에 결정된 최적화 파라미터들에 의하여 규정되는 모델 파라미터들을 사용하여 상기 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 출력 데이터를 결정하는 단계; b) 제 1 가중 인자에 의해 가중된 적어도 하나의 제곱 오차를 포함하는 목표 값을 결정하는 단계 - 상기 제곱 오차는 상기 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 상기 제 2 센서 데이터와 이전에 결정된 출력 데이터 사이의 오차임 -; 및 c) 상기 주어진 시간 윈도우 내에 결정된 적어도 하나의 목표 값에 기반하여, 상기 시뮬레이션 모델에 대한 새로운 모델 파라미터들로서 최적화 파라미터들을 결정하는 단계의 그룹을 하나의 그룹으로서 반복적으로 실행하도록 구성된다. 상기 시뮬레이션 모델은 또한, 상기 전력 변압기 내부의 온도에 대한 모델 값을 입력 데이터 및 모델 파라미터들의 함수로서 기술한다. 상기 프로세서 유닛은, 각각의 시간 윈도우에 대하여 상기 모델 값을, 상기 주어진 시간 윈도우에 할당된 상기 측정 데이터세트로부터의 제 1 센서 데이터에 의하여 규정되는 입력 데이터를 사용하여, 그리고 상기 주어진 시간 윈도우에 대하여 가장 최근에 결정된 최적화 파라미터들에 의하여 규정되는 모델 파라미터들을 사용하여 상기 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 결정하도록 구성된다.

제 1 양태에 따른 디바이스의 특징의 세부사항으로 들어가기 이전에, 이러한 디바이스, 및 특히 디바이스의 프로세서 유닛이 시뮬레이션 모델에 대한 모델 파라미터를 시간 윈도우마다 개선하기 위해서 사용될 수 있어서, 이러한 시뮬레이션 모델을 이용하면, 이전에는 센서를 이용하여 전력 변압기에서 검출되지 않았던 상기 전력 변압기 내부의 온도에 대한 모델 값이 결정될 수 있게 된다는 것이 강조되어야 한다. 이를 통하여, 전력 변압기의 열 상태가 특히 신뢰할 수 있도록 모니터링될 수 있다. 시뮬레이션 모델의 모델 파라미터를 반복해서 최적화하면, 디바이스가 특히 용이하게 동작하게 될 수도 있다. 이것은, 비록 시뮬레이션 모델의 제 1 실행을 위해서 사용된 모델 파라미터가 모델 파라미터의 양호한 추정일 수 있는 경우에도, 이들이 반드시 최적화된 것일 필요는 없기 때문에 그러하다. 그러므로 이들은 시작 시에 미리 규정된 레퍼런스 파라미터들에 의하여 규정될 수 있다. 시뮬레이션 모델에 대한 모델 파라미터가 복수 개의 시간 윈도우 이후에 개선되기 때문에, 프로세서 유닛은 전력 변압기 내부의 시뮬레이션 모델을 이용하여 적어도 하나의 온도를 결정할 수 있고, 이렇게 결정된 온도가 전력 변압기를 모니터링하기 위해서 사용될 수 있다. 그러면, 변압기의 성능 용량을 더 양호하게, 사실상 열 성능 한계(thermal performance limit)에 이르기까지 활용할 수 있게 된다.

이러한 디바이스의 특징들이 더 자세하게 다음에 제공될 것이다.

이러한 디바이스는 인터페이스, 프로세서 유닛 및 메모리 유닛을 가진다. 신호 인터페이스는 유선 신호 연결 또는 무선 신호 연결일 수 있다. 신호 인터페이스는 제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터를 나타내는 측정 신호를 수신하도록 설계된다. 이러한 디바이스는 추가적인 신호 인터페이스를 더 가질 수 있는데, 이것은 온도에 대해서 프로세서 유닛에 의해 결정된 모델 값을 나타내는 출력 신호를 전송하도록 설계된다. 기본적으로는, 측정 신호를 수신하기 위한 신호 인터페이스 및 출력 신호를 전송하기 위한 추가적인 신호 인터페이스가 공유된 신호 인터페이스에 의해서 형성되는 것이 가능하다. 그러나, 이들은 별개의 신호 인터페이스일 수도 있다.

제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터는 각각의 경우에 전력 변압기에서 센서를 이용하여 검출된 적어도 하나의 수량을 나타낸다. 상기 수량은 바람직하게는 센서에 의해 검출된 수량이다. 센서를 이용하여 검출된 각각의 수량은 바람직하게는 기계적, 전기적 또는 다른 물리량에 관련된다. 제 1 센서 데이터는 바람직하게는 센서를 이용하여 검출될 수 있는 전력 변압기의 외인성 수량(exogenous quantities)을 나타낸다. 제 2 센서 데이터는 바람직하게는 센서를 이용하여 검출될 수 있지만 외인성이 아닌 전력 변압기의 수량을 나타낸다. 따라서, 제 1 센서 데이터는 센서를 이용하여 검출될 수 있고 외부로부터 전력 변압기에 작용하거나 및/또는 영향을 받을 수 없는 방식으로 전력 변압기에 작용하는, 전력 변압기의 수량을 나타낼 수 있다. 이것은, 예를 들어 전력 변압기의 일차측의 단자에 인가된 전압, 일차측 권선을 통해 흐르는 전류, 또는 전력 변압기의 주변 온도일 수 있다. 전력 변압기의 외인성 수량은, 전력 변압기의 탱크 내부의 냉각제의 온도와 같은, 전력 변압기의 비-외인성 수량에 영향을 준다. 따라서, 제 2 센서 데이터에 의해 표현되는 수량은 바람직하게는, 제 1 센서 데이터에 의해 표현된 수량에 의해 초래되는 전력 변압기의 수량이다.

제 1 및 제 2 센서 데이터에 의해 표현되는 전력 변압기의 수량은 바람직하게는 미리 규정된 주파수에서 샘플링됨으로써, 측정 신호가 바람직하게는 샘플 값의 연속적 데이터 스트림을 제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터의 형태로 표현하게 한다. 그러므로, 상기 프로세서 유닛은 연속적인 시간 윈도우들의 각각 내에서, 주어진 시간 윈도우 내에서 수신된 상기 제 1 및 제 2 센서 데이터로부터 측정 데이터세트를 생성하도록 구성된다. 그러므로, 제 1 및 제 2 센서 데이터의 연속적 데이터 스트림이 신호 인터페이스를 통해서 측정 신호를 이용하여 프로세서 유닛에 공급되면, 프로세서 유닛은 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트를 생성하기 위해서, 주어진 시간 윈도우에 걸쳐서 이러한 데이터 스트림으로부터, 데이터 스트림으로부터의 제 1 및 제 2 센서 데이터를 복제할 것이다. 시간 윈도우는 시간에 있어서 부분적으로 중첩될 수 있다. 예를 들어, 시간 윈도우가 24 시간의 시간 길이를 가진다면, 그리고 프로세서 유닛이 네 시간마다 과거의 24 시간의 새로운 시간 윈도우에 대하여 해당 시간 윈도우와 연관된 측정 데이터세트를 생성한다면, 연속적인 시간 윈도우는 적어도 부분적으로 중첩되고, 이에 상응하여 측정 데이터세트들도 부분적으로 중첩된다. 이전의 예에서, 가장 최근에 규정된 시간 윈도우 및 이전에 규정된 시간 윈도우는 16 시간의 시간 기간에 걸쳐서 중첩될 수 있다. 각각의 시간 윈도우는 복수 개의 선행 시간 윈도우들과 중첩될 수 있다. 시간 윈도우들이 중첩되면, 특정 시간 윈도우와 연관된 측정 데이터세트를 생성하기 위해서 데이터가 데이터 스트림으로부터 복제되는 것이 바람직하다. 프로세서 유닛은 이러한 목적을 위하여 상응하도록 구성될 수 있다. 그러나, 기본적으로는 시간 윈도우들이 서로를 바로 잇게 되고 중첩되지 않는 것도 역시 가능하다. 따라서, 시간 윈도우들은 임의의 중첩이 없이 규정될 수 있다. 그러나, 규정되거나 임의의 휴지 시간(time break)이 시간 윈도우들의 각각 사이에 제공되는 것도 가능하고, 이러한 휴지 시간 내에서는 측정 신호를 통해서 수신된 데이터 중 어느 것도 측정 데이터세트를 생성하기 위하여 사용되지 않는다. 각각의 시간 윈도우는 바람직하게는 시간에 있어서 미리 규정된 일정한 크기를 가진다. 다수의 측정 데이터세트들이 각각의 연관된 시간 윈도우에 대해서 생성되면, 시간 윈도우들이 미리 결정된 이산 간격에서 시간에 있어서 순방향으로 이동한다는 것, 그리고 프로세서 유닛이 각각의 시간 윈도우에 대하여 연관된 측정 데이터세트를 생성한다는 것이라고 언급될 수도 있다. 위에서 전술된 바와 같이, 각각의 시간 윈도우의 길이가, 예를 들어 24 시간인 것이 바람직하다. 추가적으로, 시간 윈도우는 네 시간마다 매번 네 시간만큼 순방향으로 이동될 수 있다. 이것은 실제로는 수반된 동일한 시간 윈도우가 아니고, 동일한 크기의 새로운 시간 윈도우가 규정되는 것이다.

디바이스의 메모리 유닛 내에는 시뮬레이션 모델이 저장된다. 시뮬레이션 모델은 바람직하게는 전력 변압기의 수학적 모델이고, 이러한 시뮬레이션 모델은 프로세서 유닛에 의해서 실행될 수 있으며, 입력 데이터가 출력 데이터가 되는 전환 거동을 시뮬레이션 모델의 모델 파라미터들의 함수로서 기술한다. 입력 데이터는 센서를 이용하여 검출될 수 있는 전력 변압기의 외인성 수량을 나타내는 데이터에 의해서 형성될 수 있다. 출력 데이터는 센서를 이용하여 검출될 수 없는 전력 변압기의 비-외인성 수량을 나타내는 및/또는 전력 변압기의 비-외인성 수량을 나타내는 데이터에 의해서 형성될 수 있다. 시뮬레이션 모델은 바람직하게는, 입력 데이터가 모델 값이 되는 전환 거동을 시뮬레이션 모델의 모델 파라미터들의 함수로서 역시 기술한다.

이러한 시뮬레이션 모델은, 시뮬레이션 모델이 전력 변압기의 적어도 하나의 이상의 상태를 추정하기 위해서 프로세서 유닛에 의해 사용될 수 있다는 장점을 가진다. 전력 변압기의 상태는, 예를 들어 전력 변압기 내의 주된 온도이거나, 또는 전력 변압기의 외인성 수량에 의존하는 전력 변압기의 다른 물리량일 수 있다. 그러므로, 시뮬레이션 모델에 의한 시뮬레이션에서 생성될 수 있는 출력 데이터는, 흔히 제 2 센서 데이터와 동일하거나 유사한 변압기 속성에 관련되는데, 이것은 측정 신호에 의해서 표현되고 측정 신호를 통하여 프로세서 유닛에 도달한다. 그러나, 여기에서 시뮬레이션 모델에 의한 시뮬레이션에서 생성되는 출력 데이터는 변압기 속성에 대한 추정된 값이라고 이해되어야 하는 반면에, 센서를 이용하여 검출된 제 2 센서 데이터는 바람직하게는 대응하는 변압기 속성에 대한 실제 값이라고 이해되어야 한다. 다르게 말하면, 출력 데이터는 변압기 속성에 대한 추정된 값을 나타낼 수 있고, 제 2 센서 데이터는 동일한 센서 속성에 대해서 센서를 이용하여 검출된 실제 값을 나타낼 수 있다. 그러므로 추정된 값 및 실제 값 사이의 비교가 출력 데이터 및 제 2 센서 데이터를 이용해서 이루어질 수 있고, 여기에서 비교 결과는 실제 값에 대한 추정된 값의 오차, 또는 그 반대의 경우를 나타낸다. 오차가 작으면, 시뮬레이션 모델이 전력 변압기를 특히 양호하게 기술하고 있다는 것이 가정될 수 있다. 오차가 감소되게 하기 위하여, 전술된 그룹(단계 a), 단계 b) 및 단계c))은, 시뮬레이션 모델의 모델 파라미터의 최적화에 도달하기 위해서 각각의 시간 윈도우에 대하여 하나의 그룹으로서 반복적으로 실행되는 것이 바람직하다. 여기에서의 목적은 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 제 2 센서 데이터 및 단계 a) 내지 단계 c)의 연관된 그룹 내의 단계 a)의 실행 도중에 시뮬레이션에 의해서 생성되었던 출력 데이터 사이의 가중된 제곱 오차를 최소화하는 것이다. 이를 통하여, 프로세서 유닛은 각각의 단계 c)에서 최적화 파라미터를 시뮬레이션 모델에 대한 새로운 모델 파라미터들로서 결정할 수 있어서, 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹을 반복 실행한 이후에, 가중된 제곱 오차가 흔히 최소치로 감소되는 정도까지 모델 파라미터가 개선되게 한다. 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹은 적어도 100 개의 시간 윈도우 동안에 반복되는 것이 바람직하다. 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹은 각각의 시간 윈도우에 대하여 반복적으로 실행된다. 따라서, 언급된 '그룹으로서의 반복'이 일어나게 된다.

시뮬레이션 모델은 시뮬레이션 모델의 실행 도중에, 전력 변압기 내부의 온도에 대한 모델 값을 입력 데이터 및 모델 파라미터들의 함수, 특히 각각의 최적화 파라미터에 의하여 가장 최근에 업데이트된 모델 파라미터들의 함수로서 생성하도록 설계된다. 모델 값은 바람직하게는 전력 변압기 내의 미리 규정된 포인트에서의 온도를 나타낸다. 이러한 포인트는 전력 변압기 내의 임의의 미리 규정된 포인트일 수 있다. 예를 들어, 온도는 일차측 또는 이차측의 권선 중 하나에서의 핫스폿 온도를 가리킬 수 있다. 그러나, 모델 값은 상단-오일 온도라고 알려져 있는 온도를 가리킬 수도 있다. 이것은 특히 냉각제가 전력 변압기의 탱크 내의 오일에 의해서 형성되는 경우에 해당된다. 상단-오일 온도는 바람직하게는 탱크의 상단 구역 내부의 온도이다.

모델 값의 가능한 정확한 업데이트를 획득하기 위해서, 프로세서 유닛은 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 각각의 시간 윈도우에 대한 모델 값을 결정한다. 시뮬레이션 모델은 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 제 1 센서 데이터에 의하여 규정되는 입력 데이터를 사용하여, 그리고 상기 주어진 시간 윈도우에 대하여 가장 최근에 결정된 최적화 파라미터들에 의하여 규정되는 모델 파라미터들을 사용하여 실행된다. 프로세서 유닛은 이러한 목적을 위하여 상응하도록 구성될 수 있다. 그러므로 각각의 시간 윈도우에 대하여, 프로세서 유닛은 전력 변압기 내의 앞서 언급된 온도 중 하나에 대한 모델 값을 결정할 수 있다. 그러면, 이러한 온도는 출력 신호에 의해서 표현될 수 있고, 이것은 디바이스의 신호 인터페이스 또는 추가적인 신호 인터페이스를 통해서 전달, 특히 전송될 수 있다. 그러므로, 전력 변압기 내의 앞서 언급된 온도에 대한 정보가 충분한 업데이트 레이트로 수신자에게 이용될 수 있게 된다.

프로세서 유닛에 의해서 실행될 수 있는 단계 b)에서, 목표 값이 결정된다. 목표 값은 복수 개의 성분들의 합으로부터 형성될 수 있다. 그러나, 목표 값이 하나의 성분으로서 후속하는 가중된 제곱 오차를 포함하거나, 심지어 이러한 가중된 제곱 오차에 의해서만 형성되는 것도 가능하다. 예를 들어, 목표 값은 제 1 가중 인자에 의해서 가중된 제곱 오차를 포함하거나 이것에 의해서만 형성되는데, 이러한 오차는 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 제 2 센서 데이터 및 이전에 결정된 출력 데이터 사이의 오차이다. 산술 오차(simple error)(제곱 오차가 아님)는, 예를 들어 제 2 센서 데이터 및 출력 데이터 사이의 오차에 의해서 형성될 수 있다. 프로세서 유닛은 이러한 오차를 결정하도록 설계되는 것이 바람직하다. 제 2 센서 데이터 및 출력 데이터는 각각의 경우에 데이터 벡터라고 해석될 수 있고, 여기에서 산술 오차는 두 벡터들 사이의 차로부터 형성될 수 있다. 이제 제곱 오차가 산술 오차들의 제곱항들의 합으로부터 형성될 수 있게 된다. 프로세서 유닛은 이러한 목적을 위하여 설계될 수 있다. 그러므로, 제곱 오차는 바람직하게는 1-차원의 수량이다.

프로세서 유닛은 단계 c)에서 최적화 파라미터들을 결정하기 위해서 미리 규정된 최적화 방법을 실행하도록 구성되는 것이 바람직하다. 예를 들어, 프로세서 유닛은 단계 a) 내지 단계 c)를 포함하는 그룹을, 단계 b)에서 미리 규정된 한계 값보다 작은 목표 값에 도달하거나 및/또는 단계 b) 또는 단계 c)에서 미리 규정된 휴지 기준(break criterion)이 만족될 때까지 여러 번 반복하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서 유닛이 단계 a) 내지 단계 c) 동안에 SQP(sequential quadratic programming) 문제를 풀어 내기 위해서 SQP 최적화 방법 또는 능동-세트(active-set) 방법이라고 알려져 있는 것을 실행하도록 구성되는 것이 가능하다. 예를 들어, 프로세서 유닛은 단계 c)에서 최적화 파라미터를, 단계 b)에서의 가장 최근에 결정된 목표 값에 따라서, 또는 복수 개의 과거의 단계 b)로부터의 복수 개의 목표 값에 따라서 결정하도록 구성될 수 있다. 선행 단계 b)로부터의 복수 개의 목표 값이 포함되면, 이러한 단계가 동일한 시간 윈도우에 대해서 실행된 바 있는 것이 바람직하다. 단계 c)에서, 단계 b)가 다시 실행될 때에 더 작은 목표 값이 결정되도록, 프로세서 유닛은 이제 최적화 파라미터를 하나 이상의 목표 값에 따라서 결정할 수 있다. 최적화를 위한 이러한 시퀀스가, 단계 b)에서 특히 작은 목표 값이 결정되고, 단계 c)에서 최적화 파라미터 또는 새로운 시뮬레이션 모델에 대한 새로운 모델 파라미터가 결정될 때까지 여러 번 반복될 수 있어서, 시뮬레이션 모델을 이용하여 전력 변압기의 특히 양호하고 정확한 기술이 가능해지게 된다.

이러한 디바이스의 바람직한 실시형태는, 상기 전력 변압기의 상기 모델 값에 의해서 기술되는 온도가, 상기 전력 변압기의 핫스폿 온도 또는 상단-오일 온도 또는 하단-오일 온도이거나 이들을 포함한다는 것을 특징으로 한다. 흔히, 핫스폿 온도, 상단-오일 온도 및 하단-오일 온도는 전력 변압기의 동작을 위해 특히 관심 대상이고 관련된 온도들이다. 이러한 온도는 언제나 센서를 이용하여 검출되는 것은 아니다. 그러므로, 시뮬레이션 모델은 프로세서 유닛이 모델 값을 시뮬레이션 모델을 이용하여 결정할 수 있는 가능성을 제공하는데, 이러한 모델 값은 전력 변압기의 상기 온도 또는 복수 개의 상기 온도 중 적어도 하나를 기술하고, 따라서 나타낸다. 그러므로, 시뮬레이션 모델은 반드시 센서를 이용하여 검출되지 않는 및/또는 검출될 필요가 없는 다수의 온도 및/또는 특히 관련된 온도를 결정하기 위하여 사용될 수 있다.

디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 전력 변압기 내부의 온도(이러한 온도는 모델 값에 의해서 기술될 수 있음)가 전력 변압기 내의 오일의 상단층에서의 구역 내부의 온도 또는 전력 변압기의 권선 중 하나 상의 포인트에서의 온도를 가리킨다는 것을 특징으로 한다. 온도를 센서를 이용하여 전력 변압기의 권선에서 직접적으로 검출하기 위해서는 특히 많은 노력이 요구된다. 이러한 노력은 시뮬레이션 모델을 사용함으로써 절감될 수 있다. 이것은, 제 2 센서 데이터 및 출력 데이터가 시뮬레이션 모델의 모델 파라미터를 최적화하기 위해서 사용될 수 있기 때문인데, 제 2 센서 데이터는 센서를 이용하여 검출되는 파워 변압기의 수량을 나타낸다. 제 2 센서 데이터에 의해서 표현되는 이러한 수량은, 예를 들어 센서를 이용하여 쉽게 또는 거의 노력을 들이지 않고 검출될 수 있는 전력 변압기의 수량일 수 있다. 그러므로, 더 적은 노력으로 전력 변압기 내의 미리 규정된 포인트에서의 온도를 결정하는 것이 가능해진다.

추가적으로, 바람직하게는 전력 변압기의 추가적인 물리량을 입력 데이터 및 모델 파라미터들의 함수로서 각각 기술하는 적어도 하나의 추가적인 모델 값이 제공되는 것이 가능할 수 있다. 또한, 프로세서 유닛은 각각의 시간 윈도우에 대하여 모델 값들 각각을 입력 데이터 및 모델 파라미터를 사용하여 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 결정하도록 구성될 수 있다. 추가적인 모델 값은, 예를 들어 전류, 전압, 기계적 힘 또는 전력 변압기의 다른 물리량을 기술할 수 있다. 전력 변압기 내부의 온도에 대한 모델 값이 앞으로 언급되면, 연관된 바람직한 설명, 바람직한 특징, 기술적 효과 및 장점이 각각의 추가적인 모델 값에도 유사하게 적용될 수 있는 것이 바람직하다.

디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹을 하나의 그룹으로서 반복하는 횟수가 10 회 내지 1000 회인 것을 특징으로 한다. 상기 그룹으로서의 반복이란, 단계 a) 내지 단계 c)를 포함하는 전체 그룹을 반복하는 것을 가리킨다. 따라서, 이러한 반복이 후속하여 실행되도록, 즉 단계 a) 내지 단계 c)로 다시 시작하도록, 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹이 매번 실행된다. 따라서, 단계들의 그룹이 하나의 그룹으로서 반복된다. 열 번의 최소 반복 횟수와 이러한 횟수를 1000 번의 반복으로 제한하면, 반복 횟수에 대한 바람직한 범위가 설정되는데, 이러한 범위에 대해서 실무에서, 시뮬레이션 모델 및 연관된 모델 파라미터가 전력 변압기를 특히 양호하게 기술할 수 있도록 모델 파라미터가 시뮬레이션 모델에 대해서 결정될 수 있다는 것이 발견되었다.

디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 디바이스가 단계 b)에서 제 2 시간 윈도우에 대한 계속된(onwards) 실행을 위하여 목표 값을, 각각의 경우에 상기 목표 값이 제 2 가중 인자에 의해 가중된 제곱차를 더 포함하는 방식으로 결정하도록 구성되고, 상기 제곱차는 가장 최근에 결정된 모델 파라미터들과 선행 시간 윈도우에 대해서 최후에 결정된 최적화 파라미터들 사이의 차라는 것을 특징으로 한다. 서두에서 전술된 바와 같이, 상기 프로세서 유닛은 연속적인 시간 윈도우들의 각각 내에서, 주어진 시간 윈도우 내에서 수신된 상기 제 1 및 제 2 센서 데이터로부터 측정 데이터세트를 생성하도록 구성된다. 따라서, 제 2 시간 윈도우는 일련의 시간 윈도우 중에서 두 번째 시간 윈도우이다. 각각의 시간 윈도우에 대하여, 이러한 디바이스의 프로세서 유닛은 단계 a), 단계 b) 및 단계 c)를 포함하는 그룹을 반복적으로 여러 번 계속하여 실행하고, 각각의 그룹 내에서 단계 b)는 단계 a)에 후속하고, 단계 c)는 단계 b)에 후속한다. 각각의 단계 c)에서, 프로세서 유닛은 최적화 파라미터를 시뮬레이션 모델에 대한 새로운 모델 파라미터들로서 결정한다.

각각의 시간 윈도우에 대하여, 그룹이 반복되기 때문에, 단계 c)도 이와 유사하게 반복적으로 실행된다. 그러므로, 단계 c)의 마지막 실행이 존재함으로써, 주어진 시간 윈도우에 대하여 단계 c)가 마지막으로 실행될 때에, 가장 최근에 규정된 최적화 파라미터가 역시 시뮬레이션 모델에 대한 새로운 모델 파라미터들로서 규정되고 주어진 신호 윈도우에 대해서 규정되게 한다.

단계 a) 내지 단계 c)의 그룹 중 단계 b)에서 제 1 가중 인자에 의해서 가중된 제곱 오차를 포함하는 목표 값이 본 발명의 제 1 양태에 따라서 결정되는데, 이러한 오차는 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 제 2 센서 데이터 및 이전에 결정된 출력 데이터 사이의 오차이다. 디바이스의 마지막으로 언급된 바람직한 실시형태에 따르면, 목표 값은 제 2 가중 인자에 의해 가중되는 제곱차(squared difference)를 더 포함하는 것이 바람직한데, 이러한 제곱차는 가장 최근에 규정된 모델 파라미터 및 선행 시간 윈도우에 대해서 마지막으로 결정된 최적화 파라미터 사이의 차이다. 따라서, 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹을 반복할 때에, 그리고 제 2 타겟 윈도우 이후에 대해서, 각각의 경우에 적어도 두 개의 성분, 즉 가중된 제곱 오차 및 가중된 제곱차로부터 형성된 목표 값이 결정된다. 제 1 및 제 2 가중 인자는 두 성분 중 어느 것이 목표 값을 더 큰 범위로 규정하는지를 특정한다. 제 2 가중 인자가 제 1 가중 인자보다 큰 것이 바람직하다는 것이 증명되었다. 이러한 경우에, 목표 값은 제곱차에 의해서 더 크게 영향을 받게 된다. 제 2 가중 인자가 더 크면 모델 파라미터에서의 급격한 변화가 방지된다. 이것은, 제곱차가 제 1 실례에서 가장 최근에 규정된 모델 파라미터 및 선행 시간 윈도우에 대해서 마지막으로 결정된 최적화 파라미터 사이의 산술차(simple difference)에 기반하기 때문이다. 예를 들어, 제 2 시간 윈도우에 대한 실행 중에 단계 b)에서 목표 값을 결정하기 위하여, 프로세서 유닛은 가장 최근에 규정된 모델 파라미터 및 제 1 시간 윈도우에 대하여 마지막으로 결정된 최적화 파라미터 사이의 제 1 산술차를 확인할 수 있다. 모델 파라미터 및 최적화 파라미터는 각각의 경우에 벡터로 여겨질 수 있고, 따라서 모델 파라미터 및 최적화 파라미터 사이의 산술차도 이와 유사하게 벡터로 해석될 수 있다. 이러한 경우에, 제곱차는 벡터로 해석되는 산술차의 제곱항들의 합이다. 그러므로, 제곱차는 1-차원 값이다. 프로세서 유닛은 산술차 및/또는 제곱차를 결정하도록 구성될 수 있다. 목표 값은 제 1 가중 인자에 의해 가중되는 오차, 및 제 2 가중 인자에 의해 가중되는 제곱차의 합으로부터 확인될 수 있다. 프로세서 유닛은 바람직하게는 목표 값을 이에 상응하여 결정하도록 설계될 수 있다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 이러한 디바이스가 단계 b)에서 상기 목표 값을, 상기 목표 값이 제 3 가중 인자에 의해 가중된 제곱차를 더 포함하는 방식으로 결정하도록 구성되고, 상기 제곱차는 가장 최근에 규정된 모델 파라미터들과 레퍼런스 파라미터들 사이의 차인 것을 특징으로 한다. 예를 들어, 목표 값은 이제 세 가지 성분의 합으로부터 형성될 수 있다. 제 1 성분은 제 1 가중 인자에 의해 가중된 제곱 오차에 의해 형성될 수 있고, 제 2 성분은 제 2 가중 인자에 의해 가중된 제곱차에 의해 형성될 수 있으며, 제 3 성분은 제 3 가중 인자에 의해 가중된 제곱차에 의해 형성될 수 있다. 제 2 가중 인자에 의해 가중된 제곱차는 제 3 가중 인자에 의해 가중된 제곱차와 다르다. 제 2 가중 인자와 연관된 제곱차는 전술된 바람직한 예시적 실시형태에 대해서 설명되었다. 직접 가중 인자(direct weighting factor)에 의해서 가중되는 제곱차는 가장 최근에 규정된 모델 파라미터 및 레퍼런스 파라미터 사이의 제곱차에 관련된다. 이러한 차들을 확인하기 위하여, 전술된 차이와 연관되어 설명된 바와 같은 바람직한 설명, 바람직한 특징, 및 효과가 유사하게 참조된다.

레퍼런스 파라미터는 미리 규정될 수 있다. 예를 들어, 이들은 모델 파라미터에 대한 초기 값으로서 미리 규정될 수 있다. 이러한 초기 값은 디바이스의 사용자에 의해서 미리 규정되거나 및/또는 디바이스의 메모리 유닛에 저장될 수 있다. 레퍼런스 파라미터의 차원은 모델 파라미터의 차원과 같은 것이 바람직하다. 모델 파라미터 및 레퍼런스 파라미터가 각각의 경우에 벡터로서 해석되면, 모델 파라미터 및 레퍼런스 파라미터 사이의 산술차도 이와 유사하게 벡터가 될 수 있다. 그러므로, 가장 최근에 규정된 모델 파라미터 및 레퍼런스 파라미터 사이의 산술차는 차를 나타내는 수량(difference quantities)으로 이루어진 벡터가 될 수 있다. 산술차의 제곱차는 산술차 또는 연관된 벡터의 제곱항들의 합인 것이 바람직하다. 프로세서 유닛은 바람직하게는 산술차 및/또는 제곱차를 결정하도록 구성되는 것이 바람직하다. 제 3 가중 인자는 흔히 제 1 및 제 2 가중 인자에 비하여 작아지도록 선택되고, 따라서 적은 가중을 초래한다. 이것이 모델 파라미터의 최적화에 미치는 긍정적인 영향은, 모델 파라미터가 바람직하게도 목표 값에 대해서 유리해지는 정도까지만 적응된다는 것이다. 관련성이 없거나 리던던트한 모델 파라미터에 의해서 초래된, 드리프트라고 불릴 수도 있는 느린 발산이 제 3 가중 인자를 이용하여 회피될 수 있다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 제 1 센서 데이터가 외부로부터 상기 전력 변압기에 작용하고 센서를 이용하여 검출되는 수량을 나타낸다는 것을 특징으로 한다. 예를 들어, 이러한 수량 중 하나는 외부로부터 전력 변압기에 작용하는 주변 온도이다. 따라서, 주변 온도는 제 1 센서 데이터에 의하여 표현될 수 있다. 주변 온도는 변압기 내부의 속성에 영향을 준다. 예를 들어, 변압기 내부의 냉각제, 특히 오일의 온도는 외부 온도에 의해서 영향받을 수 있다. 전력 변압기 내부의 냉각제의 온도는 외부로부터 전력 변압기에 작용하는 태양 복사의 파워 에도 의존할 수 있다. 그러므로, 대응하는 태양 복사 파워는 외부로부터 상기 전력 변압기에 작용하고 센서를 이용하여 검출될 수 있는 수량인 상기 제 1 센서 데이터에 의해서 표현될 수 있다. 주변 온도 및 태양 복사 파워는 각각 전력 변압기의 상태에 의해서 영향받지 않는 수량들이다. 외부로부터 전력 변압기에 작용하는 다른 수량은, 예를 들어 상기 전력 변압기의 일차측 또는 이차측에서의 전류, 전압, 또는 전력이다. 앞서 언급된 수량들 모두는 외부로부터 전력 변압기에 작용하고, 전력 변압기 내부의 물리량이 변하게 한다. 제 1 센서 데이터는 바람직하게는 외부로부터 전력 변압기에 작용하고 센서를 이용하여 검출되는 수량들만을 나타낸다. 시뮬레이션 모델이 전력 변압기의 거동을 정확하게 기술하도록 모델 파라미터가 선택되면, 제 1 센서 데이터는 전력 변압기 내부의 물리량이고, 적용가능하다면, 적어도 적절한 노력이 없이는 센서를 이용하여 검출되지 않거나 센서를 이용하여 검출될 수 없는 물리량을 나타내는 새로운 출력 데이터를 생성하기 위한 입력 데이터로서 사용될 수 있다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 제 1 센서 데이터가 상기 전력 변압기의 일차측의 전류, 상기 전력 변압기의 이차측의 전류, 상기 전력 변압기의 일차측의 전력, 상기 전력 변압기의 이차측의 전력, 상기 전력 변압기 외부의 주변 온도, 상기 전력 변압기 외부의 태양 복사 파워(solar radiation power), 및 상기 전력 변압기 외부의 풍속인 수량들의 그룹 중 적어도 두 가지 수량을 나타내는 것을 특징으로 한다. 외부로부터 전력 변압기에 작용하고 센서를 이용하여 검출될 수 있는 가능한 물리량의 앞서 언급된 그룹은 닫힌 그룹 또는 열린 그룹일 수 있다. 예를 들어, 센서 데이터가 상기 그룹의 적어도 두 가지 수량만을 나타내는 것이 가능하다. 앞서 언급된 그룹의 수량들은 바람직하게는 공통적으로, 이들이 외부로부터 전력 변압기에 작용하고, 따라서 전력 변압기 내부의 물리량이 변하게 한다는 공통점을 가진다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는 제 2 센서 데이터가 전력 변압기 내부에서 검출되는 수량을 나타낸다는 것을 특징으로 한다. 검출된 수량은 바람직하게는 전력 변압기 내부에, 특히 전력 변압기의 하우징 내에 배치된 전력 변압기의 구성요소 부분의 물리량에 관련된다. 예를 들어, 이들은 냉각제, 특히 오일의 물리량, 일차측 및/또는 이차측의 권선의 물리량, 및/또는 전력 변압기 내부의 컴포넌트 부품들 사이의 기계적 상호작용을 통해서 발생되는 기계적 수량일 수 있다. 그러므로, 제 2 센서 데이터에 의해서 표현되는 수량은 바람직하게는 제 1 센서 데이터에 의해 표현되는 수량들의 전력 변압기에 대한 영향, 및 전력 변압기의 이와 같은 시스템 거동의 결과이다. 예를 들어, 외부 온도가 제 1 센서 데이터에 의해 표현되면, 외부 온도는 전력 변압기에 영향을 줄 수 있고, 전력 변압기의 시스템 거동은, 예를 들어 냉각제를 형성하는 오일의 온도가 변하게 할 수 있다. 따라서, 오일 온도는 제 2 센서 데이터에 의해서 표현될 수 있는데, 그 이유는 이것이 전력 변압기 내부에서 생기는 결과적인 수량이기 때문이다. 제 2 센서 데이터에 의해서 표현되는 수량들은 센서를 이용하여 검출될 수 있다. 이러한 내용이 오일 온도가 제 2 센서 데이터에 의해서 표현되는 앞서 언급된 예에도 적용된다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 제 2 센서 데이터가, 오일 온도, 상기 전력 변압기의 상단의 오일 온도, 상기 전력 변압기의 하단의 오일 온도, 일차측 권선의 권선 온도, 이차측 권선의 권선 온도, 상기 전력 변압기의 일차측 권선으로부터 상기 전력 변압기의 오일로의 열흐름, 상기 전력 변압기의 이차측 권선으로부터 상기 전력 변압기의 오일로의 열흐름, 및 상기 전력 변압기의 오일의 오일 점성인 수량들의 그룹 중 적어도 하나의 수량을 나타낸다는 것을 특징으로 한다. 가능한 물리량들의 앞서 언급된 그룹은 닫힌 또는 열린 그룹일 수 있다. 예를 들어, 제 2 센서 데이터가 상기 그룹의 적어도 두 가지 수량만을 나타내는 것이 가능하다. 제 2 센서 데이터는 바람직하게는, 수량들의 앞서 언급된 그룹 중 적어도 하나의 수량을 유일하게 나타낸다. 앞서 언급된 그룹의 수량은 바람직하게는, 이들이 제 1 센서 데이터에 의해서 표현되는 수량에 의해서 영향을 받는다는 것 및 전력 변압기의 시스템 거동에 의해서 영향받는다는 공통점을 가진다.

제 1 및 제 2 센서 데이터에 의해서 표현되는 양들의 경우, 각각의 경우에 디바이스, 또는 이러한 디바이스를 포함하는 시스템이 센서를 이용하여 검출된 각각의 표현된 수량에 대해서 각각에 대해서 적합한 연관된 센서를 가질 수 있다는 것이 적용된다. 온도 측정을 위하여, 디바이스 또는 시스템은, 예를 들어 하나 이상의 센서를 가질 수 있다. 전압을 위하여, 디바이스 또는 시스템은 전압을 검출하기 위한 대응하는 센서를 가질 수 있다. 동일한 내용이 제 1 및 제 2 센서 데이터에 의해서 실제로 표현되는 추가적인 수량에도 적용된다. 두 개 이상의 센서들이 서로 통합될 수 있다. 예를 들어, 적절하게 집적된 센서는 전류, 전압 및 전력을 검출하도록 설계될 수 있다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 측정 데이터세트로부터의 제 1 및 제 2 센서 데이터가 각각의 경우에, 센서를 이용하여 주기적인 간격으로 검출된 수량들의 샘플 값으로부터 얻어지는 연관된 수량을 나타내는 것을 특징으로 한다. 샘플 값은 바람직하게는 해당 시간 윈도우에 대응하는 시간 범위 동안에 발생된 수량들의 값을 형성한다. 그러므로, 측정 데이터세트로부터의 제 1 및 제 2 센서 데이터는 각각의 경우에 주어진 시간 윈도우에 대응하는 동일한 시간 범위로부터의 수량들을 나타낸다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 디바이스가, 각각의 시간 윈도우 내에서, 연관된 수량을 미리 규정된 시간 범위에 걸쳐서 나타내는 제 1 및 센서 데이터로부터 연관된 측정 데이터세트가 생성되도록 구성되는 것을 특징으로 한다. 각각의 미리 규정된 시간 범위의 길이는 각각의 측정 데이터세트에 대해서 그리고 따라서 각각의 시간 윈도우에 대하여 동일한 것이 바람직하다. 각각의 시간 윈도우 바람직하게는 시간에 있어서 동등한 길이이다. 예를 들어, 각각의 시간 윈도우는 24 시간의 길이를 가질 수 있다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 미리 규정된 시간 범위가 전력 변압기의 가장 큰 시상수보다 크다는 것을 특징으로 한다. 미리 규정된 시간 범위는 바람직하게는, 전력 변압기의 가장 긴 시상수보다 적어도 두 배, 특히 적어도 열 배와 같다. 이것은, 특히 그룹으로서의 단계 a) 내지 단계 c)의 반복에 의한 모델 파라미터의 적응이, 시상수에 의해 규정되는 전력 변압기의 다이내믹스와 비교할 때 오직 느리게 일어난다는 장점을 가진다. 그러면, 교란에 대해서 견실한 모델 파라미터의 최적화가 가능해진다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 미리 규정된 시간 범위가 적어도 2 시간, 적어도 4 시간, 적어도 8 시간, 적어도 16 시간, 적어도 24 시간, 또는 적어도 이틀과 같다는 것을 특징으로 한다. 실무에서, 모델 파라미터가 오직 느리게 적응되도록 보장하기 위해서, 각각의 시간 윈도우에 대한 미리 규정된 시간 범위가 너무 짧게 선택되어서는 안 된다는 것이 발견되었다. 그러나, 시간 범위가 너무 커지면 모델 파라미터가 너무 낮은 레이트로 적응되는 결과가 될 수 있다. 그러므로, 미리 규정된 시간 범위는 바람직하게는 적어도 2 시간, 4 시간, 8 시간, 또는 적어도 24 시간이다. 그러나, 미리 규정된 시간 범위가 10 일 미만, 바람직하게는 5 일 미만, 그리고 바람직하게는 4 일 미만인 것도 선호된다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 시뮬레이션 모델이 상기 전력 변압기에 대한 IEEE Annex G 모델에 기반한다는 것을 특징으로 한다. 이러한 모델은 명칭이 "IEEE Guide for Loading Mineral-Oil-Immersed Transformers and Step-Voltage-Regulators"이고 웹사이트 www.ieee.org를 통해서 이용가능해지는 공개 문헌에 나온다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 시뮬레이션 모델이 상기 전력 변압기에 대한 IEC 모델에 기반한다는 것을 특징으로 한다. IEC 모델은 국제 전기기술 협회(International Electrotechnical Commission)(www.iec.ch)에 의해 발행되고, 바람직하게는 IEC 60076-7 표준에 기반하고 있다. 명칭이 "Loading guide for mineral-oil-immersed power transformers" 또는 "Power transformers - Part 7: Loading guide for mineral-oil-immersed power transformers"인 "Edition 2.0 2018-01"이 유리한 버전이라는 것이 증명되었다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 디바이스가 신호 인터페이스 또는 다른 인터페이스를 이용하여, 상기 모델 값을 나타내는 출력 신호를 전송하도록 설계된 다는 것을 특징으로 한다. 프로세서 유닛은 바람직하게는 출력 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 모델 값은 출력 신호를 이용하여 더 높은-레벨의 유닛 및/또는 더 높은-레벨의 디바이스로 제공될 수 있다. 출력 신호는 이러한 신호 인터페이스 또는 다른 신호 인터페이스를 이용하여 관련된 유닛 또는 디바이스로 전송될 수 있다. 더 높은-레벨의 디바이스는, 예를 들어 복수 개의 전력 변압기를 위한 제어 센터 및 본 발명의 제 1 양태에 따른 디바이스일 수 있다.

이러한 디바이스의 추가적인 바람직한 실시형태는, 상기 프로세서 유닛이 디바이스 윈도우에 대하여 최후에 결정된 최적화 파라미터를 주어진 시간 윈도우에 대한 최종 파라미터들로서 규정하도록, 복수 개의 최종 파라미터를 이용한 근사화에 의하여 경향 파라미터(trend parameter)를 결정하도록, 상기 경향 파라미터를 연관된 미리 규정된 한계 값들과 비교하도록, 그리고 한계 값들 중 하나가 초과되는 경우에, 상기 전력 변압기에 대한 제 1 경고 상태를 규정하도록 구성된다는 것을 특징으로 한다. 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹이 각각의 시간 윈도우에 대하여 여러 번 반복된다. 반복들 중 단계 c)의 마지막 실행 시에, 주어진 시간 윈도우에 대한 최종 파라미터 라소 규정되는 최적화 파라미터가 결정된다. 프로세서 유닛은 이러한 목적을 위하여 상응하도록 구성된다. 프로세서 유닛이 연관된 측정 데이터를 각각 가지는 복수 개의 시간 윈도우를 연속적으로 생성하도록 역시 구성되기 때문에, 대응하는 다수의 최종 파라미터도 다수의 시간 윈도우의 결과로서 역시 결정된다. 프로세서 유닛은 이러한 복수 개의 최종 파라미터에 기반하여 근사화를 수행하고, 이를 통하여 경향 파라미터를 결정하도록 구성된다. 예를 들어, 이러한 경향 파라미터는 장래의 시간 윈도우에 대한 최종 파라미터를 나타낼 수 있다. 그러나, 이들은 장래에 근사화되는 최종 파라미터에 대한, 마지막 최종 파라미터로부터의 또는 최종 파라미터의 평균 값으로부터의 편차를 나타낼 수도 있다. 추가적으로, 프로세서 유닛은 근사화에 의해 결정된 경향 파라미터를 연관된 미리결정된 한계 값들과 비교하도록 구성된다. 경향 파라미터는 바람직하게는 최적화 파라미터와 같은 차원을 가진다. 따라서, 경향 파라미터는 벡터를 형성할 수 있고, 여기에서 한계 값은 벡터의 각각의 엔트리에 대하여 대응하는 한계 값을 포함한다. 따라서, 경향 파라미터 각각은 연관된 미리 규정된 한계 값들과 비교될 수 있다. 프로세서 유닛은 바람직하게는 이러한 목적을 위하여 상응하도록 구성될 수 있다. 경향 파라미터 및 한계 값과의 비교는, 경향 파라미터 또는 복수 개의 경향 파라미터 중 하나가 연관된 한계 값(들)을 초과한다면 경고 상태를 규정하는 가능성을 제공한다. 그러므로, 프로세서 유닛은 한계 값 또는 복수 개의 한계 값들 중 하나가 초과될 경우에 전력 변압기에 대한 제 1 경고 상태를 규정하도록 구성된다. 이러한 제 1 경고 상태는 전력 변압기가 장래에 문제가 있는 상태 또는 치명적인 상태에 있을 것이라는 것을 표시할 수 있다. 그러므로, 전력 변압기의 시뮬레이션 모델, 그리고 따라서 실제 시스템 거동 역시도 장래에 문제가 있는 상태 또는 치명적인 상태가 될 수 있는지 여부가, 경향 파라미터로부터 인식될 수 있다.

본 발명의 제 2 양태에 따르면, 도입부에서 언급된 목적은 제 18 항의 특징을 가지는 시스템에 의하여 달성된다. 시스템은 복수 개의 디바이스를 가진다. 디바이스들 각각은 본 발명의 제 1 양태 및/또는 연관된 유리한 실시형태 중 하나에 따라서 설계된다. 그러므로, 이러한 시스템의 디바이스들 각각의 경우, 본 발명의 제 1 양태 또는 연관된 유리한 실시형태 중 하나에 대하여 이미 설명된 바와 같은 바람직한 설명, 바람직한 피쳐, 기술적 효과 및/또는 장점을 유사하게 참조한다.

본 발명의 제 2 양태에 따른 시스템은 디바이스들 각각에 의해 규정된 모델 파라미터들을 서로 비교하고, 이를 통하여 각각의 경우에 모델-파라미터 차를 확인하도록 설계된다. 또한, 시스템은 모델차 파라미터 각각을 연관된 미리 규정된 한계 값들과 비교하고, 한계 값들 중 하나가 초과되는 경우에는 상기 초과를 초래한 모델 파라미터 및 연관된 전력 변압기를 식별하며, 식별된 전력 변압기에 대하여 제 2 경고 상태를 규정하도록 설계된다.

또한, 시스템은 복수 개의 전력 변압기를 가지는 것이 바람직하다. 각각의 전력 변압기에는 시스템의 앞서 언급된 디바이스 중 하나가 할당되고, 따라서 전력 변압기에 할당된 각각의 디바이스는 측정 신호를 통해서 제 1 및 제 2 센서 데이터를 수신하도록 설계되며, 이들은 각각의 경우에 센서를 이용하여 할당된 전력 변압기에서 검출된 수량을 나타낸다. 또한, 전력 변압기들은 동일한 타입 및/또는 동일한 디자인인 것이 바람직한. 그러면, 전력 변압기의 시스템 거동을 서로 비교하는 것이 가능해진다. 디바이스의 시뮬레이션 모델은, 각각의 연관된 모델 파라미터에 의하여, 각각의 할당된 전력 변압기의 시스템 거동을 시뮬레이션할 수 있는 방식으로 조절된다. 그러므로, 복수 개의 디바이스의 모델 파라미터들의 비교는, 시스템의 복수 개의 전력 변압기의 시스템 거동을 비교하는 것과 유사한 결과를 가져올 수 있다. 그러므로, 모델-파라미터 차로부터 전력 변압기의 시스템 거동들이 많이 다른지 여부가 인식될 수 있다. 전력 변압기 중 하나가 많은 편차가 있는 시스템 거동을 가진다면, 특히 다른 전력 변압기의 평균 값으로부터 크게 다른 시스템 거동을 가진다면, 이러한 편차를 가진 전력 변압기에 대한 시뮬레이션 모델의 모델 파라미터도 유사하게 다른 디바이스의 다른 모델 파라미터로부터 더 큰 모델-파라미터의 차만큼 달라질 것이다. 모델-파라미터 차가 연관된 미리 규정된 한계 값을 초과한다면, 이것은 상기 초과를 초래한 모델 파라미터가 문제가 있는 상태 또는 치명적인 상태인 전력 변압기로부터의 측정 신호를 수신하고 있는 디바이스의 시뮬레이션 모델에 속한다는 표시자이다. 그러므로, 모델 파라미터를 이용하여 제 2 경고 상태가 규정되어야 하는 전력 변압기를 식별하는 것이 가능해진다. 그러므로, 프로세서 유닛은 바람직하게는 시뮬레이션 모델에 대하여, 연관된 한계 값이 초과되게 하는 모델 파라미터를 확인하고, 모델 파라미터 및 연관된 시뮬레이션 모델에 기반하여, 식별된 디바이스가 제 1 및 제 2 센서 데이터를 나타내는 측정 신호를 그로부터 수신하고 있는 연관된 디바이스 및 연관된 전력 변압기를 식별하도록 구성되는데, 이제 이러한 데이터는 각각의 경우에 식별된 전력 변압기의 센서를 이용하여 검출되는 수량을 나타낸다. 바람직하게는, 시스템은 이러한 식별된 전력 변압기에 대해서 제 2 경고 상태를 규정하도록 설계된다. 제 2 경고 상태가 규정되면, 식별된 전력 변압기를 점검하고, 적용가능하다면 보수 조치를 개시하기 위한 후속 동작이 취해질 수 있다.

본 발명의 추가적인 특징, 장점 및 가능한 적용예는 예시적인 실시형태의 후속하는 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에서 그리고 도면에서 발견될 수 있다. 본 명세서에서 설명 및/또는 묘사된 모든 특징은 이들이 청구항 또는 그 종속항에서 어떻게 조합되는지와 무관하게, 개별적으로 또는 조합되어 본 발명의 기술 요지를 형성한다. 도면에서, 동일한 참조 부호는 동일하거나 유사한 대상을 계속 나타낸다.
도 1은 전력 변압기, 및 디바이스의 바람직한 실시형태를 가지는 시스템의 바람직한 실시형태를 개략도도 도시한다.
도 2는 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹을 예를 들어서 개략도로 도시한다.

도 1은 시스템(1)의 바람직한 예를 보여준다. 시스템(1)은 전력 변압기(10) 및 디바이스(2)를 포함한다.

디바이스(2)의 바람직한 특징, 기술적 효과 및/또는 장점이 아래에서 설명될 경우, 이러한 설명은 시스템(1)의 일부가 아닌 디바이스(2)의 실시형태 에도 적용될 수 있고, 및/또는 시스템(1)의 일부를 형성하는 디바이스(2)에도 적용될 수 있다. 전력 변압기(10) 시스템(1)의 추가적인 부분을 형성할 수 있다.

시스템(1)의 전력 변압기(10)는 하우징(38)을 포함하고, 그 안에는 일차측을 위한 코일 팩(20), 및 전력 변압기(10)의 이차측을 위한 추가적인 코일 팩(28)이 배치된다. 일차측 코일 팩(20)은 코어, 특히 환형 코어를 통하여 이차측 코일 팩(28)에 전자기적으로 커플링된다. 추가적으로, 전력 변압기(10)는 일차측에 단자(18)를 가지는데, 이것은 일차측 코일 팩(20)으로의 전기적 연결을 형성한다. 이차측을 위한 단자(30)도 유사하게 제공되고, 이들은 이차측 코일 팩(28)에 전기적으로 연결된다. 두 개의 코일 팩(20, 28) 각각은 다수의 권선을 가진다. 전력 변압기(10)의 동작 도중에, 일차측의 단자들(18) 사이에서 전압이 강하되고, 이러한 전압은 이제 일차측 코일 팩(20)의 단자(18) 및 권선을 통해 전류가 흐르게 한다. 이를 통하여 전력이 일차측에서 소모된다. 이차측에서는, 전압이 단자들(30) 사이에서 유사하게 강하되고, 전류가 단자(30)를 통해 그리고 이차측의 코일 팩(28)의 권선을 통해 흐른다. 그러므로, 전력이 이차측에 제공된다. 따라서, 전력 변압기(10)는 전력을 일차측으로부터 이차측으로 전달하고 변환하는 역할을 한다. 이러한 프로세스 중에 열이 생성되고, 이러한 열은 바람직하게는 오일에 의해서 형성된 냉각제(40)에 의해서 흡수될 수 있다. 냉각제(40)는 이와 같이 하우징(38)의 내부에 홀딩되고, 코일 팩(20, 28)의 권선에서 생성된 열을 흡수하고 쿨러(26)로 전도시킬 수 있다. 바람직하게는, 쿨러(26)는 바람직하게는 냉각제(40)를 형성하는 오일을 냉각시키기 위한 오일 쿨러이다.

냉각제(40)는 일차측 및 이차측에서의 코일 팩(20, 28)의 권선들 사이의 열흐름에 의해서 가열된다. 그러므로, 특히 일차측 권선에서는, 특히 냉각제가 특히 뜨거워지는 특히 뜨거운 스폿이 냉각제(40) 내에 생길 수 있다. 그러므로, 권선 온도 센서(22)는 바람직하게는 권선에서의 온도를 결정하기 위해서 권선에 부착된다. 이러한 온도는 핫스폿 온도라고도 불린다. 권선 온도 센서(22)는 바람직하게는 권선에서의 온도를 검출하도록 설계되는 온도 센서이다. 도 1 이 개략적으로 그리고 예시적으로 도시하고 있기 때문에, 권선 온도 센서(22)는, 예를 들어 일차측의 코일 팩(20)의 권선에 부착될 수 있다. 권선 온도 센서(22)는 전력 변압기(10)의 검출 유닛(32)에 신호 연결을 통해서 연결될 수 있다. 전력 변압기(10)의 추가적인 센서가 이러한 검출 유닛(32)에 커플링될 수 있는 것이 바람직하다. 도 1 이 예를 들어 도시하고 있기 때문에, 전력 변압기(10)는 추가적으로 그리고 바람직하게는 오일 온도 센서(24)를 가진다. 오일 온도 센서(24)는 전력 변압기(10)의 하우징(38) 내에 배치되고, 바람직하게는 오일 온도 센서(24)가 하우징(38)의 내부의 상단 구역 내에 있는 냉각제(40)의 온도를 검출하는 방식으로 배치된다. 따라서, 오일 온도 센서(24)는, 예를 들어 상단-오일 온도를 검출하도록 공지된 바와 같이 배치될 수 있다. 오일 온도 센서(24)는 검출 유닛(32)에 연관된 신호 연결을 통하여 커플링된다. 추가적으로, 전력 변압기(10)는 주변 온도 센서(14)를 가지는 것이 바람직하다. 주변 온도 센서(14)는 반드시 전력 변압기(10)의 하우징(38)에 부착될 필요는 없지만, 그러한 것도 가능하다. 그 대신에 주변 온도 센서(14)는 하우징(38)과 열적으로 접촉하지 않으면서 전력 변압기(10)의 일부를 형성하는 것이 바람직하다. 따라서, 주변 온도 센서(14)는 적어도 전력 변압기(10)에 할당되고, 하우징(38)에 가깝게 배치될 수 있다. 주변 온도 센서(14)는 검출 유닛(32)에 연관된 신호 연결을 통하여 커플링된다. 추가적으로, 전력 변압기(10)는 전력 변압기(10)의 단자(18)를 통해서 흐르는 전류를 검출하기 위한 전류 센서(16)를 가지는 것이 바람직하다. 도 1에서, 단자(18)를 통해 흐르는 전류를 검출하기 위하여, 전류 센서(16)는 일 예로서 일차측의 단자(18) 중 하나에 배치된다. 전류 센서(16)는 연관된 신호 연결을 통하여 검출 유닛(32)에 커플링된다. 주변 온도 센서(14) 및 전류 센서(16)는 외부로부터 전력 변압기(10)에 작용하는 물리량 또는 속성을 각각 검출한다. 권선 온도 센서(22) 및 오일 온도 센서(24)는 전력 변압기(10) 내에서, 특히 전력 변압기(10)의 하우징(38) 내에서 주로 작용하는 물리량 또는 속성을 각각 검출한다. 그러므로, 예를 들어 주변 온도 센서(14) 및 전류 센서(16)가 제 1 센서 데이터를 생성하고, 권선 온도 센서(22) 및 오일 온도 센서(24)가 제 2 센서 데이터를 생성하는 것이 가능하다. 센서(14, 16, 22, 24)로부터의 센서 데이터는 각각의 신호 연결을 통하여 검출 유닛으로 전달될 수 있다. 검출 유닛(32)은 제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터를 나타내는 측정 신호를 생성하도록 설계될 수 있다. 검출 유닛(32)은 측정 신호를 디바이스(2)의 신호 인터페이스(4)로 신호 연결(36)을 통해 전송할 수 있다. 이를 통하여, 디바이스(2)에는 제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터가 제공되고, 이들은 각각의 경우에 전력 변압기(10)에서 센서를 이용하여 검출된 적어도 하나의 수량을 나타낸다.

복수 개의 센서를 가진 전력 변압기(10)가 가능하지만, 실무에서는 흔히 이론적으로 이용가능하고 가능한 모든 센서가 적용되는 것은 아니다. 특히, 전력 변압기(10)가 권선 온도 센서(22)를 가지지 않는 경우가 일어날 수 있다. 이것은, 예를 들어 도 1에서 이차측(30)의 코일 팩(28)의 권선의 경우이다. 더 설명하자면, 순전히 예시적으로, 도 1에 도시되는 전력 변압기(10)가 권선의 온도가 주요 관심 사항임에도 불구하고 권선 온도 센서(22)를 가지지 않는다고 가정된다.

이전에 설명된 전력 변압기(10)가 권선 온도 센서(22)를 가지지 않는다는 가정에 기반하여, 제 2 센서 데이터는 권선의 온도를 나타낼 수 없다는 것이 진술될 수 있다. 제 2 센서 데이터는, 예를 들어 오일 온도 센서(24)에 의해서만 공급될 수 있다. 다르게 말하면, 제 2 센서 데이터는, 예를 들어 하우징(38)의 상단 내부 구역 내의 오일의 형태인 냉각제(40)의 오일 온도를 나타낼 수 있다. 그럼에도 불구하고, 예를 들어 일차측 코일 팩(20)의 권선에서의 온도에 대한 정보를 획득하기 위하여, 디바이스(2)는 단순하게 말하면 모델 값이라고 알려져 있는 것을 결정하도록 설계되는데, 이러한 값은, 예를 들어 일차측의 코일 팩(20)의 권선의 온도를, 이러한 온도가 센서를 이용하여 검출되지 않는 경우에도 나타낸다.

디바이스(2)는 신호 인터페이스(4), 프로세서 유닛(6), 및 메모리 유닛(8)을 가진다. 메모리 유닛(8)은 바람직하게는 데이터를 저장하기 위한 메모리 유닛이다. 프로세서 유닛(6)은 수학 연산 및/또는 신호 처리를 실행하도록 설계된다. 프로세서 유닛(6)은 이러한 목적을 위한 마이크로프로세서를 포함할 수 있다. 신호 인터페이스(4)는 제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터를 나타내는 측정 신호를 수신하도록 설계된다. 신호 인터페이스(4)는 이러한 측정 신호를 검출 유닛(32)으로부터 그리고 신호 연결(36)을 통하여 수신할 수 있다. 신호 인터페이스(4)는 바람직하게는 제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터가 프로세서 유닛(6)에 대해서 제공되는 방식으로 프로세서 유닛(6)에 커플링된다. 그러므로, 신호 인터페이스(4) 및 프로세서 유닛(6)은 통합될 수 있다.

프로세서 유닛(6)은 시간에 있어서 연속적인 시간 윈도우들의 각각 내에서, 주어진 시간 윈도우 내에서 수신된 상기 제 1 및 제 2 센서 데이터로부터 측정 데이터세트를 생성하도록 구성된다. 시간 윈도우의 길이는 바람직하게는 24 시간과 같다. 추가적으로, 새로운 시간 윈도우가 연관된 측정 데이터세트와 함께 4 시간마다 생성되는 것이 바람직하다. 그러므로, 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트는 부분적으로 동일한 제 1 및 제 2 센서 데이터를 포함할 수 있다. 추가적으로, 앞서 언급된 예에서 시간 윈도우는 두 개의 연속적인 시간 윈도우들이 고려될 때에 16 시간만큼 각각 중첩될 수 있다.

메모리 유닛(8) 내에는 전력 변압기(10)의 수학적 시뮬레이션 모델이 저장된다. 프로세서 유닛(6)은 시뮬레이션 모델을 로딩하고 실행하도록 구성된다. 시뮬레이션 모델은, 시뮬레이션 모델이 전력 변압기(10)의 전환 거동(transfer behavior)을 나타내도록 구현된다. 시뮬레이션 모델이 수학적 모델이기 때문에, 입력 데이터는 실행 도중에 시뮬레이션 모델에 의해서 처리될 수 있어서, 출력 데이터가 이러한 처리에 의해 생성되게 한다. 그러므로, 출력 데이터는 입력 데이터에 의존한다. 그러나, 시뮬레이션 모델의 전환 거동은, 즉 연관된 모델 파라미터에 의하여 변경될 수 있다. 따라서, 출력 데이터는 시뮬레이션 모델의 모델 파라미터 및 시뮬레이션 모델의 실행 중에 사용되는 입력 데이터 양자 모두에 의존한다. 프로세서 유닛(6)은 입력 데이터 및 시뮬레이션 모델에 대한 연관된 모델 파라미터를 사용하여 시뮬레이션 모델을 실행하고, 이를 통하여 출력 데이터를 생성하도록 설계된다. 모델 파라미터는 적어도 시뮬레이션 모델을 실행하기 위한 초기 파라미터로서, 메모리 유닛(8) 내에 저장될 수 있고 및/또는 프로세서 유닛(6)에 의해서 로딩될 수 있다. 또한, 시뮬레이션 모델은 실행 도중에 출력 데이터뿐만 아니라 모델 값, 특히 전력 변압기(10) 내부의 온도에 대한 모델 값을 이러한 실행 중에 사용되는 입력 데이터 및 모델 파라미터들의 함수로서 생성하도록 설계된다. 그러므로, 모델 값도 시뮬레이션 모델의 실행으로부터의 결과일 수 있다. 프로세서 유닛(6)은 모델 값을 결정하기 위해서 시뮬레이션 모델을 이에 상응하도록 실행하게끔 설계된다. 예를 들어, 시뮬레이션 모델은 모델 값이 코일 팩(20, 28) 중 하나의 권선에서의 온도를 나타내도록 구현될 수 있다. 바람직하게는, 시뮬레이션 모델은 모델 값이 일차측(20)에서의 코일 팩(20)의 권선에서의 온도를 나타내도록 구현된다. 시뮬레이션 모델에 기반하여, 그리고 바람직하게는 전력 변압기(10) 내의 어떤 온도가 시뮬레이션 모델을 이용하여 결정되도록 의도되는지의 요구사항에도 기반하여, 모델 값은 전력 변압기(10) 내의 다른 온도를 역시 기술할 수 있다. 예를 들어, 모델 값은 상단-오일 온도 또는 쿨러(26) 내의 냉각제(40)의 온도를 나타낼 수 있다.

그러나, 시뮬레이션 모델에 의해서 결정된 모델 값이 입력 데이터뿐만 아니라 시뮬레이션 모델에 대한 모델 파라미터에도 의존하기 때문에, 모델 파라미터가 특히 바람직하게는 시뮬레이션 모델이 전력 변압기(10)의 전환 거동을 특히 정밀하게 기술하도록 선택되는 것이 바람직하다. 그러므로, 시뮬레이션 모델에 의해서 전력 변압기(10)의 특히 정밀한 시뮬레이션을 허용하는 시뮬레이션 모델에 대한 모델 파라미터를 결정하기 위하여, 도 2에서 일 예로서 도시되는 단계 a), 단계 b) 및 단계 c)의 그룹(12)이 반복적으로 하나의 그룹으로서 실행되는 것이 가능하다. 하나의 그룹으로서 반복될 때, 단계 a) 내지 단계 c)의 각각의 그룹(12)은 단계 a) 내지 단계 c)의 동일한 그룹(12)이 다시 그리고 반복적으로 실행되기 이전에 전체적으로 실행된다. 하나의 그룹으로서 반복될 때, 각각의 그룹(12)의 단계 a) 내지 단계 c)는 병렬적으로 실행되지 않고 연속적으로 실행된다. 병렬적인 그룹들(12)로부터의 단계들의 실행도 일어나지 않는다. 따라서, 그룹(12)은 연속적으로 실행되고, 및 각각의 그룹(12) 내에서 단계 a) 내지 단계 c)가 연속적으로 실행된다. 그러면 반복이 하나의 그룹으로서 일어나게 된다.

프로세서 유닛(6)은, 단계 a)에서 출력 데이터를, 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 제 1 센서 데이터에 의하여 규정되는 입력 데이터를 사용하여, 그리고 주어진 시간 윈도우에 대한 시뮬레이션 모델의 첫 번째 실행을 위하여 미리 규정된 레퍼런스 파라미터들에 의해 규정되는 모델 파라미터들을 사용하여, 그리고 그렇지 않으면 가장 최근에 결정된 최적화 파라미터를 이용하여, 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 결정하도록 구성된다. 레퍼런스 파라미터는 모델 파라미터에 대한 초기 파라미터일 수 있다. 이를 통하여, 시뮬레이션 모델을 실행하는 것이 가능해진다. 레퍼런스 데이터는 메모리 유닛(8) 내에 저장될 수 있고 및/또는 프로세서 유닛에 의해서 메모리 유닛(8)으로부터 로딩될 수 있다.

도 1에 도시되는 일 예의 경우에, 제 1 센서 데이터는 주변 온도 센서(14) 및 전류 센서(16)로부터의 센서 데이터에 의해서 형성된다. 이러한 경우에, 제 1 센서 데이터는 따라서 전력 변압기(10)의 주변 온도 및 전력 변압기(10)의 일차측의 전류를 나타낼 수 있다. 출력 데이터는 제 1 센서 데이터를 입력 데이터로서, 그리고 레퍼런스 파라미터를 모델 파라미터로서 사용하여 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 생성된다. 이러한 경우에, 시뮬레이션 모델은, 출력 데이터가 제 2 센서 데이터로부터 센서를 이용하여 검출된 수량에 대응하는 시뮬레이션된 전력 변압기(10)의 수량을 나타내도록 구현될 수 있다. 도 1에서 예로서 도시된 예에서, 전력 변압기(10)의 하우징(38)의 내부에 있는 냉각제(40)에 대한 시뮬레이션된 상단-오일 온도를 나타내는 출력 데이터는, 이에 따라서 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 생성될 수 있다.

단계 b)에 따르면, 프로세서 유닛(6)은 제 1 가중 인자에 의해서 가중되는 적어도 하나의 제곱 오차를 포함하는 목표 값을 결정하고, 이러한 오차는 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 제 2 센서 데이터 및 단계 a)에서 이전에 결정된 출력 데이터 사이의 오차이다. 도 1에 도시되는 예를 참조하면, 제 2 센서 데이터는 오일 온도 센서(24)에 의해 검출되는 상단-오일 온도를 나타낸다. 단계 a)에서 결정된 출력 데이터는 전력 변압기(10)의 하우징(38) 내부에 있는 냉각제(40)에 대한 시뮬레이션된 상단-오일 온도를 나타낸다. 그러므로, 제 2 센서 데이터 및 출력 데이터 사이의 오차는 주어진 샘플 값에 의존하여 양의 오차 및 음의 오차일 수 있다. 제곱 오차는 오차의 수학적 부호가 더 이상 관련되지 않게 한다. 제 1 가중 인자는 목표 값이 적절하게 계산되는 방식으로 선택될 수 있다.

목표 값을 결정하기 위한 수학적 함수의 일 예가 다음과 같이 표시된다:

목표 값 E(p)는 세 가지 성분에 의존한다. 첫 번째 적분 심볼을 가지는 첫 번째 성분은 제 1 가중 인자 c_a에 의해 가중되는 제곱 오차를 나타내고, 이러한 오차는 제 2 센서 데이터 m 및 단계 a)에서 결정된 출력 데이터 s 사이의 오차이다. 목표 값의 두 개의 추가적인 성분들 각각은 합산 심볼로 시작된다. 두 번째 성분은 제 2 가중 인자 c_d를 포함하고, 세 번째 성분은 제 3 가중 인자 c_r을 포함한다.

디바이스가 단계 b)에서 제 2 타겟 윈도우에 대한 계속된(onwards) 실행을 위하여 상기 목표 값 E를, 각각의 경우에 상기 목표 값 E가 제 2 가중 인자 c_d에 의해 가중된 제곱차(p_i - p_{i, pre})²을 더 포함하는 방식으로 결정하도록 구성되는 것이 바람직하고, 상기 제곱차는 가장 최근에 결정된 모델 파라미터 p_i와 선행 시간 윈도우에 대해서 최후에 결정된 최적화 파라미터 p_{i, pre} 사이의 차이다. 제 2 가중 인자 c_d를 선택함으로써, 목표 값 E의 두 번째 성분은 모델 파라미터들 사이의 빠른 변경을 방지하는 것을 도울 수 있다. 그러면 시뮬레이션 모델이 외부 교란에 대해서 견실해진다.

또한, 디바이스(2)가 단계 b)에서 목표 값 E를, 각각의 경우에 목표 값 E가 제 3 가중 인자 c_r에 의해 가중된 제곱차(p_i - p_i,0)²을 더 포함하는 방식으로 결정하도록 구성되는 것이 바람직하고, 상기 제곱차는 가장 최근에 규정된 모델 파라미터 p_i와 레퍼런스 파라미터 p_i,0 사이의 차이다. 제 3 가중 인자 c_r을 제 1 및 제 2 가중 인자 c_a 및 c_d와 관련하여 적합하게 선택함으로써, 목표 값 E의 세 번째 성분이 다른 성분에 더 큰 가중치를 부여하기 위해서 더 작아지도록 선택될 수 있다. 그러나, 제 3 가중 인자 c_r을 적절하게 선택하면, 초기 레퍼런스 파라미터 p_i,0 및 현재의 모델 파라미터 p_i 사이에 너무 큰 편차가 생기는 것을 방지할 수 있다. 여기에서, 초기 레퍼런스 파라미터 p_i,0이 적어도 근사적으로, 시뮬레이션 모델에 의한 전력 변압기(10)의 전환 거동의 충분히 양호한 시뮬레이션을 허용한다는 것이 가정된다.

추가적으로, 프로세서 유닛(6)은 단계 c)에서 최적화 파라미터를 시뮬레이션 모델에 대한 새로운 모델 파라미터로서, 주어진 시간 윈도우 내에서 결정된 단계 b)로부터의 적어도 하나의 목표 값에 기반하여 결정하도록 구성된다. 예를 들어, 프로세서 유닛(6)은 최적화 파라미터들을 결정하기 위해서 최적화 방법을 실행하도록 구성될 수 있다. 상기 최적화 방법을 위하여, 최적화 방법에 기반하여 현재 수행되고 있는 최적화 파라미터의 결정을 위하여, 새로운 최적화 파라미터를, 다음 단계 b)에서 더 낮은 목표 값이 얻어지게 하는 시뮬레이션 모델에 대한 모델 파라미터로서 결정하기 위해서, 선행 단계 b)에서 결정된 목표 값에 그리고 이전의 단계 c)에서 결정된 최적화 파라미터에 재조정(recourse)이 이루어진다. 따라서 최적화 방법은 단계 c) 목표 값을 최소화하고 및/또는 가능한 작게 유지시키도록 구현될 수 있다. 이것은, 목표 값이 가능한 작게 유지되어야 하는 제곱 오차 또는 제곱차를 가중된 방식으로 포함하고 있기 때문에 타당하다. 최적화 방법은 기본적으로 종래 기술로부터 알려져 있고, 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹(12)의 실행에서 적용될 수 있다. 바람직하게는, 프로세서 유닛(6)은 단계 a) 내지 단계 c)의 그룹(12)을 10 번 내지 1000 번 반복하도록 구성된다. 이를 통하여, 단계 c)가 마지막으로 실행될 때, 최적화 파라미터가 전력 변압기(10)의 전환 거동의 특히 바람직한 시뮬레이션을 허용하는 새로운 모델 파라미터로서 결정될 수 있다는 것이 실무에서 발견되었다. 추가적으로, 시뮬레이션 모델은 상기 모델 파라미터를 사용하여, 바람직하게는 센서를 이용하여 검출되지 않는 전력 변압기(10) 내부의 온도에 대한 모델 값을 결정할 수 있다. 그러므로, 프로세서 유닛(6)은, 각각의 시간 윈도우에 대하여 상기 모델 값을, 상기 주어진 시간 윈도우에 할당된 상기 측정 데이터세트로부터의 제 1 센서 데이터에 의하여 규정되는 입력 데이터를 사용하여, 그리고 상기 주어진 시간 윈도우에 대하여 가장 최근에 결정된 최적화 파라미터들에 의하여 규정되는 모델 파라미터들을 사용하여 상기 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 결정하도록 구성된다. 이를 통하여, 각각의 시간 윈도우에 대하여 특히 정밀한 모델 값을 결정하는 것이 가능해지고, 이것은 따라서 전력 변압기(10) 내부의 온도를 특히 정밀하게 기술하거나 표현한다. 이러한 온도는, 예를 들어 코일 팩(20, 28) 중 하나의 권선 중 하나에서의 온도일 수 있다. 디바이스(2)는 프로세서 유닛(6)에 커플링된 추가적인 인터페이스(34)를 더 가지는 것이 바람직하다. 추가적으로, 디바이스(2)는 추가적으로 인터페이스(34)를 통하여, 모델 값, 특히 가장 최근에 결정된 모델 값을 나타내는 출력 신호를 전달하도록 설계될 수 있다.

추가적으로, "가진다(having)"가 임의의 다른 요소 또는 단계를 배제하지 않으며, "a" 또는 "an"이 복수형을 제외하지 않는다는 것이 지적되어야 한다. 더욱이, 앞선 예시적인 실시형태 중 하나를 참조하여 설명된 피쳐들이 다른 예시적인 전술된 실시형태의 다른 피쳐들과 조합되어 사용될 수도 있다는 것이 지적되어야 한다. 청구항에 있는 참조 부호는 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다.

참조 번호들의 목록
1 시스템
2 디바이스
4 신호 인터페이스
6 프로세서 유닛
8 메모리 유닛
10 전력 변압기
12 그룹
14 주변 온도 센서
16 전류 센서
18 일차측 단자
20 일차측 코일 팩
22 권선 온도 센서
24 오일 온도 센서
26 쿨러
28 이차측 코일 팩
30 이차측 단자
32 검출 유닛
34 추가적인 신호 인터페이스
36 신호 연결
38 하우징
40 냉각제

Claims

디바이스(2)로서,
신호 인터페이스(4);
프로세서 유닛(6); 및
메모리 유닛(8)을 포함하고,
상기 신호 인터페이스(4)는 제 1 센서 데이터 및 제 2 센서 데이터를 나타내는 측정 신호를 수신하도록 설계되며,
상기 제 1 센서 데이터 및 상기 제 2 센서 데이터는 각각의 경우에 센서를 이용하여 전력 변압기(10)에서 검출된 적어도 하나의 수량을 나타내고,
상기 프로세서 유닛(6)은 연속적인 시간 윈도우들의 각각 내에서, 주어진 시간 윈도우 내에서 수신된 상기 제 1 및 제 2 센서 데이터로부터 측정 데이터세트를 생성하도록 구성되며,
상기 메모리 유닛(8)은 상기 전력 변압기(10)의 시뮬레이션 모델을 저장하고, 상기 시뮬레이션 모델은 입력 데이터가 출력 데이터가 되는 전환 거동(transfer behavior)을 상기 시뮬레이션 모델의 모델 파라미터들의 함수로서 기술하며,
상기 프로세서 유닛(6)은 각각의 시간 윈도우에 대하여,
a) 상기 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 제 1 센서 데이터에 의하여 규정되는 입력 데이터를 사용하여, 그리고 상기 주어진 시간 윈도우에 대한 시뮬레이션 모델의 제 1 실행을 위한, 미리 규정된 레퍼런스 파라미터들에 의하여 규정되고 그렇지 않으면 가장 최근에 결정된 최적화 파라미터들에 의하여 규정되는 모델 파라미터들을 사용하여 상기 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 출력 데이터를 결정하는 단계;
b) 제 1 가중 인자에 의해 가중된 적어도 하나의 제곱 오차를 포함하는 목표 값을 결정하는 단계 - 상기 제곱 오차는 상기 주어진 시간 윈도우에 할당된 측정 데이터세트로부터의 상기 제 2 센서 데이터와 이전에 결정된 출력 데이터 사이의 오차임 -; 및
c) 상기 주어진 시간 윈도우 내에 결정된 적어도 하나의 목표 값에 기반하여, 상기 시뮬레이션 모델에 대한 새로운 모델 파라미터들로서 최적화 파라미터들을 결정하는 단계
의 그룹(12)을 하나의 그룹으로서 반복적으로 실행하도록 구성되고,
상기 시뮬레이션 모델은 또한, 상기 전력 변압기(10) 내부의 온도에 대한 모델 값을 입력 데이터 및 모델 파라미터들의 함수로서 기술하며,
상기 프로세서 유닛(6)은, 각각의 시간 윈도우에 대하여 상기 모델 값을, 상기 주어진 시간 윈도우에 할당된 상기 측정 데이터세트로부터의 제 1 센서 데이터에 의하여 규정되는 입력 데이터를 사용하여, 그리고 상기 주어진 시간 윈도우에 대하여 가장 최근에 결정된 최적화 파라미터들에 의하여 규정되는 모델 파라미터들을 사용하여 상기 시뮬레이션 모델을 실행함으로써 결정하도록 구성된, 디바이스(2).
제 1 항에 있어서,
상기 전력 변압기(10)의 상기 모델 값에 의해서 기술되는 온도는, 상기 전력 변압기(10)의 핫스폿 온도 또는 상단-오일 온도 또는 하단-오일 온도이거나 이들을 포함하는, 디바이스(2).
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
단계 a) 내지 단계 c)의 그룹(12)을 하나의 그룹으로서 반복하는 횟수는 10 회 내지 1000 회인, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 디바이스(2)는 제 2 시간 윈도우에 대한 계속된(onwards) 실행을 위하여 단계 b)에서 상기 목표 값을, 각각의 경우에, 상기 목표 값이 제 2 가중 인자에 의해 가중된 제곱차(squared difference)를 더 포함하는 방식으로 결정하도록 구성되고,
상기 제곱차는 가장 최근에 결정된 모델 파라미터들과 선행 시간 윈도우에 대해서 최후에 결정된 최적화 파라미터들 사이의 차인, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 디바이스(2)는 단계 b)에서 상기 목표 값을, 상기 목표 값이 제 3 가중 인자에 의해 가중된 제곱차를 더 포함하는 방식으로 결정하도록 구성되고,
상기 제곱차는 가장 최근에 규정된 모델 파라미터들과 레퍼런스 파라미터들 사이의 차인, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 1 센서 데이터는 외부로부터 상기 전력 변압기(10)에 작용하고 센서를 이용하여 검출되는 수량을 나타내는, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 1 센서 데이터는,
상기 전력 변압기(10)의 일차측의 전류, 상기 전력 변압기(10)의 이차측의 전류, 상기 전력 변압기(10)의 일차측의 전력, 상기 전력 변압기(10)의 이차측의 전력, 상기 전력 변압기(10) 외부의 주변 온도(14), 상기 전력 변압기(10) 외부의 태양 복사 파워(solar radiation power), 및 상기 전력 변압기(10) 외부의 풍속인 수량들의 그룹(12) 중 적어도 두 가지 수량을 나타내는, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 2 센서 데이터는 센서를 이용하여 상기 전력 변압기(10) 내에서 검출된 수량을 나타내는, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 2 센서 데이터는,
오일 온도, 상기 전력 변압기(10)의 상단의 오일 온도, 상기 전력 변압기(10)의 하단의 오일 온도, 일차측 권선의 권선 온도, 이차측 권선의 권선 온도, 상기 전력 변압기(10)의 일차측 권선으로부터 상기 전력 변압기(10)의 오일로의 열흐름, 상기 전력 변압기(10)의 이차측 권선으로부터 상기 전력 변압기(10)의 오일로의 열흐름, 및 상기 전력 변압기(10)의 오일의 오일 점성인 수량들의 그룹(12) 중 적어도 하나의 수량을 나타내는, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 측정 데이터세트로부터의 제 1 및 제 2 센서 데이터는 각각의 경우에, 센서를 이용하여 주기적인 간격으로 검출된 수량들의 샘플 값들으로부터 얻어지는 연관된 수량을 나타내는, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 디바이스(2)는, 각각의 시간 윈도우 내에서, 상기 연관된 수량을 미리 규정된 시간 범위에 걸쳐서 나타내는 제 1 및 제 2 센서 데이터로부터 연관된 측정 데이터세트가 생성되도록 구성된, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 미리 규정된 시간 범위는 상기 전력 변압기(10)의 가장 긴 시상수보다 큰, 디바이스(2).
제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,
상기 미리 규정된 시간 범위는 적어도 2 시간, 적어도 4 시간, 적어도 8 시간, 적어도 16 시간, 적어도 24 시간, 또는 적어도 이틀과 같은, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 시뮬레이션 모델은 상기 전력 변압기(10)에 대한 IEEE Annex G 모델에 기반하는, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 시뮬레이션 모델은 상기 전력 변압기(10)에 대한 IEC 모델에 기반하는, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 디바이스(2)는 상기 신호 인터페이스(4) 또는 다른 인터페이스(34)를 이용하여, 상기 모델 값을 나타내는 출력 신호를 전송하도록 설계된, 디바이스(2).
제 1 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프로세서 유닛(6)은,
시간 윈도우에 대하여 가장 최근에 결정된 최적화 파라미터들을 주어진 시간 윈도우에 대한 최종 파라미터들로서 규정하도록,
복수 개의 최종 파라미터를 이용한 근사화에 의하여 경향 파라미터(trend parameter)들을 결정하도록,
상기 경향 파라미터들을 연관된 미리 규정된 한계 값들과 비교하도록, 그리고
한계 값들 중 하나가 초과되는 경우에, 상기 전력 변압기(10)에 대한 제 1 경고 상태를 규정하도록
구성된, 디바이스(2).
시스템(1)으로서,
제 1 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 청구된 바와 같은 디바이스(2)에 따라 각각 설계된 복수 개의 디바이스(2)를 포함하고,
상기 시스템(1)은 디바이스(2) 각각에 의해 규정된 모델 파라미터들을 서로 비교하고, 이를 통하여 각각의 경우에 모델-파라미터 차들을 알아내도록 설계되며,
상기 시스템(1)은 모델-파라미터 차 각각을 연관된 미리 규정된 한계 값들과 비교하고, 한계 값들 중 하나가 초과되는 경우, 이러한 초과를 초래하는 모델 파라미터들 및 연관된 전력 변압기(10)를 식별하며, 식별된 전력 변압기(10)에 대하여 제 2 경고 상태를 규정하도록 설계된, 시스템(1).