用于对变压器的冷却单元进行控制的系统

摘要

本发明涉及一种用于对变压器(2)、特别是轨道车辆(8)的牵引变压器的冷却单元(3)进行控制的系统(1)，以及用于控制这种系统(1)的相应的方法。要解决的技术问题是改善具有冷却单元(3)的变压器(2)的效率和使用寿命。为了解决该问题，根据本发明的系统(1)包括变压器(2)、被配置为用于冷却变压器(2)的冷却单元(3)和被配置为用于调节用于冷却变压器(2)的冷却单元(3)的控制单元(4)。控制单元(4)被配置为用于，使用描绘系统(1)的至少一个状态的测量数据和/或环境数据，在预计由于变压器(2)的负荷程度和/或由于环境影响而改变的变压器(2)的温度的情况下，调节冷却单元(3)。由此避免变压器(2)过热，由此提高变压器(2)的效率和使用寿命。

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于对变压器、特别是轨道车辆的牵引变压器的冷却单元进行控制的系统。此外，本发明涉及一种用于对系统进行控制的方法。

背景技术

由于用电设备侧的随着时间可变的功率提取，变压器、特别是轨道车辆的牵引变压器经常承受波动的负荷。在轨道车辆的牵引变压器中，特别是由于机动车所需要的不同的驱动功率、车辆空调设施的波动的负荷程度、车辆照明等，而出现这种波动。

然而，在变压器的温度高的情况下，变压器的效率降低，因为尤其是绕组的电阻随着温度而增大。因此，由于转换为热，而损失更大部分的电能。此外，当超过特定的温度阈值时，变压器的使用寿命有规律地缩短。

与在独立式变压器中相比，该问题在轨道车辆的内置式牵引变压器中明显更严重，因为轨道车辆的内置式牵引变压器由于更强的结构上的限制而更难冷却。从一定的转换后的功率开始，需要有规律地通过冷却单元进行主动冷却，以便消散由于损耗功率而产生的热，并且避免过热。

但是与变压器相关联的冷却单元有其自己的能量消耗，因此由于效率的原因而不持续在全负荷下运行。

替代地，以特定于功率的方式来调节冷却单元，并且精确地调整所需要的功率。因此，总体上实现变压器的效率的改善和冷却设施的更小的能量消耗。但是，由于冷却单元的完全冷却效果开始起作用之前的不可避免的时间延迟，在变压器全负荷运行的情况下，例如当轨道车辆剧烈加速时在牵引变压器中，仍然会偶尔出现暂时的过热。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，改善变压器、包括冷却单元的效率和使用寿命。

根据本发明，在开头提到的系统中，上述技术问题通过如下方式来解决，即，所述系统包括以下部件：

-变压器，

-冷却单元，其被配置为用于冷却变压器，

-控制单元，其被配置为用于调节用于冷却变压器的冷却单元，

其中，控制单元被配置为用于，使用描绘系统的至少一个状态的测量数据和/或环境数据，在预计由于变压器的负荷程度和/或由于环境影响而改变的变压器的温度的情况下，调节冷却单元。

也就是说，在变压器的负荷开始增大之前，控制单元例如上调(hochregeln)冷却单元，和/或在变压器的负荷开始减小之前，控制单元例如下调(herabregeln)冷却单元。为此，控制单元例如可以使泵的转速加速或者减慢。因此，一方面可以避免变压器过热，因为在突然的负荷峰值下，已经预先对变压器进行了预冷却。另一方面，当控制单元预计变压器的负荷很快将下降时，例如当随后是具有低的速度的路段时，或者即将到达终点站时，已经可以下调冷却单元。也就是说，利用这种解决方案，控制单元在一定程度上在需要功率之前，就“知道”其必须在特定的时间点激活冷却单元，以便及早冷却变压器。通过针对性地进行冷却，在变压器中实现更小的损耗，由此提高变压器的效率，即消耗更少的电力。此外，变压器的使用寿命增加，因为可以避免超过温度公差。优选测量数据描述系统的至少一个状态。优选测量数据是在系统中测量的状态数据、例如温度数据。

这种解决方案可以用于新的变压器系统，并且这种解决方案可以集成到已有的变压器系统中。也就是说，这种适配能力的安装要么直接在生产期间在新的变压器系统中进行，要么通过改装套件来进行，改装套件也可以安装在轨道车辆的每一个任意的牵引变压器中。因此，也可以与制造商无关地改装每一个更老的变压器。利用这种技术方案，系统可以匹配于相应的环境条件，节约能量，并且增加变压器的使用寿命。

在本申请的范围内，系统的状态的测量数据例如可以是变压器和/或冷却单元的状态的测量数据。但是也可以一起使用其它的测量数据、例如来自轨道车辆的其它部分的测量数据。

例如可以通过调节电机和/或泵和/或风扇和/或油流来实现对变压器的冷却的调节。

在一个实施方式中，系统具有与控制单元连接的至少一个传感器，其中，至少一个传感器包括

-布置在变压器上的温度传感器，

-布置在变压器和冷却单元之间的冷却剂线路中的温度传感器，和/或

-布置在变压器和冷却单元之间的冷却剂线路中的质量流量传感器。

利用一个或多个传感器，向控制单元呈现多个测量数据，基于这些测量数据，可以更有针对性地调节冷却单元。因此，例如当期望的对变压器的冷却没有足够快地起作用或者比期望的更快地起作用时，控制单元也可以实时地对冷却单元进行再调节。例如，冷却单元的冷却功率可能随着系统的年龄而降低，并且响应于此，系统可能将冷却单元调节为更高，以补偿这一点。另一方面，变压器的意外的附加的功率改变或者环境影响，也可能使得变压器或者冷却剂的温度的下降比期望更快或者更慢，并且响应于此，系统可以对冷却单元进行再调节。温度传感器例如可以是PT100温度感应器。布置在变压器上的温度传感器优选可以布置在变压器的壳体(Kessel)外部。

在新的变压器中，除了测量温度之外，还可以使用光学传感器，光学传感器例如测量冷却剂线路中的冷却剂(例如油)的流量。同时，也可以在冷却回路中安装流量调节器，流量调节器可变地调节冷却剂的流量(速度，容量/分钟)。这可以通过一对相对于彼此可移动的隔板来实现，由此通过隔板使冷却剂通道增大/减小。与例如仅对冷却回路中的泵电机进行再调节相比，这种流量调节器经常允许更快并且更有针对性地改变冷却效果。

在一个实施方式中，测量数据包括以下数据中的至少一个：

-变压器的温度，

-由冷却单元提供的冷却剂的温度，

-由冷却单元提供的冷却剂的质量流量，

-冷却单元的冷却回路中的泵电机的功率，

-冷却单元的至少一个风扇的功率。

所提到的测量数据中的每一个改善状态测量，因此改善系统的预测能力。借助所提到的测量数据，控制单元可以实时地对冷却单元进行再调节。如果例如期望的对变压器的冷却没有足够快地起作用或者比预计的更快地起作用，那么控制单元可以做出反应并且进行再调节，因此避免过冷或者过度冷却。因此，系统也可以智能地对预计的功率消耗和温度发展的偏差做出反应。

此外，优选测量数据包括：关于变压器的温度的测量的数据，关于由冷却单元提供的冷却剂的温度的测量的数据，关于由冷却单元提供的冷却剂的质量流量的测量的数据，关于冷却单元的泵功率的测量的数据，和/或关于冷却单元的风扇的功率的测量的数据。

在一个实施方式中，环境数据包括以下数据中的至少一个：

-关于特别是包括变压器的轨道车辆的行驶路线的地形信息，

-行驶路线的负载曲线，

-行驶路线、行驶路线走向，

-本地天气数据，

-变压器的位置数据，

-特别是其它的轨道车辆的其它的变压器的信息和其环境数据。

此外，优选环境数据包括：与关于特别是包括变压器的轨道车辆的行驶路线的地形信息相关的数据，关于行驶路线的负载曲线的数据，本地天气数据，和/或变压器的位置数据。

为了可以通过系统对变压器的预计的负荷进行尽可能准确的预测，环境数据是非常重要的。环境数据可以例如包括以下数据：

-关于列车的行驶路线的信息：行驶路线的地形数据、如高度和坡度，行驶路线的最大速度曲线和/或负载曲线、具有(与时间有关的)速度限制的住宅区或者密集建筑区；

-优选行驶路线沿线的详细的天气数据；

-例如通过GPS数据实时的变压器的位置确定。

在任意的时间点可供系统使用的不同的环境数据越多，那么可以越精确地预测变压器的状态，因此可以越精确地调节冷却单元的冷却功率。例如，可以与预计的轨道车辆沿着行驶路径的速度对应地及早上调或者下调冷却功率。在预计外部温度高的情况下，同样可以预测一般更高的通过冷却单元的冷却需求，并且相应地通过系统调节冷却单元。

在一个实施方式中，系统包括数据库、优选云数据库以及控制单元与数据库之间的数据连接，其中，系统被配置为，通过数据连接，将描绘至少一个状态的测量数据，发送到数据库，和/或系统被配置为，将环境数据存储在数据库中，并且控制单元通过数据连接调取环境数据。替换地或者附加地，系统也可以包括本地数据库例如作为控制单元的一部分。也可以多个根据本发明的系统分别通过数据连接、优选无线数据连接与中央数据库连接。特别是，可以有意义地集中存储环境数据。但是系统的本地数据库也可以定期例如下载与当前的行驶路线相关的环境数据，并且存储在本地，例如存储在控制单元中，从而即使在数据连接发生故障时，仍然也存在一组环境数据。

可以将在变压器和/或冷却单元本地提取的测量数据，存储在本地数据库和/或云数据库中。也可以首先将测量数据存储在本地数据库中，然后传输到云数据库中。

数据连接例如可以通过移动无线电网络和/或轨道车辆内部的通信、例如Wi-Fi、蓝牙或者W-LAN来进行。可以通过数据连接传输未处理的传感器数据(批量数据(Massen-Daten))和/或通过控制单元的处理器单元处理后的状态数据。处理器单元例如可以是ASIC处理器，或者优选是安装有固件的处理器。

在一个实施方式中，系统包括预测算法软件，其中，预测算法软件被配置为用于，借助数学模型，使用描绘至少一个状态的测量数据和/或环境数据(天气数据、地形数据等)，确定在后续的时间点预计的、由于预测的变压器的负荷程度和/或由于预测的环境影响而改变的变压器的温度。在预测算法软件的该实施方式、即例如所谓的“智能算法”中，控制单元获得冷却单元的冷却过程应当在哪个时间点、以多大的持续时间和强度进行的“知识”。这种预测算法软件例如可以使用以下算法中的一个或多个：蒙特卡洛算法(Monte-Carlo-Algorithmus)、旅行商算法(Travelling-Salesman-Algorithmus)、神经网络或者演进算法(

在一个实施方式中，在云数据库中实施预测算法软件，并且预测算法软件通过数据连接与控制单元连接。也可以在本地数据库中、例如在轨道车辆内实施预测算法软件的一部分，而在云数据库中实施预测算法软件的另一部分。根据预测算法软件的范围和所需要的计算能力以及存储容量，可能有利的是，不在本地执行一部分或者所有预测计算，即例如在云数据库中执行一部分或者所有预测计算。特别是在轨道车辆的情况下，这限制了本地所需要的计算机硬件。此外，预测算法软件在云数据库中具有以下优点，即，预测算法软件也可以与多个系统连接，并且可以从这些系统进行“学习”。因此，预测算法软件例如可以随着时间的经过，根据收集到的数据，来分析所需要的冷却功率如何与相应的系统、特别是变压器和冷却单元的年龄和类型有关，并且如何能够使这些信息流入将来针对相应的系统的预测中。

也就是说，可以由预测算法软件处理由系统的状态的测量数据和/或环境数据构成的数据组。然后，作为结果，可以向控制单元发送指令组。然后，控制单元根据指令调节冷却单元。

此外，根据本发明的技术问题通过用于控制系统的方法来解决，系统包括：

-变压器，

-冷却单元，其被配置为用于冷却变压器，

-控制单元，其被配置为用于调节用于冷却变压器的冷却单元，

其中，控制单元在预计由于变压器的负荷程度和/或由于环境影响而改变的变压器的温度的情况下，调节冷却单元。也就是说，在变压器的负荷开始增大之前，例如可以上调冷却单元，和/或在变压器的负荷开始减小之前，例如可以下调冷却单元。利用这种方法，可以避免变压器过热，因为在突然的负荷峰值下，已经预先对变压器进行了预冷却。当控制单元预计变压器的负荷马上要下降时，例如当随后是具有低的速度的路段时，或者即将到达终点站时，同样尤其是可以下调冷却单元。也就是说，根据所述方法，例如预测在稍后的时间点将需要更大的功率，并且必须在稍早的时间点激活冷却单元，以便及早冷却变压器。通过针对性地进行冷却，在变压器中产生更小的损耗。由此变压器的效率提高，即通过热损耗而损失的电能更少。此外，变压器的使用寿命增加，因为可以避免超过温度公差。

这种解决方案可以用于新的变压器系统，并且这种解决方案可以集成到已有的变压器系统中。也就是说，这种适配能力的安装要么直接在生产期间在新的变压器中进行，要么通过也可以在轨道车辆的每一个任意的牵引变压器中使用的改装套件来进行。根据本发明的方法例如也可以通过控制单元的新的控制软件，“独立”地在更老的系统中使用。

存在的关于系统的状态的测量数据和针对冷却单元的调节可能性越多，根据本发明的方法可以越高效。对此，在更老的系统中也可能有意义的是，例如对更老的系统加装一个或多个传感器。

利用这种技术方案，所述方法使得变压器的冷却能够匹配于相应的环境条件和运行条件，节约能量，并且增加变压器的使用寿命。

在一个实施方式中，系统包括预测算法软件，

-其中，预测算法软件借助数学模型，使用描绘系统的至少一个状态的测量数据和/或环境数据，计算在后续的时间点预计的、由于预测的变压器的负荷程度和/或由于预测的环境影响而改变后的变压器的温度，

-其中，预测算法软件基于所计算的预计，将用于调节冷却单元的指令发送到控制单元。

预测算法软件可以在系统的本地数据库中实施，和/或在云数据库中实施。预测算法软件在云数据库中具有以下优点，即，预测算法软件也可以与多个根据本发明的系统连接，并且可以从所有这些系统进行“学习”。因此，预测算法软件例如可以随着时间的经过，根据收集到的数据，来分析所需要的冷却功率如何与相应的系统(特别是变压器和冷却单元)的年龄和类型有关，并且如何能够使这些信息流入将来针对相应的系统的预测中。

也就是说，根据所述方法，预测算法软件可以对由系统的状态的测量数据和/或环境数据构成的数据组进行处理。然后，作为结果，预测算法软件可以向控制单元发送指令组。然后，控制单元根据指令组调节冷却单元。

在一个实施方式中，系统、优选预测算法软件使用以下测量数据中的至少一个：

-变压器的温度，

-由冷却单元提供的冷却剂的温度，

-由冷却单元提供的冷却剂的质量流量，

-冷却回路中的泵电机的功率，

-冷却单元的至少一个风扇的功率，

和/或以下环境数据中的至少一个：

-关于特别是包括变压器的轨道车辆的行驶路线的地形信息，

-行驶路线的负载曲线，

-本地天气数据，

-变压器的位置数据，

-按照行驶规划的行驶持续时间，

来计算变压器的改变的温度的预计。

在每一个时间点可用的关于系统的状态的不同的测量数据和/或环境数据越多，那么利用所述方法可以越精确地预测变压器的状态，因此可以越精确地调整冷却单元的冷却功率。例如，根据所述方法，可以根据轨道车辆沿着行驶路径的预计的速度，及早上调或者下调冷却功率。在预计外部温度高的情况下，同样可以预测通过冷却单元的一般更高的冷却需求，并且相应地通过所述方法调节冷却单元。

关于根据本发明的方法，也要求保护所有关于根据本发明的系统所描述的特征，反之亦然。

附图说明

结合对下面结合附图详细说明的实施例的描述，上面描述的本发明的特性、特征和优点以及其实现方式，将变得更清楚并且更容易理解。

图1示出了根据本发明的系统的一个实施例的示意性结构，

图2示出了现有技术的系统的变压器相对于根据本发明的系统的变压器的示例性的温度变化过程的比较，以及

图3以流程图示出了根据本发明的方法的一个实施例。

具体实施方式

在图1中示出了根据本发明的系统1，其包括变压器2、冷却单元3和控制单元4。冷却单元3被配置为用于对变压器2进行冷却，并且为此目的通过冷却剂线路5与变压器2连接。冷却单元3可以包括一个或多个另外的元件，例如风扇和/或泵和/或电机，为了清楚起见，没有示出这些元件。

控制单元4被配置为用于调节用于对变压器2进行冷却的冷却单元3。特别是，控制单元4被配置为用于，基于系统1的状态的测量数据和/或环境数据，在基于变压器2的负荷程度(Auslastung)和/或基于环境影响，预计变压器2的温度变化的情况下，来调节冷却单元3。为此目的，所述系统包括传感器6A、6B、6C，传感器6A、6B、6C与控制单元4连接，以向控制单元4提供关于系统1的状态的测量数据。可以以有线或者无线(例如通过Wi-Fi、蓝牙、W-LAN或者移动无线电)的方式，向控制单元4传输传感器6A、6B、6C的测量数据。也就是说，所示出的传感器6A、6B、6C与控制单元4之间的线缆连接应当理解为仅仅是示例性的。

在该实施例中，第一传感器6A布置在变压器2上。该传感器6A例如可以是温度传感器，其向控制单元4提供变压器2的温度数据。但是系统1也可以在变压器2上包括多个传感器6A、例如另外的温度传感器和/或用于确定变压器2的用电设备侧的提取的功率的电流或者电压测量设备。

在该实施方式中，第二传感器6B布置在冷却单元3上。该传感器6B例如可以测量冷却单元3的泵的泵功率或者冷却单元3的风扇的功率，并且将其发送到控制单元4。

第三传感器6C布置在冷却剂线路5中的一个中或者上。该传感器6C例如可以是用于测量冷却剂的温度的温度传感器，和/或用于测量由冷却单元3提供的冷却剂的质量流量的流量传感器。

替换地或者附加地，也可以在传感器6C的位置处布置流量调节器，其调节流向或者来自变压器2的冷却剂的流量。流量调节器优选可以通过控制单元4来调节。

在该示例中，系统1还包括两个数据库7A、7B。第一数据库7A是云数据库，其通过数据连接与控制单元4连接。数据库7B是本地数据库、即例如硬盘和/或控制单元4的工作存储器。系统1可以被配置为，将变压器2的状态的测量数据，通过数据连接，发送到一个或者两个数据库7A、7B。系统1也可以被配置为，将环境数据存储在一个或者两个数据库7A、7B中，并且控制单元4可以通过数据连接来调取环境数据。

系统1优选包括预测算法软件，预测算法软件被配置为用于，借助数学模型，基于变压器2的状态的测量数据和/或环境数据来确定，在后续的时间点预计由于预测的变压器2的负荷程度和/或由于预测的环境影响而变化的变压器2的温度。

可以在云数据库7A中实施预测算法软件，并且预测算法软件可以通过数据连接与控制单元4连接。但是也可以在本地数据库7B中实施一部分或者整个预测算法软件。但是根据所需要的预测算法软件的计算能力，可能有意义的是，为了限制在控制单元4中所需要的计算机硬件，不在本地执行更复杂的计算。特别是当预测算法软件能够进行学习并且与多个系统和变压器连接时，优选的是，在云数据库7A中实施预测算法软件，并且例如可以在那里访问来自不同的根据本发明的系统的历史数据组。

在当前的实施方式中，变压器2是轨道车辆8的牵引变压器，冷却单元3和控制单元4也布置在轨道车辆8中。但是系统1原则上也可以用于具有波动的负荷的其它的变压器。

环境数据例如是关于行驶路线、特别是包括变压器2的轨道车辆8的行驶路线的地形信息、该行驶路线的负荷曲线、本地的天气数据或者变压器2的位置数据。为此目的，系统1例如可以包括GPS单元，用于实时地确定变压器2的位置。

图2在图的上部示出了现有技术的变压器的温度T的示例性的变化过程，并且在图的下部示出了本发明的系统1中的变压器2的温度T的示例性的变化过程。

T0示出了变压器2的正常运行温度，在该温度下，变压器例如没有负荷，或者仅有轻微的负荷。TC示出了变压器2的临界温度，在临界温度以上，变压器的效率快速降低，并且变压器2的使用寿命缩短。期望尽可能避免超过温度TC。

在该图的两个部分中，在时间点t2，开始对变压器施加大的负荷，例如在轨道车辆中由于剧烈的加速而开始对变压器施加大的负荷。在现有技术的变压器中，在出现大的负荷时，才激活冷却单元。然而，在达到冷却单元的完全冷却效果之前，要持续一定的时间，因此在冷却单元能够将变压器冷却到临界温度TC以下的可接受温度之前，变压器有时会超过临界温度TC。由于超过临界温度TC，变压器的热损耗明显增加，并且使用寿命缩短。

在根据本发明的系统1的情况下，在时间点t1，在时间点t2开始对变压器2施加大的负荷之前，控制单元4在预计随后施加大的负荷的情况下，已经激活了冷却单元3。在轨道车辆8的情况下，控制单元4例如可能“知道”具有高的速度的路段即将到来，因此可以预计要对变压器2施加大的负荷，并且提前上调冷却单元3。因此，在许多或者甚至所有情况下，可以避免超过临界温度TC，并且提高变压器2的效率和使用寿命。

图3以流程图示出了根据本发明的方法的一个示例性的实施方式。在步骤100中，通过控制单元4和/或预测算法软件，计算将来对变压器2的冷却单元3的调节。在步骤110中，为此访问测量数据。替换地或者附加地，在步骤120中，访问关于变压器2的外部条件的环境数据。在步骤130中，借助测量数据和/或环境数据，计算由于变压器2的负荷程度和/或由于环境影响而导致的变压器2的温度的变化。然后，在步骤140中，在变压器2的负荷开始增大之前，通过控制单元4上调冷却单元3，和/或在变压器2的负荷开始减小之前，通过控制单元4下调冷却单元3。通过这种方法，可以避免变压器2的安全运行温度的大多数(即使不是全部)的超过，因此提高变压器2的效率和使用寿命。也可以依据时间、路线位置等，来制定针对冷却单元3的“调节规划”。也可以以规则的间隔修改“调节规划”，以便能够对例如天气中或者由于行驶运行中的延迟而导致的测量数据或者环境数据中的意外变化做出反应。

虽然通过优选实施例进一步详细示出并且描述了本发明，但是本发明不限于所公开的示例，本领域技术人员可以从中得出其它变形方案，而不脱离本发明的保护范围。

附图标记列表

1 系统

2 变压器

3 冷却单元

4 控制单元

5 冷却剂线路

6A 传感器

6B 传感器

6C 传感器

7A 数据库(云数据库)

7B 数据库(本地数据库)

8 轨道车辆

100 步骤

110 步骤

120 步骤

130 步骤

140 步骤

T 温度

T0 正常运行温度

TC 临界温度

T0 正常运行温度

T 时间

t1、t2 时间点