WO2020109002A1 - Verfahren zur überwachung eines transformators - Google Patents

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WO2020109002A1
WO2020109002A1 PCT/EP2019/081235 EP2019081235W WO2020109002A1 WO 2020109002 A1 WO2020109002 A1 WO 2020109002A1 EP 2019081235 W EP2019081235 W EP 2019081235W WO 2020109002 A1 WO2020109002 A1 WO 2020109002A1
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transformer
sensor data
converter
values
specific
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Fabian Hecht
Martin BRÜCKEL
Cornel-Marian Rosca
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Siemens AG
Siemens Corp
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Siemens AG
Siemens Corp
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    • H02M5/02—Conversion of AC power input into AC power output, e.g. for change of voltage, for change of frequency, for change of number of phases without intermediate conversion into DC
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    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
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    • H02M1/00—Details of apparatus for conversion
    • H02M1/0003—Details of control, feedback or regulation circuits
    • H02M1/0012—Control circuits using digital or numerical techniques

Definitions

  • the invention relates to a method for monitoring at least one transformer.
  • the invention further relates to a control unit with means for performing such a method.
  • the invention relates to a computer program for performing such a method when it runs in such a control unit.
  • the invention relates to a computer program product with a computer program.
  • the invention relates to a converter system with at least one converter, at least one transformer and such a control unit.
  • the invention relates to a drive system with at least one such converter system.
  • Transformers are used, for example, in drive systems to galvanically decouple a converter from a power grid.
  • Transformers of this type comprise coupled lines, with winding insulation, for example, wearing out over time and leading to a winding short circuit or a ground short circuit.
  • Such short circuits usually lead to transformer failures, which usually develop quickly.
  • a transformer failure leads to a failure of the entire drive train, which leads to costly downtimes and to the replacement of the transformer or even the entire drive system. Continuous monitoring and fault detection is therefore necessary to identify a transformer anomaly at an early stage.
  • Patent specification DE 10 2013 217 672 B3 describes a multilevel converter, it being proposed to expand a submodule of the multilevel converter by a short-circuit circuit, so that the charge on the capacitor of the submodule is controlled, in particular stepwise over several series circuits from the short-circuiting and damping element.
  • the published patent application EP 1 786 083 A1 describes a method and a system for monitoring power transformers with which incipient failures in a transformer are to be identified. For this purpose, only sensors outside the transformer are used or sensors that can be installed without having to open the transformer.
  • the incipient failures are identified on the basis of mathematical behavior models so that a set of measured variables is compared to identify the fault conditions, with some adaptive threshold values being calculated for each variable from the operating conditions of the transformer.
  • the mathematical models include a heat model, a vibration model and a model of the moisture in the oil.
  • the object of the invention is to provide a method for monitoring a transformer that is as technical and reliable as possible.
  • a method for monitoring at least one transformer which comprises the following steps: generating an object-specific analytical model of the transformer and an object-specific threshold value from historical sensor data, which comprise at least one input voltage and one output voltage of the transformer, with the aid of a Machine learning algorithm, comparison of current sensor data with values from the object-specific analytical model, identification of current sensor data which is more than the object-specific threshold value from the values from the object specific analytical model deviate as anomalous values and issue a warning for an adjustable number of anomalous values.
  • control unit with means for carrying out such a method, the means comprising at least one sensor device.
  • the object is achieved according to the invention by a computer program for executing such a method when it is run in such a control unit.
  • a converter system with at least one converter, at least one transformer and such a control unit.
  • a drive system with at least one such converter system and at least one motor which is connected to the converter system.
  • the invention is based on the consideration of specifying a model-based method for monitoring a transformer, an object-specific analytical model and an object-specific threshold value being generated from historical sensor data with the aid of a machine learning algorithm.
  • An analytical model is based on a mathematical description of the behavior of the transformer and is both simple and accurate.
  • An object-specific model and an object-specific threshold value are generated on the basis of the historical sensor data for a specific transformer and depend on the operating mode, the power, the mains voltage and a large number of other parameters of the transformer.
  • a machine learning algorithm for example, uses a neural network that is trained with the historical data and generates a precise, individual model. At least one input voltage and one output voltage of the transformer are used to generate the model and threshold value, since these variables can be measured easily and very precisely.
  • the model and threshold value represent the normal, undisturbed state of the transformer and its limits.
  • current sensor data are compared with values from the object-specific analytical model.
  • Current sensor data which deviate from the values from the object-specific analytical model by more than the object-specific threshold value are identified as abnormal values, with a warning being output when an adjustable number of abnormal values is present. For example, an acoustic warning is issued so that possible damage in the event of early detection of a transformer anomaly can be limited or even avoided.
  • the process sequence is controlled by a control unit.
  • the means for performing such a method include, for example, a memory, a computer program and, for example, a microcontroller or another programmable logic module, which enables rapid signal processing.
  • the historical sensor data are preprocessed to exclude implausible values.
  • the preprocessing serves to eliminate implausible values due to sensor errors and values that are collected while the drive is in the off state and ensures that the model and the threshold value are refined.
  • the model comprises an object-specific constant which corresponds to a difference between at least one input voltage and at least one corresponding output voltage of the transformer.
  • the object-specific constant is adapted to the respective transformer during the modeling phase. The reliability of the monitoring method is increased by such a simple and individual model.
  • the maximum value of the effective value of the respective voltage is used particularly advantageously for the input voltage and the output voltage.
  • a calculation is simplified, for example by eliminating the phase relationships.
  • the maximum value within an interval that lasts 30 seconds for example, the data rate of the sensor data is reduced. Any irregularities that occur occasionally, in particular in comparison to averaging, are detected more effectively.
  • Vinrmsmax Voutrmsmax + C.
  • the model for comparing the current sensor data is called up via a residual full API.
  • REST stands for REpresentational State Transfer, API for Application Programming Interface.
  • the Restful API programming interface uses standardized methods such as HTTP / S, URI, JSON or XML and is therefore reliable.
  • a size and / or a time stamp of the deviations from the object-specific analytical model is particularly advantageous. dell provided. Additional information of this type can prevent additional measurements, so that the response time in the event of anomalies occurring is reduced.
  • a user and / or a service employee is automatically warned of an adjustable number of abnormal values.
  • the monitoring procedure enables an transformer anomaly to be reacted to at an early stage.
  • the warning is provided, in particular automatically, via an electronic message service.
  • Electronic messaging services are, for example, email, SMS or MMS.
  • the at least one transformer is particularly advantageously connected to a converter, the input voltage and / or the output voltage being at least partially determined in the converter.
  • a converter for example, existing measuring points or measuring devices can be used, which leads to an improved cost position. Fewer additional measuring points increase the reliability of the system.
  • FIG. 1 shows a block diagram of a drive system
  • FIG. 2 shows a flowchart of a method for monitoring a transformer
  • 3 shows a schematic representation of a typical
  • the described components of the embodiments each represent individual features of the invention which are to be considered independently of one another, and which also further develop the invention independently of one another and are therefore also to be regarded individually or in a combination other than the one shown as part of the invention . Furthermore, the described embodiments can also be supplemented by further features of the invention already described.
  • FIG. 1 shows a block diagram of a drive system 2, which includes a converter system 4 and an electric rotating machine 6, the electric rotating machine 6 being operated as an electric motor and being fed by the converter system 4.
  • the electric rotating machine 6 is operated as a generator, with the drive system 2 feeding the current generated by the generator via the converter system 4, for example, into a power grid.
  • the converter system 4 has one converter 8 and one
  • Transformer 10 wherein the transformer 10 can be connected on the primary side via input terminals 12 to a, in particular three-phase, supply network. Furthermore, the transformer 10 is connected on the secondary side to the converter, with galvanic isolation between the primary side and the second Därseite of the transformer 10 exists.
  • a rectifier and an inverter are integrated in the converter 8, a power signal of a first frequency being rectified via the rectifier and converted into a power signal of a second frequency via the inverter.
  • the converter 8 is optionally designed as a multilevel converter which has a plurality of cells.
  • the transformer 10 has a corresponding number of outputs on the secondary side, which are decoupled from one another by the transformer coupling. By decoupling the outputs of the cells of the multilevel converter can be added.
  • the sensor device 14 includes, for example, a voltage measuring device which transmits the detected voltage values to the central IT infrastructure 16 via a communication interface.
  • the sensor device 14 has a, in particular resistive or capacitive, coupling device for voltage tapping, the analog voltage values being further processed in the central IT infrastructure 16.
  • the central IT infrastructure 16 is, for example, at least one local computer system and / or at least one, in particular cloud-based, open IoT system.
  • the central IT infrastructure 16 provides storage space, computing power and / or application software. In an IoT system, storage space, computing power
  • the central IT infrastructure 16 comprises a local computer system which is connected to a cloud-based open IoT system.
  • the output voltages of the phases of the transformer 10 within the converter 8 are determined and transmitted to the central IT infrastructure 16.
  • an object-specific analytical model which is stored, for example, in a, in particular cloud-based, memory of a central model library 18, is generated from historical sensor data.
  • an object-specific threshold value Vth for the input voltages and output voltages is determined from the historical sensor data.
  • An analytical model is based on a mathematical description of the behavior of the transformer.
  • An object-specific model and an object-specific threshold value Vth are generated on the basis of the sensor data for the specific transformer 10 and depend on the operating mode, the power, the mains voltage and a large number of further parameters of the transformer 10. The model and the
  • Threshold values Vth are generated using a machine learning algorithm.
  • a machine learning algorithm uses, for example, a neural network that is trained with historical data.
  • the generation of the object-specific analytical model and the determination of the threshold value Vth are carried out in an evaluation unit 20.
  • at least part of the evaluation is cloud-based.
  • the maximum value of the effective value of the respective voltage Vinrmsmax, Voutrmsmax is used for the input voltage and the output voltage of the transformer 10.
  • the object-specific analytical model is related
  • the constant C is automatically adapted to the respective transformer 10 during the modeling phase.
  • a warning is issued, in particular automatically, to a user and / or a service employee.
  • the warning is provided, for example, via an electronic message service on a, in particular mobile, user terminal 23.
  • Electronic messaging services are, for example, email, SMS or MMS.
  • a size and / or a time stamp of the deviations are provided.
  • a mobile user terminal 23 is, for example, a smartphone or a tablet.
  • an object-specific analytical model of the transformer 10 and an object-specific threshold value Vth are generated from historical sensor data.
  • the historical data is optionally preprocessed in order to eliminate implausible values due to sensor errors and values that were collected during the off state of the drive.
  • the sensor data contain at least one input voltage and an associated output voltage of the transformer 10.
  • the historical Sensor data are determined, for example, over months or years.
  • the model and threshold value generation 24 is compared 26 of current sensor data with the object-specific analytical model, which is based on historical sensor data.
  • FIG. 3 shows a schematic representation of a typical course of a transmission characteristic 30 of a transformer 10, the maximum effective output voltage Voutrmsmax being plotted against the maximum effective input voltage Vinrmsmax.
  • the transmission characteristic curve 30 follows the relationship
  • Vinrmsmax Voutrmsmax + C
  • FIG. 4 shows a schematic illustration of a typical profile of a transmission characteristic curve 30 of a transformer with an object-specific threshold value Vth.
  • the threshold value Vth the difference between the maximum effective output voltage Voutrmsmax to the maximum effective input voltage Vinrmsmax and the constant C is plotted against the maximum effective input voltage Vinrmsmax.
  • the sensor data points 32 shown in FIG. 3 are shown.
  • the object-specific threshold value Vth is arranged in a tube shape around the transmission characteristic curve 30.
  • One of the sensor data points 32 has a deviation from the transmission characteristic curve 30 that is greater than the object-specific threshold value Vth.
  • the sensor data point 32 with such a model deviation is identified as an abnormal value 34.
  • the further procedure corresponds to that in
  • FIG. 1 A first figure.
  • the invention relates to a method for monitoring at least one transformer 10.
  • the following steps are proposed so that the monitoring method can be carried out as simply and reliably as possible: Generating an object-specific analytical model of the transformer 10 and an object-specific threshold value Vth from historical sensor data, which comprise at least one input voltage and an output voltage of the transformer 10, using a machine learning algorithm, comparing current sensor data with values from the object-specific analytical model, marking current sensor data, which deviate by more than the object-specific threshold value Vth from the values from the object-specific analytical model, as abnormal values 34 and output of a warning for an adjustable number of abnormal values 34.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung mindestens eines Transformators (10). Damit das Überwachungsverfahren möglichst einfach und zuverlässig durchführbar ist, werden folgende Schritte vorgeschlagen: Erzeugen eines objektspezifischen analytischen Modells des Transformators (10) und eines objektspezifischen Schwellwerts (Vth) aus historischen Sensordaten, welche mindestens eine EingangsSpannung und eine AusgangsSpannung des Transformators (10) umfassen, mit Hilfe eines Machine-Learning-Algorithmus, Vergleichen von aktuellen Sensordaten mit Werten aus dem objektspezifischen analytischen Modell, Kennzeichnen aktueller Sensordaten, welche um mehr als den objektspezifischen Schwellwert (Vth) von den Werten aus dem objektspezifischen analytischen Modell abweichen, als anormale Werte (34) und Ausgabe einer Warnung bei einer einstellbaren Anzahl von anormalen Werten (34).

Description

Beschreibung
Verfahren zur Überwachung eines Transformators
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung mindes tens eines Transformators.
Ferner betrifft die Erfindung eine Steuereinheit mit Mitteln zur Durchführung eines derartigen Verfahrens.
Darüber hinaus betrifft die Erfindung ein Computerprogramm zur Durchführung eines derartigen Verfahrens bei Ablauf in einer derartigen Steuereinheit.
Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Computerprogrammpro dukt mit einem Computerprogramm.
Überdies betrifft die Erfindung ein Umrichtersystem mit min destens einem Umrichter, mindestens einem Transformator und einer derartigen Steuereinheit.
Zudem betrifft die Erfindung ein Antriebssystem mit mindes tens einem derartigen Umrichtersystem.
Transformatoren werden beispielsweise in Antriebssystemen verwendet, um einen Umrichter von einem Stromnetz galvanisch zu entkoppeln. Derartige Transformatoren umfassen gekoppelte Leitungen, wobei beispielsweise eine Wicklungsisolierung im Lauf der Zeit verschleißt und zu einem Wicklungskurzschluss oder einen Massekurzschluss führen kann. Derartige Kurz schlüsse führen meist zu Transformatorausfällen, welche sich in der Regel schnell entwickeln. Ein Transformatorausfall führt zu einem Ausfall des gesamten Antriebsstrangs, was zu kostspieligen Ausfallzeiten und zum Austausch des Transforma tors oder gar des gesamten Antriebssystems führt. Daher ist eine kontinuierliche Überwachung und Fehlererkennung erfor derlich, um eine Trafoanomalie in einem frühen Stadium zu er kennen . Die Patentschrift DE 10 2013 217 672 B3 beschreibt einen Mul- tilevel-Umrichter, wobei vorgeschlagen wird, ein Submodul des Multilevel-Umrichters um eine Kurzschließschaltung zu erwei tern, so dass die Ladung des Kondensators des Submoduls kon trolliert, insbesondere stufenweise über mehrere Reihenschal tungen aus Kurzschließ- und Dämpfungselement, abgebaut werden kann .
Die Offenlegungsschrift EP 1 786 083 Al beschreibt ein Ver fahren und ein System zur Überwachung von Leistungstransfor- matoren, mit dem beginnende Ausfälle in einem Transformator erkannt werden sollen. Zu diesem Zweck werden nur Sensoren außerhalb des Transformators verwendet oder Sensoren, die in stalliert werden können, ohne dass der Transformator geöffnet werden muss. Die Erkennung der beginnenden Ausfälle erfolgt auf der Grundlage mathematischer Verhaltensmodelle, so dass zur Identifizierung der Fehlerbedingungen ein Satz von Mess größen verglichen wird, wobei für jede Variable einige adap tive Schwellenwerte aus den Betriebsbedingungen des Transfor mators berechnet werden. Die mathematischen Modelle umfassen ein Wärmemodell, ein Vibrationsmodell und ein Modell der Feuchtigkeit im Öl.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein möglichst ein faches und zuverlässiges Verfahren zur Überwachung eines Transformators anzugeben.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zur Überwachung mindestens eines Transformators gelöst, welches folgende Schritte umfasst: Erzeugen eines obj ektspezifischen analytischen Modells des Transformators und eines objektspe zifischen Schwellwerts aus historischen Sensordaten, welche mindestens eine Eingangsspannung und eine Ausgangsspannung des Transformators umfassen, mit Hilfe eines Machine- Learning-Algorithmus , Vergleichen von aktuellen Sensordaten mit Werten aus dem obj ektspezifischen analytischen Modell, Kennzeichnen aktueller Sensordaten, welche um mehr als den obj ektspezifischen Schwellwert von den Werten aus dem Objekt- spezifischen analytischen Modell abweichen, als anormale Wer te und Ausgabe einer Warnung bei einer einstellbaren Anzahl von anormalen Werten.
Ferner wird die Aufgabe erfindungsgemäß durch eine Steuerein heit mit Mitteln zur Durchführung eines derartigen Verfahrens gelöst, wobei die Mittel zumindest eine Sensorvorrichtung um fassen .
Darüber hinaus wird die Aufgabe erfindungsgemäß durch ein Computerprogramm zur Durchführung eines derartigen Verfahrens bei Ablauf in einer derartigen Steuereinheit gelöst.
Des Weiteren wird die Aufgabe erfindungsgemäß durch ein Com puterprogrammprodukt mit einem Computerprogramm gelöst.
Überdies wird die Aufgabe erfindungsgemäß durch ein Um richtersystem mit mindestens einem Umrichter, mindestens ei nem Transformator und einer derartigen Steuereinheit gelöst.
Zudem wird die Aufgabe erfindungsgemäß durch ein Antriebssys tem mit mindestens einem derartigen Umrichtersystem und min destens einem Motor, welcher mit dem Umrichtersystem verbun den ist, gelöst.
Die in Bezug auf das Verfahren nachstehend angeführten Vor teile und bevorzugten Ausgestaltungen lassen sich sinngemäß auf die Steuereinheit, das Computerprogramm, das Computerpro grammprodukt, das Umrichtersystem und das Antriebssystem übertragen .
Der Erfindung liegt die Überlegung zugrunde, ein modellba siertes Verfahren zur Überwachung eines Transformators anzu geben, wobei ein obj ektspezifisches analytisches Modell und ein obj ektspezifischer Schwellwert aus historischen Sensorda ten mit Hilfe eines Machine-Learning-Algorithmus erstellt werden. Ein analytisches Modell basiert auf einer mathemati schen Beschreibung des Verhaltens des Transformators und ist sowohl einfach als auch genau. Ein obj ektspezifisches Modell und ein obj ektspezifischer Schwellwert werden anhand der his torischen Sensordaten für einen konkreten Transformator er zeugt und hängen von der Betriebsart, der Leistung, der Netz spannung und einer Vielzahl weiterer Parameter des Transfor mators ab. Ein Machine-Learning-Algorithmus benutzt bei spielsweise ein neuronales Netz, welches mit den historischen Daten trainiert wird, und erzeugt ein präzises individuelles Modell. Zur Modell- und Schwellwerterzeugung werden mindes tens eine Eingangsspannung und eine Ausgangsspannung des Transformators herangezogen, da diese Größen einfach und sehr präzise messbar sind. Modell und Schwellenwert stellen den normalen, ungestörten Zustand des Transformators und seine Grenzen dar. Um herauszufinden, ob eine Trafoanomalie vor liegt, werden aktuelle Sensordaten mit Werten aus dem objekt spezifischen analytischen Modell verglichen. Aktuelle Sensor daten, welche um mehr als den obj ektspezifischen Schwellwert von den Werten aus dem obj ektspezifischen analytischen Modell abweichen, werden als anormale Werte gekennzeichnet, wobei eine Warnung bei einer einstellbaren Anzahl von anormalen Werten ausgegeben wird. Beispielsweise wird eine akustische Warnung ausgegeben, sodass ein möglicher Schaden bei einer frühzeitigen Erkennung einer Trafoanomalie begrenzt oder gar vermieden werden kann.
Durch eine Steuereinheit wird der Verfahrensablauf gesteuert. Die Mittel zur Durchführung eines derartigen Verfahrens um fassen beispielsweise einen Speicher, ein Computerprogramm und beispielweise einen Mikrocontroller oder einen anderen programmierbaren Logikbaustein, wodurch eine schnelle Signal verarbeitung ermöglicht wird.
In einer bevorzugten Ausführungsform werden die historischen Sensordaten zum Ausschließen unplausibler Werte vorverarbei tet. Die Vorverarbeitung dient dazu, unplausible Werte auf grund von Sensorfehlern und Werte, die während des Aus- Zustandes des Antriebs gesammelt werden, zu eliminieren und sorgt für eine Verfeinerung des Modells und des Schwellwerts. Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung umfasst das Modell eine obj ektspezifische Konstante, welche einer Diffe renz aus mindestens einer Eingangsspannung und mindestens ei ner korrespondierenden Ausgangsspannung des Transformators entspricht. Insbesondere wird die obj ektspezifische Konstante während der Modellbildungsphase an den jeweiligen Transforma tor angepasst. Durch ein derartiges einfaches und individuel les Modell wird die Zuverlässigkeit des Überwachungsverfah rens erhöht.
Besonders vorteilhaft werden für die Eingangsspannung und die Ausgangsspannung jeweils der Maximalwert des Effektivwerts der jeweiligen Spannung verwendet. Durch die Verwendung des Effektivwerts der, insbesondere sinusförmigen, Signale wird, beispielsweise durch den Wegfall der Phasenbeziehungen, eine Berechnung vereinfacht. Durch die Verwendung des Maximalwerts innerhalb eines Intervalls, welches beispielswiese 30 sek dauert, wird die Datenrate der Sensordaten verringert. Den noch werden punktuell auftretende Auffälligkeiten, insbeson dere im Vergleich zu einer Mittelwertbildung, effektiver er fasst .
Bei einer bevorzugten Ausgestaltung ist das Modell durch den Zusammenhang Vinrmsmax = Voutrmsmax + C darstellbar. Ein der artiger linearer Zusammenhang ist für ein zuverlässiges und einfaches Überwachungsverfahren ausreichend und gewährleistet eine geringe Reaktionszeit bei auftretenden Anomalien.
Bei einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform wird das Mo dell zum Vergleich der aktuellen Sensordaten über eine Rest- ful API abgerufen. REST steht hierbei für REpresentational State Transfer, API für Application Programming Interface.
Die Programmierschnittstelle Restful API bedient sich stan dardisierter Verfahren, wie HTTP/S, URI, JSON oder XML und ist daher zuverlässig.
Besonders vorteilhaft wird eine Größe und/oder ein Zeitstem pel der Abweichungen vom obj ektspezifischen analytischen Mo- dell bereitgestellt. Durch derartige Zusatzinformationen sind zusätzliche Messungen vermeidbar, sodass die Reaktionszeit bei auftretenden Anomalien reduziert wird.
Bei einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform wird bei ei ner einstellbaren Anzahl von anormalen Werten ein Nutzer und/oder ein Servicemitarbeiter automatisch gewarnt. Durch eine automatische Warnung einer zuständigen Person ermöglicht es das Überwachungsverfahren, auf eine Trafoanomalie in einem frühen Stadium zu reagieren.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird die War nung, insbesondere automatisch, über einen elektronischen Nachrichtendienst bereitgestellt. Elektronische Nachrichten dienste sind beispielsweise Email, SMS oder MMS . Durch eine Übertragung der Warnung über einen elektronischen Nachrich tendienst sind Zusatzinformationen, wie beispielsweise Mes sungen, übertragbar, sodass die Reaktionszeit bei auftreten den Anomalien zusätzlich reduziert wird.
Besonders vorteilhaft wird der mindestens eine Transformator mit einem Umrichter verbunden, wobei die Eingangsspannung und/oder die Ausgangsspannung zumindest teilweise im Umrich ter ermittelt werden. Im Umrichter sind beispielsweise vor handene Messstellen oder Messvorrichtungen verwendbar, was zu einer verbesserten Kostenposition führt. Weniger zusätzliche Messstellen erhöhen die Zuverlässigkeit des Systems.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand der in den Figuren dargestellten Ausführungsbeispiele näher beschrieben und er läutert .
Es zeigen:
FIG 1 ein Blockschaltbild eines Antriebssystems 2,
FIG 2 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Überwachung eines Transformators, FIG 3 eine schematische Darstellung eines typischen
Verlaufs einer Übertragungskennlinie eines
Transformators und
FIG 4 eine schematische Darstellung eines typischen
Verlaufs einer Übertragungskennlinie eines
Transformators mit einem Schwellwert.
Bei den im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispielen han delt es sich um bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung. Bei den Ausführungsbeispielen stellen die beschriebenen Kom ponenten der Ausführungsformen jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, wel che die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiter bilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren sind die beschriebenen Ausführungsformen auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Er findung ergänzbar.
Gleiche Bezugszeichen haben in den verschiedenen Figuren die gleiche Bedeutung.
FIG 1 zeigt ein Blockschaltbild eines Antriebssystems 2, wel ches ein Umrichtersystem 4 und eine elektrische rotierende Maschine 6 umfasst, wobei die elektrische rotierende Maschine 6 als Elektromotor betrieben und vom Umrichtersystem 4 ge speist wird. Alternativ wird die elektrische rotierende Ma schine 6 als Generator betrieben, wobei das Antriebssystem 2 den vom Generator erzeugten Strom über das Umrichtersystem 4 beispielsweise in ein Stromnetz einspeist.
Das Umrichtersystem 4 weist einen Umrichter 8 und einen
Transformator 10 auf, wobei der Transformator 10 primärseitig über Eingangsklemmen 12 mit einem, insbesondere dreiphasigen, Versorgungsnetz verbindbar ist. Ferner ist der Transformator 10 sekundärseitig mit dem Umrichter verbunden, wobei eine galvanische Trennung zwischen der Primärseite und der Sekun- därseite des Transformators 10 besteht. In den Umrichter 8 ist beispielsweise ein Gleichrichter und ein Wechselrichter integriert, wobei ein Leistungssignal einer ersten Frequenz über den Gleichrichter gleichgerichtet und über den Wechsel richter in ein Leistungssignal einer zweiten Frequenz umge wandelt wird. Optional ist der Umrichter 8 als Multilevel- Umrichter ausgeführt, welcher eine Mehrzahl von Zellen auf weist. Bei der Verwendung eines Multilevel-Umrichters weist der Transformator 10 sekundärseitig eine entsprechende Anzahl von Ausgängen auf, welche durch die transformatorische Kopp lung voneinander entkoppelt sind. Durch die Entkopplung sind die Ausgänge der Zellen des Multilevel-Umrichters addierbar.
Über eine primärseitig angeschlossene Sensorvorrichtung 14 werden die Eingangsspannungen der Phasen des Transformators 10 gemessen und an eine zentrale IT-Infrastruktur 16 übertra gen. Die Sensorvorrichtung 14 umfasst beispielsweise eine Spannungsmessvorrichtung, welche die erfassten Spannungswerte über eine Kommunikationsschnittstelle an die zentrale IT- Infrastruktur 16 überträgt. Alternativ weist die Sensorvor richtung 14 eine, insbesondere resistive oder kapazitive, Kopplungsvorrichtung zum Spannungsabgriff auf, wobei die ana logen Spannungswerte in der zentralen IT-Infrastruktur 16 weiterverarbeitet werden. Die zentrale IT-Infrastruktur 16 ist beispielsweise mindestens ein lokales Computersystem und/oder mindestens ein, insbesondere cloudbasiertes offenes, IoT-System. Die zentrale IT-Infrastruktur 16 stellt Speicher platz, Rechenleistung und/oder Anwendungssoftware bereit. In einem IoT-System werden Speicherplatz, Rechenleistung
und/oder Anwendungssoftware als Dienstleistung über das In ternet zur Verfügung gestellt. Insbesondere umfasst die zent rale IT-Infrastruktur 16 ein lokales Computersystem, welches mit einem cloudbasierten offenen IoT-System verbunden ist.
Sekundärseitig werden die Ausgangsspannungen der Phasen des Transformators 10 innerhalb des Umrichters 8 ermittelt und an die zentrale IT-Infrastruktur 16 übertragen. Alternativ wer den die Ausgangsspannungen analog zu den Eingangsspannungen sekundärseitig abgegriffen. Innerhalb der zentralen IT- Infrastruktur 16 wird ein obj ektspezifisches analytisches Mo dell, welches beispielsweise in einem, insbesondere cloudba- sierten, Speicher einer zentralen Modellbibliothek 18 abge legt wird, aus historischen Sensordaten erzeugt. Ferner wird ein obj ektspezifischer Schwellwert Vth für die Eingangsspan nungen und Ausgangsspannungen aus den historischen Sensorda ten ermittelt. Ein analytisches Modell basiert auf einer ma thematischen Beschreibung des Verhaltens des Transformators. Ein obj ektspezifisches Modell und ein obj ektspezifischer Schwellwert Vth werden anhand der Sensordaten für den konkre ten Transformator 10 erzeugt und hängen von der Betriebsart, der Leistung, der Netzspannung und einer Vielzahl weiterer Parameter des Transformators 10 ab. Das Modell und der
Schwellwert Vth werden mit Hilfe eines Machine-Learning- Algorithmus erzeugt. Ein Machine-Learning-Algorithmus benutzt beispielsweise ein neuronales Netz, welches mit historischen Daten trainiert wird. Die Erzeugung des obj ektspezifischen analytischen Modells sowie die Ermittlung des Schwellwerts Vth werden in einer Auswerteeinheit 20 durchgeführt. Bei spielsweise findet zumindest ein Teil der Auswertung cloudba- siert statt. Beispielsweise wird für die Eingangsspannung und die Ausgangsspannung des Transformators 10 jeweils der Maxi malwert des Effektivwerts der jeweiligen Spannung Vinrmsmax, Voutrmsmax verwendet. Das obj ektspezifische analytische Mo dell ist durch den Zusammenhang
Vinrmsmax = Voutrmsmax + C beschreibbar, wobei das Modell eine obj ektspezifische Kon stante C umfasst, welche einer Differenz aus mindestens einer maximalen effektiven Eingangsspannung Vinrmsmax und mindes tens einer korrespondierenden maximalen effektiven Ausgangs spannung Voutrmsmax des Transformators 10 entspricht. Die Konstante C wird während der Modellbildungsphase automatisch an den jeweiligen Transformator 10 angepasst. Mit Hilfe der Auswerteeinheit 20 werden aktuelle Sensordaten mit Werten des auf historischen Daten basierenden objektspe zifischen analytischen Modells verglichen, wobei das Modell zum Vergleich der aktuellen Sensordaten über eine Restful API abgerufen wird. Der Ablauf wird über eine Steuereinheit 22 gesteuert. Die aktuellen Sensordaten, welche um mehr als den obj ektspezifischen Schwellwert Vth von den Werten aus dem ob jektspezifischen analytischen Modell abweichen, werden ge kennzeichnet. Bei einer einstellbaren Anzahl von Abweichungen wird, insbesondere automatisch, eine Warnung an einen Nutzer und/oder einen Servicemitarbeiter ausgegeben. Die Warnung wird beispielsweise über einen elektronischen Nachrichten dienst an einem, insbesondere mobilen, Nutzerendgerät 23 be- reitgestellt . Elektronische Nachrichtendienste sind bei spielsweise Email, SMS oder MMS . Mit der Warnung werden bei spielsweise eine Größe und/oder ein Zeitstempel der Abwei chungen bereitgestellt. Ein mobiles Nutzerendgerät 23 ist beispielsweise ein Smartphone oder ein Tablet.
FIG 2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Überwa chung eines Transformators 10. Bei der Modell- und Schwell werterzeugung 24 werden aus historischen Sensordaten ein ob jektspezifisches analytisches Modell des Transformators 10 sowie ein obj ektspezifischer Schwellwert Vth erzeugt. Optio nal werden die historischen Daten vorverarbeitet, um unplau sible Werte aufgrund von Sensorfehlern und Werte, die während des Aus-Zustandes des Antriebs gesammelt wurden, zu eliminie ren. Die Sensordaten enthalten mindestens eine Eingangsspan nung und eine zugehörige Ausgangsspannung des Transformators 10. Die historischen Sensordaten werden beispielsweise über Monate oder Jahre ermittelt. Auf die Modell- und Schwellwer terzeugung 24 erfolgt ein Vergleich 26 aktueller Sensordaten mit dem obj ektspezifischen analytischen Modell, welches auf historischen Sensordaten basiert. Daraufhin findet eine Kenn zeichnung 26 aktueller Sensordaten, welche um mehr als den obj ektspezifischen Schwellwert Vth von den Werten aus dem ob jektspezifischen analytischen Modell abweichen, als anormale Werte statt. Schließlich erfolgt eine Warnung 28 bei einer einstellbaren Anzahl von anormalen Werten. Die weitere Ausge staltung des Verfahrens zur Überwachung des Transformators 10 in FIG 2 entspricht der in FIG 1.
FIG 3 zeigt eine schematische Darstellung eines typischen Verlaufs einer Übertragungskennlinie 30 eines Transformators 10, wobei die maximale effektive Ausgangsspannung Voutrmsmax über die maximale effektive Eingangsspannung Vinrmsmax aufge tragen ist. Die Übertragungskennlinie 30 folgt, wie in FIG 1 beschrieben, dem Zusammenhang
Vinrmsmax = Voutrmsmax + C
Neben der Übertragungskennlinie 30 sind ermittelte Sensorda tenpunkte 32 dargestellt.
FIG 4 zeigt eine schematische Darstellung eines typischen Verlaufs einer Übertragungskennlinie 30 eines Transformators mit einem obj ektspezifischen Schwellwert Vth. Zur einfacheren Darstellung des Schwellwerts Vth wird die Differenz der maxi malen effektiven Ausgangsspannung Voutrmsmax zur maximalen effektiven Eingangsspannung Vinrmsmax und der Konstante C über die maximale effektive Eingangsspannung Vinrmsmax aufge tragen. Neben der in FIG 4 waagerecht verlaufenden Übertra gungskennlinie 30 sind die in FIG 3 enthaltenen Sensordaten punkte 32 dargestellt. Der obj ektspezifische Schwellwert Vth ist schlauchförmig um die Übertragungskennlinie 30 angeord net. Einer der Sensordatenpunkte 32 weist eine Abweichung von der Übertragungskennlinie 30 auf, die größer als der objekt spezifische Schwellwert Vth ist. Der Sensordatenpunkt 32 mit einer derartigen Modellabweichung wird als anormaler Wert 34 gekennzeichnet. Das weitere Verfahren entspricht dem in
FIG 2.
Zusammenfassend betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Überwachung mindestens eines Transformators 10. Damit das Überwachungsverfahren möglichst einfach und zuverlässig durchführbar ist, werden folgende Schritte vorgeschlagen: Erzeugen eines obj ektspezifischen analytischen Modells des Transformators 10 und eines obj ektspezifischen Schwellwerts Vth aus historischen Sensordaten, welche mindestens eine Ein gangsspannung und eine Ausgangsspannung des Transformators 10 umfassen, mit Hilfe eines Machine-Learning-Algorithmus , Ver gleichen von aktuellen Sensordaten mit Werten aus dem objekt spezifischen analytischen Modell, Kennzeichnen aktueller Sen sordaten, welche um mehr als den obj ektspezifischen Schwell wert Vth von den Werten aus dem obj ektspezifischen analyti- sehen Modell abweichen, als anormale Werte 34 und Ausgabe ei ner Warnung bei einer einstellbaren Anzahl von anormalen Wer ten 34.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Überwachung mindestens eines Transformators (10) umfassend:
- Erzeugen eines obj ektspezifischen analytischen Modells des Transformators (10) und eines obj ektspezifischen Schwell werts (Vth) aus historischen Sensordaten, welche mindestens eine Eingangsspannung und eine Ausgangsspannung des Trans formators (10) umfassen, mit Hilfe eines Machine-Learning- Algorithmus ,
- Vergleichen von aktuellen Sensordaten mit Werten aus dem obj ektspezifischen analytischen Modell,
- Kennzeichnen aktueller Sensordaten, welche um mehr als den obj ektspezifischen Schwellwert (Vth) von den Werten aus dem obj ektspezifischen analytischen Modell abweichen, als anor male Werte (34) und
- Ausgabe einer Warnung bei einer einstellbaren Anzahl von anormalen Werten (34) .
2. Verfahren nach Anspruch 1,
wobei die historischen Sensordaten zum Ausschließen unplau sibler Werte vorverarbeitet werden.
3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2,
wobei das Modell eine obj ektspezifische Konstante (C) um fasst, welche einer Differenz aus mindestens einer Eingangs spannung und mindestens einer korrespondierenden Ausgangs spannung des Transformators (10) entspricht.
4. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche,
wobei für die Eingangsspannung und die Ausgangsspannung je weils der Maximalwert des Effektivwerts der jeweiligen Span nung (Vinrmsmax, Voutrmsmax) verwendet werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4,
wobei das Modell durch den Zusammenhang
Vinrmsmax = Voutrmsmax + C
darstellbar ist.
6. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche,
wobei das Modell zum Vergleich der aktuellen Sensordaten über eine Restful API abgerufen wird.
7. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche,
wobei eine Größe und/oder ein Zeitstempel der Abweichungen vom obj ektspezifischen analytischen Modell bereitgestellt wird .
8. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche,
wobei bei einer einstellbaren Anzahl von anormalen Werten (34) ein Nutzer und/oder ein Servicemitarbeiter automatisch gewarnt wird.
9. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche,
wobei die Warnung, insbesondere automatisch, über einen elektronischen Nachrichtendienst bereitgestellt wird.
10. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche,
wobei der mindestens eine Transformator (10) mit einem Um richter (8) verbunden ist,
wobei die Eingangsspannung und/oder die Ausgangsspannung zu mindest teilweise im Umrichter ermittelt werden.
11. Steuereinheit (22) mit Mitteln zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10,
wobei die Mittel zumindest eine Sensorvorrichtung (14) umfas sen .
12. Computerprogramm zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10 bei Ablauf in einer Steuerein heit (22) nach Anspruch 10.
13. Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm nach Anspruch 12.
14. Umrichtersystem (4) mit mindestens einem Umrichter (8), mindestens einem Transformator (10) und einer Steuereinheit
(22) nach Anspruch 11.
15. Umrichtersystem (4) nach Anspruch 14,
wobei der mindestens eine Umrichter (8) als Multilevel- Umrichter ausgeführt ist.
16. Antriebssystem mit mindestens einem Umrichtersystem (4) nach einem der Ansprüche 14 oder 15 und mindestens einem Mo tor (6), welcher mit dem Umrichtersystem (4) verbunden ist.
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