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Die Isoliereigenschaften von Schwefelhexafluorid sind ein wichtiges Kriterium für die Auslegung von gekapselten gasisolierten Schaltanlagen. Bei langsam ansteigenden Spannungen können sich positive Raumladungen vor eventuell auftretenden Defekten bilden und die weitere Entladungsentwicklung hemmen, was zu einer signifikanten Erhöhung der resultierenden Durchschlagspannung führt. Durch zahlreiche durchgeführte Experimente konnte ein grundlegendes Driftmodell zur Abschätzung des Bereiches aktiver Koronastabilisierung gefunden werden, welches auf einer Modellierung der im Gasraum vor der Störstelle ablaufenden Driftvorgänge der positiven Ladungsträger beruht. Durch Integration dieses einfachen Driftmodells in eine dreidimensionale elektrostatische Feldberechnung konnte die Größe der vor der Störstelle entstehenden Raumladungszone abgeschätzt werden. The insulation properties of sulphur-hexafluoride are essential for the design of metal encapsulated switchgear. With decreasing steepness of the applied test voltage an increasing number of positive ions will move to the outer streamer region and build up a positive space-charge cloud in front of the protrusion. The space-charge reduces the electric field near the rod, further ionization processes are stopped and thus an increased voltage level is needed to initiate the leader process, leading to higher breakdown voltages. The results found during the numerous experiments lead to considerations for a fundamental simulation modell. It is assumed that space-charge-stabilization only occurs if the velocity of the streamer growth is lower than the drift velocity of the positive ions. By implementing this model in a 3-dimensional electrostatical field calculation the size of the space-charge cloud could be estimated.

Für die vorliegende Arbeit versteht man unter risikobasiertem und funktionsübergreifendem Asset-Management (RB&FÜAM) die risikobewusste Verwaltung von technischen Anlagen während ihrer gesamten Lebensdauer. Die konkrete Aufgabe ist dabei, die betriebsmittelrelevanten Aktivitäten zeitlich und inhaltlich funktionsübergreifend so zu koordinieren, dass die strategischen Unternehmensziele bei minimalen Anlagenkosten erreicht werden können. In der Tat geht es um die optimale Geldmittelallokation unter den Kernprozessen des Unternehmens, welche die Vernetzung von aktuellen risikorelevanten Informationen über das gesamte Anlagenportfolio voraussetzt. Die wesentlichen Nachteile der traditionellen Asset-Management Ansätze lassen sich wie folgt zusammenfassen: 1. Die Ursache-Wirkungskette zwischen den risikorelevanten Anlagendaten und der zugehörigen prozesscharakterisierenden Zielkennzahl (z.B. Instandhaltungsbudget) ist für Entscheidungsträger nicht transparent. Der Koordinationsaufwand und die Prozessdurchlaufzeit für die Entscheidungsunterstützung ist unverhältnismäßig groß. 2. Die rechnergestützte Überwachung von betriebswirtschaftlichen Prozessindikatoren, die ihrerseits vom Anlagenzustand abhängig sind, ist wegen mangelnder Methodenkompetenz für die Informationsverzahnung nicht möglich. Um diese Unzulänglichkeiten zu eliminieren, wurde der vorliegende Ansatz entwickelt. Hierbei wird der Anlagenzustand mittels Fuzzy-Logik anhand von aktuellen zustandsrelevanten Messgrößen der fehleranfälligen Anlagenkomponenten online geschätzt und die monetären Konsequenzen des Anlagenzustandes in Form eines Katalogs für Instandhaltungsszenarien formalisiert. Das von den fehlerbehafteten Anlagenkomponenten bzw. der Anlage ausgehende Risiko wird dabei durch den monetären Erwartungswert für die Durchführung eines dem aktuellen Zustand angemessenen Instandhaltungsszenarios berechnet. Als Alternative zur erwähnten Beschreibung des Risikos mit Erwartungswert kann auch die vektorbasierte Methode eingesetzt werden. In diesem Fall wird das Risiko durch die lineare Kombination des Zustandes und der Wichtigkeit der jeweiligen Betrachtungseinheit abgebildet. Nachdem der neue Ansatz durch die theoretische Behandlung der relevanten Basisdisziplinen fundiert wurde, wird die Anwendung der erarbeiteten Methode in zwei Fallbeispielen demonstriert. Während im Beispiel bezüglich einer Gruppe von Leistungstransformatoren die vektorbasierte Risikoanalyse eine Anwendung findet, wird das zustandsbedingte Risiko in der Analyse für ein Leistungsschalterportfolio mittels Bildung von entsprechenden Erwartungswerten abgebildet. Gemäß den Forderungen in der Praxis wurde die verursachungsgerechte Zusammenführung der Zustandsverschlechterung von Betriebsmittelkomponenten durch einen adäquaten Algorithmus, basierend auf der Theorie der Zielkostenrechnung, gelöst. Die Berechnungsvorschrift ermöglicht den Zustandsverschlechterungsgrad jeder Komponente einer zweckmäßig aufgebauten Anlagenhierarchie zu berechnen und damit die Überwachung des Zustandsforschrittes jeweils auf die zeitliche Verfolgung einer einzigen Zustandskennzahl zu reduzieren. Diese Möglichkeit gewinnt an Bedeutung beim Aufsteigen in der Systemhierarchie. Weil die Kennzahlabbildung durchgängig formalisiert ist, bietet der Ansatz umfassende Möglichkeiten auch für die Ursachenforschung. Da die weiteren Algorithmen für die anlagencharakterisierenden Indikatoren wie: 1. Anlagenpriorität für Ersatzinvestition 2. Ausfallwahrscheinlichkeit einer Betriebsmittelkomponente 3. finanzielles Risiko für Ersatz bzw. Instandhaltung 4. Priorität für Instandhaltung auf dem relevanten Wahrscheinlichkeitswert für Ersatz, Ausfall und Durchführung des aktuellen Instandhaltungsszenarios basieren, wird der Übergang vom aktuellen Zustandsverschlechterungsgrad zu den erwähnten Wahrscheinlichkeiten diskutiert. Mit Hilfe des vorgestellten Ansatzes, dessen Umsetzung durch ein modular aufgebautes Simulink-Modell getestet wurde, kann man eine fundierte Entscheidungsunterstützung für die folgenden Kernprozesse online zur Verfügung stellen: 1. Budgetierung von Instandhaltungskosten 2. Budgetierung von Kosten für Ersatzinvestitionen 3. zustandsbasierte Schätzung der Restlebensdauer einer Anlage Die nachstehenden Analysemöglichkeiten ergeben sich durch das AM-Modell: a. kontinuierliche Risikostrukturanalyse im selektierten Anlagenportfolio b. Simulation der Auswirkungen von geplanten risikominimierenden Maßnahmen auf unterschiedlicher Ebene der Anlagenhierarchie c. trendbasierte Prognose für die Kennzahlen anhand historischer Daten d. komponentenbezogene Archivierung von Wissen über die noch nicht vollständig erforschten Fehlermechanismen in Form von Beurteilungsregeln., Despite the substantial effort made by utilities, in course of implementing the reliability centered maintenance paradigm, the goal to maximize the Return on Assets (ROA) is not yet achieved. The reasons are insufficient modelling of the equipment aging phenomena and the lack of demand oriented condition reporting to different levels in the organization. Asset management models applied until now fail to deal with the stochastic character of equipment condition development, because they neither involve the condition relevant monitoring data on online basis nor are able to process equipment related expert knowledge for condition assessment in a systematic, transparent and simple way. As a result, the process cycle time for data collection usually exceeds the development period of business critical failures caused by degradation of assets. The described situation is in particular crucial for management of expensive physical assets as power transformers, whose failure modes may have a development time in a range of a week or even a couple of days. If an event starts to develop it should trigger the planning of several processes (maintenance, procurement, funding etc.) in order to initiate a comprehensive optimization process on the highest system level. The overall objective of the condition based online estimation of asset related risk is the real time cost and risk control of condition sensitive core processes (e.g. maintenance, replacement, financing and depreciation), having substantial influence on the ROA and consequently on the business profitability as a whole. The main objective of this thesis is to set up a computer based hierarchical simulation model, which is able to estimate the condition deterioration of equipment components which are prone to fail, in order to determine the system condition on its various hierarchy level and to give proposal for key decision situations. Having assessed the condition deterioration through fuzzy-logic in percentage, then one can derive the assets depreciation in monetary terms, which provides a solid basis for predicting the maintenance and replacement budget. Forecasting the remaining life time of equipments is also supported. In financial records used for strategic planning, fixed assets are usually expressed as the cost of asset minus depreciation, this aspect underlines as well the importance of the precise condition based calculation of asset depreciation. The presented approach is made of an interdisciplinary work. Disciplines of economics, condition monitoring, maintenance, reliability analysis and Fuzzy-Logic have been employed in order to transform technical data from equipment monitoring into information of financial relevance. The following list outlines the most important areas of the mentioned disciplines: 1. Budgeting, financial and imputed depreciation 2. Risk management to control technical and financial uncertainties 3. Fuzzy-Logic and rule based expert systems 4. Target costing as theoretical background for hierarchical condition monitoring 5. Quantitative Failure Tree Analysis for calculation of breakdown probability Conclusions The Risk Based and Cross Functional Asset-Management concept (RB&CFAM) allows online decision support in today asset management practice. Based on modelling the asset degradation on a cause impact based way by means of fuzzy-logic and on a simple aggregation algorithm for assets degradation computed on component level, the following advantages can be achieved by using the model: The knowledge about the dependency between condition relevant measurement data and component degradation, which is at disposal by experts in form of verbalised rules, can be processed online. The ability for online processing provides a solid basis for integrated asset management and allows information spreading to different functions of the organisation at the same time. Using the proposed model for assets -composed of separate modules for failureprone equipment components- the impact of various risk reducing scenarios on underlying system can be assessed by means of key figures like assets depreciation and condition deterioration. The supervision of the motioned figures makes the early detection of failure escalation possible. The case studies conducted for 20 power transformers and 15 circuit breakers confirm the need for replacement of today decision supporting approach reliant on traditional disjointed systems for finances and asset management on equipment level. It demonstrates as well as that cross functional core processes like planning of maintenance, replacement and the related budgeting process can be supported by providing key figures generated online.

Durch den zunehmenden Einsatz von Kunststoffen beziehungsweise kunststoff-beschichteten Materialien treten in der Praxis verschiedene Probleme durch die Auf- und Entladung dieser Isolierstoffe auf. Zwischen der aufgeladenen Oberfläche und geerdeten Objekten, die sich in der Nähe befinden oder angenähert werden, können elektrostatischen Entladungen (ESD) stattfinden. Diese führen einerseits zu einer ungewollten Beeinflussung empfindlicher Elektroniken in Geräten und Sensoren und zum anderen stellen diese impulsförmigen Entladungen eine Gefahr der Entzündung von Gasgemischen dar. Die Auf- und Entladung von Isolierstoff-Oberflächen ist abhängig von den klimatischen Umgebungsbedingungen, wie relativer Luftfeuchtigkeit und Temperatur. Deshalb wurde der gesamte entworfene Messaufbau in einer Klimakammer untergebracht. Die untersuchten Ausgangsparameter sind die Flächenladungs-dichte bzw. das Oberflächenpotential, der Entladungsabstand und das verwendete Material sowie dessen Dicke. Es wurde von einer ebenen und sauberen Anordnung der aufgeladenen Fläche ausgegangen. Auf der Rückseite stehen die Isolierstoffe in direktem Kontakt mit einer geerdeten leitfähigen Platte, wodurch um Größenordnungen höhere Flächenladungsdichten möglich sind. Abhängig von den Ausgangsparametern können zwei Entladungsarten auftreten, die Büschel- und die Gleitstielbüschel-Entladung. Mit den vor und nach der Entladung gemessenen Flächenladungsdichte-Verteilungen auf der Oberfläche kann die sich entladende Fläche und die entladene Ladungsmenge bestimmt werden. Bei der Büschelentladung wird nur ein begrenzter Teil der Oberfläche entladen. Die entladene Ladungsmenge in einer dreidimensionalen Darstellung bildet die Form eines Kegels, mit dem Fußpunkt der Entladung im Zentrum. Die Büschelentladung kann bei höherem Aufladungs-potential eine Gleitstielbüschel-Entladung einleiten, bei der viele Entladungskanäle auf der Oberfläche entstehen, die sich radial vom Entladungspunkt fortbewegen, verzweigen und somit eine große Fläche entladen. Diese Darstellung wird auch als Lichtenbergfigur bezeichnet. Durch die wesentlich größere entladene Fläche als bei der Büschelentladung, ist die entladene Ladungsmenge und damit die im Funkenkanal umgesetzte Energie bei der Gleitstielbüschel-Entladung um Grössenordnungen größer. Die entladene Ladungsmenge sowie die umgesetzte Energie können mit dem gemessenem Entladungs-strom-Impuls berechnet werden. Ein für die Praxis wichtiger Wert ist der Betrag des Oberflächenpotentials, bei dem die Büschel- in die Gleitstielbüschel-Entladung übergeht. Dieser wurde in Abhängigkeit von dem Material und dessen Dicke ermittelt und durch eine Funktion approximiert. Mit Kenntnis dieses Grenzaufladungs-Potentials kann man abschätzen, ob eine Gleitstielbüschel-Entladung, die ein wesentlich höheres Gefährdungspotential als die Büschelentladung aufweist, auftreten kann oder nicht. Für den Bereich der Büschelentladungen wurden, ausgehend von den durchgeführten Messungen, Funktionen approximiert, welche den Entladungskegel und den Entladungsstrom-Impuls als Funktion der Ausgangsparameter beschreiben. Auch wenn aus einer Reihe von Messbeispielen, die zu den angegebenen Beschreibungsformeln führten, keine Allgemeingültigkeit abgeleitet werden kann, so sind die Approximationsformeln in der Praxis doch ein gutes Mittel, um schnell und ohne Messung die sich entladende Fläche, die dazu-gehörige entladene Ladungsmenge und die zu erwartende umgesetzte Energie im Funkenkanal abzuschätzen. Parallel hierzu wurde ein PSpice-Modell entwickelt, welches ebenfalls die Bestimmung der umgesetzten Leistung bzw. Energie während der Entladung ermöglicht. Im Gegensatz zu den Untersuchungen bei Büschelentladungen, bei denen Parameterstudien für einige Parameter durchgeführt wurden, ist bei der Gleitstielbüschel-Entladung das prinzipelle Verhalten am Beispielmaterial PVC in Abhängigkeit vom Parameter Flächen-ladungsdichte untersucht worden. Anhand von Messungen an einem Kanal und der Betrachtung der zeitlichen Ausbreitung der Entladungskanäle wurden Kenngrößen für die Gleitentladung abgeleitet. Diese sind die mittlere entladene Flächenladungsdichte, der mittlere Radius der entladenen Fläche und die gesamte entladene Ladungsmenge. Die Abhängigkeit dieser Größen vom Parameter Flächenladungsdichte wurde ermittelt und mit approximierten Funktionen angegeben. Mit diesen Vorkenntnissen wurde ein einfaches Modell abgeleitet, welches die Bestimmung des Entladungsstromes und damit die Abschätzung der im Funkenkanal umgesetzten Energie ermöglicht. Die radiale Entwicklung der Entladungskanäle und die Startzeiten der einzelnen Kanäle sind statistisch auftretende Größen, die die Form des Stromimpulses erheblich beeinflussen. Die Voraussage der genauen Form des Stromimpulses und damit der umgesetzten Energie einer speziellen Messung ist deshalb nicht möglich. Für eine Abschätzung der maximal möglichen umgesetzten Energie ist das Modell jedoch gut geeignet., Due to the increasing use of plastics or plastic-coated materials different kinds of problems, like charging and discharging, can occur. Insulating surfaces are considerably charged by material separation, flowing liquids or electrical fields. For this reason discharges can develop between the charged surface and a near grounded conductive object. These transient gas discharges discharge the insulating surface in a locally limited surface area. The value of the area of the discharged surface is dependent on some physical parameters. This value define the value of the transported charge and consequently the value of the dissipated power and energy in the discharge channel. On the one hand, this electrostatic discharges (ESD) can influence sensitive devices and systems. On the other hand, these discharges represent a risk to generate an ignition of gas-air mixtures. In this work, the specific aspect of the ESD, the discharge of charged insulating surfaces is investigated in detail. Two kinds of discharges can appear depending on the value of the surface charge density, the brush discharge and the surface discharge. For the investigation of these discharges, a measurement set-up was designed. With this measurement set-up, the surface charge density before and after the discharge and the discharge current can be acquired. The measured discharged charge density and the measured discharge current are analyzed for several physical parameters. For the evaluation of the ESD danger potential an easy model and an estimation of the discharge phenomena of insulating materials are derived. A criterion of the evaluation of the danger potential is the dissipated power or the energy during the discharge, respectively. By using the approximated functions of the brush discharge the discharged surface charge density and the discharge current can be calculated depending on the basic parameters. The estimation of the dissipated power and energy and the evaluation of the danger potential is possible without carrying out a measurement. With the derived PSpice model for the brush discharge it is possible, too. The value of the surface potential where the discharge pattern changes from the brush discharge to the surface discharge was determined. A function, that depends on some parameters, describes this transition value. In the case of the surface discharge, the discharge phenomena are investigated by the example of the material PVC. Here, with both developed models the estimation of the dissipated power and energy and the evaluation of the danger potential is possible.