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HINTERGRUND
DER ERFINDUNG
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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung der Ursache einer
in einem elektrischen System auftretenden Teilentladung.
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Die
Spannungsfestigkeit einer isolierenden Struktur bezeichnet deren
Fähigkeit,
Spannungsbelastungen ohne elektrische Entladungen zu widerstehen,
welche Störungen
oder Schäden
verursachen würden.
Wenn die Spannungsbelastung in einer isolierenden Struktur ausreichend
erhöht
wird, treten Entladungen auf, welche die Isolation vollständig oder
teilweise leitend machen. Letztere werden Teilentladungen genannt.
Eine Teilentladung vereinigt die Elektroden nicht und damit verschwinden
die Isolationseigenschaften des Isolationsmaterials nicht vollständig. Teilentladungen
nutzen jedoch das Isolationsmaterial ab und schwächen somit seine Spannungsfestigkeit
weiter und können
schließlich
zu einer vollständigen
elektrischen Entladung führen.
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Teilentladungen
können
in zwei Hauptgruppen unterteilt werden, nämlich interne und externe Entladungen.
Interne Entladungen weisen Hohlraumentladungen auf und externe Entladungen
weisen Oberflächen-,
Corona- und Funkenentladungen auf. Jede Gruppe kann weiter in verschiedene
Untergruppen unterteilt werden, welche oft schwierig klar voneinander
zu unterscheiden sind.
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Teilentladungsimpulse
sind sehr schnelle Impulse und treten für gewöhnlich als Impulsgruppen auf.
Eine Teilentladung und die Ladungsumkehr, die in Verbindung mit
ihr auftritt, zeigen sich als Stromimpuls in den Verbindern des
isolierenden Materials. In der Praxis summieren sich diese Stromimpulse
auch in der Phasenspannung des Systems auf. Die Eigenschaften von
Teilentladungen können
wie folgt in zwei Gruppen unterteilt werden: Eigenschaften eines einzelnen
Teilentladungsimpulses, beispielsweise Form und Ladung und Eigenschaften
einer Teilentladungsimpulsgruppe, wie Pulswiederholfrequenz und Pulsauftrittsbereich.
Verschiedene Teilentladungstypen haben verschiedene Teilentladungscharakteristiken.
Mittels dieser Charakteristi ken ist es möglich, unterschiedliche Teilentladungstypen
und folglich den Grund der Teilentladung zu erkennen. Es ist wichtig,
den Grund einer Teilentladung zu erkennen, wenn beispielsweise die
von den Entladungen verursachten Störungen oder ihr Auftrittsort
abgeschätzt werden
sollen. Das Konzept eines Teilentladungsgrundes sollte in diesem
Zusammenhang im weiteren Sinne verstanden werden und kann nicht
nur einen Effekt bedeuten, der Teilentladungen verursacht, sondern
auch eine gewisse Entwicklungsstufe eines solchen Defekts. Der Grund
von Teilentladungen ist nicht notwendigerweise ein reiner tatsächlicher
Defekt, sondern Teilentladungen können z. B. in Verbindung mit
dem normalen Betrieb eines elektrischen Systems auftreten, ohne
dass ein spezieller struktureller Defekt innerhalb des Systems vorliegt.
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Die
EP-Anmeldung 572 767 A3 [1] beschreibt ein Gerät zur Erkennung von Fehlern
oder anormalen Situationen in einer zu überwachenden (beispieisweise
einer elektrischen Vorrichtung) und zur Bestimmung des Grundes des
Defekts. Der Betrieb des Geräts
basiert auf der Verwendung eines neuralen Netzwerks bei der Analyse
eines Messsignals. Das Messsignal ist ein Signal, welches von einem
Beschleunigungs- oder Ultraschallwandler kommt.
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Die
EP-Anmeldung 488 719 A3 [2] beschreibt ein Verfahren eines Systems
zur Erkennung und Identifizierung von Teilentladungen in gasisolierten
Schaltantrieben. Das Verfahren basiert auf der Messung und Analyse
von Phasendifferenzen zwischen hochfrequenten Teilentladungsimpufsen
und Nullpunkten einer Grundfrequenzphasenspannung.
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IEEE
Transactions on Electrical Insulation, Vol. 28, Nr. 6, Dezember
1993, Seiten 917 bis 973, F. H. Kreuger, E. Gulski, A. Krivda: "Classification of Partial
Discharges" [3]
beschreibt ein Verfahren zur Klassifizierung von Teilentladungen.
Die Typendefinition von Teilentladungen erfolgt durch Ausbildung statistischer
Verteilungen von Teilentladungsimpulsen und durch Definition unterscheidender
charakteristischer Parameter hiervon. Die Identifikation erfolgt durch
Vergleich der definierten charakteristischen Parameter mit vordefinierten
charakteristischen Parametern, welche bekannte Teilentladungen beschreiben.
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Die
Nachteile des bekannten Geräts
gemäß der Veröffentlichung
[1] kommen von der Verwendung der neuralen Netzwerktechnologie.
Das Trainieren eines neuralgischen Netzwerks, damit dieses zuverlässig arbeitet,
macht das Sammeln einer großen
Menge an Messdaten bei jedem identifizierbaren Defekt notwendig,
wobei unterschiedliche Situationen ausreichend extensiv abzudecken
sind. Das Sammeln einer solchen Menge an Messdaten beispielsweise
bei der Zustandsüberwachung
eines elektrischen Netzwerks ist zeitaufwändig und teuer. Gewisse neurale
Netzwerktypen haben auch die Neigung, unbekannte Defekte als einen
der bekannten Defekttypen (definiert auf der Grundlage der Trainingsdaten)
zu klassifizieren, was die Anzahl von Fehlalarmen erhöht und die
Zuverlässigkeit
der Zustandsüberwachung
untergräbt.
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Ein
Nachteil des bekannten Verfahrens gemäß der Veröffentlichung [2] ist, dass
es das statistische Verhalten von Teilentladungsimpulsen, die offensichtlichen
Ladungsdaten von Impulsen oder die Korrelation zwischen aufeinander
folgenden Impulsen nicht berücksichtigt.
Daher ist die Klassifikationsgenauigkeit des Verfahrens für jeden
Zweck nicht notwendigerweise passend.
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In
einer Referenzdefektbibliothek des bekannten Verfahrens gemäß der Veröffentlichung
[3] sind die für
die charakteristischen Parameter unterschiedlicher Defekttypen gesetzten
Toleranzen streng, d. h. wenn die charakteristischen Parameter einer
gemessenen Entladung mit denjenigen in der Defektbibliothek verglichen
werden, wird die Tatsache, wie genau der Wert des charakteristischen
Parameters innerhalb der Toleranzen liegt, die für den Defekt in der Bibliothek
definiert sind (oder wie weit außerhalb hiervon er liegt) nicht
berücksichtigt. Strenge
Eingrenzungen verringern die Klassifizierungsfähigkeit des Systems und physikalisch
gibt es keine Ursachen, strenge Einschränkungen zu definieren. Zusätzlich sind
alle charakteristischen Parameter bei dem in der Veröffentlichung
beschriebenen Verfahren ungeachtet davon gleich, wie gut sie Defekte
klassifizieren können.
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KURZE BESCHREIBUNG
DER ERFINDUNG
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Es
ist somit Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren und ein System, welches
das Verfahren verwendet, zu entwickeln, um die obigen Probleme zu beseitigen.
Die Aufgabe der Erfindung wird gelöst durch ein Verfahren und
ein System, welches durch die in den unabhängigen Ansprüchen 1 und
18 gemachten Angaben gekennzeichnet ist. Bevorzugte Ausführungsformen
der Erfindung sind in den abhängigen
Ansprüchen
angegeben.
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Die
Erfindung basiert auf der Idee, dass die Ursache von Teilentladungen
im System mittels Teilentladungsimpulsen unter Verwendung einer Fuzzy-Logik
identifiziert wird. Gemäß der Erfindung werden
einer oder mehrere charakteristische Parameter für Teilentladungsimpulse definiert
und die charakteristischen werden mit definierten Referenzwerten
verglichen, welche mittels Fuzzy-Logik-Mitgliedschaftsfunktionen beschrieben
werden, wobei die Werte bekannte Ursachen für Teilentladungen angeben.
Gemäß einer
bevorzugten Ausführungsform der
Erfindung werden, wenn es wenigstens zwei definierte charakteristische
Parameter gibt, Gewichtungskoeffizienten entsprechend den charakteristischen
Parametern bei der Bestimmung der Ursache einer Teilentladung ebenfalls
verwendet, wobei jeder Gewichtungskoeffizient die Fähigkeit
des entsprechenden charakteristischen Parameters angibt, die Ursachen
einer in der Referenzbibliothek beschriebenen Teilentladung voneinander
zu unterscheiden, d. h. die charakteristischen Parameter werden
gemäß ihrer
Klassifizierungsfähigkeit
gewichtet.
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Das
Verfahren und das System der Erfindung liefern den Vorteil, dass
eine relativ kleine Menge an Messdaten im Vergleich zur Verwendung
beispielsweise eines neuralen Netzwerks notwendig ist. Zusätzlich ist
die Zuverlässigkeit
bei der Identifikation durch das Verfahren und System der Erfindung
besser als bei der Verwendung eines neuralen Netzwerks, wenn die
Referenzbibliothek auf der Grundlage einer geringen Menge an Messdaten
gebildet wird. Die Erfindung kann problemlos bei der Zustands überwachung
verschiedener Vorrichtungen und Umgebungen angewendet werden, beispielsweise
unterschiedlicher elektrischer Netzwerke, indem die Referenzbibliothek
abgeändert
wird, um den typischen Effekten in der untersuchten Umgebung zu entsprechen
und indem die möglichen
Gewichtungskoeffizienten überprüft werden.
Weiterhin ermöglicht die
Erfindung die Erfindung empirischer Daten bei der Ausbildung der
Mitgliedschaftsfunktionen. Zusätzlich
ist die Anzahl von verschiedenen identifizierbaren Defekten nicht
begrenzt.
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KURZE BESCHREIBUNG
DER ZEICHNUNG
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Nachfolgend
wird die Erfindung mittels bevorzugter Ausführungsformen und unter Bezugnahme
auf die beigefügte
Zeichnung beschrieben, wobei:
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1 ein
Blockdiagramm eines Verfahrens zur Beseitigung von Schmalbandstörungen zeigt;
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2 ein
Störbeispielsignal
in einem Zeitbereich zeigt;
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3 ein
Amplitudenspektrum des Beispielsignals zeigt;
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4 das
Amplitudenspektrum des Beispielsignals in Relation zur Amplitude
skaliert zeigt;
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5 Schnittmittelwerte des Amplitudenspektrums
und einer hieran angelegten Hörkurve zeigt;
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6 ein
eingestelltes Amplitudenspektrum und einen Schnittpegel hoher Spitzen
zeigt;
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7 ein
korrigiertes eingestellten Amplitudenspektrum und einen Schnittpegel
niedriger Spitzen zeigt;
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8 das
aus dem korrigierten Spektrum berechnete Amplitudenspektrum zeigt;
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9 das
korrigierte Beispielsignal in einem Zeitbereich zeigt;
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10 die
Amplitudenverteilung des eingestellten Amplitudenspektrums zeigt;
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11 ein
Blockdiagramm eines Verfahrens zur Beseitigung asynchroner Impulsstörungen zeigt;
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12 die
Division eines Amplitudenbereichs zeigt;
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13 den
Grundaufbau einer Zeitdifferenzmatrix zeigt;
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14 ein
Störbeispielsignal
zeigt;
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15 die
in dem Beispielsignal erkannten Spitzen zeigt;
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16 die
Verteilung der Blöcke
der Zeitdifferenzverteilung zeigt;
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17 eine
Zeitdifferenzverteilung zeigt, die für das Beispielsignal gebildet
wird;
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18 die
Störimpulse
zeigt, die in dem Beispielsignal erkannt werden;
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19 ein
Beispielsignal zeigt, aus welchem Störimpulse beseitigt wurden;
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20 ein
Beispiel einer Zeitdifferenzmatrix zeigt;
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21 ein
Blockdiagramm eines Verfahrens zur Beseitigung synchroner Impulsstörungen zeigt;
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22 ein
Blockdiagramm eines Systems der Erfindung gemäß einer Ausführungsform
hiervon zeigt;
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23 ein
Blockdiagramm eines Abtast-, Messsignalfilterungs- und Teilentladungsimpuls-Sammelblocks
gemäß einer
Ausführungsform hiervon
zeigt;
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24 ein
Flussdiagramm der Ausbildung einer Referenzbibliothek zeigt;
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25 ein
Beispiel eines Graphen φ-qmax zeigt;
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26 ein
Beispiel eines Graphen φ-qavg zeigt;
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27 ein
Beispiel eines Graphen φ-n
zeigt;
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28 ein
Beispiel eines Graphen dt-q zeigt;
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29 ein
Beispiel eines Graphen n(Δui) zeigt;
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30 ein
Beispiel eines Graphen n(Δui(pos)) zeigt; und
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31 ein
Beispiel eines Graphen n(Δui(neg)) zeigt.
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DETAILLIERTE
BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
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Ein
Blockdiagramm eines Verfahrens und eines Systems der Erfindung ist
in 22 gezeigt. Die Erfindung kann in zwei Hauptblöcke unterteilt
werden, nämlich
in eine Abtastung, Messsignalfilterung und Teilentladungsimpulssammlung 400 und
eine Teilentladungsimpulsanalyse 300. Zusätzlich weist das
System eine Referenzbibliothek 600 auf. 22 zeigt
auch die Arbeitsweise eines Analyseblocks 300, welche mittels
eines Flussdiagramms dargestellt ist. Die Verwendung des Verfahrens
und des Systems der Erfindung ist nicht auf irgendein spezielles
System beschränkt,
son dern die Anwendung kann in Verbindung mit verschiedenen elektrischen Systemen
erfolgen, beispielsweise elektrischen Netzwerken oder Vorrichtungen,
um die Ursachen von hierin auftretenden Teilentladungen zu erkennen. Das
System der Erfindung kann beispielsweise mittels einer digitalen
Signalverarbeitungsausstattung implementiert werden.
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23 zeigt
ein Flussdiagramm, das die Arbeitsweise des Abtast-, Messsignalfilterungs-
und Teilentladungsimpulssammelblocks 400 gemäß einer Ausführungsform
hiervon zeigt. Bei dem Verfahren wird eine Hochfrequenzspannung
(oder eine andere Variable, aus der sich Teilentladungsimpulse unterscheiden
lassen), welche in einem elektrischen Netzwerk auftritt, bevorzugt
kontinuierlich während
verschiedener Netzwerkzyklen digitalisiert. Das verwendete Messverfahren
ist nicht wesentlich für
die Grundidee der Erfindung und hängt beispielsweise von dem
untersuchten elektrischen System ab. Die untere Grenzfrequenz fj beträgt
beispielsweise wenige -zig Kilohertz und die obere Grenzfrequenz
fu beträgt einige
Megahertz (z. B. f1 ≈ 60 kHz und fu ≈ 8 MHz). Die
Digitalisierung bei 130 führt beispielsweise bei einer
Abtastfrequenz von 16 MS/s zu einem Gesamtwert von 960.000 Abtastungen
während
dreier Netzwerkzyklen. Dieses Dreizykluspaket wird nachfolgend eine
Messung genannt und ist auch der Eingangsdatenwert eines Algorithmus.
Der Algorithmus beseitigt bei 100, 121 und 200 bevorzugt
Störsignale aus
der Messung unter Verwendung beispielsweise einer digitalen Filterung.
Der Algorithmus entnimmt Teilentladungsimpulse aus dem in der Messung
verbleibenden Datenstrang. Aus den Impulsen berechnet der Algorithmus
bei 111 beispielsweise die folgenden Parameter, welche
die Impulsform und die zeitliche Lage des Impulses bezüglich der
Spannung darstellen (Nominalfrequenz beispielsweise 50 oder 60 Hz):
Spitzenwert des Impulses, Bereich des Impulses, Anstiegszeit des
Impulses (bevorzugt 10 bis 90 Prozentpunkte), Abfallzeit des Impulses
(bevorzugt 90 bis 10 Prozentpunkte), Breite des Impulses (bevorzugt
bei einer Höhe
von 50 %), Startphasenwinkel des Impulses, Abfolgenummer des Netzwerkzyklusses
(wo der Puls aufgetreten ist) und die Zeitmarkierung der Startzeitpunkt
des Netzwerkzyklus (wo der Impuls aufgetreten ist). Die oben genannten Impulsparameter
werden bei 120 zur Analyse für jeden Impuls gespeichert.
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Alternativ
ist es möglich,
beispielsweise an jedem Puls die folgende Information zu speichern:
50 bis 100 Abtastpunkte eines jeden Impulses, der Startphasenwinkel
des Impulses, die Abfolgenummer des Netzwerkzyklus (wo der Impuls
aufgetreten ist) und die Zeitmarkierung der Startzeit des Netzwerkzyklus (wo
der Impuls aufgetreten ist). In diesem Alternativfall werden die
oben erwähnten
Impulsparameter nur in dem Analyseblock 300 berechnet.
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Es
sei festzuhalten, dass die Filterung des Messsignals und die Sammlung
der Teilentladungsimpulse auch unter Verwendung anderer Verfahren durchgeführt werden
kann, ohne dass dies irgendeine merkliche Auswirkung auf die Grundidee
der Erfindung hat. Es ist auch möglich,
dass nur ein Teil der dargestellten Filterverfahren verwendet werden
oder dass keine Filterung notwendig ist, wenn das untersuchte System
gegen externe Störungen
geschützt ist.
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Ein
Störungstyp,
der Teilentladungsmessungen zugehörig ist, ist eine schmalbandige
Störung. Eine
schmalbandige Störung
bezeichnet ein Störsignal,
dessen Spektrum schmal ist, d. h. die Energie des Signals ist in
einem schmalen Frequenzbereich konzentriert. Verschiedene Radiosender
und Kommunikationsgeräte
arbeiten in einem schmalbandigen Bereich und verursachen typischerweise schmalbandige
Störungen.
Dieser Störungstyp
kann schwache Teilentladungsimpulse abdecken, so dass die Empfindlichkeit
der Teilentladungsmessung geschwächt
wird. Ein anderer Störungstyp,
der Teilentladungsmessungen zugehörig ist, ist eine asynchrone
Impulsstörung,
welche eine pulsförmige
Störung ist
und nicht synchron mit einer Phasenspannung (Nominalfrequenz z.
B. 50 oder 60 Hz) auftritt; mit anderen Worten, in aufeinander folgenden
Phasenspannungszyklen treten die Impulse nicht bei gleichen Phasenwinkeln
auf. Die Zeit zwischen aufeinander folgenden Störimpulsen verbleibt jedoch
annähernd
konstant. Kommutierende Impulse eines Inverters sind ein typisches
Beispiel von asynchronen Impulsstörungen. Ein dritter Störungstyp,
der Teilentladungsmessungen zugehörig ist, ist eine synchrone Impulsstörung, welche
eine pulsförmige
Störung
ist und synchron mit einer Phasenspannung auftritt. Störimpulse wiederholen
sich in aufeinander folgenden Zyklen bei nahezu konstanten Phasenwinkeln.
Zusätzlich
verbleiben die Amplituden der Impulse nahezu konstant. Eine synchrone
Impulsstörung
wird beispielsweise durch kommutierende Impulse von Gleichrichtern
oder durch eine Phasenwinkelregulation bewirkt.
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Beseitigung schmalbandiger
Störungen
bei 100
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Eine
schmalbandige Störung
zeigt sich als Spitze im Amplitudenspektrum. Die Breite der Spitze ist
direkt proportional zur Breite des Störbandes. Um in der Lage zu
sein, eine schmalbandige Störung
aus einem Signal zu entfernen, muss man in der Lage sein, aus dem
Amplitudenspektrum jegliche hierin auftretende Spitze zu erkennen.
Die Leistung von Teilentladungen und von Rauschen ist gleichförmig entlang
des gesamten Freqauenzbereichs des Spektrums verteilt. Das Amplitudenspektrum
von weißem Rauchen
ist gemäß dessen
Spezifikation im gesamten Frequenzbereich konstant. Bei farbigen
Rauschen ist die Leistung in manchen Frequenzbereichen höher, aber
auch diese Fälle
zeigen ebene Bereiche im Amplitudenspektrum. In Tests, welche mit dem
Messsystem durchgeführt
wurden, welches als Beispiel der Anmeldung verwendet wurde, hat
die Anmelderin festgestellt, dass die Leistung von Teilentladungen
entlang des gesamten Frequenzbereichs im Spektrum verteilt ist.
Teilentladungen haben jedoch mehr Leistung bei niedrigen Frequenzen als
bei hohen Frequenzen. Beispielsweise zeigt 4, wo das
Amplitudenspektrum |G(jω)|
des Beispielsignals G(jω)
in Relation zur Amplitude skaliert ist, dass die Leistung der Teilentladungen
im Frequenzbereich von 0 bis 2,5 MHz höher ist und im Frequenzbereich
von 2,5 bis 8 MHz ist die Leistung nahezu konstant. Die in 4 gezeigten
Spitzen werden durch engbandige Störung verursacht. Eine engbandige
Störung
ist im Beispiel von 4 auf niedrige Frequenzen konzentriert,
kann in der Praxis jedoch im gesamten Frequenzbereich auftreten.
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Ein
Blockdiagramm, welches ein Verfahren zur Beseitigung engbandiger
Störung
zeigt, ist in 1 dargestellt. Das Verfahren
basiert auf einer Modifikation 110 eines Signals finiter
Länge in
einem Frequenzbereich. Zu diesem Zweck wird das Signal, bevor es
modifiziert wird, aus einem Zeitbereich (g(t), (wobei t die Zeit
ist), bei 101 in einen Frequenzbereich (G(jω) transformiert,
wobei j eine imaginäre
Einheit und ω =
2πf ist,
(wobei f die Frequenz ist), und zwar in Zeitintervallen geeigneter
Länge und
bevorzugt durch eine Fouriertransformation. Nachdem das Zeitintervall
des Signals modifiziert worden ist, wird es durch eine Fourier-Umkehrtransformation
bei 109 in den Zeitbereich zurückgebracht. Die Beispiele verwenden
ein 60 ms langes Zeitintervall bei einer Abtastfrequenz von 60 MHz,
wodurch insgesamt 960.000 Abtastpunkte erhalten werden. Die Länge des
Signalzeitintervalls kann sich von dem obigen Beispielwert unterscheiden.
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2 zeigt
das Beispielsignal g(t) in einem Zeitbereich, wobei die vertikale
Achse die Signalamplitude g(t) darstellt und die horizontale Achse die
Zeit t. Es sei festzuhalten, dass die Grafiken gemäß der
2 bis
10 nur
ein Beispielsignal beschreiben und dass beabsichtigt ist, dass sie
alleine die Arbeitsweise eines Filterverfahrens darstellen. Das
Amplitudenspektrum |G(jω)|,
welches die Signalamplitude |G(jω)|
(Vertikalachse) in Relation zur Frequenz f (Horizontalachse) darstellt,
wird in
102 aus dem Fourierspektrum des Signals berechnet, welches
in den Frequenzbereich transformiert wurde, d. h. dem Spektrum G(jω).
4 zeigt
das Amplitudenspektrum |G(jω)|
in Relation zur Amplitude skaliert. Wenn jemand versucht, die Spitzen
der Schmalbandstörung
aus einem Amplitudenspektrum |G(jω)| ähnlich wie in
4 gezeigt
zu erkennen, kann es vorkommen, dass eine starke Leistungspitze
einer Teilentladung, die beispielsweise im Frequenzbereich von 0
bis 1 MHz auftritt, als Störspitze
interpretiert wird. Wenn aufgrund hiervon der Frequenzbereich von
0 bis 1 MHz vollständig
ausgebildet wird, wird eine beträchtliche
Leistungsmenge aus dem Teilentladungssignal entfernt. Dies führt zu einer
Verzerrung von Teilentladungsimpulsen und das Filterergebnis kann
nicht verwendet werden. Um das obige Problem zu vermeiden, wird
das Amplitudenspektrum |G(jω)|
des Signals einjustiert. Die Justierung erfolgt durch Auffinden
der Hüllkurve
eines gleichförmigen
Grundpegels des Amplitudenspektrums. Im Fall von
4 ist
der gleichförmige
Bereich am Grund des Amplitudenspektrums als Grundpegel betrachtbar.
Spitzen gehören
dem Grundpegel nicht an. Zur Definition der Grundpegelhüllkurve
des Amplitudenspektrums wird das Amplitudenspektrum in Abschnitte
unterteilt, beispielsweise in 32 Abschnitte, und für jeden
Abschnitt wird ein Mittelwert definiert. Der erste der 32 Abschnittsmittelwerte
wird bevorzugt ausgelassen, wenn beim Abtasten das Messsignal hochpassgefiltert
wurde, um die Hauptspannung und Harmonische zu entfernen, wobei
in diesem Fall der Mittelwert des ersten Abschnittes die tatsächliche
Form der Hüllkurve
nicht repräsentiert.
Die Hüllkurve
wird bei
103 erhalten, indem diesen 31 Punkten (eingekreiste
Punkte in
5) beispielsweise ein Polynom 51
des dritten exponentiellen Grades der folgenden Form angepasst wird:
wobei
- a, b, c und d
- = Koeffizienten des
Polynoms,
- e
- = Neperzahl, und
- x
- = Frequenz.
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Das
Amplitudenspektrum |G(jω)|
wird in 104 einjustiert, indem es Probe für Probe
durch die Hüllkurvenwerte
dividiert wird. Das einjustierte Amplitudenspektrum |G(jω)0 ist in 6 gezeigt.
In dem einjustierten Amplitudenspektrum ist der Grundpegel nahezu
konstant und die hiervon ansteigenden Spitzen sind von schmalbandiger
Störung.
Schmalbandige Störungen
sind in einem eingestellten Amplitudenspektrum einfach zu erkennen,
wenn ein Grundpegel definiert wurde. Eine einfache Lösung wäre, einen
festgelegten Beschneidungspegel zu verwenden. Die Stärke und
Dichte von Teilentladungen und die Leistung des Hintergrundrauschens
und somit auch die Leistung des gesamten Signals ändern sich jedoch,
so dass auch die Höhe
des Grundpegels des Amplitudenspektrums variabel wird. Wenn ein
fester Beschneidungspegel verwendet wird, sollte der Pegel so hoch
gesetzt werden, dass man absolut sicher sein kann, nicht den Grundpegel
und gleichzeitig die Teilentladungen als Störungen zu interpretieren. In diesem
Fall nimmt jedoch die Empfindlichkeit für die Störungsbeseitigung ab, d. h.
einige der Störungen werden
nicht beseitigt. Die vorteilhafteste Lösung ist, den Beschneidungspegel
Fall für
Fall zu definieren. Der Beschneidungspegel muss so niedrig wie möglich gesetzt
werden, jedoch klar über
dem Grundpegel. Ein optimaler Beschneidungspegel kann mittels beispielsweise
der Durchschnitts und der Standardabweichung oder Varianz eines
eingestellten Amplitudenspektrums definiert werden. Die Amplitudenverteilung
des eingestellten Amplitudenspektrums ist in 10 dargestellt,
wobei die horizontale Achse den Amplitudenwert und die vertikale
Achse die Wahrscheinlichkeitsdichte des Amplitudenbereichs zeigen.
Die Verteilung erinnert an eine χ2-Verteilung. Es gibt eine Formel für eine χ2-Verteilung, wie es eine für eine Normalverteilung
gibt, mittels der es möglich ist,
abzuschätren,
wie groß ein
Teil der Werte innerhalb der gegebenen Grenzen ist. Beispielsweise
liegen von den Werten eines normal verteilten Signals 95 % innerhalb
der Grenzen μ ± 1,96σ (μ ist der Durchschnitt
und σ ist
die Standardabweichung). Die Formel der χ2-Verteilung
ist in gleicher Form wie diejenige der Normalverteilung, aber die
Wahrscheinlichkeitsgrenzen unterscheiden sich. Der Spektrumsspitzen
kann in 105 und 107 mittels des Durchschnitts
und der Standardabweichung des eingestellten Amplitudenspektrums
beispiplsweise durch die Formel Level = mean
+ coef × stddefiniert
werden, wobei
- mean
- = der Durchschnitt
des eingestellten Amplitudenspektrums,
- std
- = Standardabweichung
des eingestellten Amplitudenspektrums und
- coef
- = der Koeffzient,
der die Empfindlichkeit des Beschneidungspegels bestimmt.
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Das
Beschneiden der Spektrumsspitze wird besonders bevorzugt in zwei
Teilen durchgeführt;
zuerst werden bei 106 die möglichen hohen Spitzen entfernt
und dann werden bei 108 die verbleibenden niedrigen Spitzen
entfernt. Durch Durchführung
der Beschneidung in zwei Teilen erzeugt man ein exaktes und robustes
Ergebnis. Zusätzlich
stellt dies sicher, dass die Teilentladungen nicht gedämpft werden.
Mit anderen Worten, das erste Beschneiden bei 106 beabsichtigt,
hohe Spitzen zu entfernen, welche die Standardabweichung stark beeinflussen,
wobei in diesem Fall beim zweiten Beschneiden 108 der Beschneidungspegel
level so exakt wie möglich oberhalb
des Grundpegels definiert werden kann. Beispielsweise im Fall von 10 könnte ein
annehmbarer Wert level für
das zweite Beschneiden zwischen 5 und 15 liegen. Alternativ ist
es auch möglich, nur
eine Beschneidung oder mehr als zwei zu verwenden. Wenn mehr als
zwei Beschneidungen verwendet werden, würde ein noch exakteres und
robusteres Ergebnis erreicht werden, jedoch würde gleichzeitig die notwendige
Rechenzeit ansteigen. Wenn nur eine Beschneidung verwendet wird,
ist der Einfluss der hohen Spitzen auf die Festsetzung des Beschneidungspegels
beträchtlich.
Durch eine korrekte Wahl des Koeffizienten coef ist es möglich, sicher
zu stellen, dass keine Filterung gemacht wird, wenn keine Schmalbandstörung in
dem Signal vorhanden ist. In diesem Fall werden die Beschneidungspegel
so hoch gesetzt, dass das gesamte Amplitudenspektrum unterhalb von
ihnen verbleibt. Wenn bei 105 die Beschneidungspegel der
hohen Spitzen definiert werden, wird der Wert coef = 4 bevorzugt
verwendet und wenn in 107 die Beschneidungspegel niedriger
Spitzen definiert werden, wird bevorugt der Wert coef = 3 verwendet,
wenn die Beschneidung in zwei Teilen erfolgt. Besagte Werte des Koeffizienten
coef basieren auf von der Anmelderin durchgeführten Tests. Andere Werte können auch verwendet
werden, jedoch ist der am meisten vorteilhafte Wertbereich für den Koeffizienten
coef3 bis 6, wenn der erste Beschneidungspegel berechnet wird und
2 bis 4, wenn der zweite Beschneidungspegel berechnet wird.
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Das
Entfernen der Spektrumsspitzen aus dem Spektrum erfolgt in der ersten
Stufe derart, dass die Frequenzbereiche bei den Werten, welche den Beschneidungspegel
61 für
hohe Spitzen in dem eingestellten Amplitudenspektrum |G(jω)|0 übersteigen, im
Spektrum G(jω)
bei 106 genullt werden. Da das Spektrum G(jω) (ähnlich dem
Amplitudenspektrum) in Relation zur Frequenz diskret ist, d. h.
aus Frequenzabtastwerten aufgebaut ist, ist der kleinste Frequenzbereich,
der genullt werden kann, ein Frequenzbereich der Länge eines
Frequenzabtastwerts. Schmalbandstörungen konzentrieren sich jedoch
typischerweise nicht exakt Punkt für Punkt auf einer Frequenz,
sondern können
etwas weiter gespreizt sein. Beispielsweise kann die Bandbreite
einer AM-Funkübertragung
einschließlich
der Seitenbänder
9 kHz betragen. Somit kann die Störung im Bereich mehrerer Frequenzabtastwerte
gespreizt werden. Aufgrund dessen kann es vorteilhaft sein, dass der
zu nullende Frequenzbereich nicht nur den Frequenzabtastwert enthält, in dem
sich die Störung zeigt,
d. h. der Beschneidungspegel wird überschritten, sondern auch
einen oder mehrere benachbarte Frequenzabtastwerte abhängig von
der verwendeten Abtastfrequenz. Beispielsweise entspricht bei einer Abtastfrequenz
von 16 MHz und mit einem Abtaststring von 960.000 Punkten die Breite
eines Frequenzabtastwerts annähernd
16,7 Hz. Wenn die Breite der zu entfernenden Störung 9 kHz beträgt, ist
die Anzahl von Frequenzabtastwerten, welche zu nullen sind, 540,
d. h. 270 Abtastwerte (Proben) auf beiden Seiten des Abtastwertes,
der den Beschneidungspegel übersteigt.
Das Ergebnis ist das korrigierte Spektrum G(jω)1. 6 zeigt
ein eingestelltes Amplitudenspektrum |G(jw)|0 und
den ersten Beschneidungspegel 61. Um bei 107 die
Beschneidungspegel niedriger Spitzen zu definieren, werden in 106 die
Amplitudenwerte, welche den Beschneidungspegel 61 übersteigen,
in dem justierten Amplitudenspektrum ebenfalls genullt, wobei in
diesem Fall der Block 107 das korrigierte eingestellte
Amplitudenspektrum |G(jω)|k zur Definition des zweiten Beschneidungspegels 71 verwendet.
Die Korrektur des eingestellten Amplitudenspektrums ändert (verkleinert)
dessen Durchschnitt um die Standardabweichung und die Definition
des zweiten Beschneidungspegels kann beim zweiten Beschneiden genauer
gemacht werden. Wenn mehr als zwei Beschneidungen verwendet werden,
würde das
Amplitudenspektrum, welches bei 105 und 107 verwendet
wird, den Beschneidungspegel definieren, ebenfalls entsprechend
mit jeder Spektrumskorrektur bei 106 korrigiert. Die Korrektur
des Amplitudenspektrums wird bei der letzten Spektrumskorrektur 108 nicht
gemacht, da das Amplitudenspektrum später nicht mehr benötigt wird.
Die Entfernung niedriger Spitzen bei 108 aus dem Spektrum
erfolgt entsprechend, d. h. die Frequenzbereiche mit Werten oberhalb
des Beschneidungspegels 71 der niedrigen Spitzen in dem
korrigierten eingestellten Amplitudenspektrum |G(jω)|k werden im korrigierten Spektrum G(jω)1 genullt. 7 zeigt
das korrigierte eingestellte Amplitudenspektrum und den zweiten
Beschneidungspegel 71. Das Ergebnis ist somit das Spektrum G(jω)2, aus welchem Spitzen in zwei unterschiedlichen
Schritten entfernt werden. Das Amplitudenspektrum |G(jω)2| entsprechend diesem korrigierten Spektrum
G(jω)2 ist in 8 gezeigt.
Als Ergebnis der Filterung verbleiben durch die schmalbandige Störung bewirkte
Spitzen oftmals im Amplitudenspektrum, wenn jedoch Breite und Höhe der Spitze mit
berücksichtigt
wird, kann festgehalten werden, dass die Leistung des Störimpulses
sehr niedrig ist. 9 zeigt das korrigierte Signal
g(t)2 in einem Zeitbereich, erhalten durch
die Transformation bei 109 des bei 106 und 108 zweimal
korrigierten Spektrums, d. h. des Signal G(jω)2 aus
dem Frequenzbereich zurück
in den Zeitbereich. Die Schmalbandstörung, die in dem Signal verbleibt,
ist erheblich niedriger als das Hintergrundrauschen, so dass eine
Unterscheidung der Störung
in dem Zeitbereich (9) annähernd unmöglich ist.
-
Beseitigung asynchroner
Impulsstörung
bei 121
-
Der
Ablauf eines Verfahrens zur Beseitigung asynchroner Impulsstörung basiert
auf der Tatsache, dass die typischen Eigenschaften eines Teilentladungsimpulses
und asynchroner StörungiMpuLse sich
ausreichend voneinander unterscheiden, um ihre Unterscheidung möglich zu
machen. Teilentladungsimpulse treten in Impulsgruppen in Bereichen von
Zyklen abhängig
vom Entladungstyp auf und es gibt eine Abweichung in der Lage und
Amplitude eines einzelnen Impulses, wohingegen eine asynchrone Impulsstörung zu
annähernd
gleichen Intervallen mit nahezu konstanter Amplitude während des
gesamten Zyklus auftritt.
-
Als
Startdaten verwendet das Verfahren Impulsparameter, welche erhalten
werden durch Auffinden der Pulse, die in einem Teilentladungsmesssignal
auftreten und durch Berechnen und Speichern der folgenden zugehörigen Informationen:
Impulsamplitude, Startphasenwinkel und Zyklusnummer. Bei den als
Beispiele verwendeten Messungen wurden Daten während dreier Netzwerkzyklen
(60 ms mit 50 Hz Frequenz) abgemessen und in den früheren Phasen
wurde die Amplitude der Impulse auf zwischen 0 und 129 skaliert.
Keine Beschränkungen wurden
hinsichtlich der Anzahl der Impulsen gesetzt. Während eines Zyklus wurden 5
bis 500 asynchrone störende
Impulse angenommen und folglich die Zeitdifferenz zwischen aufeinander
folgenden störenden Impulsen
als zwischen 0,04 und 4 ms schwankend angenommen. Das Flussdiagramm
des Verfahrens ist in 11 gezeigt.
-
In
der Impulssuch- und Impulsparameterberechnungsstufe 111 werden
die in dem Messsignal auftretenden Impulse aufgefunden und Impulsparameter
(z. B. Amplitude, Phasenwinkel und Zyklusnummer) werden für die Impulse
definiert. 14 zeigt ein Teilentladungsmesssignal.
Die Spitzen der in dem Signal aufgefundenen Impulse sind eingekreist.
Die Impulsparameter der aufgefundenen Impulse werden als die Startdaten
verwendet. 15 zeigt die Spitzen der aufgefundenen
Pulse in zeitlicher Reihenfolge. In den 14 und 15 gibt
die X-Achse die Probe wieder und somit tritt in dem oben beschriebenen
Fall eine Probe bei 62,5 ns auf. 15 zeigt
auch eine 50 Hz-Sinuswelle, um die Lage der Impulse in der Phasenspannung
klarer zu zeigen. Die Abfolge von asynchronen störenden Impulsen ist in 15 als
eine Abfolge in dem Amplitudenbereich 20 bis 25 gezeigt.
-
Der
Amplitudenbereich (0 bis 128) wird bevorzugt in 41 üntersuchungsperioden
unterteilt (Schritt 112), wie in 12 gezeigt.
Die Amplitudenabweichung, d. h. die Länge der Periode, beträgt bevorzugt ±3. Die
Perioden werden bei 113 nacheinander untersucht und nur
diejenigen Impulse, deren Amplitude innerhalb der Periode liegen,
werden zu jeder Zeit untersucht. Der Amplitudenbereich wird in kleinere
Untersuchungsperioden unterteilt, um in der Lage zu sein, die Zeitdifferenz
zwischen Impulsen bestimmter Amplituden zu untersuchen. Durch Änderung
der Amplitudenabweichung der Anzahl von Untersuchungsperioden ist
es möglich,
die maximal erlaubte Amplitudenabweichung von asynchronen Impulsstörungen zu ändern. Wenn
die Untersuchungsperioden sich etwas überlappen, können alle
asynchronen Störungen
ungeachtet ihrer Amplitude und Amplitudenabweichung erkannt werden.
-
Mittels
der Information an dem Startphasenwinkel des Impulses und der Zyklusnummer
ist es möglich,
die Zeitdifferenz gleichamplitudiger Impulse zu den vorausgehenden
Pulsen zu berechnen (beispielsweise wenn die Impulsspitzen in 15 unter Verwendung
der Information von Phasenwinkel und Zyklusnummer gesetzt). Die
Information wird bei 114 in der Zeitdifferenzmatrix gespeichert. 13 zeigt den
Grundaufbau der Matrix. Jede vertikale Linie zeigt die Zeitdifferenz
der fraglichen Impulse zu den vorangehenden Impulsen, beispielsweise
zeigt Linie 5, Spalte 8 die Zeitdifferenz des fünften und achten Impulses.
Die Zeitdifferenzmatrix enthält
die Zeitdifferenz (d. h. den Abstand) jedes Impulses zu allen vorangehenden
Pulsen innerhalb der gleichen Untersuchungsperiode.
-
Gleichzeitig
wird mit der Erstellung der Zeitdifferenzmatrix bei 114 eine
Zeitdifferenzverteilung erzeugt. Die Verteilung wird beispielsweise
im Bereich von 0,04 bis 4 ms gebildet. Die Verteilung wird bevorzugt
in 91 logarithmische Blöcke
unterteilt, so dass der Schritt von einem Block zum anderen 5,2
% beträgt.
An der Lage der fraglichen Zeitdifferenz wird der Wert Zeitdifferenz/20
der Verteilung hinzuaddiert und an beiden Seiten der Zeitdifferenz
der Wert (Zeitdifferenz/20) 2. 16 zeigt
die Unterteilung der Blöcke
der Zeitdifferenzverteilung. Die Größe der Blöcke nimmt von links nach rechts
zu. Die Verteilung wird von der Zeitdifferenz zwischen aufeinander
folgenden Impulsen in der gleiche Untersuchungsperiode gebildet
(d. h. der Zeitdifferenz des Impulses zu dem vorangehenden Impuls).
In der Praxis sind die Werte, aus denen die Verteilung gebildet
wird, unmittelbar oberhalb der diagonalen Achse der Zeitdifferenzmatrix.
-
17 zeigt
eine Zeitdifferenzverteilung, welche für das bereits erwähnte exemplarische
Teilentladungssignal gebildet wurde, in einer Untersuchungsperiode
von 21 ± 3.
Die Verteilung zeigt eine starke Spitze bei annähernd 1 ms und die Spitze ist höher als
der Wert 1, der als Schwellenwert gesetzt ist und folglich kann
auf der Grundlage der Verteilung festgehalten werden, dass das Signal
eine asynchrone Impulsstörung
bei 1 ms (16.000 Proben) Intervallen hat.
-
Der
Wert Zeitdifferenz/20 ist ein Dichtenindex. Die Summe der Indizes,
welche schließlich
aus der Verteilung erhalten wird, zeigt auf diese Weise die Ernsthaftigkeit
der Situation. Wie nachfolgend noch beschrieben wird, muss, um die
Pulse, die in Intervallen von 0,2 ms auftreten, "so oft" wie die Impulse "zu haben", die in Intervallen von 1 ms auftreten, die
fünffache
Anzahl von Impulsen bei 0,2 ms Intervallen auftreten. Die Höhe der Spitze
in der Verteilung von 17 beträgt annähernd 1,8.
-
Der
Spitzenwert für
drei Zyklen ist 3, so dass die Spitze zeigt, dass über die
Hälfte
der Impulspaare, die bei 1 ms Intervallen auftreten, erkannt wurden. Die
Zeitdifferenz der aufeinander folgenden Impulse alleine wird in
der Verteilung gespeichert.
-
Die
Tatsache, dass die Werte (Zeitdifferenz/20) 2 in der Verteilung
benachbarten Lagen der aufgefundenen Zeitdifferenz hinzuaddiert
wird, beabsichtigt, die Verteilung abzurunden und sicher zu stellen,
dass auch die Zeitdifferenzen, welche an der Grenze zweier Blöcke liegen,
erkannt werden.
-
Der
Wert Zeitdifferenz/20 bedeutet, dass der Wert 1 für die Verteilung
erhalten wird, wenn der Zyklus 20 Impulse mit Intervallen von 1
ms oder 100 Impulse bei 0,2 ms Intervallen hat. Die Verteilung zeigt somit
die Zeitdifferenz, zu der Impulse mit äquidistanten Intervallen proportional
am meisten auftreten.
-
Wenn
die Zeitdifferenzinformation für
jeden Impuls mit gleicher Amplitude berechnet worden ist, wird bei 115 das
Maximum der Zeitdifferenzverteilung herausgefunden, und die Zeitdifferenz,
mittels der sie realisiert ist. Wenn der Spitzenwert der Zeitdifferenzverteilung
höher als
ein vorab festgesetzter Schwellenwert ist, wird nach Impulsen in
der Zeitdifferenzmatrix gesucht, welche sich in gleichen Intervallen wiederholen.
Eine drei Zyklen lange Messung verwendet den Wert 1 als Schwellenwert.
Dies macht notwendig, dass, wenn die Zeitdifferenzverteilung gebildet
wird, zumindest jedes dritte der sich wiederholenden Impulspaare
erkannt wurde. Der Schwellenwert sollte nicht zu hoch angesetzt
werden, da es vorkommen kann, dass es sowohl Teilentladungsimpulse
als auch Störimpulse
in der gleichen Untersuchungsperiode gibt. Es ist nicht immer möglich, die Zeitdifferenz
zwischen zwei Störimpulsen
in Teilentladungsgruppen zu erhalten, aber es ist wahrscheinlich,
dass eine Zeitdifferenz zwischen einem Teilentladungsimpuls und
einem Störimpuls
erhalten wird. Der Schwellenwert ist jedoch so hoch, dass die Teilentladungen
ihn nicht übersteigen.
Nicht einmal die Impulszüge
einer Corona-Entladung sind "lang" genug, um als Störung interpretiert
zu werden. Der Wert Zeitdifferenz/20 skaliert die Verteilung so,
dass der höchstmögliche Wert
der Verteilung der Anzahl von Zyklen entspricht.
-
Wenn
es Proben nur von einem Netzwerkzyklen gibt, wäre der Spitzenwert 1. In dem
Beispiel werden drei Netzwerkzyklen lange Pakete untersucht und
der Spitzenwert der Verteilung beträgt 3.
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Die
Auffindung bei 116 von Impulsen, welche sich in der Zeitdifferenzmatrix
in gleichen Intervallen wiederholen, erfolgt wie folgt. Die Suche
wird begonnen unter Verwendung des Impulses 1 als ersten Impuls.
Aus der ersten horizontalen Linie wird ein Wert gesucht, der innerhalb
des folgenden Bereichs liegt: K × AE – 0,135 × AE ≤ Value ≤
k × AE + 0,135 × AE,wobei
AE die Zeitdifferenz zwischen sich wiederholenden Impulsen, erhalten
aus der Zeitdifferenzverteilung ist und k 1, 2, 3 ... ist. 20 zeigt
die Werte einer Zeitdifferenzmatrix für die ersten 31 Impulse. Die
Zeitdifferenz zwischen sich wiederholenden Impulsen beträgt in dem
Beispiel 1 ms. In diesem Fall wird der die Bedingungen erfüllende Wert
in Zeile 1, Stelle 22, der Matrix gefunden. Der Impulsindex wird gespeichert,
so dass er als Störimpuls
markiert werden kann, wenn der aufgefundene Impulszug die hierfür festgesetzten
Bedingungen erfüllt.
Die Impulssuche wird nun von Zeile 22 aus fortgeführt. Ein
die Bedingungen erfüllender
Wert kann in dieser Tabelle nicht gefunden werden und es kann später festgehalten
werden, dass verschiedene Impulse in dem gefundenen Impuls fehlen,
d. h. er ist nicht gleichförmig genug,
um ein Störimpulszug
zu sein. Die Suche wird dann vom Beginn an unter Verwendung von
Impuls 2 als ersten Impuls begonnen. Ein die Bedingungen erfüllender
Wert wird für
die zweite vertikale Zeile gesucht. Er wird an der Stelle 3 gefunden.
Der Impulsindex wird gespeichert und die Suche wird auf Zeile 3
fortgeführt.
Ein geeigneter Wert wird an Stelle 5 gefunden, der Index wird gespeichert
und die Suche wird auf Zeile 5 fortgeführt. Ein Wert, der innerhalb des
gewünschten
Bereiches liegt, wenn k = 1 gilt, wird auf der Zeile 5 gesucht.
Ein solcher Wert wird an der Stelle 7 gefunden und die Suche wird
auf Zeile 7 fortgeführt.
Wenn der Puls an der Stelle 7 nicht gefunden wurde und die fragliche
Stelle beispielsweise den Wert 1,2 hatte, würde festgehalten werden, dass, wenn
k = 1, es keinen die Bedingungen erfüllenden Wert auf dieser Zeile
gibt, da die Werte auf den Zeilen von links nach rechts zunehmen.
Der Wert von k würde
dann um 1 erhöht
werden und die Suche von dieser Stelle an weiter fortgeführt. Ein
diese Bedingungen erfüllender
Wert würde
an der Stelle 10 gefunden werden und die Suche auf Zeile 10 fortgeführt. Immer dann,
wenn die Suche für
den nächsten
Störimpuls begonnen
wird, wird der Wert von k auf 1 gesetzt. Wenn kein Störimpuls
gefunden werden kann, wird der Wert von k um 1 erhöht. Wenn
die Zeitdifferenz von Störimpulsen,
die aus der Verteilung erhalten werden, beispielsweise 1 ms beträgt, wird
aus der Zeitdifferenzmatrix ein Impulszug gesucht, dessen Zeitdifferenz
zwischen den Impulsen k × 1
ms ± 0,135 ms
beträgt.
Die in dem Beispielsignal gefundenen Störimpulse sind in 18 eingekreist.
-
Wenn
der gesamte Impulssatz untersucht worden ist, wird eine Überprüfung gemacht,
um festzustellen, ob der Impulszug ausreichend gleichförmig ist.
Die Bedingung ist bevorzugt, dass zumindest die Hälfte der
Impulse gefunden worden ist. Wenn der Impulszug ausreichend gleichförmig ist,
werden die Impulse bei 117 als Störimpulse markiert. Die Anzahl von
gefundenen Störimpulsen
kann einfach errechnet werden und die maximale Anzahl von Störimpulsen,
die zu Intervallen mit bestimmten Zeitdifferenzen auftreten, können ebenfalls
mittels der Zeitdifferenz und der Abtastzeit berechnet werden, indem
die Abtastzeit durch die Zeitdifferenz zwischen den Impulsen dividiert
wird. Mit anderen Worten, eine drei Zyklen lange Messung und eine
in dem Beispiel verwendete Zeitdifferenz von 1 ms entspricht (3 × 20 ms)/1
ms = 60 Impulsen. Wenn somit in diesem Fall mehr als 30 Störimpulse
gefunden werden, ist der Impulszug ausreichend gleichförmig.
-
Wenn
bei 118 alle Untersuchungsperioden untersucht worden sind,
sind alle Impulse, die innerhalb des Amplitudenbereiches auftreten, überprüft, und
die Impulsparameter der Impulse, welche als Störimpulse markiert wurden, sind
bei 119 aus der Datenbank entfernt. 19 zeigt
ein Beispielsignal, aus welchem alle erkannten Störimpulse
entfernt worden sind. Beispielsweise die folgenden Parameter können bei
dem Verfahren geändert
werden: Amplitudenabweichung, Anzahl von Untersu chungsperioden,
Zeitdifferenzabweichung und Anzahl von gesuchten asynchronen Störimpulsen.
Weiterhin kann die Zeitdifferenzmatrix durch Berechnung allein der Werte
unmittelbar oberhalb der Diagonale ersetzt werden, d. h. durch Definieren
der Zeitdifferenz aufeinander folgender Impulse. Die Zeitdifferenz
zwischen zwei Impulsen kann unter Verwendung der Werte berechnet
werden, jedoch wird die Berechnung komplizierter.
-
Beseitigung synchroner
Impulsstörung
bei 200
-
Der
Ablauf eines Verfahrens zur Beseitigung synchroner Impulsstörungen basiert
auf der Tatsache, dass die typischen Eigenschaften eines Teilentladungsimpulses
und eines synchronen Störimpulses
zueinander ausreichend unterschiedlich sind, um ihre Unterscheidung
möglich
zu machen. Teilentladungsimpulse treten in Impulsgruppen in Bereiches eines
Zyklus abhängig
von dem Entladungstyp auf, es gibt jedoch eine Abweichung hinsichtlich
Ort und Amplitude eines einzelnen Impulses, wohingegen synchrone
Impulsstörungen
nahezu bei dem gleichen Phasenwinkel um mit nahezu konstanter Amplitude
auftreten.
-
Als
Startdaten verwendet das Verfahren bevorzugt Impulsparameter, die
erhalten wurden, indem die Pulse gefunden wurden, welche in einem Teilentladungsmesssignal
aufgetreten sind und durch Berechnen und Speichern von Impulsamplitude,
Startphasenwinkel und Zyklusnummer bei 120. In den früheren Phasen
wurde die Amplitude der Impulse zwischen 0 und 128 skaliert. Die
Anzahl von synchronen Störimpulsen
während
eines Zyklus wird als sich von Fall zu Fall ändernd angenommen. Das Flussdiagramm
des Verfahrens ist in 21 gezeigt.
-
Der
Amplitudenbereich (0 bis 128) wird in kleinere Untersuchungsperioden ähnlich wie
in Verbindung mit der Beseitigung der asynchronen Impulsstörung unterteilt
(Schritt 201). Der Amplitudenbereich wird beispielsweise
in 20 einander teilweise überlappende
Untersuchungsperioden unterteilt und die Breite einer Periode beträgt ±0,055 × Amplitude des
größten Impulses
in der Impulsserie. Die Untersuchungspe rioden werden bei 202 einmal
untersucht und nur die Impulse werden untersucht, deren Amplitude
innerhalb der Periode liegt.
-
Zunächst wird 203 eine
Phasenwinkelverteilung der Impulse durch Prüfen aller Impulse in der gleichen
Untersuchungsperiode und durch Bilden der Verteilung aus ihren Startphasenwinkeln
gebildet. Die Verteilung wird beispielsweise in Relation zu der Phase
in 180 Blöcke
unterteilt, d. h. die Breite eines Blocks entspricht 2°. Wenn die
Verteilung gebildet wird, sollten auch die anderen Impulse berücksichtigt werden,
welche in dem gleichen Zyklus auftreten. Die Bildung der Verteilung
beginnt vom ersten gemessenen Zyklus und dem ersten Block der Verteilung,
d. h. der Phasenwinkel von 0 bis 2°. Der Wert 1 wird dem ersten
Block der Verteilung hinzuaddiert, wenn in dem ersten Zyklus nur
ein Impuls in dem Block auftritt und keine Impulse innerhalb zweier
Blöcke
des untersuchten Blocks auftreten, d. h der Phasenwinkel 2 bis 6°. Wenn beispielsweise
der fünfte
Block untersucht wird, d. h. Phasenwinkel 8 bis 10°, sollte
es keine Impulse an den Phasenwinkel 4 bis 8° und 10 bis 14° geben. Wenn
es mehr als einen Impuls in dem Block gibt oder wenn es Pulse in
benachbarten Blöcken gibt, ändert sich
der Wert der Verteilung nicht. Diese Vorgehensweise beabsichtigt,
die Beseitigung von Teilentladungsimpulsen zu verhindern. Obgleich
Teilentladungsimpulse ziemlich irregulär sind, ist es möglich, dass
in der Mitte von Impulsgruppen Impulse so dicht auftreten, dass
einige von ihnen als synchrone Impulsstörungen erkannt werden können. Der
Nachteil ist, dass synchrone Störimpulse,
die bei den gleichen Phasenwinkeln wie die Teilentladungen auftreten,
nicht notwendigerweise erkannt werden können. Die erhaltene Verteilung
wird durch Summieren der Werte der benachbarten Blöcke zu jedem Block
gerundet.
-
Bevor
bei 204 die Spitzen gefunden werden, wird die Phasenwinkelverteilung
durch Division ihrer Werte durch die Anzahl von Zyklen normiert.
Alle Werte höher
als 0,4 werden bei 204 als Spitzen der Phasenwinkelverteilung
interpretiert. Wenn Spitzen erkannt werden, werden die Impulse erneut
untersucht und die Impulse, die bei Phasenwinkeln entsprechend der
Spitzen auftreten, werden bei 205 als Störimpulse
markiert. Die Markierung als Störimpulse
erfolgt jedoch so, dass nur ein Impuls pro Zyklus als Störimpuls
in einem Phasenfenster markiert wird. Wenn ein Phasenfenster somit
sowohl einen Teilentladungsimpuls als auch einen Störimpuls
hat, wird wenigstens einer von ihnen analysiert.
-
Wenn
alle Untersuchungsperioden bei 206 untersucht worden sind,
sind alle Impulse innerhalb des Amplitudenbereichs überprüft und die
Impulsparameter der Impulse, welche als Störimpulse markiert wurden, werden
bei 207 aus der Datenbank entfernt. Bei dem Verfahren können beispielsweise
die folgenden Parameter geändert
werden: Amplitudenabweichung, Anzahl der Untersuchungsperioden und Schwellenwert
der Spitrensuche.
-
Analyse von Teilentladungen
bei 300
-
Messungen
werden gemacht, bis es wenigstens eine gewisse Anzahl 122 gesammelter
Impulse gibt, was hier der Analysegrenzwert genannt wird. Der Analysegrenzwert
beträgt
beispielsweise eintausend Impulse. Eine gesammelte Gruppe von beispielsweise
eintausend Impulsen wird nachfolgend Probe genannt.
-
Einer
oder mehrere der folgenden Graphen werden bei 300 bevorzugt
für jede
Impulsgruppe gebildet:
Maximaler Spitzenwert von Teilentladungsimpulsen in
jedem Phasenfenster (die Phasenwinkelachse wird beispielsweise in 256 Phasenfenster
unterteilt, auf welche die gemessenen Impulse auf der Grundlage
ihrer Startphasenwinkel verteilt werden. Die Breite eines Phasenfensters
beträgt
dann 1,4°);
Durchschnittlicher
Spitzenwert von Teilentladungsimpulsen in jedem Phasenfenster;
Anzahl
von Teilentladungsimpulsen in jedem Phasenfenster;
Histogramm,
gebildet aus Startspannungsdifferenzen aufeinander folgender Impulse
(das Histogramm zeigt die Anzahl von Impulspaaren, gebildet durch aufeinander
folgende Impulse in jedem Startspannungsdifferenzfenster);
Verteilung
der Zeitdifferenzen von Impulsen zu dem nächsten Impuls mit nahezu der
gleichen offensichtlichen Ladung;
Histogramm, gebildet aus
Startspannungsdifferenzen aufeinander folgender positiver Halbzyklusimpulse
(das Histogramm zeigt die Anzahl von Impulspaaren, gebildet durch
aufeinander folgende positive Impulse in jedem Startspannungsdifferenzfenster);
und
Histogramm, gebildet aus Startspannungsdifferenzen aufeinander
folgender negativer Halbzyklusimpulse (das Histogramm zeigt die
Anzahl von Impulspaaren, gebildet durch aufeinander folgende negative
Impulse in jedem Startspannungsdifferenzfenster).
-
Eine
Anzahl von charakteristischen Parametern, welche die wichtigsten
Informationen der Graphen enthalten, werden bei 302 aus
jedem Graphen berechnet. Beispiele der Graphen und charakteristische
Parameter werden später
noch in dieser Beschreibung erläutert.
Die berechneten charakteristischen Parameter werden bei 304 mit
Informationen verglichen, welche aus einer Referenzbibliothek 600 erhalten
werden und als Ergebnis des Vergleichs wird bei 305 ein
Rückschluss
auf die Ursache der Teilentladung in dem Kabel gemacht.
-
Die
Referenzbibliothek 600 weist typische Werte und ihren Änderungsbereich
von charakteristischen Parametern von Teilentladungen auf, welche den
am meisten üblichen
Teilentladungsursachen zugehörig
sind, welche in einem Messobjekt auftreten. Ein Flussdiagramm der
Bildung der Referenzbibliothek 600 ist in 24 gezeigt.
Die Bibliothek enthält eine
Beschreibung von beispielsweise 18 unterschiedlichen Teilentladungsursachen.
Beispiele der Teilentladungsursachen werden später in dieser Be schreibung
erläutert.
Jede Teilentladungsursache wird beispielsweise durch 45 charakteristische
Parameter dargestellt. Für
die Referenzbibliothek 600 wurden -zig von Proben für jede dargestellte
Teilentladungsursache bei 500 in verschiedenen Bedingungen
gemessen, um den Schwankungsbereich des Messsignals zu ermitteln.
Eine Messung 500 für
die Referenzbibliothek 600 kann im wesentlichen auf gleiche
Weise wie die Messung 400 durchgeführt werden, welche durchgeführt wurde,
um die Ursache für
die Teilentladung herauszufinden und welche früher beschrieben wurde. Zunächst werden
bei 501 die notwendigen Graphen für jede Probe definiert und beispielsweise
besagte 45 charakteristische Parameter werden bei 502 hieraus
berechnet. Wenn bei 503 genügend Werte für die charakteristischen
Parameter erhalten worden sind, wird bei 504 ein Histogramm
für jeden
charakteristischen Parameter auf der Grundlage der Werte gebildet,
die aus unterschiedlichen Proben der charakteristischen fraglichen
Parameter erhalten wurden. Der Änderungsbereich
der charakteristischen Parameter wird bei 505 unter Verwendung
einer Fuzzy-Logik-Mitgliedschaftsfunktion
dargestellt, welche beispielsweise durch Anpassung einer polynomen
Funktion sechsten Grades an das oben genannte Histogramm gebildet
wird. Eine Fuzzy-Logik ist eine Art von Erweiterung einer herkömmlichen
Wahr-Falsch-Logik,
welche als in der Satztheorie interpretiert definiert, ob das Element
zu dem Satz gehört
(oder nicht). Ein Grundkonzept der Fuzzy-Logik ist ein Wahrheitswert, der
sich zwischen 0 und 1 (falsch/wahr) ändern kann. Der Wahr-Wert wird
für gewöhnlich für einen
gewissen Vorgang als eine Funktion der Variablen (Elemente des Satzes)
der Realachse (Sätze
aller realen Zahlen) definiert, was eine Mitgliedschaftsfunktion genannt
wird. Eine Teilentladungsursache wird somit in der Referenzbibliothek 600 durch
beispielsweise 45 Mitgliedschaftsfunktionen dargestellt. Die Mitgliedschaftsfunktionen
können
von unterschiedlichen Grundtypen sein, beispielsweise eine Delta-
oder Polynom-Funktion sechsten Grades.
-
Wenn
ein Messsignal analysiert wird, werden beispielsweise 45 charakteristische
Parameter aus der gemessenen Probe berechnet. Der Vergleich der Messdaten
mit den Daten der Referenzbibliothek bei 304 erfolgt bevorzugt
wie folgt: Die Werte der charakteristischen Parameter werden in
die Mitgliedschaftsfunktionen der Teilentla dungsursache gesetzt,
welche als erstes in der Referenzbibliothek beschrieben ist, wodurch
die Werte der Mitgliedschaftsfunktionen an den fraglichen Punkten
erhalten werden. Gemäß einer
bevorzugten Ausführungsform
der Erfindung werden die Werte mit parameterspezifischen Gewichtigungskoeffizienten
multipliziert und summiert. Dies erzeugt eine Indexnummer, welche
die Ähnlichkeit
der Probe und der Teilentladungsursache gemäß Beschreibung in der Referenzbibliothek
darstellt. Die Indexnummer schwankt zwischen 0 und 100. Dies wird
mit allen Teilentladungsursachen wiederholt, die in der Referenzbibliothek 600 beschrieben
sind, so dass eine Liste von Indexnummern erhalten wird, wobei die
Nummern zeigen, wie gut die gemessene Probe mit jeder Teilentladungsursache
korrespondiert, die in der Referenzbibliothek 600 beschrieben
ist. Das Ergebnis wird bei 305 in einem Balkendiagramm oder
einer Liste gezeigt, welche die Indexnummern (z. B. 18 Nummern)
aller Teilentladungsursachen enthält. Wenn die höchste Indexnummer
einen Schwellenwert übersteigt,
der hier Identifizierbarkeitsgrenze genannt wird, wird diese Indexnummer und
die entsprechende Teilentladungsursache bevorzugt bei 305 berichtet.
Zusätzlich
ist es möglich,
mit 305 alternative Diagnosen zu berichten, beispielsweise
zwei Teilentladungsursachen, deren Indexnummern die nächsthöchsten sind,
wenn ihre Indexnummern die Identifizierbarkeitsgrenze übersteigen. Auch
ist es möglich,
bei 305 ein Balkendiagramm oder eine Liste der Indexnummern
der beispielsweise vier Hauptentladungstypen (Funken-, Corona-, Oberflächen- und
Hohlraumentladung) zu zeigen, welche als Durchschnitt der Teilentladungsursache-Indexnummern
in jedem Hauptentladungstyp berechnet wurden. Wenn keine der Indexnummern einer
Teilentladungsursache die Identifizierbarkeitsgrenze übersteigt,
kann beispielsweise bei 305 berichtet werden, dass es einen
unbekannten Defekt in dem Kabel gibt. Es ist offensichtlich, dass
die Ergebnisse des Vergleichs bei 304 auch auf andere Weise als
oben beschrieben dargestellt und verwendet werden können, ohne
von der Grundidee der Erfindung abzuweichen.
-
Die
in der Beschreibung weiter oben erwähnten parameterspezifischen
Gewichtungskoeffizienten zeigen die Fähigkeit eines einzelnen charakteristischen
Parameters, die Teilentladungsursache der Referenzbibliothek 600 voneinander
zu unterscheiden. Der Gewichtungskoeffizient eines charakteristischen
Parameters ist beispielsweise bevorzugt wie folgt definiert: Zunächst werden
ein Durchschnitt und eine Standardabweichung des charakteristischen Parameters
aus allen Proben der Teilentladungsursache für jede Teilentladungsursache
(z. B. 18) berechnet. Dies führt
somit zu beispielsweise 18 Durchschnitten und Standardabweichungen.
Danach werden beispielsweise Deltoid-Mitgliedschaftsfunktionen für jede Teilentladungsursache
gebildet, wo die Spitze des Deltas auf dem Durchschnitt und die
Fußpunkte ±2 mal
die Standardabweichung von dem Durchschnitt liegen. Der Bereich
zwischen den Fußnoten
des Deltas wird nachfolgend der Variationsbereich genannt. Nachfolgend
wird eine der Teilentladungsursachen als Vergleichsobjekt gewählt und
der Durchschnitt der anderen Teilentladungsursachen (welche nachfolgend
die untersuchten Teilentladungsursachen genannt werden) wird mit
dem Änderungsbereich
des Vergleichsobjekts verglichen. Wenn der Durchschnitt der untersuchten
Teilentladungsursachen innerhalb des Änderungsbereichs des Vergleichsobjektes
liegt, ist das Ergebnis des Vergleichs, d. h. der Vergleichswert
1. Wenn der Durchschnitt nicht innerhalb des Änderungsbereichs liegt, wird
die Grenze des Änderungsbereiches
der untersuchten Teilentladungsursache, welche dem Durchschnitt
des Vergleichsobjektes am nächsten ist,
ausgewählt
und in die Mitgliedschaftsfunktion des Vergleichsobjekts gesetzt.
Das Vergleichsergebnis (der Vergleichswert) ist somit der Wert der
Mitgliedschaftsfunktion des Vergleichsobjektes an dem oben genannten
Punkt. Der oben beschriebene Vergleich wird für jede Teilentladungsursache
(z. B. 18) unter Verwendung einer jeden Teilentladungsursache als Vergleichsobjekt
durchgeführt.
Schließlich
wird der Durchschnitt aller Vergleichswerte des charakteristischen
Parameters berechnet, wobei der Durchschnitt sich zwischen 0 und
1 ändert.
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Der
oben erläuterte
Berechnungsvorgang wird wiederholt, bis ein Vergleichswertmittelwert
für alle
(beispielsweise 45) charakteristischer Parameter berechnet worden
ist. Die Gewichtungskoeffizienten der charakteristischen Parameter
werden erhalten, indem der Umkehrwert der Vergleichswertmittelwert genommen
und die erhaltenen Ziffern mit einem konstantem Term multipliziert
werden, so dass die Summe der Ziffern 100 wird.
-
Somit
werden die Werte der Gewichtungskoeffizienten auf der Grundlage
der Messdaten bestimmt, die zur Bildung der Referenzbibliothek 600 verwendet
werden. Wenn Änderungen
der Referenzbibliothek 600 gemacht werden, sollten die
Gewichtungskoeffizienten der charakteristischen Parameter ebenfalls
erneuert werden, um die bestmögliche
Erkennungsgenauigkeit zu erhalten.
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Ein
Alarmgrenzwert wird bevorzugt für
jeden Defekttyp in der Referenzbibliothek 600 gesetzt. Wenn
beispielsweise der Entladungsstärkenindex, der
die Stärke
von Entladungen anzeigt, die Alarmgrenze eines Defekttyps übersteigt,
kann ein Alarm ausgegeben werden oder eine andere Maßnahme ergriffen
werden.
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Grafiken und charakteristische
Parameter zur Verwendung bei der Erkennung einer Teilentladungsursache
-
Als
Erkennungsverfahren kann beispielsweise eine Phasenwinkel- und Pulssequenzanalyse
verwendet werden. Jedes Analyseverfahren enthält beispielsweise einen bis
vier Graphen und beispielsweise ein bis zwölf charakteristische Parameter
werden aus jedem der Graphen berechnet.
-
In
diesem Zusammenhang bezeichnet eine Phasenwinkelanalyse ein Analyseverfahren
von Teilentladungsimpulsen, welches das Verhalten von Teilentladungsimpulsen
und Impulsserien in Bezug zu einer Netzwerkfrequenzphasenspannung
(z. B. 50 oder 60 Hz) untersucht. Messdaten werden während mehrerer
(auch hunderter oder tausender) Netzwertzyklen gesammelt, um in
der Lage zu sein, eine statistische Analyse an dem Verhalten von
Teilentladungsimpulsen durchzuführen.
Bei der Analyse wird Aufmerksamkeit auf die Form von Verteilungshüllkurven
gerichtet, welche an den Impulsserien gebildet werden, die während mehrerer
Zyklen gesammelt werden. Die Analyse untersucht nicht die Wechselwirkung
zwischen einzelnen Impulsen. Bei der Phasenwinkelanalyse werden
bevorzugt drei Typen von Graphen verwendet: φ-qmax, φ-qavg und φ-n.
Aus dem ersten werden bevorzugt 12 charakteristische Parameter berechnet
und aus den beiden letzteren jeweils neun charakteristische Parameter.
In einem Phasenwinkelgraphen sind für gewöhnlich die Entladungsimpulse
von einigen zehn oder hundert Netzwerkzyklen für gewöhnlich einem Netzwerkzyklus
(z. B. 50 oder 60 Hz) überlagert.
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Die
maximale Amplitude von Entladungsimpulsen, welche während mehrerer
Netzwerkzyklen in jedem Phasenfenster aufgetreten sind, sind in
dem Graphen φ-qmax gesammelt. Ein Beispiel des Graphen φ-qmax ist in 25 gezeigt.
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Der
charakteristische Parameter Q (Intensitätsasymmetrie) zeigt die Differenz
zwischen den Stärken
oder der Anzahl von negativen und positiven Halbzyklusimpulsen.
Die Differenz ist typischerweise am größten, wenn die gemessene Entladung
in einer sehr asymmetrischen Elektrodenstruktur aufgetreten ist
(z. B. einer Corona-Entladung
an einem scharfen Punkt). Q wird erhalten durch Definition eines
Koeffizienten der Durchschnitte, welche aus den Stärken oder
der Anzahl der negativen und positiven Halbzyklusimpulse berechnet
wurden.
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Der
charakteristische Parameter Phi (Phasenasymmetrie) zeigt die Differenz
in den Startphasenwinkeln der negativen und positiven Halbzyklusimpulsserien
(d. h. gleichzeitig in den Startspannungen der Entladungen). Phi
ist der Quotient der Startphasenwinkel der negativen und positiven
Halbzyklusimpulsserien.
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Der
charakteristische Parameter Phi+ ist der Startphasenwinkel einer
positiven Halbzyklusimpulsserie. Corona-Entladungen treten beispielsweise
tatsächlich
nahe den Spitzenpunkten der Phasenspannung auf, wohingegen beispielsweise
Hohlraumentladungen sich auf die ersten und dritten Quadranten der
Phasenspannung (Phasenwinkel 0 bis 90° und 180 bis 270°) konzentrieren.
Funkenentladungen treten hauptsächlich
nahe den Nullpunkten der Phasenspannung auf.
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Der
charakteristische Parameter Phi- ist der Startphasenwinkel einer
negativen Halbzyklusimpulsserie.
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Der
charakteristische Parameter cc (Kreuzkorrelation) zeigt die Differenz
in der Form der positiven und negativen Halbzyklusentladungspulsserien. Der
numerische Wert der Kreuzkorrelation kann zwischen 0 und 1 schwanken.
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Der
charakteristische Parameter mcc (modifizierte Kreuzkorrelation)
ist das Produkt der charakteristischen Parameter Q, Phi und cc.
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Die
charakteristischen Parameter Sk+ und Sk– zeigen die Neigung der Hüllkurven
der positiven und negativen Halbzyklusimpulsserien im Vergleich zur
Normalverteilung. Sk ist negativ, wenn die Spitze der Hüllkurve
rechts im Vergleich zur Spitze der Normalverteilung liegt und positiv,
wenn der Spitze links im Vergleich zur Spitze der Normalverteilung
liegt.
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Die
charakteristischen Parameter Ku+ und Ku– zeigen die Abgeflachtheit
der Hüllkurven
der positiven und negativen Halbzyklusimpulsserien. Ku ist negativ,
wenn die Spitze der Hüllkurve
flacher als in der Normalverteilung ist und positiv, wenn die Spitze der
Hüllkurve
ausgeprägter
als bei der Normalverteilung ist.
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Charakteristische
Parameter Pe+ und Pe– zeigen
die Anzahl von örtlichen
Spitzen gefilterter Hüllkurven
positiver und negativer Halbzyklusimpulsserien. Die Filterung erfolgt
durch einen digitalen FIR-Tiefpassfilter (FIR = finite impulse response), dessen
Sperrfrequenz geeignet gewählt
wird. In der Praxis ändert
sich der Wert des charakteristischen Parameters Pe zwischen 1 und
10.
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Die
durchschnittliche Amplitude von Entladungsimpulsen, welche während mehrerer
Netzwerkzyklen in jedem Phasenfenster aufgetreten sind, sind in
dem Graphen φ-qavg gesammelt.
Ein Beispiel des Graphen φ-qavg ist in 26 gezeigt.
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Die
charakteristischen Parameter zeigen Eigenschaften des Graphen φ-qavg wie die entsprechenden charakteristischen
Parameter im Fall von φ-qmax. Die charakteristi schen Parameter Phi
werden nicht separat aus dem Graphen φ-qavg berechnet,
da das Ergebnis gleich wie im Fall des Graphen φ-qmax wäre.
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Der
Graph φ-n
enthält
die Gesamtanzahl von Entladungsimpulsen, welche in jedem Phasenfenster während mehrerer
Netzwerkzyklen aufgetreten sind. Ein Beispiel des Graphen φ-n ist in 27 gezeigt.
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Die
charakteristischen Parameter zeigen die gleichen graphischen Eigenschaften
von φ-n
wie die entsprechenden charakteristischen Parameter im Fall von φ-qmax. Die charakteristischen Parameter für Phi werden
nicht separat aus dem Graphen φ-n
berechnet, da das Ergebnis das gleiche wie im Fall des Graphen φ-qmax wäre.
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Eine
Impulsfolgeanalyse beschreibt hier ein Analyseverfahren, bei dem
eine Korrelation zwischen aufeinander folgenden Impulsen (z. B.
Startspannungen oder Startspannungsdifferenzen aufeinander folgender
Impulse) untersucht werden, die Korrelation, die beispielsweise
Informationen über örtliche
Restspannungen an dem Entladeort liefert und deren Defekt auf die
Startspannung des nächsten
Impulses. Eine Impulsfolgeanalyse bietet bessere Gelegenheiten,
ein Entladungssignal basierend auf den physikalischen Phänomenen
an dem Entladeort zu analysieren. Eine Impulsfolgeanalyse verwendet
vier Typen von Graphen, beispielsweise n(Δui),
dt-q, n(Δui(pos)) und N(Δui(neg)).
Die wesentlichen Charakteristiken eines jeden Graphs sind beispielsweise
mittels einem bis sechs charakteristischen Parameter beschrieben.
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Der
Graph n(Δui) wird gebildet durch Berechnen der Differenzen
der Startspannungen aufeinander folgender Impulse (die Startspannung
des vorhergehenden Impulses wird von der Startspannung des fraglichen
Impulses subtrahiert) während
der gesamten Messperiode und deren Ausbildung in einem Histogramm.
Das Histogramm hat für
gewöhnlich
1 bis 4 Spitzen, es können
jedoch auch mehr Spitzen vorliegen. Ein Beispiel des Graphen n(Δui) ist in 29 gezeigt.
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Berechnungen
charakteristischer Parameter erfolgen aus der gefilterten Hüllkurve
des Histogramms. Das Filtern erfolgt durch einen digitalen FIR-Tiefpassfilter,
dessen Sperrtrequenz geeignet gewählt ist.
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Der
charakteristische Parameter Pe (Anzahl der Spitzen) zeigt die Anzahl
von örtlichen
Spitzen in dem Histogramm.
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Der
charakteristische Parameter Do (Abstand zwischen entferntesten Spitzen)
zeigt den Abstand zwischen den entferntesten örtlichen Spitzen in dem Histogramm.
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Der
charakteristische Parameter D0avg (mittlere Distanz der Spitzen
vom Nullpunkt) zeigt den durchschnittlichen Abstand der örtlichen
Spitzen in dem Histogramm vom Nullpunkt des Histogramms.
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Der
charakteristische Parameter Wavg (durchschnittliche Spitzenbreite)
zeigt die mittlere Breite der örtlichen
Spitzen in dem Histogramm. Die Breite der Spitzen wird bevorzugt
bei einer Höhe
von 50 % definiert.
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Der
charakteristische Parameter Wdist (Standardabweichung von der Spitzenbreite)
zeigt die Standardabweichung der Breite der örtlichen Spitze im Histogramm.
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Die
Startspannungen der Impulse werden bevorzugt rechnerisch auf der
Grundlage des Phasenwinkels definiert, indem angenommen wird, dass der
Spitzenwert der Netzwerkphasenspannung die Nominalspannung des Netzwerks
ist.
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Der
Graph dt-q ist eine Matrix, welche die Zeitdifferenzen von Impulsen
zu einem vorhergehenden Impuls annähernd gleicher Größe in offensichtlicher
Ladung (= in dem gleichen offensichtlichen Ladungsfenster) enthält. Für jedes
Impulspaar wird ein Matrixelement um 1 erhöht. Unterschiedliche Defekttypen
sind an unterschiedlichen Stellen der Matrix als Bereiche unterschiedlicher
Größen eingetragen.
Ein Beispiel des Graphen dt-q ist in 28 gezeigt.
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Der
charakteristische Parameter Xmin (xmin-Koordinate)
zeigt die kleinste Zeitdifferenz Impulse gleicher Größe, welche
gemeinsam in der Messung auftreten. Der Wert des charakteristischen
Parameters wird definiert durch Erfassen ausgehend von 0 der ersten
Matrixspalte, in der wenigstens ein Element den gesetzten Schwellenwert übersteigt. Der
Schwellenwert kann beispielsweise 3 betragen.
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Der
charakteristische Parameter Xmax (xmax-Koordinate)
zeigt die größte Zeitdifferenz
von Impulsen gleicher Größe, welche
gemeinsam in der Messung auftreten. Der Wert des charakteristischen Parameters
ist definiert durch Erfassen ausgehend von der rechten Seite der
Matrix aus der ersten Matrixspalte, in der wenigstens ein Element
den gesetzten Schwellenwert (z. B. 3) übersteigt.
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Der
charakteristiche Parameter Ymin (Ymin-Koordinate)
zeigt den höchsten
Spitzenwert eines Pulses, der gemeinsam in der Messung auftritt. Der
Wert des charakteristischen Parameters ist definiert durch Erfassen
ausgehend von der unteren Kante der Matrix aus nach vorne in der
ersten Matrixzeile, in der wenigstens ein Element den gesetzten Schwellenwert
(z. B. 3) übersteigt.
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Der
charakteristische Parameter Ymax (ymax-Koordinate)
zeigt den höchsten
Spitzenwert eines Impulses, der gemeinsam in der Messung auftritt.
Der Wert des charakteristischen Parameters ist definiert durch Erfassen
ausgehend von der oberen Kante der Matrix nach vorne in der ersten
Matrixzeile, in der wenigstens ein Element den gesetzten Schwellenwert
(z. B. 3) übersteigt.
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Der
charakteristische Parameter Gx (Massenschwerpunkt, x-Koordinate)
ist die x-Koordinate des
Massenschwerpunkts, berechnet von der Verteilung von Zeitdifferenzen
Impulse gleicher Größe.
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Der
charakteristische Parameter Gy (Massenschwerpunkt, y-Koordinate)
ist die y-Koordinate des
Massenschwerpunkts berechnet von der Verteilung von Zeitdifferenzen
Impulse gleicher Größe.
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Der
Graph n(Δui(pos)) wird gebildet durch Berechnung der
Differenzen der Startspannungen aufeinander folgender positiver
Impulse (die Startspannung des vorhergehenden positiven Impulses
wird von der Startspannung des positiven Impulses subtrahiert) während der
gesamten Messperiode und durch Umwandlung hiervon in ein Histogramm.
Ein Beispiel des Graphen n(Δui(pos)) ist in 30 gezeigt.
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Die
Berechnung der charakteristischen Parameter erfolgen bevorzugt aus
der gefilterten Hüllkurve
des Histogramms. Die Filterung erfolgt durch einen digitalen FIR-Tiefpassfilter, dessen
Sperrfrequenz geeignet gewählt
ist.
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Der
charakteristische Parameter Lpe (Lage der Spitzen) zeigt die Lage
der (höchsten) örtlichen Spitze
in dem Histogramm auf der Spannungsachse.
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Der
charakteristische Parameter Wpe (Breite der Spitze) zeigt die Breite
der (höchsten) örtlichen Spitze
in dem Histogramm, bevorzugt bei einer Höhe von 50 % gemessen.
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Der
Graph n(Δui(neg)) wird gebildet durch Berechnung der
Differenzen der Startspannungen aufeinder folgender negativer Impulse
(die Startspannung des vorhergehenden negativen Impulses wird von
der Startspannung des negativen Impulses subtrahiert) während der
gesamten Messperiode und durch Umwandlung hiervon in ein Histogramm.
Ein Beispiel des Graphen n(Δui(neg)) ist in 31 gezeigt.
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Die
charakteristischen Parameter sind die gleichen wie im Fall des Graphen
n(Δui(pos)).
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Der
oben erwähnte
FIR-Filter ist bevorzugt ein FIR-Filter achter Ordnung, dessen Sperrtrequenz beispielsweise
0,1 × fN beträgt.
Die Frequenz fN ist eine Nyquist-Frequenz, d. h. die
Hälfte
der Abtastfrequenz. Die Frequenz fN kann
beispielsweise im Falle der Graphen ω-qmax, ω-qavg und ω-n
wie folgt definiert werden: 360° auf
der Phasenwinkelachse entsprechen 20 Millisekunden bei einer Frequenz
von 50 Hz auf der Zeitachse und da die Phasenwinkelachse in 256
Phasenfenster unterteilt ist, beträgt die Abtastperiode 0,020
s/256. Die Frequenz fN ist dann 6400 Hz und
die Sperrfrequenz des Filters ist 0,1 × fN =
640 Hz. Im Fall der Histogramme kann die Frequenz aus physikalischen
Gründen
nicht auf diese Weise definiert werden, da ihre x-Achse nicht die
Zeitachse ist. Jegliche Frequenz kann im Prinzip verwendet werden.
Bei der Definition des Filters ist der Absolutwert von fN tatsächlich
nicht wesentlich, aber es genügt, die
Ordnung des Filters (z. B. 8) und den Sperrtrequenzkoeffizienten
(z. B. 0,1) zu wissen, der die Sperrtrequenz des Filters in Relation
zu einer Hälfte der
Abtastfrequenz definiert. Der Zweck der FIR-Filter ist, die Hauptformen
der Hüllkurve
des zu filternden Graphen besser zu zeigen.
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Beispiele von Teilentladungsursachen,
die in der Referenzbibliothek 600 beschrieben sind
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Die
in der Referenzbibliothek 600 beschriebenen Teilentladungsursachen
können
beispielsweise in vier Haupttypen unterteilt werden: Funkenentladung,
Corona-Entladung,
Oberflächenentladung
und Hohlraumentladung. Für
jeden Hauptentladungstyp sind bevorzugt 3 bis 7 Teilentladungsursachen
beschrieben (die Teilentladungssignale, welche von Defekten verursacht
werden, welche einem Hauptentladungstyp zugeordnet sind, sind unterschiedlich,
obgleich der Hauptentladungstyp seinen Haupteigenschaften gleich
ist).
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Die
folgenden Funkenentladungstyp-Teilentladungsursachen werden beispielsweise
beschrieben: Leitfähiges
Teil in einem schwebenden Potential, schlecht angeschlossener Leiterträger oder
Lichtbogenschutz eines PAS-Leiters, lockere Leiterverbindungen und
lockere Verbindungen in einem Teilentladungssensor des Systems.
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Die
folgenden Corona-Entladungstyp-Teilentladungsursachen werden beispielsweise
beschrieben: Scharte Kante in dem Leiter oder einem anderen aktiven
Teil, Corona-Entladung
an der Spitze eines Unterbrecherstabs eines Trennschalters, Corona-Entladung in dem
Teilentladungssensor des Systems.
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Die
folgenden Oberflächenentladungstyp-Teilentladungsursachen
werden beispielsweise beschrieben: Gebrochener Isolator, auf einen PAS-Leiter
gefallener Baum, Berührung
von PAS-Leitern, PAS-Leiter berührt
ein geerdetes Teil, verschmutzter Isolator, Defekt im Kabelschuh
und Oberflächenentladung
in dem Teilentladungssensor des Systems.
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Die
folgenden Hohlraumentladungstyp-Teilentladungsursachen werden beispielsweise
beschrieben: Defekt in dem Metalloxid-Überspnnungsschutz, schlecht
angeschlossener Stiftisolator, Fehler in einem Instrumententransformator,
innerer Defekt in dem Teilentladungssensor des Systems.
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Es
sei festruhalten, dass das, was oben dargestellt wurde, nur eine
mögliche
Ausführungsform der
Erfindung ist. Das Verfahren und das System der Erfindung kann von
dem abgeändert
werden, was hier beschrieben wurde, und zwar beispielsweise wie folgt:
Hinzufügung
anderer Erkennungsverfahren oder Verwendung nur eines Teils der
verfügbaren Haupterkennungsverfahren
(Phasenwinkel- und Impulssequenzanalyse); Ändern des Inhalts der Haupterkennungsverfahren; Ändern der
Kombinationen der Ergebnisse der Haupterkennungsverfahren; Ändern der
mittleren Frequenz und Bandbreite des Messbands (die mittlere Frequenz
kann auch erheblich höher
als die Bandbreite sein); Festsetzen der mittleren Frequenz durch
ein Programm durch Addition eines Mixers und eines örtlichen
Oszillators vor der Digitalisierungskette mit programmierbar festsetzbaren
Frequenzen; Festsetzen der Bandbreite durch ein Programm; Ändern/Hinzufügung von
Grafiktypen (z. B. Spitzenwertvarianz oder Standardabweichung von
Impulsen durch das Phasenfenster); Ändern/Hinzufügen von
charakteristischen Parametern; Verwendung unterschiedlicher Mitgliedschafts funktion
für unterschiedliche
charakteristische Parameter und Ändern
der Anzahl der Phasenfenster in dem Graphen.
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Es
ist für
einen Fachmann auf dem Gebiet offensichtlich, dass mit fortschreitender
Technologie die grundlegende Idee der Erfindung auf verschiedene
unterschiedliche Arten umgesetzt werden kann. Die Erfindung und
ihre Ausführungsformen
sind somit nicht auf die oben beschriebenen Beispiele begrenzt,
sondern können
sich innerhalb des Umfangs der Ansprüche ändern.
