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Entwicklung und Optimierung von objektiven Interpretationsmethoden für FRA Testergebnisse
Antragsteller
Professor Dr.-Ing. Stefan Tenbohlen
Fachliche Zuordnung
Elektrische Energiesysteme, Power Management, Leistungselektronik, elektrische Maschinen und Antriebe
Förderung
Förderung von 2017 bis 2021
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 380135324
Erstellungsjahr
2021
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Keine Zusammenfassung vorhanden
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- “A New Approach for High- Frequency Modelling of Disc Windings”. 2018 CIGRE session Paris, paper no. A2-214
S. Tenbohlen, M. Tahir, E. Rahimpour, B. Poulin, S. Miyazaki
- “A Comprehensive Analysis of Windings Electrical and Mechanical Faults Using a High-Frequency Model,” Energies, vol. 13, no. 1, p. 105, Dec. 2019
M. Tahir and S. Tenbohlen
(Siehe online unter https://doi.org/10.3390/en13010105) - „Influence of Employing Different Measuring Systems on Measurement Repeatability in Frequency Response Analysis of Power Transformers. IEEE Transactions on DEI, Vol. 35, Issue 2, April 2019, pp. 27-33
S. Miyazaki, Y. Mizutani, M. Tahir, S. Tenbohlen
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/mei.2019.8636103) - “FRA lookup charts for the quantitative determination of winding axial displacement fault in power transformers,” in IET Electric Power Applications, vol. 14, Issue 12, December 2020, p. 2370 – 2377
Mehran Tahir and Stefan Tenbohlen
(Siehe online unter https://doi.org/10.1049/iet-epa.2020.0273) - "Analysis of Statistical Methods for Assessment of Power Transformer Frequency Response Measurements," in IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 36, no. 2, pp. 618-626, April 2021
M. Tahir, S. Tenbohlen and S. Miyazaki
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/tpwrd.2020.2987205) - “Transformer Winding Condition Assessment Using Feedforward Artificial Neural Network and Frequency Response Measurements" Energies 14, no. 11: 2021
M. Tahir, S. Tenbohlen
(Siehe online unter https://doi.org/10.3390/en14113227)