Modellierung und Parameterfitting eines einphasigen Mehrwicklungstransformators im Hochfrequenzbereich

Abstract

Traktionstransformatoren sind zentrale Komponenten elektrischer Schienenfahrzeuge und dienen der Energieversorgung der Antriebssysteme sowie der peripheren Verbraucher wie Klimaanlagen, Kompressoren, Beleuchtung und Leittechnik. Mit der zunehmenden Verbreitung von SiC-MOSFETs und den damit verbundenen höheren Schaltfrequenzen gewinnt ihr Hochfrequenzverhalten zunehmend an Bedeutung. Dies gilt insbesondere für die Untersuchung möglicher Störeinflüsse auf bahntechnische Sicherungssysteme wie Gleisfreimeldeanlagen, deren Funktion durch hochfrequente, über den Traktionstransformator gekoppelte Störströme beeinträchtigt werden kann, was zu Fehlfunktionen bei der Gleisfreimeldung und in weiterer Folge zu fehlerhaften Gleisbelegtmeldungen führen kann. Der Stand der Technik basiert auf der Beschreibung des Transformatorverhaltens durch elektrische Ersatzschaltbilder, deren Parametrierung häufig auf vereinfachten Modellannahmen beruht. Insbesondere die Berücksichtigung von Streuinduktivitäten, Verlustmechanismen und parasitären Kapazitäten stellt dabei eine wesentliche Herausforderung dar. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines präzisen und automatisierten Modellierungsverfahrens zur Beschreibung des frequenzabhängigen Impedanzverhaltens eines einphasigen Mehrwicklungstransformators im Hochfrequenzbereich. Dabei soll das reale Verhalten mithilfe passiver Ersatzschaltbilder so nachgebildet werden, dass eine realitätsnahe Integration in zukünftige Zeitdomänensimulationen möglich ist. Hierzu wurde ein iterativer Ansatz verfolgt, der experimentell bestimmte Frequenzgänge mit Ersatzschaltbildmodellen aus diskreten RLC-Elementen kombiniert. Die Parametrierung erfolgte automatisiert durch numerische Optimierungsverfahren auf Basis eines Least-Squares-Ansatzes. Zusätzlich wurden Verfahren zur Residuengewichtung, Parameterskalierung, automatischen Resonanzanalyse und datengetriebenen Startparametrierung entwickelt und untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass durch die Kombination aus automatischer Modellordnungserkennung, intelligenter Parametrierung und Optimierung eine robuste und genaue Abbildung des Transformatorverhaltens erreicht werden kann. Das entwickelte Verfahren konnte erfolgreich auf verschiedene Wicklungen eines realen Mehrwicklungstransformators übertragen werden und bildet eine belastbare Grundlage für zukünftige Hochfrequenz-, EMV- und Systemsimulationen.

Traction transformers are key components of modern railway vehicles, supplying electrical energy to both traction systems and auxiliary loads such as air-conditioning units, compressors, lighting systems, and control equipment. With the increasing adoption of SiC MOSFETs and the resulting higher switching frequencies, the high-frequency behavior of traction transformers is becoming increasingly important. This is particularly relevant for the investigation of potential interference effects on railway signaling systems such as track circuits, whose operation can be affected by high-frequency interference currents coupled through the traction transformer, potentially leading to malfunctions in track vacancy detection and, consequently, erroneous track occupancy indications. The state of the art describes transformer behavior by means of electrical equivalent circuit models whose parameterization is often based on simplified modeling assumptions. In particular, the accurate representation of leakage inductances, loss mechanisms, and parasitic capacitances remains a significant challenge. The objective of this thesis is the development of a precise and automated modeling approach for describing the frequency-dependent impedance behavior of a single-phase multi-winding transformer in the high-frequency range. The aim is to reproduce the real transformer behavior using passive equivalent circuits, enabling realistic integration into future time-domain simulations. To achieve this, an iterative methodology was applied that combines experimentally obtained frequency-response measurements with equivalent circuit models consisting of discrete RLC elements. Parameter identification was performed automatically using numerical optimization based on a weighted least-squares approach. In addition, methods for residual weighting, parameter scaling, automatic resonance analysis, and data-driven initialization were developed and evaluated. The results demonstrate that the combination of automatic model-order identification, intelligent parameterization, and numerical optimization enables a robust and accurate representation of the transformer behavior. The developed approach was successfully transferred to different windings of a real multi-winding transformer and provides a reliable foundation for future high-frequency, electromagnetic compatibility, and system-level simulations.