Arc fault prediction applied to MV air insulated switchgears : a theoretical study

All electrical systems and equipment must comply with certain insulation characteristics to ensure their operation at maximum safety. The quality of the insulation changes over the years due to the electrical and mechanical stresses to which the equipment is subjected. This alteration reduces the electrical resistance of insulation materials, creating an increase in dispersion currents, which can cause serious user accidents and sudden shutdowns of the industrial production in case of the final internal arc breakdown. In the connection cables of the interruptive and protective devices like switchgears are, but also in motors and generators, the insulation of the active conductors is constantly monitored by test instruments that measure the electrical resistance of the dielectric material and so give a feedback of its conservation status. Such instruments are equipped with a voltage generator with high range, up to 10 kV to measure resistances up to 35 TΩ. Before the test it is important to limit the maximum residual currents outside of measured conductors to have the most possible accurate reading. In addition to the information coming from the measurements carried out during the control of new and/or regenerated materials, periodic insulation testing allows for a preventive analysis of such incidents to detect the early degradation of insulation before it reaches an insufficient level to operate properly. The basic idea of this thesis, from which we started to develop the work, is to look for technologically advanced solutions to monitor the state of conservation of the dielectric material of an ABB MV AIS switchgear. We tried to combine the classic method of the insulation test with real-time information coming from a group of sensors that can be directly installed on the switchgear. From the reference standard IEEE Std. 43-2013 to the simulations, we designed a semi-automatic self-assessment system, capable of launching an alarm in the eventuality of a possible service interruption risk due to a coming internal arc fault in the short term. At any time you check the system, you also get a forecast of residual life from it, information taken from the graph of the cumulative failure probability. The system is mainly based on two readings: one, offline, given by the insulation test from which the IRP is obtained, the other, online, given by a group of sensors from which raw data are obtained which will be processed through software such as MATLAB Simulink© (but one can also use NI LabView©) to obtain some functional parameters. We then move on to the subsequent interpretation of the data by means of a MATLAB© script that will produce as an output a health index of the device and will calculate the ECDF through a Montecarlo simulation. The created model allows to improve the knowledge of the integrity of the device by focusing on the health status of the dielectric component, which is essential for a correct service continuity, therefore allows the best maintenance operations scheduling reducing the associated costs. The model has been prepared for its future inclusion in the ABB Performance Model, a set of diagnostic algorithms characterized by different implementation logics that work in parallel, in order to improve the control and knowledge of the device more and more.

Tutti gli impianti e le apparecchiature elettriche devono essere conformi a determinate caratteristiche di isolamento per garantire il loro funzionamento nella massima sicurezza. La qualità dell'isolamento cambia negli anni a causa delle sollecitazioni elettriche e meccaniche a cui è sottoposta l'apparecchiatura. Questa alterazione riduce la resistenza elettrica dei materiali isolanti, creando un aumento delle correnti di dispersione, che possono causare gravi incidenti agli utenti e improvvise interruzioni della produzione industriale in caso di guasto definitivo in cui si sviluppa l'arco interno. Nei cablaggi dei dispositivi di interruzione e protezione, come lo sono i quadri elettrici, ma anche nei motori e nei generatori, l'isolamento dei conduttori attivi è costantemente monitorato da strumenti di prova che misurano la resistenza elettrica del materiale dielettrico e quindi danno un riscontro del suo stato di conservazione. Tali strumenti sono dotati di un generatore di tensione con un elevato valore di fondo scala, fino a 10 kV, per misurare resistenze fino a 35 TΩ. Prima del test è importante limitare le correnti massime residue al di fuori dei conduttori su cui si vuol fare la misura per avere una lettura che sia la più precisa possibile. Oltre alle informazioni provenienti dalle misure effettuate durante il controllo di materiali nuovi e/o rigenerati, le prove periodiche di isolamento consentono un'analisi preventiva di guasti ed incidenti in modo da rilevare il possibile degrado precoce dell'isolamento, prima che raggiunga una condizione insufficiente per funzionare correttamente. L’idea base di questa tesi, dalla quale si è partiti per sviluppare il lavoro, è quella di cercare delle soluzioni tecnologicamente avanzate per monitorare lo stato di conservazione del materiale dielettrico di un quadro di media tensione di ABB isolato in aria. Si è quindi cercato di unire il metodo classico del test di isolamento con le informazioni real-time provenienti da un gruppo di sensori che possono essere installati sul quadro. Dalla norma di riferimento IEEE Std.43-2013 alle simulazioni abbiamo progettato un sistema semi-automatico capace di auto valutarsi e di lanciare un allarme in caso di possibile rischio di interruzione del servizio a causa di un guasto ad arco nel breve periodo. In ogni momento in cui si vuole controllare l'impianto, da esso si ottiene anche una previsione della vita residua, informazione inerente al grafico della probabilità cumulativa di guasto (funzione di distribuzione). Il sistema si basa principalmente su due letture: una offline data dal test di isolamento da cui si ricava l'IRP, l'altra online data da un gruppo di sensori da cui si ottengono dati grezzi che verranno elaborati tramite software come MATLAB Simulink© (o se si preferisce NI LabView©) per ottenere diversi parametri funzionali. Si passa quindi alla successiva interpretazione dei dati tramite uno script MATLAB© che permetterà di avere come uscita un indice di salute del dispositivo e di calcolare l'ECDF tramite una simulazione Montecarlo. Il modello creato permette di migliorare la conoscenza dell’integrità del dispositivo focalizzandosi sullo stato di salute del componente dielettrico, fondamentale per avere una corretta continuità di servizio, e di conseguenza permette di programmare al meglio gli interventi di manutenzione riducendo i rispettivi costi associati. Il modello è stato predisposto per un suo futuro inserimento nel Performance Model di ABB, un insieme di algoritmi di diagnostica caratterizzati da diverse logiche attuative che lavorano in parallelo al fine di perfezionare sempre più il controllo e la conoscenza del dispositivo.