Acta energetica issue 28 by ENERGA SA

3/28 (September 2016)

YEAR 8

R&D | technology | economy | law | management

ISSN 2300-3022

Publisher

ENERGA SA

Patronage

Scientific Council

Politechnika Gdańska

ENERGA SA

Programme Council

Rafał Hyrzyński | Marcin Lemański | Grzegorz Widelski | Michał Zalewski

Reviewers

Editor-in-Chief

Zbigniew Lubośny

Vice Editor-in-Chief

Rafał Hyrzyński

Managing Editor

Jakub Skonieczny

Copy Editors

Katarzyna Żelazek | Bernard Jackson

Topic Editors

Michał Karcz | Jacek Klucznik | Marcin Lemański Karol Lewandowski | Paweł Szawłowski

Statistical Editor

Sebastian Nojek

Proofreading

Mirosław Wójcik

Graphic design and typesetting

Art Design Maciej Blachowski

Translation

Skrivanek Sp. z o.o.

Grafix Centrum Poligrafii

Dispatch preparation

ENERGA Obsługa i Sprzedaż Sp. z o.o.

Editorial Staff Office Acta Energetica al. Grunwaldzka 472, 80-309 Gdańsk, POLAND tel.: +48 58 77 88 466, fax: +48 58 77 88 399 e-mail: redakcja@actaenergetica.org www.actaenergetica.org Electronic Media

Anna Fibak (Copy Editor) Paweł Banaszak (Technical Editor)

Information about the oryginal version

Electronic edition of Acta Energetica is the original version of the journal, which is available on the website www.actaenergetica.org The journal is also available in hard copy. The journal is indexed in Polish Technical Journal Contents BazTech http://baztech.icm.edu.pl, in Scientific journal database – the IC Journal Master List http://jml2012.indexcopernicus.com/masterlist.php and also in Directory of Open Access Journals (DOAJ) https://doaj.org/

Information for authors published on the website: www.actaenergetica.org

From the Chief Editor Diagnosis of power system components, including: parameter identification, condition identification, observability, controllability and prediction of damage become the key elements related to the development and management of movement of modern power systems. Their development is associated with various types of restrictions as a result of the law, environmental conditions and the economy. In addition to maximisation of revenue, cost reduction becomes an essential element in the operation of energy companies. One way to reduce costs is to predict damage in the elements of power grids. Corrective actions taken before damage occurs make it possible to reduce the technical and economic consequences of failure by limiting the scope of potential damage to grid elements, reducing expenses on repairs, reducing the time when energy is not supplied to consumers (including loss incurred by vulnerable consumers) and optimizing resource management. A quite common approach applied in the operation of power systems (not only in the professional energy sector) is an approach that could be called “from failure to failure.” This means that elements of a power system are operational until a failure occurs. A failure is what initiates repairs, including through the replacement of the grid element or part of it. However, this approach is reasonable in the absence of effective tools to support the operator in determining the condition of grid elements. The development of diagnostic systems (understood more broadly than just measuring devices) could change this situation. The grid operator would use the information about the risk of damage to the grid element or another indicator related to the prediction of damage to the grid element in order decide on corrective actions or actions preventing damage occurring (reducing the risk of damage). This would reduce repair costs and improve the efficiency of grid asset management. Thus, it can be concluded that the development of diagnostic systems for power grids is one of the relevant directions of development. I invite you to read this issue of Acta Energetica. Zbigniew Lubośny Editor-in-Chief of Acta Energetica

Od redaktora naczelnego Diagnostyka elementów systemu elektroenergetycznego, a w tym: identyfikacja parametrów, identyfikacja stanu, obserwowalność, sterowalność oraz predykcja uszkodzeń stają się kluczowymi elementami związanymi z rozwojem i prowadzeniem ruchu współczesnych systemów elektroenergetycznych. Ich rozwój jest związany z występowaniem różnego typu ograniczeń wynikających z prawa, uwarunkowań środowiskowych oraz ekonomii. Ograniczanie kosztów, oprócz maksymalizacji przychodów, staje się podstawowym elementem funkcjonowania spółek energetycznych. Jednym ze sposobów ograniczania kosztów jest predykcja uszkodzeń w elementach sieci elektroenergetycznych. Działania naprawcze realizowane przed wystąpieniem uszkodzenia umożliwiają ograniczenie technicznych i ekonomicznych skutków awarii poprzez ograniczenie zakresu potencjalnych zniszczeń elementów sieci, zmniejszenie nakładów na remonty, ograniczenie czasu niedostarczenia energii odbiorcom (w tym strat u odbiorców wrażliwych) oraz optymalizację gospodarki zasobami. Dość powszechnie stosowanym podejściem w pracy systemów elektroenergetycznych (nie tylko w elektroenergetyce zawodowej) jest podejście, które można nazwać „od awarii do awarii”. Oznacza ono, że elementy systemu elektroenergetycznego pracują do chwili, gdy wystąpi awaria. Awaria jest zdarzeniem inicjującym naprawę, w tym np. przez wymianę elementu sieci lub jego części. Podejście takie jest jednak racjonalne w sytuacji braku efektywnych narzędzi wspomagania operatora w ocenie stanu elementów sieci. Rozwój systemów diagnostyki (rozumianych szerzej niż tylko urządzenia pomiarowe) może zmienić ten stan. Operator sieci na podstawie informacji o ryzyku uszkodzenia elementu sieci lub w oparciu o inny wskaźnik związany z predykcją uszkodzenia elementu sieci będzie mógł podjąć decyzję o działaniach naprawczych lub zapobiegających wystąpieniu uszkodzenia (zmniejszających ryzyko uszkodzenia). Tym samym ograniczy koszty napraw oraz podniesie efektywność zarządzania majątkiem sieciowym. Można zatem stwierdzić, że rozwój systemów diagnostyki sieci elektroenergetycznych jest jednym z istotnych kierunków rozwoju. Zapraszam do lektury niniejszego numeru Acta Energetica. prof. dr hab. inż. Zbigniew Lubośny redaktor naczelny Acta Energetica

Table of contents DYNAMIC RATING OF 110 KV OVERHEAD LINES Adam Babś, Tomasz Samotyjak. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 STUDY OF INTERDEPENDENCE OF WIND GENERATION OUTPUT AND POTENTIAL PV GENERATION IN THE AREA OF ENERGA-OPERATOR SA Michał Bajor, Piotr Ziołkowski, Grzegorz Widelski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 OPERATIONAL PARAMETERS OF LOW POWER ORC BIOMASS PLANT Grzegorz Błajszczak, Iwona Gaweł . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 SIMPLIFIED DISTRIBUTION GRID MODELLING FOR CONNECTION ANALYSES Paweł Bućko, Jerzy Buriak, Krzysztof Dobrzyński, Marcin Jaskólski, Piotr Skoczko, Piotr Zieliński. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 EVALUATION OF APPLICABILITY OF CLASSIC METHODS OF A FAULT LOOP IMPEDANCE MEASUREMENT TO CIRCUITS WITH RESIDUAL CURRENT DEVICES Stanisław Czapp, Kornel Borowski. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .45 MODEL TESTS OF UNDER FREQUENCY LOAD SHEDDING (UFLS) FOR CONNECTED SYSTEMS OF CONTINENTAL EUROPE Marek Głaz, Robert Trębski. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 RESONANT CONDITIONS IN A NODE WITH AN SVC COMPENSATOR Robert Kowalak. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 TESTING SITUATION AWARENESS NETWORK FOR THE ELECTRICAL POWER INFRASTRUCTURE Rafał Leszczyna, Robert Małkowski, Michał R. Wróbel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 LABORATORY LOAD MODEL BASED ON 150 KVA POWER FREQUENCY CONVERTER AND SIMULINK REAL-TIME – CONCEPT, IMPLEMENTATION, EXPERIMENTS Robert Małkowski, Bartosz Kędra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 AUTONOMOUS ELECTRICAL VEHICLES’ CHARGING STATION Józef Paska, Mariusz Kłos, Łukasz Rosłaniec, Rafał Bielas, Magdalena Błędzińska. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 NUCLEAR CO-GENERATION: THE ANALYSIS OF TECHNICAL CAPABILITIES AND COST ESTIMATES Andrzej Reński, Kazimierz Duzinkiewicz, Tomasz Minkiewicz, Marcin Jaskólski, Agnieszka Kaczmarek-Kacprzak. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 THE USE OF PROCESS ENERGY CHARACTERISTICS TO PREDICT ENERGY PERFORMANCE INDICATORS ON AN ONGOING BASIS Izabela Sadowska. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 APPLICATION OF AHP METHOD FOR COMPARING THE CRITERIA USED IN LOCATING WIND FARMS Alicja Stoltmann . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 THE IMPACT OF A POWER ELECTRONICS CONVERTER IN PHASE FAILURE WORK ON THE POWER SYSTEM NETWORK Dariusz Zieliński, Katarzyna Przytuła. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155

Spis treści WYZNACZANIE DYNAMICZNEJ OBCIĄŻALNOŚCI LINII NAPOWIETRZNYCH 110 KV Adam Babś, Tomasz Samotyjak...........................................................................................................................................................................................10 BADANIE WSPÓŁZALEŻNOŚCI POZIOMÓW GENERACJI WIATROWEJ I POTENCJALNEJ GENERACJI ZE ŹRÓDEŁ PV NA OBSZARZE ENERGA-OPERATOR SA Michał Bajor, Piotr Ziołkowski, Grzegorz Widelski.........................................................................................................................................................19 PARAMETRY RUCHOWE BIOMASOWEJ ELEKTROCIEPŁOWNI ORC MAŁEJ MOCY Grzegorz Błajszczak, Iwona Gaweł......................................................................................................................................................................................28 UPROSZCZONE MODELOWANIE SIECI DYSTRYBUCYJNEJ NA POTRZEBY ANALIZ PRZYŁĄCZENIOWYCH Paweł Bućko, Jerzy Buriak, Krzysztof Dobrzyński, Marcin Jaskólski, Piotr Skoczko, Piotr Zieliński......................................................................40 OCENA PRZYDATNOŚCI KLASYCZNYCH METOD POMIARU IMPEDANCJI PĘTLI ZWARCIOWEJ DO OBWODÓW Z WYŁĄCZNIKAMI RÓŻNICOWOPRĄDOWYMI Stanisław Czapp, Kornel Borowski......................................................................................................................................................................................53 BADANIA MODELOWE DZIAŁANIA SCO W POŁĄCZONYCH SYSTEMACH KRAJÓW EUROPY KONTYNENTALNEJ Marek Głaz, Robert Trębski..................................................................................................................................................................................................65 WARUNKI REZONANSOWE W WĘŹLE Z KOMPENSATOREM SVC Robert Kowalak.......................................................................................................................................................................................................................76 BADANIE SIECI ŚWIADOMOŚCI SYTUACYJNEJ DLA INFRASTRUKTURY ELEKTROENERGETYCZNEJ Rafał Leszczyna, Robert Małkowski, Michał R. Wróbel..................................................................................................................................................88 LABORATORYJNY MODEL ODBIORU OPARTY NA PRZEKSZTAŁTNIKU CZĘSTOTLIWOŚCI O MOCY 150 KVA I PLATFORMIE SIMULINK REAL-TIME – KONCEPCJA, REALIZACJA, BADANIA EKSPERYMENTALNE Robert Małkowski, Bartosz Kędra.....................................................................................................................................................................................102 AUTONOMICZNA STACJA ŁADOWANIA POJAZDÓW ELEKTRYCZNYCH Józef Paska, Mariusz Kłos, Łukasz Rosłaniec, Rafał Bielas, Magdalena Błędzińska..................................................................................................116 KOGENERACJA JĄDROWA: ANALIZA TECHNICZNYCH MOŻLIWOŚCI I SZACOWANIE KOSZTÓW Andrzej Reński, Kazimierz Duzinkiewicz, Tomasz Minkiewicz, Marcin Jaskólski, Agnieszka Kaczmarek-Kacprzak......................................128 WYKORZYSTANIE CHARAKTERYSTYK ENERGETYCZNYCH PROCESU DO PRZEWIDYWANIA WSKAŹNIKÓW ENERGETYCZNYCH NA BIEŻĄCO Izabela Sadowska..................................................................................................................................................................................................................139 ZASTOSOWANIE METODY AHP DO PORÓWNANIA KRYTERIÓW WYBORU LOKALIZACJI BUDOWY FARMY WIATROWEJ Alicja Stoltmann...................................................................................................................................................................................................................150 WPŁYW NIEPEŁNOFAZOWEJ PRACY ENERGOELEKTRONICZNEGO PRZEKSZTAŁTNIKA SIECIOWEGO NA SYSTEM ELEKTROENERGETYCZNY Dariusz Zieliński, Katarzyna Przytuła...............................................................................................................................................................................162

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 4–9

Dynamic Rating of 110 kV Overhead Lines

Authors Adam Babś Tomasz Samotyjak

Keywords dynamic line rating, thermal line model, load forecasting

Abstract The paper justifies the need of using, within the 110 kV networks, a dynamic line rating model along the power lines. The work describes in detail the way in which the dynamic line rating is determined, basing the process solely on measurement of the weather conditions. Some aspects related to selection of the numerical values of the coefficients present in the heat model of the power-lines, which is being used to determine the dynamic line rating and the distance between the ground and the conductor, have been described. Subsequent stages of implementation of the system used to determine the dynamic line rating of the power lines have also been described. These include selection of the critical spans of the overhead lines, in case of which risk of exceeding the distance to the crossed-over objects is higher than in case the of the other spans of the very same power line. Additionally, optimal displacement of the weather-reporting stations, that are the source of the data used to determine the dynamic line rating of the lines, has been described. The work also deals with applications of the dynamic line rating for the power line related to the dangerous situation in case of which rime (ice) would be accumulated on the conductors. The forecasting procedures, regarding the load imposed on the power-lines, within a defined time period are also considered by the present paper. Forecasting the permissible load for the power lines is one of the main elements of planning an energy transmission system. Conclusions have been drawn regarding selection of the methodology which is to be used to determine the dynamic line rating, and the way of implementing and using these conclusions within the scope of maintaining the electric energy network.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016301

Introduction The number of unpredictable phenomena in power transmission systems has increased in recent years. To the already known uncertainty factors such as atmospheric phenomena (wind, extreme heat, and snow and ice formation) some new, related to human activity, have been added. These include increased renewable generation of high volatility resulting from wind speed and insolation, or the pursuit to enforce the direction and size of power flow according to commercial requirements, using dedicated devices (e.g. FACTS1, UPFC2). In these conditions the operational planning of system operations management is a big challenge, and all measures that reduce the inevitable consequences of planning errors resulting from the above factors are very desirable. One of these measures is to cover as many as possible distribution and transmission lines with 1 FACTS – flexible AC transmission systems. 2 UPFC – Unified Power Flow Controller.

current monitoring of their current carrying capacities, and to planning power flows under the assumption of the conditions in which these lines will be operated in the planned period of time. The primary condition for safe operation of the lines, apart from the obvious constraints arising from the allowable temperature of the conductive part for a given conductor is to maintain a safe distance to the ground and ground facilities located under the power line. This distance is set by the applicable standards [1] and for a line with the nominal voltage of 110 kV it is 5.74 m. The technical realization of such a requirement amounts to the determination of the maximum current in the line, which in given weather conditions will not result in its impermissible proximity to objects under it. The current so designated is called the line’s dynamic current (load), to emphasize that its value changes with changed weather conditions.

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 4–9

Determination of dynamic line load over a vast area Because of the project’s needs and scale, the dynamic line load determination is a problem which can be defined as WADLR – Wide Area Dynamic Line Rating. This name is appropriate to the scale of the system and corresponds to the already wellaccepted name of Wide Area Measurement System – WAMS. The dynamic line load, which depends on the actual weather conditions, can be calculated based on the knowledge of the line’s characteristic parameter such as, for example, conductor surface temperature, conductor tension, angle of inclination relative to the ground, or line segment’s vibration frequency. With any of these known, the permissible current may be calculated in view of the allowable distance from the ground [2]. An indirect method for the allowable current determination is to use measurements of the weather condition and the current in the line [3]. The basic advantage of this method is that many lines can be monitored with much fewer weather condition measuring points. It exploits the capability to separate weather condition measurement locations from the location of an unacceptable proximity to the ground. This separation also has the advantage that in specific situations the weather details in a given span, based on which the acceptable current is calculated, may be derived from several measuring points. Missing weather condition measurements from a location due to, e.g. power supply or data transmission failure, may be replaced by measurements from the location closest to the measuring point. This improves the reliability of the system. It is particularly important with respect to the 110 kV grid, which, in the national power system, under certain conditions, acts as a transmission grid.

Line segment selection for monitoring The choice of line segments that should be monitored is essential, because its aptness determines the effectiveness and reliability of this method. The basic criterion is the risk of exceeding the minimum distance from a crossed object when the line temperature is close to that adopted as the design temperature. Further on the authors use the notion of critical span, which is defined as the span in which the risk of exceeding the minimum distance from a crossed object is greater than in any other span of the same line. Due to the possibility of the occurrence of the maximum proximity to the ground in several places depending on the situation described above, it is advisable to specify several critical spans for a line. For practical reasons, adopted as critical were the spans in which the distance from the ground at the line’s design temperature was the smallest. Determination of the critical spans is based on the line profiles, i.e. the longitudinal profiles of thr line’s positioning over the ground set in the design process. These profiles do not include changes in this position due to, e.g. conductor creep or changes in the ground surface (new buildings, soil displacement, etc.). A much more accurate source of data for the critical span selection are the line fly-by results. These are high resolution images of power infrastructure taken from various perspectives, including the conductors’ position with respect to the ground. These measurements are usually taken at a conductor temperature different than the design temperature (e.g. 40°C). Information obtained from a fly-by may be processed into the form shown for example in Fig. 1, wherein indicated are the maximum sag ffb = 6,5 m and the distance from the ground at the point of closest approach hfb = 6,1 m. The span shown is a typical span of a 110 kV line with steel – aluminium AFL-6 240 mm2

Fig. 1. Example visual rendering of conductor position with respect to the ground 5

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 4–9

wires, with the length of 300 m and the height of conductor suspension above the ground of 13 m. The span is a fragment of a line designed and built for the phase conductors’ permissible limit temperature +40°C. The conductor surface temperature recorded at the fly-by was 25°C which is equivalent to tension σfb = 59.5 MPa. In order to determine the critical span, the conductor surface temperature measured at fly-by tfb is converted into temperature tperm corresponding to 5.74 m distance from the ground. The conversion utilizes the following relationships:

(1) tperm – temperature corresponding to 5.74 m distance from the ground [°C] tfb – conductor surface temperature measured at fly-by [°C] σperm – conductor tension at permissible sag [MPa]

(2)

σfb – tension at fly-by [MPa] fperm – permissible sag (at 5.74m distance from the ground) [m] ffb – sag at fly-by [m] a – horizontal span length [m] g – conductor weight per unit length and unit cross section α – thermal expansion coefficient of conductor material β – an elastic elongation ratio of conductor material The spans, for which temperature tperm is lower than the line’s design temperature, are critical spans. The temperature tperm calculated for the span shown in Fig. 1, corresponding to 5.74 m distance from the ground is 34°C. This

was calculated based on the following data from the fly-by: hfb = 6.1 m, ffb = 6.5 m, tfb = 25°C, σfb = 59.5 MPa. Examples of the tperm calculation results for each span of the analysed line are shown in Fig. 2. The temperature allowable for several spans, including the span between poles 15–16, for which detailed calculations were presented, is lower than 40°C and these spans qualify as critical spans. The choice of critical spans should take into account the particular weather conditions that may occur in a specific line location, especially where the line cooling conditions are unfavourable and result from the line routing in an area where natural cooling is impeded, e.g. in a forest. Also such a span may qualify as critical, especially if in its location the permissible temperature margin is low. When choosing critical spans, it is important to take account of the relevant operating experience, and in the event of doubt as to the choice, a site visit is indispensable.

Weather station location selection Due to the territorial nature of the allowable line current determination, the process of allocating weather stations, which are the sources of data for determining the dynamic line load, is very important and involves allocating the stations so that the measured weather data reflect in the best way the weather conditions in critical spans. A natural solution is the allocation of weather stations in those places where there are critical spans, but because of the large number of critical spans, as well as due to small differences in the weather conditions in locations several kilometres distant from each other there may be significantly less weather stations. The main criterion for selection of the optimum number of weather stations and their allocation in a given area is to meet the requirement that in weather condition data at the same time, the difference between the measurements from neighbouring weather stations do not exceed the following limits of each of the four measured values: ambient temperature 1°C, wind speed 0.5 m/s, wind direction 15°, and insolation 100W/m2.

Fig. 2. The maximum conductor temperature for the line spans at 5.74 m allowable distance from the ground 6

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 4–9

Fig. 3. Example presentation of measured and calculated values

These values define the degree of accuracy of mapping the weather in a given area. The experience so far shows that this accuracy is sufficient for reliable dynamic line load determination. The climate characteristics and physico-geographical conditions are taken into account in selecting the optimal number of weather stations within the meaning of the above criteria and their allocation. Also considered are the orographic conditions of weather station locations, and their nature in particular, i.e. urban areas, forests, open spaces, etc. The stations’ allocation according to the above criteria leads to such an arrangement wherein the distances between stations do not exceed 25 km. This allows covering an area of about 15,000 km2 with about 25 weather stations (the ENEA and ENERGA operating areas amount to 58,000 km2 and 77,000 km2, respectively). Analysis of the variations in measurements from stations arranged according to the above criteria indicates that the resulting dispersion of the weather condition measurements does not exceed assumed limits. Used for the weather stations allocation are data such as GPS coordinates, terrain profiles, location of 110 kV line poles contained in spatial databases available in GIS geoinformation software packages (e.g. QGIS or ArcGIS). These packages enable the collection, processing (creation, selection, identification, editing, viewing, management), displaying, analysing, interpreting and sharing of spatial data, and thus support the process of weather station location selection.

Determination of the risk of rime icing on conductors By calculating the dew point temperature, i.e. the air temperature at which steam saturates, weather stations enable one to estimate the risk of rime icing on conductors. Steam condensation

on conductor surface begins when the conductor temperature drops below the dew point [4]. High probability of rime icing arises when the following conditions are fulfilled: 1. conductor surface temperature is lower than the dew point 2. ambient temperature is in the range of (–2 ÷ –10) °C 3. wind speed is lower than 0.5 m/s 4. time is between 22:00 and 8:00.

Permissible line load monitoring The primary purpose of monitoring is to provide the dispatcher with information about the current state of use of transmission lines’ capacity, and with alerts about the threats to the lines’ safe operation understood as an approach to the limit distance to the ground or the possibility of exceeding the permissible conductor temperature leading to its destruction. This objective is served by current measurements of weather conditions, their assignment to previously designated critical spans of the line, and then calculation of the line load allowable under these conditions. By comparison with the current state, the line’s load carrying capacity margin can be determined. To determine a line’s load carrying capacity the line’s design details must be known, such as the type of the phase conductor (e.g. AFL-6, AFL-8) and its nominal cross-section. Also the line’s topographical data must be known, such as its location with regard to cardinal points, critical span lengths, and heights of conductor suspension above ground level. Usually, the results of the calculation are: current conductor surface temperature, conductor distance from the ground in critical span, and line capacity utilisation expressed e.g. as percentage of the line’s dynamic rating calculated on the basis of the actual weather conditions. An example presentation of measured and calculated values is shown in Fig. 3. 7

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 4–9

A line’s permissible load is the minimum of the permissible loads calculated for each critical span. For the calculation one of two thermal models [5] is used: 1. Model compliant with IEEE standard No 738 of 2006 [6] for calculation of current as function of temperature, 2. Model compliant with CIGRE recommendations [7] for calculation of conductor temperature in a steady state. These models assume that under static conditions the heat balance between line cooling and heating is maintained. The IEEE compliant thermal model comprises the following balance items:

(3)

Whereas the CIGRE compliant thermal model includes: (4) where: Heating: PJ = from current flow (Joule heat) PM = magnetic PS = solar Pi = from discharges

Cooling: Pc = convection Pr = radiation Pw = evaporation

In the equations describing these balance items there are variables related to measured weather conditions (outside temperature Ta, insolation S, wind speed and direction), a variable representing the effective current, and constants describing conductor material properties. The model also takes into account the conductor surface’s thermal absorption coefficient αS used to determine solar heating, and the conductor surface’s heat emission coefficient ε used to determine cooling by radiation Pr. The αS and ε coefficients could have been determined for various conductor types with conductor surface temperature’s redundant measurement and direct measurement of conductor’s sag, and their comparison with values designated from the calculation model. It has been found that the heat absorption coefficient αS of a 110 kV line with AFL-6 type conductors is proportional to the conductor cross-section. The conductor source heat emission coefficient ε depends not only on the conductor cross section but also on the conductor surface condition. It has been experimentally ascertained that the heat emission coefficient ε increases with conductor age, and for conductors older than 20 years it reaches a value about 20% higher relative to the new conductors. Determination of the numerical values of these coefficients enabled the development of accurate models tailored to various conductor types. Essential for the accuracy of calculations using the model is that the conductor core’s temperature is higher than that of its surface. The difference between these two temperatures is directly proportional to the heat generated in the conductor’s 8

conductive part, i.e. its aluminium core. The core temperature rise over the surface temperature also depends on the conductor cross-section, and with the rated current can achieve (0.5 ÷ 7)° C.

Permissible load forecasting Distribution system operation programming may and should make use of areal dynamic line rating, i.e. the line load that will be allowed in the expected (forecast) weather conditions during the period for which the system operation is planned. For the calculation of the permissible and expected loads the same mathematical model is used as that used for load monitoring, but instead of the measured weather conditions the forecast weather conditions are adopted. Weather forecasts are obtained from meteorological companies, and then reviewed and improved based on actual historical data measured and confronted with historical forecasts. The cycle of current forecast load line forecasting results from the frequency of received forecasts. This is usually a 24 hour (48 hour) forecast updated every 12 hours. Forecasts are dedicated to their assigned areas, e.g. 14 km x 14 km squares. With the weather forecast for the whole OSD operating area the allowable loads can be projected for all lines, and these values may be adopted in power flow analyses associated with the system operation planning, including analyses utilizing n-1 criterion.

Conclusions The described method of the areal line load rating based on the current measurements of weather conditions in locations not distant from the places critical for the lines is particularly useful where it is desirable to monitor a large number of lines with limited capital expenditure. With this solution the distribution system’s safe operation can be ensured in a technically efficient and cost-effective manner in real time and for future expected (forecast) conditions alike. The application of dynamic line rating in the distribution grid’s current management leads to a better and more efficient use of transmission line capacities. Such a system can alleviate the problems associated with wind farms’ interconnection with the power system. Especially effective is the WADLR method implementation for wind farms generation management when with good wind conditions the farms’ output is close to their rated capacities, and at the same time the transmission line’s conductors are cooled more intensely than in calm weather. REFERENCES

1. PN-EN 50341-1:2013-03E Overhead AC power lines over 1 kV. Part 1: General requirements: Common specifications 2. CIGRE, Paris, “Guide for Application of Direct Real-Time Monitoring Systems”, Technical Brochure 498, June 2012. 3. A. Babś, Weather-based and conductor state measurement methods applied for dynamic line rating forecasting. 2011The International Conference on Advanced Power System Automation and Protection, Beijing, October 2011.

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 4–9

4. CIGRE, Paris, ”Systems for Prediction and Monitoring of Ice Shedding, Anti-Icing and De- Icing for Overhead Power Line Conductors and Ground wires”, Technical Brochure 438, December 2010. 5. A. Babś, T. Samotyjak, Wyznaczanie dynamicznego obciążenia linii w oparciu o model cieplny linii uwzględniający pomiary stanu linii [Dynamic line rating based on the line’s thermal model taking into account line condition measurements] Wiadomości elektrotechniczne, No. 11, 2011.

6. IEEE Standard for Calculating the Current-Temperature Relationship of Bare Overhead Conductors, IEEE Std 738-1993, IEEE Standard Board 1993 7. CIGRE, Paris, “Guide for Thermal Rating Calculations of Overhead Lines”, Technical Brochure 601, December 2014.

Adam Babś Institute of Power Engineering, Gdańsk Branch e-mail: a.babs@ien.gda.pl A graduate of the Electrical Engineering Department of Gdańsk University of Technology. For many years in the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering, where he manages a department. Combining research with engineering practice he’s acquired practical experience working as power automation projects’ manager in many locations in the world. For several years he has published papers on national and international conferences, and participated in CIGRE working group’s activities. He is also a member of the Polish Committee for Standardization participating in the preparation of standards relating to communications in the energy sector. Author and co-author of dozens of research studies, about one hundred papers published in the domestic and foreign technical literature, as well as co-author of four patents. His current professional interests refer to implementations of synchronous phasor technology, dynamic ratimng of transmission lines, and smart metering systems.

Tomasz Samotyjak Institute of Power Engineering, Gdańsk Branch e-mail: t.samotyjak@ien.gda.pl Graduated in power engineering from the Faculty of Electrical Engineering of Gdańsk University of Technology. Works in the Department of Control and ICT of the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering. His research interests include issues related to ICT in the energy sector and dynamic line rating.

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 4–9

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–9. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wyznaczanie dynamicznej obciążalności linii napowietrznych 110 kV Autorzy

Adam Babś Tomasz Samotyjak

Słowa kluczowe

dynamiczna obciążalność linii, model cieplny linii, prognozowanie obciążenia

Streszczenie

W artykule uzasadniono celowość i potrzebę wykorzystywania w prowadzeniu ruchu sieci 110 kV dynamicznej obciążalności linii. Szczegółowo opisano wyznaczanie dynamicznej obciążalności linii z wykorzystaniem wyłącznie pomiaru warunków pogodowych. Opisano niektóre aspekty doboru wartości liczbowych współczynników występujących w modelu cieplnym linii, wykorzystywanym do wyznaczania dynamicznej obciążalności linii oraz odległości przewodu od ziemi. Opisano kolejne etapy wdrożenia systemu wyznaczania dynamicznej obciążalności linii, związane m.in. z wyborem przęseł krytycznych, tj. przęseł, w których ryzyko przekroczenia minimalnej odległości od obiektów krzyżowanych jest większe niż w przypadku innych przęseł tej samej linii, oraz optymalnym rozmieszczeniem stacji pogodowych będących źródłem danych dla wyznaczania dynamicznej obciążalności linii. Opisano również inne zastosowania wyznaczania dynamicznej obciążalności linii związane z monitorowaniem jej zagrożenia wystąpieniem oblodzenia (szadzi) oraz prognozowania obciążenia linii w określonym horyzoncie czasowym. Prognozowanie dopuszczalnego obciążania linii jest jednym z elementów planowania pracy systemu elektroenergetycznego. Sformułowano wnioski co do wyboru metody wyznaczania dynamicznej obciążalności linii oraz sposobu wdrożenia i wykorzystania w prowadzeniu ruchu sieci elektroenergetycznej.

Wprowadzenie Liczba zjawisk nieprzewidywalnych w systemach przesyłu energii elektrycznej w ostatnich latach wzrosła. Do znanych już czynników powodujących niepewność, takich jak zjawiska atmosferyczne (wichury, ekstremalnie wysokie temperatury, czy opady śniegu i tworzenie się lodu), doszły nowe związane z działalnością człowieka, m.in.: wzrost generacji odnawialnej o dużej zmienności wynikającej z prędkości wiatru i natężenia promieniowania słonecznego, czy też dążenie do wymuszania za pomocą dedykowanych urządzeń (np. FACTS1, UPFC2) kierunku przepływu mocy i jej wielkości, zgodnie z wymogami handlowymi. W tych warunkach operacyjne planowanie prowadzenia ruchu systemu jest dużym wyzwaniem, a wszelkie środki, które zredukują konsekwencje nieuniknionych błędów planowania, wynikających z powyższych czynników, są bardzo pożądane. Jednym ze sposobów jest objęcie możliwie dużej liczby linii dystrybucyjnych i przesyłowych bieżącym monitorowaniem ich dopuszczalnej obciążalności oraz planowanie rozpływów przy założeniu warunków, w jakich linie te będą wykorzystywane w planowanym okresie. Nadrzędnym warunkiem bezpiecznej pracy linii, oprócz oczywistego ograniczenia wynikającego z dopuszczalnej dla danego typu przewodu temperatury jego części przewodzącej, jest zachowanie bezpiecznej odległości do ziemi i obiektów naziemnych znajdujących się pod linią wysokiego napięcia. Odległość ta wynika z obowiązujących norm [1] i dla linii o napięciu nominalnym 110 kV wynosi 5,74 m. Techniczna realizacja takiego wymogu sprowadza się do wyznaczenia maksymalnego prądu, jaki 1 2

płynąc w linii w danych warunkach pogodowych, nie spowoduje niedopuszczalnego zbliżenia do obiektów pod linią. Tak wyznaczony prąd nazywa się prądem (obciążeniem) dynamicznym linii dla podkreślenia, że jego wartość zmienia się wraz ze zmianą warunków pogodowych. Wyznaczanie dynamicznej obciążalności linii na znacznym obszarze Wyznaczanie dynamicznej obciążalności linii jest z racji potrzeb i skali przedsięwzięcia zagadnieniem, które można określić jako obszarowe wyznaczanie dynamicznej obciążalności linii ODOL (obszarowa dynamiczna obciążalność linii, ang. Wide Area Dynamic Line Rating – WADLR). Nazwa taka jest właściwa dla skali systemu i koresponduje z dobrze już akceptowaną nazwą WAMS (ang. Wide Area Measuremt System). Wartość dynamicznej obciążalności linii, zależna od aktualnych warunków pogodowych, może być obliczona na podstawie znajomości parametru charakterystycznego dla linii, tj. np.: temperatura powierzchni przewodu, naprężenie przewodu, kąt pochylenia względem ziemi czy częstość drgań odcinka linii. Znajomość któregokolwiek z nich pozwala na wyliczenie dopuszczalnego prądu przy zachowaniu dopuszczalnej odległości od ziemi [2]. Pośrednią metodą wyznaczenia dopuszczalnej obciążalności jest wykorzystanie pomiarów warunków pogodowych oraz wartości prądu płynącego w linii [3]. Podstawową zaletą tej metody jest możliwość objęcia monitoringiem dużej liczby linii przy znacznie mniejszej liczbie punktów pomiaru warunków pogodowych. Wykorzystuje się możliwość oddzielenia miejsca pomiaru warunków pogodowych

FACTS – ang. flexible AC transmission systems UPFC – ang. Unified Power Flow Controller, zespolony regulator przepływu mocy

od miejsc występowania zagrożeń niedopuszczalnego zbliżenia do ziemi. Oddzielenie to ma również tę zaletę, że w specyficznych sytuacjach dane dotyczące warunków pogodowych w danym przęśle, na podstawie których oblicza się dopuszczalną obciążalność, mogą pochodzić z kilku punktów pomiarowych. Brak pomiarów warunków pogodowych w jednym miejscu, wskutek np. awarii zasilania lub niesprawności transmisji danych, może być zastąpiony pomiarami z najbardziej zbliżonej lokalizacji punktu pomiarowego. Poprawia to niezawodność systemu. Jest to szczególnie istotne w odniesieniu do sieci 110 kV, która w krajowym systemie, w niektórych warunkach, pełni rolę sieci przesyłowej. Sposób wyboru odcinków linii objętych monitorowaniem Wybór odcinków linii, które powinny podlegać monitorowaniu, ma podstawowe znaczenie, gdyż trafność wyboru decyduje o skuteczności i wiarygodności opisywanej metody. Podstawowym kryterium jest ryzyko przekroczenia minimalnej odległości od obiektów krzyżowanych w sytuacji, gdy temperatura linii jest w pobliżu temperatury przyjętej jako temperatura projektowa linii. W dalszej części autorzy posługują się pojęciem przęsła krytycznego, definiowanego jako przęsło, w którym ryzyko przekroczenia minimalnej odległości od obiektów krzyżowanych jest większe niż w przypadku innych przęseł tej samej linii. Ze względu na możliwość wystąpienia zbliżenia do ziemi o podobnych wartościach w kilku przęsłach linii, celowe jest zakwalifikowanie wszystkich tych przęseł jako przęseł krytycznych.

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 4–9

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–9. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wyznaczenie przęseł krytycznych odbywa się na podstawie profili linii, tj. wyznaczonych w procesie projektowania linii profili podłużnych umiejscowienia przewodów nad ziemią. Profile te nie uwzględniają zmian tego położenia spowodowanego np. pełzaniem przewodów lub zmianami na powierzchni gruntu (nowe budowle, przemieszczenie gruntu itp.). Znacznie dokładniejszym źródłem danych dla wyboru przęseł krytycznych są wyniki oblotów linii, czyli wysokiej rozdzielczości zdjęcia infrastruktury elektroenergetycznej z różnej perspektywy, zawierające m.in. informacje o umiejscowieniu przewodów względem ziemi. Pomiary te dokonywane są zazwyczaj przy temperaturze przewodu różnej niż jego temperatura projektowa (np. 40°C). Informacje pozyskane w czasie oblotów mogą być przetworzone do postaci pokazanej przykładowo na rys. 1, na którym zaznaczono maksymalny zwis fobl = 6,5 m oraz odległość od ziemi w miejscu największego zbliżenia hobl = 6,1 m. Pokazane przęsło jest typowym przęsłem linii 110 kV z przewodami stalowo-aluminiowymi AFL – 6 240 mm2 o rozpiętości 300 m i wysokości zawiesia przewodów nad poziomem gruntu 13 m. Przęsło to jest fragmentem linii zaprojektowanej i zbudowanej dla dopuszczalnej granicznej temperatury przewodów fazowych +40°C. Zarejestrowana w trakcie oblotów temperatura powierzchni przewodu wynosiła 25°C, co odpowiada naprężeniu σobl = 59,5 MPa. W celu wyznaczenia przęseł krytycznych temperaturę powierzchni przewodu, zmierzoną w warunkach oblotu tobl, przelicza się na temperaturę tdop, odpowiadającą odległości od ziemi 5,74 m. Przeliczenie to wykorzystuje następujące zależności:

Te przęsła, dla których temperatura tdop jest mniejsza niż temperatura projektowa linii, są przęsłami krytycznymi. Dla przęsła pokazanego na rys. 1 obliczona temperatura tdop, odpowiadająca odległości od ziemi 5,74 m, wynosi 34°C. Wartość ta została wyliczona na podstawie następujących danych z oblotu: hobl = 6,1 m, fobl = 6,5 m, tobl = 25°C, σobl = 59,5 MPa. Przykładowe wyniki obliczeń t dop dla poszczególnych przęseł analizowanej linii przedstawiono na rys. 2. Temperatura dopuszczalna dla kilku przęseł, w tym dla przęsła pomiędzy słupami 15–16, dla którego przedstawiono szczegółowe wyliczenia, jest mniejsza niż 40°C i przęsła te mogą być zakwalifikowane jako przęsła krytyczne. Wybór przęseł krytycznych powinien uwzględniać szczególne warunki pogodowe, jakie mogą wystąpić w określonym miejscu linii, zwłaszcza tam, gdzie warunki chłodzenia linii są niekorzystne i wynikają z przebiegu linii w terenie, utrudniającym naturalne chłodzenie, np. w lesie. Przęsła takie również mogą być kwalifikowane jako przęsła krytyczne, zwłaszcza jeśli w tych miejscach zapas temperatury dopuszczalnej jest niewielki. Przy wyborze przęseł krytycznych istotne jest uwzględnienie doświadczeń eksploatacyjnych, a w przypadku wątpliwości co do wyboru nieodzowna jest wizja lokalna.

Sposób wyboru lokalizacji stacji pogodowych Ze względu na obszarowy charakter wyznaczania dopuszczalnej obciążalności linii proces rozmieszczenia stacji pogodowych, będących źródłem danych dla wyznaczania dynamicznej obciążalności linii, jest niezwykle istotny. Polega na takim rozmieszczeniu stacji, aby mierzone dane pogodowe w jak najlepszy sposób odzwierciedlały warunki pogodowe w przęsłach (1) krytycznych. Naturalnym rozwiązaniem jest lokalizacja gdzie: stacji pogodowych w tych miejscach, gdzie tdop – temperatura odpowiada odległości występują przęsła krytyczne, jednakże od ziemi 5,74 m [°C] tobl – temperatura przewodu w warunkach oblotu linii [°C] σdop – naprężenie przewodu dla zwisu dopuszczalnego [MPa]

ze względu na znaczną liczbę przęseł krytycznych, jak również ze względu na niewielkie zróżnicowanie warunków pogodowych w miejscach oddalonych od siebie o kilkanaście lub nawet kilkadziesiąt kilometrów, liczba stacji pogodowych może być znacząco mniejsza. Podstawowym kryterium doboru optymalnej liczby stacji pogodowych i ich rozmieszczenia na określonym terenie jest spełnienie wymagania, aby w danych warunkach meteorologicznych, w tym samym czasie, różnica pomiędzy pomiarami pochodzącymi z sąsiadujących stacji pogodowych nie przekraczała następujących wielkości granicznych w odniesieniu do każdej z czterech wielkości pomiarowych: temperatura otoczenia 1°C, prędkość wiatru 0,5 m/s, kierunek wiatru 15° oraz natężenie promieniowania słonecznego 100 W/m2. Wartości te definiują stopień dokładności odwzorowania warunków pogodowych na określonym terenie. Dotychczasowe doświadczenia wskazują, że jest to wystarczająca dokładność dla wiarygodnego wyznaczania dynamicznej obciążalności linii. Przy doborze optymalnej liczby stacji pogodowych, w rozumieniu powyższych kryteriów, oraz ich rozmieszczeniu uwzględnia się charakterystykę klimatyczną oraz warunki fizyko-geograficzne. Dodatkowo uwzględnia się warunki orograficzne miejsc instalacji stacji pogodowych, w szczególności charakter tych miejsc, tj. obszary miejskie, leśne, otwarte przestrzenie itp. Rozmieszczenie stacji z uwzględnieniem powyższych kryteriów prowadzi do takiego rozmieszczenia, w którym odległości pomiędzy poszczególnymi stacjami nie przekraczają 25 km. Pozwala to na pokrycie obszaru ok. 15 tys. km2 przez ok. 25 stacji pogodowych (obszary działania operatorów ENEA i ENERGA wynoszą odpowiednio 58 tys. km2 i 77 tys. km2). Analiza zróżnicowania pomiarów pochodzących ze stacji rozmieszczonych wg opisanych wyżej kryteriów wskazuje, że osiągane zróżnicowanie pomiaru warunków pogodowych mieści się w założonych granicach.

(2)

σobl – naprężenie w warunkach oblotu linii [MPa] fdop – zwis dopuszczalny (przy odległości od ziemi 5,74 m) [m] fobl – zwis w warunkach oblotu [m] a – rozpiętość pozioma przęsła [m] g – ciężar przewodu na jednostkę długości i jednostkę przekroju α – współczynnik wydłużenia cieplnego materiału przewodu β – współczynnik wydłużenia sprężystego materiału przewodu Rys. 1. Przykład wizualizacji położenia przewodu względem ziemi

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 4–9

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–9. When referring to the article please refer to the original text. PL

obliczeń przyjmuje się jeden z dwu modeli cieplnych [5]: 1. Model zgodny ze standardem IEEE nr 738 z 2006 roku [6], dla obliczania zależności prądu od temperatury 2. Model zgodny z zaleceniami CIGRE [7] dla obliczeń temperatury przewodu w stanie ustalonym. Modele te zakładają zachowanie w warunkach statycznych bilansu cieplnego pomiędzy chłodzeniem a nagrzewaniem linii. Model cieplny zgodny z IEEE zawiera następujące składniki bilansu: (3) Model cieplny zgodny z CIGRE natomiast uwzględnia: (4)

Rys. 2. Maksymalna temperatura przewodu dla przęseł linii przy dopuszczalnej odległości od ziemi 5,74 m

Do lokalizacji stacji pogodowych wykorzystuje się takie dane jak współrzędne GPS, ukształtowanie terenu, lokalizacja słupów linii 110 kV, które są zawarte w przestrzennych bazach danych dostępnych w ramach pakietów oprogramowania geoinformacyjnego GIS (np. QGIS lub ArcGIS). Pakiety te umożliwiają gromadzenie, przetwarzanie (tworzenie, selekcję, identyfikowanie, edytowanie, przeglądanie, zarządzanie), wyświetlanie, analizowanie, interpretowanie i udostępnianie danych przestrzennych, a tym samym wspomagają proces wyboru miejsca instalacji stacji pogodowych. Wyznaczanie ryzyka powstawania szadzi na przewodzie Stacje pogodowe, poprzez wyliczanie temperatury punktu rosy, tj. temperatury powietrza, przy której wystąpi stan nasycenia parą wodną, umożliwią oszacowanie ryzyka wystąpienia szadzi na przewodach. Proces kondensacji pary wodnej na powierzchni przewodu zaczyna się w momencie, gdy temperatura przewodu spadnie poniżej temperatury punktu rosy [4]. Duże prawdopodobieństwo powstania szadzi jest wówczas, gdy spełnione są jednocześnie następujące warunki : 1. temperatura powierzchni przewodu jest mniejsza niż temperatura punktu rosy 2. temperatura otoczenia jest w zakresie (–2 ÷ –10)°C 3. prędkość wiatru jest mniejsza niż 0,5 m/s 4. jest godzina pomiędzy godzinami 22 a 8. Monitorowanie dopuszczalnego obciążenia linii Podstawowym celem monitorowania jest dostarczenie dyspozytorowi informacji o aktualnym stanie wykorzystania zdolności przesyłowych linii oraz informowanie o zagrożeniu bezpiecznej pracy linii, rozumianej jako zbliżanie się do granicznej odległości do ziemi lub możliwości przekroczenia dopuszczalnej temperatury przewodu prowadzącej do jego zniszczenia. Celowi temu służy bieżący pomiar warunków pogodowych, przypisanie ich do uprzednio wyznaczonych przęseł krytycznych linii, a następnie wyliczenie dopuszczalnego w tych warunkach obciążenia linii. Poprzez porównanie z aktualnym

stanem możliwe jest wyznaczenie zapasu obciążalności linii. Wyznaczenie obciążalności linii wymaga znajomości danych konstrukcyjnych linii, tj.: rodzaju przewodu fazowego (np. AFL-6, AFL-8) i przekroju nominalnego przewodu fazowego. Konieczna jest również znajomość danych topograficznych linii, takich jak usytuowanie linii w terenie względem stron świata, rozpiętość przęseł krytycznych i wysokość zawiesia przewodów nad poziomem gruntu. Zazwyczaj wynikami obliczeń są: bieżąca temperatura powierzchni przewodu, odległość przewodu od ziemi w przęśle krytycznym oraz stopień wykorzystania zdolności przesyłowej linii wyrażony np. w procentach odniesionych do obliczonej na podstawie warunków pogodowych dynamicznej obciążalności linii. Przykład prezentacji wartości pomierzonych i obliczonych przedstawiono na rys. 3. Dopuszczalne obciążenie dla danej linii jest wynikiem obliczeń dopuszczalnego obciążenia dla każdego z przęseł krytycznych linii i wyznaczenia wartości minimalnej. Dla

gdzie: Nagrzewanie: P J – spowodowane przepływem prądu (ciepło Joule’a) PM – magnetyczne PS – słoneczne Pi – od wyładowań Chłodzenie: Pc – przez konwekcję Pr – przez promieniowanie Pw – przez parowanie. W równaniach opisujących te składniki bilansu występują zmienne związane z mierzonymi warunkami pogodowymi (temperatura zewnętrzna Ta, promieniowanie słoneczne S, prędkość i kierunek wiatru), zmienna przedstawiająca wartość skuteczną płynącego prądu oraz wielkości stałe opisujące własności materiału przewodu. Model uwzględnia również współczynnik absorpcji cieplnej powierzchni przewodu αS, wykorzystywany do wyznaczania nagrzewania słonecznego PS, oraz współczynnik emisji cieplnej powierzchni przewodu ε, wykorzystywany do wyznaczania chłodzenia przez promieniowanie Pr.

Rys. 3. Przykład prezentacji wartości pomierzonych i obliczonych

A. Babś, T. Samotyjak | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 4–9

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–9. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wyznaczenie współczynników αS i ε dla różnych rodzajów przewodów było możliwe przy wykorzystaniu redundantnych pomiarów temperatury przewodu i bezpośrednich pomiarów zwisu przewodu oraz porównaniu ich z wielkościami wyznaczonymi na podstawie modelu obliczeniowego. Stwierdzono, że dla linii 110 kV z przewodami typu AFL-6 współczynnik absorpcji cieplnej αS jest proporcjonalny do przekroju poprzecznego. Współczynnik emisji cieplnej ε powierzchni przewodu zależy nie tylko od przekroju powierzchni przewodu, ale również od stanu powierzchni przewodu. Doświadczalnie stwierdzono, że współczynnik emisji cieplnej ε rośnie wraz z wiekiem przewodów, osiągając dla przewodów ponad 20-letnich wartość ok. 20% większą w stosunku do przewodów nowych. Wyznaczenie wartości liczbowych tych współczynników pozwoliło na opracowanie dokładnych modeli dopasowanych dla różnych rodzajów przewodów. Istotne znaczenie dla dokładności obliczeń z wykorzystaniem modelu ma fakt, że temperatura rdzenia przewodu jest większa niż temperatura powierzchni przewodu. Różnica tych dwu temperatur jest wprost proporcjonalna do ciepła wydzielanego w części przewodzącej przewodu, tj. w aluminium. Przyrost temperatury rdzenia w odniesieniu do temperatury powierzchni zależy również od przekroju przewodu i może osiągać wartości 0,5–7°C. Prognozowanie dopuszczalnego obciążenia Programowanie pracy systemu dystrybucyjnego może i powinno wykorzystywać obszarową dynamiczną obciążalność linii, tj. taką obciążalność, która będzie dopuszczalna w spodziewanych (prognozowanych) warunkach pogodowych w okresie, dla którego planowana jest praca systemu. Do obliczenia dopuszczalnych, spodziewanych obciążalności wykorzystuje się ten sam model matematyczny, jaki został

zastosowany dla monitorowania obciążalności, z tym że zamiast pomierzonych warunków pogodowych przyjmuje się warunki pogodowe wynikające z prognozy. Prognozy pogody są pozyskiwane od firm meteorologicznych, a następnie weryfikowane i ulepszane na podstawie rzeczywistych danych historycznych pomierzonych i skonfrontowanych z historycznymi prognozami. Cykl wyznaczania bieżącej prognozy obciążalności linii wynika z częstości otrzymywania prognozy. Zazwyczaj jest to prognoza 24-godzinna (48-godzinna), aktualizowana co 12 godzin. Prognozy dedykowane są do przypisanych im obszarów, np. kwadratów o boku 14 km. Mając prognozę pogody dla całego obszaru działania OSD, możliwe jest wyznaczenie prognoz dopuszczalnej obciążalności dla wszystkich linii i przyjęcie tych wartości w analizach rozpływowych związanych z planowaniem pracy systemu, w tym z analizami wykorzystującymi kryterium n-1. Wnioski Opisany w artykule sposób wyznaczania obszarowej dynamicznej obciążalności linii, na podstawie bieżących pomiarów warunków pogodowych, w miejscach nieodległych od miejsc krytycznych (newralgicznych) jest szczególnie przydatny tam, gdzie pożądane jest monitorowanie dużej liczby linii przy ograniczonych nakładach inwestycyjnych. Dzięki zastosowaniu tego rozwiązania możliwe jest efektywnie technicznie i kosztowo zapewnienie bezpiecznej pracy systemu dystrybucyjnego, zarówno w warunkach bieżącej pracy, jak i dla spodziewanych (prognozowanych) warunków. Posługiwanie się w prowadzeniu ruchu sieci dystrybucyjnej dynamiczną obciążalnością linii prowadzi do lepszego, bardziej efektywnego wykorzystania zdolności przesyłowych linii. System taki może złagodzić problemy związane z przyłączaniem farm wiatrowych

do systemu elektroenergetycznego. Szczególnie efektywne jest wdrożenie systemu ODOL w przypadku konieczności zarządzania generacją farm wiatrowych w sytuacji, gdy farmy wiatrowe, wykorzystując dobre warunki wietrzne, pracują z mocą zbliżoną do znamionowej, a jednocześnie przewody linii przesyłowej są chłodzone intensywniej niż przy bezwietrznej pogodzie. Bibliografia 1. P N - E N 50341-1:2013-03E Elektroenergetyczne linie napowietrzne prądu przemiennego powyżej 1 kV, część 1: Wymagania ogólne. Specyfikacje wspólne. 2. CIGRE, Paris, Guide for Application of Direct Real-Time Monitoring System, Technical Brochure 498, czerwiec 2012. 3. Babs A., Weather-based and conductor state measurement methods applied for dynamic line rating forecasting, 2011 The International Conference on Advanced Power System Automation and Protection, Pekin, październik 2011. 4. CIGRE, Paris, Systems for Prediction and Monitoring of Ice Shedding, Anti-Icing and De-Icing for Overhead Power Line Conductors and Ground wires, Technical Brochure 438, grudzień 2010. 5. Babś A., Samotyjak T., Wyznaczanie dynamicznego obciążenia linii w oparciu o model cieplny linii uwzględniający pomiary stanu linii, Wiadomości Elektrotechniczne 2011, nr 11. 6. IEEE Standard for Calculating the Current-Temperature Relationship of Bare Overhead Conductors, IEEE Std 738-1993, IEEE Standard Board 1993. 7. CIGRE, Paris, Guide for Thermal Rating Calculations of Overhead Lines, Technical Brochure 601, grudzień 2014.

Adam Babś

mgr inż. Instytut Energetyki Oddział Gdańsk e-mail: a.babs@ien.gda.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Gdańskiej. Od wielu lat pracuje w Gdańskim Oddziale Instytutu Energetyki, kierując jednym z zakładów. Łącząc prace badawcze z praktyką inżynierską, nabył duże doświadczenie praktyczne, pracując jako realizator projektów z dziedziny automatyki energetycznej w wielu miejscach na świecie. Od wielu lat publikuje artykuły na konferencjach krajowych i zagranicznych oraz bierze czynny udział w pracach grupy roboczej CIGRE. Jest członkiem Polskiego Komitetu Normalizacyjnego, uczestnicząc w przygotowaniu norm związanych z komunikacją w energetyce. Autor i współautor kilkudziesięciu opracowań naukowo-badawczych, ok. 100 artykułów opublikowanych w literaturze technicznej krajowej i zagranicznej, a także współautor 4 patentów. Obecnie jego zainteresowania zawodowe dotyczą wdrożeń w zakresie techniki fazorów synchronicznych, dynamicznej obciążalności linii przesyłowych oraz inteligentnych systemów pomiarowych.

Tomasz Samotyjak

dr inż. Instytut Energetyki Oddział Gdańsk e-mail: t.samotyjak@ien.gda.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Gdańskiej, ze specjalnością elektroenergetyka. Pracuje w Zakładzie Sterowania i Teleinformatyki Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk. Obszar jego zainteresowań obejmuje zagadnienia związane z teleinformatyką w energetyce i dynamiczną obciążalnością linii.

M. Bajor et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 14–18

Study of Interdependence of Wind Generation Output and Potential PV Generation in the Area of ENERGA-OPERATOR SA Authors Michał Bajor Piotr Ziołkowski Grzegorz Widelski

Keywords wind power generation, photovoltaic power generation, modelling

Abstract This paper presents the results of an analysis of the interdependence of wind generation output and photovoltaic generation potential in the ENERGA-OPERATOR SA grid. The first study of the interdependence of these two types of renewable sources’ generation outputs was carried out by the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering in cooperation with ENERGA-OPERATOR in 2012. An important conclusion of the study was the need to repeat the analysis for a larger set of input data as the study covered the period of one year only, and for obvious reasons a limited number of wind farms. The present study’s inputs included a period of four years and more wind farms, due to the continuous connecting of new facilities to the grid. Thus, the results are characterized by a much higher level of credibility, and allow drawing more correct conclusions regarding the analysed interdependence. The research on the interdependence of the annual wind generation output and potential generation from photovoltaic sources indicates that both generation types are characterized by mutual spatio-temporal dependency. In the study the relationship was quantified by evaluation of the maximum actual wind generation output in specific areas in the case of high PV generation output in a given area and vice versa. The results may allow for appropriate (i.e. substantiating the modelled operating conditions of the system in relation to reality) consideration of both types of sources in various types of system analyses of their impact on the grid performance, such as interconnection studies for new sources and distribution grid development planning.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016302

1. Introduction One of the most important aspects of the changes taking place in today’s power systems is the very large increase in the penetration of distributed generation sources, primarily related to renewable energy sources. In Poland the most active and growing at the highest rate is wind generation – currently the total rated capacity of wind farms connected to the National Power System (NPS) amounts to more than 3,800 MW [1], and the total capacity of the planned wind farms, for which the interconnection requirements have been issued, is many times higher and reaches more than 20 GW. For some time, however, an increased interest has been observed in the investment in photovoltaic generation (PV). The current total rated capacity of photovoltaic installations in the NPS is negligible and slightly exceeds 20 MW [1]; however, in the near future dynamic growth of this type of generation is also possible. 14

The experience resulting from numerous system analyses of the impact of distributed generation on the grid operation shows that the connection of a significant generation to the northern part of the NPS (i.e. the area which currently attracts the highest interest of wind farm developers) can give rise to problems of the distribution and transmission grids’ overloading. This applies to a situation whereby the generation will operate simultaneously with a significant power on a sufficiently large area. Due to the aforementioned consistent RES capacity increase and in view of the likely increase in the share of PV generation, the possibility of simultaneous occurrence of high levels of wind generation and PV generation in individual grid areas becomes an important issue, as the impact of high distributed generation on the lines’ loads, and thus on their overloading, may significantly vary for various distributions of this generation between sources connected in various locations in the grid.

M. Bajor et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 14–18

The aim of this study is to investigate the possible relationship between the power generated by wind farms and the power generated by potential PV sources in the area of northern Poland. Both generation types considered here are characterized by significant volatility, both seasonal (higher PV generation in the summer, WF – in the winter) and daily (e.g. no PV generation during the night). Therefore, finding whether they both may provide high power input at the same time, and examining the interdependence of their inputs is an issue of crucial importance, especially in the context of planning the grid development and – in the future – the ongoing management of the system operation. Furthermore, the different nature of renewable generation (e.g. volatility of power output and its, at least partial, unpredictability) is not sufficiently taken into account in the simulation exercises conducted to analyse the grid operation. Examination of the output powers’ interdependence will allow one to improve RES modelling in the analyses. The first study of the interdependence of both RES type’s outputs was carried out by the Gdansk Branch of the Institute of Power Engineering in cooperation with the Operator in 2012. One of the important conclusions of the study was the indication of the need to repeat the analysis for a larger set of input data as the study covered the period of one year and the limited for obvious reasons number of wind farm locations. This paper presents the results of a new study covering a period of four years.

2. Available data For the purposes of this study data were used from wind farms operated by ENERGA-OPERATOR SA. The data include active power outputs of each farm. The data refer to 30 wind farms with installed capacities of 10 to 100 MW, located in five different divisions of ENERGA-OPERATOR SA. The active power outputs were measured from 1 January 2011 to 30 October 2014, and are incomplete – to varying degrees for various farms. For obvious reasons, many wind farms were connected to the grid after the beginning of 2011. Due to too short a measurement period the data from several farms were not used for further analysis. The measurement intervals were 15, 30 or 60 minutes. In view of reducing the calculation complexity, for the purposes of this analysis the measured values were averaged over one hour. The result was determined as the arithmetic mean of the measurements available for the period of a given hour (e.g. if only one measurement was available, it was accepted for processing). Measured values were also converted to relative values (percentage of the farm’s rated capacity) due to the variety of the farms’ rated capacities. Due to the inability to use actual PV power output data (very short period of measurements available from existing sources), to determine the nature of PV generation the insolation measurement data were used. The data were obtained from measuring points of the system for determining dynamic line rating (DOL) implemented by ENERGA-OPERATOR SA. The number of the measuring points from which the data were available was 84, and they were installed on 110 kV lines located throughout all

ENERGA-OPERATOR SA divisions. The data include the insolation values measured at a measuring point, denominated in W/m2, which can be interpreted as the relative output of a potential PV source in the location (rated PV power can be accomplished with the insolation of approx. 1,000 W/m2). The insolation data cover the same period as the wind generation data, and also were available from various measuring points for various periods, according to the order of the respective DOL stations’ installation (or removal). The measurement interval was 15 minutes. Like the wind generation data, the insolation measurements were also averaged over one hour for the analysis. To maintain the indispensable for interdependence analysis consistency, the time frames of the wind generation data sets were matched to the availability of data from the DOL system. As a result of the data acquisition, verification and aggregation the following sets of data were therefore obtained: • 25 sets of wind generation output data • 63 sets of potential PV generation output data covering three 12-month periods. Based on simultaneity analysis of the active power outputs of individual wind farms, the farms were divided into five groups characterized by a very high degree of correlation within the group. A similar analysis of the insolations in various measuring points allowed for their division into nine groups – areas of simultaneous PV generation. For the purpose of the rest of the study one set of data was created for each group of wind farms and each area of consistent PV generation. As the generation output in a moment of time (at one hour intervals) the relative value was assumed of the total output of the farms belonging to a group in relation to these farms’ total rated capacity, and in the case of PV generation – the average of the outputs corresponding to the measuring points in a given area.

3. Interdependence analysis of WF and PV outputs Even preliminary analysis of the data allowed to take note of interdependence of the outputs of both RES types. As expected, when WF output was high, the PV output was significantly lower, and similarly, when PV output was high, the WF output was typically lower. Thin inverse relationship of the two generation types’ outputs is clearly evident in the example summary of statistical data for selected pairs of wind farm groups and areas of consistent PV generation shown in Fig. 1 and 2, and in Tab. 1 and 2. In the scatter plots of concurrent FW and PV outputs one point of a plot corresponds to a single hour in the period (summer/winter) and the PV (coordinate X) and GW (coordinate Y) outputs then recorded. As can be seen, in the summer no cases of simultaneous occurrence of GW and PV outputs (in any combination of group and area) in excess of 70% of the rated capacity were recorded, while in the winter at no time both RES outputs simultaneously exceeded even 50% of the rated capacity. It should also be noted that usually in approx. half of the one-hour periods the output of 15

M. Bajor et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 14–18

Fig. 1. Average wind generation output in Dunowo Group and PV generation output in Słupsk Area in each month

Fig. 2. Concurrently recorded GW outputs (Dunowo) and PV outputs (Słupsk) – summertime on the left, wintertime on the right

neither RES type exceeded 20% of the rated capacity. For readability, the presented examples relate to a period of one year (2011). The inverse relationship of WF and PV outputs is also noticeable on a larger scale: at the highest total WF output recorded in the entire analysed area (approx. 89% of the total rated capacity, on 27 November 2011) the total potential PV1 output in the whole area was only approx. 2 %. Similarly, at the highest recorded total PV output (approx. 87%, 28 June 2011)2 the wind farms delivered total output of approx. 12%. To express the relationship of WF and PV outputs as identified by the preliminary analysis, the following problem was considered: 1 Assuming even distribution of PV generation. 2 as above

What is the maximum realistic GW (PV) output concurrent with the given (high) PV (GW) output? The following was the algorithm designed to quantify the relationship between WF and PV outputs (and vice versa): • Data on the active power outputs in individual WF groups were divided into parts corresponding to the outputs in 10% – wide intervals from the range of 0–100% of the rated capacity (i.e. 0–10%, 10–20%..., 90–100%) divided into data from the summer and winter. • To data from each interval the corresponding (i.e. concurrent) potential PV outputs from individual areas were assigned. Thus data sets were obtained containing data defining the

M. Bajor et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 14–18

Tab. 1. Coincidence of recorded GW outputs (Dunowo) and PV outputs (Słupsk) – summertime

Tab. 2. Coincidence of recorded GW outputs (Dunowo) and PV outputs (Słupsk) – wintertime

PV outputs available for each combination of the following elements: – identified area of consistent wind generation (group of farms) – interval of wind generation output in the area (0–100% in 10% steps) – identified area of consistent PV generation – season period (summer/winter). • Similarly, the data on PV outputs in individual areas were divided into parts corresponding to the outputs in 10% – wide intervals from the range of 0-100% of the rated capacity divided into data from the summer and winter.

• To data from each interval the corresponding (i.e. concurrent) WF outputs from individual groups were assigned. Thus data sets were obtained containing data defining the WF outputs available for each combination of the following elements: – identified area of consistent PV generation – interval of PV output in the area (0–100% in 10% steps) – identified area of consistent wind generation (group of farms) – season period (summer/winter). • Then, statistical analysis was performed on each set of PV and WF data – for all (nearly 1800) combinations of the above elements. • The analyses for individual pairs (WF group/PV area) were obviously conducted only for the periods for which data were available for WF and PV sources alike. The statistical analysis produced the maximum realistic WF output in each group in the case of a very high PV output in each area, and the maximum realistic PV output in each area in the case of a with very high WF output in each group. In order to achieve greater transparency of the results, but also their better usability in practical applications, the maximum WF outputs in the case of a very high PV output were determined for the following three WF areas: • local wind generation – located in the same area as the PV generation in question • adjacent wind generation – in an area adjacent to the PV area • remote wind generation – located in an area far remote from the PV area. Corresponding values were determined in the analysis of the maximum PV output in the case of a very high WF output. The following values were assumed as “very high outputs”, respectively: • for wind generation: – over 80% of the rated capacity in the summer – over 90% of the rated capacity in the winter • for PV generation: – over 80% of the rated capacity in the summer – over 50% of the rated capacity in the winter. It should be noted that the above outputs are rare. Adopted as the maximum “realistic” outputs were the quantiles of probability in the order of 0.9 and 0.95, so these outputs (expressed in p.u.), which were exceeded in 10% and 5% of the cases, respectively. An approach based on the adoption of the quantiles as the maximum realistic WF and PV outputs was proposed, because in the case of taking into account the highest recorded outputs even a single high value (which may result from, e.g. an erroneous measurement) would result in its interpretation as the maximum level of the respective output. The results obtained with this, too conservative, approach would likely be significantly overstated. The adoption of the quantiles as the basis for the assumptions is a much more realistic approach, yet still targeted at obtaining “safe” results. The quantiles of probability for FW outputs in each location concurrent with a very high PV output in the respective area are listed in Tab. 3. On the other hand, listed in Tab. 4 are the quantiles of probability determined for PV outputs in each location 17

M. Bajor et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 14–18

concurrent with a very high WF output in the respective group. It can be seen that the maximum realistic PV outputs concurrent with a very high WF output are similar regardless of the location (local, adjacent, and remote generation).

Wind generation

local

adjacent

remote

quantile order

0.90

0.95

0.90

0.95

0.90

0.95

PV > 80% Pn (summer)

0.40

0.48

0.43

0.52

0.47

0.57

PV > 50% Pn (winter)

0.41

0.54

0.43

0.56

0.46

0.62

Tab. 3. Quantiles of probability for FW outputs concurrent with a very high PV output

PV generation

local

adjacent

remote

4. Summary The study of the relationship between yearly courses of wind generation outputs and potential photovoltaic generation outputs indicates that both types of RES are characterized by mutual and area-specific interdependence. Generally, when WF output was high, the PV output was significantly lower, and similarly, when PV output was high, the WF output was typically lower. The detailed results of the statistical analysis may allow for the appropriate (i.e. improving the credibility of modelled system conditions in relation to reality) consideration of both types of sources in various types of system analyses examining their impact on the grid, such as analyses of new sources’ connection and distribution grid development planning. REFERENCES

quantile order

0.90

0.95

0.90

0.95

0.90

0.95

WF > 80% Pn (summer)

0.32

0.39

0.33

0.42

0.33

0.42

WF > 90% Pn (winter)

0.09

0.15

0.11

0.16

0.11

0.17

Tab. 4. Quantiles of probability for PV outputs concurrent with a very high WF output

1. The Energy Regulatory Office (URE), http://www.ure.gov.pl/uremapoze/mapa.html, access date: 05/03/2015. 2. M. Bajor, P. Ziołkowski, G. Widelski, Korelacja generacji wiatrowej i potencjalnej generacji ze źródeł fotowoltaicznych w północnej i środkowej Polsce [Correlation of wind generation and potential photovoltaic generation in northern and central Poland], Energia elektryczna, 4/2013, p. 22.

Michał Bajor Institute of Power Engineering, Gdańsk Branch e-mail: m.bajor@ien.gda.pl Graduated in distributed IT systems from the Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics of Gdańsk University of Technology. Assistant / project manager in the Department of Automation and System Analyses at the Gdańsk Branch of Institute of Power Engineering. Participant of numerous studies on issues of connecting distributed generation to the grid and other analytical studies related to power system operation. His research interests include probabilistic aspects of the impact of renewable generation on the power system, and the use of non-deterministic calculation methods in grid operation analysis.

Piotr Ziołkowski Institute of Power Engineering, Gdańsk Branch e-mail: p.ziolkowski@ien.gda.pl Graduated in power engineering from the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology. Engineer in the Department of Automation and System Analyses at the Gdańsk Branch of Institute of Power Engineering. Participant of numerous studies on issues of connecting distributed generation to the grid and other analytical studies related to power system operation. His research interests include the impact of wind generation on the power system, and the issues of distribution grid development planning.

Grzegorz Wielski ENERGA-OPERATOR SA e-mail: Grzegorz.Widelski@energa.pl Director of Assets Development Department in ENERGA-OPERATOR SA. Has been employed in an energy company since 1999. Graduated from the Faculty of Electrical and Control Engineering of Gdańsk University of Technology. He completed postgraduate studies at his alma mater in energy distribution system management, and MBA management studies, organized by the Gdańsk Foundation for Management Development.

M. Bajor et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 14–18

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 14–18. When referring to the article please refer to the original text. PL

Badanie współzależności poziomów generacji wiatrowej i potencjalnej generacji ze źródeł PV na obszarze ENERGA-OPERATOR SA Autorzy

Michał Bajor Piotr Ziołkowski Grzegorz Widelski

Słowa kluczowe

generacja wiatrowa, generacja fotowoltaiczna, modelowanie

Streszczenie

W artykule zostały przedstawione wyniki analizy współzależności poziomów generacji wiatrowej i potencjalnej generacji fotowoltaicznej na obszarze sieci ENERGA-OPERATOR SA. Pierwsze badania dotyczące przedmiotowej zależności poziomów generacji, wspomnianych dwóch rodzajów źródeł odnawialnych, zostały przeprowadzone przez Instytut Energetyki Oddział Gdańsk we współpracy z operatorem w 2012 roku. Jednym z ważnych wniosków pracy było wskazanie konieczności powtórzenia analizy dla większego zbioru danych wejściowych, ponieważ studium obejmowało okres jednego roku i ograniczoną z oczywistych względów liczbę lokalizacji farm wiatrowych. W prezentowanych badaniach dane wejściowe obejmowały okres czterech lat oraz większą liczbę farm wiatrowych, ze względu na ciągłe przyłączanie kolejnych obiektów do sieci. Tym samym otrzymane wyniki charakteryzują się znacznie wyższym poziomem wiarygodności oraz pozwalają na wyciągnięcie bardziej prawidłowych wniosków dotyczących współzależności będącej przedmiotem badania. Z przeprowadzonych badań zależności rocznych przebiegów poziomów generacji wiatrowej i potencjalnej generacji ze źródeł fotowoltaicznych wynika, że oba typy generacji charakteryzują się wzajemną obszarową zależnością. W ramach pracy związek ten został skwantyfikowany poprzez wyznaczenie wartości maksymalnego realnego poziomu generacji wiatrowej na poszczególnych obszarach w przypadku wysokiej generacji PV na danym obszarze i vice versa. Otrzymane wyniki mogą pozwolić na właściwe (uprawdopodobniające modelowane stany pracy systemu w stosunku do rzeczywistości) uwzględnianie obu typów źródeł w różnych rodzajach analiz systemowych, badających ich wpływ na sieć, takich jak analizy przyłączeniowe nowych źródeł czy planowanie rozwoju sieci dystrybucyjnej.

1. Wstęp Jednym z najistotniejszych aspektów zmian zachodzących we współczesnych systemach elektroenergetycznych jest bardzo duży wzrost penetracji rozproszonych źródeł generacji, przede wszystkim związanych z odnawialnymi źródłami energii. W Polsce największą aktywnością i dynamiką wzrostu charakteryzuje się energetyka wiatrowa – aktualnie łączna moc znamionowa farm wiatrowych przyłączonych do Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE) wynosi ponad 3800 MW [1], a łączna moc projektowanych farm wiatrowych, posiadających wydane warunki przyłączenia, wielokrotnie przekracza tę wartość, osiągając ponad 20 GW. Od pewnego czasu można natomiast zaobserwować zwiększone zainteresowanie inwestycjami w generację ze źródeł fotowoltaicznych (PV). Aktualna łączna moc znamionowa instalacji fotowoltaicznych w KSE jest znikoma i wynosi nieco ponad 20 MW [1], jednak w najbliższej przyszłości możliwy jest dynamiczny rozwój tego rodzaju generacji. Doświadczenie wynikające z przeprowadzenia licznych analiz systemowych związanych z badaniem wpływu generacji rozproszonej na pracę sieci pozwala stwierdzić, że przyłączenie znaczącej generacji do północnej części KSE (czyli obszaru, na którym skupia się obecnie największe zainteresowanie deweloperów energetyki wiatrowej) może skutkować pojawieniem się problemów przeciążeniowych w sieci dystrybucyjnej i przesyłowej. Dotyczy to sytuacji, kiedy generacja ta będzie pracować jednocześnie ze znaczącą mocą na odpowiednio dużym obszarze. Ze

względu na wspomniany ciągły przyrost mocy odnawialnych źródeł energii, przy możliwym zwiększeniu udziału generacji fotowoltaicznej, bardzo ważnym zagadnieniem staje się możliwość jednoczesnego wystąpienia wysokiego poziomu generacji wiatrowej oraz generacji ze źródeł fotowoltaicznych na poszczególnych obszarach sieci, ponieważ wpływ wysokiej generacji rozproszonej na obciążenia linii, a tym samym na przeciążenia, może być znacząco inny w przypadku różnego rozkładu tej generacji pomiędzy instalacje przyłączane w różnych punktach sieci. Celem niniejszej pracy jest zbadanie ewentualnej zależności między mocą generowaną przez farmy wiatrowe a mocą generowaną przez potencjalne źródła fotowoltaiczne na obszarze północnej Polski. Oba rozpatrywane w opracowaniu rodzaje generacji charakteryzują się znaczną zmiennością, zarówno sezonową (wyższe poziomy generacji PV latem, GW – zimą), jak i dobową (np. brak generacji PV w nocy). Dlatego stwierdzenie, czy możliwa jest ich jednoczesna praca z wysoką mocą, oraz zbadanie wzajemnej zależności poziomów generowanej mocy jest zagadnieniem kluczowej wagi, przede wszystkim w kontekście planowania rozwoju sieci oraz – w przyszłości – bieżącego prowadzenia ruchu systemu. Ponadto odmienny charakter generacji odnawialnej (m.in. zmienność poziomu generacji i jego przynajmniej częściowa nieprzewidywalność) nie jest uwzględniany w wystarczający sposób w prowadzonych pracach symulacyjnych analizujących pracę sieci. Zbadanie wzajemnej zależności poziomów generowanej mocy pozwoli

na udoskonalenie sposobu modelowania źródeł odnawialnych w analizach. Pierwsze badania dotyczące przedmiotowej zależności poziomów generacji wspomnianych dwóch rodzajów źródeł odnawialnych zostały przeprowadzone przez Instytut Energetyki Oddział Gdańsk we współpracy z operatorem w 2012 roku [2]. Jednym z ważnych wniosków pracy było wskazanie konieczności powtórzenia analizy dla większego zbioru danych wejściowych, ponieważ studium obejmowało okres jednego roku i ograniczoną z oczywistych względów liczbę lokalizacji farm wiatrowych. W artykule zostaną przedstawione wyniki nowej analizy, obejmującej okres czterech lat. 2. Dostępne dane Na potrzeby niniejszej pracy zostały wykorzystane dane pochodzące z pracujących farm wiatrowych na terenie ENERGAOPERATOR SA. Dane zawierają wartość mocy czynnej generowanej przez poszczególne farmy. Dane dotyczą 30 farm wiatrowych o mocy zainstalowanej od 10 do 100 MW, zlokalizowanych na terenie pięciu różnych oddziałów ENERGA-OPERATOR SA. Pomiary mocy czynnej obejmują okres od 1 stycznia 2011 do 30 października 2014 roku, przy czym są niekompletne – w różnym stopniu dla różnych farm. Z oczywistych względów wiele farm wiatrowych zostało przyłączonych do sieci w późniejszym czasie niż początek 2011 roku. W dalszej analizie nie zostały wykorzystane dane z kilku farm ze względu na zbyt krótkie okresy pomiarów. Rozdzielczość pomiarów wynosi 15, 30 lub 60 min. Dla celów analizy, z uwagi

M. Bajor et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 14–18

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 14–18. When referring to the article please refer to the original text. PL

na zmniejszenie złożoności obliczeń, wartości pomiarów zostały uśrednione dla okresu jednej godziny. Wynik wyznaczano jako średnią arytmetyczną pomiarów dostępnych dla okresu danej godziny (np. jeśli dostępny był tylko jeden pomiar, przyjmowana była jego wartość). Wartości pomiarów zostały też przeliczone na wartości względne (procent mocy znamionowej danej farmy) ze względu na różne znamionowe moce zainstalowane uwzględnianych farm. Ze względu na brak możliwości wykorzystania rzeczywistych danych o poziomie generacji źródeł PV (bardzo krótki okres dostępnych pomiarów dla istniejących instalacji) do określenia charakteru generacji PV wykorzystano dane pomiarowe dotyczące nasłonecznienia. Dane pochodzą z punktów pomiarowych wdrożonego przez ENERGAOPERATOR SA systemu wyznaczania dynamicznej obciążalności linii (DOL) na podstawie pomiarów. Liczba punktów pomiarowych, dla których dostępne są dane, wynosi 84, a zainstalowane są one na liniach 110 kV, zlokalizowanych na terenie wszystkich oddziałów ENERGA-OPERATOR SA. Dane zawierają wartości nasłonecznienia mierzone w punkcie pomiarowym wyrażone w W/m2, które można interpretować jako względny poziom generacji potencjalnego źródła fotowoltaicznego w danej lokalizacji (znamionowa moc generacji fotowoltaicznej jest możliwa przy nasłonecznieniu ok. 1000 W/m2). Dane określające nasłonecznienie obejmują ten sam okres co dane o generacji wiatrowej i w ich przypadku również dla różnych punktów dostępne są pomiary dla różnych okresów, zgodnie z kolejnością instalacji (lub deinstalacji) stacji DOL. Rozdzielczość pomiarów wynosi 15 min. Podobnie jak w przypadku danych o generacji wiatrowej, dla celów analizy wartości pomiarów zostały uśrednione dla okresu jednej godziny. Aby zachować spójność, niezbędną w celu analizy współzależności, ramy czasowe zestawów danych dotyczące poziomu generacji wiatrowej zostały dopasowane do dostępności danych z systemu DOL. W wyniku procesu pozyskiwania, weryfikacji i agregacji danych otrzymano więc następujące zestawy danych: • 25 zestawów danych dotyczących poziomu GW • 63 zestawy danych dotyczących poziomu potencjalnej generacji PV, obejmujące trzy 12-miesięczne okresy. Na podstawie analizy jednoczesności wartości generacji mocy czynnej poszczególnych farm wiatrowych uwzględniane farmy zostały podzielone na pięć grup charakteryzujących się bardzo wysokim stopniem korelacji wewnątrz grupy. Analogiczna analiza przeprowadzona dla wartości nasłonecznienia pochodzących z różnych punktów pomiarowych pozwoliła na wyznaczenie dziewięciu grup – obszarów jednoczesnej generacji PV. Dla celów dalszej części pracy utworzono po jednym zestawie danych dla każdej wyznaczonej grupy farm wiatrowych i obszaru

Rys. 1. Średnie poziomy generacji wiatrowej w Grupie Dunowo i generacji PV na Obszarze Słupsk w poszczególnych miesiącach

spójnej generacji PV. Jako wartości generacji w poszczególnych momentach czasu (z rozdzielczością jednej godziny) przyjęto względną wartość łącznej generacji farm wchodzących w skład grupy w stosunku do łącznej mocy znamionowej tych farm, a w przypadku generacji PV – średnią z poziomów generacji odpowiadających punktom pomiarowym na danym obszarze. 3. Analiza zależności GW i PV Już wstępna analiza danych pozwoliła zaobserwować zależność poziomów obu rodzajów generacji. Zgodnie z oczekiwaniami, w stanach wysokiej generacji wiatrowej poziom generacji PV jest znacząco niższy i analogicznie w przypadku wysokiego poziomu generacji PV farmy wiatrowe najczęściej pracują z niższą mocą. Ta odwrotna zależność poziomów obu rodzajów generacji jest wyraźnie zauważalna na prezentowanym na rys. 1 i 2 oraz w tab. 1 i 2, przykładowym zestawieniu danych statystycznych dla wybranych par grup farm wiatrowych i obszarów spójnej generacji PV. Na wykresach punktowych ilustrujących występujące jednocześnie poziomy GW i PV jeden punkt na wykresie odpowiada pojedynczej godzinie z danego okresu (lato/zima) i zanotowanym w niej poziomom PV (współrzędna X) i GW (współrzędna Y). Jak widać, latem nie są w zasadzie notowane żadne przypadki jednoczesnego wystąpienia poziomów GW i PV (w dowolnej kombinacji grupy i obszaru) przekraczających 70% mocy znamionowej, natomiast zimą w żadnym momencie oba rodzaje generacji nie pracują jednocześnie z mocą przekraczającą nawet 50% mocy znamionowej. Warto również zauważyć, że zwykle w ok. połowie jednogodzinnych okresów poziom żadnego z rodzajów generacji nie przekracza 20% mocy znamionowej. Dla zachowania czytelności prezentowane przykłady odnoszą się do okresu jednego roku (2011).

1 Przy założeniu równomiernego rozmieszczenia generacji PV. 2 jw.

Odwrotna zależność poziomów GW i PV jest również zauważalna w większej skali: przy najwyższym zanotowanym poziomie łącznej generacji wiatrowej na całym analizowanym obszarze (ok. 89% łącznej mocy znamionowej, 27 listopada 2011) poziom łącznej potencjalnej generacji PV1 na całym obszarze wynosił zaledwie ok. 2%. Analogicznie, przy najwyższym zanotowanym całkowitym poziomie PV (ok. 87%, 28 czerwca 2011)2 generacja wiatrowa pracowała z łączną mocą wynoszącą ok. 12%. Aby wyrazić zidentyfikowaną poprzez wstępną analizę zależność poziomów GW i PV, rozpatrywane było następujące zagadnienie: jaki jest maksymalny realny poziom GW (PV) w przypadku pracy PV (GW) na danym (wysokim) poziomie? Algorytm mający na celu kwantyfikację związku między poziomem generacji wiatrowej a poziomem generacji PV (i vice versa) przedstawiał się następująco: • Dane dotyczące poziomu generacji mocy czynnej w poszczególnych grupach FW zostały podzielone na części odpowiadające wartości generacji w przedziałach z zakresu 0–100% mocy znamionowej o szerokości 10% (tzn. dla wartości w przedziale 0–10%; 10–20%; ...; 90–100%) z podziałem na dane pochodzące z okresu letniego i zimowego • Do danych z każdego przedziału przyporządkowano odpowiadające im (tzn. pochodzące z tych samych momentów czasu) wartości potencjalnej generacji PV z poszczególnych obszarów. Otrzymano tym samym zestawy zawierające dane określające poziomy PV dostępne dla każdej kombinacji następujących elementów: –– zidentyfikowanego obszaru spójnej generacji wiatrowej (grupy farm) –– przedziału wartości generacji wiatrowej na danym obszarze (0–100% z krokiem 10%)

M. Bajor et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 14–18

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 14–18. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 2. Notowane jednocześnie poziomy GW (Dunowo) i PV (Słupsk) – po lewej okres letni, po prawej okres zimowy

Tab. 1. Częstość występowania notowanych jednocześnie poziomów GW (Dunowo) i PV (Słupsk) – okres letni

–– zidentyfikowanego obszaru spójnej generacji PV –– pory roku (okres letni/zimowy) • Analogicznie, dane dotyczące poziomu generacji PV na poszczególnych obszarach zostały podzielone na części odpowiadające wartości generacji w przedziałach z zakresu 0–100% mocy znamionowej o szerokości 10% z podziałem na dane pochodzące z okresu letniego i zimowego • Do danych z każdego przedziału przyporządkowano odpowiadające im (tzn. pochodzące z tych samych momentów czasu) wartości GW w poszczególnych grupach. Otrzymano tym samym zestawy zawierające dane określające poziomy GW dostępne dla każdej kombinacji następujących elementów: –– zidentyfikowanego obszaru spójnej generacji PV –– przedziału wartości generacji PV na danym obszarze (0–100% z krokiem 10%)

Tab. 2. Częstość występowania notowanych jednocześnie poziomów GW (Dunowo) i PV (Słupsk) – okres zimowy

–– zidentyfikowanego obszaru spójnej generacji wiatrowej (grupy farm) –– pory roku (okres letni/zimowy) • Następnie przeprowadzono analizę statystyczną wartości w każdym zestawie danych PV i GW – dla wszystkich (blisko 1800) kombinacji powyższych elementów • Analizy dla poszczególnych par (grupa GW/obszar PV) były oczywiście prowadzone tylko dla okresu, dla którego dostępne były zarówno dane o generacji wiatrowej, jak i PV. Wynikiem przeprowadzonych analiz statystycznych były maksymalne realne poziomy GW w poszczególnych grupach w przypadku bardzo wysokiej generacji PV na poszczególnych obszarach oraz maksymalne realne poziomy generacji PV na poszczególnych obszarach w przypadku bardzo wysokiej GW w poszczególnych grupach. W celu uzyskania większej przejrzystości, ale również łatwiejszego wykorzystania

wyników w praktycznych zastosowaniach, maksymalne poziomy GW w przypadku bardzo wysokiej generacji PV wyznaczano dla trzech obszarów GW: • generacji wiatrowej lokalnej – położonej na tym samym obszarze co przedmiotowa generacja PV • generacji wiatrowej przyległej – położonej na obszarze przyległym do danego obszaru PV • generacji wiatrowej odległej – położonej na obszarze znacznie odległym od danego obszaru PV. Analogiczne wartości wyznaczano w przypadku analizy maksymalnego poziomu PV w przypadku bardzo wysokiej GW. Jako „bardzo wysoki poziom generacji” przyjęto odpowiednio wartości: • dla generacji wiatrowej: –– powyżej 80% mocy znamionowej latem –– powyżej 90% mocy znamionowej zimą

M. Bajor et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 14–18

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 14–18. When referring to the article please refer to the original text. PL

Generacja wiatrowa lokalna

przyległa

odległa

kwantyl rzędu

0,90

0,95

0,90

0,95

0,90

0,95

PV > 80% Pn (lato)

0,40

0,48

0,43

0,52

0,47

0,57

PV > 50% Pn (zima)

0,41

0,54

0,43

0,56

0,46

0,62

Tab. 3. Wartości kwantyli prawdopodobieństwa dla poziomów GW w stanie bardzo wysokiej generacji PV

Generacja PV lokalna

przyległa

odległa

kwantyl rzędu

0,90

0,95

0,90

0,95

0,90

0,95

GW > 80% Pn (lato)

0,32

0,39

0,33

0,42

0,33

0,42

GW > 90% Pn (zima)

0,09

0,15

0,11

0,16

0,11

0,17

Tab. 4. Wartości kwantyli prawdopodobieństwa dla poziomów generacji PV w stanie bardzo wysokiej GW

• dla generacji PV: –– powyżej 80% mocy znamionowej latem –– powyżej 50% mocy znamionowej zimą. Należy zauważyć, że generacja na powyżej wspomnianych poziomach występuje rzadko. Jako maksymalny „realny” poziom generacji przyjęte zostały wartości kwantyli prawdopodobieństwa rzędu 0,9 i 0,95, a więc takie wartości generacji (wyrażonej w p.u.), które były przekroczone odpowiednio w 10% i 5% przypadków. Podejście oparte na przyjmowaniu wartości kwantyli jako maksymalnego realnego poziomu GW lub PV zostało

zaproponowane, ponieważ w przypadku uwzględniania największych notowanych wartości poziomu generacji nawet pojedyncza wysoka wartość (mogąca być rezultatem np. błędnego pomiaru) skutkowałaby jej interpretacją jako maksymalny poziom danej generacji. Wyniki uzyskane przy takim, zbyt konserwatywnym podejściu, byłyby najprawdopodobniej znacznie zawyżone. Przyjęcie jako podstawy do formułowania założeń wartości kwantyli jest podejściem znacznie bardziej realistycznym, a przy tym wciąż ukierunkowanym na otrzymanie wyników „bezpiecznych”. Zestawienie kwantyli prawdopodobieństwa dla poziomów GW w poszczególnych

lokalizacjach w stanie bardzo wysokiej generacji PV na danym obszarze przedstawione jest w tab. 3. Tab. 4 zawiera natomiast wyznaczone wartości kwantyli prawdopodobieństwa dla poziomów generacji PV w poszczególnych lokalizacjach w stanie bardzo wysokiej generacji wiatrowej w danej grupie. Można zauważyć, że wartości maksymalnych realnych poziomów generacji PV w stanie bardzo wysokiej GW są zbliżone niezależnie od lokalizacji (generacja lokalna, przyległa, odległa). 4. Podsumowanie Z badań zależności rocznych przebiegów poziomów generacji wiatrowej i potencjalnej generacji ze źródeł fotowoltaicznych, reprezentacyjnych dla zdefiniowanych obszarów. wynika, że oba typy generacji charakteryzują się wzajemną, obszarową zależnością. Generalnie w stanach wysokiej generacji wiatrowej poziom generacji PV jest znacząco niższy i analogicznie w przypadku wysokiego poziomu generacji PV farmy wiatrowe najczęściej pracują z niższą mocą. Otrzymane na podstawie analizy statystycznej szczegółowe wyniki mogą pozwolić m.in. na właściwe (uprawdopodobniające modelowane stany pracy systemu w stosunku do rzeczywistości), uwzględnianie obu typów źródeł w różnych rodzajach analiz systemowych badających ich wpływ na sieć, takich jak analizy przyłączeniowe nowych źródeł czy planowanie rozwoju sieci dystrybucyjnej. Bibliografia 1. Urząd Regulacji Energetyki [online], http://www.ure.gov.pl/uremapoze/mapa. html, data dostępu: 5.03.2015 2. Bajor M., Ziołkowski P., Widelski G., Korelacja generacji wiatrowej i potencjalnej generacji ze źródeł fotowoltaicznych w północnej i środkowej Polsce, Energia Elektryczna 2013, nr 4, s. 22.

Michał Bajor

mgr inż. Instytut Energetyki Oddział Gdańsk e-mail: m.bajor@ien.gda.pl Absolwent Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej, specjalność: rozproszone systemy informatyczne kierunku informatyka. Zatrudniony na stanowisku asystenta/kierownika projektów w Zakładzie Automatyki i Analiz Systemowych Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk. Uczestnik licznych prac dotyczących zagadnień przyłączania generacji rozproszonej do sieci oraz innych prac analitycznych związanych z pracą systemu elektroenergetycznego. Obszar jego zainteresowań obejmuje m.in. probabilistyczne aspekty wpływu generacji odnawialnej na system elektroenergetyczny oraz wykorzystanie niedeterministycznych metod obliczeniowych w analizach pracy sieci.

Piotr Ziołkowski

mgr inż. Instytut Energetyki Oddział Gdańsk e-mail: p.ziolkowski@ien.gda.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej, ze specjalnością elektroenergetyka. Zatrudniony na stanowisku inżyniera w Zakładzie Automatyki i Analiz Systemowych Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk. Uczestnik licznych prac dotyczących zagadnień przyłączania generacji rozproszonej do sieci oraz innych opracowań analitycznych związanych z pracą systemu elektroenergetycznego. Obszar jego zainteresowań obejmuje m.in.: wpływ generacji wiatrowej na system elektroenergetyczny oraz zagadnienia związane z planowaniem rozwoju sieci dystrybucyjnej.

Grzegorz Widelski

mgr inż. ENERGA-OPERATOR SA e-mail: Grzegorz.Widelski@energa.pl Dyrektor Departamentu Rozwoju Majątku w ENERGA-OPERATOR SA. Zatrudniony w przedsiębiorstwie energetycznym od 1999 roku. Absolwent Politechniki Gdańskiej, Wydział Elektrotechniki i Automatyki. Na swej macierzystej uczelni ukończtł studium podyplomowe z zakresu zarządzania systemem dystrybucji energii oraz studia menedżerskie MBA, organizowane przez Gdańską Fundację Kształcenia Menedżerów.

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | 23–27

Operational Parameters of Low Power ORC Biomass Plant Authors Grzegorz Błajszczak Iwona Gaweł

Keywords CHP power plant, biomass, ORC, optimization, construction

Abstract This paper describes a power plant with electrical/thermal capacity of 750 kW/3.4 MW launched in February 2015 by a private investor in Żory, Poland. The ORC Organic Rankine Cycle technology used there enables turbine operation at a lower temperature of the heat medium (thermal oil), so the energy transformation is better suited for biomass combustion. In addition, an innovative solution has been applied, consisting in directing the thermal oil downstream of the turbine to a heat receiver (dryer), instead of a cooling tower, as in traditional solutions. Such a solution significantly improves the CHP plant’s overall efficiency, but it also affects its electric output adjustability. The paper also reports the experience from the plant design and construction phases.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016303

Choice of biomass as a fuel for heat and electricity generation Biomass (of forest origin in particular) is a traditional fuel used since the beginning of human activity. Currently, more than one million homes in Poland are heated with biomass. The European Union policy requiring an increase in the share of renewables in energy production, promotes the use of biomass. The strategic development directions of renewable energy in Europe point out to solar sources in the southern Europe, wind sources in the north-western Europe, and biomass sources in the north-eastern Europe. Due to favourable regulations and relatively low capital expenditures in the coming years the construction of many small and medium capacity biomass power plants and the modernization and development of biomass heat micro-sources can be expected. The development of such sources will certainly increase

the demand for briquettes and pellets. Briquette and pellet production is a business of Agency for Enterprise Development sp. z o.o (a private company). Such production requires electricity and heat, which could be purchased from public grids. When planning the launch of a new briquette and pellet production line it was decided to build a source of its own, which will provide the necessary heat and electricity – a biomass-fired CHP plant. This decision was based on economic analysis. At the same time the briquette and pellet production will be fully environmentfriendly, since it will be energised from a renewable source only.

Advantages of the Rankine cycle in converting heat into electricity Biomass fired power plant is a classic power plant with a threestage process of energy conversion. When biomass is combusted,

Fig. 1. The biomass-fired power plant with briquette and pellet production line in Żory 23

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | 23–27

Fig. 2. Rankine cycle implementation in biomass-fired CHP plant

Fig. 3. Production processes in the CHP plant and production lines

its chemical energy converts to the heat transferred to the operating medium. Then, owing to the work carried out by the medium in the heat engine (turbine) according to the thermodynamic cycle, the heat is converted into mechanical energy. The mechanical energy is converted into electricity in the generator. The cycles in steam power and CHP plants are based on the theoretical Carnot cycle, which provides the highest efficiency of the heat to mechanical energy conversion at specific temperatures of the upper and lower heat sources [7]. The Carnot cycle has certain disadvantages. Its practical implementation encounters difficulties in transferring condensation heat from the saturated steam, and then raising the pressure of the resulting wet steam, which is still substantially moisture [1]. In the Carnot cycle implementation there is also the risk of water hammer during wet steam compression in the piston machine, as well as extensive erosion of the rotating machine blades. Design requirements increase the costs of the technical implementation of saturated wet steam compression. Cooling to saturated liquid in the saturated steam condenser requires maintaining compression at the heat supply temperature, which in turn requires very high pressures. Therefore, the adiabatic liquid compression is abandoned in the whole range of temperature variation between its upper and lower levels. The condensate liquid is compressed with a pump only to the pressure equal to the saturation pressure on the upper isotherm. Consideration of these difficulties in assessment of steam power plant design options influenced the decision to replace Carnot cycle with Clausius-Rankine (C-R) cycle, often called simply the Rankine cycle.

of the condensate by pump (3 points –4) and isobaric heating of the liquid working medium in boiler, and its evaporation in steam generator (points 4–1). In real circuit the (adiabatic) expansion is irreversible (non-isentropic), and in the flow through heat exchangers the pressure drops.

In coal-fired power plants the working fluid in the Rankine cycle is water. In biomass-fired power plants, due to the lower temperatures in the boiler, the typical working fluid is thermal oil (with much lower boiling point than water). These systems are known in the technical literature ORC Organic Rankine Cycle. In a simplified way the Rankine cycle implementation consists of isentropic (adiabatic) expansion of the working fluid vapour in turbine (points 1–2 in Fig. 2), isobaric condensation of the expanded vapour and heat dissipation (points 2–3), isochoric pumping 24

Construction of the biomass-fired CHP plant in Zory The design and circuits of the CHP plant are integrated with production lines. The company produces briquettes and pellets, and prepares for the production of termowood (a heat-treated wood, that obtains certain tropical wood’s properties, e.g. resistance to moisture). Important production processes are shown in Fig. 3. The primary source of energy is a 3.4 MW VAS biomassfired boiler. Part of the heat generated in the boiler is directed to heat receivers (as shown in Fig. 2). These receivers are: the briquette and pellet production line and the termowood line. The heat taken from the boiler covers the demand of the lines’ normal operation. The remainder of the heat is directed to the turbine generator set.

Fig. 4. Layout of the halls and production processes

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | 23–27

Fig. 8. Graphic rendering of the briquette and pellet production hall

Fig. 5. Hearth installation

Fig. 9. ORC turbine generator set components

Fig. 6. VAS oil heater installation

Fig. 7. Electrostatic filter

Fig. 10. The ORC set installed in the Żory plant

The working medium (thermal oil) after passing through turbine is directed to condenser (Fig. 2), which in standard systems cooperates with radiator that dissipates the heat. In order not to lose the heat, yet another receiver (drying) is connected there that acts as radiator (Fig. 3). The generator is connected to MV

transformer substation. The substation supplies all electrical loads including the production lines. Power supply of circuits requiring continuous supply is backed up with reserve power supply. Surplus electricity is output to the national grid. With increased demand for heat the electricity output decreases, and 25

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | 23–27

Fig. 11. Boiler heat output as a function of biomass consumption (for various calorific values)

Fig. 13. Generator (net) power output as a function of biomass consumption (for various calorific values)

Fig. 12. Heat transfer to receivers as a function of biomass consumption (for various calorific values)

Fig. 14. Generator output power as a function of the “upper” cooling water temperature (Td = 40°C)

then the plant may intake electricity from the grid. There is also a small boiler room IN the system (which has existed prior to the power plant construction) that supports certain processes. The construction work began in mid-2014. The works were preformed in-house and by domestic contractors. The ORC plant’s main components were purchased from leading and proven foreign manufacturers. Component’s large sizes and heavy weights presented a serious challenge for the transport companies and assembly teams alike. Components’ setting had to be coordinated with construction works. The carefully elaborated design allowed the functionally optimal setting of all equipment in a relatively small area, in compliance with applicable standards and regulations. Because of large sizes of the equipment units set next to each other and the hall’s roof covering the production lines basically cannot be shown in pictures. Fig. 8 shows their graphic rendering.

ORC turbine generator set in the power plant system

Due to the process parameters of biomass combustion an ORC turbine generator set was selected. Its key elements are described in Fig. 9, and the set installed in the Żory plant is shown in Fig. 10. With 3 MW thermal power supplied from the boiler the thermal oil temperature at turbine inlet is approx. 310°C and at the output approx. 250°C. Heat is received in the condenser by water with temperature at output approx. 80°C, and at inlet approx. 60°C. Under these conditions the generator output power is approx. 620 kW. The „upper” temperature of cooling water exiting the condenser may vary between 50 and 110°C (to superheated steam) and the „lower” temperature of returning cooling water entering the condenser may be in the range from 40 to 100°C. Shown in Fig. 11, 12 and 13, respectively, are boiler’s total heat output, receivers’ heat input, and generator’s (net) power output, as a function of biomass inflow. The amount of biomass was converted into yearly consumption (assuming 8000 hours of

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | 23–27

determined at constant „lower” temperature 40°C, and the variation as a function of the „lower” temperature was determined at constant „upper „ temperature 110°C.

Conclusions The ORC-based technology application allows efficient output and use of heat from biomass (without co-firing). The use of thermal oil as working fluid and the operation at lower temperatures (as compared to water) contributes to extending the turbine’s life. Outputting heat to a receiver instead of the conventional radiator significantly improves the energy efficiency and translates directly into cost savings. Such heat transfer has a relatively small effect on the generator output, which, however, that this configuration is not a source of controlled power. Fig. 15. Generator output power as a function of the “lower” cooling water temperature (Td = 110°C)

the plant’s operation). The charts were drafted for the biomass’ various different calorific values, wherein: kWh/kg

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

MJ/kg

9.0

10.8

12.6

14.4

16.2

Heat transfer effect on power output Transfer to receivers of a portion of the boiler heat output lowers the working medium parameters, which reduces the turbine, and consequently, generator outputs. The condenser cooling circuit in standard configurations operates at maximum performance, optimal for a given process. In conventional systems the condenser cooling water dissipates heat to the environment, which is a waste of energy. In the solution applied in the Żory plant the condenser cooling water temperature is lowered in the next heat receiver. Since the heat receiver (dryer) has specific requirements for its heat supply and also variable parameters, the heat transfer from the condenser it is generally not optimal from the point of view of the generator performance. In each case the heat transfer determines the generator output power. Shown in Fig. 14 and 15 is the generator (net) output variation depending on the cooling water temperature (at biomass consumption 9000 tonnes per year, and calorific value 3.5 kWh/kg). Output power variation as a function of the „upper” temperature was

REFERENCES

1. W.M. Lewandowski et al., Poprawa sprawności układów ORC i systemów trigeneracyjnych poprzez zastosowanie różnych termodynamicznych wariantów ich działania [Efficiency improvement of ORC and tri-generation systems through various thermodynamic options of their operation], Nafta-Gaz, Rok LXVI, Sept. 2010, pp. 794–799. 2. A. Duvia, A. Guercio, C. Rossi di Schio, Technical and economic aspects of Biomass fuelled CHP plants based on ORC turbogenerators feeding existing district heating networks, 2012, www.turboden.eu. 3. R. Bini, M. Di Prima, A. Guercio, Organic Rankine Cycle (orc) in biomass plants: an overview on different applications, 2012, www.turboden.eu. 4. I. Niedziółka, A. Zuchniarz, Analiza energetyczna wybranych rodzajów biomasy pochodzenia roślinnego [Energy analysis of selected types of plant biomass], MOTROL, 2006, 8A, pp. 232–237. 5. M. Stolarski, M. Krzyżaniak, Wartość opałowa i skład elementarny biomasy wierzby produkowanej systemem eko-salix [Calorific value and elemental composition of willow biomass produced by eco-salix system ], Fragm. Agron. 28(4), 2011, pp. 86–95. 6. R. Strzalka, R. Ulbrich, U. Eicker, Propozycja modelu procesu spalania biomasy w kotle rusztowym [Proposal of a model of biomass combustion in a grate boiler], Inżynieria i Aparatura Chemiczna, No. 1/2010, pp. 1–2. 7. D. Laudyn, M. Pawlik, F. Strzelczyk, Elektrownie [Power plants], Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warsaw 1995.

Grzegorz Błajszczak Agency for Enterprise Development sp. z o.o. e-mail: grzegorz.blajszczak@polish-wood-cluster.pl Previous experience: URE Energy Regulatory Office, The Polish Power Exchange, and Polskie Sieci Elektroenergetyczne.

Iwona Gaweł Agency for Enterprise Development sp. z o.o. e-mail: iwona.gawel@polish-wood-cluster.pl Owner of Agency for Enterprise Development sp. z o.o., coordinator of Polish Wood Cluster.

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 23–27

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–27. When referring to the article please refer to the original text. PL

Parametry ruchowe biomasowej elektrociepłowni ORC małej mocy Autorzy

Grzegorz Błajszczak Iwona Gaweł

Słowa kluczowe

elektrociepłownia, biomasa, ORC, optymalizacja, budowa

Streszczenie

Artykuł opisuje elektrociepłownię o mocy elektrycznej do 750 kW i mocy cieplnej 3,4 MW, uruchomioną w lutym 2015 roku przez prywatnego inwestora w Żorach. Zastosowanie w niej obiegu ORC (ang. Organic Rankine Cycle), umożliwia pracę turbiny przy niższej temperaturze czynnika cieplnego (oleju termalnego), dzięki czemu przemiana energii jest lepiej dostosowana do spalania biomasy. Ponadto zastosowano innowacyjne rozwiązanie polegające na skierowaniu oleju termalnego za turbiną do odbiornika ciepła (suszarni), zamiast – jak w tradycyjnych rozwiązaniach – do chłodnicy. Takie rozwiązanie znacznie poprawia ogólną sprawność elektrociepłowni, ale ma również wpływ na możliwości regulacji wytwarzanej mocy elektrycznej. Artykuł zawiera również doświadczenia z etapu projektowania i budowy elektrociepłowni.

Wybór biomasy jako paliwa do wytwarzania ciepła i energii elektrycznej Biomasa (w szczególności pochodzenia leśnego) jest tradycyjnym paliwem wykorzystywanym od początku ludzkiej aktywności. Obecnie ponad milion domów w Polsce jest ogrzewanych biomasą. Polityka Unii Europejskiej, nakazująca zwiększenie udziału źródeł odnawialnych w wytwarzaniu energii, sprzyja również wykorzystywaniu biomasy. Strategiczne kierunki rozwoju energetyki odnawialnej w Europie sytuują źródła słoneczne w południowej Europie, źródła wiatrowe w północno-zachodniej Europie i źródła biomasowe w północno-wschodniej Europie. Ze względu na sprzyjające regulacje prawne i stosunkowo niskie koszty inwestycyjne można oczekiwać w najbliższych latach budowy wielu biomasowych elektrociepłowni małej i średniej mocy oraz modernizacji i rozwoju biomasowych mikroźródeł energii cieplnej. Powstawanie takich źródeł z pewnością zwiększy zapotrzebowanie na brykiety i pellety. Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości sp. z o.o. (będąca firmą prywatną) zajmuje się m.in. produkcją brykietów i pelletów. Taka produkcja wymaga energii elektrycznej i cieplnej, która mogłaby być zakupywana z sieci publicznych. Planując uruchomienie nowej linii wytwarzania brykietów i pelletów, podjęto decyzję o budowie własnego źródła, które zapewni zarówno niezbędną energię cieplną, jak i elektryczną – elektrociepłowni na biomasę. Decyzja ta była oparta na analizie ekonomicznej. Jednocześnie powstające brykiety i pellety będą w pełni ekologiczne, przy ich produkcji będzie używana wyłącznie energia ze źródła odnawialnego. Zalety obiegu Rankina przy konwersji energii cieplnej w elektryczną Elektrociepłownia biomasowa jest klasyczną elektrociepłownią, w której proces przetwarzania energii jest trójstopniowy. Energia chemiczna biomasy zamienia się podczas jej spalania na energię cieplną, przekazywaną czynnikowi roboczemu. Następnie,

dzięki pracy wykonywanej przez czynnik w silniku cieplnym (turbinie) według obiegu termodynamicznego, energia cieplna jest zamieniana na energię mechaniczną. Energia mechaniczna przekształcana jest w energię elektryczną w generatorze. Obiegi stosowane w elektrowniach i elektrociepłowniach parowych opierają się na teoretycznym obiegu Carnota, który zapewnia największą sprawność przemiany energii cieplnej w mechaniczną dla określonych temperatur górnego i dolnego źródła ciepła [7]. Obieg Carnota wykazuje pewne wady. Realizacja w praktyce napotyka trudności w odprowadzeniu ciepła skraplania od pary nasyconej, a następnie podniesienia ciśnienia powstałej pary mokrej o nadal znacznym stopniu nawilżenia [1]. Przy realizacji obiegu Carnota pojawia się również ryzyko uderzenia wodnego podczas sprężania pary mokrej w maszynie tłokowej, a także intensywna erozja łopatek maszyny wirnikowej. Wymagania konstrukcyjne podnoszą koszty realizacji technicznej sprężania pary mokrej nasyconej. Chłodzenie w skraplaczu pary nasyconej do osiągnięcia stanu cieczy nasyconej wymaga utrzymywania sprężania w temperaturze, przy której następuje doprowadzenie ciepła, co z kolei wymaga osiągnięcia bardzo wysokich ciśnień. Dlatego też rezygnuje się z adiabatycznego sprężania cieczy w całym zakresie zmienności temperatury między jej dolnym

i górnym poziomem. Uzyskaną podczas skraplania ciecz spręża się za pomocą pompy jedynie do ciśnienia równego ciśnieniu nasycenia na górnej izotermie. Świadomość występowania owych trudności wymusiła przy ocenie siłowni parowych zastąpienie obiegu Carnota obiegiem Clausiusa-Rankine’a (obieg C-R), zwanego często w uproszczeniu obiegiem Rankine’a. W elektrowniach opalanych węglem czynnikiem roboczym w obiegu Rankine’a jest woda. W elektrowniach opalanych biomasą, ze względu na niższe temperatury osiągane w kotle, czynnikiem roboczym jest najczęściej olej termalny (o znacznie niższej temperaturze wrzenia niż woda). Układy te nazywane są w literaturze technicznej ORC (ang. Organic Rankine Cycle). W uproszczeniu realizowany obieg Rankine’a składa się z izentropowego (adiabatycznego) rozprężania pary czynnika roboczego w turbinie (punkty 1–2 na rys. 1), izobarycznego skroplenia rozprężonej pary i odprowadzenia ciepła (punkty 2–3), izochorycznego pompowania kondensatu przez pompę (punkty 3–4) oraz izobarycznego podgrzewania ciekłego czynnika roboczego w kotle i jego odparowania w wytwornicy pary (punkty 4–1). W rzeczywistym układzie rozprężanie adiabatyczne przebiega nieodwracalnie (nieizentropowo), a podczas przepływu przez wymienniki ciepła następuje strata ciśnienia.

Fot. 1. Biomasowa elektrociepłownia z linią produkcji brykietów i pelletów w Żorach

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 23–27

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–27. When referring to the article please refer to the original text. PL

Budowa elektrociepłowni biomasowej w Żorach Konstrukcja i obwody elektrociepłowni są zintegrowane z liniami produkcyjnymi. W przedsiębiorstwie realizowane jest wytwarzanie brykietów i pelletów oraz przygotowywane jest uruchomienie wytwarzania termowoodu (drewna, które dzięki odpowiedniej obróbce cieplnej uzyskuje własności pewnych gatunków drewna tropikalnego, np. jest odporne na wilgoć). Ważniejsze procesy technologiczne pokazano na rys. 2. Podstawowym źródłem energii jest kocioł opalany biomasą, firmy VAS o mocy 3,4 MW. Część energii cieplnej powstałej w kotle kierowana jest do odbiorników ciepła (rys. 1). Tymi odbiornikami są: linia do produkcji brykietów i pelletów oraz linia termowoodu. Z kotła pobierana jest ilość ciepła wymagana dla normalnej pracy tych instalacji. Pozostała część energii cieplnej jest kierowana do turbiny z generatorem. Czynnik roboczy (olej termalny) po przejściu przez turbinę kierowany jest do skraplacza (rys. 1), który w standardowych instalacjach pracuje z chłodnicą oddającą ciepło do otoczenia. Aby nie tracić tej energii cieplnej, w tym miejscu podłączono kolejny odbiornik (suszarnie) pełniący rolę chłodnicy (rys. 2). Generator podłączony jest do stacji transformatorowej średniego napięcia. Z tej stacji zasilane są wszystkie elektryczne urządzenia łącznie z urządzeniami linii produkcyjnych. Zainstalowane jest również zasilanie rezerwowe dla obwodów wymagających ciągłości zasilania. Nadmiar energii elektrycznej oddawany jest do sieci krajowej. Przy większym zapotrzebowaniu na energię cieplną spada generacja energii elektrycznej i wówczas energia elektryczna może być pobierana z sieci. W systemie pracuje również mała kotłownia (istniejąca przed budową elektrociepłowni) wspomagająca niektóre procesy. Pierwsze prace budowlane rozpoczęto w połowie 2014 roku. Działania realizowały własna załoga i firmy krajowe. Główne elementy elektrociepłowni ORC zostały zakupione u wiodących i sprawdzonych producentów zagranicznych. Duże gabaryty i duży ciężar podzespołów stanowiły poważne wyzwania zarówno dla firm transportowych, jak i ekip montażowych. Ustawianie elementów musiało być skoordynowane z pracami budowlanymi. Staranny i dopracowany projekt pozwolił na funkcjonalne ustawienie wszystkich urządzeń na stosunkowo małej powierzchni, przy zachowaniu wymaganych przepisów i norm. Duże gabaryty ustawionych obok siebie urządzeń oraz przykrycie hali dachem w zasadzie nie dają możliwości pokazania linii produkcyjnych na zdjęciach. Na rys. 4 przedstawiono wizualizację projektową linii wytwarzania brykietu i pelletów. Praca turbogeneratora ORC w układzie elektrociepłowni Ze względu na parametry procesowe osiągane przy spalaniu biomasy wybrano turbogenerator ORC. Opis podstawowych elementów turbogeneratora podano na rys. 5, a widok zainstalowanego w Żorach turbogeneratora na fot. 5.

Rys. 1. Obieg Rankine’a realizowany w elektrociepłowni biomasowej

Rys. 2. Procesy technologiczne elektrociepłowni i linii produkcyjnych

Rys. 3. Położenie hal i procesów technologicznych

Przy dostarczanej z kotła mocy cieplnej 3 MW temperatura oleju termalnego na wejściu do turbiny ma ok. 310°C, a na wyjściu ok. 250°C. Odbieranie ciepła w skraplaczu odbywa się za pośrednictwem wody, która na wyjściu ma ok. 80°C, a na wejściu ok. 60°C. W tych warunkach moc elektryczna wytwarzana w generatorze wynosi ok. 620 kW. Temperatura

górna wody chłodzącej wychodzącej ze skraplacza, może zmieniać się w granicach 50–110°C (do przegrzanej pary), a temperatura dolna powracającej wody chłodzącej wchodzącej do skraplacza, może zawierać się w granicach 40–100°C. Na rys. 6–8 przedstawiono odpowiednio: całkowitą moc cieplną wytworzoną w kotle, odbieraną moc cieplną i moc elektryczną

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 23–27

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–27. When referring to the article please refer to the original text. PL

Fot. 2. Montaż paleniska

Rys.4. Wizualizacja hali produkcji brykietu i pelletu

Fot. 3. Montaż podgrzewacza oleju VAS

Rys. 5. Elementy turbogeneratora ORC

Fot. 4. Elektrofiltr

Fot. 5. Turbogenerator ORC ustawiony w elektrociepłowni w Żorach

generatora (netto) w funkcji strumienia spalanej biomasy. Ilość biomasy przeliczono na wartość spalaną w ciągu roku (przy założeniu pracy przez 8000 godzin). Wykresy wykonano dla różnych wartości opałowych biomasy, przy czym:

kWh/kg

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

MJ/kg

9,0

10,8

12,6

14,4

16,2

Wpływ odbioru energii cieplnej na wytwarzanie energii elektrycznej Przekazanie do odbiorników części energii cieplnej wytworzonej w kotle powoduje obniżenie parametrów czynnika roboczego, co zmniejsza moc turbiny i moc elektryczną wytwarzaną w generatorze. Obwód chłodzenia skraplacza w standardowych konfiguracjach pracuje przy maksymalnych parametrach, optymalnych dla danego procesu. W tradycyjnych instalacjach woda chłodząca skraplacz oddaje ciepło do otoczenia, co stanowi stratę energii.

W rozwiązaniu zastosowanym w Żorach woda chłodząca skraplacz ma obniżaną temperaturę w kolejnym odbiorniku ciepła. Ponieważ odbiornik ciepła (suszarnia) ma określone wymagania względem zasilania go w energię cieplną i również ma zmienne parametry, odbiór ciepła ze skraplacza na ogół jest nieoptymalny z punktu widzenia pracy generatora. Odbiór ciepła w każdym przypadku ustala moc elektryczną generatora. Na rys. 9 i 10 pokazano zmienność wytwarzanej mocy elektrycznej (netto) w zależności od temperatury wody

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 23–27

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–27. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 6. Osiągana moc cieplna kotła w funkcji ilości spalanej biomasy (dla różnych wartości opałowych)

Rys. 9. Zmiana mocy elektrycznej generatora w zależności od temperatury górnej wody chłodzącej (Td = 40ºC)

Rys. 7. Odbierana moc cieplna w funkcji ilości spalanej biomasy (dla różnych wartości opałowych)

Rys. 10. Zmiana mocy elektrycznej generatora w zależności od temperatury „dolnej” wody chłodzącej (Tg = 110ºC)

w niższych temperaturach (w porównaniu z instalacją z wodą) sprzyja wydłużeniu pracy turbiny. Podłączenie odbiornika ciepła, zamiast tradycyjnej chłodnicy, znacznie poprawia sprawność energetyczną i przekłada się bezpośrednio na oszczędności finansowe. Odbiór ciepła ma stosunkowo niewielki wpływ na moc generatora, który jednakże w tej konfiguracji nie jest źródłem o regulowanej mocy. Bibliografia

Rys. 8. Moc elektryczna generatora (netto) w funkcji ilości spalanej biomasy (dla różnych wartości opałowych)

chłodzącej (dla strumienia biomasy 9000 ton rocznie i wartości opałowej 3,5 kWh/ kg). Zmiany mocy w funkcji temperatury górnej wyznaczono przy ustalonej temperaturze dolnej, wynoszącej 40°C, a zmiany mocy w funkcji temperatury dolnej wyznaczono przy ustalonej temperaturze górnej, wynoszącej 110°C. Wnioski Zastosowanie technologii opartej na ORC pozwala na efektywne odbieranie energii cieplnej pochodzącej z biomasy (bez współspalania). Użycie oleju termalnego jako czynnika roboczego i praca

1. Lewandowski W.M. i in., Poprawa sprawności układów ORC i systemów trigeneracyjnych poprzez zastosowanie różnych termodynamicznych wariantów ich działania, Nafta-Gaz 2010, rok LXVI, s. 794–799. 2. Duvia A., Guercio A., Rossi di Schio C., Technical and economic aspects of Biomass fuelled CHP plants based on ORC turbogenerators feeding existing district heating networks, 2012 [online], www.turboden. 3. Bini R., Di Prima M., Guercio A., Organic rankine cycle (orc) in biomass plants: an overview on different applications, 2012 [online], www.turboden. 4. Niedziółka I., Zuchniarz A., Analiza energetyczna wybranych rodzajów biomasy pochodzenia roślinnego, MOTROL, 2006, 8A, s. 232–237. 5. Stolarski M., Krzyżaniak M., Wartość opałowa i skład elementarny biomasy wierzby produkowanej systemem eko-salix, Fragmenta Agronomica 2011, Vol. 28, No. 4, s. 86–95. 6. Strzalka R., Ulbrich R., Eicker U., Propozycja modelu procesu spalania biomasy w kotle rusztowym, Inżynieria i Aparatura Chemiczna 2010, nr 1, s. 1–2. 7. Laudyn D., Pawlik M., Strzelczyk F., Elektrownie, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1995.

G. Błajszczak, I. Gaweł | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 23–27

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–27. When referring to the article please refer to the original text. PL

Grzegorz Błajszczak

dr inż. Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości sp. z o.o. e-mail: grzegorz.blajszczak@polish-wood-cluster.pl Wcześniej zatrudniony kolejno w: Urzędzie Regulacji Energetyki, Towarowej Giełdzie Energii i Polskich Sieciach Elektroenergetycznych.

Iwona Gaweł

Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości sp. z o.o. e-mail: iwona.gawel@polish-wood-cluster.pl Właścicielka Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości sp. z o.o., koordynator Polish Wood Cluster.

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 33–39

Simplified Distribution Grid Modelling for Connection Analyses

Authors Paweł Bućko Jerzy Buriak Krzysztof Dobrzyński Marcin Jaskólski Piotr Skoczko Piotr Zieliński

Keywords connection analysis, distribution grid, prosumer source

Abstract This paper considers the modelling of medium and low voltage grids for the purpose of connection studies by distribution grid operators. Possible simplifications in grid modelling are discussed, which are acceptable from the viewpoint of the final result. The main driver of the modelling simplification is the MS Excel environment used as the computation platform, and the limitation of time for grid modelling.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016304

1. Introduction Connecting yet another load (or increasing the power of an existing one) or an electricity generator to a power system requires prior calculations to check the connected object’s impact on the supply grid. The result determines the decision to connect or not. The complexity of the calculations that have to be performed depends on many factors. These are, among others: the type of the grid (meshed or radial) to which the object will be connected, object size (including the complexity) and the object type. “Manual” calculations on the piece of paper are, in principle, feasible only in simple cases, when only basic information are looked for. Obtaining the calculation results within an acceptable time, even for a part of the radial grid, requires the use of a tool to perform calculations using a model of the grid. It should be mentioned here that in the case of issuing connection requirements by the distribution system operator, the time to decide by the operator is very important and is one of the elements for which the respective employee is held accountable. The most obvious tool that can be used for calculations on a mathematical model of a grid seem to be commercial programs dedicated to power system analysing. This solution has its advantages and disadvantages. An advantage is undoubtedly the functionality, including the ability to model individual grid elements, and ready calculation modules, such as calculation of flows, short circuits, etc. This usually enables comprehensive calculations with a single tool, and various types of analyses on a model of the whole grid of a distribution operator or part of it. In turn, a drawback is

certainly the complexity of such programs. It may be assumed that the more functional a tool is and the more ready calculation modules it has, the more expertise requires its operation. A disadvantage is also the need for continuous updating the grid model. This may be particularly burdensome in the case of large grids, where quite often the connections may take place in many locations at the same time, as is the case with LV grids. Such a situation requires a specific logistic effort. Another disadvantage is the price of such software, which, due to the limited competition in the market for this type of programs, is usually very high. For this reason, operators often choose an intermediate solution, and develop simplified tools for specific tasks. In this paper the authors focus on the grid modelling for analysing load connections to MV and LV grids, and microsource connections to LV grids.

2. Power system modelling The accuracy of mapping a power grid in the model depends on many aspects. On the one hand, on the problem to be considered. On the other hand, on the time that must be devoted to entering data to the model, and the availability of these data. Regardless of assumptions, in order to shorten the time for obtaining calculation results, certain simplifications may be adopted in modelling, of course with the awareness of the consequences these simplifications carry, e.g. of the errors they introduce. It is important to adopt such a way of grid modelling, which allows for acceptable accuracy in calculating the criterial technical conditions that must be met. Precision of calculations should be at an acceptable 33

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 33–39

level, and “in the safe direction” from the point of view of the limit criteria. Commercial programs for power system analyses are usually dedicated to a specific type of grid, meshed or radial (e.g. PLANS, PSLF). Also available are programs in which models of both types of grids can be used (e.g. Synergi Electric, PowerFactory). Nevertheless, concurrent analysing grids of both types can be difficult or even impossible, which depends mainly on the degree of representation accuracy of each grid in the model. Modelling MV and LV grids can be reduced to a radial grid model only with replaced higher voltage grids by an equivalent voltage source.

3. Criteria taken into account in connection analysis There are many criteria that are taken into account in analysing load connections to MV and LV grids, and microsource connections to LV grids. Some of them are verified for a particular grid, others depend on the type of the connected object. Below, the conditions that would normally be used are listed. Voltage levels in grid nodes Voltage in a power system in its normal operation should stay within an appropriate range, which depends on the voltage level of grid. In the case of the MV and LV grids permissible range of voltage is the same (Tab. 1). Connection of a load or microsource to a grid alters the voltage in the grid. Thus, the voltage levels are checked in individual nodes of the analysed grid, after connection of the object. Also verified are impacts on the voltage change, which can be expressed with the following equation:

(1)

where: ∆Ui – voltage change in node i of the grid; ∆Ui after – voltage in node i after connection of the load/ source; ∆Ui before – voltage in node i before connection of the load/ source. If the connected load contains a high power motor (or motors), then its impact must be considered on the instantaneous change of voltage during start-up. In simple terms the relative voltage change (d) may be expressed as:

(2)

PN-EN 50160 Parameter

voltage variation

Low voltage

Medium voltage (up to 35 kV)

±10% Un – in 95% of the time each week +10% / –15% Un – 100% of the time

Tab. 1. Voltage variation limits in distribution grids according to standard PN-EN 50160 [3] 34

where: cmax – equivalent voltage source coefficient; kLR – ratio of the current when motor stands still to its rated current (start-up current coefficient); SrM – rated motor power; S”k – short-circuit power at point of common coupling (PCC). Parameter d calculated from (2) should not exceed the limit:

(3)

where: ∆Udyn/Un – maximum permitted dynamic voltage change. Limit load of grid elements Another criterion to be taken into account when issuing the connection requirements is the effect of the connected object on the current flow by grid elements. In this case, the impact is basically limited to the main circuit supply, i.e. the route formed directly from the supply transformer to the PCC. This impact may be expressed as:

(4)

where: ∆Ij – current change in line j of the grid; Ij after – current in line j after connection of the load/ source; Ij before – current in line j before connection of the load/ source. After connecting the object, the current in any element of the analysed grid should not exceed the limit of continuous current -carrying capacity: Idd for a line, and rated power SnT for a power transformer. Protection against electric shock Due to the feasibility of its analytical verification the criterion for protection against electric shock is checked only for LV grids. In this case the following condition may be used [1]: (5) where: Ia|(5s) – current causing the automatic operation of the disconnecting protective device within the time no longer than 5 seconds (for distribution circuits); I”kmin – minimum short-circuit current calculated at the PCC. The verification of the shock protection is based on a comparison of rated currents consecutive fuses. For this purpose should be used of the rated currents of the respective types of fuse (Tab. 2). Short-circuit power to source power ratio In addition to the above-described conditions, for microsource connections the ratio of short-circuit power at the PCC to the source rated power is checked, whereby the ratio is usually referred to 20:

(6)

As regards microsources, it should be remembered that such a source brings in a definite share to short circuit currents, when

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 33–39

Preceding fuse

Fuse

Rated currents ratio

1.6:1

1:1

2.5:1

Tab. 2. Ratios of rated currents of adjacent fuse fulfil the short-circuit selectivity requirement

a short circuit occurs in such a grid. Therefore, the short-circuit currents flowing from these sources must be taken into account when checking protection against electric shock. In turn, these currents depend on the source type. Without knowing the specific source data, the short-circuit currents may by way of simplification be assumed at 1,1⋅In for photovoltaic sources, and at 3⋅In for wind turbines with asynchronous motors. The above cited criteria give some information that allows one to assess what simplifications are acceptable when developing a model for connection analyses in MV and LV grids. Here the

authors present a proposal for the modelled grid simplification to a form enabling its being entered into a calculation tool implemented in MS Excel environment.

4. Modelling power supply route in radial grid As mentioned earlier MV and LV grids are radial. This means that power in this type of grid is always supplied from one side (with the impact of local energy source neglected). A simplified structure of such a grid is shown in Fig. 1. For any load and microsource connected to a simplified grid the main supply route can be identified, which determines the shortest route from the transformer to the PCC. Also, branches of this route can be identified. In Fig. 1 a simplification is assumed that there are no other branches from the branch lines. In this case the power received/generated has to be aggregated to a single power connected to the place where the branch starts. Mapping the structure shown in Fig. 1 in MS Excel is a difficult task, both in terms of the amount of data to be entered (parameters of individual line sections and powers of each node), as well as graphical representation of the grid. It should be remembered that the model of a grid is developed for a specific case

Fig. 1. Simplified structure of radial grid 35

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 33–39

of connection analysis. Thus, the amount of user entered data should be as limited as possible. For this purpose, the authors propose to introduce yet another simplification, which is the aggregation of powers from all branches, leaving the possibility of accurate modelling of one selected branch (Fig. 2). In this case received and generated powers are aggregated separately, and the aggregated power is defined, respectively, by active powers PodbW and PgenW, and power factors tgϕodbW and tgϕgenW (Fig. 3). This simplification still allows one to check the effect of the connected object on each connection criterion listed in point 3. And so for the criterion of: • voltage – in order to check the voltage in nodes, these branches should be modelled, where the voltage situation is the worst (the voltage departs the most from rated value) • current-carrying capacity of grid elements – aggregation has no effect, because the power of the connected object impacts to the main supply route only • shock protection – aggregation has no effect. The connection of a load alone does not affect the short-circuit current I”kmin used for checking the shock protection requirement (5). This current is affected by grid parameters, therefore the effect occurs if the connection of a load/ source entails the need to replace relevant line sections of the grid (e.g. due to voltage

Fig. 2. Aggregation of branches in radial grid 36

drops), including the line sections in branches. However, in this case, the line section is replaced with a larger crosssection, which in turn increases the short circuit current, and hence improves condition (5). Connection of a micro-source has the same effect, which at a short circuit will contribute to the short-circuit current, increasing current I”kmin determined in the branch • ratio of short-circuit apparent power to source apparent power – aggregation has no effect. Moreover, this approach enables modelling the connection of a load/source anywhere in the grid, i.e. at the end of the power supply route, in the middle or behind the line connection. In the second case the rest of the route is modelled as a branch, but without the possibility of modelling subsequent branches (Fig. 3). On the other hand, in the case of connecting the object behind the line connection, the rest of the route is modelled as a branch extending from the one before last node of the main power supply route, there also without the possibility of modelling subsequent branches. The main problem with this type of modelling is the determination of the currents/powers of individual loads/sources, which should be entered to the model. This is particularly evident in a LV grid, where there are currently no measurements that could

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 33–39

Fig. 3. Aggregation of branches to single power

provide information about the actual daily load of individual customers or sources. On this basis a user could evaluate the peak power which would be introduced to the model. Available in LV grids are basically only measurements for MV/LV transformers, and even those only as the total power flowing through the transformer, without a breakdown by individual branches from it. A possible approach is to use the electricity consumption profiles developed by PTPiREE [4], in cooperation with the Distribution System Operators (DSOs) for various consumer groups, most often tariff groups or subgroups of consumers supplied at the same tariff. The profiles show the curves of electricity consumption in absolute terms for each hour in a calendar year, which allows the calculation of a consumer’s average power consumption for each hour, and the determination of the average, maximum and minimum power demand for every day and the entire year alike. However, the use of an entire matrix containing the load profiles can be time consuming and also inefficient, as they are burdened with high uncertainty of input data. It is safer to use characteristic indicators of daily chronological chart of electric load [5], an example of which, with marked characteristic values, is shown in Fig. 4. Data in the form of consumer load profile (electric energy consumption) allow one to determine the highest average

hourly demand for power, the lowest average hourly demand for power, and the average demand for power (for a particular day or the whole year). On this basis the average and basic load factor can be calculated. The average load factor is defined as the quotient of average power and peak power during the considered calendar period. In other literary sources it may take other names, e.g. factor/coefficient of load curve filling. The powers shown on the chart in Fig. 4 refer to the period of one day. To determine the maximum power in the entire calendar year the annual average load factor should be used:

(7)

where: Prav(q) – average electrical load in the calendar year, for load of type q [kW]; Prs(q) – peak electrical load in the calendar year, for load of type q [kW]. The annual average power is calculated based on the sum of hourly average loads (multiplied by t = 1 h, which is the hourly electric energy consumption) for the entire calendar year, referred to the year’s duration of 8760 h: 37

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 33–39

Fig. 4. Daily chronological chart of electric load for a selected day and an example load type on the basis of PTPiREE data [4]; Pds – the largest (peak) daily load [kW]; Pd0 – the lowest (basic) daily load [kW]; Pdav – the average daily load [kW]

REFERENCES

(8) 1. PN-HD 60364-4-41:2009, Low-voltage electrical installations – Part 4-41: Protection for safety – Protection against electric shock where: Pdt(q) – average demand for power in hour t for load of type q [kW]; t – duration of the sub-period for which electric 2. P. Bućko et al., Metoda analizy wielokryterialnej wyboru wariantu przyłączenia do sieci elektroenergetycznej dystrybucyjnej niskiego energy consumption is calculated (t = 1 h); T – duration of the i średniego napięcia [A method of multi-criteria analysis of the selection calendar year, T = 8760 h. of allocation of interconnection with a MV and LV distribution grid], XVII The peak power demand in a year should be determined by International Conference „Current Problems in Power Engineering”, seeking the maximum values in the matrix of electrical loads conference proceedings, Jastrzębia Góra 2015. profile: 3. PN-EN 50160 2010, Voltage Characteristics in Public Distribution Systems. (9)

An alternative solution is to assume that peak power is equal to connection power.

5. Summary The grid modelling proposed in this paper was implemented in the MS Excel environment. It was used for calculations by the multi-criteria analysis method of the allocation of connection with a power distribution grid [2]. The grid modelling fulfilled the assumptions formulated at the beginning of this paper, and the results of testing and implementation proved its effectiveness. Further work will proceed on the integration of the model with programs dedicated to grid analyses, and the efficiency of its use can be significantly increased by its integration with databases of grid infrastructure components, which will allow reducing the amount of work to enter grid configuration information to the program.

4. J. Tomczykowski, Badanie obciążeń i budowa katalogu charakterystyk odbiorców energii elektrycznej, Raport 2013 opracowany na podstawie wyników pomiarów przeprowadzonych w okresie 01.01.2012 – 31.12.2012 [A study of loads and the development of a catalogue of electricity consumer characteristics. Report 2013 prepared on the basis of measurements taken in 01.01.2012 – 31.12.2012], Poznań, July 2013. 5. Poradnik Inżyniera Elektryka [Electrical Engineer Manual], Vol. 3, joint publication, Warsaw 2005.

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 33–39

Paweł Bućko Gdańsk University of Technology e-mail: pawel.bucko@pg.gda.pl Works at the Department of Electrical Power Engineering, Gdańsk University of Technology. His scientific work focuses on economy of the power system, especially investment analyses for generating sources, studying market mechanisms and rules for billing energy supplies. He is also an energy auditor and an expert in rational energy utilisation issues.

Jerzy Buriak Gdańsk University of Technology (since 2015 The State University of Applied Sciences (PWSZ) in Elbląg) e-mail: j.buriak@pwsz.elblag.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering in Gdańsk University of Technology (1995). He obtained his doctoral degree at the Faculty of Electrical and Control Engineering of his alma mater (2001). By 2014 an assistant professor at the Department of Electric Power Engineering of Gdańsk University of Technology. Since 2015 director of the Institute of Applied Informatics in The State University of Applied Sciences (PWSZ) in Elbląg. His professional interests include: power system development planning, formulation of optimisation models, and databases in power engineering. Since 2015 director of the Institute of Applied Informatics them. Krzysztof Brzeski PWSZ in Elbląg.

Krzysztof Dobrzyński Gdańsk University of Technology e-mail: krzysztof.dobrzynski@pg.gda.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering, Gdańsk University of Technology (1999). In 2012 he obtained his doctorate at the Faculty of Electrical Engineering and Automation of Gdańsk University of Technology. A lecturer at the Power Engineering Department of Gdańsk University of Technology. His areas of interest include cooperation of distributed generation sources with the power system, mathematical modelling, power system control, and intelligent systems in buildings

Marcin Jaskólski Gdańsk University of Technology e-mail: marcin.jaskolski@ pg.gda.pl Graduate of the Gdańsk University of Technology. During his PhD research participated in training at Lund University (Sweden), at the International Institute for Applied Systems Analysis in Laxenburg (Austria) and the Institute for Energy Economics and the Rational Use of Energy (IER) at Stuttgart University (2002–2004). Currently working as a lecturer at the Department of Electrical Power Engineering, Gdańsk University of Technology. Apart from integrated modelling of energy systems development his scientific interest areas include utilization of renewable energy sources and nuclear power engineering. In 2010 the author participated in a three-month training session at the Alternative Energies and Atomic Energy Commission (CEA) in Saclay (France). In 2011 he participated in six-weeks training on EPR safety analyses at the EDF SEPTEN research centre in Lyon.

Piotr Skoczko ENERGA-OPERATOR SA e-mail: piotr.skoczko@energa.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering, Gdańsk University of Technology, specialization electrical power engineering, and from the Faculty of Management and Economics, Gdańsk University of Technology, in the field of economics and finance. Employed as Chief Engineer for Grid Development at ENERGA-OPERATOR SA. His work focuses on 110 kV grid development planning. His professional interests include MV and LV grid development in the context of cooperation with distributed generation and microgeneration. Author of papers and presentations focused on such issues shown at the Gdańsk University of Technology and at conferences.

Piotr Zieliński ENERGA-OPERATOR SA e-mail: piotr.zielinski@energa.pl Graduated from the Faculty of Electrical and Control Engineering, Gdańsk University of Technology, specialization electrical power engineering. Employed as a Manager of Development Bureau at ENERGA-OPERATOR SA. His areas of interest include long-term network planning, engineering calculations, development of HV distribution network and optimization of passive power.

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 33–39

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 33–39. When referring to the article please refer to the original text. PL

Uproszczone modelowanie sieci dystrybucyjnej na potrzeby analiz przyłączeniowych Autorzy

Paweł Bućko Jerzy Buriak Krzysztof Dobrzyński Marcin Jaskólski Piotr Skoczko Piotr Zieliński

Słowa kluczowe

analiza przyłączeniowa, sieć dystrybucyjna, źródło prosumenckie

Streszczenie

W artykule przedstawiono rozważania na temat sposobu modelowania sieci średniego (SN) i niskiego (nn) napięcia na potrzeby wykonywania analiz przyłączeniowych przez Operatora Systemu Dystrybucyjnego (OSD). Zaproponowano możliwe do wykonania uproszczenia w modelowaniu sieci, które są do zaakceptowania z punktu widzenia uzyskiwanego wyniku końcowego. Głównym elementem wymuszającym uproszenia w modelowaniu jest środowisko MS Excel, które wykorzystano jako platformę obliczeniową, oraz czas, jaki należy poświęcić na zamodelowanie sieci.

1. Wstęp Przyłączenie kolejnego odbioru (albo zwiększenie mocy już istniejącego) lub źródła wytwarzającego energię elektryczną do systemu elektroenergetycznego wiąże się z przeprowadzeniem obliczeń, których celem jest wykazanie, jaki wpływ przyłączany obiekt będzie miał na sieć zasilającą. Uzyskany wynik determinuje decyzję o przyłączeniu do sieci. Złożoność obliczeń, jakie należy wykonać, zależy od wielu czynników, w tym przede wszystkich od rodzaju sieci (oczkowa czy promieniowa), do której przyłączany jest obiekt, jej wielkości (złożoności), jak również od typu przyłączanego obiektu. Wykonanie obliczeń „ręcznie”, na kartce papieru, możliwe jest w zasadzie tylko w prostych przypadkach, kiedy chcemy uzyskać podstawowe informacje. Uzyskanie informacji w akceptowalnym czasie na temat części sieci, nawet promieniowej, wymaga jednak skorzystania z narzędzia umożliwiającego wykonanie obliczeń z wykorzystaniem modelu tej sieci. Należy tu wspomnieć, że w przypadku wydawania warunków przyłączenia przez Operatora Systemu Dystrybucyjnego czas podjęcia decyzji jest bardzo istotny i stanowi jeden z elementów, za który rozliczany jest pracownik. Najbardziej oczywistym narzędziem, jakie można wykorzystać do obliczeń na modelu matematycznym sieci, wydają się komercyjne programy dedykowane do analiz systemów elektroenergetycznych. Rozwiązanie to posiada swoje wady i zalety. Zaletą jest niewątpliwie funkcjonalność, którą w takim programie otrzymujemy, w tym możliwość modelowania poszczególnych elementów sieci, czy gotowe moduły obliczeniowe, np. obliczanie rozpływu, obliczanie zwarć itp. Daje to zwykle możliwość kompleksowego wykonywania, z wykorzystaniem jednego narzędzia, różnego typu analiz na modelu całej sieci operatora dystrybucyjnego lub jej części. Z kolei wadą jest z pewnością poziom skomplikowania tego typu programów. Można przyjąć, że im narzędzie jest bardziej funkcjonalne, posiada

więcej gotowych modułów obliczeniowych, tym większej wiedzy eksperckiej wymaga jego obsługa. Wadą jest również konieczność ciągłego aktualizowania modelu sieci. Może to być szczególnie widoczne w przypadku rozległych sieci, gdzie niejednokrotnie przyłączenia mogą się odbywać w wielu miejscach w tym samym czasie, tak jak ma to miejsce w przypadku sieci nn. Taka sytuacja wymaga określonego wysiłku logistycznego. Kolejną wadą jest również cena takiego oprogramowania, która ze względu na ograniczoną konkurencyjność na rynku tego typu programów jest zazwyczaj bardzo wysoka. Z tego też powodu operatorzy często decydują się na pośrednie rozwiązanie, tworząc uproszczone narzędzia przeznaczone do określonych zadań. W niniejszej publikacji autorzy skupiają się na modelowaniu sieci na potrzeby prowadzenia analiz przyłączeniowych dla odbiorów przyłączanych do sieci średniego i niskiego napięcia oraz mikroźródeł przyłączanych do sieci niskiego napięcia. 2. Modelowanie systemu elektroenergetycznego Dokładność odwzorowania sieci elektroenergetycznej w modelu zależy od wielu aspektów. Z jednej strony od zagadnień, które mają być rozważane. Z drugiej strony od czasu, jaki należy poświęcić na wprowadzenie danych do modelu, oraz od dostępności tych danych. Niezależnie od przyjętych założeń, w celu skrócenia czasu uzyskania wyników obliczeń, można przyjąć określone uproszczenia w modelowaniu, mając oczywiście świadomość, jakie te uproszczenia niosą konsekwencje, np. jakie wprowadzają błędy. Istotne jest przyjęcie takiego sposobu modelowania sieci, który pozwoli na możliwie dokładne obliczenie wartości kryterialnych warunków technicznych, które są konieczne do spełnienia. Niedokładności obliczeń powinny być na niskim akceptowalnym poziomie i „w kierunku bezpiecznym” z punktu widzenia granicznych wielkości kryterialnych.

Komercyjne programy, służące do analiz systemów elektroenergetycznych, zwykle dedykowane są do określonego typu sieci: oczkowej lub promieniowej (np. PLANS, PSLF). Dostępne są również programy, w których jest możliwość wykorzystania modelów obu typów sieci (np. Synergi Electric, Power Factory). Jednak wykonywanie analiz jednocześnie z wykorzystaniem dwóch typów sieci może się okazać trudne lub wręcz niemożliwe, co zależy gównie od stopnia dokładności odwzorowania poszczególnych sieci w modelu. W przypadku modelowania sieci SN i nn można ograniczyć się tylko do modelu sieci promieniowej, odwzorowując sieci wyższych napięć zastępczym źródłem zasilającym. 3. Kryteria uwzględniane podczas analizy przyłączeniowej Podczas analiz przyłączeniowych wykonywanych dla odbiorów przyłączanych do sieci SN i nn lub mikroźródeł przyłączanych do nn rozważa się wiele kryteriów. Niektóre z nich sprawdzane są dla konkretnej sieci, inne zależą od typu przyłączanego obiektu. Poniżej wymieniono te warunki, które zwykle są stosowane. Poziom napięcia w węzłach rozważanej sieci Napięcie w systemie elektroenergetycznym w normalnym stanie pracy powinno się zawierać w odpowiednim zakresie, który zależy od poziomu tego napięcia, przy czym dopuszczalny zakres zmian dla sieci średniego i niskiego napięcia jest taki sam (tab. 1). Przyłączenie odbioru lub mikroźródła do sieci powoduje zmianę napięcia w tej sieci. Zatem sprawdzeniu będą podlegały poziomy napięć w poszczególnych węzłach analizowanej sieci, po przyłączeniu rozważanego obiektu, jak i sam jego wpływ na zmianę tego napięcia, którą wyrazić można zależnością: (1)

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 33–39

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 33–39. When referring to the article please refer to the original text. PL

gdzie: ∆Ui – zmiana napięcia w i-tym węźle analizowanej sieci; ∆Ui po – napięcie w i-tym węźle po przyłączeniu odbioru/wytwarzania; ∆Ui przed – napięcie w i-tym węźle przed przyłączeniem odbioru/wytwarzania. Jeżeli w ramach przyłączanego odbioru znajduje się silnik (lub silniki) dużej mocy, to należy uwzględnić ich wpływ na chwilową zmianę napięcia podczas rozruchu. W uproszczeniu względną zmianę napięcia (d) można wyrazić zależnością: (2) gdzie: cmax – współczynnik zastępczego źródła napięcia; kLR – stosunek prądu przy nieruchomym wirniku do prądu znamionowego (współczynnik prądu rozruchu); SrM – moc znamionowa silnika; S”k – moc zwarciowa w miejscu przyłączenia odbioru. Wartość d obliczona zależnością (2) nie powinna być większa od wartości dopuszczalnej: (3) gdzie: ∆Udyn/Un – maksymalna dopuszczalna dynamiczna zmiana napięcia w punkcie przyłączenia. Dopuszczalne obciążenie elementów sieci Kolejnym kryterium branym pod uwagę podczas wydawania warunków przyłączenia jest wpływ przyłączanego obiektu na obciążenie elementów sieci. W tym przypadku wpływ ten występuje w zasadzie tylko dla głównego ciągu zasilającego, czyli dla ciągu tworzonego bezpośrednio od transformatora zasilającego do miejsca przyłączenia. Wpływ ten można wyrazić zależnością: (4) gdzie: ∆Ij – zmiana prądu obciążenia w j-tej linii analizowanej sieci; Ijpo – prąd w j-tej linii po przyłączeniu odbioru/wytwarzania; Ijprzed – prąd w j-tej linii przed przyłączeniem odbioru/wytwarzania. Po przyłączeniu rozważanego obiektu obciążenie dowolnego elementu analizowanej sieci nie powinno przekroczyć wartości dopuszczalnej długotrwale: Idd dla linii oraz SnT dla transformatora zasilającego. Ochrona przeciwporażeniowa Kryterium ochrony przeciwporażeniowej, ze względu na możliwości analitycznego wyznaczenia, sprawdzane jest tylko dla sieci nn. W tym przypadku można posłużyć się poniższym warunkiem [1]:

PN-EN 50160 Parametr

zmiany napięcia

Niskie napięcie

Średnie napięcie (do 35 kV) ±10% Un – przez 95% czasu w każdym tygodniu +10% / –15% Un – przez 100% czasu

±10% Un – przez 95% czasu w każdym tygodniu +10% / –15% Un – przez 100% czasu

Tab. 1. Wartości dopuszczalne zmiany napięcia sieci rozdzielczych według normy PN-EN 50160 [3]

4. Modelowanie ciągu zasilającego w sieci promieniowej Jak wcześniej wspomniano, sieci SN i nn są sieciami promieniowymi. Oznacza to, że zasilanie w tego typu sieci jest zawsze z jednej strony (pomijając wpływ lokalnych źródeł energii). Uproszczoną strukturę takiej sieci przedstawiono na rys. 1. Przyłączając w takiej sieci odbiór lub mikroźródło, można dla takiego obiektu wyróżnić główny ciąg zasilający, który wytyczany jest najkrótszą drogą od transformatora zasilającego do miejsca przyłączenia. Można wyróżnić również odgałęzienia od tego ciągu. Na rys. 1 przyjęto uproszczenie, że nie ma dodatkowych odejść od odgałęzień. Jeżeli taka sytuacja występuje, to należy moc odbieraną/wytwarzaną zagregować i odwzorować jako pojedynczą moc przyłączoną do miejsca, gdzie to odgałęzienie się rozpoczyna. Odwzorowanie struktury przedstawionej na rys. 1 w MS Excel jest zadaniem trudnym zarówno pod kątem ilości danych do wprowadzenia (parametry poszczególnych odcinków oraz moce poszczególnych węzłów), jak również odwzorowania graficznego sieci. Należy przy tym pamiętać, że z założenia dany model części sieci tworzony jest na potrzeby konkretnego przypadku przyłączenia do sieci. Zatem liczba wprowadzanych przez użytkownika danych powinna być możliwie ograniczona. W tym celu autorzy proponują wprowadzenie kolejnego uproszenia, jakim jest agregacja mocy z poszczególnych odgałęzień z pozostawieniem możliwości dokładnego zamodelowania jednego wybranego odgałęzienia (rys. 2). Moc agregowana jest tu niezależnie dla mocy odbieranej oraz generowanej i jest ona definiowana odpowiednio przez moce czynne PodbW i PgenW oraz współczynniki mocy tgϕodbW i tgϕgenW (rys. 3). Uproszczenie to w dalszym ciągu umożliwia sprawdzenie wpływu przyłączanego obiektu na poszczególne kryteria przyłączeniowe, wymienione w punkcie 3. I tak dla kryterium: • napięciowego – w celu sprawdzenia sytuacji napięciowej należy zamodelować te

Ponieważ ochrona przeciwporażeniowa opiera się na informacjach na temat typów zabezpieczeń oraz ich lokalizacji, w stosunkowo łatwy sposób można jednocześnie sprawdzić selektywność zwarciową poszczególnych, sąsiadujących ze sobą zabezpieczeń (w sieciach SN i nn są to bezpieczniki). W celu sprawdzenia selektywności zwarciowej należy posłużyć się stosunkami prądów znamionowych odpowiednich typów wkładek bezpiecznikowych (tab. 2). Stosunek mocy zwarciowej do mocy źródła Oprócz pow yżej przedstawionych warunków dodatkowo dla przyłączanych mikroźrodeł sprawdzany jest stosunek mocy zwarciowej w miejscu przyłączenia do mocy znamionowej źródła, gdzie stosunek ten porównywany jest zwykle do wartości 20: (6) W przypadku mikroźródeł należy również pamiętać, że takie źródło wnosi określony udział w prądach zwarciowych podczas wystąpienia zwarcia w takiej sieci. Zatem należy uwzględnić prądy zwarciowe płynące od tych źródeł przy sprawdzaniu ochrony przeciwporażeniowej. Z kolei poziom tych prądów zależny jest od typu źródła. Nie znając konkretnych danych źródła, można w uproszeniu dla elektrowni fotowoltaicznych przyjmować wartość prądów zwarciowych na poziomie 1,1⋅In, a dla elektrowni wiatrowych z silnikiem asynchronicznym: 3⋅In. Powyższe przytoczone kryteria są pewną informacją, która pozwala ocenić, jakie uproszczenia można zastosować podczas tworzenia modelu na potrzeby analiz przyłączeniowych wykonywanych dla sieci SN i nn. Poniżej autorzy przedstawiają propozycje uproszczeń modelowanej sieci do postaci umożliwiającej jej wprowadzenie do narzędzia obliczeniowego, zaimplementowanego w środowisku MS Excel. Bezpiecznik poprzedzający

Bezpiecznik

Stosunek prądów znamionowych

(5)

1,6:1

gdzie: I a|(5s) – prąd powodujący samoczynne zadziałanie urządzenia wyłączającego w czasie umownym nie dłuższym niż 5 s (dla obwodów rozdzielczych); I”kmin – prąd zwarciowy początkowy minimalny obliczony w miejscu przyłączenia.

1,6:1

1:1

2,5:1

Tab. 2. Stosunki prądów znamionowych wkładek sąsiadujących, spełniających warunek selektywności zwarciowej

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 33–39

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 33–39. When referring to the article please refer to the original text. PL

odcinków liniowych w odgałęzieniach. W takim przypadku następuje wymiana na większy przekrój, co z kolei powoduje zwiększenie prądu zwarciowego, a zatem polepszenie warunku (5). Tak samo wpływa przyłączenie mikroźródła, które podczas zwarcia będzie stanowiło udział w prądzie zwarciowym, zwiększając wartość prądu I ” kmin wyznaczonego w odgałęzieniu • stosunek mocy zwarciowej do mocy źródła – agregacja nie ma wpływu.

Rys. 1. Uproszczona struktura sieci promieniowej

Rys. 2. Agregacja odgałęzień w sieci promieniowej

odgałęzienia, w których sytuacja napięciowa jest najgorsza (napięcie najbardziej odbiega od wartości znamionowej) • dopuszczalnego obciążenia elementów sieci – agregacja nie ma wpływu, ponieważ moc przyłączanego obiektu przekłada się tylko na obciążenie głównego ciągu zasilającego • ochrony przeciwporażeniowej – agregacja nie ma wpływu. Samo przyłączenie

odbioru (jego moc) nie wpływa na prąd zwarciowy I”kmin wykorzystywany przy sprawdzeniu warunku ochrony przeciwporażeniowej (5). Wpływ na ten prąd mają parametry sieci, zatem wpływ wystąpi, jeżeli przyłączenie odbioru/ wytwarzania pociągnie za sobą konieczność wymiany odpowiednich odcinków liniowych sieci (np. ze względów na spadki napięć), w tym również

Ponadto przedstawione podejście daje możliwość zamodelowania przyłączenia odbioru/wytwarzania w dowolnym miejscu sieci, zarówno na końcu ciągu zasilającego, w środku tego ciągu lub za przyłączem. W drugim przypadku dalsza część ciągu modelowana jest jako odgałęzienie, ale już bez możliwości modelowania kolejnych odgałęzień (rys. 3). Z kolei w przypadku przyłączenia rozważanego obiektu za przyłączem dalsza część ciągu modelowana jest jako odgałęzienie odchodzące od przedostatniego węzła głównego ciągu zasilającego, tu również bez możliwości tworzenia kolejnych odgałęzień. Podstawowym problemem w tego typu modelowaniu pozostaje określenie obciążeń poszczególnych odbiorów/wytwarzania, które należałoby wprowadzić do modelu. Jest to szczególnie widoczne dla sieci nn, gdzie aktualnie brakuje pomiarów, które mogłyby stanowić informację o rzeczywistym dobowym obciążeniu poszczególnych odbiorców lub źródeł. Na tej podstawie użytkownik mógłby ocenić moc szczytową, którą wprowadziłby do modelu. W sieci nn pomiary dostępne są w zasadzie tylko dla transformatora SN/nn i to tylko jako sumaryczna moc przepływająca przez transformator, bez rozbicia na poszczególne odejścia od transformatora. Możliwym do zastosowania podejściem jest posłużenie się profilami zużycia energii elektrycznej, opracowywanymi przez PTPiREE [4], we współpracy z Operatorami Systemów Dystrybucyjnych, dla różnych grup odbiorów, najczęściej grup taryfowych lub podgrup odbiorów korzystających z danej taryfy. Profile przedstawiają krzywe zużycia energii elektrycznej w wartościach bezwzględnych dla każdej godziny w roku kalendarzowym, co pozwala na obliczenie średniego poboru mocy przez odbiorcę dla każdej godziny i wyznaczenie wartości średniej, maksymalnej i minimalnej zapotrzebowania na moc zarówno dla każdego dnia, jak i całego roku. Jednak posługiwanie się całymi macierzami, zawierającymi profile obciążenia, może być czasochłonne, a zarazem nieefektywne, gdyż obarczone wysoką niepewnością wprowadzanych danych. Bezpieczniej jest posługiwać się wskaźnikami charakterystycznymi dobowego wykresu chronologicznego obciążenia elektrycznego [5], którego przykład, z zaznaczonymi wielkościami charakterystycznymi, przedstawiono na rys. 4. Dane w postaci profilu obciążenia (zużycia energii elektrycznej) u odbiorcy pozwalają na wyznaczenie najwyższego średniogodzinowego zapotrzebowania na moc, najniższego średniogodzinowego zapotrzebowania na moc oraz średniego zapotrzebowania

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 33–39

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 33–39. When referring to the article please refer to the original text. PL

stanowiących godzinowe zużycie energii elektrycznej) za cały rok kalendarzowy, odniesionej do czasu trwania roku, równego 8760 h: (8) gdzie: Pdt(q) – średnie zapotrzebowanie na moc w godzinie t dla typu odbioru q [kW]; t – czas trwania podokresu, dla którego wyznaczane są wartości zużycia energii elektrycznej (t = 1 h); T – czas trwania okresu kalendarzowego, T = 8760 h. Natomiast szczytowe zapotrzebowanie na moc w roku należy wyznaczyć poprzez poszukiwanie wartości maksymalnej w macierzy profilu obciążeń elektrycznych: (9) Alternatywnym rozwiązaniem jest przyjęcie, że moc szczytowa jest równa mocy przyłączeniowej. 5. Podsumowanie Zaproponowany w artykule sposób modelowania sieci został zaimplementowany w środowisku MS Excel. Zastosowano go do obliczeń w metodzie analizy wielokryterialnej wyboru wariantu przyłączenia do sieci elektroenergetycznej dystrybucyjnej [2]. Sposób modelowania sieci spełnił założenia sformułowane na początku artykułu, a wyniki testowania i wdrożenia dowodzą jego efektywności. Dalsze prace będą przebiegać w kierunku integracji modelu z programami dedykowanymi do analiz sieciowych, a efektywność użytkowania może znacząco podnieść integracja z bazami danych elementów infrastruktury sieciowej, co pozwoli ograniczyć nakłady pracy na wprowadzanie informacji o konfiguracji sieci do programu.

Rys. 3. Agregacja odgałęzień do pojedynczej mocy

Bibliografia

Rys. 4. Dobowy wykres chronologiczny obciążenia elektrycznego dla wybranego dnia i przykładowego typu odbioru na podstawie danych PTPiREE [4]; Pds – największe (szczytowe) obciążenie dobowe [kW]; Pd0 – najmniejsze (podstawowe) obciążenie dobowe [kW]; Pdav – średnie obciążenie dobowe [kW]

na moc (dla poszczególnej doby lub całego roku). Na tej podstawie możliwe jest obliczenie średniego i podstawowego stopnia obciążenia. Średni stopień obciążenia jest definiowany jako iloraz mocy średniej i mocy szczytowej w rozpatrywanym okresie kalendarzowym. W innych źródłach literaturowych może on przyjmować inne nazewnictwo, np. stopień/współczynnik wypełnienia wykresu obciążenia. Przedstawione na wykresie z rys. 4 wartości mocy odnoszą się do okresu jednej doby. Do wyznaczenia mocy maksymalnej w całym

roku kalendarzowym należy posłużyć się rocznym średnim stopniem obciążenia: (7) gdzie: Prav(q) – średnie obciążenie elektryczne w całym roku kalendarzowym, dla typu odbioru q [kW]; Prs(q) – szczytowe obciążenie elektryczne w całym roku kalendarzowym, dla typu odbioru q [kW]. Przy czym moc średnia roczna obliczana jest na podstawie sumy obciążeń średniogodzinowych (po przemnożeniu przez t = 1 h,

1. PN-HD 60364-4-41:2009, Instalacje elektryczne niskiego napięcia – Część 4-41: Ochrona dla zapewnienia bezpieczeństwa – Ochrona przed porażeniem elektrycznym. 2. Bućko P. i in., Metoda analizy wielokryterialnej wyboru wariantu przyłączenia do sieci elektroenergetycznej dystrybucyjnej niskiego i średniego napięcia, XVII Międzynarodowa Konferencja „Aktualne problemy w elektroenergetyce”, materiały konferencyjne, Jastrzębia Góra 2015. 3. PN-EN 50160: 2010, Parametry napięcia zasilającego w publicznych sieciach elektroenergetycznych. 4. Tomczykowski J., Badanie obciążeń i budowa katalogu charakterystyk odbiorców energii elektrycznej, Raport 2013 opracowany na podstawie wyników pomiarów przeprowadzonych w okresie 1 stycznia – 31 grudnia 2012, Poznań, lipiec 2013. 5. Poradnik Inżyniera Elektryka, t. 3, praca zbiorowa, Wydawnictwo NaukowoTechniczne, Warszawa 2005.

P. Bućko et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 33–39

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 33–39. When referring to the article please refer to the original text. PL

Paweł Bućko

dr hab. inż. Politechnika Gdańska e-mail: pawel.bucko@pg.gda.pl Pracuje w Katedrze Elektroenergetyki Politechniki Gdańskiej. Jego działalność naukowa związana jest z ekonomiką energetyki, ze szczególnym uwzględnieniem problematyki programowania rozwoju systemów energetycznych w uwarunkowaniach rynkowych. Aktywność zawodowa koncentruje się na analizie inwestycyjnej dla źródeł wytwórczych, analizie mechanizmów rynkowych i zasad rozliczeń w dostawie energii. Jest także audytorem energetycznym i zajmuje się problematyką racjonalnego użytkowania energii.

Jerzy Buriak

dr inż. Politechnika Gdańska (od 2015 roku Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Elblągu) e-mail: j.buriak@pwsz.elblag.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Gdańskiej (1995). Stopień naukowy doktora uzyskał na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki swojej macierzystej uczelni (2001). Zatrudniony jest na stanowisku adiunkta w Katedrze Elektroenergetyki PG. Jego zawodowe zainteresowania obejmują: planowanie rozwoju systemów energetycznych, formułowanie modeli optymalizacji, bazy danych w energetyce. Od roku 2015 dyrektor Instytutu Informatyki Stosowanej im. Krzysztofa Brzeskiego w PWSZ w Elblągu.

Krzysztof Dobrzyński

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: krzysztof.dobrzynski@pg.gda.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Warszawskiej w 1999 roku. W 2012 roku roku uzyskał tytuł doktorski na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej. Pracuje jako adiunkt w Katedrze Elektroenergetyki Politechniki Gdańskiej. Obszar zainteresowań to współpraca źródeł generacji rozproszonej z systemem elektroenergetycznym, modelowanie matematyczne, sterowanie systemem elektroenergetycznym, instalacje inteligentne w budynkach.

Marcin Jaskólski

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: marcin.jaskolski@pg.gda.pl Wychowanek Politechniki Gdańskiej. W trakcie realizacji rozprawy doktorskiej odbył szkolenia na Uniwersytecie w Lund (Szwecja) i staże naukowe w Międzynarodowym Instytucie Stosowanej Analizy Systemowej (IIASA) w Laxenburgu (Austria) i Instytucie Gospodarki Energetycznej oraz Racjonalnego Użytkowania Energii (IER) na Uniwersytecie w Stuttgarcie (2002–2003). Zatrudniony jest jako adiunkt w Katedrze Elektroenergetyki Politechniki Gdańskiej. Jego naukowe zainteresowania, oprócz zintegrowanego modelowania rozwoju systemów energetycznych, obejmują wykorzystanie odnawialnych zasobów energii i energetykę jądrową. W 2010 roku autor uczestniczył w trzymiesięcznych szkoleniach z zakresu energii jądrowej w Komisji ds. Energii Atomowej i Alternatywnych Źródeł Energii (CEA) w Saclay (Francja). W 2011 roku odbył sześciotygodniowy staż z zakresu analiz bezpieczeństwa reaktorów jądrowych EPR w ośrodku badawczym EDF SEPTEN w Lyonie.

Piotr Skoczko

mgr inż. ENERGA-OPERATOR SA e-mail: piotr.skoczko@energa.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Gdańskiej, ze specjalnością elektroenergetyka, oraz na Wydziale Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej, na kierunku ekonomia i finanse. Zatrudniony na stanowisku głównego inżyniera ds. rozwoju sieci w ENERGA-OPERATOR SA. Zajmuje się planowaniem rozwoju sieci 110 kV. W obszarze jego zainteresowań znajduje się rozwój sieci SN i nn w kontekście współpracy z generacją rozproszoną i mikroźródłami. Autor referatów i wystąpień o tej tematyce na Politechnice Gdańskiej oraz na konferencjach.

Piotr Zieliński

mgr inż. ENERGA-OPERATOR SA e-mail: piotr.zielinski@energa.pl Absolwent Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej, specjalizacji elektroenergetyka. Zatrudniony na stanowisku kierownika Biura Rozwoju w ENERGA-OPERATOR SA. Jego obszary zainteresowań to także długoterminowe planowanie sieci, obliczenia inżynierskie, rozwój sieci dystrybucyjnej WN i optymalizacji mocy biernej.

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 45–52

Evaluation of Applicability of Classic Methods of a Fault Loop Impedance Measurement to Circuits with Residual Current Devices Authors Stanisław Czapp Kornel Borowski

Keywords residual current devices, fault loop impedance, measurements

Abstract Measurement of fault loop impedance in low voltage grids and systems is in most cases performed to verify the effectiveness of protection against electric shock by automatic disconnection of supply. For the sake of measurement accuracy, it is advisable to perform it using large current. Unfortunately, in circuits with residual current devices which are very widely used nowadays, a large measurement current may trigger those devices unnecessarily. The study presents results of an investigation of residual current devices behaviour during measurements of fault loop impedance performed with selected measuring devices. The tests have been performed on circuits with residual current devices with a rated residual operating current IΔn = 30 mA, of AC and A type. Based on the performed tests and analyses, a method for measurement of fault loop impedance which does not unnecessarily trigger residual current devices has been proposed.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016305

1. Introduction Measurement of fault loop impedance is performed within the framework of initial and periodical verification of low voltage electrical systems [1]. It serves for assessing the effectiveness of protection against electric shock through automatic disconnection of supply. The measuring method most frequently applied is the artificial fault method (Fig. 1) [2–8]. Voltage differences before and after connection of measuring load Z0 are measured, and the value of the fault loop’s impedance Z is calculated according to the following dependency:

(1)

where: Z – measured impedance, Z0 – impedance of measuring load, U1 – voltage before connection of measuring load, U2 – voltage after connection of measuring load. Measurement of fault loop impedance is also conducted in circuits protected by residual current devices. High-sensitivity (I∆n ≤ 30 mA) residual current devices are most often installed, as

Fig. 1. Equivalent circuit diagram of fault loop impedance measurement according to the artificial fault method 45

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 45–52

Fig. 2. Diagram of fault loop impedance measurement in circuit with residual current device; RCD – residual current device, IM – measuring current

required by standards [9, 10]. The application of a classical fault loop impedance meter in circuits protected with residual current devices often causes their nuisance tripping during measurement, since measuring current is a residual current to the device (Fig. 2). To achieve high accuracy of measurement, the impedance of measuring load Z0 is to be selected so that a relatively high measuring current flows in the circuit, ensuring a significant difference between measured voltages U1 – U2. An advantage of measurement at high current is the capability of detecting uncertain connections in a system as well as reduction of the effect of the difference between the argument of measured impedance and impedance of measuring load (φ – φ0) on accuracy of measurement. Figure 3 presents a chart of measurement error for different measuring current values (in reference to measuring load impedance). Error values were lowest for currents of the greatest values (impedance Z0 = 1 Ω). However, a high value of measuring current may cause nuisance tripping of protections in the tested circuit, particularly residual current devices. For this reason, it is important to develop methods of measurement that will not cause nuisance tripping

of residual current devices despite the application of measuring current of a relatively high value.

2. Testing of meters – characteristic of measuring current A series of tests was conducted in order to assess the suitability of fault loop impedance meters for circuits with residual current devices. Test results for three meters are presented in this paper: Kyoritsu 4120A, Kyoritsu KEW 4140 and Sonel MPI‑520 multifunctional meter of electrical system parameters. Waveforms of measuring voltages and currents were registered by means of a digital oscilloscope, which made it possible to compare and evaluate the properties of these meters. According to the manufacturer’s declaration, all of the aforementioned meters have an additional function allowing for measurement of fault loop impedance without tripping residual current devices. In the case of the Kyoritsu company, this function is called “ATT” (Anti-Trip Technology) or “Auto RCD Lock” [11, 12], and in the case of the Sonel company, it is called “RCD mode” [13]. Measuring currents were registered without an active ATT/RCD function (Fig. 4) and with an active ATT/RCD function (Fig. 5).

Fig. 3. Measurement errors δZi = f(φ) for selected values of measuring load impedance Z0; sinusoidal supply voltage: Z = 1 Ω, a) φ0 = 0°, b) φ0 = 60° 46

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 45–52

Fig. 4. Current waveforms in L, N and PE conductors during measurement without active ATT/RCD function, a) Sonel MPI‑520 (scale 20 A/unit), b) Kyoritsu KEW 4140 (scale 5 A/unit), c) Kyoritsu 4120A1 (scale 2 A/unit)

Fig. 5. Current waveforms in L, N and PE conductors during measurement with active ATT/RCD function, a) Sonel MPI‑520 (scale: IL, IN – 20 A/unit, IPE – 25 mA/unit), b) Kyoritsu KEW 4140 (scale IL, IN – 5 A/unit, IPE – 10 mA/unit), c) Kyoritsu 4120A (scale 2 A/unit)

Sonel MPI‑520 and Kyoritsu KEW 4140 meters without an active ATT/RCD function are characterised by a typical, half-wave measuring current (Fig. 4a and Fig. 4b), occurring in the majority of fault loop impedance meters. The waveform of measuring current in the case of an active ATT/RCD function is different for every meter. In the case of the Sonel MPI‑520 meter, measurement with full-wave current was applied (Fig. 6), but with an rms value amounting to just a dozen or so milliamperes. Thanks to this, nuisance tripping of residual current devices, with I∆n = 30 mA, does not take place, but due to such a low value of measuring current, accuracy of measurement is insufficient in many cases. A similar measuring method was applied in the Kyoritsu KEW 4140 meter. Here also, measurement was performed with current

with an rms value of a dozen or so milliamperes. The measurement itself was preceded by flow of alternating current with a rectangular characteristic. An enlargement of current waveform in PE conductor from Fig. 5b has been presented in Fig. 7. In the case of Sonel MPI‑520 and Kyoritsu KEW 4140 meters, current waveforms with an active ATT/RCD function differ significantly from measurements without such a function. The situation is different for the Kyoritsu 4120A meter – the ATT/RCD function activated automatically in every measurement (see waveforms in Fig. 4c and Fig. 5c). In the case of this meter, half-wave measuring current was applied after prior saturation of the core of the current transformer of the residual current device with direct current having negligible ripple. This method is similar to the one presented in patent description [14].

1 In the case of the Kyoritsu 4120 meter, ATT/RCD function is activated automatically.

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 45–52

Fig. 6. Current waveform in PE conductor during measurement with Sonel MPI‑520 meter with active ATT/RCD function – (enlargement of oscillogram from Fig. 5a); scale 10 mA/unit

Fig. 7. Current waveform in PE conductor during measurement with Kyoritsu KEW 4140 meter with active ATT/RCD function (enlargement of part of oscillogram from Fig. 5b); scale 10 mA/unit

3. Testing of the reaction of residual current devices to measuring current Measurements of fault loop impedance were conducted at a laboratory stand with residual current devices using the meters discussed above. Measurements without active ATT/RCD function were conducted first. Every meter was connected to one of fourteen residual current devices with I∆n = 30 mA (type AC or A). One of the residual current devices had short time-delay G (residual current holding time equal to 10 ms), and the others were without time-delay (table 1). This table does not present test results for the Kyoritsu 4120A meter, because the ATT/RCD function activated automatically in it. 48

Three measurements were conducted for each polarity, for every RCD. The interval between every measurement amounted to several seconds. The change of polarity of measuring current was realised by a special measuring attachment created for the purposes of testing, making it possible to change the direction of current flow through the RCD with one switch, without the need to disconnect leads. Tripping of the residual current device (designation “+” in Tab. 1) and no tripping of the device (designation “-” in Tab. 1) were registered during tests. Measurements conducted without an active ATT/RCD function caused RCD tripping in the majority of cases – this was due to the significant measuring (residual) current flowing through the RCD. In the case of RCDs A1, M1, SH1, SH25, SH26, tripping only

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 45–52

Current polarity

Name

D1_2

D2_1

SH1

SH7

SH21

SH22

SH25

SH26

Name

D1_2

D2_1

SH1

SH7

SH21

SH22

SH25

SH26

Type

Time-delay

positive

negative

Sonel MPI-520

Test no.

Kyoritsu KEW 4140

Meter

positive

negative

* in the case of measurements at intervals not exceeding 1 second, the RCD is tripped, and in the case of intervals greater than 1 second, the RCD is not tripped

Tab. 1. Results of testing the reaction of residual current devices with I∆n = 30 mA to measuring current for selected fault loop impedance meters (ATT/RCD function inactive). Time-delay: B – no time-delay, G – short time-delay

Fig. 8. Characteristic shapes of the hysteresis loop of current transformers, Bs – saturation magnetic flux density, Br – remanent magnetic flux density, ∆B – approximated changes of magnetic flux density at half-wave current flow, a) rectangular loop, b) rounded loop, c) flat loop

occurred at the first measurement, and the next two measurements did not result in tripping. This characteristic feature is related to the shape of the hysteresis loop of the transformer core most frequently applied in AC-type RCDs (Fig. 8a). After saturation of the core during flow of the first half-wave of measuring current, successive half-waves of current of the same polarity do not cause a magnetic flux density change ∆B large enough to trip the residual current device [3]. The RCD designated D1_2 exhibited an interesting property, tripping only at a specific current polarity. This feature is probably related to the type of residual current trip (a polarised tripping

mechanism was applied) found in the secondary circuit of the current transformer [15]. As expected, residual current devices did not trip after activation of the ATT/RCD function. Devices M1 and SH22 were the exception, tripping unnecessarily upon measurement with the Sonel MPI-520 meter, despite the active ATT/RCD function. Unnecessary trips occurred regardless of the polarity of measuring current. One must remember that measurement with current at a level of 10-15 mA is burdened with significant error and does not allow for detection of weak electrical connections in the measured circuit. In addition, the manufacturer [13] informs that measuring parameters are maintained only above the value of 0.5 Ω, which 49

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 45â&#x20AC;&#x201C;52

disqualifies such a meter from measurements of fault loop impedance in a TN earthing system in the majority of cases.

4. Proposal of fault loop impedance measurement with high current without RCD tripping Considering the limitations that characterise fault loop impedance meters available on the market, a new measuring solution [16] is proposed, in a system as in Fig. 9. This system enables measurement of fault loop resistance, but this is sufficient, because residual current devices are present in final circuits, above all, and reactance is negligible in such circuits. Measurement is conducted according to dependency (1), meaning that voltage U1 (before closing of switch W) and voltage U2 (after closing of switch W) are measured. Peak voltage values are measured in the case of this method. Resistance Ro is the measuring load. Thanks to the application of capacitance Co and diode D, measuring current is unidirectional with relatively low ripples. The system of resistances R1, R2, R3 and thyristors TG, T1, T2, T3 allows for a gradual increase of measuring current preventing unnecessary tripping of the RCD.

Figure 10 presents a schematic simulation diagram of the proposed system, made in LTspice software and obtained from simulation of the waveform of unidirectional measuring current, which increased in a controlled manner. Measurement of peak voltage U2 occurs after stabilisation of the waveform of measuring current. Simulations and preliminary experimental verification have shown that measuring current with a peak value of several amperes can be applied in practice, which is a value multiple times greater than the rated residual current of the most commonly used residual current devices.

5. Conclusions Circuits protected with residual current devices pose difficulties during the verification of low voltage electrical systems. Traditional fault loop impedance measurement methods may cause nuisance tripping of residual current devices. Certain available meters actually offer the capability of measuring fault loop impedance without tripping residual current devices, but in many cases, the accuracy of measurement is insufficient due to the low value of measuring current.

Fig. 9. Structure of proposed system for measurement of fault loop impedance (resistance) (a) and characteristic waveforms during measurementÂ (b) 50

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 45–52

Fig. 10. Schematic simulation diagram of proposed fault loop impedance (resistance) measurement system (a) and measuring current waveform obtained from simulation (b)

REFERENCES

1. PN-HD 60364-6:2008 Instalacje elektryczne niskiego napięcia [Low voltage electrical installations]. Part 6: Verification. 2. S. Czapp, Metoda wektorowa pomiaru impedancji pętli zwarciowej w obecności zakłóceń [Vectorial method for measurement short-circuit loop impedance in network with disturbances], Archiwum Energetyki, 2003, t. 32, No. 1–2, pp. 43–62. 3. S. Czapp, Pomiary impedancji pętli zwarciowej w obwodach chronionych wyłącznikami różnicowoprądowymi [Fault loop impedance measurements in circuits protected with residual current devices], Biuletyn Techniczno-Informacyjny Oddziału Łódzkiego Stowarzyszenia Elektryków Polskich, 2014, nr 2 (65), pp. 2–11. 4. P. Danzer, Impedance measurement in low voltage systems. Proc. 5th International Symposium on Short Circuit, Vol. 1, Warszawa, 1992. 5. J. Masny, Pomiary impedancji pętli zwarciowej [Fault loop impedance measurements], Gospodarka Paliwami i Energią, 1987, No. 10, pp. 16–21. 6. Z. Nawrocki, Analiza błędów metody przy pomiarach skuteczności zerowania układem różnicowym o łączniku sterowanym cyklicznie [Method error analysis in measurements of the effectiveness of automatic disconnection of supply a differential system with a cyclically controlled switching device], Przegląd Elektrotechniczny, 1983, No. 5. 7. R. Roskosz, Przyrządy typu MR do pomiaru impedancji pętli zwarciowej. [MR-type instruments for fault loop impedance measurement], Przegląd Elektrotechniczny, 1990, No. 6, pp. 125–127. 8. R. Roskosz, Nowe rozwiązania pomiaru impedancji pętli zwarciowej przy odkształceniu krzywej napięcia w miejscu pomiaru [New solution for measurement of power system loop impedance in the presence

of distorted voltage waveforms at testing point], Zeszyty Naukowe Politechniki Gdańskiej. Elektryka, 1995, No. 79. 9. PN-HD 60364-4-41:2009 Instalacje elektryczne niskiego napięcia. Część 4–41: Ochrona dla zapewnienia bezpieczeństwa. Ochrona przed porażeniem elektrycznym. [Low voltage electrical installations. Part 4–41: Protection for safety. Protection against electric shock]. 10. PN-HD 60364-7-7xx Instalacje elektryczne niskiego napięcia. Części 7–7xx: Wymagania dotyczące specjalnych instalacji i lokalizacji. [Low voltage electrical installations. Parts 7–7xx: Requirements for special installations or locations]. 11. Meter catalogue sheets from the http://www.kew-ltd.co.jp/en website. 12. D-LOK function for fault loop measurement without tripping residual current devices (RCD) in meter KEW4120A. Assessment of fault loop impedance measurement results. Catalogue materials from the KYORITSU company. 13. Meter catalogue sheets from the http://www.sonel.pl website. 14. D.R. Harris, M.B. Litherland, A.L. Flowerday, Circuit testing, European patent no. 295800, 1988. 15. S. Czapp, Wyłączniki różnicowoprądowe w ochronie przeciwporażeniowej przy odkształconym prądzie różnicowym [Residual current devices in protection against electric shock under distorted earth fault current], Gdańsk 2009. 16. S. Czapp, K. Borowski, Sposób i układ do pomiaru rezystancji pętli zwarciowej w obwodach chronionych wyłącznikami różnicowoprądowymi typu AC i typu A. Zgłoszenie patentowe nr P.407795 z 3.04.2014. [Method and system for measurement of fault loop resistance in circuits protected with type AC and type A residual current devices. Patent application no. P.407795 of 03/04/2014].

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 45–52

Stanisław Czapp Gdańsk University of Technology e-mail: stanislaw.czapp@pg.gda.pl A graduate of Gdańsk University of Technology (1996). An employee of the Faculty of Electrical and Control Engineering of his alma mater. His research activity is related to electrical installations and devices, electric lighting, and in particular protection against electric shock. Author and co-author of many articles and papers, and unpublished studies such as designs and expert evaluations and opinions. SEP Association of Polish Electrical Engineers expert in section 08 Electrical installations and devices.

Kornel Borowski Gdańsk University of Technology Faculty of Electrical and Control Engineering e-mail: kornel.borowski@pg.gda.pl Graduated with Master’s degree in electrical power engineering from the Faculty of Electrical and Control Engineering of Gdańsk University of Technology (2012). Postgraduate Ph.D. student at the Power Engineering Department of his alma mater. His Ph.D. thesis relates to issues of automatic protections and measurements in power systems. Designer of electrical installations.

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 45–52

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 45–52. When referring to the article please refer to the original text. PL

Ocena przydatności klasycznych metod pomiaru impedancji pętli zwarciowej do obwodów z wyłącznikami różnicowoprądowymi Autorzy

Stanisław Czapp Kornel Borowski

Słowa kluczowe

wyłączniki różnicowoprądowe, impedancja pętli zwarciowej, pomiary

Streszczenie

Pomiar impedancji pętli zwarciowej w sieciach i instalacjach niskiego napięcia wykonuje się najczęściej w celu oceny skuteczności ochrony przeciwporażeniowej przez samoczynne wyłączanie zasilania. Z punktu widzenia dokładności pomiaru korzystne jest, aby wykonać go dużym prądem. Niestety, w obwodach z wyłącznikami różnicowoprądowymi, które obecnie są stosowane na bardzo szeroką skalę, duży prąd pomiarowy może powodować ich zbędne wyzwalanie. W pracy przedstawiono wyniki badań zachowania się wyłączników różnicowoprądowych przy pomiarze impedancji pętli zwarciowej, wykonanym wybranymi miernikami. Badania przeprowadzono w obwodach z wyłącznikami różnicowoprądowymi o prądzie znamionowym różnicowym I∆n = 30 mA, typu AC oraz typu A. Na podstawie przeprowadzonych badań i analiz zaproponowano sposób pomiaru impedancji pętli zwarciowej, który nie powoduje zbędnego zadziałania wyłączników różnicowoprądowych.

1. Wstęp Pomiar impedancji pętli zwarciowej wykonuje się w ramach odbiorczego i eksploatacyjnego sprawdzania instalacji elektrycznych niskiego napięcia [1]. Służy on do oceny skuteczności ochrony przeciwporażeniowej przez samoczynne wyłączanie zasilania. Najczęściej stosowaną metodą pomiarową jest metoda z wykorzystaniem tzw. sztucznego zwarcia (rys. 1) [2–8]. Mierzy się różnicę napięć przed i po załączeniu obciążenia pomiarowego Z0 i oblicza wartość impedancji pętli zwarciowej Z zgodnie z następującą zależnością:

(1)

gdzie: Z – impedancja mierzona, Z0 – impedancja obciążenia pomiarowego, U1 – napięcie przed załączeniem obciążenia pomiarowego, U2 – napięcie po załączeniu obciążenia pomiarowego. Pomiar impedancji pętli zwarciowej wykonuje się też w obwodach chronionych wyłącznikami różnicowoprądowymi. Najczęściej są zainstalowane wyłączniki wysokoczułe (I ∆n ≤ 30 mA), ponieważ ich stosowania wymagają normy [9, 10]. Zastosowanie klasycznego miernika impedancji pętli zwarciowej w obwodach chronionych wyłącznikami różnicowoprądowymi bardzo często powoduje ich zbędne zadziałanie podczas pomiaru, ponieważ prąd pomiarowy jest dla wyłącznika różnicowoprądowego prądem różnicowym (rys. 2). Dla uzyskania dużej dokładności pomiaru impedancja obciążenia pomiarowego Z0 powinna być tak dobrana, aby w obwodzie popłynął stosunkowo duży prąd pomiarowy, zapewniający znaczną różnicę mierzonych napięć U1 – U2. Zaletą pomiaru dużym prądem jest możliwość wykrycia

niepewnych połączeń w instalacji oraz zmniejszenie wpływu różnicy argumentu impedancji mierzonej i impedancji obciążenia pomiarowego (φ – φ0) na dokładność pomiaru. Na rys. 3 przedstawiono wykres błędu pomiaru dla różnych wartości prądu pomiarowego (w odniesieniu do impedancji obciążenia pomiarowego). Dla prądów o wartościach największych (impedancja Z0 = 1 Ω) wartości błędów są najmniejsze. Duża wartość prądu pomiarowego może jednak spowodować zbędne zadziałanie zabezpieczeń badanego obwodu, w szczególności wyłączników różnicowoprądowych. Z tego powodu istotne jest opracowanie metod pomiaru, które mimo zastosowania prądu pomiarowego o stosunkowo dużej wartości nie będą powodować zbędnego zadziałania wyłączników różnicowoprądowych. 2. Badania mierników – charakterystyka prądu pomiarowego Aby ocenić przydatność mierników impedancji pętli zwarciowej do obwodów z wyłącznikami różnicowoprądowymi,

przeprowadzono wiele badań. W artykule przedstawiono wyniki badań dla trzech mierników: Kyoritsu 4120A, Kyoritsu KEW 4140 oraz wielofunkcyjnego miernika parametrów instalacji elektrycznej Sonel MPI-520. Za pomocą oscyloskopu cyfrowego rejestrowano przebiegi napięć i prądów pomiarowych, co umożliwiło porównanie i ocenę właściwości tych mierników. Zgodnie z deklaracją producenta wszystkie wymienione wyżej mierniki mają dodatkową funkcję pozwalającą na pomiar impedancji pętli zwarciowej bez wyzwalania wyłączników różnicowoprądowych. W przypadku firmy Kyoritsu funkcja ta nazywa się ATT (ang. Anti-Trip Technology) lub Auto RCD Lock [11, 12], a w przypadku firmy Sonel jest to tryb RCD [13]. Rejestracji prądów pomiarowych dokonano bez aktywnej funkcji ATT/RCD (rys. 4) oraz z aktywną tą funkcją (rys. 5). Mierniki Sonel MPI-520 i Kyoritsu KEW 4140 bez aktywnej funkcji ATT/RCD charakteryzują się typowym półfalowym przebiegiem prądu pomiarowego (rys. 4a i rys. 4b), występującym w większości mierników impedancji pętli zwarciowej.

Rys. 1. Schemat zastępczy obwodu przy pomiarze impedancji pętli zwarciowej metodą sztucznego zwarcia

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 45–52

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 45–52. When referring to the article please refer to the original text. PL

wartość prądu pomiarowego dokładność pomiaru w wielu przypadkach jest niewystarczająca. Podobny sposób pomiaru zastosowano w mierniku Kyoritsu KEW 4140. Tutaj również pomiar wykonywany jest prądem o wartości skutecznej kilkunastu miliamperów. Pomiar właściwy poprzedzony jest przepływem prądu przemiennego o charakterystyce prostokątnej. Powiększenie przebiegu prądu w przewodzie PE z rys. 5b przedstawiono na rys. 7. W przypadku mierników Sonel MPI‑520 i Kyoritsu KEW 4140 przebiegi prądów z aktywną funkcją ATT/RCD w stosunku do pomiaru bez aktywnej tej funkcji znacznie się różnią. Odmienna sytuacja występuje w mierniku Kyoritsu 4120A – funkcja ATT/RCD uaktywniła się automatycznie przy każdym pomiarze (por. przebiegi na rys. 4c i rys. 5c). W przypadku tego miernika zastosowano prąd pomiarowy półfalowy po uprzednim nasyceniu rdzenia przekładnika sumującego wyłącznika różnicowoprądowego prądem stałym o pomijalnym tętnieniu. Jest to metoda podobna do tej, którą przedstawiono w opisie patentowym [14].

Rys. 2. Schemat pomiaru impedancji pętli zwarciowej w obwodzie z wyłącznikiem różnicowoprądowym; RCD – wyłącznik różnicowoprądowy, IM – prąd pomiarowy

Rys. 3. Błędy pomiaru δZi = f(φ) dla różnych wartości obciążenia pomiarowego, przy sinusoidalnym przebiegu napięcia sieci: Z = 1 Ω, a) φ0 = 0°, b) φ0 = 60°

Przebieg prądu pomiarowego w pr z y p a d ku a kt y w n e j f u n kc j i ATT/RCD jest dla każdego miernika inny. W przypadku miernika Sonel MPI-520 zastosowano pomiar prądem pełnofalowym Polaryzacja

Nazwa

dodatnia

ujemna

Sonel MPI-520

Nr próby

Kyoritsu KEW 4140

Miernik

dodatnia

ujemna

(rys. 6), ale o wartości skutecznej wynoszącej tylko kilkanaście miliamperów. Dzięki temu nie dochodzi do zbędnego zadziałania wyłączników różnicowoprądowych o I∆n = 30 mA, ale ze względu na tak małą

3. Badania reakcji wyłączników różnicowoprądowych na prąd pomiarowy Na stanowisku laboratoryjnym z wyłącznikamiróżnicowoprądowymiprzeprowadzono pomiary impedancji pętli zwarciowej, wykorzystując omówione już mierniki. W pierwszej kolejności wykonano pomiary bez aktywnej funkcji ATT/RCD. Każdy miernik przyłączano do jednego z 14 wyłączników różnicowoprądowych o I∆n = 30 mA (typu AC lub A). Jeden z wyłączników był krótkozwłoczny G (czas przetrzymywania prądu różnicowego równy 10 ms), a pozostałe to wyłączniki bezzwłoczne (tab. 1). W tabeli

D1_2

D2_1

SH1

SH7

SH21

SH22

SH25

SH26

–*

–

–*

–

–*

–

–*

–

–*

–

–*

–

Nazwa

D1_2

D2_1

SH1

SH7

SH21

SH22

SH25

SH26

Typ

Zwłoczność

* w przypadku pomiarów w odstępach nieprzekraczających 1 s wyłącznik wyzwala, w przypadku odstępów większych niż 1 s wyłącznik nie wyzwala Tab. 1. Wyniki badań reakcji wyłączników różnicowoprądowych o I∆n = 30 mA na prąd pomiarowy dla wybranych mierników impedancji pętli zwarciowej (funkcja ATT/RCD nie była aktywna). Zwłoczność: B – bezzwłoczny, G – krótkozwłoczny

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 45–52

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 45–52. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Przebiegi prądów w przewodach L, N i PE podczas pomiaru bez aktywnej funkcji ATT/RCD, a) Sonel MPI-520 (skala 20 A/dz.), b) Kyoritsu KEW 4140 (skala 5 A/dz.), c) Kyoritsu 4120A1 (skala 2 A/dz.)

nie przedstawiono wyników badań dla miernika Kyoritsu 4120A, ponieważ automatycznie aktywowała się w nim funkcja ATT/RCD. Dla każdego wyłącznika wykonano po trzy pomiary dla każdej polaryzacji. Przerwa pomiędzy każdym pomiarem wynosiła kilka sekund. Zmianę polaryzacji prądu pomiarowego realizowano poprzez specjalną przystawkę pomiarową stworzoną na potrzeby badań, pozwalającą jednym przełącznikiem zmieniać kierunek przepływu prądu przez wyłącznik bez odłączania przewodów. Podczas badań rejestrowano wyzwolenie wyłącznika różnicowoprądowego (oznaczenie „+” w tab. 1) oraz brak wyzwolenia (oznaczenie „–” w tab. 1). Pomiary wykonane bez aktywnej funkcji ATT/RCD w większości przypadków powodowały wyzwolenie wyłącznika – wpływ na to miał znaczny prąd pomiarowy (różnicowy) przepływający przez 1

Rys. 5. Przebiegi prądów w przewodach L, N i PE podczas pomiaru z aktywną funkcją ATT/RCD, a) Sonel MPI-520 (skala: IL, IN – 20 A/dz., IPE – 25 mA/dz.), b) Kyoritsu KEW 4140 (skala IL, IN – 5 A/dz., IPE – 10 mA/dz.), c) Kyoritsu 4120A (skala 2A/dz.)

wyłącznik. W przypadku wyłączników A1, M1, SH1, SH25, SH26 wyzwolenie następowało tylko przy pierwszym pomiarze, natomiast następne dwa pomiary nie powodowały wyzwolenia. Ta charakterystyczna cecha związana jest z kształtem pętli histerezy rdzenia przekładnika najczęściej stosowanego w wyłącznikach typu AC (rys. 8a). Po nasyceniu rdzenia podczas przepływu pierwszej półfali prądu pomiarowego kolejne półfale prądu tej samej polaryzacji nie powodują już tak dużej zmiany indukcji ∆B, by zadziałał wyzwalacz różnicowy wyłącznika [3]. Interesującą właściwość wykazał wyłącznik oznaczony jako D1_2, który wyzwalał tylko przy określonej polaryzacji prądu. Cecha ta najprawdopodobniej jest związana z typem wyzwalacza różnicowego (zastosowano wyzwalacz spolaryzowany) znajdującego się w obwodzie wtórnym przekładnika sumującego [15].

Po uaktywnieniu funkcji ATT/RCD wyłączniki różnicowoprądowe, zgodnie z oczekiwaniem, nie wyzwalały. Wyjątkiem były wyłączniki M1 i SH22, które zbędnie wyzwalały przy pomiarze miernikiem Sonel MPI-520, mimo aktywnej funkcji ATT/RCD. Zbędne zadziałania występowały bez względu na polaryzację prądu pomiarowego. Należy pamiętać, że pomiar prądem na poziomie 10–15 mA jest obarczony znacznym błędem i nie pozwala na wykrycie słabych połączeń elektrycznych w mierzonym obwodzie. Dodatkowo producent [13] podaje, że parametry pomiaru są zachowane dopiero powyżej wartości 0,5 Ω, co w większości przypadków dyskwalifikuje taki miernik w pomiarach impedancji pętli zwarciowej w układzie sieci TN.

W przypadku miernika Kyoritsu 4120A funkcja ATT/RCD uaktywniała się automatycznie.

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 45–52

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 45–52. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 6. Przebieg prądu w przewodzie PE podczas pomiaru miernikiem Sonel MPI-520 z aktywną funkcją ATT/RCD (powiększenie oscylogramu z rys. 5a), skala 10 mA/dz.

Rys. 7. Przebieg prądu w przewodach L, N i PE podczas pomiaru miernikiem Kyoritsu KEW 4140 z aktywną funkcją ATT/RCD (powiększenie fragmentu przebiegu z rys. 5b), skala IPE – 10 mA/dz.

Rys. 8. Charakterystyczne kształty pętli histerezy przekładników sumujących, Bs – indukcja magnetyczna nasycenia, Br – indukcja magnetyczna szczątkowa, ∆B – przybliżone zmiany indukcji magnetycznej przy przepływie prądu półfalowego, a) pętla prostokątna, b) pętla zaokrąglona, c) pętla płaska

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 45–52

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 45–52. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 9. Struktura proponowanego układu do pomiaru impedancji (rezystancji) pętli zwarciowej (a) i charakterystyczne przebiegi podczas pomiaru (b)

Rys. 10. Schemat ideowo-symulacyjny proponowanego układu pomiaru impedancji (rezystancji) pętli zwarciowej (a) oraz uzyskany z symulacji przebieg prądu pomiarowego (b)

4. Propozycja pomiaru impedancji pętli zwarciowej znacznym prądem bez wyzwalania wyłączników różnicowoprądowych Biorąc pod uwagę ograniczenia, które cechują dostępne na rynku mierniki impedancji pętli zwarciowej, proponuje się nowe

rozwiązanie pomiarowe [16], w układzie jak na rys. 9. Układ ten pozwala na pomiar rezystancji pętli zwarciowej, ale jest to wystarczające, ponieważ wyłączniki różnicowoprądowe występują przede wszystkim w obwodach odbiorczych, a w nich reaktancja jest pomijalna.

Pomiar jest wykonywany zgodnie z zależnością (1), tzn. jest mierzone napięcie U1 (przed zamknięciem łącznika W) i napięcie U2 (po zamknięciu łącznika W). W przypadku tej metody mierzone są wartości szczytowe napięć. Obciążeniem pomiarowym jest rezystancja Ro. Dzięki zastosowaniu 57

S. Czapp, K. Borowski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 45–52

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 45–52. When referring to the article please refer to the original text. PL

pojemności Co oraz diody D prąd pomiarowy jest jednokierunkowy o stosunkowo niewielkim tętnieniu. Układ rezystancji R1, R2, R3 oraz tyrystorów TG, T1, T2, T3 pozwala na stopniowe zwiększanie prądu pomiarowego zapobiegające zbędnemu zadziałaniu wyłącznika różnicowoprądowego RCD. Na rys. 10 przedstawiono schemat ideowo-symulacyjny proponowanego układu, wykonany w programie LTspice oraz otrzymany z symulacji przebieg prądu pomiarowego jednokierunkowego, narastającego w sposób kontrolowany. Pomiar wartości szczytowej napięcia U2 następuje po ustaleniu się przebiegu prądu pomiarowego. Symulacje i wstępna weryfikacja eksperymentalna wykazały, że w praktyce będzie można zastosować prąd pomiarowy o wartości szczytowej kilku amperów, co jest wartością wielokrotnie większą od prądu znamionowego różnicowego najpowszechniej stosowanych wyłączników różnicowoprądowych. 5. Wnioski Obwody chronione wyłącznikami różnicowoprądowymi sprawiają kłopoty przy sprawdzaniu instalacji elektrycznych niskiego napięcia. Tradycyjne metody pomiaru impedancji pętli zwarciowej mogą powodować zbędne wyzwalanie wyłączników różnicowoprądowych. Niektóre dostępne mierniki wprawdzie oferują możliwość pomiaru impedancji pętli zwarciowej bez wyzwalania wyłączników różnicowoprądowych, ale ze względu na małą wartość prądu pomiarowego dokładność pomiaru w wielu przypadkach jest niewystarczająca.

Bibliografia 1. PN-HD 60364-6:2008 – wersja polska: Instalacje elektryczne niskiego napięcia, część 6: Sprawdzanie. 2. Czapp S., Metoda wektorowa pomiaru impedancji pętli zwarciowej w obecności zakłóceń, Archiwum Energetyki 2003, t. 32, nr 1–2, s. 43–62. 3. Czapp S., Pomiary impedancji pętli zwarciowej w obwodach chronionych wyłącznikami różnicowoprądowymi, Biuletyn Techniczno-Informacyjny Oddziału Łódzkiego Stowarzyszenia Elektryków Polskich 2014, nr 2 (65), s. 2–11. 4. Danzer P., Impedance measurement in low voltage systems, Proc. 5th International Symposium on Short Circuit, Vol. 1, Warszawa 1992. 5. Masny J., Pomiary impedancji pętli zwarciowej, Gospodarka Paliwami i Energią 1987, nr 10, s. 16–21. 6. Nawrocki Z., Analiza błędów metody przy pomiarach skuteczności zerowania układem różnicowym o łączniku sterowanym cyklicznie, Przegląd Elektrotechniczny 1983, nr 5. 7. Roskosz R., Przyrządy typu MR do pomiaru impedancji pętli zwarciowej, Przegląd Elektrotechniczny 1990, nr 6, s. 125–127. 8. Roskosz R., Nowe rozwiązania pomiaru impedancji pętli zwarciowej przy odkształceniu krzywej napięcia w miejscu pomiaru, Zeszyty Naukowe Politechniki Gdańskiej, Elektryka 1995, nr 79.

9. PN-HD 60364-4-41:2009 – wersja polska: Instalacje elektryczne niskiego napięcia, część 4–41: Ochrona dla zapewnienia bezpieczeństwa, Ochrona przed porażeniem elektrycznym. 10. PN-HD 60364-7-7xx Instalacje elektryczne niskiego napięcia, części 7–7xx: Wymagania dotyczące specjalnych instalacji i lokalizacji. 11. Karty katalogowe mierników [online], http://www.kew-ltd.co.jp/en. 12. Funkcja D-LOK do pomiaru pętli zwarcia bez wyzwalania wyłączników różnicowoprądowych (RCD) w mierniku KEW4120A. Ocena wyników pomiarów impedancji pętli, katalog firmy KYORITSU. 13. Karty katalogowe mierników [online], http://www.sonel.pl. 14. Harris D.R., Litherland M.B., Flowerday A.L., Circuit testing, European patent nr 295800, 1988. 15. Czapp S., Wyłączniki różnicowoprądowe w ochronie przeciwporażeniowej przy odkształconym prądzie różnicowym, Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 2009. 16. Czapp S., Borowski K., Sposób i układ do pomiaru rezystancji pętli zwarciowej w obwodach chronionych wyłącznikami różnicowoprądowymi typu AC i typu A, zgłoszenie patentowe nr P.407795 z 03.04.2014.

Stanisław Czapp

dr hab. inż. Politechnika Gdańska e-mail: stanislaw.czapp@pg.gda.pl Absolwent Politechniki Gdańskiej (1996). Jest pracownikiem Wydziału Elektrotechniki i Automatyki swojej macierzystej uczelni. Jego działalność naukowa jest związana z instalacjami i urządzeniami elektrycznymi, oświetleniem elektrycznym, a szczególnie ochroną przed porażeniem prądem elektrycznym. Autor lub współautor wielu artykułów i referatów oraz opracowań niepublikowanych o charakterze projektów, ekspertyz i opinii. Jest rzeczoznawcą SEP w dziale 08 Instalacje i urządzenia elektryczne.

Kornel Borowski

mgr inż. Politechnika Gdańska e-mail: kornel.borowski@pg.gda.pl Ukończył studia magisterskie na kierunku elektrotechnika, specjalność elektroenergetyka na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (2012). Doktorant w Katedrze Elektroenergetyki swojej macierzystej uczelni. W ramach realizacji pracy doktorskiej zajmuje się problematyką związaną z automatyką zabezpieczeniową i pomiarami w instalacjach elektroenergetycznych. Projektant instalacji elektrycznych i elektroenergetycznych.

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 59–64

Model Tests of Under Frequency Load Shedding (UFLS) for Connected Systems of Continental Europe

Authors Marek Głaz Robert Trębski

Keywords frequency model, study the impact of dispersed generation, UFLS optimization settings, ENTSO-E guidelines

Abstract The task force set up by working group System Protection and Dynamics within ENTSO-E model tests of Under Frequency Load Shedding (UFLS) for connected systems of continental Europe were carried out. Over 360 simulation scenarios were performed including 16 strategies UFLS, 2 variants of load, 6 types of contingency, with and without considering the impact of dispersed generation. On the basis of calculation results conditions for improving the effectiveness of the UFLS were specified,, including recommended changes of UFLS settings, necessary to achieve this aim. The following report contains a summary description of the test method together with the presentation of selected results of summary calculations and conclusions of the study.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016306

1. Introduction The task of UFLS Under Frequency Load Shedding is to cut off the supply of a certain number of customers in the grid area under failure to arrest the frequency decline caused by the sudden imbalance. The application of this type of automatic controls is universal but because of its restrictive nature, in the hierarchy of system defence plans it is an ultimate measure. UFLS switches loads off in several stages, the number of which is usually chosen accordingly to conditions of the system. Too many switched off loads may cause an excessive increase in the frequency, voltage and cross-border flows, which may result in generator shut downs that deepen the generation shortage. Therefore, it should be ensured that the UFLS power set point is limited to a necessary minimum. In interconnected ENTSO-E systems each operator applies individual UFLS setting scenarios. For some time, the UFLS setting rules unification within ENTSO-E has been pursued. For this purpose, some relevant guidelines need to be defined. This task has been taken up by specialists cooperating within ENTSO-E’s Protection and System Dynamics (SPD) working group, carrying out a series of simulation tests. For the purpose of the research a simplified model was developed of the interconnected systems of continental Europe, allowing simulation of frequency changes. Tested in the study were a dozen variants of UFLS settings, diversified in terms of the number of stages and distribution of the switched-off loads. Also checked was the dependence of the settings on the dispersed generation share in the entire ENTSO-E’s generation balance. Mapped in the model was the current number of RES sources installed in Europe.

Fig. 1. Structure of the simplified model for UFLS analysis

2. Description of the research methodology For the test a model was prepared, whose structure is shown in Fig. 1. It is a frequency-type model, taking into account the dependence of load on power control. Mapped in the model were: system inertia (Inertia), demand (Load contribution), primary regulation (Primary regulation), wind generation infeed (Wind) and photovoltaic generation infeed (PV) and UFLS automatic 59

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 59–64

controls. The model does not take into account the dependence of load on voltage. Generation in ENTSO-E system was mapped as follows: • conventional power plants’ output was aggregated in a single group (Primary regulation) including steam and water turbines, with appropriately mapped limiter functions, • infeeds from dispersed photovoltaic sources (PV) and wind sources (Wind) were appropriately aggregated in separate groups, with rendering of the underfrequency and overfrequency thresholds (PV only), at which the sources are automatically disconnected from the system. The PV and Wind models allow setting the percentage share of the powers switched off at the underfrequency and overfrequency thresholds, the length of time from the threshold stimulation until effective switch off, and emulating frequency control. The rendered model of UFLS load shedding relays allows to set up to 10 stages. For each stage, in addition to setting the tripping threshold and percentage shares of switched off load, emulation was included of the switch-off delay related to the underfrequency relays and circuit breakers activation. Also included is a self-regulating effect of automatic load shutdowns, assuming the relationship of 2%/Hz.

3. Calculation scenarios In order to obtain confirmation whether the model adopted for calculations would provide a credible system response system to the enforced disturbance, a trial calculation was conducted reproducing the European system conditions from the failure that took place on 4 November 2006. At that time three synchronous sub-areas were separated. In the area’s part including the systems of Western European countries there was a deficit resulting with a frequency drop to the level of UFLS excitation at the threshold of 49 Hz. As a result of the automatic control the frequency drop did not deepen, and its value after a certain time had stabilised at around 49.1 Hz. For modelling this event the following values were adopted: • demand in the part of the isolated area – 190 GW • imbalance resulting from loss of exchange – 8,940 GW • generation outage due to frequency drop – 10.909 GW. The calculated course of frequency changes had a very similar shape to that recorded during the event.

Variant 1a

Variant 1b

Variant 2a

Variant 2b

Large load

Large load and RES share

Low load

Low load RES share

Load

440

220

Conventional generation

440

170

220

Wind generation

181

PV generation

Others

Tab. 1. ENTSO-E generation and demand variants 60

Then simulations calculations were conducted for the various variants of generation and loads in ENTSO-E system shown in Tab. 1. UFLS operation was examined for the following cases of generation deficit: 1%, 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%. Sixteen UFLS setting scenarios were adopted for the calculation, taking into account their diversity in terms of the number of stages and switched-off load sizes. Analysed in the first step was the UFLS operation corresponding to the current conditions. Set points were determined as resultants from the actual UFLS percentage thresholds of ENTSO-E operators (data listed in Tab. 2). Then calculations were made for 15 hypothetical UFLS setting scenarios (data in Tab. 3) for the UFLS scope between 49 Hz and 48 Hz. UFLS plans were tested of switching-off 20%, 30%, 40%, 50% and 60% of the load in relation to ENTSO-E total demand, wherein the smallest number of stages was 4, and the largest 10.

4. Discussion of calculation results The results for scenario 0 confirmed the need to optimize the current UFLS settings. For small disturbances up to 10% frequency overshoots were found, and for larger ones between 30% and 40% the frequency did not reach the correct values. As regards the dispersed generation impact, for effective UFLS operation switching off additional power is required to compensate for the loss of RES generation. For scenarios 1 to 5 attention has focussed on comparison of the relationships with respect to power distribution Over stages (equal, ascending, and descending). General conclusion points to the advantage of the variant with even stages compared with non-linearly changing settings. Only with equal stages no

Frequency (Hz)

Resultant shut-off loads at UFLS stages (%)

Total switched-off load (%)

49.2

0.03

49.0

13.29

13.32

48.9

0.81

14.13

48.8

2.31

16.44

48.7

7.29

23.73

48.6

2.41

26.14

48.5

4.76

30.90

48.4

8.56

39.46

48.3

0.41

39.87

48.2

1.53

41.4

48.1

1.12

42.52

48.0

5.44

47.96

Tab. 2. Aggregate current UFLS settings in ENTSO-E

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 59–64

n=6

n=4

n=6

n=8

Frequency threshold of UFLS activation

No of stages

n=8

n = 10

% of switched-off load per UFLS stage 49.0 Hz

48.8 Hz

48.6 Hz

48.4 Hz

48.2 Hz

48.0 Hz

Total

10%

40%

49.0 Hz

48.7 Hz

48.4 Hz

48.2 Hz

11%

15%

49.0 Hz

48.8 Hz

48.6 Hz

48.4 Hz

12.5%

49.0 Hz

48.7 Hz

48.4 Hz

48.2 Hz

15%

11%

49.0 Hz

48.8 Hz

48.6 Hz

48.4 Hz

48.2 Hz

48.0 Hz

10%

49.0 Hz

48.87Hz

48.74Hz

48.61Hz

….

48.1 Hz

2.5%

…..

2.5%

49.0 Hz

48.87Hz

48.74Hz

48.61Hz

….

48.1 Hz

3.75%

….

3.75%

49.0 Hz

48.87Hz

48.74Hz

48.61Hz

….

48.1 Hz

…..

49.0 Hz

48.87Hz

48.74Hz

48.61Hz

….

48.1 Hz

40%

50%

40%

6.25%

…..

6.25%

49.0 Hz

48.87Hz

48.74Hz

48.61Hz

….

48.1 Hz

7.5%

…..

7.5%

49.0 Hz

48.9 Hz

48.8 Hz

48.7 Hz

….

48.1 Hz

…..

49.0 Hz

48.9 Hz

48.8 Hz

48.7 Hz

….

48.1 Hz

…..

49.0 Hz

48.9 Hz

48.8 Hz

48.7 Hz

….

48.1 Hz

…..

49.0 Hz

48.9 Hz

48.8 Hz

48.7 Hz

….

48.1 Hz

…..

49.0 Hz

48.9 Hz

48.8 Hz

48.7 Hz

….

48.1 Hz

….

40%

20%

30%

40%

50%

60%

20%

30%

40%

50%

60%

Tab. 3. UFLS setting scenarios

problems were noted with frequency overshoot or undershoot. In each of the above scenarios an adverse impact of dispersed generation outage occurred as a tendency to frequency overshoot. For other scenarios, from 6 to 15 degrees, equal stages were assumed, combining them in two groups for the numbers of stages 8 and 10, respectively. Only for cases of the total power switch-off by UFLS in the range of 40% to 50% of the entire ENTSO-E demand most results were obtained with correct or acceptable frequency recovery, wherein the dispersed generation effect was the least noticeable.

The calculation results were classified according to the following rules:

Most of overshoot cases occurred in the scenarios with too high loads switched-off at the first stage (0, 3, 4, 5). In contrast, in the scenarios with low total power shedding (6, 7, 11, 12) typically the frequency could not recover its safe level.

In the chart below the tested UFLS scenarios are ranked according to the above qualifications rules. The chart shows the percentage shares of the three groups of results (vertical axis) for tested variants 1a, 1b, 2a and 2b, in relation to the scenarios numbered from 0 to 15 (horizontal axis).

Positive result: – final frequency range 49.9 Hz–50.1 Hz – the largest frequency deviation below 50.2 Hz Acceptable result: – final frequency range 49.2 Hz–50.2 Hz – the largest frequency deviation 50.2 Hz Negative result: – final frequency range 49.2 Hz–50.2 Hz – the largest frequency deviation over 50.2 Hz

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 59–64

Fig. 1. Ranking of results of UFLS setting scenario analysis

The highest UFLS efficiency, with consideration of the dispersed generation impact with high and low demand alike, was observed in scenarios 8, 13 and 14. The above scenarios are characterized by similar setting parameters: • number of stages between 8 and 10 • maximum load shedding at a single stage <10% • total load shedding between 40% and 50%.

5. Changes in the demand valuation rules By currently applied rules of UFLS setting it is difficult to determine the demand to which UFLS percentage thresholds should be referenced. The demand depends on seasonal (summer, winter) and daily (day and night peak load) conditions. So far the settings have been based on the gross value of the highest peak demand in the wintertime. Demands are relatively easily determined according to this rule by aggregating the demands from individual distribution companies. In order to reduce the adverse

Fig. 2. Reference load calculation principles 62

impact of dispersed generation, mainly on distribution grid, the application is considered of a new reference load definition, i.e. the average annual net value of the load measured at the point of UFLS installation. Principles of the reference load calculation are shown in the following figure. This variable is marked in the figure as PRef,ave. Only those bay in which in a given period of the year no dispersed generation infeed is recorded (marked PC1,ave in the figure ) or its effect can be considered insignificant (PC2,ave) are taken into account for its calculation are. No bay with large dispersed generation infeed (PG3,ave) are included.

6. Conclusions and recommendations On the basis of the conclusions from the effectiveness assessment of the tested UFLS scenarios the following guidelines were formulated in view of the needs to coordinate UFLS in the

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 59–64

Fig. 3. Graphical rendering of UFLS control

interconnected ENTSO-E systems. It is assumed that the operators should set up UFLS for a frequency range from 49 Hz to 48 Hz. The frequency change range from 50 Hz to 49 Hz is reserved for the participation of primary and secondary regulation and other controls (e.g. pump shut down) counteracting the resulting power deficit. By setting the last UFLS stage at 48 Hz, a safe margin is adopted, enabling UFLS’ suppression of further decline in frequency before generators automatically disconnect upon exceeding 47.5 Hz. In addition, this margin can be used for individual interventions (e.g. separation of island areas), provided

for in the operators’ individual defence plans. The following figure illustrates the described relationships. No operator should exceed UFLS setting at 50% of demand calculated relative to the reference load. The minimum switchedoff load, which an operator must warrant, should not be less than 40% of the reference load. The load switched-off at a single UFLS stage should be in the range from 5% to 10%. The minimum required number of stages is 6 and may not exceed 10. The chart below shows the acceptable UFLS setting range, taking into account the described requirements.

Fig. 4. UFLS setting range 63

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | 59–64

In addition, the requirements were defined for the accuracy and speed of UFLS automatic response. Operators should use the underfrequency protections, the accuracy of which enables setting UFLS thresholds with a resolution of 100 mHz to 200 mHz. It is recommended that the time from the identification of excess over the UFLS threshold (underfrequency protection reaction time) to the switch-off (circuit breaker and intermediary relays reaction time) does not exceed 150 ms. At the same time, it is required that the time is no longer than 300 ms.

REFERENCES

1. Requirements for UFLS settings – report by RG-CE System Protection & Dynamic Sub Group, ENTSO-E Nov. 2014. 2. Operation Handbook Policy 5 – ENTSO-E.

Marek Głaz Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA e-mail: Marek.Glaz@pse.pl Graduated in Power Systems & Grids from the Faculty of Electrical Engineering of Warsaw University of Technology (1992). From the outset of his professional career in PSE S.A., as a specialist in the NPS system’s operational management. His professional interests are focused on issues related to system automation and protections, and research of dynamic stabillity of the system.

Robert Trębski Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA e-mail: robert.trebski@pse.pl Graduated in Power Systems & Grids from the Faculty of Electrical Engineering of Warsaw University of Technology (1993). From the outset of his professional career in PSE S.A. he has specialised in power system modelling and analyses of NPS operation, and on-line and off-line applications used in the National Power Dispatch Centre.

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 59–64

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 59–64. When referring to the article please refer to the original text. PL

Badania modelowe działania SCO w połączonych systemach krajów Europy kontynentalnej Autorzy

Marek Głaz Robert Trębski

Słowa kluczowe

model częstotliwościowy, badania wpływu generacji rozproszonej, optymalizacja nastaw SCO, wytyczne ENTSO-E

Streszczenie

Zespół zadaniowy powołany przez grupę roboczą System Protection and Dynamics przy ENTSO-E przeprowadził badania modelowe działania SCO w połączonych systemach krajów Europy kontynentalnej. Wykonano ponad 360 symulacji obejmujących 16 scenariuszy nastaw SCO, 2 warianty zapotrzebowania, 6 wariantów zakłóceń oraz z uwzględnieniem i bez wpływu generacji rozproszonej. Na podstawie otrzymanych wyników obliczeń określono uwarunkowania poprawy skuteczności działania SCO, w tym zarekomendowano propozycje zmian w nastawach SCO, potrzebnych do osiągnięcia tego celu. Poniższy referat zawiera skrócony opis metody badawczej wraz z prezentacją wybranych wyników obliczeń i wniosków podsumowujących badania.

1. Wstęp Zadaniem automatyki samoczynnego odciążania SCO (ang. under frequency load shedding – UFLS) jest wyłączenie określonej liczby odbiorców w obszarze sieci objętej awarią, w celu zahamowania spadku częstotliwości wywołanego nagłym niezbilansowaniem. Zastosowanie tego typu automatyki jest powszechne, ale ze względu na jej restrykcyjny charakter w hierarchii planów obrony system stanowi element działań ostatecznych. Automatyka realizuje wyłączenia odbiorów w kilku stopniach, których liczba jest zwykle dobierana odpowiednio do uwarunkowań danego systemu. Zbyt duża liczba wyłączanych odbiorów może spowodować nadmierny wzrost częstotliwości, napięcia i przesyłów transgranicznych, w następstwie czego może następować wyłączenie generatorów, pogłębiające powstały deficyt wytwarzania. Dlatego należy zadbać o to, by wielkość nastawianej mocy w SCO była ograniczona do niezbędnego minimum. W połączonych systemach ENTSO-E każdy z operatorów stosuje indywidualne scenariusze nastawień SCO. Od pewnego czasu dąży się do ujednolicenia wewnątrz ENTSO-E zasad nastawiania automatyki SCO. W tym celu potrzebne jest zdefiniowanie wytycznych. Zadania tego podjęli

Rys. 1. Struktura uproszczonego modelu dla analiz SCO

się specjaliści współpracujący w ramach grupy roboczej System Protection and Dynamics (SPD) przy ENTSO-E, przeprowadzając serie badań symulacyjnych. Na potrzeby badań został przygotowany uproszczony model połączonych systemów krajów Europy kontynentalnej,

Wariant 1a

Wariant 1b

Wariant 2a

Wariant 2b

Duże obciążenie

Duże obciążenie i udział RES

Niskie obciążenie

Niskie obciążenie i udział RES

Obciążenie

440

220

Generacja konwencjonalna

440

170

220

Generacja wiatrowa

181

Generacja PV

Inne

Tab. 1. Warianty wytwarzania i zapotrzebowania ENTSO-E

umożliwiający symulowanie zmian częstotliwości. W badaniach sprawdzono kilkanaście wariantów nastaw SCO, zróżnicowanych pod względem liczby stopni oraz sposobu rozłożenia mocy wyłączanych odbiorów. Sprawdzono także zależność nastaw względem udziału generacji rozproszonej w bilansie wytwarzania dla całego ENTSO-E. W modelu odwzorowano aktualną liczbę źródeł odnawialnych zainstalowanych w Europie. 2. Opis metodyki badań Na potrzeby badań został przygotowany model, którego strukturę przedstawiono na rys. 1. Jest to model typu częstotliwościowego, uwzględniający zależność obciążenia od regulacji mocy. W modelu zostały odwzorowane: inercja systemu, obciążenie, regulacja pierwotna, wytwarzanie z generacji wiatrowej (FW) i fotowoltaicznej (PV) oraz przekaźniki automatyki SCO. W modelu nie uwzględniono zależności odbioru od napięcia. Wytwarzanie w systemie ENTSO-E odwzorowano w następujący sposób:

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 59–64

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 59–64. When referring to the article please refer to the original text. PL

• zekwiwalentowano do jednej grupy generację z elektrowni konwencjonalnych, obejmującą turbiny parowe i wodne, z odpowiednio odwzorowaną funkcją ograniczników • zekwiwalentowano odpowiednio do osobnych grup generację rozproszoną ze źródeł fotowoltaicznych (PV) i wiatrową (FW), z odwzorowanym progiem podczęstotliwościowym i nadczęstotliwościowym (tylko PV), przy którym następuje automatyczne odłączenie od systemu. Modele PV i FW umożliwiają nastawianie procentowo ilości wyłączanej mocy dla progów pod- i nadczęstotliwościowych, długości czasu od pobudzenia progu do efektywnego wyłączenia oraz emulowanie regulacji częstotliwości. Odwzorowany model automatyki SCO pozwala na nastawienie do 10 stopni. Dla każdego stopnia, oprócz nastawiania progu pobudzenia oraz procentowej wartości wyłączanego obciążenia, uwzględniono emulowanie czasu zwłoki wyłączenia związanej z działaniem przekaźników podczęstotliwościowych oraz wyłączników. Uwzględniono także efekt samoregulujący powodowany samoczynnym wyłączaaniem się odbiorów, przyjmując zależność 2%/Hz. 3. Scenariusze obliczeniowe W celu uzyskania potwierdzenia, czy przyjęty do obliczeń model pozwoli na uzyskanie wiarygodnej reakcji systemu na wymuszane zaburzenie, przeprowadzono obliczenia próbne, odwzorowując warunki pracy systemu europejskiego z awarii, jaka miała miejsce 4 listopada 2006 roku. W tamtym czasie nastąpiło wydzielenie się trzech podobszarów synchronicznych. W części obszaru, obejmującego systemy krajów zachodniej części Europy, wystąpił deficyt wywołujący spadek częstotliwości do poziomu pobudzenia SCO przy progu 49 Hz. W wyniku działania automatyki nie doszło do pogłębienia spadku częstotliwości, a jej wartość po pewnym czasie ustabilizowała się w okolicach 49,1 Hz. Dla zamodelowania tego zdarzenia przyjęto następujące wielkości: • zapotrzebowanie w części wydzielonego obszaru: 190 GW • powstałe niezbilansowanie spowodowane utratą wymiany: 8,940 GW

Rys. 2. Ranking wyników analiz scenariuszy nastaw SCO

Częstotliwość (Hz)

Wypadkowa wartość wyłączeń w stopniach SCO (%)

Suma wyłączanego obciążenia (%)

49,2

0,03

49,0

13,29

13,32

48,9

0,81

14,13

48,8

2,31

16,44

48,7

7,29

23,73

48,6

2,41

26,14

48,5

4,76

30,90

48,4

8,56

39,46

48,3

0,41

39,87

48,2

1,53

41,4

48,1

1,12

42,52

48,0

5,44

47,96

Tab. 2. Zagregowane aktualne nastawy SCO w ENTSO-E

• wyłączenie generacji na skutek spadku częstotliwości: 10,909 GW. Uzyskany z obliczeń przebieg zmian częstotliwości miał bardzo zbliżony kształt do zarejestrowanego podczas zdarzenia. Następnie przeprowadzono obliczenia symulacyjne dla różnych wariantów generacji i obciążenia systemu ENTSO-E, przedstawionych w tab. 1.

Kolejno przeprowadzono obliczenia dla 15 hipotetycznych scenariuszy nastawień SCO (dane prezentowane w tab. 3) dla zakresu działania SCO między 49 Hz a 48 Hz. Przetestowano plany wyłączania przez SCO 20%, 30%, 40%, 50% i 60% odbiorów w odniesieniu do całkowitego zapotrzebowania ENTSO-E, przy czym najmniejsza liczba stopni wynosiła 4, a największa 10.

Przeanalizowano działanie SCO dla następujących przypadków deficytu wytwarzania: 1%, 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%. Do obliczeń przyjęto 16 scenariuszy nastaw SCO, uwzględniając ich zróżnicowanie pod względem liczby stopni i wielkości wyłączanych odbiorów. W pierwszym kroku przeanalizowano działanie SCO odpowiadające obecnym warunkom. Wyznaczono nastawy jako wypadkowe rzeczywistych wartości procentowych progów SCO operatorów ENTSO-E (dane zestawione w tab. 2).

4. Omówienie wyników obliczeń Wyniki dla scenariusza 0 potwierdziły potrzebę zoptymalizowania obecnych nastaw SCO. Dla małych zaburzeń do 10% stwierdzono przeregulowania częstotliwości, a dla większych między 30% a 40% częstotliwość nie osiągała poprawnych wartości. Odnosząc się do kwestii wpływu generacji rozproszonej, aby działanie SCO było skuteczne, wymagana jest dodatkowa moc, wyłączana dla skompensowania utraty wytwarzania ze źródeł odnawialnych.

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 59–64

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 59–64. When referring to the article please refer to the original text. PL

Próg częstotliwości aktywowania SCO

Liczba stopni

% wyłączanego obciążenia na stopień SCO 49,0 Hz

48,8 Hz

48,6 Hz

48,4 Hz

48,2 Hz

48,0 Hz

Total

10%

40%

49,0 Hz

48,7 Hz

48,4 Hz

48,2 Hz

11%

15%

49,0 Hz

48,8 Hz

48,6 Hz

48,4 Hz

12,5%

49,0 Hz

48,7 Hz

48,4 Hz

48,2 Hz

15%

11%

49,0 Hz

48,8 Hz

48,6 Hz

48,4 Hz

48,2 Hz

48,0 Hz

10%

49,0 Hz

48,87 Hz

48,74 Hz

48,61 Hz

….

48,1 Hz

2,5%

…..

2.5%

49,0 Hz

48,87 Hz

48,74 Hz

48,61 Hz

….

48,1 Hz

3,75%

….

3,75%

49,0 Hz

48,87 Hz

48,74 Hz

48,61 Hz

….

48,1 Hz

…..

49,0 Hz

48,87 Hz

48,74 Hz

48,61 Hz

….

48,1 Hz

6,25%

…..

6,25%

49,0 Hz

48,87 Hz

48,74 Hz

48,61 Hz

….

48,1 Hz

7,5%

…..

7,5%

49,0 Hz

48,9 Hz

48,8 Hz

48,7 Hz

….

48,1 Hz

…..

49,0 Hz

48,9 Hz

48,8 Hz

48,7 Hz

….

48,1 Hz

…..

49,0 Hz

48,9 Hz

48,8 Hz

48,7 Hz

….

48,1 Hz

…..

49,0 Hz

48,9 Hz

48,8 Hz

48,7 Hz

….

48,1 Hz

…..

49,0 Hz

48,9 Hz

48,8 Hz

48,7 Hz

….

48,1 Hz

….

n=6

n=4 40%

n=4 50%

n=4 40%

n=6 40%

n=8 20%

n=8 30%

n=8 40%

n=8 50%

n=8 60%

n = 10 20%

n = 10 30%

n = 10 40%

n = 10 50%

n = 10 60%

Tab. 3. Zestawienie scenariuszy nastaw SCO

Dla scenariuszy 1–5 skupiono uwagę na porównaniu zależności względem rozłożenia mocy na stopnie (jednakowo, narastająco i malejąco). Ogólna konkluzja wskazuje na przewagę wariantu z równomiernymi stopniami, w porównaniu z nastawami zmieniającymi się nieliniowo. Tylko dla jednakowych stopni nie stwierdzono problemów z przeregulowaniem lub niedoregulowaniem częstotliwości. W każdym

z powyższych scenariuszy wystąpił negatywny wpływ wyłączania generacji rozproszonej w kierunku przeregulowania częstotliwości. W przypadku pozostałych scenariuszy (6–15) założono równomierne stopnie, łącząc je w dwie grupy dla liczby stopni odpowiednio 8 i 10. Jedynie dla przypadków całkowitej mocy wyłączanej przez SCO, mieszczącej się w zakresie 40–50% całego

zapotrzebowania ENTSO-E, uzyskano najwięcej wyników z prawidłową lub akceptowalną odbudową częstotliwości, przy czym wpływ generacji rozproszonej był najmniej zauważalny. Najwięcej przypadków przeregulowań wykazały scenariusze ze zbyt dużymi wartościami wyłączanej mocy na pierwszym stopniu (0, 3, 4, 5). Natomiast dla scenariuszy z małą całkowitą mocą odciążania (6, 7, 11, 12) zwykle nie udawało się uzyskać powrotu częstotliwości do bezpiecznego poziomu. Dokonano klasyfikacji uzyskanych wyników obliczeń wg poniższych reguł: Wynik pozytywny • końcowa wartość częstotliwości w zakresie 49,9–50,1 Hz • największe odchylenie częstotliwości poniżej 50,2 Hz Wynik akceptowalny • końcowa wartość częstotliwości w zakresie 49,2–50,2 Hz • największe odchylenie częstotliwości osiąga 50,2 Hz Wynik negatywny • końcowa wartość częstotliwości poza zakresem 49,2–50,2 Hz • największe odchylenie częstotliwości przekracza 50,2 Hz

Na poniższym wykresie zestawiono ranking badanych scenariuszy SCO zgodnie z opisanymi zasadami kwalifikacji. Wykres przedstawia procentowy udział trzech grup wyników (oś pionowa) dla wykonywanych wariantów 1a, 1b, 2a i 2b, w odniesieniu do scenariuszy ponumerowanych od 0 do 15 (oś pozioma). Największą efektywność SCO, biorąc pod uwagę badany wpływ generacji rozproszonej, zarówno w przypadku wysokiego, jak i niskiego zapotrzebowania, wykazano w przypadku scenariuszy 8, 13 i 14. Powyższe scenariusze charakteryzują się zbliżonymi parametrami nastawczymi: • liczba stopni zawiera się między 8 a 10 • maksymalna wartość odciążania dla pojedynczego stopnia jest < 10% • całkowita moc odciążania zawiera się między 40% a 50%. 5. Zmiany w zasadach ustalania wartości zapotrzebowania Według obecnie stosowanych zasad wyznaczania nastaw SCO trudno jest ustalić wielkość zapotrzebowania, do której należy odnieść wartości procentowe progów automatyki SCO. Zapotrzebowanie zależy m.in. od warunków sezonowych (lato, zima) i dobowych (szczyt dzienny, dolina nocna). Dotychczas podstawą do wyznaczenia nastaw jest wartość brutto największego szczytowego zapotrzebowania z okresu zimowego. Zapotrzebowanie według tej reguły wyznacza się stosunkowo prosto, sumując wartości zapotrzebowania z poszczególnych spółek dystrybucyjnych. Dla ograniczenia negatywnego wpływu generacji rozproszonej, występującej głównie w obszarze sieci dystrybucyjnej, rozważa się stosowanie nowej definicji referencyjnej wartości obciążenia, która stanowi średnią wartość netto rocznego obciążenia, mierzonego w punkcie zainstalowania SCO.

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 59–64

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 59–64. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 3. Ilustracja zasad obliczania referencyjnej wartości obciążenia

w systemach połączonych ENTSO-E. Przyjmuje się, że operatorzy powinni nastawiać działanie SCO dla zakresu częstotliwości od 49 Hz do 48 Hz. Zakres zmian częstotliwości od 50 Hz do 49 Hz rezerwuje się na udział regulacji pierwotnej i wtórnej oraz inne działania (np. wyłączanie pomp), przeciwdziałające powstałemu deficytowi mocy. Ustawiając ostatni stopnień SCO na poziomie 48 Hz, zakłada się bezpieczny margines, umożliwiający zahamowanie przez SCO dalszego spadku częstotliwości, zanim nastąpi automatyczne odłączanie się generatorów po przekroczeniu 47,5 Hz. Dodatkowo margines ten może być wykorzystany do indywidulanych działań (np. wydzielania obszarów wyspowych), przewidzianych w indywidulanych planach obrony operatorów. Poniższy rysunek ilustruje opisane zależności. gdzie: Pc – obciążenie, Ppr – regulacja pierwotna, PLSoff – odciążenie przez SCO, U – napięcie, f1LS – pierwszy stopień SCO, fmin – ostatni stopień SCO, fss – wartość częstotliwości przy której może wystąpić wydzielanie się systemów. Każdy z operatorów nie powinien przekraczać nastawiania w SCO 50% zapotrzebowania, liczonego względem referencyjnej wartości obciążenia. Minimalna ilość wyłączanego obciążenia, jaką musi zagwarantować dany operator, nie powinna być mniejsza od 40% referencyjnej wartości obciążenia. Wielkość wyłączanego obciążenia na pojedynczym stopniu SCO powinna zawierać się w granicach od 5% do 10%. Wymagana minimalna liczba stopni wynosi 6 i nie może przekraczać 10. Poniższy wykres przedstawia dopuszczalny zakres nastawiania SCO, z uwzględnieniem opisanych wymagań.

Rys. 4. Zakres nastaw SCO

Dodatkowo zdefiniowano wymagania odnośnie dokładności i szybkości reakcji automatyki SCO. Operatorzy powinni stosować zabezpieczenia podczęstotliwościowe, których dokładność umożliwia nastawianie stopni progów SCO z rozdzielczością od 100 mHz do 200 mHz. Zaleca się, aby czas liczony od wystąpienia identyfikacji przekroczenia danego progu SCO (czas własny zabezpieczenia podczęstotliwościowego) do chwili wyłączenia (czas własny wyłącznika oraz przekaźników pośredniczących) nie przekraczał 150 ms. Jednocześnie wymaga się, aby ten czas nie był większy od 300 ms. Bibliografia

Rys. 5. Graficzna prezentacja działania SCO

Zasady obliczania referencyjnej wartości obciążenia obrazuje poniższy rysunek. Zmienna ta została oznaczona na rysunku jako Pref,ave. Do jej wyliczenia brane są pod uwagę tylko te pola, w których w danym okresie roku nie rejestruje się wpływającej mocy z generacji rozproszonej (na rysunku oznaczone PC1,ave), lub jej wpływ można uznać za nieznaczny (P C2,ave). Nie są 68

natomiast uwzględniane pola z dużą ilością wpływającej mocy z generacji rozproszonej (PG2,ave). 6. Wnioski i zalecenia Bazując na wnioskach z oceny efektywności badanych scenariuszy SCO, określono wytyczne z punktu widzenia potrzeb koordynacji działania automatyki SCO

1. Requirements for UFLS settings – raport opracowany przez RG-CE System Protection & Dynamic Sub Group, ENTSO-E, listopad 2014. 2. Operation Handbook Policy 5 – ENTSO-E, sierpień 2010.

M. Głaz, R. Trębski | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 59–64

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 59–64. When referring to the article please refer to the original text. PL

Marek Głaz

mgr inż Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA e-mail: marek.glaz@pse.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Warszawskiej (1992), specjalność sieci i systemy elektroenergetyczne. Od początku kariery zawodowej jest związany z firmą Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA jako specjalista w obszarach eksploatacji oraz ruchu KSE. Jego zainteresowania zawodowe ukierunkowane są na zagadnienia związane z układami automatyk systemowych i zabezpieczeń oraz z zakresu badań równowagi dynamicznej systemu.

Robert Trębski

mgr inż. Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA e-mail: robert.trebski@pse.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Warszawskiej (1993), specjalność sieci i systemy elektroenergetyczne. Od początku kariery zawodowej jest związany z firmą Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA. Specjalizuje się w zagadnieniach modelowania systemu elektroenergetycznego i wykonywania analiz pracy KSE aplikacjami online i offline wykorzystywanymi w KDM.

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 70–75

Resonant Conditions in a Node with an SVC Compensator Author Robert Kowalak

Keywords SVC, resonance, reactive power

Abstract The primary purpose of installing static shunt compensators in power grids is to improve the voltage conditions. Additional reactive power sources increase the system’s voltage stability and enable faster system recovery after a voltage failure. This paper presents the impact of an SVC device’s structure and settings on impedance change in the supply system, and hence on the frequencies at which resonance phenomena can develop.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016307

1. Introduction Power system components are characterized by large inductance, which determines the nature of the entire power supply system. The introduction to such a system of a compensator comprising capacitive elements may contribute to the excitation in the system of vibrations of a resonant nature [1, 3]. The most widespread compensators in power systems are capacitor banks and/or reactors switched on with electromechanical switches. More advanced and gradually gaining more and more importance are power electronic shunt compensators: SVC and STATCOM. Because of the speed of their regulation process these compensators also have the effect of increasing the system stability during emergency states. This paper refers to research on methods of the selection and evaluation of new compensators’ locations in the system [3, 4, 5, 10]. The selection of compensator location and its evaluation, particularly in a closed electric grid, is a complex matter [2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]. It must take into account a number of factors related to the system operation and features of the introduced source of reactive power, including the threat of resonances. In a system with a power electronic compensator they depend on its structure, set-up and settings, place of installation, and the power grid configuration. The presented research results have been obtained using DIgSILENT PowerFactory® software.

2. The phenomenon of resonance Each electrical circuit comprising capacitive and inductive elements in its structure is characterized by the frequency of so-called natural (free) vibration. There are also various elements in electrical systems that bring to the circuit currents and/or voltages with their specific frequencies – these are the sources of forced vibrations. In the case of a circuit which natural vibration frequency is the same as the frequency of a vibration forced by a component thereof, there may occur the condition known as 70

resonance. There are two types of resonance in electrical circuits: serial and parallel. Serial (voltage) resonance is characterized by its circuit’s low impedance for the resonant frequency. For this frequency the resultant reactance of the resonant circuit reaches zero (impedance phase angle reaches 0°). During such a resonance in the supply system may emerge voltages with significant amplitudes and the resonant frequency. Parallel (currents) resonance is characterized by high impedance for the resonance frequency. The resonant circuit’s resultant susceptance equals zero (phase angle of the admittance, and thus of the impedance, reaches 0°). In the course of such a resonance in the supply system may flow currents with considerable amplitudes and the resonance frequency. In order to determine the resonant frequencies, the impedance Z = f(f) and phase φ = f(f) characteristics are used. If the impedance characteristic for a given frequency reaches a local impedance maximum while the impedance phase angle in the phase characteristics reaches 0°, this means that a current resonance is possible at this frequency. If the same characteristic for a given frequency reaches a local impedance minimum while the impedance phase angle reaches 0°, this means that a voltage resonance is possible at this frequency. The structures of a power supply system and of a SVC compensator are conducive to the development of resonance phenomena. There are elements, capacitive and inductive alike (forming a circuit for natural vibration), and in the structure of a SVC there is a TCR reactor, which is a source of higher harmonics (source forced vibration).

3. The models used for testing Used in this study were two system models, added to which was the compensator model presented in Fig. 1. The

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 70–75

modelled compensator had the power rating of 25 MVA (–15 MVAr ÷ 25 MVAr) and was connected to a 110 kV node. The considered compensator configurations are listed in Tab. 1. The basic compensator configuration is indicated in Tab. 1 as II. The first system model was simple (ideal voltage source with impedance). The use of such a simple model was connected with the study of the effects on the phenomenon of the compensator itself (TCR operation, TSC sections switched on, etc.). The second system model reflects a portion of the power grid. This model takes into account individual system components (lines, transformers, etc.) in its structure.

4. The results

Fig. 1. Structure of the SVC compensator: TCR – thyristor controlled reactor, TSC – thyristor switched capacitor banks, TSR – thyristor switched reactor sections, FC – filters, SN – MV busbars, TR – transformer, PCC – point of connection to the system

Reactor TCR [MVAr]

Sections TSC [MVAr]

Sections TSR [MVAr]

Filters 5h and 7h (FC) [MVar]

Compensator configuration denominations

–15

2 x 50/12.5

–

–20

2 x 50/10

–

2.5 (5h) + 2.5 (7h)

–5

4 x 50/5

3 x –5

2.5 (5h) + 2.5 (7h)

III

Tab. 1. The compensators configurations considered in the study

The core of the analysis was to determine the impedance characteristics and the phase of the node to which the compensator was connected, and then on that basis to determine the frequency at which the conditions conductive to resonance development may occur. The study was divided into two parts. The simple power system model was tested in the first part. The effect of a change in the compensator’s configuration and settings on the node’s impedance characteristics was assessed. Examples of the characteristics obtained for various configurations of the compensator are shown in Fig. 2 and 3. It can be seen from the presented characteristics that in such a simple system both types of resonances may develop. However, the frequencies at which they may occur vary depending on the compensator’s configuration, presence of filters, and the number switched on TSC sections, and the TCR element’s settings. In order to trace the changes more accurately, the frequencies were read out from the impedance and phase characteristics, at which individual resonances can be excited, and the obtained results are reported in Tab. 2.

Fig. 2. Impedance characteristics of PCC node: compensator SVC configuration I; A – TSC off, B – 1 TSC section on, C – 2 TSC sections on; 1 – the highest TCR inductance (BTCR = max or BTCR = –BTSC), 2 – TCR off (BTCR = 0) 71

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 70–75

Fig. 3. Impedance characteristics of PCC node: compensator SVC configuration II; A – TSC off, B – 1 TSC section on, C – 2 TSC sections on; 1 – the highest TCR inductance (BTCR = max or BTCR = –BTSC), 2 – TCR off (BTCR = 0)

A necessary condition for the resonance development is that there is a capacitance in the circuit, and therefore the conditions conductive for resonance occurred only in the cases where at least one of the compensator’s capacitive elements (FC filters, or at least one TSC section) was switched on. Shown in Tab. 2 and Fig. 2 and 3 are data on the end points of TCR reactor’s set up: for the reactor’s susceptance BTCR = 0 (reactor off) and for the condition whereby the reactor is switched on at full power (BTCR = max, TSC off) or offsets the susceptance of a single TSC section (BTCR = –BTSC). The study also included intermediate states of TCR set up. When TCR reactor operates and its inductance (and hence power) increases, it “moves” the resonant frequencies towards higher values. This shift in the studied system was relatively small and reached 6 Hz at maximum. This means that TCR reactor’s operation with a constant capacitances connected gives rise to a certain narrow frequency range, within which a resonance can occur. The resonance frequencies determined for each case (one for serial and one for parallel resonance) can be linked to the compensator’s specific capacitance containing component. Upon switching the first TSC section appears one pair of resonant frequencies (one frequency for serial and one parallel resonance) related to the element. If there are filters in the system, then switching the first TSC section on leads to “pushing out” the resonant frequencies associated with the filters in the direction of higher values (the maximum observed shift was in the order of 200 Hz). Switching subsequent TSC sections on leads to lowering the frequencies (the maximum noted shift was 90 Hz) related to all capacitance containing elements (of TSC and FC filters alike) in operation. With the same compensator rated power the TCR component’s lower value enforces the need for more TSC sections, but with less 72

power. When the compensator operates the resonant frequency conditions are changed upon switching each successive TSC section on. Thereby for the compensator the number increases of the frequency ranges, at which occur conditions favourable for the development of a voltage or current resonance. In the second part of the study a more complex system model was tested. The tests allowed the assessment of the risks of the resonance phenomena associated with the interactions between the compensator and power system components. A sequence of 110 kV lines was selected for the tests, wherein the compensator was placed in one of three selected nodes. A simplified diagram of the grid, in which the compensator impact on resonance phenomenon was tested, is shown in Fig. 4.

Fig. 4. Diagram of the grid in which resonance phenomena were tested

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 70–75

Compensator configuration designation

III

Serial resonance [Hz]

Parallel resonance [Hz]

Serial resonance [Hz]

Parallel resonance [Hz]

No of TSC sections switched on

BTCR = 0

BTSR + BTCR = max or BTCR = –BTSC

BTCR = 0

BTCR = max or BTCR = –BTSC

–

203.0

209.5

161.0

169.0

141.0

143.5

148.0

113.5

119.0

205.0 304.0

209.0 306.0

212.5 307.5

189.5 299.5

196.0 301.0

174.0 279.0 419.5

163.5 277.0 416.0

167.0 277.5 417.0

170.5 278.5 418.5

174.0 279.0 419.5

140.5 274 408.5

145.0 274.5 409.5

139.5 265.5 378.0

142.5 266.0 378.5

133.0 265.0 377.5

136.5 265.5 378.0

140 265.5 378.5

143.0 266.0 378.5

112.0 264.0 376.0

116.0 264.0 376.0

209.0 306.0

212.5 307.5

205.0 304.0

209.0 306.0

212.5 307.5

189.5 299.5

196.0 301.0

190.5 290.5 507.5

192.0 291.0 509.0

184.5 289.0 500.0

186.0 289.5 502.0

190.5 291.0 507.5

192.0 291.0 509.0

162.5 284.0 477.5

165.0 284.5 479.0

170.5 278.5 418.5

172.0 278.5 419.0

163.5 277.0 416.0

165.5 277.5 416.5

170.5 278.5 418.5

172.5 278.5 419.0

140.5 274.0 408.5

143.0 274.0 409.0

153.5 270.5 390.5

155.0 270.5 391.0

146.5 270.0 389.5

148.5 270.0 390.0

153.5 270.5 390.5

155.0 270.5 390.5

124.0 267.5 386.5

126.5 268.0 386.5

139.5 265.5 378.5

141.0 266.0 378.5

133.0 265.0 377.5

135.0 265.0 378.0

140.0 265.5 378.5

141.5 266.0 378.5

112.0 264.0 376.0

114.0 264.0 376.0

No of TSC sections switched on

BTCR = 0

BTCR = max or BTCR = –BTSC

BTCR = 0

BTCR = max or BTCR = –BTSC

–

203.0

209.0

192.5

199.0

143.5

148.0

136.5

209.0 306.0

212.5 307.5

170.5 278.5 418.5

Tab. 2. List of the frequencies, at which occur conditions favourable for resonance, in various compensator configurations

In the first tests the compensator was located in point S1 – on the end of 110 kV grid radius. The impact of the compensator configuration was tested on resonance development possibility. Shown in Fig. 5 is an example of the resulting impedance characteristics, and in Tab. 3 the frequencies are listed, at which conditions are favourable for resonance. Inclusion in this study of the power system’s complex structure had not significantly altered the observations made in the first phase of the study. No “new” serial resonance frequencies were noted that might be associated with the branches formed by the power system’s components. The only notable change was in the parallel resonance frequencies. This is understandable because for each of the resonances the compensator is only one of the resonant circuit’s parallel branches, and the other is due to the system structure. In subsequent tests the compensator was modelled first in node R1, and then in K1. For such location a test was performed to see how a change in the grid configuration change or a “shift” of the compensator to an adjacent node can affected the impedance characteristics. Examples of the impedance characteristics

Compensator configuration designation

III

Tab. 3. List of the frequencies, at which occur conditions favourable for resonance, in various compensator configurations – compensator in node S1

for node R1 are shown in Fig. 6, and in Tab. 4 selected frequency results for each resonances are listed. The study showed that a change of the node, as well as a change in the grid configuration, had only changed the resonant frequencies of parallel resonances. No resonances were noted, in which did not participate the branch formed by the compensator.

5. Summary In the case of serial resonance, the compensator is an independent branch, whereas parallel resonances develop between compensator and system components. Therefore, voltage resonance frequencies are closely related to compensator parameters, while parallel resonance frequencies depend on both compensator and system. Changing the setting of TCR reactor’s thyristor firing angles, resulting in a change of its susceptance, changes the resonance frequency in a narrow range (of the order of few Hz). The lower the reactor’s inductance, the lesser extent of the impact 73

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 70–75

Fig. 5. Impedance characteristics of S1 node: compensator SVC configuration II; A – TSC off, B – 1 TSC section on, C – 2 TSC sections on; 1 – the highest TCR inductance (BTCR = max or BTCR = –BTSC), 2 – TCR off (BTCR = 0)

Fig. 6. Impedance characteristics of node R1, SVC compensator, configuration II: A – TSC off, B – 1 TSC section on, C – 2 TSC sections on, 1 – the highest TCR inductance (BTCR = max or BTCR = –BTSC), 2 – TCR off (BTCR = 0)

of its settings on the resonance frequency change. Whereas switching on subsequent TSC section leads to step changes in the resonant frequencies of individual resonances, but with much higher values (in the order of tens or even hundreds Hz). Therefore, with a SVC compensator in operation, the frequencies of the power supply circuit’s natural vibrations associated

with changes in the compensator settings are modulated. This increases the risk that this frequency overlaps the frequency of forced vibrations introduced to the power supply circuit by the TCR element itself or by another grid component. And that means an increased risk of resonant oscillations excitation in the supply circuit.

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | 70–75

Compensator location

R1 (line between R1 and K1 off)

No of TSC sections switched on

Serial resonance [Hz]

Parallel resonance [Hz]

BTCR = 0

BTCR = max or BTCR = –BTSC

BTCR = 0

BTCR = max or BTCR = –BTSC

209.0 306.0

212.5 307.5

199.5 302.0

204.5 304.0

170.5 278.5 418.5

174.0 279.0 419.5

155.0 275.5 412.0

159.0 276.5 413.5

140.0 266.0 378.5

143.0 266.0 378.5

125.0 264.5 377.0

128.5 265.0 377.0

209.0 306.0

212.5 307.5

195.5 301.0

201.0 302.5

170.5 278.5 418.5

174.0 279.0 419.5

149.0 275.0 410.5

153.0 275.5 411.5

140.0 265.5 378.5

143.0 266.0 378.5

119.5 264.5 376.5

123.0 264.5 376.5

209.0 306.0

212.5 307.5

198.5 302.0

203.5 303.5

170.5 278.5 418.5

174.0 279.0 419.5

153.5 275.5 412.0

157.5 276.0 413.0

140.0 265.5 378.5

143.5 266.0 378.5

123.5 264.5 377.0

127.5 265.0 377.0

Tab. 4. List of the frequencies, at which occur conditions favourable for resonance, in various compensator locations – compensator in nodes R1 and K1, compensator configuration II

REFERENCES

1. Z. Fan, E. Johan, Harmonic Impedance Analysis in the Presence of Static Var Compensator (SVC), Power Systems Conference and Exposition, 2006. PSCE ‘06. 2006 IEEE PES.

2. R. Kenarangui, Decision Based VAR Compensators Placement in Electric Power Systems, IEEE 1991. 3. R. Kowalak, R. Zajczyk, Wpływ kompensatora SVC na warunki rezonansowe w układzie zasilania [Impact of SVC compensator on resonance conditions in power system] , III Scientific – Technical Conference “Problems of Reactive Power in Distribution and Transmission Grids”, Wisła, 10–11 December 2014. 4. R. Kowalak, R. Zajczyk, Lokalizacja źródeł mocy biernej w systemie elektroenergetycznym z wykorzystaniem metody zbiorów rozmytych [Allocation of reactive power sources in power system using the fuzzy sets method], Wiadomości Elektrotechniczne, No. 01/2013. 5. R. Kowalak, R. Zajczyk, Zastosowanie zbiorów rozmytych do lokalizacji dodatkowych źródeł mocy biernej w systemie elektroenergetycznym [The use of fuzzy sets to allocate additional reactive power sources in power system], II Scientific – Technical Conference “Problems of Reactive Power in Distribution and Transmission Grids”, Wisła, 24–25 October 2012 6. W-M. Lin et al., Optimal Location and Capacity of STATCOM for Voltage stability Enhancement using ACO plus GA, 2009 IEEE/ ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics Suntec Convention and Exhibition Center, Singapore, 14–17 July 2009. 7. M.A.S. Masoum at al., Fuzzy Approach for Optimal Placement and Sizing of Capacitor Banks in the Presence of Harmonics, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 19, No. 2, April 2004. 8. S. F. Mekhamer et al., State of the Art in Optimal Capacitor Allocation for Reactive Power Compensation in Distribution Feeders, Large Engineering Systems Conference on Power Engineering, IEEE 2002. 9. I. Pisica et al., Optimal SVC Placement in Electric Power Systems Using a Genetic Algorithms Based Method, IEEE Bucharest Power Tech Conference, June 28th – July 2nd, Bucharest, Romania, 2009. 10. R. Kowalak, R. Zajczyk, Wykorzystanie logiki zbiorów rozmytych w określaniu lokalizacji dodatkowych źródeł mocy biernej w systemie elektroenergetycznym [The use of fuzzy sets logic in allocation of additional reactive power sources in power system], Elektroenergetyka współczesność i rozwój, No. 3–4 (13–14)/2012.

Robert Kowalak Gdańsk University of Technology e-mail: robert.kowalak@pg.gda.pl Graduated from the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology in 2000. He received his PhD in engineering at the same faculty in 2005. Presently, he has been working as a lecturer in the Power Engineering Department of the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology. His professional interests include: high-voltage power electronics systems (FACTS, HVDC), modelling the operation of power electronics systems in a power system, cooperation of power supply systems with traction power systems, and issues related to the allocation of reactive power compensator in power system. Author or co-author of over 30 publications.

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | tranclation 70–75

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 70–75. When referring to the article please refer to the original text. PL

Warunki rezonansowe w węźle z kompensatorem SVC Autor

Robert Kowalak

Słowa kluczowe

SVC, rezonans, moc bierna

Streszczenie

Celem instalowania kompensatorów statycznych bocznikowych w sieciach elektroenergetycznych wysokich napięć jest przede wszystkim poprawa warunków napięciowych. Dodatkowe źródła mocy biernej zwiększają stabilność napięciową systemu, a także pozwalają na szybszą odbudowę systemu w przypadku awarii o charakterze napięciowym. W artykule zaprezentowano wpływ struktury i wysterowania układu SVC na zmianę impedancji w układzie zasilania, a więc tym samym na częstotliwości, przy których może dojść do wzbudzenia zjawisk rezonansowych.

1. Wstęp Elementy systemu elektroenergetycznego charakteryzują się znaczną indukcyjnością, która decyduje o charakterze całego systemu zasilania. Wprowadzenie do takiego układu kompensatora zawierającego elementy pojemnościowe może przyczynić się do wzbudzenia w układzie zasilania drgań o charakterze rezonansowym [1, 3]. Kompensatorami najbardziej rozpowszechnionymi w systemach elektroenergetycznych są baterie kondensatorów i/ lub dławików załączanych łącznikami elektromechanicznymi. Nowocześniejszymi od nich i stopniowo zyskującymi coraz większe znaczenie są kompensatory energoelektroniczne: SVC oraz STATCOM. Kompensatory te, ze względu na szybkość prowadzonego procesu regulacji, mają również wpływ na zwiększenie stabilności systemu w czasie stanów awaryjnych. Artykuł nawiązuje do badań dotyczących metod wyboru i oceny lokalizacji w systemie nowych kompensatorów [3, 4, 5, 10]. Wybór lokalizacji kompensatora i jej ocena, szczególnie w odniesieniu do sieci zamkniętej, jest sprawą złożoną [2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]. Musi uwzględniać wiele czynników związanych z pracą systemu oraz cechami wprowadzanego źródła mocy biernej, w tym zagrożenia wystąpieniem rezonansów. W układzie z kompensatorem energoelektronicznym są one zależne od jego struktury, wysterowania, miejsca zainstalowania czy konfiguracji sieci. Prezentowane wyniki badań otrzymano przy wykorzystaniu oprogramowania DIgSILENT PowerFactory®. 2. Zjawisko rezonansu Każdy obwód elektryczny zawierający w swojej strukturze elementy pojemnościowe i indukcyjne charakteryzują częstotliwości drgań tzw. własnych (swobodnych). W układach elektrycznych występują też różnorodne elementy, które wprowadzają do obwodu prądy i/lub napięcia o charakterystycznej dla siebie częstotliwości – są to źródła drgań wymuszonych. W przypadku obwodu, którego częstotliwość drgań własnych będzie taka sama jak częstotliwość drgań wymuszanych przez jakiś jego element, może zaistnieć w nim stan określany mianem rezonansu. W obwodach elektrycznych wyróżniamy dwa typy rezonansu: szeregowy i równoległy.

Rys. 1. Struktura kompensatora SVC uwzględniona w badaniach: TCR – tyrystorowo regulowany dławik, TSC – tyrystorowo załączane baterie kondensatorów, TSR – tyrystorowo załączane sekcje dławików, FC – filtry, SN – szyny średniego napięcia, TR – transformator, PCC – punkt przyłączenia do systemu

Dławik TCR [MVAr]

Sekcje TSC [MVAr]

Sekcje TSR [MVAr]

Filtry 5h i 7h (FC) [MVAr]

Przyjęte oznaczenie konfiguracji kompensatora

–15

2 x 12,5

–

–20

2 x 10

–

2,5 (5h) + 2,5 (7h)

–5

4x5

3 x –5

2,5 (5h) + 2,5 (7h)

III

Tab. 1. Konfiguracje kompensatorów uwzględnione w badaniach

Rezonans szeregowy (napięć) cechuje mała wartość impedancji obwodu dla częstotliwości rezonansowej. Wypadkowa reaktancja obwodu rezonansowego osiąga dla tej częstotliwości wartość zerową (kąt fazowy impedancji osiąga wartość 0°). W trakcie takiego rezonansu może dojść do pojawienia się w układzie zasilania napięć o znaczących amplitudach i częstotliwości rezonansowej. Rezonans równoległy (prądów) cechuje natomiast duża wartość impedancji dla

częstotliwości rezonansowej. Wypadkowa susceptancja obwodu rezonansowego przyjmuje wartość zerową (kąt fazowy admitancji, a tym samym i impedancji, osiąga wartość 0°). W trakcie takiego rezonansu mogą w układzie zasilania płynąć prądy o znacznych wartościach amplitudy i o częstotliwości rezonansowej. W celu określania częstotliwości rezonansowych wykorzystywane są charakterystyki impedancyjne Z = f(f) oraz fazowe φ = f(f).

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | tranclation 70–75

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 70–75. When referring to the article please refer to the original text. PL

Jeżeli na charakterystyce impedancyjnej dla danej wartości częstotliwości obserwujemy lokalne maksimum impedancji i równocześnie kąt fazowy impedancji widoczny na charakterystyce fazowej osiąga wartość 0°, to oznacza, że możliwy jest przy tej częstotliwości rezonans prądów. Jeżeli na tej samej charakterystyce dla danej wartości częstotliwości obserwujemy lokalne minimum impedancji i równocześnie kąt fazowy impedancji osiąga wartość 0°, to oznacza, że możliwy jest przy tej częstotliwości rezonans napięć. Struktura systemu zasilania, jak i kompensatora SVC, sprzyjają powstawaniu zjawisk rezonansowych. Występują tu zarówno elementy pojemnościowe, jak i indukcyjne (tworzące obwód dla drgań własnych), a w strukturze SVC znajduje się dławik TCR, który jest źródłem wyższych harmonicznych (źródło drgań wymuszonych).

Rys. 2. Charakterystyki impedancyjne węzła PCC: kompensator SVC konfiguracja I, A – TSC wyłączony, B – załączona 1 sekcja TSC, C – załączone 2 sekcje TSC, 1 – największa wartość indukcyjności TCR (BTCR = max lub BTCR = –BTSC), 2 – TCR wyłączony (BTCR = 0)

Rys. 3. Charakterystyki impedancyjne węzła PCC: kompensator SVC konfiguracja II, A – TSC wyłączony, B – załączona 1 sekcja TSC, C – załączone 2 sekcje TSC, 1 – największa wartość indukcyjności TCR (BTCR = max lub BTCR = –BTSC), 2 – TCR wyłączony (BTCR = 0)

Rys. 4. Schemat sieci, w której analizowano zjawiska rezonansowe

3. Modele wykorzystane do badań W badaniach wykorzystano dwa modele systemu, do których wprowadzano model kompensatora zaprezentowany na rys. 1. Modelowany kompensator miał moc znamionową 25 MVA (–15 MVAr ÷ 25 MVAr) i był przyłączony do węzła 110 kV. Uwzględnione konfiguracje kompensatorów zestawiono w tab. 1. Jako podstawową konfigurację kompensatora przyjęto tę, którą w tab. 1 oznaczono symbolem II. Pierwszy z wykorzystanych modeli systemu był prosty (idealne źródło napięcia z impedancją). Wykorzystanie tak prostego modelu związane było z badaniami wpływu na zjawiska rezonansowe samego kompensatora (praca TCR, załączone sekcje TSC itp.). Drugi z modeli systemu odzwierciedla fragment sieci elektroenergetycznej. Model ten uwzględnia w swojej strukturze poszczególne elementy składowe systemu (linie, transformatory itp.). 4. Wyniki badań Podstawą przeprowadzonej analizy było wyznaczanie charakterystyk impedancyjnych i fazowych węzła, do którego włączony został kompensator, a następnie na ich podstawie określenie częstotliwości, przy których mogą zaistnieć warunki sprzyjające powstaniu rezonansu. Przeprowadzone badania zostały podzielone na dwie części. W pierwszej części wykonano badania z wykorzystaniem prostego modelu systemu elektroenergetycznego. Oceniono wpływ zmiany konfiguracji i wysterowania samego kompensatora na charakterystyki impedancyjne węzła. Przykładowe charakterystyki uzyskane dla różnych konfiguracji kompensatora zaprezentowano na rys. 2 i 3. Na podstawie zaprezentowanych charakterystyk można zauważyć, że w tak prostym układzie istnieje możliwość powstania obu typów rezonansów. Jednakże wartości częstotliwości, przy których mogą one wystąpić, ulegają pewnym zmianom zależnym od konfiguracji kompensatora, obecności filtrów i liczby załączonych sekcji TSC, a także od wysterowania elementu TCR. W celu dokładniejszego prześledzenia zachodzących zmian z charakterystyk impedancyjnych i fazowych odczytano częstotliwości, przy których mogą się wzbudzić

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | tranclation 70–75

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 70–75. When referring to the article please refer to the original text. PL

Oznaczenie konfiguracji kompensatora

III

Liczba załączonych sekcji TSC

Rezonans szeregowy [Hz]

Rezonans równoległy [Hz]

BTCR = 0

BTCR = max lub BTCR = –BTSC

BTCR = 0

BTCR = max lub BTCR = –BTSC

–

203,0

209,0

192,5

199,0

143,5

148,0

136,5

209,0 306,0

212,5 307,5

170,5 278,5 418,5

Oznaczenie konfiguracji kompensatora

Liczba załączonych sekcji TSC

Rezonans szeregowy [Hz]

Rezonans równoległy [Hz]

BTCR = 0

BTSR + BTCR = max lub BTCR = –BTSC

BTCR = 0

BTCR = max lub BTCR = –BTSC

–

203,0

209,5

161,0

169,0

141,0

143,5

148,0

113,5

119,0

205,0 304,0

209,0 306,0

212,5 307,5

189,5 299,5

196,0 301,0

174,0 279,0 419,5

163,5 277,0 416,0

167,0 277,5 417,0

170,5 278,5 418,5

174,0 279,0 419,5

140,5 274 408,5

145,0 274,5 409,5

139,5 265,5 378,0

142,5 266,0 378,5

133,0 265,0 377,5

136,5 265,5 378,0

140 265,5 378,5

143,0 266,0 378,5

112,0 264,0 376,0

116,0 264,0 376,0

209,0 306,0

212,5 307,5

205,0 304,0

209,0 306,0

212,5 307,5

189,5 299,5

196,0 301,0

190,5 290,5 507,5

192,0 291,0 509,0

184,5 289,0 500,0

186,0 289,5 502,0

190,5 291,0 507,5

192,0 291,0 509,0

162,5 284,0 477,5

165,0 284,5 479,0

170,5 278,5 418,5

172,0 278,5 419,0

163,5 277,0 416,0

165,5 277,5 416,5

170,5 278,5 418,5

172,5 278,5 419,0

140,5 274,0 408,5

143,0 274,0 409,0

153,5 270,5 390,5

155,0 270,5 391,0

146,5 270,0 389,5

148,5 270,0 390,0

153,5 270,5 390,5

155,0 270,5 390,5

124,0 267,5 386,5

126,5 268,0 386,5

139,5 265,5 378,5

141,0 266,0 378,5

133,0 265,0 377,5

135,0 265,0 378,0

140,0 265,5 378,5

141,5 266,0 378,5

112,0 264,0 376,0

114,0 264,0 376,0

Tab. 2. Zestawienie częstotliwości, przy których występują warunki sprzyjające rezonansom, przy zastosowaniu różnych konfiguracji kompensatora

III

Tab. 3. Zestawienie częstotliwości, przy których występują warunki sprzyjające rezonansom, przy zastosowaniu różnych konfiguracji kompensatora – kompensator w węźle S1

poszczególne rezonanse, a uzyskane wyniki zestawiono w tab. 2. Warunkiem koniecznym do powstania rezonansu jest istnienie w obwodzie pojemności, dlatego warunki sprzyjające rezonansom występowały tylko wówczas, gdy załączony był co najmniej jeden z pojemnościowych elementów kompensatora (filtry FC lub co najmniej jedna sekcja TSC). W tab. 2, jak i na rys. 2 i 3, zaprezentowano dane dotyczące skrajnych punktów wysterowania dławika TCR: dla susceptancji dławika BTCR = 0 (dławik wyłączony) oraz dla sytuacji, gdy dławik załączony jest na pełną moc (BTCR = max, TSC wyłączony) lub równoważy susceptancję pojedynczej sekcji TSC (BTCR = –BTSC). W badaniach uwzględniono także stany pośrednie wysterowania TCR. Pracujący dławik TCR w miarę wzrostu swojej indukcyjności (a tym samym mocy) „przesuwa” częstotliwości rezonansowe w kierunku wyższych wartości. Zaobserwowana w przypadku analizowanego układu zmiana była stosunkowo niewielka, osiągająca maksymalnie 6 Hz. Oznacza to, że pracujący dławik TCR, przy stałej wartości załączonych pojemności, przyczynia się do powstania pewnego wąskiego zakresu częstotliwości, w której może dojść do rezonansu. Dla każdego przypadku określone częstotliwości rezonansowe (jedna dla rezonansu szeregowego i jedna dla równoległego) dają się powiązać z konkretnym elementem

Rys. 5. Charakterystyki impedancyjne węzła S1, kompensator SVC konfiguracja II, A – TSC wyłączony, B – załączona 1 sekcja TSC, C – załączone 2 sekcje TSC, 1 – największa wartość indukcyjności TCR (BTCR = max lub BTCR = –BTSC), 2 – TCR wyłączony (BTCR = 0)

składowym kompensatora zawierającym pojemność. W chwili załączenia pierwszej sekcji TSC pojawia się jedna para częstotliwości

rezonansowych (jedna częstotliwość dla rezonansu szeregowego i jedna dla równoległego) związana z tym elementem. Jeżeli w układzie pracują filtry,

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | tranclation 70–75

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 70–75. When referring to the article please refer to the original text. PL

to załączenie pierwszej sekcji TSC prowadzi do „wypchnięcia” częstotliwości rezonansowych związanych z filtrami w kierunku wyższych wartości (maksymalna zaobserwowana zmiana była rzędu 200 Hz). Załączanie kolejnych sekcji TSC prowadzi natomiast do obniżania wartości częstotliwości (maksymalna zaobserwowana zmiana miała wartość 90 Hz) związanych z wszystkimi pracującymi elementami zawierającymi pojemność (zarówno samego TSC, jak i filtrów FC). Mniejsza wartość elementu TCR, przy tej samej mocy znamionowej kompensatora, wymusza konieczność stosowania większej liczby sekcji TSC, ale o mniejszych mocach. W czasie pracy kompensatora warunki częstotliwości rezonansowych ulegają zmianie przy załączeniu każdej kolejnej sekcji TSC. Tym samym dla kompensatora wzrasta liczba przedziałów częstotliwości, przy których występują warunki korzystne dla wystąpienia rezonansu napięć lub prądów. Druga część badań modelowych została przeprowadzona według bardziej złożonego modelu systemu. Badania pozwoliły na ocenę zagrożeń zjawiskami rezonansowymi związanymi ze wzajemnymi oddziaływaniami na siebie kompensatora i elementów systemu elektroenergetycznego. Do analizy wybrano ciąg liniowy 110 kV, w którym kompensator umieszczono w jednym z trzech wybranych węzłów. Uproszczony schemat sieci, w której analizowano wpływ kompensatora na zjawiska rezonansowe, zaprezentowano na rys. 4. W pierwszej kolejności badania wykonano dla lokalizacji kompensatora w punkcie S1 – kompensator był umieszczony na końcu promienia sieci 110 kV. Badano wpływ konfiguracji kompensatora na możliwość powstania rezonansu. Na rys. 5 zaprezentowano przykładową uzyskaną charakterystykę impedancyjną, a w tab. 3 zestawiono częstotliwości, przy których występują warunki sprzyjające rezonansom. Uwzględnienie w prowadzonych badaniach złożonej struktury systemu elektroenergetycznego nie wprowadziło znaczących zmian w obserwacjach poczynionych w pierwszej fazie badań. Nie zaobserwowano „nowych” częstotliwości dla rezonansów szeregowych, które mogłyby być związane z gałęziami tworzonymi przez elementy systemu elektroenergetycznego. Jedyna zaobserwowana zmiana dotyczyła wartości częstotliwości dla rezonansów równoległych. Jest to zrozumiałe, ponieważ dla każdego z tych rezonansów kompensator stanowi tylko jedną z równoległych gałęzi obwodu rezonansowego, a druga wynika ze struktury systemu. W następnych badaniach zamodelowano kompensator najpierw w węźle R1, a następnie K1. Dla takich lokalizacji wykonano badanie pozwalające zaobserwować, jak na kształtowanie się charakterystyk impedancyjnych może wpływać zmiana konfiguracji sieci lub „przesunięcie” kompensatora do sąsiedniego węzła. Przykładowe charakterystyki impedancyjne dla węzła R1 zaprezentowano na rys. 6, a w tab. 4 zestawiono wybrane wyniki wartości częstotliwości dla poszczególnych rezonansów. Przeprowadzone badania wykazały, że zmiana węzła, jak i zmiana konfiguracji

Rys. 6. Charakterystyki impedancyjne węzła R1, kompensator SVC konfiguracja II: A – TSC wyłączony, B – załączona 1 sekcja TSC, C – załączone 2 sekcje TSC, 1 – największa wartość indukcyjności TCR (BTCR = max lub BTCR = –BTSC), 2 – TCR wyłączony (BTCR = 0)

Lokalizacja kompensatora

R1 (wyłączenie linii pomiędzy węzłami R1 i K1)

Liczba załączonych sekcji TSC

Rezonans szeregowy [Hz]

Rezonans równoległy [Hz]

BTCR = 0

BTCR = max lub BTCR = –BTSC

BTCR = 0

BTCR = max lub BTCR = –BTSC

209,0 306,0

212,5 307,5

199,5 302,0

204,5 304,0

170,5 278,5 418,5

174,0 279,0 419,5

155,0 275,5 412,0

159,0 276,5 413,5

140,0 266,0 378,5

143,0 266,0 378,5

125,0 264,5 377,0

128,5 265,0 377,0

209,0 306,0

212,5 307,5

195,5 301,0

201,0 302,5

170,5 278,5 418,5

174,0 279,0 419,5

149,0 275,0 410,5

153,0 275,5 411,5

140,0 265,5 378,5

143,0 266,0 378,5

119,5 264,5 376,5

123,0 264,5 376,5

209,0 306,0

212,5 307,5

198,5 302,0

203,5 303,5

170,5 278,5 418,5

174,0 279,0 419,5

153,5 275,5 412,0

157,5 276,0 413,0

140,0 265,5 378,5

143,5 266,0 378,5

123,5 264,5 377,0

127,5 265,0 377,0

Tab. 4. Zestawienie częstotliwości, przy których występują warunki sprzyjające rezonansom, przy zastosowaniu różnych lokalizacji kompensatora – kompensator w węźle R1 i K1, konfiguracja kompensatora II

sieci, wprowadziły jedynie zmianę wartości częstotliwości rezonansowych dla rezonansów równoległych. Nie zaobserwowano rezonansów, w których nie uczestniczyłaby gałąź tworzona przez kompensator.

5. Podsumowanie W przypadku rezonansów szeregowych kompensator stanowi niezależną gałąź, natomiast rezonanse równoległe zachodzą pomiędzy kompensatorem i elementami

R. Kowalak | Acta Energetica 3/28 (2016) | tranclation 70–75

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 70–75. When referring to the article please refer to the original text. PL

systemu. Dlatego też wartości częstotliwości rezonansowych dla rezonansów napięciowych są ściśle związane z parametrami kompensatora, natomiast na wartości częstotliwości rezonansowych rezonansów równoległych ma wpływ zarówno kompensator, jak i system. Zmiana kąta wysterowania tyrystorów dławika TCR, skutkująca zmianą jego susceptancji, zmienia wartość częstotliwości rezonansowej w wąskim zakresie (rzędu pojedynczych herców). Im mniejsza wartość indukcyjności zastosowanego dławika, tym w mniejszym zakresie na zmianę częstotliwości rezonansowej wpływa jego wysterowanie. Natomiast załączanie kolejnych sekcji TSC doprowadza do skokowych zmian częstotliwości rezonansowych dla poszczególnych rezonansów, ale o znacznie większe wartości (rzędu dziesiątek, a nawet pojedynczych setek herców). Przy pracującym kompensatorze SVC dochodzi więc do modyfikacji częstotliwości drgań własnych obwodu zasilania związanych ze zmianami w wysterowaniu kompensatora. Dzięki temu wzrasta zagrożenie, że częstotliwość ta nałoży się na częstotliwość drgań wymuszonych wprowadzanych do układu zasilania przez sam element TCR lub inny obiekt w sieci. A to oznacza zwiększone zagrożenie wzbudzenia oscylacji rezonansowych w układzie zasilania. Robert Kowalak

Bibliografia 1. Fan Z., Johan E., Harmonic Impedance Analysis in the Presence of Static Var Compensator (SVC), Power Systems Conference and Exposition, PSCE ‘06, 2006 IEEE PES. 2. Kenarangui R., Decision Based VAR Compensators Placement in Electric Power Systems, IEEE 1991. 3. Kowalak R., Zajczyk R., Wpływ kompensatora SVC na warunki rezonansowe w układzie zasilania, III Konferencja Naukowo-Techniczna „Problematyka mocy biernej w sieciach dystrybucyjnych i przesyłowych”, Wisła, 10–11 grudnia 2014. 4. Kowalak R., Zajczyk R., Zbroński A., Lokalizacja źródeł mocy biernej w systemie elektroenergetycznym z wykorzystaniem metody zbiorów rozmytych, Wiadomości Elektrotechniczne 2013, nr 1. 5. Kowalak R., Zajczyk R., Zbroński A., Zastosowanie zbiorów rozmytych do lokalizacji dodatkowych źródeł mocy biernej w systemie elektroenergetycznym, II Konferencja Naukowo-Techniczna „Problematyka mocy biernej w sieciach dystrybucyjnych i przesyłowych”, Wisła, 24–25 października 2012.

6. Lin W.-M. i in., Optimal Location and Capacity of STATCOM for Voltage stability Enhancement using ACO plus GA, 2009 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics Suntec Convention and Exhibition Center, Singapore, 14–17 lipca 2009. 7. Masoum M.A.S. i in., Fuzzy Approach for Optimal Placement and Sizing of Capacitor Banks in the Presence of Harmonics, IEEE Transactions on Power Delivery 2004, Vol. 19, No. 2. 8. Mekhamer S.F. i in., State of the Art in Optimal Capacitor Allocation for Reactive Power Compensation in Distribution Feeders, Large Engineering Systems Conference on Power Engineering, IEEE 2002. 9. Pisica I. i in., Optimal SVC Placement in Electric Power Systems Using a Genetic Algorithms Based Method, IEEE Bucharest Power Tech Conference, Bucharest, Romania, 28 czerwca – 1 lipca 2009. 10. Zajczyk R., Kowalak R., Zbroński A., Wykorzystanie logiki zbiorów rozmytych w określaniu lokalizacji dodatkowych źródeł mocy biernej w systemie elektroenergetycznym, Elektroenergetyka Współczesność i Rozwój 2012, nr 3–4 (13–14).

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: robert.kowalak@pg.gda.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (2000). Stopień naukowy doktora nauk technicznych uzyskał na swoim macierzystym wydziale (2005). Pracuje w Katedrze Elektroenergetyki Wydziału Elektrotechniki i Automatyki PG na stanowisku adiunkta. Jego zawodowe zainteresowania obejmują: układy energoelektroniczne dużych mocy (FACTS, HVDC), modelowanie pracy układów energoelektronicznych w systemie elektroenergetycznym, współpracę układów zasilania z elektroenergetyką trakcyjną oraz zagadnienia związane z lokalizacją kompensatorów mocy biernej w systemie elektroenergetycznym. Jest autorem lub współautorem ponad 30 publikacji.

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 81–87

Testing Situation Awareness Network for the Electrical Power Infrastructure

Authors Rafał Leszczyna Robert Małkowski Michał R. Wróbel

Keywords electric grid, cyber security, situational awareness, testing

Abstract The contemporary electrical power infrastructure is exposed to new types of threats. The cause of such threats is related to the large number of new vulnerabilities and architectural weaknesses introduced by the extensive use of Information and Communication Technologies (ICT) in such complex critical systems. The power grid interconnection with the Internet exposes the grid to new types of attacks, such as Advanced Persistent Threats (APT) or Distributed-Denial-ofService (DDoS) attacks. When addressing this situation the usual cyber security technologies are prerequisite, but not sufficient. To counter evolved and highly sophisticated threats such as the APT or DDoS, state-of-the-art technologies including Security Incident and Event Management (SIEM) systems, extended Intrusion Detection/Prevention Systems (IDS/IPS) and Trusted Platform Modules (TPM) are required. Developing and deploying extensive ICT infrastructure that supports wide situational awareness and allows precise command and control is also necessary. In this paper the results of testing the Situational Awareness Network (SAN) designed for the energy sector are presented. The purpose of the tests was to validate the selection of SAN components and check their operational capability in a complex test environment. During the tests’ execution appropriate interaction between the components was verified.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016308

1. Introduction Today electrical grids take advantage of Information and Communication Technologies (ICT) and they are often interconnected with the Internet. This exposes them to a completely new type of threats, namely cyber-threats, from which Advanced Persistent Threats (APT) or Distributed-Denial-of-Service (DDoS) attacks, pose a specifically serious challenge in protection of the electrical infrastructure. The most exposed components of the Polish Power System are SCADA systems in substations and Distributed Control Systems (DCS) in power plants. Advanced Persistent Threats (APT) are dedicated attacks able to persistently target a speciﬁc entity and to cause a specific effect, such as an interruption to the power supply [1, 2]. DDoS attacks, on the other hand, attempt to delay, block or corrupt the communication in the grid [3]. Stuxnet [4] was the first wide manifestation of malware that was specifically designed to attack networked industrial control systems in facilities such as gas pipelines or power plants. Detected for the first time in 2010, Stuxnet is a cyber worm able to infect process control servers and Programmable Logic Controllers (PLCs) and alter physical processes in order to sabotage the targeted facility. Later studies revealed that

Stuxnet was not the first threat of that type. In fact that it had its precursor called Flame that was undetected until 2012 [5]. To counter the evolved, highly sophisticated threats, advanced cyber security technologies are required, such as Security Information and Event Management (SIEM) systems, application whitelisting, and Trusted Platform Modules (TPM) [1, 6]. Developing and deploying Situation Awareness Networks (SANs) with SIEM software will improve situational awareness and will allow for better control and faster response to threats [7]. Such a Situation Awareness Network is being developed in project DEnSeK (Distributed Energy Security Knowledge) [8]. The project aims at improving the security and resilience of the new energy infrastructure against cyber-threats. It will provide a platform for the security knowledge exchange between companies of the European energy sector. It shall result in establishing a European Energy ISAC (Information Sharing and Analysis Centre) which will enable interactive and real-time knowledge and information sharing between all involved parties [8]. In this paper the results of testing the Situational Awareness Network (SAN) designed for the energy sector are presented. The purpose of the tests was to validate the selection of SAN 81

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 81–87

components and check their operational capability and interoperability in a complex test environment.

2. Cyber security in the electrical power infrastructure The contemporary electrical grid due to the intensified use of Information and Communication Technologies (ICT) is exposed to new types of cyber-threats. The most vulnerable components of the Polish Power System are Industrial Control Systems (ICS) which include SCADA systems in substations and Distributed Control Systems in power plants. Cyber security is defined as the ability to protect or defend the use of cyberspace from cyber attacks [9] and is inextricably linked to information security i.e. the state of information when its confidentiality, integrity and availability are preserved [9, 10]. Whereas [10]: • Confidentiality is the property that information is not made available or disclosed to unauthorized individuals, entities, or processes • Availability is the property of being accessible and usable upon demand by an authorized entity • Integrity is the property of safeguarding the accuracy and completeness of assets. This definition applies to Information and Communication Technologies in general. Industrial Control Systems (ICS), however, have characteristics that make them very different from traditional information processing systems. There are two fundamental factors which drive most of the others: ICS systems have different priorities and imply risks with a much broader scope and impact. ICS were designed to meet tight performance and reliability requirements which are not typical in a conventional ICT environment. At the same time, many of these ICS serve to control and monitor very critical processes, such as nuclear power generation. This means that the risks include impact on the health and safety of human lives, serious damage to the environment, production losses, impact to a nation’s economy, etc. These differences influence the fact how the systems should be protected and what priorities must be assigned in the protection process. In result the risk management objectives for the two types of systems are not the same (see Fig. 1). The most important differences between ICT systems and ICS are described below.

Performance requirements ICT systems are normally non-real-time systems, where high data throughput is demanded (and available) and where high delay and jitter may be acceptable in data being communicated as long as data is consistent. On the other hand, ICS may need to operate in real-time and therefore delay/jitter is not acceptable. Throughput is not so important, and as a result the underlying communication infrastructure may be limited in this aspect [11]. Availability requirements Outages of ICS are not acceptable in most cases and therefore components redundancy is a common practice. Moreover, many control systems are not easily stopped or started without affecting production. This means that common IT system practices such as rebooting are not acceptable [11]. Risk management requirements In traditional IT systems information confidentiality and integrity are the main concern. For ICS systems human safety, environmental impacts and the process itself (loss of equipment/ production) are the main concerns. For this reason, from the three fundamental characteristics of computer security, availability and integrity are the priorities for ICS [11]. Time-Critical machine-human interaction ICS system response to human interaction is very critical. Requiring password authentication should not hamper or interfere with emergency actions [11]. System operation Legacy systems are vulnerable to resource unavailability and timing disruptions. Control networks are often more complex and their operation require a different level of expertise (e.g. are typically managed by control engineers). Software and hardware applications are more difficult to upgrade and many systems do not have desirable security features (e.g. encryption, error logging, password protection, etc.) and it may be difficult to include them since they are resource-constrained systems [11]. Change management Software updates on ICS systems need to be thoroughly tested by the vendor and the end user before being implemented and ICS outages often must be planned and scheduled days/weeks in advance. Moreover, many ICS systems utilise older versions of operating systems that are no longer supported. [11] There are many challenges related to the protection of Industrial Controls Systems and ICT in the electrical infrastructure. For more details an interested reader may refer to [11–14].

3. Security information and event management systems in situation awareness

Fig. 1. Comparison of risk management objectives [11] 82

Situation awareness Various definitions of Situation Awareness (SA) [15, 16] exist, from which Tadda and Salerno adapt the one of Endsley [17] to the area of Cyber Situation Awareness: “Situation awareness is the perception of the elements of the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning, and the projection of their status in the near future to enable decision superiority” [10].

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 81–87

Endsley provides a reference model for situation awareness, which includes the following levels: • Level 1: Perception of Elements in Current Situation • Level 2: Comprehension of Current Situation • Level 3: Projection of Future Status. Perception is the lowest level of situational awareness. It provides information about the status and behaviour of relevant elements within the environment and represents it in a conceived form. Without a correct perception of important environmental elements, the probability of forming a distorted view of a situation increases dramatically [16]. Comprehension of a situation is related to combining, interpreting, storing, and retaining information. It extends perception with the integration of multiple pieces of information and the determination of their relevance to established earlier objectives, which can result in inferring or deriving conclusions about the objectives. Comprehension provides a structured outlook of the current situation by determining the significance of objects and events. It links new information to already existing knowledge in order to produce a compound view of the situation as it evolves [16]. Projection is the top level of situation awareness. It is defined as the ability to make predictions based on the outcome of comprehension (and perception) [16]. McGuinness and Foy [18] extended the model by adding a fourth level, called Resolution, which aims at identifying an optimal path to achieve the desired state change to the current situation. Resolution is based on choosing a single course of action from a subset of available actions [18]. Within the DEnSeK [19] project dashboard for the Situational Awareness Network operators was developed. This software visualises the data collected from a distributed set of sensors. At the time of test design dashboard was able to retrieve data from two sources. The first – network analyser Argus – was used to collect data about network traffic activity in protected network. The second is OSSIM – comprehensive and open source security information and event management system. By treating OSSIM as an intermediate layer, the dashboard can be connected with a vast number of sensors, including the most popular IDS systems such as Snort and Suricata. The Situational Awareness Network proposed in the DEnSeK project may be described as the three-tier architecture, presented in Fig. 2. The lowest tier, data tier consists of sensors such as Network and Host Intrusion Detection Systems, network monitors and analysers. OSSIM software works on the logic tier. It collects and processes data from sensors and transmits them to the top layer. Finally at the presentation tier, the dashboard, after the further processing visualise the data as a user-friendly operator interface.

4. Testing environment The tests were performed in the Cyber security Laboratory located in the ENEL Engineering and Research area of Livorno. The laboratory aims at replicating the network architecture and

Fig. 2. SAN three-tier architecture

the main process control components of a real power generation plant (Combined Cycle Gas Turbine). It was conceived, designed and developed for the testing and development of applications for process automation. From the ICT perspective, the network is layered in the same way as in a production plant, there are all the main components of industrial process control networks, including PLCs and Distributed Control System (DCS) from different vendors. From the industrial process perspective, the controlled process resembles the cold and warm water loops needed by a thermoelectric power plant. This physical process is equipped with field devices (sensors and actuators) such as pressure meters, valves, pumps, inverters, etc. controlled by the PLCs. A power plant has a quite complex environment, comprising several kinds of systems, subsystems and components namely: • The Field System, hosting all the PLC, RTU and sensors of the power plant • The Process Control and Data Acquisition System (Process SCADA), which basically control the field system • The Control Network, which provide the communication service among the whole Power Plant • The Data Network, allowing to interconnect different Power Plants • The Business (Offices) Network with the typical intranet applications • The Demilitarised Zone where servers for sharing process related data are located. These systems were reconstructed in the secure isolated (physically disconnected from any other networks) environment of the laboratory based on computer and network equipment, as well as SCADA devices set up over physical hydrologic installation – the Physical Power Plant Emulator (see Fig. 3 and Tab. 1). The information system of the power plant was reconstructed with very high fidelity. The identical subnetworks were created. All the key workstations of the power plant were copied in oneto-one relation. It means each of the workstations was reflected 83

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 81â&#x20AC;&#x201C;87

into one host of the simulation environment. Only stations of the Intranet were approximated with a lower number of hosts, but this was without loss of generality. In the reconstruction, the same network addresses were used, the same software installed (including the level of patching), the same configurations of firewalls applied etc. The schema of the network in laboratory is presented in Fig. 4. The laboratory is commonly used to carry out different cyber security tests, especially in the process control network, that help corporate security, ICT security and the different business units of ENEL to make informed decisions or take actions related to cyber security. Security tests include penetration tests, by leveraging the production-like network layers of the laboratory, vulnerability assessments, which can be invasive since the laboratory process does not have any uptime requirement and can afford Fig. 3. Physical Power Plant Emulator

Fig. 4. Cyber Security Laboratory Schema 84

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 81–87

Siemens 2 x OpenPMC (PLC) 2 x IM157 (DP Link) 2 x DP/ PA Coupler 2 x ET 200M (active bus) 1 x SM321 (DI) 1 x SM322 (DO) 2 x SM331 (AI) 2 x SM332 (AO)

Emerson 2 x Ctrl MD (PLC) 1 x KLD-2 (DP/PA) 1 x KLD-2 (DP/PA)

ABB 2 x AC 800F (PLC) 3 x RLM 01 (Y Link, repeater) 1 x Converter F.O./ RJ45 Ethernet 1 x Switch Ethernet 2 x CI 840 1 x RLM 01 1 x DP/ PA Power Link 2 x LD 800 HSE 1 x Converter F.O./ RJ45, Ethernet 1 x Switch Ethernet

Field Dev. 21 PA, DP, FF, 3 Hart, 12 analog I/O.

Tab. 1. Components of the Physical Power Plant Emulator

Fig. 5. Illegible presentation of data on the dashboard

to fail, and for the validation of security solutions. The laboratory is also used to test security policies or technical guidelines before they are approved, and for testing security patches before their application into critical production environments, to verify that they do not cause malfunctioning of the SCADA equipment. Finally, also risk assessments benefit from feedback from the laboratory, especially about the impact and effectiveness of security approaches, procedures and technical solutions. All tests, except Scenario 4 with configuration 2, were performed in the IDROLAB Plant area. During the test execution 3 computers were used as hosts for the Virtual Machines. Two run under Linux operating system, one under Microsoft Windows. • Windows 7: Intel Core i7-Q720, 8 cores, 1.6 GHz, 16 GB RAM • Linux Mint: Intel Core i5-3317U, 4 cores, 1.7 GHz, 8 GB RAM • Kali Linux: Intel Core i3, 2 cores, 1.2 GHz, 4 GB RAM.

5. Testing process The aim of the performed tests was to verify whether the architecture and selected components prove their suitability in a complex power plant environment. For this purpose integrity tests were designed. Five test cases were prepared to check the SAN components interoperability. The following components were involved in the tests: • Argus – network analyser • Snort – Network Intrusion Detection System (NIDS) • OSSIM – Security Information and Event Management (SIEM) system • DEnSek Dashboard – Situational Awareness Network dashboard. In order to carry out tests additional open source programs were used, including TCPReplay, Oinkmaster and Barnyard2. In the first part of the testing process appropriate interaction between individual systems components was verified. 85

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 81–87

Execution of the first two test cases aimed at checking the dashboard operation with the Argus analyser as the data source. During these tests several problems were identified. All of them were related to the processing and visualisation of large amount of data specific to the power plant environment (e.g. Fig. 5). Feedback from testing helped developers to identify and fix bugs. During the second phase of testing (cases 3 and 4), the integration between Snort IDS and Ossim SIEM was verified. Since both systems are mature Open Source projects their deployment and configuration was smooth. However testing in the large scale environment facilitated identification of problems with communication between subnets. In a production environment sensors will be spread across regions, countries or even continents. It is therefore necessary to develop a method of communication with the central SIEM system. Finally, the last tests were devoted to the full integration of the SAN. Communication through all the tiers of the SAN (Fig. 2) has been tested. The data collected by the sensors (Snort IDS) were transmitted to the SIEM system (OSSIM). There, based on the analysis and aggregation, alarms were raised and the dashboard was notified. The operator was informed about detected threats through the dashboard widgets. The tests have shown that the SAN architecture was designed correctly. Although there were several problems and bugs system proved its usefulness in the complex test environment.

6. Conlusions The risk associated with a cyber attack on the Polish energy infrastructure is slowly but steadily growing. This results on the one hand from the increasing dependence of the economy and society from electrical energy, on the other hand, from a gradually implemented ICT in energy sector. Situation Awareness Network supports monitoring of the infrastructure for early detection of threats and reducing their impact. In the DEnSeK project a threetier SAN platform was designed and implemented. Integration tests conducted in the complex and extensive ENEL Cyber Security Laboratory proved that the architecture and system components were properly selected and the system operates as intended.

REFERENCES

1. Y. Aillerie et al., Smart Grid Cyber Security, 2013. 2. Y. Yan et al., A Survey on Cyber Security for Smart Grid Communications, IEEE Commun. Surv. Tutorials. 2012, No. 14, pp. 998–1010. 3. W. Wang, Z Lu., Cyber security in the Smart Grid: Survey and challenges, Comput. Networks. 2013, No. 57, pp. 1344–1371. 4. N. Falliere, L.O. Murchu, E. Chien, W32.Stuxnet Dossier, 2011. 5. D. Kushner, The real story of stuxnet, IEEE Spectrum 2013, No. 50, pp. 48–53. 6. A. Carcano et al., A Multidimensional Critical State Analysis for Detecting Intrusions in SCADA Systems, IEEE Trans. Ind. Informatics. 2011, No. 7, pp. 179–186. 7. H. Khurana et al., Smart-grid security issues, IEEE Secur. Priv. 2010, No. 8, pp. 81–85. 8. DEnSeK (Distributed Energy Security Knowledge), project website [on-line], http://www.densek.eu/. 9. R. Kissel, NISTIR 7298 Revision 2 Glossary of Key Information Security Terms, 2013. 10. ISO/IEC: ISO/IEC 27001:2005(E): Information technology – Security techniques – Information security management systems – Requirements, 2005. 11. K. Stouffer, J. Falco, K. Scarfone, NIST SP 800-82: Guide to Industrial Control Systems (ICS) Security, 2011. 12. ENISA: Protecting Industrial Control Systems – Recommendations for Europe and Member States, ENISA, 2011. 13. ENISA: Smart Grid Security: Recommendations for Europe and Member States, 2012. 14. G. Ericsson, Managing Information Security in an Electric Utility. 15. M. Vidulich et al., Situation Awareness: Papers and Annotated Bibliography, 1994. 16. G.P. Tadda, J.S. Salerno, Overview of Cyber Situational Awareness, in: S. Jajodia et al. (eds.), Cyber Situational Awareness, Springer US, Boston, MA 2010, pp. 15–35. 17. M.R. Endsley, Toward a theory of situation awarenss in dynamic systems, Human Factors 1995, No. 37, pp. 32–64. 18. B. McGuinness, L. Foy, A Subjective Measure of SA The Crew Awareness Rating Scale – GetInfo. Proceedings of the first human performance, situation awareness, and automation conference., Savannah, Georgia, USA 2000. 19. R. Leszczyna, M.R. Wrobel, Security information sharing for smart grids: Developing the right data model, Proceedings of the 9th International Conference for Internet Technology and Secured Transactions (ICITST), pp. 163–169. IEEE 2014.

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 81–87

Rafał Leszczyna Gdańsk University of Technology e-mail: rafal.leszczyna@zie.pg.gda.pl Dr. Rafal Leszczyna is an assistant professor at Gdańsk University of Technology, Faculty of Management and Economics. He holds the M.Sc. degrees of Computer Science and Business Management. In December, 2006 he earned a Ph.D. in Computer Science, specialisation - Computer Security at the Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics of Gdańsk University of Technology. Between 2004 and 2008 he worked in the European Commission Joint Research Centre, in the teams dealing with information security and the security of critical networked infrastructures. After his return to the university in 2008, from 2010 to 2012 he was seconded to the European Network and Information Security Agency (ENISA), where among the others he was responsible for coordinating the studies related to the security of industrial control systems and smart grids. His professional interests focus on the security of information systems, information security of critical infrastructures, and the issues relevant to information security management.

Robert Małkowski Gdańsk University of Technology e-mail: robert.malkowski@pg.gda.pl He graduated from the Faculty of Electrical Engineering and Automation of Gdańsk University of Technology in 1999. Four years later he got his PhD. He works as an assistant professor in the Chair of Electrical Engineering of Gdańsk University of Technology His scientific interest focus on wind energy issues, critical electrical energy systems failures, as well as on levels of voltage and reactive power distribution in electric power systems.

Michał R. Wróbel Gdańsk University of Technology e-mail: wrobel@eti.pg.gda.pl Dr. Michał Wróbel is an assistant professor at Gdańsk University of Technology, Faculty Of Electronics, Telecommunications And Informatics. He got the MSc degree in 2002 and PhD in 2011 in Computer Science at the Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics of Gdańsk University of Technology. PhD thesis concerned the security of operating systems. His professional interests focus on the security of ICT systems and software development process management.

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 81–87

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 81–87. When referring to the article please refer to the original text. PL

Badanie sieci świadomości sytuacyjnej dla infrastruktury elektroenergetycznej Autorzy

Rafał Leszczyna Robert Małkowski Michał R. Wróbel

Słowa kluczowe

sieć energetyczna, bezpieczeństwo cybernetyczne, świadomość sytuacyjna, testowanie

Streszczenie

Współczesne systemy elektroenergetyczne są narażone na nowe rodzaje zagrożeń. Są one spowodowane lukami w zabezpieczeniach oraz słabościami architektonicznymi związanymi z szerszym zastosowaniem technologii teleinformatycznych (ICT) w tych systemach. Połączenie sieci elektroenergetycznych z Internetem naraża je na nowego rodzaju niebezpieczeństwa, takie jak ataki APT (ang. Advanced Persistent Threats) lub rozproszona odmowa usługi (ang. Distributed Denial-of-Service – DDoS). W tej sytuacji zastosowanie tradycyjnych technologii bezpieczeństwa informatycznego staje się warunkiem koniecznym, ale niewystarczającym. Aby przeciwdziałać rozwiniętym i wysoce zaawansowanym zagrożeniom, konieczne jest zastosowanie najnowocześniejszych technologii, np. systemów zarządzania informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (ang. Security Incident and Event Management – SIEM), rozbudowanych systemów wykrywania włamań lub zapobiegania włamaniom (ang. Intrusion Detection/Prevention Systems – IDS/IPS) oraz układów Trusted Platform Module (TPM). Niezbędne jest także wdrażanie w infrastrukturze teleinformatycznej sieci świadomości sytuacyjnej, która umożliwia precyzyjne monitorowanie i wykrywanie zagrożeń. W artykule przedstawiono projekt oraz wyniki przeprowadzonych testów sieci świadomości sytuacyjnej (ang. Situational Awareness Network – SAN) przeznaczonej dla sektora energetycznego. Celem testów było potwierdzenie doboru komponentów SAN i sprawdzenie ich możliwości operacyjnych w złożonym środowisku testowym. W trakcie przeprowadzonych eksperymentów zweryfikowano poprawne działanie sieci SAN.

1. Wstęp Obecnie działające sieci elektryczne coraz częściej wykorzystują technologie teleinformatyczne (ICT), a nawet są podłączane do sieci Internet. To naraża je na zupełnie nowy rodzaj zagrożeń, tzw. cyberzagrożenia, wśród których ataki APT (ang. Advanced Persistent Threats) lub rozproszona odmowa usługi (ang. Distributed-Denial-of-Service – DDoS) stanowią szczególnie poważne wyzwanie dla ochrony infrastruktury elektroenergetycznej. Najbardziej narażonymi elementami Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE) są systemy SCADA w stacjach i rozproszone systemy kontroli (ang. Distributed Control Systems – DCS) w elektrowniach. Do grupy ataków APT należą wrogie, wyspecjalizowane działania, które są uporczywie kierowane na określony podmiot i mają na celu spowodowanie zamierzonych skutków, takich jak na przykład przerwanie zasilania [1, 2]. Z kolei ataki DDoS stanowią próbę opóźnienia, zablokowania lub zaburzenia komunikacji w sieci [3]. Stuxnet [4] był pierwszym powszechnie znanym przykładem złośliwego oprogramowania opracowanego specjalnie do atakowania sieciowych systemów automatyki przemysłowej w obiektach takich jak rurociągi gazowe lub elektrownie. Rozpoznany po raz pierwszy w 2010 r. Stuxnet to tzw. cyberrobak, który może infekować serwery kontroli procesów i programowalne kontrolery logiczne (ang. Programmable Logic Controller – PLC) oraz zmieniać procesy fizyczne w celu sabotowania atakowanego obiektu. Późniejsze badania wykazały, że Stuxnet nie był pierwszym zagrożeniem tego typu. W rzeczywistości miał prekursora pod nazwą Flame, który jednak pozostał niewykryty do roku 2012 [5].

Do przeciwdziałania rozwiniętym, wysoce zaawansowanym zagrożeniom konieczne jest zastosowanie nowoczesnych technologii bezpieczeństwa cybernetycznego, takich jak systemy zarządzania informacją i zdarzeniami bezpieczeństwa (ang. Security Information and Event Management – SIEM), białe listy aplikacji i układy Trusted Platform Module (TPM) [1, 6]. Opracowywanie i wdrażanie sieci świadomości sytuacyjnej (ang. Situation Awareness Network – SAN) z oprogramowaniem SIEM poprawi świadomość sytuacyjną i umożliwi lepsze kontrolowanie i szybsze reagowanie na zagrożenia [7]. Taka sieć świadomości sytuacyjnej jest rozwijana w ramach projektu DEnSeK (ang. Distributed Energy Security Knowledge) [8]. Celem projektu jest poprawa bezpieczeństwa i odporności nowej infrastruktury energetycznej na zagrożenia cybernetyczne. Będzie ona platformą wymiany wiedzy o bezpieczeństwie między firmami europejskiego sektora energetycznego. Jej efektem będzie ustanowienie Centrum Udostępniania i Analizy Informacji (ang. Information Sharing and Analysis Centre – ISAC) dla europejskiego sektora energetycznego, które umożliwi interaktywne dzielenie się wiedzą i informacjami w czasie rzeczywistym wszystkim zainteresowanym stronom [8]. W artykule przedstawiono wyniki badania sieci SAN przeznaczonej dla sektora energetycznego. Celem badań było potwierdzenie doboru komponentów, sprawdzenie ich możliwości operacyjnych i współpracy w złożonym środowisku testowym. 2. Bezpieczeństwo cybernetyczne infrastruktury elektroenergetycznej Ze względu na intensywne wykorzystanie

technologii teleinformatycznych (ICT) współczesna sieć elektroenergetyczna jest narażona na nowe rodzaje zagrożeń cybernetycznych. Najbardziej narażonymi elementami Krajowego Systemu Elektroenergetycznego są systemy automatyki przemysłowej (ICS), w tym systemy SCADA w stacjach, i rozproszone systemy sterowania w elektrowniach. Bezpieczeństwo cybernetyczne można zdefiniować jako „zdolność ochrony lub obrony wykorzystania cyberprzestrzeni przed atakami cybernetycznymi” [9] i jest ono nierozerwalnie związane z bezpieczeństwem informacji, tj. stanem informacji, w którym jej poufność, integralność i dostępność są chronione [9, 10]. Przy czym [10]: • „Poufność to właściwość polegająca na tym, że informacja nie jest udostępniana ani ujawniana osobom, podmiotom lub procesom nieupoważnionym • Dostępność to właściwość polegająca na możliwości uzyskania dostępu i wykorzystania na żądanie przez podmiot upoważniony • Integralność to właściwość polegająca na gwarancji dokładności i kompletności zasobów”. Powyższa definicja ma ogólne zastosowanie do technologii teleinformatycznych. Natomiast systemy automatyki przemysłowej wykazują cechy, które istotnie różnią je od tradycyjnych systemów przetwarzania informacji. Przede wszystkim systemy ICS mają inne priorytety i implikują zagrożenia o znacznie szerszym zakresie i znaczeniu. Systemy automatyki przemysłowej zostały opracowane, aby spełnić wysokie wymagania dotyczące wydajności i niezawodności, które nie są typowe dla konwencjonalnych

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 81–87

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 81–87. When referring to the article please refer to the original text. PL

w pożądane zabezpieczenia (np. szyfrowanie, rejestrowanie błędów, zabezpieczenie hasłem itd.), a uwzględnienie ich może być trudne, ponieważ są systemami o ograniczonych zasobach. [11]

Rys. 1. Porównanie celów z zakresu zarządzania ryzykiem [11]

środowisk ICT. Jednocześnie wiele systemów tego typu służy do kontroli i monitorowania procesów o krytycznym znaczeniu, takich jak np. produkcja energii jądrowej. Oznacza to, że zagrożenia obejmują wpływ na zdrowie i bezpieczeństwo ludzi, poważne szkody dla środowiska, straty produkcyjne, wpływ na gospodarkę kraju itd. Powyższe różnice wpływają na wymagania dotyczące ochrony systemów i priorytety dla procesów ochrony. W efekcie cele z zakresu zarządzania ryzykiem dla dwóch typów systemów nie są takie same (zob. rys. 1). Poniżej opisano najważniejsze różnice między systemami ICT a ICS. Wymagania dotyczące wydajności Zazwyczaj systemy ICT ogólnego przeznaczenia nie są systemami czasu rzeczywistego. Często wymagają wysokiej dostępności oraz przepustowości danych, a jednak wysokie czy zmienne opóźnienia przesyłanych danych są dopuszczalne pod warunkiem zachowania ich integralności. Z kolei systemy ICS najczęściej muszą pracować w czasie rzeczywistym, dlatego opóźnienie lub zmienność opóźnienia są niedopuszczalne. Przepustowość nie jest tak istotna, dlatego stosowana infrastruktura komunikacyjna może być ograniczona w tym zakresie. [11]

fundamentalnych cech bezpieczeństwa komputerowego priorytetami dla systemów ICS są dostępność i integralność. [11] Krytyczne czasowo interakcje maszyna – człowiek Reakcja systemu ICS na interakcję z człowiekiem jest bardzo ważna. Wymóg uwierzytelniania przy użyciu hasła nie powinien utrudniać ani zakłócać obsługi czynności awaryjnych. [11] Obsługa systemu Starsze systemy są narażone na niedostępność zasobów i zaburzenia czasowe. Sieci kontroli często są bardziej złożone, a ich obsługa wymaga innego poziomu wiedzy (np. zwykle zarządzają nimi inżynierowie automatycy). Aplikacje programowe i sprzętowe są trudniejsze w modernizacji, a wiele systemów nie zostało wyposażonych

Zarządzanie zmianami Aktualizacje oprogramowania systemów ICS muszą być dokładnie przetestowane przez dostawcę i użytkownika końcowego przed wdrożeniem, a przestoje systemów ICS często muszą być planowane z wielodniowym lub wielotygodniowym wyprzedzeniem. Co więcej, wiele systemów ICS wykorzystuje starsze wersje systemów operacyjnych, które już nie są wspierane. [11] Istnieje wiele wyzwań związanych z ochroną systemów automatyki przemysłowej i systemów ITC w infrastrukturze elektrycznej. Zainteresowany czytelnik znajdzie bardziej szczegółowe informacje w [11–14]. 3. Systemy zarządzania informacją i zdarzeniami bezpieczeństwa w świadomości sytuacyjnej Świadomość sytuacyjna Istnieje wiele definicji świadomości sytuacyjnej (ang. Situation Awareness – SA) [15, 16], z których Tadda i Salerno przystosowali definicję Endsleya [17] do zastosowania w dziedzinie cyberbezpieczeństwa: „Świadomość sytuacyjna to postrzeganie elementów środowiska w zakresie czasowym i przestrzennym, rozumienie ich znaczenia i projekcja ich stanu w bliskiej przyszłości dla potrzeb nadrzędnych decyzji” [10]. Endsley proponuje model odniesienia świadomości sytuacyjnej, który obejmuje następujące poziomy: • poziom 1: postrzeganie elementów w aktualnej sytuacji • poziom 2: rozumienie aktualnej sytuacji • poziom 3: projekcja przyszłego stanu.

Wymagania dotyczące dostępności W większości przypadków przestoje systemów ICS są niedopuszczalne, dlatego redundancja podzespołów jest powszechną praktyką. Co więcej, wielu systemów sterowania nie można łatwo zatrzymać lub uruchomić bez skutków dla produkcji. Oznacza to, że praktyki powszechne w przypadku systemów informatycznych, takie jak ponowny rozruch, są niedopuszczalne. [11] Wymagania dotyczące zarządzania ryzykiem W przypadku tradycyjnych systemów informatycznych priorytetami są poufność i integralność informacji. W przypadku systemów ICS priorytetami są bezpieczeństwo ludzi, wpływ na środowisko i sam proces (strata sprzętu/produkcji). Dlatego spośród

Rys. 2. Trójpoziomowa architektura SAN

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 81–87

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 81–87. When referring to the article please refer to the original text. PL

Postrzeganie to najniższy poziom świadomości sytuacyjnej. Dostarcza informacje o stanie i zachowaniu odpowiednich elementów środowiska oraz przedstawia je w przewidzianej formie. Bez prawidłowego postrzegania ważnych elementów środowiska prawdopodobieństwo utworzenia zniekształconego obrazu sytuacji jest znacznie wyższe [16]. Rozumienie sytuacji dotyczy łączenia, interpretacji, zapisu i zachowania informacji. Rozszerza postrzeganie o integrację wielu zestawów informacji i ustalenie ich znaczenia dla obranych wcześniej celów, co umożliwia wyciąganie odpowiednich wniosków. Rozumienie porządkuje spojrzenie na aktualną sytuację poprzez określenie znaczenia obiektów i zdarzeń. Łączy nowe informacje z dotychczasową wiedzą w celu wytworzenia całościowego spojrzenia na ewoluującą sytuację [16]. Projekcja to najwyższy poziom świadomości sytuacyjnej. Jest ona definiowana jako zdolność przewidywania na podstawie rozumienia i postrzegania [16]. McGuinness i Foy [18] rozszerzyli model poprzez dodanie czwartego poziomu, pod nazwą „rozwiązywanie”, którego celem jest określenie optymalnej ścieżki do uzyskania pożądanej zmiany stanu dla bieżącej sytuacji. Rozwiązywanie polega na wyborze jednego kierunku działania z podzbioru dostępnych działań [18]. W ramach projektu DEnSeK [19] opracowano panel sterowania (ang. dashboard) dla operatorów sieci świadomości sytuacyjnej. To oprogramowanie wizualizuje dane zebrane z rozproszonego zestawu czujników. Podczas przeprowadzonych testów opracowany panel pobierał dane z dwóch źródeł. Pierwsze, analizator sieci Argus, było wykorzystywane do gromadzenia danych o ruchu sieciowym w chronionej sieci. Drugim był OSSIM, kompleksowy system zarządzania informacją i zdarzeniami bezpieczeństwa rozwijany zgodnie z zasadami Open Source. Traktując OSSIM jako warstwę pośrednią, panel mógł być połączony z dużą liczbą czujników, w tym z najpopularniejszymi systemami IDS, takimi jak Snort i Suricata. W projekcie DEnSeK zaproponowano trójwarstwową architekturę sieci świadomości sytuacyjnej, przedstawioną na rys. 1. Najniższa warstwa, czyli warstwa danych, składa się z czujników, takich jak systemy wykrywania włamań do sieci i hosta, monitory sieci i analizatory. Oprogramowanie OSSIM pracuje w warstwie logiki – gromadzi i przetwarza dane z czujników i przesyła je do warstwy najwyższej. Ostatecznie w warstwie prezentacji przetworzone dane wizualizowane są w formie przystępnego interfejsu operatora. 4. Środowisko testowe Te s t y z o s t a ł y p r z e p r o w a d z o n e w L ab or ator iu m B e z pi e c z e ńst w a Cybernetycznego (Security Lab) należącego do ośrodka rozwojowo-badawczego włoskiej firmy ENEL, w Livorno. Celem laboratorium jest odtworzenie architektury sieci i głównych elementów kontroli procesu rzeczywistej elektrociepłowni gazowo-parowej. Zostało pomyślane, zaprojektowane i rozwinięte na potrzeby testowania i rozwoju aplikacji z zakresu

Rys. 3. Emulator elektrociepłowni

Siemens 2 x OpenPMC (PLC) 2 x IM157 (łącze DP) 2 x sprzęg DP/PA 2 x ET 200M (szyna aktywna) 1 x SM321 (DI) 1 x SM322 (DO) 2 x SM331 (AI) 2 x SM332 (AO)

Emerson 2 x Ctrl MD (PLC) 1 x KLD-2 (DP/PA) 1 x KLD-2 (DP/PA)

ABB 2 x AC 800F (PLC) 3 x RLM 01 (łącze Y, wtórnik) 1 x konwerter F.O./ RJ45, Ethernet 1 x przełącznik Ethernet 2 x CI 840 1 x RLM 01 1 x łącze mocy DP/PA 2 x LD 800 HSE 1 x konwerter F.O./ RJ45, Ethernet 1 x przełącznik Ethernet

W terenie 21 PA, DP, FF, 3 Hart, 12 analogowych we/wy

Tab. 1. Podzespoły Emulatora elektrociepłowni

automatyki procesów. Z punktu widzenia systemu ICT sieć jest podzielona na warstwy w taki sam sposób jak zakład produkcyjny, dlatego występują w niej wszystkie główne elementy sieci przemysłowej kontroli procesów, w tym sterowniki PLC i rozproszone systemy kontroli (ang. Distributed Control System – DCS) różnych dostawców. Z punktu widzenia procesu przemysłowego kontrolowany proces przypomina obiegi wody zimnej i gorącej potrzebne w elektrociepłowni. Ten proces fizyczny jest wyposażony w urządzenia terenowe (czujniki i siłowniki), takie jak ciśnieniomierze, zawory, pompy, falowniki itd. kontrolowane przez sterowniki PLC. Elektrownia ma dość złożone środowisko, które jest zbudowane z wielu rodzajów systemów, podsystemów i podzespołów, w tym: • system terenowy, obejmujący wszystkie PLC, RTU i czujniki elektrowni • system kontroli procesów i pozyskiwania danych (Process SCADA), który zasadniczo kontroluje system terenowy • sieć kontroli, która obsługuje komunikację w całej elektrowni

• sieć danych, która umożliwia łączenie różnych elektrowni • sieć biznesowa (biurowa) z typowymi aplikacjami intranetowymi • strefa zdemilitaryzowana, w której znajdują się serwery do udostępniania danych dotyczących procesów. Systemy te zostały odtworzone w bezpiecznie odizolowanym (sieci fizycznie oddzielonej od innych sieci) środowisku laboratorium na podstawie urządzeń komputerowych i sieciowych, a także urządzenia SCADA skonfigurowane w fizycznej instalacji hydrologicznej – emulator elektrociepłowni (zob. rys. 2 i tab. 1). System informatyczny elektrowni został odtworzony z wysoką wiernością. Utworzono identyczne podsieci. Wszystkie kluczowe stacje robocze elektrowni zostały skopiowane w stosunku jeden do jednego. Oznacza to, że każda stacja robocza została odzwierciedlona na jednym komputerze środowiska symulacyjnego. Tylko topologia Intranetu została zredukowana przy użyciu mniejszej liczby stacji, ale odbyło się to bez utraty ogólności. W rekonstrukcji

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 81–87

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 81–87. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Schemat laboratorium bezpieczeństwa cybernetycznego

wykorzystano takie same adresy sieciowe, zainstalowano takie samo oprogramowanie (z uwzględnieniem poziomu poprawek), zastosowano taką samą konfigurację zapór itd. Laboratorium jest powszechnie wykorzystywane do wykonywania różnych prób bezpieczeństwa cyberinformatycznego, zwłaszcza w sieci kontroli procesów, które ułatwiają jednostkom bezpieczeństwa korporacyjnego, bezpieczeństwa systemów ICT i innym jednostkom biznesowym ENEL podejmowanie opartych decyzji. Testy bezpieczeństwa obejmują m.in. testy penetracyjne, ocenę luk bezpieczeństwa w działających systemach oraz weryfikację nowych rozwiązań bezpieczeństwa. Ponadto laboratorium jest wykorzystywane do testowania

polityk bezpieczeństwa lub wytycznych technicznych przed zatwierdzeniem oraz do testowania poprawek zabezpieczeń przed zastosowaniem w krytycznych środowiskach produkcyjnych w celu zweryfikowania, czy nie spowodują awarii systemów typu SCADA. Również procesy oceny ryzyka wykorzystują informacje z laboratorium, zwłaszcza w kwestii wpływu i skuteczności koncepcji zabezpieczeń, procedur i rozwiązań technicznych. Wszystkie testy, oprócz scenariusza 4 z konfiguracją 2, zostały przeprowadzone w obszarze zakładu IDROLAB. Podczas testów zostały wykorzystane trzy komputery jako hosty maszyn wirtualnych. Dwa były wyposażone w system operacyjny

Linux, a jeden w system Microsoft Windows. • Windows 7: Intel Core i7-Q720, 8-rdzeniowy, 1,6 GHz, 16 GB RAM • Linux Mint: Intel Core i5-3317U, 4-rdzeniowy, 1,7 GHz, 8 GB RAM • Kali Linux: Intel Core i3, 2-rdzeniowy, 1,2 GHz, 4 GB RAM. 5. Proces testowania Celem wykonywanych testów było zweryfikowanie, czy architektura i wybrane podzespoły wykazują przystosowanie do złożonego środowiska elektrowni. W tym celu opracowano testy integralności. Opracowano pięć przypadków testowych sprawdzających współpracę podzespołów SAN. W testach uwzględniono następujące podzespoły:

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 81–87

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 81–87. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 5. Nieczytelna prezentacja danych na panelu

• Argus – analizator sieci • Snort – system wykrywania włamań do sieci (NIDS) • OSSIM – system zarządzania informacją i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) • Panel DEnSek – panel sieci świadomości sytuacyjnej.

o wykrywanych zagrożeniach za pośrednictwem widgetów panelu. Testy wykazały, że architektura SAN została zaprojektowana prawidłowo. Choć była pewna ilość problemów i błędów, system wykazał swoją przydatność w złożonym środowisku testowym.

Do przeprowadzenia testów wykorzystano oprogramowanie typu open source, w tym TCPReplay, Oinkmaster i Barnyard2. W pierwszej części procesu testowania zweryfikowano współpracę między poszczególnymi elementami systemu. Celem wykonania pierwszych dwóch przypadków testowych było sprawdzenie pracy panelu z analizatorem Argus jako źródłem danych. Podczas tych testów rozpoznano wiele problemów. Wszystkie dotyczyły przetwarzania i wizualizacji dużych ilości danych właściwych dla środowiska elektrowni (np. rys. 4). Wyniki testów pomogły w rozpoznaniu i poprawieniu błędów. Podczas drugiej fazy testów (przypadki 3 i 4) zweryfikowano integrację IDS Snort i SIEM Ossim. Ponieważ obydwa systemy są dojrzałymi projektami open source, ich wdrożenie i skonfigurowanie przebiegło płynnie. Jednak testowanie w środowisku wielkoskalowym pozwoliło rozpoznać problemy z komunikacją między podsieciami. W środowisku produkcyjnym czujniki będą rozproszone po wielu regionach, krajach, a nawet kontynentach. Dlatego ważne jest opracowanie metody komunikacji z centralnym systemem SIEM. Wreszcie ostatnie testy były poświęcone pełnej integracji SAN. Przetestowano komunikację na wszystkich poziomach SAN (rys. 1). Dane zebrane przez czujniki (Snort) były przesyłane do systemu SIEM (OSSIM). Tam, na podstawie analizy i agregacji, następowało wszczynanie alarmów i powiadamianie panelu. Operator był informowany

6. Wnioski Ryzyko związane z atakiem cybernetycznym na polską infrastrukturę energetyczną wzrasta powoli, ale konsekwentnie. Wynika to z jednej strony ze wzrostu uzależnienia gospodarki i społeczeństwa od energii elektrycznej, a z drugiej strony ze stopniowego wdrażania systemów ICT w sektorze energetycznym. Sieć świadomości sytuacyjnej wspomaga monitorowanie infrastruktury oraz wczesne wykrywanie zagrożeń w celu ograniczenia ich wpływu. W ramach projektu DEnSeK opracowano i wdrożono trójpoziomową platformę SAN. Testy integracji przeprowadzone w złożonym i rozległym laboratorium bezpieczeństwa cybernetycznego ENEL wykazały, że architektura i podzespoły systemu zostały właściwie dobrane, a system pracuje według założeń. Bibliografia 1. Aillerie Y. i in., Smart Grid Cyber Security (2013). 2. Yan Y. i in., A Survey on Cyber Security for Smart Grid Communications. IEEE Commun. Surv. Tutorials. 14, 998–1010 (2012). 3. Wang W., Lu Z., Cyber security in the Smart Grid: Survey and challenges. Comput. Networks. 57, 1344–1371 (2013). 4. Falliere N., Murchu L.O., Chien, E., W32. Stuxnet Dossier (2011). 5. Kushner D., The real story of stuxnet. IEEE Spectr. 50, 48–53 (2013).

6. Carcano A. i in., A Multidimensional Critical State Analysis for Detecting Intrusions in SCADA Systems. IEEE Trans. Ind. Informatics. 7, 179–186 (2011). 7. Khurana H. i in., Smart-grid security issues. IEEE Secur. Priv. 8, 81–85 (2010). 8. DEnSeK (Distributed Energy Security Knowledge) – project website [online], http://www.densek.eu/. 9. Kissel R., NISTIR 7298 Revision 2 Glossary of Key Information Security Terms (2013). 10. ISO/IEC: ISO/IEC 27001:2005(E): Information technology – Security techniques – Information security management systems – Requirements (2005). 11. Stouffer K., Falco J., Scarfone K., NIST SP 800-82: Guide to Industrial Control Systems (ICS) Security, (2011). 12. ENISA: Protecting Industrial Control Systems – Recommendations for Europe and Member States. ENISA (2011). 13. ENISA: Smart Grid S ecurity : Recommendations for Europe and Member States (2012). 14. Ericsson G., Managing Information Security in an Electric Utility. 15. Vidulich M. i in., Situation Awareness: Papers and Annotated Bibliography (1994). 16. Tadda G.P., Salerno J.S., Overview of Cyber Situational Awareness [w:] Jajodia S., Liu P., Swarup V., Wang C. (red.) Cyber Situational Awareness, s. 15–35. Springer US, Boston, MA (2010). 17. Endsley M.R., Toward a theory of situation awarenss in dynamic systems, Hum. Factors. 37, 32–64 (1995). 18. McGuinness B., Foy L., A Subjective Measure of SA The Crew Awareness Rating Scale – GetInfo. Proceedings of the first human performance, situation awareness, and automation conference, Savannah, Georgia, USA (2000).

R. Leszczyna et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 81–87

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 81–87. When referring to the article please refer to the original text. PL

19. Leszczyna R., Wrobel M., Security Information Sharing for Smart Grids. Developing the Right Data Model. Accepted for the 9th International Conference for Internet Technology and Secured Transactions (ICITST 2014 (2015). Rafał Leszczyna

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: rafal.leszczyna@zie.pg.gda.pl Rafał Leszczyna jest adiunktem na Wydziale Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej. W grudniu 2006 r. uzyskał stopień doktora nauk technicznych w zakresie informatyki ze specjalizacją w dziedzinie bezpieczeństwa komputerów. W latach 2004–2008 pracował we Wspólnym Centrum Badań Komisji Europejskiej, w zespołach zajmujących się bezpieczeństwem informacji i bezpieczeństwem krytycznych infrastruktur sieciowych. Po powrocie na Politechnikę Gdańską w 2008 r., w latach 2010–2012 był oddelegowany do Europejskiej Agencji Bezpieczeństwa Sieci i Informacji (ENISA), gdzie odpowiadał między innymi za koordynację badań związanych z bezpieczeństwem systemów automatyki przemysłowej i sieci inteligentnych. Jego zainteresowania zawodowe skupiają się na bezpieczeństwie systemów informatycznych, bezpieczeństwie informacji w infrastrukturze krytycznej oraz kwestiach związanych z zarządzaniem bezpieczeństwem informacji.

Robert Małkowski

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: robert.malkowski@pg.gda.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej w 1999 r. Cztery lata później uzyskał stopień naukowy doktora. Pracuje na stanowisku adiunkta w Katedrze Elektrotechniki Politechniki Gdańskiej. Zakres jego zainteresowań naukowych obejmuje zagadnienia zawiązanie z energetyką odnawialną, zasobnikami energii, awariami katastrofalnymi systemu elektroenergetycznego, jak również poziomami napięć i rozpływem mocy biernej w systemie elektroenergetycznym.

Michał R. Wróbel

Politechnika Gdańska dr inż. e-mail: michal.wrobel@zie.pg.gda.pl Michał Wróbel jest adiunktem na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej. Uzyskał tytuł mgr. inż. w 2002 r. i doktora informatyki w 2011 r. na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej. Jego praca doktorska dotyczyła bezpieczeństwa systemów operacyjnych. Jego zainteresowania zawodowe skupiają się na bezpieczeństwie systemów ICT oraz na zarządzaniu procesem rozwoju oprogramowania.

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | 94–101

Laboratory Load Model Based on 150 kVA Power Frequency Converter and Simulink Real-Time – Concept, Implementation, Experiments Authors Robert Małkowski Bartosz Kędra

Keywords Power Converter, Simulink Real-Time, Matlab, Load, Tap controller

Abstract First section of the paper provides technical specification of laboratory load model basing on 150 kVA power frequency converter and Simulink Real-Time platform. Assumptions, as well as control algorithm structure is presented. Theoretical considerations based on criteria which load types may be simulated using discussed laboratory setup, are described. As described model contains transformer with thyristor-controlled tap changer, wider scope of device capabilities is presented. Paper lists and describes tunable parameters, both: tunable during device operation and changed only before starting the experiment. Implementation details are given in second section of paper. Hardware structure is presented and described. Information about used communication interface, data maintenance and storage solution, as well as used Simulink real-time features are presented. List and description of all measurements is provided. Potential of laboratory setup modifications is evaluated. Third section describes performed laboratory tests. Different load configurations are described and experimental results are presented. This includes simulation of under frequency load shedding, frequency and voltage dependent characteristics of groups of load units, time characteristics of group of different load units in a chosen area and arbitrary active and reactive power regulation basing on defined schedule. Different operation modes of control algorithm are described: apparent power control, active and reactive power control, active and reactive current RMS value control.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016309

1. Concept This paper presents LINTE^2 laboratory load model based on power frequency converter and transformer with power electronics tap changer. Concept diagram of the model is shown in Fig. 1. The purpose of introducing described laboratory load model in LINTE^2 isolated laboratory grid is to provide flexible device with wide area of operation. Laboratory load model is designed to be used for performing various tests of other compensation and generation devices installed in LINTE^2 laboratory. Among others, it provides the following functions: • operation in active power consumption mode with reverse power injection into external stiff grid • operation in reactive power consumption/generation mode with unity power factor value seen from outside grid (increasing or decreasing lab busbar voltage) • emulation of underfrequency load shedding • emulation of time, frequency and voltage-dependent load types. 94

As a static device based on power frequency converter it is capable of reaching high dI/dt, dP/dt values, depending on present power converter protection settings. Moreover, it can operate in active power generation mode and simulate many types of generating units. One of the assumptions in designing the model was ensuring open loop supervisory control. This approach allows changing control algorithm in functional unit controller, where all control variables are calculated. Control functions assignment is shown in Fig. 2. For purposes of Rapid Control Prototyping a dedicated environment was used – Simulink Real-Time. Therefore load model Functional Unit Controller shown in Fig. 1 is based on a PC computer with I/O cards and Simulink Real-Time software. Simulink Real-Time was used to create real-time applications directly from Simulink models. In the next step applications were loaded on a target computer connected to physical devices what

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | 94–101

Fig. 1. Concept diagram of laboratory load model

Fig. 2. Control functions assignment 95

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | 94–101

provided opportunity to perform Hardware in the Loop (HIL) tests, as well as mentioned Rapid Control Prototyping process. With Simulink Real-Time, Simulink models were extended with I/O cards driver blocks, what made possible automatic generation of real-time applications and performing interactive or automated runs on a dedicated target computer equipped with a real-time kernel, multicore CPU and I/O cards.

2. Implementation Laboratory load model described in this paper consists of: 150 kVA power frequency converter based on IGBT switches, 150 kVA 400/400 V/V transformer equipped with thyristorcontrolled tap changer and functional unit controller based on PC with I/O cards and Simulink Real-Time platform. Electrical parameters of devices are listed in Tab. 1.

Fig. 3. Block diagram of the RT-DAC4/PCI board

Fig. 4. Block diagram of load model operation modes and functionalities 96

Power converter

Nominal power Rated voltage Efficiency

±150 kVA 3 × 400 V 80%

Transformer

Nominal power Operation mode Rated voltage Tap changer range

100 kVA S1 15min 400 V/ 400 V ±12 °/±15%

Functional unit controller

Supply voltage No of Analog input channels No of Analog output channels No of binary I/O channels

230 V 32 (±10 V) 8 (±10 V) 64

Tab. 1. Electrical parameters of load model devices

Load functional unit controller includes two RT-DAC4/PCI multifunctional analog/digital I/O boards. The boards use PCI bus

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | 94–101

and are dedicated to real-time control and data acquisition. Each board supports 16 analog input channels (±10 V), 4 analog output channels (±10 V) and 32 digital input/output channels. Load model internal parameters and variables setpoints can be changed and adjusted usind Syndis-RV SCADA system or through Control Panel interface included in Simulink Real-Time package. Block diagram of RT-DAC4/PCI board is shown in Fig. 3.

• possibility to shed higher power than value which caused the disturbance.

3. Functionalities

Load model provides various options of defining load value. There are three main load value setpoint variants: apparent power/power factor setpoint, active and reactive power setpoint and active and reactive current RMS value setpoint. Additionally, for each of these load power setpoint variants three functionalities may be switched on: • Underfrequency load shedding automatics • Voltage dependent characteristics • Frequency dependent characteristics • Time dependent characteristics. Block diagram of load model operation modes and functionalities is shown in Fig. 4. Additionally load model provides: • independent active and reactive power setpoint change with set ramp parameters ΔP/ Δt, ΔQ/ Δt • independent active and reactive power step and smooth change modelling disturbance Δ P and/or ΔQ

Voltage and frequency dependent characteristics Voltage and frequency dependent characteristics are implemented according to the following expression (1) and (2): (1)

(2) where: Pref – setting of active power value; Qref – setting of reactive power value; p1, p2, p3 – active power static characteristics coefficients; q1, q2, q3 – reactive power static characteristics coefficients; Kpf, Kqf – frequency dependent characteristics coefficients; Δf – frequency deviation; u – relative voltage value. Underfrequency load shedding automatics Implemented underfrequency load shedding automatics algorithm is relatively a simple one. Its operation criteria is decrease of frequency below certain level, what results disconnection of certain group of load units. The algorithm is shown in Fig. 5. Underfrequency load shedding automatics is designed to provide 7 steps with 7 frequency levels and relative load power values. Predefined settings are listed in Tab. 1. Load model algorithm provides shedding of 0–100% of load power.

Fig. 5. Underfrequency load shedding automatics algorithm implemented in load model 97

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | 94–101

step

I_1

I_2

II_1

II_2

III

f [Hz]

48.7

48.5

48.3

48.1

time delay [s]

0.2

0.5

0.2

0.5

step power [%]

Tab. 2. Introduced underfrequency load shedding automatics settings

Time dependent characteristics Independently of setting the power setpoint, active and reactive power (or current RMS values) can be defined as time dependent characteristics. This allows defining arbitrary time curves independently for both signals. As the time limit of these data is not defined – such time curves may be used for purposes of performing long run test (several hours or days). Transformer with thyristor-controlled tap changer Laboratory load model transformer is designed in Y-Y connection with 25 taps in each phase of the secondary side what allows of voltage regulation in range 340–460 V with 5 V step. As switches, anti-parallelly connected thyristors were used, with individual

Fig. 6. Concept diagram of on-load tap changer 98

gate driver of each thyristor. Transformer is equipped with driver executing the following functions: • conversion of received voltage and current measurement signals • synchronization with output current signal • communication with functional unit controller • communication with gate drivers • optical fibre communication control • execution of the protections: internal short-circuit protection, overcurrent protection, electronics protections. Concept diagram of on-load thyristor controlled tap changer is shown in Fig. 6. Control algorithm parameters: • Algorithm full calculation cycle time 10 μs • Data transmission time <10 μs • Full algorithm time <20 μs • Thyristor firing error <2π · 10-3 rad • Tap-Changer Switching time between maximum and minimum tap 20 ms • Normal operation maximum voltage THD: 10% • Normal operation maximum current THD: 10%.

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | 94–101

Transformer tap changer controller algorithm was equipped with two control modes: • voltage control mode maintaining voltage value according with set reference value and chosen transformer side • reactive power control mode maintaining reactive power value according with set reference value and chosen transformer side. Additionally, transformer tap changer controller algorithm was equipped with option of electromechanical tap changer emulation. Therefore, algorithm contains additional time constant, which is used to delay each tap switching.

4. Exemplary of experimental results Load power variation Designed laboratory load model offers wide spectra of defining and obtaining power time dependent characteristics. Examples of obtained various load power characteristics are shown in Fig. 7. Basing on this example and load model features the following advantages may be listed:

• • • •

High derivative of power Fig. 7a–b Independent active and reactive power characteristics Fig. 7c Unlimited duration of experiments (minutes, hours) Fig. 7d Unlimited capabilities in shaping active and reactive power time characteristics.

Transformer voltage controller test Functional unit controller contains transformer voltage control algorithm. As the transformer is equipped with thyristorcontrolled tap changer – additional inertia was introduced to emulate electromechanical tap changer characteristics. For purposes of this test step change of load reactive power was performed, what resulted in step change of transformer voltage. The results of transformer voltage controller operation are shown in Fig. 8. In Fig. 9 experimental results are presented to give an example showing the speed of power electronics tap changer (EETC). As it can be noticed in Fig. 9, application of power electronics tap changer results in obtaining new range of tap changer operation

Fig. 7. Obtained time characteristics: a) Active power, b) Reactive power, c) Active and reactive power with independently defined time characteristics d) An example of the daily load variation modeling

Fig. 8. Transformer controller operation in electro-mechanical tap changer emulation mode: a) Voltage variation, b) Tap position and value of integral 99

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | 94–101

times what results in new voltage control capabilities and therefore introduces a research field in the area of voltage control. Underfrequency Load Shedding – simulations Underfrequency load shedding functionality performance evaluation was performed basing on artificially introduced frequency measurement value variation. At the moment when load tests were performed islanded grid operation was not possible, therefore stiff grid resulted in constant frequency value. Therefore, to emulate frequency variation caused by active power balance disturbance and UFLS operation the following equation was used (3) [2].

(3)

where: TJgΣ – weighted average inertia time constant of conventional generation units operating after the disturbance (TJgΣ = 5÷10 s); β – load inertia time constant to weighted average inertia time constant of conventional generation units operating before the disturbance ratio (β = 0.3÷0.5); ∆P* – relative power deficit value, P*UFLS – relative UFLS step power. Equation (1) was implemented in control algorithm, values of ∆P* and P*UFLS were obtained with load model operating in stiff grid. Simulation results are shown in Fig. 9. Experimental results presented in Fig. 10 confirm utility of presented laboratory load model in testing the effectiveness of underfrequency load shedding automatics algorithms. Rapid control prototyping feature of presented laboratory load model allows introducing unlimited modifications of control algorithm, automatic generation of real-time application and loading it into target computer in load functional unit controller. Thus, research

Fig. 9. Comparison of tap changer types speed of operation EMTC – modelled as electro-mechanical tap changer, EETC– modelled as power electronics tap changer: a) Voltage, b) Tap position.

Fig. 10. Time chart: a) Frequency, b) Frequency derivative , c) Load Active Power, d) Active power of UFLS. Assumed TJgΣ = 10, ∆P* = 0.5, k*’oΣ = 1, β = 0.3 100

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | 94–101

experiments can be in any moment extended with additional tests after modification of control algorithm. Performing interactive or automated runs on a dedicated target computer can be started directly after generation of new version of real-time application with modified control algorithm.

5. Conclusions and remarks Presented experimental results confirm correctness of assumed control concept. Open loop control of both power converter and transformer tap changer allow implementation of any chosen or designed control algorithm. Application of power converter as controlled active and reactive power load device allows obtaining high variation, value and character change in active and reactive power time characteristics. What is more, transformer equipped with power electronics tap changer introduces wide spectra of possible tests with novel and innovative voltage and reactive power control algorithms. Besides, presented model will be extensively used for purposes of testing LINTE^2 laboratory devices, as well as devices in the early production tests phase, as it allows obtaining specific conditions, required to simulate different grid disturbances or interferences for example voltage sags, voltage swells and voltage fluctuations.

REFERENCES

1. Dostawa instalacji badawczej laboratorium innowacyjnych technologii elektroenergetycznych i integracji odnawialnych źródeł energii LINTE^2 wraz z jej zaprojektowaniem, montażem i uruchomieniem (przetarg nieograniczony), załącznik z1 do specyfikacji istotnych warunków zamówienia, postępowanie nr ZP/124/014/D/13, Gdańsk 2013. 2. R. Małkowski, Nowe algorytmy działania automatyki samoczynnego częstotliwościowego odciążania (SCO) w systemie elektroenergetycznym, rozprawa doktorska, Gdańsk czerwiec 2003. 3. R. Małkowski, Badania symulacyjne weryfikujące poprawność doboru mocy odciążania dla automatyki samoczynnego częstotliwościowego odciążania, Zeszyty Naukowe Politechniki Gdańskiej 2000, seria Elektryka, nr 54. 4. Simulink 2014b user manual. 5. Dokumentacja techniczno-ruchowa transformatora z energoelektronicznym przełącznikiem zaczepów, zaprojektowanego na potrzeby projektu LINTE^2.

Bartosz Kędra Institute of Power Engineering Research Institute Gdańsk Division e-mail: b.kedra@ien.gda.pl Graduated from University of Science and Technology in Krakow. Since 2006 employed in Institute of Power Engineering Research Institute Gdańsk Division in Automatics and System Analysis Department. Member of team participating in LINTE^2 project. Responsible for designing, implementation and commissioning of functional unit regulator for laboratory units LOAD1÷3, LOAD4 and FLYWHEEL. Interests: power quality, active power filters, power electronics.

101

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 94–101

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 94–101. When referring to the article please refer to the original text. PL

Laboratoryjny model odbioru oparty na przekształtniku częstotliwości o mocy 150 kVA i platformie Simulink Real-Time – koncepcja, realizacja, badania eksperymentalne Autorzy

Robert Małkowski Bartosz Kędra

Słowa kluczowe

przekształtnik mocy, Simulink Real-Time, Matlab, obciążenie, regulator zaczepów

Streszczenie

W artykule opisano koncepcję oraz sposób realizacji laboratoryjnego modelu odbioru o mocy 150 kVA. Odbiornik zaprojektowano w taki sposób, aby umożliwić emulację zmienności mocy dowolnego odbioru. Integralnym elementem modelu jest transformator z energoelektronicznym przełącznikiem zaczepów. W pierwszej części artykułu przedstawiono założenia, strukturę przyjętego algorytmu sterowania, wymieniono i opisano podstawowe wielkości wejściowe i wyjściowe, a także wybrane wielkości parametryzujące. W drugiej części artykułu opisano strukturę sprzętową. Podano informacje o zastosowanym interfejsie komunikacyjnym, na temat sposobu zbierania i archiwizacji danych oraz wybranych funkcjonalności wykorzystywanego narzędzia, jakim jest Simulink Real-Time. W części trzeciej zaprezentowano przykładowe wyniki prób eksperymentalnych potwierdzające słuszność przyjętej koncepcji sterowania. Zamieszczone przykłady pokazują m.in. możliwości kształtowania zmienności mocy odbioru, skuteczności działania energoelektronicznego przełącznika zaczepów, czy wreszcie efekt działania zaimplementowanego algorytmu automatyki samoczynnego podczęstotliwościowego odciążenia.

1. Koncepcja W artykule przedstawiono laboratoryjny model odbioru wykonanego dla laboratorium LINTE^2. Głównymi elementami wykonawczymi opisywanego urządzenia są: przemiennik częstotliwości, transformator z energoelektronicznym przełącznikiem zaczepów oraz komputer sterujący. Schemat koncepcji modelu przedstawiono na rys. 1. W celu umożliwienia odwzorowania zachowania typowych odbiorników czy też grup odbiorów pracujących w systemie elektroenergetycznym opracowany odbiór ma możliwość wyboru jednego lub kilku trybów pracy, w szczególności: • praca z zadaną mocą czynną i/lub bierną • praca z zadaną wartością składowych czynnej i biernej prądu • praca w trybie poboru zadanej wartości mocy pozornej przy założonym współczynniku cos(ϕ) • praca w trybie regulacji napięcia z wykorzystaniem energoelektronicznego przełącznika zaczepów • odwzorowanie zadanego przebiegu zmienności mocy czynnej i biernej • odwzorowanie zadanej charakterystyki podatności częstotliwościowej i/lub napięciowej • odwzorowanie działania automatyki odciążającej typu SCO. Budowa tytułowego odbiornika oparta jest na przemienniku częstotliwości, dzięki czemu urządzenie to jest zdolne do osiągnięcia wysokich wartości dI/dt, dS/dt. Co więcej, przepływ mocy jest dwukierunkowy, tym samym urządzenie może pracować nie tylko jako odbiór, ale emulować pracę różnego rodzaju jednostek wytwórczych. Jednym z założeń projektu modelu było zapewnienie sterowania nadrzędnego w pętli otwartej. Rozwiązanie to umożliwia zmianę algorytmu sterowania z poziomu

102

Rys. 1. Schemat koncepcji laboratoryjnego modelu odbioru

sterownika jednostki funkcjonalnej (SJF), który oblicza wszystkie zmienne sterowania. Przypisanie funkcji sterowania przedstawiono na rys. 2. Na potrzeby szybkiego prototypowania sterowania wykorzystano dedykowane środowisko Simulink Real-Time. Oprogramowanie Simulink Real-Time zostało wykorzystane do tworzenia aplikacji czasu rzeczywistego bezpośrednio z modeli Simulink. Przyjęcie takiego rozwiązania umożliwia łatwe przejście z symulacji komputerowych do testów na obiekcie rzeczywistym. Aby tego dokonać, wystarczy opracowany i przetestowany algorytm po przekonwertowaniu załadować do komputera docelowego podłączonego do urządzeń fizycznych, co umożliwi wykonanie prób w tzw. pętli hardware-in-the-loop (HIL). Funkcjonalność jest wykorzystywana w procesie szybkiego prototypowania. Dzięki oprogramowaniu Simulink Real-Time modele Simulink zostały rozszerzone o bloki sterowników kart we/wy, co

umożliwiło automatyczne generowanie aplikacji czasu rzeczywistego i wykonywanie operacji interaktywnych lub automatycznych na dedykowanym komputerze docelowym, wyposażonym w procesor czasu rzeczywistego, procesor wielordzeniowy i karty we/wy. 2. Implementacja Laboratoryjny model odbioru opisany w niniejszym artykule składa się z następujących elementów: przemiennik częstotliwości 150 kVA oparty na tranzystorach IGBT, transformator 150 kVA 400/400 V/V wyposażony w sterowany tyrystorowo przełącznik zaczepów i sterownik jednostki funkcjonalnej oparty na komputerze PC z kartami we/wy i platformą Simulink Real-Time. Parametry elektryczne urządzeń podano w tab. 1. Sterownik jednostki funkcjonalnej składa się z dwóch wielofunkcyjnych kart wejść/ wyjść analogowych i cyfrowych RT-DAC4/ PCI. Karty wykorzystują szynę PCI i są

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 94–101

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 94–101. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 2. Koncepcja rozdziału funkcji sterowniczych w jednostce

przeznaczone do zbierania danych pomiarowych i sterowane są w czasie rzeczywistym. Każda karta obsługuje 16 wejść analogowych (±10 V), 4 wyjścia analogowe (±10 V) i 32 wejścia/wyjścia cyfrowe. Parametry wewnętrzne i nastawy zmiennych modelu obciążenia można zmieniać i regulować w systemie Syndis-RV SCADA lub za pośrednictwem interfejsu panelu sterowania dołączonego do pakietu oprogramowania Simulink Real-Time. Schemat blokowy karty RT-DAC4/PCI przedstawiono na rys. 3. 3. Funkcjonalności Ze względu na swą otwartą strukturę sterowania model odbioru umożliwia definiowanie wartości obciążenia w różnorodny

Przemiennik mocy

Moc znamionowa Napięcie znamionowe Sprawność

±150 kVA 3×400 V 80%

Transformator

Moc znamionowa Tryb pracy Napięcie znamionowe Zakres przełącznika zaczepów

100 kVA S1 15 min 400 V/400 V ±12°/±15%

Sterownik jednostki funkcjonalnej

Napięcie zasilania Liczba wejść analogowych Liczba wyjść analogowych Liczba kanałów binarnych we/wy

230 V 32 (±10 V) 8 (±10 V) 64

Tab. 1. Parametry elektryczne urządzeń modelu obciążenia

103

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 94–101

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 94–101. When referring to the article please refer to the original text. PL

Automatyka samoczynnego podczęstotliwościowego odciążania W ramach zrealizowanego projektu zaimplementowano dwa algorytmy automatyki odciążającej. Pierwszy to automatyka samoczynnego częstotliwościowego odciążania – SCO (rys. 5). Odpowiada on stosowanej obecnie automatyce odciążającej. Drugi zaś to autorskie rozwiązanie o nazwie: rozmyta adaptacyjna automatyka odciążająca – RAAO, obszernie opisana w opracowaniu 2. W tab. 2 podano wstępnie zdefiniowane wartości nastaw dla algorytmu SCO. Sterowanie mocą odbioru przy uwzględnieniu działania automatyki odciążającej umożliwia redukcję obciążenia odbiornika w zakresie 0–100%.

Rys. 3. Schemat blokowy karty RT-DAC4/PCI

sposób. Istnieją trzy główne warianty niezależnych nastaw następujących wartości: • mocy czynnej i biernej • mocy pozornej oraz współczynnika mocy • wartości skutecznych składowych czynnej i biernej prądu. Dodatkowo w każdym z wymienionych wariantów nastaw mocy można włączyć niezależnie lub jednocześnie trzy kolejne funkcje: • charakterystyka podatności napięciowej • c h a r a k t e r y s t y k a podatności częstotliwościowej • charakterystyka czasowa – zmienność mocy odbioru zdefiniowana w funkcji czasu S = f(t) – umożliwia odtworzenie np. zmienności dobowej obciążenia. Schemat blokowy trybów pracy i głównych funkcjonalności modelu odbioru przedstawiono na rys. 4. W celu zwiększenia potencjału badawczego funkcjonalność modelu odbioru wzbogacono o dodatkowe możliwości kształtowania zmian mocy. Są nimi: • niezależna zmiana nastawy mocy czynnej i biernej przy użyciu zadanych parametrów rampy ΔP/Δt, ΔQ/Δt • niezależna skokowa lub płynna zmiana wartości mocy czynnej i/lub biernej do modelowania zaburzeń ΔP i/lub ΔQ • możliwość redukcji mocy większej niż wartości powodującej zaburzenia ΔP i/ lub ΔQ.

Charakterystyka czasowa Ta funkcjonalność służy do zdefiniowania dwóch niezależnych profili zmienności. Zależnie od wybranego trybu pracy (rys. 4) przyjęte profile będą kształtowały zmienność odpowiednich wielkości P, Q, IP, IQ, S, cos(ϕ). Dla danych opisujących profile zmienności nie zdefiniowano limitu czasowego, tym samym możliwe jest przeprowadzanie długotrwałych testów (wiele godzin lub dni). Transformator z energoelektronicznym przełącznikiem zaczepów Transformator z energoelektronicznym (2) przełącznikiem zaczepów jest integralną częścią laboratoryjnego modelu odbioru. gdzie: Transformator posiada grupę połączeń YY0 Pref – zadana wartości mocy czynnej z 25 zaczepami na każdej fazie po stronie Qref – zadana wartości mocy biernej p1, p2, p3 – współczynniki charakterystyki wtórnej, co umożliwia regulację napięcia w zakresie 340–460 V, ze skokiem 5 V. statycznej mocy czynnej q1, q2, q3 – współczynniki charakterystyki Jako przełączniki zastosowano tyrystory podłączone przeciwsobnie z oddzielnym statycznej mocy biernej Kpf, Kqf – współczynniki charakterystyki sterownikiem bramy dla każdego tyrystora. Transformator jest wyposażony w sterownik zależnej od częstotliwości Δf – odchyłka częstotliwości od wartości zapewniający następujące funkcje: znamionowej • przetwarzanie sygnałów pomiarowych U – wartość skuteczna napięcia. otrzymanego napięcia i prądu

Charakterystyki podatności napięciowej i częstotliwościowej W SJF zaimplementowano podstawowy typ charakterystyk podatności napięciowej i częstotliwościowej. Opisane są one zależnościami odpowiednio dla mocy czynnej zależność 1, dla mocy biernej zależność 2: (1)

104

Rys. 4. Schemat blokowy trybów pracy i funkcjonalności modelu obciążenia

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 94–101

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 94–101. When referring to the article please refer to the original text. PL

4. Przykładowe wyniki testów Zmienność mocy odbioru Opracowany laboratoryjny model obciążenia umożliwia definiowanie i otrzymywanie zależnej od czasu charakterystyki mocy w szerokim zakresie. Przykłady otrzymanych charakterystyk różnych obciążeń mocą przedstawiono na rys. 7. Na podstawie tego przykładu i cech modelu obciążenia można wymienić następujące zalety: • Duża szybkość zmian mocy, rys. 7a, b. Wyznaczone opóźnienie w osiągnięciu wartości zadanej nie przekracza 200 ms. • Możliwość niezależnego kształtowania charakterystyki zmienności mocy czynnej i biernej, rys. 7c. • Brak ograniczenia czasu trwania doświadczenia (minuty, godziny), rys. 7d. • Praktycznie nieograniczone możliwości kształtowania charakterystyk czasowych mocy czynnej i biernej. Wyniki badań zapisywane są w plikach na dysku lokalnym. Liczba plików jest praktycznie nieograniczona. Typowym zastosowaniem tej funkcjonalności może być odtwarzanie zmienności mocy odbiorów zarejestrowanych na obiekcie rzeczywistym.

Rys. 5. Algorytm automatyki SCO

Skok

IIa

IIb

III

f [Hz]

48,7

48,5

48,3

48,1

Opóźnienie czasowe [s]

0,2

0,5

0,2

0,5

Moc skoku [%]

Tab. 2. Wprowadzone ustawienia automatycznej podczęstotliwościowej redukcji obciążenia

• synchronizacja z sygnałami prądu wyjściowego • komunikacja ze sterownikiem jednostki funkcjonalnej • komunikacja ze sterownikami bram • sterowanie komunikacją światłowodową • wykonywanie funkcji zabezpieczeń: wewnętrzne zabezpieczenie przeciwzwarciowe, zabezpieczenie nadprądowe, zabezpieczenia układów elektronicznych. Schemat koncepcji sterowanego tyrystorowo podobciążeniowego przełącznika przedstawiono na rys. 6. Parametry algorytmu sterowania: • całkowity czas cyklu obliczeniowego algorytmu: 10 μs • czas przesyłania danych: <10 μs • całkowity czas algorytmu: <20 μs • błąd działania tyrystora: <2π · 10-3 rad • maksymalna wartość THD napięcia w normalnej pracy: 10% • maksymalna wartość THD prądu w normalnej pracy: 10%

• maksymalny czas przełączenia pomiędzy sąsiednimi zaczepami: <20 ms • maksymalny czas przełączenia pomiędzy dowolnymi zaczepami: <0,5 s. Algorytm regulacji transformatora zaimplementowany w SJF pozwala na wybór dwóch kryteriów regulacji: • kryterium utrzymywania zadanej wartości napięcia po dowolnej stronie transformatora • kryterium utrzymywania zadanej wartości mocy biernej po dowolnej stronie transformatora. Ponieważ czas przełączania pomiędzy dwoma sąsiednimi zaczepami nie przekracza 20 ms, regulator transformatora został opracowany w taki sposób, by było możliwe emulowanie działania elektromechanicznego przełącznika zaczepów (czas przełączania rzędu kilku, kilkudziesięciu sekund). Realizacja polega na odpowiednim nastawieniu opóźnień czasowych przełączania.

Test regulatora napięcia transformatora Na rys. 8 pokazano wyniki testów sprawdzających poprawność działania regulatora transformatora. Ponieważ szybkość działania energoelektronicznego przełącznika zaczepów jest wielokrotnie większa od szybkości działania elektromechanicznego przełącznika zaczepów, wprowadzono dodatkowe opóźnienie działania, pozwalające emulować pracę konwencjonalnego przełącznika zaczepów. Wymuszeniem w tym przypadku była zmiana obciążenia mocą bierną, która spowodowała zmianę napięcia transformatora. Wyniki pracy sterownika napięcia transformatora przedstawiono na rys. 8. Na rys. 9 przedstawiono wyniki testów, ilustrujące szybkości działania elektronicznego przełącznika zaczepów (EETC). Na rys. 9 zestawiono wyniki uzyskane przy tym samym zaburzeniu, po zastosowaniu energoelektronicznego oraz elektromechanicznego przełącznika zaczepów. Jak łatwo zauważyć, szybkość działania energoelektronicznego przełącznika wprowadza nową jakość w procesie regulacji napięć i rozpływu mocy biernej w systemie elektroenergetycznym. Automatyka samoczynnego częstotliwościowego odciążania W czasie przeprowadzania testów automatyki SCO nie było możliwe stworzenie układu wyspowego, tym samym nie było możliwości stworzenia sytuacji, w której na skutek zaburzenia bilansu mocy czynnej nastąpi załamanie częstotliwości. Ocena poprawności działania algorytmu automatyki odciążającej została przeprowadzona na podstawie sztucznie wprowadzonej zmienności wartości częstotliwości mierzonej. W celu emulacji zmienności częstotliwości spowodowanej zaburzeniem bilansu mocy czynnej oraz działania automatyki SCO wykorzystano zależność (3) [2].

105

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 94–101

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 94–101. When referring to the article please refer to the original text. PL

(3) gdzie: TJgΣ – średnia ważona stałej czasu inercji konwencjonalnych zespołów wytwórczych pracujących po zaburzeniu (TJgΣ = 5÷10 s) – stosunek stałej czasu inercji obciążenia do średniej ważonej stałej czasu inercji konwencjonalnych zespołów wytwórczych pracujących przed zaburzeniem (β = 0,3÷0,5) ΣP* – wartość deficytu mocy względnej P*SCO – moc skoku mocy względnej, działanie automatyki SCO. Równanie (1) zostało zaimplementowane w SJF, a wartości ∆P* i P*SCO są wartościami pomierzonymi (odbiornik pracował na sieć sztywną). Wyniki symulacji przedstawiono na rys. 9. Wyniki testów pokazane na rys. 10 potwierdzają poprawność działania automatyki odciążającej. Przy realizacji tego testu zweryfikowano, niejako przy okazji, funkcjonalność umożliwiającą szybkie prototypowanie układów sterowania i regulacji. Umożliwia ona wprowadzanie praktycznie nieograniczonych zmian w algorytmie sterowania oraz automatyczne generowanie aplikacji czasu rzeczywistego. Dzięki temu możliwe jest rozszerzenie zakresu eksperymentu

Rys. 6. Schemat koncepcji przełącznika zaczepów pod obciążeniem

Rys. 7. Otrzymane charakterystyki czasowe mocy, a) Moc czynna, b) Moc bierna, c) Moc czynna i bierna o niezależnie zdefiniowanych charakterystykach czasowych d) Przykład modelowania dziennej zmienności obciążenia

106

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 94–101

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 94–101. When referring to the article please refer to the original text. PL

badawczego o dodatkowe, nieprzewidziane w bazowej wersji algorytmu rozwiązania. Wykonywanie operacji interaktywnych lub a)

automatycznych na dedykowanym komputerze docelowym można rozpocząć bezpośrednio po wygenerowaniu nowej wersji

aplikacji czasu rzeczywistego przy użyciu zmodyfikowanego algorytmu sterowania.

Rys. 8. Praca regulatora transformatora w trybie emulacji elektromechanicznego przełącznika zaczepów, a) Zmienność napięcia, b) Numer zaczepu i wartość całki uchybu regulacji

Rys. 9. Porównanie szybkości działania przełączników zaczepów typów EMTC – modelowanych jako elektromechaniczny przełącznik zaczepów oraz EETC – modelowanych jako energoelektroniczny przełącznik zaczepów, a) Napięcie, b) Pozycja zaczepu

Rys. 10. Wykres czasowy a) Częstotliwość, b) Pochodna częstotliwości, c) Obciążenie mocą czynną, d) Moc czynna UFLS. Założenia: TJgΣ = 10, ΔP* = 0,5, k*’oΣ = 1, β = 0,3

107

R. Małkowski, B. Kędra | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 94–101

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 94–101. When referring to the article please refer to the original text. PL

5. Wnioski i spostrzeżenia Przedstawione w referacie wyniki przeprowadzonych testów potwierdzają poprawność przyjętej koncepcji sterowania. Sterowanie w pętli otwartej zarówno przekształtnikiem, jak i przełącznikiem zaczepów umożliwia implementację dowolnie złożonego algorytmu sterowania. Zastosowanie przekształtnika jako sterowanego odbiornika mocy czynnej lub biernej pozwala uzyskać dużą elastyczność działania. Co więcej, transformator wyposażony w energoelektroniczny przełącznik zaczepów wprowadza szeroki zakres możliwości testowania nowych i innowacyjnych algorytmów regulacji napięcia i mocy biernej. Wykorzystanie tytułowego modelu odbioru umożliwia również modelowanie różnych zaburzeń w sieci, np. zapadów, wzrostów czy też fluktuacji napięcia lub

częstotliwości. Stąd też opisywany model odbioru znajduje szerokie zastosowanie w testach innych urządzeń zainstalowanych w laboratorium LINTE^2, a także urządzeń będących na etapie wczesnych prób produkcyjnych przyłączanych do sieci laboratorium za pomocą dedykowanych pól w rozdzielni. Bibliografia 1. Dostawa instalacji badawczej laboratorium innowacyjnych technologii elektroenergetycznych i integracji odnawialnych źródeł energii LINTE^2 wraz z jej zaprojektowaniem, montażem i uruchomieniem (przetarg nieograniczony), załącznik z1 do specyfikacji istotnych warunków zamówienia, postępowanie nr ZP/124/014/D/13, Gdańsk 2013.

2. Małkowski R., Nowe algorytmy działania automatyki samoczynnego częstotliwościowego odciążania (SCO) w systemie elektroenergetycznym, rozprawa doktorska, Gdańsk czerwiec 2003. 3. Małkowski R., Badania symulacyjne weryfikujące poprawność doboru mocy odciążania dla automatyki samoczynnego częstotliwościowego odciążania, Zeszyty Naukowe Politechniki Gdańskiej, seria Elektryka nr 54, Gdańsk, 2000. 4. Instrukcja obsługi oprogramowania Simulink 2014b. 5. Dokumentacja techniczno-ruchowa transformatora z energoelektronicznym przełącznikiem zaczepów, zaprojektowanego na potrzeby projektu LINTE^2.

Robert Małkowski

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: robert.malkowski@pg.gda.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej w 1999 roku. Cztery lata później uzyskał stopień naukowy doktora. Pracuje na stanowisku adiunkta w Katedrze Elektrotechniki Politechniki Gdańskiej. Jego zainteresowania naukowe skupiają się na kwestiach energetyki wiatrowej, awarii krytycznych systemów elektroenergetycznych, a także poziomach napięcia i rozkładzie mocy biernej w systemach elektroenergetycznych.

Bartosz Kędra

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: b.kedra@ien.gda.pl Student Aalborg University, absolwent Akademii Górniczo-Hutniczej, kierunek elektrotechnika. Od 2006 roku pracownik Instytutu Energetyki, Oddział Gdańsk, w Zakładzie Automatyki i Analiz Systemowych. Zainteresowania: jakość energii, aktywne filtry mocy, energoelektronika.

108

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 109–115

Autonomous Electrical Vehicles’ Charging Station

Authors Józef Paska Mariusz Kłos Łukasz Rosłaniec Rafał Bielas Magdalena Błędzińska

Keywords renewable energy sources, electrical vehicles, charging station, microgrids

Abstract This paper presents a model of an autonomous electrical vehicles’ charging station. It consists of renewable energy sources: wind turbine system, photovoltaic cells, as well as an energy storage, load, and EV charging station. In order to optimise the operating conditions, power electronic converters were added to the system. The model was implemented in the Homer Energy programme. The first part of the paper presents the design assumptions and technological solutions. Further in the paper simulation results are discussed and analysed, and then problems observed in the simulation and possible solutions.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016310

1. Introduction Interest in renewable energy sources (RES) is constantly growing. This trend is undoubtedly caused by the political action of European Union member states. These countries are obligated to reduce emissions of harmful greenhouse gases and to increase the share of renewable energy sources in the total national energy balance. These objectives must be fulfilled while ensuring the proper reliability of power supply to receivers, which is not easy to achieve in the case of renewable sources. The instability (variability) of these sources can be limited by installing energy storage systems (accumulators) or combining different types of sources into one network. Such configurations can be successfully used to power different types of facilities at locations where power infrastructure is unavailable. Charging stations for electric vehicles can be receivers of such power. The growing interest of vehicle concerns in solutions like this will have an undoubted impact on the development of charging stations. Hybrid systems based on RES can be used to power these systems [5]. Interest in autonomous charging stations had already been observed worldwide. The American ENVISION SOLAR company presented an EV ARC (Electric Vehicle Autonomous Renewable Charger) based on photovoltaic cells, illustrated in Fig. 1 [9]. A station like this can be installed at locations with high solar exposure, which significantly limits the number of locations for construction. Hybrid systems can be applied much more widely in situations of insufficient sunlight. One may presume that the

increasing popularity of electric vehicles and continuous work on improving renewable energy sources and energy accumulators will lead to the popularisation of such solutions. This paper presents a concept of an electric vehicles’ autonomous charging station powered by a hybrid renewable generation system.

2. Design assumptions The electric vehicles market is characterised by a great degree of diversity. From the perspective of power supply infrastructure, the charging standard with which cars must be compliant is of the greatest significance. The most widely propagated standard of quick electric vehicle chargers is currently the Chademo standard. Charging stations with 50 kW capacity, 500 V DC voltage and 125 A current are used most commonly [1]. In this configuration, vehicle charging time ranges from 15 to 30 minutes. Electrical vehicles from most manufacturers are compliant with this standard. The storage system is important from the perspective of the distance that an automobile can travel after a single charging cycle. This feature also influences on the localisation of charging stations, which should ensure user convenience. The vehicle charging station in question is located in the Warmińsko-Mazurskie Voivodeship, at a site that is distant from the power grid. The station’s surroundings have high appeal to tourists. The original concept presented here is intended to create possibilities of moving over grasslands without polluting the environment. 109

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 109–115

Fig. 1. Autonomous vehicle charging station powered by photovoltaic cells

The charging station is compliant with the Chademo standard, so its capacity cannot be less than 50 kW. It is connected to a microgrid, which operates independently of the power grid. To ensure proper reliability of the microgrid, two types of energy sources are installed: photovoltaic cells and wind power plant. A model of the microgrid and the vehicle charging station connected to it was made by means of Homer Energy software [8]. The following assumptions were accepted in the model: • the station makes it possible to charge 6 vehicles daily during the period from May to September, and during the period from October to April – 5 (this assumption arises from the fact that more people use passenger vehicles in the summer)

Fig. 2. Vehicle charging station load profiles: daily, monthly 110

• the average capacity of an electric car’s battery is approx. 35 kWh, and the vehicle charges up to 80% of this value in one quick charging cycle • average daily energy demand is accepted to be 140 kWh • the capacity of the microgrid’s accumulator, while maintaining state of charge (SOC) at no less than 30%, is enough to cover 2.5 times the daily energy demand. In summary, average annual electricity demand is accepted to be 51,000 kWh. Load profiles, daily and monthly, implemented in the software are illustrated in Fig. 2. Energy used on internal load is included as well.

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 109–115

3. Description of the model The primary elements of the hybrid system (microgrid) powering the charging station are: wind power plant, photovoltaic system and energy storage. A model of the proposed system is shown in Fig. 3. Selection of photovoltaic panels Poland’s geographical situation is not favourable in terms of available sunlight. The average annual quantity of solar radiation amounts to 1000÷1100 kWh/m2/year [3, 4, 6]. Central and eastern Poland have the greatest insolation. Due to conditions in these regions, available radiation should be utilised to the greatest possible extent. In relation to this, monocrystalline silicon cells characterised by the greatest efficiency were selected in the model. Panels are oriented towards the south and positioned at a 35° to the base, which ensures optimal operating conditions for photovoltaic cells installed at our geographical location [3]. Losses in the system (voltage drops, converter efficiency, ambient temperature) were accepted to 14%. At any time of a day cells are not overshadowed, since this could significantly reduce the amount of generated energy [7]. Fig. 4 presents input data to the Homer Energy program. Photovoltaics generation was simulated

Fig. 3. Scheme of the proposed model in the Homer Energy program

on the basis of this data. A system with a total capacity of 40 kW was selected. Selection of wind turbine set Energy gain from the wind turbine system depends on wind conditions in the given area. Four wind zones can be distinguished in Poland [3, 6]. The proposed object will be located in a zone where average wind speed is 3.5 m/s. The input data to Homer Energy program have been illustrated in Fig. 5. Due to low

Fig. 4. Average daily amount of sunlight at individual months

Fig. 5. Average wind speed in individual months 111

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 109â&#x20AC;&#x201C;115

average wind speed, it is necessary to apply a wind turbine that starts at low wind speeds. It is equally important for the generator to reach rated power quickly. Considering the aforementioned criteria, a turbine with a horizontal axis of rotation from the Polaris company, with a power of 50 kW, was selected. The tower height is 36.6 m; and the object is situated in a forested area. Selection of accumulator battery The energy accumulator in the proposed solution makes it possible to cover 2.5 dailyâ&#x20AC;&#x2122;s energy demand according to the assumed load profile. It was decided to apply 24 OPzS 3000 leadacid batteries from Hoppecke, with a rated capacity of 3000 Ah per cell (6 kWh). The total capacity of the accumulator amounts to 480 kWh while its useful capacity equals 336 kWh.

4. Testing and analysis Tests were conducted in the Homer Energy program on the basis of the data given above. Data on energy generated and consumed by the system are presented in Fig. 6. One can observe that the majority of energy, as much as 66%, comes from the wind power plant, with the solar power plant making up the remaining 34%. And this is despite the fact that the wind turbine set has just 20% more rated power. Poor conditions of solar exposure at this latitude and the fact that the PV system works only during days are the reasons for this result. The whole system generates 51 MWh over the course of a year, which completely covers the stationâ&#x20AC;&#x2122;s demand. One can also observe that some of the energy generated cannot be consumed (excess electricity factor) due to the limited capacity of the storage system and the load distribution specific to systems of this type.

Fig. 6. Data on annual energy generation and consumption in the tested hybrid system

Fig. 7. Average power generated by photovoltaic cells over the course of a year

Fig. 8. Average power generated by wind turbine system over the course of a year 112

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 109–115

Unmet electric load is close to zero, meaning that it is possible to cover the station’s demand for electricity at all times in practice. Fig. 7 shows the hourly and monthly distribution of electricity generation by photovoltaic cells. Power was generated for nearly 4500 h/year in total. Boundaries between individual seasons can clearly be seen. Significant amount of energy is generated during the summer, while practically no energy is generated in the winter. Another energy source independent of the factors affecting PV cells is thus necessary. A wind turbine is such a source in the proposed system. A graphical illustration of its hourly operating range is presented in Fig. 8. The turbine set has tendencies opposing those of the photovoltaic source. More energy is generated during the winter. This is clearly visible in Fig. 9, which compares the average monthly

power generation of both sources. The wind power plant operates for a total of 6500 h/year, which is nearly 145% of the solar plant’s operating time. Fig. 10 presents the storage system’s state of charge for individual hours over the course of a year. The greatest state of discharge takes place during the summer, when energy consumption is elevated. A low state of charge also occurs during the winter. This is due to short days and small amount of solar radiation reaching the considered latitude. The battery accumulated over 31 MWh of energy in total over the course of a year, and dispensed nearly 27 MWh. The difference between these values is the loss occurring in energy storage. Several problems can be seen, based on the results presented above. Significant over dimensioning of individual elements of the hybrid system is undoubtedly one of the disadvantages of the

Fig. 9. Average monthly electricity generation in the system

Fig. 10. Battery’s state of charge in individual months 113

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 109–115

presented solution. The reason is the characteristics of the load. Quick electric vehicle chargers require access to large amount of energy within short time. This means that an energy accumulator of significant capacity must be placed in the system. This, in turn, necessitates the installation of energy sources of the appropriate size, to replenish power shortages within a relatively short time. The power sources themselves may be another problem. Wind turbines and photovoltaic cells are undoubtedly sources that are volatile and difficult to predict, which may cause energy shortages in exceptionally unfavourable weather. This is also why the battery was significantly over dimensioned in the considered example. The cost of the presented hybrid system may be another problem. The station’s relatively large elements require significant financial outlays. A comparison of construction costs and operational costs of the presented system with the construction costs of the proper power infrastructure to lead power to a given location are undoubtedly issues that require analysis. Such analysis would certainly clarify what distance between the autonomous electric vehicle charging station and the available power grid would be financially feasible. However, this issue is not the subject of this analysis, and will not be discussed in detail.

5. Conclusions Autonomous vehicles’ charging stations may be the only feasible solution, both practically and financially, in certain regions of the world. The hybrid system “powered” by renewable energy sources applied in the station is sufficient for charging several cars per day. Depending on the station’s location, only the power of individual sources could change according to the annual distribution of solar radiation or wind speed. This would help to optimise electricity generation for vehicle charging purposes. The profitability of such an investment is a matter that still requires consideration. However, considering the trends in development

of renewable energy sources and electric cars, which are linked to falling prices of these goods, autonomous vehicle charging stations may play a significant role on the electric vehicles market in the future. REFERENCES

1. K. Biernat, K. Nita, S. Wójtowicz, Architektura mikrosieci do inteligentnego ładowania pojazdów elektrycznych [Architecture of microgrid for intelligent charging of electrical vehicles], Prace Instytutu Elektrotechniki, z. 260, 2012. 2. M. Ćwil, Możliwości wykorzystania energetyki wiatrowej małej mocy w gminach, prezentacja Polska Izba Energetyki Odnawialnej [Possibilities of using low-power wind energy in communes, presentation of the Polish Chamber of Renewable Energy], Warsaw 2009. 3. E. Klugmann-Radziemska, Fotowoltaika w teorii i praktyce [Photovoltaics in theory and practice], Legionowo 2010. 4. J. Paska, Wytwarzanie rozproszone energii elektrycznej i ciepła [Distributed generation of electricity and heat], Warsaw 2010. 5. J. Paska, P. Biczel, M. Kłos, Hybrid power systems – An effective way of utilising primary energy sources, Renewable Energy, Vol. 34, No. 11, Nov. 2009, pp. 2414–2421. 6. J. Paska, T. Surma, M. Sałek, Current status and perspectives of renewable energy sources in Poland, Renewable & Sustainable Energy Reviews, Vol. 13, No. 1, 2009. pp. 142–154. 7. J. Paska et al., Aspekty techniczne i ekonomiczne wykorzystania urządzeń energoelektronicznych w fotowoltaicznych układach wytwórczych [Technical and economic aspects of using electronic power devices in photovoltaic generating systems], Elektroenergetyka – Współczesność i Rozwój, No. 1, 2011, pp. 42–47. 8. Getting started Guide for Homer, instrukcja programu. 9. http://envisionsolar.com/ev-arc/ – accessed 27.02.2015

Józef Paska Warsaw University of Technology, Institute of Electrical Power Engineering e-mail: Jozef.Paska@ien.pw.edu.pl A graduate of Warsaw University of Technology. Professor of Technical Sciences (since 2007), head of the Electric Power Plants and Economics of Electrical Power Engineering Division at Warsaw University of Technology, member of the Power Engineering Problems Committee and the Electrical Engineering Committee of the Polish Academy of Sciences, chairman of the of the Nuclear Energy Committee of the Association of Polish Electrical Engineers (SEP). Author of over 300 articles and papers, and 11 monographs and academic textbooks. Scientific interests concern power generation, including distributed generation and RES use, electrical power management and economics, power system reliability and power supply security.

Rafał Bielas Warsaw University of Technology, Faculty of Electrical Engineering e-mail: bielasr@ee.pw.edu.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering of Warsaw University of Technology, gaining the professional degree of Master of Science, Engineer, Electrician in 2014. In the same year, he commenced 3rd degree studies at the Institute of Electrical Power Engineering at Warsaw University of Technology. The application of energy storage systems in power grids and the use of power plants based on renewable energy sources are among his main interests.

114

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 109–115

Magdalena Błędzińska Warsaw University of Technology, Faculty of Electrical Engineering e-mail: bledzinm@ee.pw.edu.pl Graduated as M.Sc. from the Faculty of Electrical Engineering at Warsaw University of Technology in 2014, speciality in Electrical Power Engineering. In the same year, she commenced doctoral studies at the Institute of Electrical Power Engineering at Warsaw University of Technology. During her Master’s studies, she completed a 3-month internship at Fachhochschule Köln in Germany. The operation of distributed energy sources in microgrids is her main field of interest. Her research focuses on microgrid control and management mechanisms, and she has particular interest in subjects such as integration of distributed sources, power flow control, effective use of energy storage systems.

Mariusz Kłos Warsaw University of Technology, Institute of Electrical Power Engineering e-mail: Mariusz.Klos@ien.pw.edu.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering at Warsaw University of Technology (2002). PhD degree received in 2007. Since 2006 he has been working at the Warsaw University of Technology, in the Institute of Electrical Power Engineering, Electric Power Plants and Economics of Electrical Power Engineering Division. In 2011, he completed a six-month internship at the Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA. His scientific interests are generally concentrated on the means of effective integration of generation units operated in various technologies (especially alternative and RES tech), and the integration of energy storages with the power system with the use of electronic power circuits. Hybrid generation systems and independent power microsystems (AC and DC microgrids) are his other areas of interest, from both a technical and economic perspective.

Łukasz Rosłaniec Warsaw University of Technology, Institute of Electrical Power Engineering e-mail: Lukasz.Roslaniec@ien.pw.edu.pl Graduated with a master’s degree in electrical engineering in 2008. That same year he enrolled to doctoral studies at the Institute of Electrical Power Engineering of Warsaw University of Technology. In 2009, he completed a four-month internship at RWTH Aachen in Germany. In 2011, he completed a six-month internship at the Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA. In 2014 he defended his doctoral dissertation, which was awarded. Now an assistant professor at the Institute of Electrical Power Engineering of Warsaw University of Technology. His research focuses mainly on the issue of electricity transfer from distributed sources to the grid. In particular his interests include the issues related to power quality improvement, high performance electricity conversion, and converters interoperable with distributed sources.

115

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 109–115

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 109–115. When referring to the article please refer to the original text. PL

Autonomiczna stacja ładowania pojazdów elektrycznych Autorzy

Józef Paska Mariusz Kłos Łukasz Rosłaniec Rafał Bielas Magdalena Błędzińska

Słowa kluczowe

odnawialne źródła energii, samochody elektryczne, stacja ładowania, mikrosieci

Streszczenie

W artykule zaprezentowano model autonomicznej stacji ładowania pojazdów elektrycznych. Składa się ona z odnawialnych źródeł energii: turbozespołu wiatrowego, ogniw fotowoltaicznych, a także zasobnika energii, odbioru i stacji służącej do ładowania pojazdów elektrycznych. Dla osiągnięcia optymalnych warunków pracy do układu wprowadzono przekształtniki energoelektroniczne. Model zaimplementowano w programie Homer Energy. W pierwszej części artykułu przedstawiono założenia projektowe oraz zaprezentowano rozwiązania technologiczne. W dalszej części artykułu omówiono wyniki przeprowadzonych symulacji oraz ich analizę, a następnie problemy zaobserwowane podczas symulacji oraz możliwości ich rozwiązania.

1. Wstęp Zainteresowanie odnawialnymi źródłami energii (OZE) stale rośnie. Niewątpliwie trend taki jest spowodowany działaniami politycznymi państw należących do Unii Europejskiej. Kraje te są zobowiązane do redukcji emisji szkodliwych gazów cieplarnianych oraz zwiększania udziału odnawialnych źródeł energii w całkowitym krajowym bilansie energetycznym. Cele te muszą być spełnione przy zapewnieniu odpowiedniej niezawodności zasilania odbiorów, co w przypadku źródeł odnawialnych nie jest łatwe do osiągnięcia. Ograniczenie niestabilności tych źródeł może być osiągnięte przez instalowanie zasobników energii czy łączenie źródeł różnego rodzaju w jednej sieci. Takie konfiguracje z powodzeniem mogą być stosowane do zasilania różnego typu obiektów w miejscach bez infrastruktury elektroenergetycznej. Jednym

z takich odbiorów mogą być stacje ładowania pojazdów elektrycznych. Rosnące zainteresowanie koncernów samochodowych tego typu rozwiązaniami niewątpliwie będzie wpływać na rozwój stacji ładowania. Do zasilania tych instalacji mogą zostać użyte systemy hybrydowe oparte na OZE [5]. Na świecie zauważa się już zainteresowanie autonomicznymi stacjami ładowania. Amerykańska firma ENVISION SOLAR zaprezentowała w 2014 roku autonomiczną stację ładowania pojazdów elektrycznych EV ARC (ang. Electric Vehicle Autonomous Renewable Charger) (fot. 1) [9]. Stacja taka może być instalowana w miejscach, gdzie warunki słoneczne są bardzo dobre, co znacząco ogranicza możliwości ich lokalizacji. W sytuacji niedostatecznego nasłonecznienia dużo szersze zastosowanie znajdą systemy hybrydowe. Można

Fot. 1. Autonomiczna stacja ładowania pojazdów zasilana z ogniw fotowoltaicznych

116

przypuszczać, że zwiększająca się popularność samochodów elektrycznych oraz ciągłe prace nad ulepszaniem źródeł OZE i zasobników energii będą zmierzać do popularyzacji tego typu rozwiązań. W artykule zaprezentowano koncepcję autonomicznej stacji ładowania pojazdów elektrycznych zasilanej z hybrydowego układu wytwórczego. 2. Założenia projektowe Rynek pojazdów elektrycznych charakteryzuje się dużą różnorodnością. Z punktu widzenia infrastruktur y zasilającej największe znaczenie ma standard ładowania, z jakim samochody mogą współpracować. Najbardziej rozpowszechnionym obecnie standardem szybkich ładowarek pojazdów elektrycznych jest standard Chademo. Najczęściej stosowane są stacje ładowania o mocy 50 kW, napięciu 500 V DC oraz prądzie 125 A [1]. Czas ładowania pojazdu w takim trybie wynosi od 15 do 30 minut. Obecnie samochody elektryczne większości producentów są zgodne z tym standardem. Bateria akumulatorów jest istotna z punktu widzenia dystansu, który auto może pokonać po jednorazowym cyklu ładowania. Cecha ta ma także znaczenie dla lokalizacji stacji ładowania, które powinny zapewniać użytkownikom komfort. Rozpatrywana stacja ładowania pojazdów jest zlokalizowana w województwie warmińsko-mazurskim, w miejscu odległym od systemu elektroenergetycznego. Okolica, w której się znajduje, ma wysokie walory turystyczne. Autorska koncepcja, którą przedstawiono, ma na celu stworzenie możliwości poruszania się po terenach zielonych bez zanieczyszczania środowiska. Stacja ładowania jest zgodna ze standardem Chademo, dlatego jej moc nie może być mniejsza niż 50 kW. Jest połączona z mikrosiecią, która pracuje niezależnie, odłączona od systemu elektroenergetycznego. Dla zapewnienia odpowiedniego poziomu niezawodności w mikrosieci zainstalowano dwa rodzaje źródeł energii: ogniwa fotowoltaiczne oraz elektrownię wiatrową.

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 109–115

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 109–115. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Profile obciążenia stacji ładowania pojazdów: dobowy, miesięczne

3. Opis modelu Podstawowymi elementami układu hybrydowego (mikrosieci) zasilającego stację ładowania są: elektrownia wiatrowa, instalacja fotowoltaiczna oraz bateryjny zasobnik energii. Model proponowanego układu przedstawiono na rys. 2.

Rys. 2. Schemat modelu układu w programie Homer Energy

Model mikrosieci oraz przyłączonej do niej stacji ładowania pojazdów wykonano w programie komputerowym Homer Energy [8]. W modelu przyjęto następujące założenia: • stacja pozwala na naładowanie 6 samochodów dziennie w okresie od maja do września, natomiast w okresie od października do kwietnia – 5 (założenie wynika z faktu, że w okresie letnim więcej osób korzysta z samochodu osobowego) • przeciętna pojemność baterii samochodu elektrycznego wynosi około 35 kWh, natomiast w jednym cyklu szybkiego ładowania pojazd pobiera do 80% tej wartości • dzienne przeciętne zapotrzebowanie na energię przyjęto na poziomie 140 kWh • pojemność zasobnika mikrosieci, przy zachowaniu współczynnika naładowania (ang. state of charge – SOC) na poziomie nie mniejszym niż 30%, wystarcza na pokrycie 2,5-krotności dziennego zapotrzebowania na energię. Podsumowując, otrzymano roczne zapotrzebowanie na energię elektryczną na poziomie 51 000 kWh. Profile obciążenia, dobowy i miesięczny, zaimplementowane w programie zilustrowano na rys. 1.

Dobór paneli fotowoltaicznych Położenie geograficzne Polski nie jest bardzo korzystne pod względem dostępnego natężenia promieniowania słonecznego. Średnia roczna ilość promieniowania słonecznego wynosi 1000÷1100 kWh/m2/ rok [3, 4, 6]. Największe nasłonecznienie występuje w centralnej i wschodniej Polsce. Należy dążyć do maksymalnego wykorzystania dostępnego promieniowania. W związku z tym do modelu wybrano ogniwa zbudowane z krzemu monokrystalicznego, które charakteryzują się najwyższą sprawnością. Panele są skierowane na południe i ustawione pod kątem 35° do podłoża, co stanowi optymalne warunki pracy dla ogniw fotowoltaicznych

instalowanych w naszym położeniu geograficznym [3]. Straty w układzie (spadki napięć, sprawność przekształtnika, temperatura otoczenia) przyjęto na poziomie 14%. Ogniwa w żadnej porze dnia nie są zacienione, gdyż mogłoby to spowodować znaczący spadek ilości produkowanej energii [7]. Na rys. 3 przedstawiono dane wejściowe wprowadzone do programu Homer Energy. Na ich podstawie przeprowadzono symulację produkcji energii z ogniw fotowoltaicznych. Dobrano instalację o łącznej mocy 40 kW. Dobór turbozespołu wiatrowego Uzysk energii z turbozespołu wiatrowego zależy od warunków wietrzności na danym terenie. W Polsce można wyróżnić cztery strefy wietrzności [3, 6]. Proponowany obiekt będzie zlokalizowany w strefie, w której średnia prędkość wiatru wynosi 3,5 m/s. W związku z małą wartością średniej prędkości wiatru jest konieczne zastosowanie turbiny startującej przy niskich prędkościach. Równie ważne jest szybkie

Rys. 3. Średnia dzienna ilość promieniowania słonecznego w poszczególnych miesiącach

117

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 109–115

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 109–115. When referring to the article please refer to the original text. PL

pojemności pojedynczej komórki 3000 Ah (6 kWh). Całkowita pojemność zasobnika wynosi 480 kWh, zaś jego pojemność użyteczna 336 kWh.

Rys. 4. Średnia prędkość wiatru w poszczególnych miesiącach

uzyskanie przez generator mocy nominalnej. Biorąc pod uwagę wspomniane kryteria, do modelu została wybrana turbina z poziomą osią obrotu firmy Polaris o mocy 50 kW. Wieża ma wysokość 36,6 m. Obiekt jest zlokalizowany na terenach leśnych. Dane wejściowe programu Homer Energy zostały zilustrowane na rys. 4.

Dobór baterii akumulatorów Zasobnik energii w zaproponowanym rozwiązaniu pozwala na pokr ycie 2,5-dniowego zapotrzebowania energetycznego o założonym profilu obciążenia. Zdecydowano się na zastosowanie zasobników kwasowo-ołowiowych firmy Hoppecke 24 OPzS 3000, o nominalnej

Rys. 5. Dane dotyczące rocznej produkcji i zużycia energii w badanym układzie hybrydowym

Rys. 6. Średnia moc produkowana w ogniwach fotowoltaicznych w ciągu roku

Rys. 7. Średnia moc produkowana w turbozespole wiatrowym w ciągu roku

118

4. Badania i analiza Na podstawie przywołanych danych zostały wykonane badania w programie Homer Energy. Na rys. 5 przedstawiono dane dotyczące energii wyprodukowanej i zużytej przez układ. Można zauważyć, że zdecydowana większość energii, bo aż 66%, pochodzi z elektrowni wiatrowej, natomiast pozostałe 34% z elektrowni słonecznej. Dzieje się tak mimo większej jedynie o 20% mocy turbozespołu wiatrowego. Przyczyną takiego wyniku są słabe warunki nasłonecznienia na tej szerokości geograficznej oraz praca układu PV wyłącznie w dzień. Układ łącznie w ciągu roku produkuje 51 MWh, co całkowicie pokrywa zapotrzebowanie stacji. Można również zauważyć, że część wyprodukowanej energii

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 109–115

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 109–115. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 8. Średnia miesięczna produkcja energii elektrycznej w układzie

Rys. 9. Stopień naładowania baterii w poszczególnych miesiącach

nie może być zużyta (współczynnik excess electricity) ze względu na ograniczoną pojemność zasobnika bateryjnego oraz specyficzny dla tego typu układów rozkład obciążenia. Wskaźnik informujący o energii niedostarczonej (unmet electric load) jest bliski zeru, w związku z tym praktycznie przez cały czas możliwe jest pokrycie zapotrzebowania stacji na energię elektryczną. Na rys. 6 przedstawiono rozkład godzinowy oraz miesięczny energii elektrycznej generowanej przez panele fotowoltaiczne. Łącznie energia była wytwarzana przez prawie 4500 h/ rok. Wyraźnie zauważalna jest granica pomiędzy poszczególnymi porami roku. Znaczne ilości energii są generowane latem, natomiast zimą praktycznie zerowe. Wówczas niezbędne jest inne źródło energii, niezależne od czynników wpływających na ogniwa PV. W zaproponowanym układzie takim źródłem jest turbozespół wiatrowy. Grafika przedstawiająca godzinowy zakres jego pracy została przestawiona na rys. 7. Widać na nim odwrotną tendencję niż dla źródła fotowoltaicznego. Więcej energii uzyskuje się w okresach zimowych. Dobrze to zostało zobrazowane na rys. 8, porównującym średnią miesięczną produkcję energii obydwu źródeł. Elektrownia wiatrowa

pracuje łącznie ok. 6500 h/rok, co stanowi niemal 145% czasu pracy elektrowni słonecznej. Na rys. 9 zaprezentowano stopień naładowania zasobnika bateryjnego (SOC) dla poszczególnych godzin w ciągu roku. Największy stopień rozładowania występuje w miesiącach letnich, w których zwiększa się zużycie energii. Niski poziom naładowania pojawia się również w okresach zimowych. Dzieje się tak ze względu na fakt, że dni są krótkie, a ilość promieniowania słonecznego docierającego na rozpatrywaną szerokość geograficzną mała. Łącznie zasobnik bateryjny zgromadził ponad 31 MWh energii w ciągu roku, natomiast oddał niecałe 27 MWh. Różnica pomiędzy wymienionymi wielkościami to straty występujące w magazynie energii. Na podstawie wyników przedstawionych powyżej można zauważyć kilka problemów. Niewątpliwie jedną z wad zaprezentowanego rozwiązania jest znaczne przewymiarowanie poszczególnych elementów układu hybrydowego. Powodem jest specyfika odbioru. Szybkie ładowarki samochodów elektrycznych wymagają dostępu do dużego zasobu energii w krótkim czasie. Wymusza to umieszczenie w układzie zasobnika energii o znacznej pojemności. To z kolei pociąga za

sobą potrzebę zainstalowania odpowiedniej wielkości źródeł energii, mogących uzupełniać braki mocy w stosunkowo krótkim czasie. Kolejnym problemem mogą być same źródła zasilania. Niewątpliwie turbina wiatrowa oraz ogniwa fotowoltaiczne należą do źródeł niespokojnych oraz trudnych do prognozowania, co może spowodować braki energii przy wyjątkowo niekorzystnych warunkach atmosferycznych. Dlatego też w rozpatrywanym przykładzie zasobnik bateryjny został w znacznym stopniu przewymiarowany. Kolejnym problemem może być koszt przedstawionego układu hybrydowego. Stosunkowo duże elementy stacji wymagają znacznych nakładów finansowych. Kwestią wymagającą analizy jest niewątpliwie porównanie kosztów wybudowania i użytkowania zaprezentowanego układu z kosztami budowy odpowiedniej infrastruktury elektroenergetycznej, doprowadzającej zasilanie do danego miejsca. Analiza taka z pewnością wyjaśniłaby, powyżej jakiego dystansu pomiędzy autonomiczną stacją ładowania pojazdów elektrycznych a dostępną siecią elektroenergetyczną jej budowa byłaby opłacalna finansowo. Zagadnienie to nie jest jednak tematem tej analizy i nie będzie szczegółowo omawiane.

119

J. Paska et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 109–115

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 109–115. When referring to the article please refer to the original text. PL

5. Wnioski Autonomiczna stacja ładowania pojazdów w niektórych rejonach świata może stanowić jedyne możliwe do zastosowania i opłacalne rozwiązanie. Zastosowany w stacji układ hybrydowy, zbudowany z odnawialnych źródeł energii, jest wystarczający do zasilenia kilku samochodów dziennie. W zależności od miejsca lokalizacji stacji zmianie mogłaby ulegać moc poszczególnych źródeł, ze względu na rozkład rocznego natężenia promieniowania słonecznego czy prędkości wiatru, oraz pojemność magazynu. Pomogłoby to zoptymalizować produkcję energii elektrycznej na potrzeby ładowania pojazdów. Niewątpliwie kwestią do rozpatrzenia są zagadnienia opłacalności takiej inwestycji. Biorąc jednak pod uwagę tendencje rozwoju odnawialnych źródeł energii oraz samochodów elektrycznych, a co za tym idzie spadku ich ceny,

w przyszłości autonomiczne stacje ładowania pojazdów mogą odegrać istotną rolę na rynku pojazdów elektrycznych. Bibliografia 1. Biernat K., Nita K., Wójtowicz S., Architektura mikrosieci do inteligentnego ładowania pojazdów elektrycznych, Prace Instytutu Elektrotechniki 2012, z. 260. 2. Ćwil M., Możliwości wykorzystania energetyki wiatrowej małej mocy w gminach, prezentacja Polska Izba Energetyki Odnawialnej, Warszawa 2009. 3. Klugmann-Radziemska E., Fotowoltaika w teorii i praktyce, Wydawnictwo BTC, Legionowo 2010. 4. Paska J., Wytwarzanie rozproszonej energii elektrycznej i ciepła, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa 2010.

5. Paska J., Biczel P., Kłos M. Hybrid power systems – An effective way of utilising primary energy sources, Renewable Energy 2009, Vol. 34, No. 11, s. 2414–2421. 6. Paska J., Surma T., Sałek M., Current status and perspectives of renewable energy sources in Poland, Renewable & Sustainable Energy Reviews 2009, Vol. 13, No. 1, s. 142–154. 7. Paska J. i in., Aspekty techniczne i ekonomiczne wykorzystania urządzeń energoelektronicznych w fotowoltaicznych układach wytwórczych, Elektroenergetyka – Współczesność i Rozwój 2011, nr 1, s. 42–47. 8. Getting started Guide for Homer – instrukcja programu. 9. http://envisionsolar.com/ev-arc/ [dostęp 27.02.2015].

Józef Paska

prof. dr hab. inż. Politechnika Warszawska e-mail: Jozef.Paska@ien.pw.edu.pl Absolwent Politechniki Warszawskiej. Od 2007 roku jest profesorem nauk technicznych. Profesor zwyczajny, kierownik Zakładu Elektrowni i Gospodarki Elektroenergetycznej PW, członek Komitetu Problemów Energetyki przy Prezydium PAN oraz Komitetu Elektrotechniki PAN, przewodniczący Komitetu Energetyki Jądrowej SEP. Jego zainteresowania naukowe dotyczą technologii wytwarzania energii elektrycznej, w tym wytwarzania rozproszonego i wykorzystania odnawialnych zasobów energii, gospodarki elektroenergetycznej i ekonomiki elektroenergetyki, niezawodności systemu elektroenergetycznego i bezpieczeństwa zasilania w energię elektryczną. Autor ponad 300 artykułów i referatów oraz 11 monografii i podręczników akademickich.

Mariusz Kłos

dr inż. Politechnika Warszawska e-mail: Mariusz.Klos@ien.pw.edu.pl Ukończył studia magisterskie na Wydziale Elektrycznym Politechniki Warszawskiej (2002). Stopień naukowy doktora uzyskał w 2007 roku. Od 2006 roku pracuje na Politechnice Warszawskiej w Instytucie Elektroenergetyki, w Zakładzie Elektrowni i Gospodarki Elektroenergetycznej. W 2011 roku odbył sześciomiesięczny staż na Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA. Jego zainteresowania naukowe koncentrują się głównie wokół sposobów efektywnej integracji jednostek wytwórczych różnych technologii (w szczególności odnawialnych i alternatywnych) oraz zasobników energii z systemem elektroenergetycznym, przy wykorzystaniu układów energoelektronicznych. Innym obszarem zainteresowań są hybrydowe układy wytwórcze i niezależne mikrosystemy elektroenergetyczne (mikrosieci AC i DC) zarówno w ujęciu technicznym, jak i ekonomicznym.

Łukasz Rosłaniec

dr inż. Politechnika Warszawska e-mail: Lukasz.Roslaniec@ien.pw.edu.pl Tytuł zawodowy magistra inżyniera otrzymał w 2008 roku. Tego samego roku został doktorantem w Instytucie Elektroenergetyki Politechniki Warszawskiej. W 2009 roku odbył czteromiesięczny staż na RWTH Aachen w Niemczech. Natomiast w 2011 roku odbył sześciomiesięczny staż na Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA. W 2014 roku obronił rozprawę doktorską, która została wyróżniona. Obecnie pracuje na stanowisku adiunkta w Instytucie Elektroenergetyki Politechniki Warszawskiej. W swoich badaniach koncentruje się głównie na zagadnieniu przekazywania energii z rozproszonych źródeł energii do sieci elektroenergetycznej. W obszarze jego zainteresowań znajdują się szczególnie problemy związane z poprawą jakości energii elektrycznej, wysoko sprawną konwersją energii elektrycznej, przekształtnikami współpracującymi z rozproszonymi źródłami energii.

Rafał Bielas

mgr inż. Politechnika Warszawska e-mail: bielasr@ee.pw.edu.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Warszawskiej (2014). W tym samym roku rozpoczął studia III stopnia w Instytucie Elektroenergetyki na Politechnice Warszawskiej. Obszary jego zainteresowań: zastosowanie zasobników energii w sieciach elektroenergetycznych oraz wykorzystanie elektrowni opartych na odnawialnych źródłach energii.

Magdalena Błędzińska

mgr inż. Politechnika Warszawska e-mail: bledzinm@ee.pw.edu.pl Ukończyła studia magisterskie na Wydziale Elektrycznym Politechniki Warszawskiej, specjalność: elektroenergetyka (2014). W 2014 roku rozpoczęła studia doktoranckie w Instytucie Elektroenergetyki PW. W trakcie studiów magisterskich odbyła trzymiesięczny staż na Fachhochschule Köln w Niemczech. Głównym obszarem jej zainteresowań naukowych jest praca rozproszonych źródeł energii w strukturach mikrosieci. W swoich badaniach skupia się na mechanizmach sterowania i zarządzania mikrosiecią, w tym w szczególności interesują ją takie zagadnienia, jak integracja rozproszonych źródeł, kontrola przepływów mocy, efektywne wykorzystanie zasobników energii.

120

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 121–127

Nuclear Co-generation: The Analysis of Technical Capabilities and Cost Estimates

Authors Andrzej Reński Kazimierz Duzinkiewicz Tomasz Minkiewicz Marcin Jaskólski Agnieszka Kaczmarek-Kacprzak

Keywords nuclear power, co-generation

Abstract This paper presents a concept of the parallel connection of a nuclear power plant fitted to provide heat for district heating application, with the CHP and heat plants existing in the supply region, in this case with the heating systems of Wejherowo and Gdynia. Presented variant proposes to add heat to a nuclear power plant’s total output by supplying heat exchangers with the steam from bleeders of low pressure (LP) turbine stage and from the crossover pipe between its high pressure (HP) and intermediate pressure (IP) stages. A detailed diagram of the EPR nuclear turbine system adapted to supply district heat is also presented. Also determined are the formulas for: electric power output of a nuclear CHP plant; electric power generated strictly in cogeneration, and the decrease in the electric power and energy resulting from the operation in cogeneration mode. Finally, the profitability (competitiveness) criteria for a nuclear power plant adapted to supply district heat in a selected heat supply region were proposed.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016311

1. Introduction

2. Projects related to the use of nuclear With the resurgence of interest in the development of power plants in district heating systems nuclear energy in the world, and especially with the adoption on 29 January 2014 by the Council of Ministers of the Polish Nuclear Power Programme, the issue of the use of the first nuclear power plants in Poland as a heat source for external customers regained its currency. Moreover, implemented in the Nuclear Development Committee of Nuclear Energy Agency (NEA) is the project “On the Role and Economics of Nuclear Cogeneration in Low Carbon Energy Future”. An argument for the implementation of such a method of primary energy use also in nuclear power plants is the reduced consumption of fossil fuels in conventional power plants, thereby reducing carbon dioxide emissions into the atmosphere. A serious drawback of steam power plants is their significant output of waste heat, which, particularly in the case of nuclear power plants characterized by lower parameters of the steam inlet to the turbine, is a significant burden to the plant’s core process. Hence a solution involving the use of at least part of the heat for heating district heating water seems most reasonable.

The interest in the concept of the use of nuclear power plants in district heating dates many years back, to the beginning of intensive development of nuclear power generation, i.e. the 1970s and 80s. Polish specialists also had a share in the R&D efforts, developing a concept of using the nuclear power plant then built in Żarnowiec as a heat source and supplying the heat to Tri-City. In most cases, however, these concepts have never grown beyond the design phase. They are presented in more detail in [6, 7]. One of the main causes of the slowdown of nuclear power generation development, including the use of nuclear power plants as a source of district heat network, was the 1986 disaster at the Chernobyl nuclear power plant. It was only after 2000, mainly due to the increase in prices of conventional fuels, as well as the substantial increase in requirements to reduce emissions from conventional energy sources, that there was a resurgence in interest in the re-use of waste heat from nuclear power plants. Plans were developed to use part of the heat from the planned third block of Finnish nuclear power plant Loviisa to supply an extensive district heating system, which would transport the 121

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 121–127

heat power of approx. 1,000 MWth at a distance of nearly 80 km to Helsinki, as well as plans to adapt an existing nuclear power plant in Nogent-sur-Seine in France with PWR 1300 units and to develop a district heating system for the transmission of 1000 MWth thermal power over a distance of 150 km to supply the south-eastern districts of Paris [3, 10]. A similar concept is contemplated also in Poland, according to which the heat from one of the first nuclear power plants located near Nowe Miasto, a town in the Mazowieckie region, could be transported in large quantities at a distance of 55 km and supply Warsaw’s district heating system. Provided that the overall efficiency of the nuclear co-generation plant set up on the basis of this facility would amount to 70%, a single 1,600 MWe unit could produce thermal power of approx. 1500 MWth [2]. It should be noted, however, that such projects require substantial design alterations in the nuclear unit equipment, especially in the steam turbine system. A prime example of a nuclear power plant used to supply a regional district heating system remains the Beznau power plant in Switzerland [1], which has for nearly 30 years provided heat to 11 surrounding municipalities, and also supplies electricity to three million residents of the country’s north-eastern cantons. These examples, as well as the own experience [5, 8], inspired an interdepartmental research team at Gdańsk University of Technology to develop a concept of the operation of a nuclear unit with a light water reactor in partial cogeneration mode in the framework of research task No. 10: “The development of methods and sample system analysis of a nuclear power unit with light water reactor operating under partial cogeneration conditions“ [9] in the framework of strategic research project “Technologies supporting the development of safe nuclear energy.”

3. Analysis of the technical feasibility of combined electricity and heat generation in a nuclear power plant in the Polish conditions The aim was to consider the possibility of adapting the system of a condensing nuclear power plant, the main task of which remains electricity generation, to supply external consumers with district heat. The choice of the optimal solution of such a system is therefore substantially dependent on external conditions and existing constraints. These include above all the size, type, nature and concentration of thermal power demand, and the ability to output both the thermal power and electricity. For the purpose of the analysis a mathematical model of this system was created, which also took into account the characteristics of external heat consumers. A simplified diagram of the system is shown in Fig. 1. In general, a nuclear power plant (1) can be adapted to supply the needs of external consumers, residential (7) in the form of heat delivered in district heating water, and industrial (3) in the form of process heat delivered in process steam. The heat supply model assumed that the district heating water temperature in consumption regions would remain at current levels. Accordingly, the heat generating unit of EJc nuclear power plant operating in partial cogeneration mode will be connected in parallel system with the conventional heat source existing in heat supply regions. This connection has the advantage that it enables retaining the structure of the existing heat sources in the areas of supply virtually unchanged. This analysis provides a basis for the preliminary conclusion that the implementation of a project involving the introduction of partial combination in nuclear units with condensing turbines is feasible in Polish conditions, and such a project could be profitable. In order to demonstrate the validity of this statement the

Fig. 1. Block diagram of the system of supplying domestic and industrial customers with heat received from nuclear power plant EJc operating in partial cogeneration mode (1 – EJc nuclear power plant adapted to supply district heat; 2 – KPs peaking steam boiler plant; 3 – Ot process heat consumer; 4 – condensate pump; 5 – district heating water mixing pump; 6 – KWs peaking district heat source; 7 – Og district heat consumer; 8 – district heating water pumping station; QEJcw, QEJcp – thermal power of EJc nuclear power plant operating in partial cogeneration mode, respectively, in water and in steam; twze, twz – district heating water temperature at supply, respectively: from EJc and at supply of Og district heat consumers; twpe, twp – district heating water temperature at return, respectively: to EJc and at return from Og consumers; tpze, tpz – steam temperature, respectively: at supply from EJc and at supply of Ot process heat consumers; tspe, tsp – process steam condensate temperature at return, respectively, to EJc and at return from Ot process heat consumers.) 122

A. ReĹ&#x201E;ski et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 121â&#x20AC;&#x201C;127

basic operating and technical indicators of such a project should be determined, and a method for its cost-effectiveness estimate should be proposed. The cost-effectiveness estimate method is presented in [4], while the method of and the assumptions to technical analysis of the project are presented below.

4. Selection of model systems for the technical and economic analysis A technical problem significant from the point of view of the operation of a nuclear power plant operating in partial cogeneration mode is large variation in the thermal load for district heating during the year. This is exemplified in an illustrative manner in Fig. 2, which shows the variation of the thermal load in the case of parallel (Fig. 2a) and serial (Fig. 2b) cooperation of a nuclear heat source and a conventional one (heating plant or combined heat & power plant CHP). The marked peak thermal loads are only indicative and approximately correspond to the peak thermal load in the area of Gdynia, which could be a potential heat receiving area for the first nuclear power plant located near Lake Ĺťarnowieckie in the Pomeranian region. This variability, as can be seen, to a lesser extent translates to the variation of the load of EJc heating generation unit in the serial arrangement (at first the horizontal course of the thermal load at the level of QsEJc in Fig. 2b) than in the parallel arrangement. Whereas the variation of thermal load by industrial consumers is shaped differently. It certainly depends on the characteristics of industrial consumer Ot, but in most cases it can be assumed with sufficient approximation that it is constant over time, and also in the case under consideration its size is much smaller than the heat consumed by district heat consumer Og. Another important advantage of this connection compared to the serial alternative is that it keeps the district water heating in the heat generating unit of EJc at a much higher level, which allow reducing the required mass flow rate of the water. Accordingly, the pipelines cross-sections are correspondingly smaller, which is very important for the transmission of heat over long distances. Whereas a disadvantage of this connection are relatively higher

losses of electric power and energy in such a nuclear plant operating in partial cogeneration mode due to higher parameters of the steam taken from the turbine for district heating water heating. The values of thermal loads marked on the charts, although only indicative, yet correspond to the real values, which can be expected in the area of a potential location of the first Polish nuclear power plant. Also for supplying industrial consumers the parallel cooperation with existing sources of process steam (as shown in Fig. 1) may be used, wherein the transmitted thermal power and transmission distance alike will generally be much smaller than in the case of residential consumer supply.

5. Nuclear power plant thermal system options There are many possible solutions of the thermal system of a nuclear power plant adapted to supply heat to external consumers, and their number largely depends on the heat load and the technical feasibility of design alterations primarily within the steam turbine [6]. In the early days of the nuclear power generation development in Poland it seems appropriate to consider only minor modifications of condensing turbines, but allowing the implementation of partial cogeneration mode to produce electricity and heat. The primary task of nuclear plants operating in partial cogeneration mode shall remain the generation of electricity. Therefore, out of the analysed systems, with turbines with HP high-pressure stage and LP low-pressure stages, and turbines with HP high-pressure stage, with IP intermediate-pressure stage, and LP stages alike, the solutions recommended for further consideration have been schematically shown in Fig. 3. These solutions enable steam extraction from uncontrolled steam bleeders in LP stages with the heat output control by additional steam extraction from the crossover pipe between HP and LP stages with a control valve on the HP-LP crossover.

Fig. 2. Variation of demand for thermal power from nuclear power plant operating in partial cogeneration mode by domestic consumers (for space heating, residential hot water, ventilation and air conditioning): in a) parallel and b) serial EJc cooperation with conventional heat sources existing in supply areas 123

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 121–127

Fig. 3. Diagrams of heat supply to the heat generation unit of EJc nuclear power plant with the main turbine: a) with one HP stage and three LP stages, b) with one HP stage, one IP stage, and three LP stages

A consequence of the steam extraction from a turbine for heating purposes is the reduction of the nuclear power plant electric power output and annual electricity production; on the other hand, however, it allows to produce an additional effect in the form of heat, which affects the economic viability of the entire project. Three nuclear unit technologies have been adopted for further technical and economic analyses, one of which is likely to be installed in Poland. They are nuclear units with EPR-1650, AP1000 and ESBWR-1550 reactors, and the electric power outputs of these units were treated conventionally. Such an approach was justified on the grounds that according to the available detailed technical data the nuclear units actual power outputs may deviate from the above mentioned. Adaptation of these data to Polish conditions required appropriate simplifications of the thermal diagrams. In this way the systems were developed that provided the necessary basis for further analysis. Moreover, according to what is stated above, the analysis was restricted to systems operating in partial cogeneration mode. Hence in all analysed objects equally limited was the thermal power output for heating to 250 MWth and for industrial applications to 10 MWth. Using the values indicated in Fig. 4, the gross electric power outputs of individual stages of the turbine set of a nuclear power unit operating in partial cogeneration mode can be determined on the basis of the following formulas:

(1)

(2)

(3) (4) 124

The partial cogeneration mode in a nuclear unit results in a loss of its electrical power: (5) where: – loss of electrical power output due to partial cogeneration mode in nuclear power plant (EJ) [MW] – electric power output of nuclear unit in condensing mode [MW] Whereas the electric power generated strictly in cogeneration, i.e. with steam mass flows directed to heat exchangers, is defined as follows: (6) (7) (8) where: – electric power generated strictly in cogeneration, with transfer to a heating system of the heat output from heating exchanger WC1 [MWe] – electric power generated strictly in cogeneration, with transfer to a heating system of the heat output from heating exchanger WC2 [MWe] – total electric power generated strictly in cogeneration [MWe]. The patterns of total gross electric power of the nuclear unit operating in partial cogeneration mode , loss of electric power due to operation in partial cogeneration mode and electric power generated in strictly in cogeneration obtained on the basis of the above formulas are shown in Fig. 5 against the EJc heat load duration curve– QEJc. These diagrams also provide the basis for determining the annual effects in the form of electricity and heat production, as well the annual environmental impact in the form of reduced harmful emissions, and the capability to save energy resources. Full evaluation of the project implementing partial cogeneration in nuclear power plants, therefore, requires an economic analysis.

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 121–127

Fig. 4. Simplified diagram of the turbine set of EJc with EPR reactor WP – steam generator; TWP, TSP, TNP – high, intermediate, and low-pressure stages of steam turbine; SW – moisture separator; PM1-2 – main steam reheaters; GEN – generator; V1-4 – valves; SKR – condenser; Ot , Og – residential and industrial heat consumers; PP1-4 – pumps; ZZ – feed water tank with deaerator; WW1-3, WN1-4 – high- and low-pressure steam generator feedwater heaters; WC1-2 – heat exchangers

The cost-effectiveness criteria of a system based on a nuclear power plant operating in partial cogeneration mode (EJc), resulting from the adopted requirements, were formulated as follows: EJc is cost-effective if its annual costs are lower than the annual costs of an equivalent conventional CHP plant and the annual costs of balancing energy generation and transmission from the power system (9) Fig. 5. Annual duration curve of demand for thermal power from EJc nuclear power plant operating in partial cogeneration mode

Proposed in [4], [9] is an approach to preliminary economic analysis based on comparison of various forms of supplying customers with heat and electricity taking into account supply systems based on heat and power cogeneration as well as separate energy carrier production, and involving nuclear as well as conventional generation sources.

EJc is cost-effective if its annual costs are lower than the annual cost of an equivalent centralized (system) power plant and equivalent district heating plants (10) If these criteria are satisfied, the choice of the EJc system based on the developed algorithm can be considered optimal. Results of the simulation tests allow the following conclusions: 125

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 121–127

• by reference to the criterion of total annual cost of the heat and power supply system the cost-effectiveness can be demonstrated of the solution involving the adaptation of a nuclear power plant (EJ) to operation in partial cogeneration mode, while the result of the analysis largely depends on the level of adopted economic parameters • the total annual costs criterion, however, is not relevant for the choice of parameters of nuclear power plant partial cogeneration due to the very small share of the costs of strict cogeneration in the total annual cost of EJ adapted for heat output; therefore, the criterion of partial annual costs associated with adapting EJ to heating operation only should be applied.

6. Summary The paper presents a general methodology for technical evaluation of the implementation of the project involving the adaptation of a condensing nuclear power plant units to supply heat for the needs of external consumers. Highlighted are the close links between the expected results of the analysis and the adopted technical constraints in the form of power and heat output from a nuclear power plant operating in partial cogeneration mode and its distance from the potential area of supply, and the impact of the adopted economic parameter levels on the selection of the optimal solution for the project. REFERENCES

1. AXPO, „Broschure Kernkraftwerk Beznau”. [Online]. Available: http://www.axpo.com/content/dam/axpo/switzerland/erleben/ dokumente/axpo_KKB_prospekt_de.pdf.pdf.res/axpo_KKB_prospekt_de.pdf.pdf. 2. J. Baurski, P. Żbikowski, Jak zasilić w energię elektryczną, ogrzać i oczyścić Warszawę, czyli elektrociepłownie jądrowe dla Stolicy [How to provide Warsaw with electricity, to heat it and clean it, i.e. nuclear

CHP plants for the Capital] [online], http://nuclear.pl/publikacje/pliki/ ecj_warszawa.pdf. 3. N. Bergroth, Large-Scale Combined Heat And Power (CHP) Generation at Loviisa Nuclear Power Plant Unit 3, Proceedings of the 8th International Conference On Nuclear Option In Countries With Small And Medium Electricity Grids, Dubrovnik, Croatia, 2010, p. 36. 4. M. Jaskólski et al., Profitability Criteria of Partial Cogeneration in Nuclear Power Plant, Rynek Energii, No. 5, 2014, pp. 141–147. 5. P. Kordunowska, Elektrownia jądrowa jako źródło ciepła dla aglomeracji miejskiej [Nuclear power plant as a source of heat for an urban agglomeration], MSc thesis, Gdańsk University of Technology, Faculty of Electrical Engineering and Automation, Gdańsk 2011. 6. A. Reński, Przystosowanie energetyki jądrowej do oddawania ciepła dla potrzeb bytowo-komunalnych” [Adaptation of nuclear power generation for heat output to domestic consumers], conference proceedings, The future of nuclear energy in Poland, Warsaw 2007. 7. A. Reński, Elektrownie i elektrociepłownie jądrowe źródłem ciepła dla systemów ciepłowniczych [Nuclear power plants and CHP plants as a source of heat for heating systems], Energetyka. Problemy energetyki i gospodarki paliwowo-energetycznej, No. 8, 2009, pp. 515–520. 8. A. Reński, Wybór podstawowych parametrów elektrociepłowni jądrowej [Selection of basic parameters of nuclear power plant], Ph.D. dissertation, Gdańsk University of Technology, Gdańsk 1981. 9. A. Reński et al, Opracowanie metody i wykonanie przykładowej analizy systemowej pracy bloku jądrowego z reaktorem wodnym przy częściowym skojarzeniu [Development of a method and completion of an example system analysis of a nuclear unit with a water reactor with partial combined cycle], Gdańsk University of Technology, Gdańsk, Study in the framework of strategic research project “Technologies supporting the development of safe nuclear power generation”, Sept. 2014. 10. H. Safa, Heat recovery from nuclear power plants, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 42, No. 1, Nov. 2012, pp. 553–559.

Andrzej Reński Gdańsk University of Technology e-mail: andrzej.renski@pg.gda.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering, Gdańsk University of Technology (1969). In 1984 defended doctoral dissertation at the Faculty of Electrical Engineering, Gdańsk University of Technology and in 2003 received a post-doctoral (DSc) degree at the Faculty of Power and Aeronautical Engineering, Warsaw University of Technology. Since 2007 employed as associate professor at Gdańsk University of Technology. His area of scientific interest includes heating systems – design and modelling equipment of power and CHP plants, both conventional and nuclear, as well as optimisation of heating system development.

Kazimierz Duzinkiewicz Gdańsk University of Technology e-mail: kazimierz.duzinkiewicz@pg.gda.pl Graduated in Automation and Electrical Metrology from the Faculty of Electrical Engineering of Gdańsk University of Technology. In 1983 he obtained the doctoral degree at the same Faculty, and in 2009 the habilitated doctoral degree at the Faculty of Electrical Engineering, Automation, Computer Science and Electronics of AGH University of of Science and Technology in Kraków. His research interests include: modelling and estimation under uncertainty, control structures and algorithms, and large system optimizing control. Author of 1 monograph and 1 student textbook. Author of over one hundred publications reviewed in international and national journals, and of reviewed conference proceedings. Manager of 1 international and 6 national research projects. Main contractor and contractor in 18 research and R&D projects.

126

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | 121–127

Tomasz Minkiewicz Gdańsk University of Technology e-mail: tomasz.minkiewicz@pg.gda.pl Graduate of the Faculty of Electrical and Control Engineering, Gdańsk University of Technology. Currently a lecturer at the Department of Electrical Power Engineering, Gdańsk University of Technology. Areas of scientific interest: thermal power stations, nuclear power plants, CHP and district heating systems.

Marcin Jaskólski Gdańsk University of Technology e-mail: marcin.jaskolski@pg.gda.pl Graduate of the Gdańsk University of Technology. During his PhD research participated in training at Lund University (Sweden), at the International Institute for Applied Systems Analysis in Laxenburg (Austria) and the Institute for Energy Economics and the Rational Use of Energy (IER) at Stuttgart University (2002–2004). Currently employed as an assistant professor at the Department of Electrical Power Engineering, Gdańsk University of Technology. Apart from integrated modelling of energy systems development his scientific interest areas include utilisation of renewable energy sources and nuclear power engineering. In 2010 the author participated in three-month training session at the Alternative Energies and Atomic Energy Commission (CEA) in Saclay (France). In 2011 he participated in six-weeks training on EPR safety analyses at the EDF SEPTEN research centre in Lyon.

Agnieszka Kaczmarek-Kacprzak Gdańsk University of Technology e-mail: agnieszka.kaczmarek@pg.gda.pl Graduate of Faculty of Electrical and Control Engineering Gdańsk University of Technology specialization of Power engineering – Power Plant and Energy Management and I edition of postgraduate studies The basic of Nuclear Power Plant; educator of nuclear power plant – Program of The Ministry of Economy , internship Nuclear Power Plant Sizewell B. Areas of interest: Gas Power Engineering, Nuclear Power Engineering, CHP generation.

127

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 121–127

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 121–127. When referring to the article please refer to the original text. PL

Kogeneracja jądrowa: analiza technicznych możliwości i szacowanie kosztów Autorzy

Andrzej Reński Kazimierz Duzinkiewicz Tomasz Minkiewicz Marcin Jaskólski Agnieszka Kaczmarek-Kacprzak

Słowa kluczowe

energetyka jądrowa, kogeneracja

Streszczenie

W artykule przedstawiono koncepcję równoległego połączenia elektrowni jądrowej, przystosowanej do oddawania ciepła do celów grzejnych, z istniejącymi elektrociepłowniami i ciepłowniami w rejonie zasilania, w tym przypadku z ciepłowniczymi systemami Wejherowa i Gdyni. Zaproponowano warianty uciepłownienia elektrowni jądrowej, w postaci zasilania wymienników ciepłowniczych parą pobieraną z upustów części niskoprężnej turbiny oraz z przelotni. Zaprezentowano także szczegółowy schemat układu turbinowego uciepłownionej elektrowni jądrowej z reaktorem EPR. Wyznaczono również zależności na moc elektryczną uciepłownionej elektrowni jądrowej, moc elektryczną wytworzoną ściśle w skojarzeniu oraz ubytek mocy elektrycznej i energii elektrycznej na skutek uciepłownienia elektrowni jądrowej. Na koniec podano warunki opłacalności (konkurencyjności) uciepłownionej elektrowni jądrowej dla wybranego rejonu zasilania w ciepło.

1. Wprowadzenie Wraz z ponownym wzrostem zainteresowania na świecie rozwojem energetyki jądrowej, a zwłaszcza z przyjęciem 29 stycznia 2014 roku przez Radę Ministrów Programu Polskiej Energetyki Jądrowej, ponownie aktualna stała się kwestia wykorzystania pierwszych elektrowni jądrowych w Polsce jako źródeł ciepła dla odbiorców zewnętrznych. Ponadto, w ramach Nuclear Development Committee Agencji Energii Jądrowej (ang. Nuclear Energy Agency – NEA), jest aktualnie realizowany projekt „On the Role and Economics of Nuclear Cogeneration in Low Carbon Energy Future”. Za wdrożeniem takiej metody wykorzystania energii pierwotnej, również w elektrowniach jądrowych, przemawia zmniejszenie zużycia paliw organicznych w elektrowniach konwencjonalnych, a tym samym ograniczenie emisji dwutlenku węgla do atmosfery. Poważnym mankamentem elektrowni parowych jest wytwarzanie przez nie znacznych ilości ciepła odpadowego, które szczególnie w przypadku elektrowni jądrowych, charakteryzujących się niższymi parametrami pary dolotowej do turbiny, stanowi istotne obciążenie głównego procesu technologicznego. Stąd rozwiązanie polegające na wykorzystaniu przynajmniej części tego ciepła do podgrzewania wody sieciowej w systemach ciepłowniczych wydaje się jak najbardziej uzasadnione. 2. Projekty związane z wykorzystaniem elektrowni jądrowych w systemach ciepłowniczych Koncepcją wykorzystania elektrowni jądrowych w ciepłownictwie zainteresowano się na świecie już przed wieloma laty, praktycznie wraz z początkiem intensywnego rozwoju energetyki jądrowej, tj. w latach 70. oraz 80. ubiegłego wieku. W pracach badawczych mieli także swój udział polscy specjaliści, którzy opracowali koncepcję wykorzystania w charakterze źródła ciepła

128

budowanej w tym czasie elektrowni jądrowej w Żarnowcu i zasilania Trójmiasta ciepłem z tej elektrowni. Koncepcje te w większości przypadków nie wyszły jednak poza fazę projektów. Bardziej szczegółowo przedstawiono je m.in. w [6, 7]. Jedną z głównych przyczyn zahamowania rozwoju energetyki jądrowej, w tym również prac nad wykorzystaniem elektrowni jądrowych jako źródeł ciepła sieciowego, była katastrofa elektrowni jądrowej w Czarnobylu w 1986 roku. Dopiero po 2000 roku, głównie z powodu wzrostu cen paliw konwencjonalnych, a także wyraźnego wzrostu wymagań dotyczących ograniczania emisji zanieczyszczeń z konwencjonalnych źródeł energii, nastąpiło ponownie zwiększenie zainteresowania wykorzystaniem ciepła odpadowego

z elektrowni jądrowych. Powstały plany wykorzystania części ciepła z planowanego trzeciego bloku fińskiej elektrowni jądrowej Loviisa do zasilania rozległego systemu ciepłowniczego, który miałby transportować moc cieplną na poziomie ok. 1000 MJ/s na odległość blisko 80 km do Helsinek, jak również plany zaadaptowania istniejącej elektrowni jądrowej Nogent-sur-Seine we Francji z blokami PWR 1300 i stworzenia systemu ciepłowniczego pozwalającego przesyłać moc cieplną 1000 MJ/s na odległość ponad 150 km do zasilania południowo-wschodnich dzielnic Paryża [3, 10]. Podobna koncepcja rozważana jest również w Polsce, ciepło z jednej spośród pierwszych elektrowni jądrowych, zlokalizowanej w rejonie Nowego Miasta w województwie

Rys. 1. Poglądowy schemat systemu zasilania odbiorców bytowo-komunalnych oraz odbiorców przemysłowych ciepłem odbieranym z uciepłownionej elektrowni jądrowej EJc (1 – elektrownia jądrowa EJc; 2 – szczytowa kotłownia parowa KPs; 3 – odbiorca ciepła technologicznego Ot; 4 – pompa kondensatu; 5 – pompa zmieszania wody sieciowej; 6 – szczytowe źródło ciepła grzejnego KWs; 7 – odbiorca ciepła grzejnego Og; 8 – przepompownia wody sieciowej; QEJcw, QEJcp – moc cieplna uciepłownionej elektrowni jądrowej EJc, odpowiednio: w wodzie oraz w parze; twze, twz – temperatura wody sieciowej na zasilaniu, odpowiednio: z EJc oraz na zasilaniu odbiorców ciepła grzejnego Og; twpe, twp – temperatura wody sieciowej na powrocie, odpowiednio: do EJc oraz na powrocie od odbiorców Og; tpze, tpz – temperatura pary, odpowiednio: na zasilaniu z EJc oraz na zasilaniu odbiorców ciepła technologicznego Ot; tspe, tsp – temperatura skroplin pary technologicznej na powrocie, odpowiednio: do EJc oraz na powrocie od odbiorców ciepła technologicznego Ot)

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 121–127

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 121–127. When referring to the article please refer to the original text. PL

mazowieckim, mogłoby być w znacznych ilościach transportowane na odległość powyżej 55 km i zasilać stołeczny system ciepłowniczy. Przy założeniu, że sprawność ogólna powstałej na bazie tego obiektu elektrociepłowni jądrowej wyniosłaby 70%, z jednego bloku o mocy elektrycznej 1600 MW można by uzyskać moc cieplną ok. 1500 MJ/s [2]. Trzeba zaznaczyć, że takie projekty wymagają jednak istotnych zmian konstrukcyjnych w zakresie wyposażenia bloków jądrowych, szczególnie w obrębie turbiny parowej. Koronnym przykładem elektrowni jądrowej wykorzystywanej do zasilania regionalnego systemu ciepłowniczego pozostaje elektrownia Beznau w Szwajcarii [1], która już blisko 30 lat dostarcza ciepło okolicznym 11 gminom, a ponadto zasila w energię elektryczną 3 miliony mieszkańców północno-wschodnich kantonów tego kraju. Przykłady te, jak również posiadane własne doświadczenia [5–8], skłoniły międzywydziałowy zespół badawczy Politechniki Gdańskiej do opracowania koncepcji pracy bloku jądrowego z reaktorem wodnym, przy częściowym skojarzeniu w ramach zadania badawczego nr 10 pt.: „Opracowanie metody i wykonanie przykładowej analizy systemowej pracy bloku jądrowego z reaktorem wodnym przy częściowym skojarzeniu” [9] w ramach strategicznego projektu badawczego „Technologie wspomagające rozwój bezpiecznej energetyki jądrowej”. 3. Analiza technicznych możliwości realizacji skojarzonego wytwarzania energii elektrycznej i ciepła w elektrowni jądrowej w warunkach polskich Celem analizy było rozważenie możliwości przystosowania układu kondensacyjnej elektrowni jądrowej, której głównym zadaniem pozostaje wytwarzanie mocy elektrycznej do oddawania ciepła na potrzeby odbiorców zewnętrznych. Wybór optymalnego rozwiązania takiego układu jest zatem w istotny sposób zależny od warunków zewnętrznych oraz od istniejących ograniczeń. Należą do nich przede wszystkim wielkość, rodzaj, charakter i koncentracja zapotrzebowania na moc cieplną, a także możliwości wyprowadzenia zarówno mocy cieplnej, jak i elektrycznej. Na potrzeby analizy stworzono

model matematyczny tego układu uwzględniający także charakterystykę odbiorców zewnętrznych. Poglądowy schemat takiego układu przedstawiono na rys. 1. W ogólnym przypadku elektrownia jądrowa (1) może być przystosowana do pokrywania potrzeb zewnętrznych zarówno odbiorców bytowo-komunalnych (7) w postaci ciepła grzejnego, dostarczanego za pośrednictwem gorącej wody sieciowej, jak i potrzeb odbiorców przemysłowych (3) w postaci ciepła technologicznego, dostarczanego z wykorzystaniem pary technologicznej. Opracowany model układu zasilania w ciepło zakłada, że temperatury wody sieciowej w rejonach odbiorczych pozostaną na dotychczasowych poziomach. W związku z tym człon ciepłowniczy uciepłownionej EJ będzie połączony w sposób równoległy z istniejącymi w rejonach zasilania klasycznymi źródłami ciepła. Ten sposób połączenia ma taką zaletę, że umożliwia pozostawienie struktury dotychczasowych źródeł ciepła w rejonach zasilania praktycznie bez zmian. Powyższa analiza daje podstawy do wstępnego stwierdzenia, że realizacja przedsięwzięcia polegającego na wprowadzeniu częściowego skojarzenia w blokach jądrowych z turbinami kondensacyjnymi jest w warunkach krajowych wykonalna, a przedsięwzięcie takie może być opłacalne. W celu wykazania słuszności tego stwierdzenia należało wyznaczyć podstawowe wskaźniki techniczno-eksploatacyjne takiego przedsięwzięcia oraz zaproponować metodę oceny jego opłacalności ekonomicznej. Metodę oceny opłacalności przedstawiono w [4], natomiast poniżej zaprezentowano metodę i założenia do analizy technicznej tego przedsięwzięcia. 4. Wybór układów modelowych do celów analiz technicznych i ekonomicznych Istotnym problemem technicznym z punktu widzenia eksploatacji uciepłownionej elektrowni jądrowej jest duża zmienność poboru mocy cieplnej do celów ogrzewania w ciągu roku. Zobrazowano to w sposób poglądowy na rys. 2, na którym pokazano przebieg zmienności zapotrzebowania na moc cieplną w przypadku równoległej (rys. 2a)

oraz szeregowej (rys. 2b) współpracy jądrowego źródła ciepła ze źródłem klasycznym (ciepłownią względnie elektrociepłownią). Zaznaczone wartości szczytowej mocy cieplnej mają charakter orientacyjny i odpowiadają w przybliżeniu szczytowemu zapotrzebowaniu na moc cieplną w rejonie Gdyni, który mógłby być potencjalnym rejonem odbiorczym w przypadku lokalizacji pierwszej elektrowni jądrowej w okolicach Jeziora Żarnowieckiego w województwie pomorskim. Ta zmienność, jak widać, w mniejszym stopniu przekłada się na zmienność obciążenia członu ciepłowniczego EJc w przypadku współpracy szeregowej (początkowo poziomy przebieg linii mocy cieplnej na wysokości QsEJc na rys. 2b) niż przy współpracy równoległej. Inaczej kształtuje się natomiast przebieg zmienności zapotrzebowania na moc cieplną przez odbiorców przemysłowych. Zależy on niewątpliwie od charakteru odbioru technologicznego Ot, ale w większości przypadków można z dostatecznym przybliżeniem przyjąć, że jest on stały w czasie, a ponadto w rozważanym przypadku jego wielkość jest zdecydowanie mniejsza od odbioru ciepła grzejnego Og. Inną istotną zaletą tego sposobu połączenia w porównaniu z alternatywnym szeregowym jest utrzymanie podgrzewu wody sieciowej w członie ciepłowniczym na znacznie wyższym poziomie, co umożliwi zmniejszenie niezbędnego strumienia masy tej wody. W związku z tym przekroje rurociągów będą odpowiednio mniejsze, co ma bardzo istotne znaczenie przy przesyłaniu ciepła na duże odległości. Natomiast mankamentem tego połączenia będą relatywnie wyższe ubytki mocy i energii elektrycznej w uciepłownionej EJ na skutek wyższych parametrów pary pobieranej z turbiny do podgrzewania wody sieciowej. Zaznaczone na wykresach wartości liczbowe zapotrzebowania na moc cieplną mają wprawdzie charakter orientacyjny, odpowiadają jednak realnym wartościom, jakich można się spodziewać w rejonie potencjalnej lokalizacji pierwszej polskiej elektrowni jądrowej. Również w przypadku odbiorców przemysłowych możliwa jest ewentualna współpraca równoległa z istniejącymi źródłami pary

Rys. 2. Charakter przebiegu zmienności zapotrzebowania na moc cieplną z uciepłownionej elektrowni jądrowej przez odbiorców bytowo-komunalnych (na cele ogrzewania pomieszczeń, ciepłej wody użytkowej, wentylacji i klimatyzacji): a) przy równoległej oraz b) przy szeregowej współpracy EJc z klasycznymi źródłami ciepła istniejącymi w rejonach zasilania

129

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 121–127

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 121–127. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 3. Schematy zasilania w ciepło członu ciepłowniczego EJc wyposażonej w turbinę główną: a) z 1 korpusem WP oraz z 3 korpusami NP, b) z 1 korpusem WP, 1 korpusem SP oraz 3 korpusami NP

technologicznej (jak to pokazano na rys. 1), przy czym zarówno przesyłana moc cieplna, jak i odległość przesyłania będą na ogół zdecydowanie mniejsze niż w przypadku zasilania odbiorców bytowo-komunalnych. 5. Warianty rozwiązań schematu cieplnego elektrowni jądrowej Liczba możliwych rozwiązań schematu cieplnego elektrowni jądrowej, przystosowanej do oddawania ciepła dla odbiorców zewnętrznych, jest duża i w głównej mierze zależy od wielkości poboru mocy cieplnej przez tych odbiorców oraz od technicznych możliwości wprowadzenia zmian konstrukcyjnych przede wszystkim w obrębie turbiny parowej [6]. W początkowym okresie rozwoju energetyki jądrowej w Polsce celowe wydaje się rozważenie wprowadzenia jedynie niewielkich modyfikacji turbin kondensacyjnych, umożliwiających jednak realizację częściowego skojarzenia produkcji energii elektrycznej i ciepła. Nadrzędnym zadaniem uciepłownionych elektrowni jądrowych pozostanie zatem wytwarzanie energii elektrycznej. Spośród przeanalizowanych układów zarekomendowano wobec tego do dalszego rozważania zarówno w przypadku turbin z korpusem wysokoprężnym WP i korpusami niskoprężnymi NP, jak i w przypadku turbin z korpusem WP, z korpusem średnioprężnym SP i korpusami NP rozwiązania, które schematycznie przedstawiono na rys. 3. Są to rozwiązania umożliwiające pobieranie pary z nieregulowanych upustów korpusów części NP przy regulacji parametrów pobieranego ciepła, realizowanej przez dodatkowy pobór pary z przelotni pomiędzy korpusami WP i NP, z zastosowaniem zaworu regulacyjnego na rurociągu przelotni WP-NP. Konsekwencją poboru pary z turbiny do celów ciepłowniczych jest obniżenie mocy elektrycznej oraz zmniejszenie rocznej produkcji energii elektrycznej elektrowni jądrowej, z drugiej jednak strony pozwala to wytwarzać dodatkowy efekt w postaci ciepła, co ma wpływ na opłacalność ekonomiczną całego przedsięwzięcia. Do dalszych analiz techniczno-ekonomicznych przyjęto trzy technologie bloków jądrowych, spośród których jedna najprawdopodobniej zostanie zainstalowana w Polsce. To są więc bloki jądrowe z reaktorami EPR-1650, AP1000 oraz ESBWR-1550, przy czym moce elektryczne tych bloków potraktowano umownie. Takie podejście było uzasadnione z tego

130

względu, że wg dostępnych szczegółowych danych technicznych rzeczywiste wartości mocy bloków jądrowych mogą odbiegać od powyżej przytoczonych. Adaptacja tych danych do warunków krajowych wymagała wprowadzenia odpowiednich uproszczeń schematów cieplnych. W ten sposób powstały układy stanowiące niezbędną bazę do dalszych analiz. Ponadto, zgodnie z tym co stwierdzono powyżej, analizę ograniczono do układów pracujących przy częściowym skojarzeniu. Stąd we wszystkich rozpatrywanych obiektach jednakowo ograniczono wielkość poboru mocy cieplnej do celów ogrzewania do poziomu 250 MJ/s oraz poboru ciepła do celów technologicznych do poziomu 10 MJ/s. Wykorzystując wielkości zaznaczone na rys. 4, moce elektryczne brutto poszczególnych korpusów turbozespołu uciepłownionego bloku jądrowego można wyznaczyć na podstawie poniższych zależności:

gdzie: – ubytek mocy elektrycznej na skutek uciepłownienia EJ [MW], – moc elektryczna bloku jądrowego przy pracy kondensacyjnej [MW] Natomiast moc elektryczną wytwarzaną ściśle w skojarzeniu, czyli na strumieniach pary kierowanych do wymienników ciepłowniczych, określa się jak niżej: (6) (7) (8) gdzie:

(1)

(2)

(3)

(4)

Uciepłownieniu bloku jądrowego towarzyszy ubytek mocy elektrycznej bloku jądrowego: (5)

– moc elektryczna wytwarzana ściśle w skojarzeniu z przekazywaniem do systemu ciepłowniczego mocy cieplnej z wymiennika ciepłowniczego WC1 [MW], – moc elektryczna wytwarzana ściśle w skojarzeniu z przekazywaniem do systemu ciepłowniczego mocy cieplnej z wymiennika ciepłowniczego WC2 [MW], – całkowita moc elektryczna wytwarzana ściśle w skojarzeniu [MW]. Uzyskane w oparciu o powyższe zależności roczne przebiegi: całkowitej mocy elektrycznej brutto uciepłownionego bloku jądrowego , ubytku mocy elektrycznej na skutek uciepłownienia oraz mocy elektrycznej wytwarzanej ściśle w skojarzeniu przedstawiono na rys. 5, na tle rocznego wykresu uporządkowanego zapotrzebowania na moc cieplną z EJc – QEJc. Wykresy te stanowią również podstawę do wyznaczenia efektów rocznych w postaci produkcji energii elektrycznej oraz produkcji ciepła, jak również rocznego oddziaływania na środowisko w postaci ograniczenia szkodliwych emisji, a także możliwości zaoszczędzenia zasobów surowców energetycznych. Pełna ocena przedsięwzięcia polegającego na wprowadzeniu kogeneracji w elektrowniach jądrowych wymaga zatem przeprowadzenia analizy ekonomicznej. W pracach [4, 9] zaproponowano sposób podejścia do wstępnej analizy ekonomicznej,

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 121–127

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 121–127. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Uproszczony schemat cieplny turbozespołu EJc z reaktorem EPR WP – wytwornica pary; TWP, TSP, TNP – korpusy wysoko-, średnio-, niskoprężne turbiny parowej; SW – separator wilgoci; PM1-2 – przegrzewacze międzystopniowe pary; GEN – generator; V1-4 – zawory; SKR – skraplacz; Ot, Og – odbiorcy ciepła: technologicznego i grzejnego; PP1-4 – pompy; ZZ – zbiornik wody zasilającej z odgazowywaczem; WW1-3, WN1-4 – wymienniki regeneracyjne wysoko- oraz niskoprężne; WC1-2 – wymienniki ciepłownicze

polegający na porównaniu różnych form zaopatrzenia odbiorców w ciepło i energię elektryczną z uwzględnieniem systemów zaopatrzenia, opartych zarówno na gospodarce skojarzonej, jak i rozdzielonej i wykorzystujących jądrowe oraz klasyczne źródła wytwarzania. Warunki opłacalności systemu opartego na uciepłownionej elektrowni jądrowej (EJc), wynikające z przyjętych kryteriów, sformułowano następująco: EJc jest opłacalna, jeżeli jej koszty roczne są niższe niż koszty roczne dla równoważnej klasycznej elektrociepłowni i koszty roczne wytwarzania i przesyłania energii wyrównawczej z systemu elektroenergetycznego

(9)

EJc jest opłacalna, jeżeli jej koszty roczne są niższe niż koszty roczne równoważnej elektrowni systemowej i równoważnych ciepłowni rejonowych (10) Spełnienie powyższych warunków powoduje, że dokonany na podstawie opracowanego algorytmu wybór układu EJc może być uznany za optymalny.

Rys. 5. Uporządkowany roczny wykres zapotrzebowania na moc cieplną z EJc

Wyniki przeprowadzonych badań symulacyjnych pozwalają sformułować następujące wnioski: • stosując kryterium całkowitych kosztów rocznych systemu zasilania w ciepło i w energię elektryczną, można wykazać opłacalność rozwiązania polegającego na przystosowaniu elektrowni jądrowej (EJ) do pracy w skojarzeniu, przy czym istotny wpływ na wynik analizy ma poziom przyjętych parametrów ekonomicznych

• kryterium całkowitych kosztów rocznych nie jest jednak odpowiednie przy dokonywaniu wyboru parametrów częściowego uciepłownienia elektrowni jądrowej, z powodu zbyt małego udziału kosztów ścisłego skojarzenia w całkowitym koszcie rocznym EJ przystosowanej do oddawania ciepła; z tego względu należy zastosować kryterium częściowych kosztów rocznych związanych wyłącznie z przystosowaniem EJ do pracy ciepłowniczej.

131

A. Reński et al. | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 121–127

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 121–127. When referring to the article please refer to the original text. PL

6. Podsumowanie W artykule zaprezentowano ogólną metodykę oceny pod względem technicznym realizacji przedsięwzięcia polegającego na przystosowaniu bloku kondensacyjnej elektrowni jądrowej do przekazywania ciepła na potrzeby odbiorców zewnętrznych. Zwrócono uwagę na ścisłe powiązanie spodziewanych wyników analizy z przyjętymi ograniczeniami technicznymi w postaci wartości mocy, ilości ciepła przekazywanego na zewnątrz z uciepłownionej elektrowni jądrowej i jej odległości od potencjalnego rejonu zasilania oraz na wpływ poziomu przyjętych parametrów ekonomicznych na wybór optymalnego rozwiązania rozpatrywanego przedsięwzięcia. Bibliografia 1. AXPO, Broschure Kernkraftwerk Beznau [online], http://www.axpo.com/ content/dam/axpo/switzerland/erleben/ dokumente/axpo_KKB_prospekt_de.pdf. pdf.res/axpo_KKB_prospekt_de.pdf.pdf.

2. Baurski J., Żbikowski P., Jak zasilić w energię elektryczną, ogrzać i oczyścić Warszawę, czyli elektrociepłownie jądrowe dla stolicy [online], http://nuclear. pl/publikacje/pliki/ecj_warszawa.pdf. 3. Bergroth N., Large-Scale Combined Heat And Power (CHP) Generation at Loviisa Nuclear Power Plant Unit 3, Proceedings of the 8th International Conference On Nuclear Option In Countries With Small And Medium Electricity Grids, Dubrovnik, Croatia, 2010, s. 36. 4. Jaskólski M. i in., Profitability Criteria of Partial Cogeneration in Nuclear Power Plant, Rynek Energii 2014, nr 5, s. 141–147. 5. Kordunowska P., Elektrownia jądrowa jako źródło ciepła dla aglomeracji miejskiej, praca dyplomowa, Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki, Gdańsk 2011. 6. Reński A., Przystosowanie energetyki jądrowej do oddawania ciepła dla potrzeb bytowo-komunalnych, materiały konferencji, Przyszłość energetyki jądrowej w Polsce, Warszawa 2007.

7. Reński A., Elektrownie i elektrociepłownie jądrowe źródłem ciepła dla systemów ciepłowniczych, Energetyka. Problemy energetyki i gospodarki paliwowo-energetycznej 2009, nr 8, s. 515–520. 8. Reński A., Wybór podstawowych parametrów elektrociepłowni jądrowej, rozprawa doktorska, Politechnika Gdańska, Gdańsk 1981. 9. Reński A. i in., Opracowanie metody i wykonanie przykładowej analizy systemowej pracy bloku jądrowego z reaktorem wodnym przy częściowym skojarzeniu, Politechnika Gdańska, praca w ramach strategicznego projektu badawczego NCBiR „Technologie wspomagające rozwój bezpiecznej energetyki jądrowej”, wrzesień 2014. 10. Safa H., Heat recovery from nuclear power plants, International Journal of Electrical Power & Energy Systems 2012, t. 42, nr 1, s. 553–559.

Andrzej Reński

prof. dr hab. inż. Politechnika Gdańska e-mail: andrzej.renski@pg.gda.pl Ukończył studia na Wydziale Mechanicznym Energetyki i Lotnictwa (MEiL) Politechniki Warszawskiej (1969). W 1981 roku obronił pracę doktorską na Wydziale Elektrycznym Politechniki Gdańskiej, a w 2003 roku uzyskał stopień doktora habilitowanego na Wydziale MEiL Politechniki Warszawskiej. Od 2007 roku jest zatrudniony na stanowisku profesora nadzwyczajnego Politechniki Gdańskiej. Obszary jego zainteresowań to: energetyka cieplna – budowa i modelowanie urządzeń energetycznych elektrowni, elektrociepłowni klasycznych i jądrowych oraz optymalizacja rozwoju systemów ciepłowniczych.

Kazimierz Duzinkiewicz

dr hab. inż. Politechnika Gdańska e-mail: kazimierz.duzinkiewicz@pg.gda.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Gdańskiej, specjalność: automatyka i metrologia elektryczna. W 1983 roku obronił doktorat na macierzystej uczelni, a w 2009 roku uzyskał stopień doktora habilitowanego na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Akademii GórniczoHutniczej w Krakowie. Obszar zainteresowań to: modelowanie i estymacja w warunkach niepewności, struktury i algorytmy sterowania, sterowanie optymalizujące wielkimi systemami. Autor monografii i skryptu dydaktycznego. Napisał ponad 100 artykułów w recenzowanych czasopismach zagranicznych, krajowych, recenzowanych materiałach konferencji. Kierował jednym międzynarodowym projektem naukowo-badawczym, sześcioma krajowymi. Był głównym wykonawcą i wykonawcą w 18 projektach naukowo-badawczych lub badawczo-rozwojowych.

Tomasz Minkiewicz

mgr inż. Politechnika Gdańska e-mail: tomasz.minkiewicz@pg.gda.pl Absolwent Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej. Obecnie wykładowca w Katedrze Elektroenergetyki Politechniki Gdańskiej. Obszary zainteresowania: elektrownie cieplne, elektrownie jądrowe, kogeneracja oraz systemy ciepłownicze.

Marcin Jaskólski

Agnieszka Kaczmarek-Kacprzak

mgr inż. Politechnika Gdańska e-mail: agnieszka.kaczmarek@pg.gda.pl Absolwentka Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (specjalizacja: energetyka) oraz pierwszej edycji studiów podyplomowych Podstawy Energetyki Jądrowej. Edukatorka w obszarze energetyki jądrowej w ramach programu Ministerstwa Gospodarki, stażystka w Elektrowni Jądrowej Sizewell B. Obszary zainteresowań: energetyka gazowa, energetyka jądrowa, kogeneracja.

132

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | 133â&#x20AC;&#x201C;138

The Use of Process Energy Characteristics to Predict Energy Performance Indicators on an Ongoing Basis Author Izabela Sadowska

Keywords energy management, energy intensity, industry

Abstract This paper presents possible uses of process energy characteristics for ongoing monitoring of energy indicators. The method of ongoing monitoring of indicators consists in comparison of indicators determined on the basis of the processesâ&#x20AC;&#x2122;energy characteristics. The method is primarily applicable in early detection and elimination of excessive and irrational energy consumption and in adjustments of the current energy management.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016312

1.Introduction Methods utilising energy indicators are widely used for many tasks. Such methods are a common approach in statistical analyses concerning the energy economy. They are used for benchmarking comparisons of production processes. They are also used to monitor the effectiveness of implemented energysaving measures. Their application in the formulation of energy policies as well as in forecasting of demand for energy media is commonplace. The classical approach is mainly characterised by analyses on the macroeconomic scale and determination of indicators over relatively long time periods typical for statistical data collection cycles. While implementation of classical methods is known and has long been put into practice for periodical assessment of the energy economy, the introduction of online energy management procedures requires modification of traditional solutions [1, 5]. Indicators determined on the basis of short-term measurements are characterised by significant variability. Online energy management procedures require an effective method that makes it possible to determine comparative quantities for shortterm indicators. This problem is particularly significant in industrial facilities where there is high diversity of means by which energy media are used. In Poland, where there has been poor development of measuring instrumentation and centralised collection of consumption data, the introduction of advanced energy management technologies faces numerous barriers. The most important among them include high costs of considered projects as well as low awareness of energy maintenance services resulting from the fact that they are not convinced of the purposefulness of measures like these. The growing popularity of solutions based on online control of media mainly arises from the development of modern measuring techniques and capabilities of gathering and processing large amounts of data. Processing of gathered data is the most

complex stage in the process of online indicator control. This stage is mainly based on finding the right dependency within aggregated data. Therefore, analysis must be adapted to the technological nature of the facility. It is advisable for identification of energy indicators to take place at the highest possible level of detail, by defining the analysed energy consumption process as an individual process, identifiable to the greatest possible extent. Information gained in this manner provide much greater capabilities of interpretation in comparison to standard point analysis. Aggregated indicator values determined for points, such as energy consumption per product unit, make online process control impossible because they contain information encompassing all stages of production. In the proposed approach, it is recommended to modify current habits and tendencies of those managing energy media. The desired change involves adjusting the determined indicators to reflect the actual nature of the process, not habits and intuition. Progress in information technologies within this scope is creating favourable conditions for changing current analytical practices with high delay to process analysis performed nearly immediately. Classical static methods are replaced by the introduction of online operational improvements. Online control is understood as inferencing on the basis of indicators determined within time periods that are as short as possible. A short time period is understood as the period required for reliable collection of measuring data about energy consumption and production volume. A day is a short time period in energy management processes at industrial facilities.

2. Energy characteristics of the process 2.1. Optimisation problem Reliable characterisation of the community of interest to the researcher must cover investigation of relationships between 133

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | 133–138

variables. Counteracting excessive electricity consumption cannot only be limited to observing its level as processes are performed. Defining the nature of an energy medium should be linked to simultaneous monitoring of data that may have a significant impact on the studied variable [4]. Proper classification of the process under consideration may be helpful in understanding its character. Charts compiling data on production and energy consumption in specific time periods are helpful at this stage of considerations. The choice of description of electricity consumption as a function of production mainly results from the availability of measuring data. The fact that the considered quantities are measured at the desired time intervals also speaks in favour of this approach. The integrity and reliability of the statistical material is therefore not without significance. Traditional measures related to monitoring of media consumption at a facility are dependent, above all, on the extent to which media consumption is metered. The structures of data collection computer systems at the studied industrial facility vary significantly. Differences are due to: • diversity of energy media • number of measuring points • the enterprise’s organisational structure • available transmission networks • needs of energy maintenance services in the scope of monitoring and recording data on consumption of individual media. In the case of such an expansive system structure, encompassing measuring points in the entire production facility, it should be assumed that once per day will be the most appropriate period enabling monitoring of consumed media. The choice of daily analysis of quantities of consumed media is dictated by the necessity of reading all media in all departments at the same time every day. Configuration of the measurement collection system in question is based on electronic or manual readings, depending on the medium. Complications arising from attempts to shorten time segments (e.g. hourly) are related to a lack of access to measurements at the same time for all media. Measurement of production volume data becomes particularly difficult. Acquisition of hourly results would therefore lead to a lack of simultaneous reading, burdening the results of online analysis with errors due to non-simultaneity of measurements. A history of energy consumption would make it possible to develop proper rules of its use [1, 5]. Continuous adherence to defined standards is the first stage of implementing process control procedures from the perspective of energy consumption in real time. With production volume and energy consumption measurements, taken at selected time intervals (e.g. a day), at one’s disposal, it is now possible to first present the dependency between variables graphically in the form of a scatter plot. When analysing scatter plots, assessment of the general nature of relationships and deviations from them is the most important. An approximate functional dependency is a typical form of dependency. The definition of the curve best fitting gathered data 134

is referred to in the literature as the basic energy characteristic curve [1, 4]. Representation of a functional dependency by means of a basic energy characteristic curve means that only two parameters are accounted for under the assumption of a constant value of other factors. It is very difficult to determine the complete energy characteristic of the beer production process (and this would be of little effectiveness in practice) due to the nature of changes that occur. Selection of the best form of the characteristic equation is mainly based on the application of statistical methods. Based on a sufficiently large number of measurements obtained over the course of normal operation, the typical approach of fitting functions to results will be applied first. Access to daily measurements of two feature values (xi; yi), where xi is the i-th measurement of daily production volume, and yi is the i-th measurement of daily electricity consumption, enables adjustment of the linear dependency of multiple predictors for construction of a linear function between two variables. The application of linear regression makes it possible to define a dependency in the form of: y = bx + c (1) where: b, c – constants characterising a given process The intersection point of the function with the energy axis, defined as constant “c”, will be interpreted as “idle” consumption. The dimension of the free term, measured e.g. in kWh/day, links energy consumption only to the reference period selected in analysis. The value signifies the amount of electricity required to maintain production capacity at minimum level. Constant “b”, called the slope coefficient of a line, provides information on how much electricity must be consumed to produce every production unit. The structure of this constant, expressed in kWh/unit, indicates the possibilities for interpretation of its dimension as a dynamic energy consumption indicator. The expressed indicator provides information on the level of variability in energy consumption directly in the result of the unit change in production volume. The method of determining the values of parameters b and c of the linear function, describing the effect of variable x, or daily production volume in units/day on variable y, or daily electricity consumption in kWh/day, is based on application of the least squares method. The least squares method is based on the assumption that the sum of the squares of deviations of observed electricity consumption values from values theoretically calculated on the basis of the selected function is the least. This basic assumption has been written as follows:

(2)

where: xi – i-th measurement of daily production volume [unit/ day], yi – i-th measurement of daily electricity consumption [kWh/day], – i-th value of theoretical daily electricity consumption [kWh/day], b, c – constants characterising the given process.

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | 133–138

Acceptance of the linear method of assigning electricity consumption values to production values in first order arises from the conjecture that there is a linear, causal relationship between variables. Assessment of scatter charts gives rise to the suspicion that identical production increases are accompanied by identical increases of energy demand.

2.2. Results of annual regression analysis of daily variables – case study The method described in this paper is proposed as a general method for investigating energy consumption in industry. A facility representing the food industry was selected for the purposes of testing. Model tests were conducted on the example of a brewery belonging to a concern associating five breweries. This group of brewery facilities achieves a total of approx. 30% of annual beer sales in Poland. Due to the high quality of the energy economy in the brewery in question, energy consumption results of beer production are a point of reference for other breweries. The possibility of utilising energy characteristics of the beer production process will be based, first of all, on annual observation of measurements of daily electricity consumption and production volume of the brewery. Annual observation of the parameters of linear regression functions of daily energy consumption in total for the brewery, calculated in Tab. 1, and for individual departments relative to daily beer production, calculated according to formula 2, enables preliminary classification of departments in the context of the technological process under consideration. When analysing the parameters of annual energy characteristics, production processes performed

TOTAL FOR BREWERY

br [kWh/hl]

cr [kWh/day]

[–]

2.5094

20,550.1

0.762

division into the Brewery's departments Raw Materials Warehouse

0.0674

68.9

0.691

Old Bottling Plant

0.0209

405.3

0.055

Water Treatment Station

0.0510

262.2

0.863

Administration

0.0360

513.6

0.252

UniTanks

0.0240

892.2

0.285

CO2 Plant

–0.1865

2,703.2

0.276

Filtration

0.1542

660.5

0.695

Compressed Air Plant

0.2509

893.6

0.873

Brewhouse

0.4476

316.0

0.858

Can Line

0.2096

1,987.2

0.324

Other unmetered

0.1516

4,378.1

0.178

Bottle Line

0.6559

1,149.0

0.644

Refrigeration machine room

0.4650

4,829.0

0.263

Tab. 1. Parameter values of linear functions and coefficients of determination for annual variability of daily data

by individual departments can be divided according to the strength of the dependency of consumption on production volume. determined according to Coefficient of determination dependency:

(3)

where: – i-th value of theoretical daily electricity consumption [kWh/day], – i-th measurement of daily electricity consumption [kWh/day], – value of annual arithmetic mean from daily electricity consumption measurements [kWh/day], r – number of daily measurements per year equal to 0.762 in Total for Brewery, informs that 76.2% of daily electricity consumption variability at the Brewery is predicted by the daily beer production volume. Approximated values have been calculated for the cases of, among other departments, Compressed Air Plant 87.3%, Water Treatment Station with a result of 86.3%, and Brewhouse 85.8%. Inverse measures were obtained e.g. at the Old Bottling Plant, where only 5.5% of consumed energy arises from beer production by the Brewery. Figure 1 visualises the actual variability of the results of annual parameters of regression dependencies tabulated above. Visual evaluation of energy characteristics helps to complement investigation of dependencies between daily variables from an annual perspective. A comparison of successive annual charts makes it possible to evaluate the scatter of points resulting from daily measurements in specific cases. Differences in the slopes of regression lines are also observed. A comparison of the results of annual regression of daily measurements to static indicators obtained continuously may prove insufficiently accurate. Determined deviations between daily values measured in real time and expected values, determined from annual characteristics, do not account for information about seasonality of production. Effective analysis of daily variability requires expansion of annual analysis by evaluation of monthly progressions.

2.3. Monthly evaluation of the effect of daily beer production on daily electricity consumption by the brewery The goal of these considerations is to determine whether variability of characteristics for individual months in a year will improve the quality of representation of daily values. The variability of energy consumption of the process over the course of a year (variation of monthly volumes) has been demonstrated in previous considerations. Visual evaluation of energy characteristics in representative months during the year (in Fig. 2) is an expansion of implementation of online control procedures based on regression function parameters determined in tables. Referencing monitored daily electricity consumption measurements in total for the brewery and daily beer production to 135

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | 133â&#x20AC;&#x201C;138

Fig. 1. Annual variability of daily electricity consumption in Total for Brewery as a function of daily beer production

measure of place of

TOTAL FOR BREWERY

standard deviation of daily indicators over the course of a year [kWh/hl] 25.493

standard deviation of remainders according to annual characteristics [kWh/hl]

relationship of standard deviation of remainders to standard deviation [â&#x20AC;&#x201C;]

2.675

0.105

division into the Brewery's departments Raw Materials Warehouse

0.165

0.103

0.624

Old Bottling Plant

0.983

0.589

0.599

Water Treatment Station

0.337

0.040

0.119

Administration

0.704

0.165

0.234

UniTanks

0.911

0.179

0.196

CO2 Plant

4.577

1.534

0.335

Filtration

0.551

0.353

0.642

Compressed Air Plant

1.096

0.347

0.316

Brewhouse

0.645

0.361

0.560

Can Line

1.924

0.853

0.443

Other unmetered

3.703

1.892

0.511

Bottle Line

1.780

1.150

0.646

Refrigeration machine room

7.775

2.668

0.343

Tab. 3. Results of measures of daily indicator variability over the course of a year, determined on the basis of classical analysis and the annual characteristic

determined monthly energy characteristics should be the foundation of continuously conducted energy management. 136

Fig. 2. Monthly variability of daily electricity consumption in Total for Brewery as a function of daily beer production (July)

Considering the diversity of means by which energy is used, arising from the nature of the production process, it is recommended to continue considerations regarding the causes of deviations of measured values from expected values at individual departments of the brewery.

3. Comparative analysis of indicators determined from the energy characteristic to actual indicators 3.1. Selection of comparative method It was assumed that annual variability of energy demand can be approximated by characteristic curves of daily beer production variability as a function of daily electricity consumption. A characteristic curve is understood as the progression of expected electricity consumption values, or the best approximation of

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | 133â&#x20AC;&#x201C;138

TOTAL FOR BREWERY measure of fitting month no

standard deviation of daily indicators over the course of a month [kWh/hl]

standard deviation of remainders according to monthly characteristics [kWh/hl]

relationship of standard deviation of remainders to standard deviation [â&#x20AC;&#x201C;]

28.624

5.896

0.206

54.315

7.519

0.138

60.365

9.576

0.159

4.448

0.922

0.207

13.279

1.373

0.103

5.455

1.085

0.199

7.536

1.586

0.210

6.614

1.311

0.198

8.732

1.802

0.206

13.569

1.912

0.141

5.010

1.880

0.375

5.933

1.291

0.218

Tab. 4. Results of measures of daily indicator variability over the course of successive months, determined on the basis of classical analysis and the monthly characteristics for the brewery in total

reality. The energy characteristics described in section 2 are ultimately intended to serve as the basis for evaluation of online energy management. Continuous determination of energy consumption standards at a production facility is based on comparing actual measures of daily indicators to those obtained by means of a function.

Verification of the usefulness of generated progressions, conducted at this stage of research, will be based on assessment of the errors that will be committed when estimating indicators on the basis of determined energy characteristics. Estimation of remainder variance is the starting point for assessment of errors that characteristic equations of energy are burdened with. This stage must be realised due to the measure of deviation, or mean-square error, accepted in analysis. This error arises directly from the square root of the variance of deviations. Determined measures of deviation between indicators calculated from the econometric equation and indicators calculated on the basis of actual daily measurements express the actual difference between theoretical and actual values in kWh/hl. Comparison of mean-square deviations from those calculated according to classical analysis by standard deviations is an excellent tool for answering the question of which of these approaches is more useful for estimation and evaluation of online readings of measuring instruments.

3.2. Evaluation of annual characteristic Based on estimation of aggregated daily data, determined indicators made it possible to determine expected daily indicators with the accuracy given in Tab. 2 in the column of standard deviation results for remainders. Estimation of daily indicators on the basis of the appropriate annual characteristics leads to a noticeable reduction of the standard error value (compared to classical analysis). The column of results of mean-square deviation relationships, when compared to standard deviation relationships, is proof of this. Improvement of results was achieved in all departments under consideration.

Fig. 3. Chart of actual daily indicators and indicators determined by means of the monthly characteristic in Total for Brewery in July 137

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | 133–138

3.3. Results of fitting monthly functions The tabular compilation of deviations between daily values of indicators determined according to actual measurements and according to monthly characteristics confirms benefits observed on the example of annual functions. However, it seems that determining monthly functions to detail the annual function seems to be the most valuable. Considering the case of the entire brewery, attention must be paid to the results of comparisons in Tab. 3 obtained successively in February, March, May and October. Standard deviations calculated in these months reached 60.365 kWh/hl in March, 54.315 kWh/hl in February, and 13.279 kWh/hl in May. The greatest deviation values of daily indicators around their monthly means, as given above, were reduced by over 80% in all of the listed cases. Observed changes of the deviation measure accepted in analysis are also noticeable in other months. From the perspective of the need to estimate indicators continuously, improvement is advisable in the months in which indicators are the most scattered. The indicator scatter charts illustrated in Fig. 3 confirm the advantage of the method of determining daily indicators by means of a monthly chart, as discussed above. The majority of points determined on the basis of the characteristic correspond to actual points. Despite the lack of perfect consistency of coordinates, a relatively good fit of actual indicators to model indicators is observed. The level of matching is acceptable enough to conclusively confirm the effectiveness of the method selected for evaluation of online energy management.

4. Summary The compilation of standard deviations and mean-square deviations expresses the measure of benefits arising from the application of energy characteristics. Results in months in which classical deviations were greatest are proof of this fact.

When considering months in which no improvement is seen, it should be emphasised that these are the months with the lowest standard deviation results from among the others. However, such observations are decidedly less common. Verification of results of the quotient of deviations in the indicated cases at a level close to one also suggests that the results themselves are very similar, despite the lack of success. Thus, the application of energy characteristics is also acceptable in these cases (although it does not result in significant improvement of inferencing quality). REFERENCES

1. P. Bućko, Zastosowanie regresji liniowej do analizy obciążeń cieplnych [Application of linear regression for thermal loads analysis], Rynek Energii, No. 5/2009. 2. I. Dobrzańska, Prognozowanie w elektroenergetyce [Forecasting in power engineering], Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 2002. 3. W. Kamrat, Metody oceny efektywności inwestowania w elektroenergetyce [Methods for assessment of the effectiveness of investment in power engineering], Gdańsk 2004. 4. J. Szargut et al., Racjonalizacja użytkowania energii w zakładach przemysłowych. Poradnik audytora energetycznego [Rationalising energy use in industrial facilities. An Energy Auditor’s Guidebook], Fundacja Poszanowania Energii, Warsaw 1994. 5. A. Wilczyński, Racjonalne użytkowanie energii w przedsiębiorstwie. Racjonalność w Funkcjonowaniu Organizacji. Gospodarka – Społeczeństwo [Rational energy use in an enterprise. Rationality in an Organisation’s Operation. Economy – Society], Oficyna Wydawnicza PWSZ w , Nysa 2009.

Izabela Sadowska Gdańsk University of Technology e-mail: izabela.sadowska@pg.gda.pl Graduated from the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology (2008). Currently a lecturer at the Department of Electrical and Power Engineering of Gdańsk University of Technology. She conducts research in the field of energy efficiency, particularly concerning the energy consumption of economic processes. Finance and banking are among her other interests.

138

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 133–138

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 133–138. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wykorzystanie charakterystyk energetycznych procesu do przewidywania wskaźników energetycznych na bieżąco Autor

Izabela Sadowska

Słowa kluczowe

gospodarka energetyczna, energochłonność, przemysł

Streszczenie

W artykule autorka zaprezentowała możliwości wykorzystania charakterystyk energetycznych procesu do bieżącej kontroli wskaźników energetycznych. Metoda bieżącej kontroli wskaźników wykorzystuje jako wartości porównawcze wskaźniki wyznaczane na podstawie charakterystyk energetycznych procesów. Metoda ma przede wszystkim zastosowanie do wczesnego wykrywania i eliminowania nadmiernego, nieracjonalnego zużycia nośników energii oraz zmian w prowadzonej gospodarce energetycznej.

1. Wprowadzenie Metody wykorzystujące wskaźniki energetyczne są szeroko stosowane do wielu zadań, np. w analizach statystycznych stanu gospodarki, do porównań benchmarkingowych procesów produkcyjnych, monitorowania skuteczności wdrożeń działań energooszczędnych. Dość powszechne jest ich stosowanie w formułowaniu polityk energetycznych oraz w prognozowaniu zapotrzebowania na nośniki energetyczne. Klasyczne podejście charakteryzuje głównie prowadzenie analiz w skali makroekonomicznej oraz wyznaczanie wskaźników w stosunkowo długich okresach czasu, charakterystycznych dla cykli zbierania danych statystycznych. O ile implementacja klasycznych metod jest znana i praktykowana od dawna w okresowej ocenie gospodarki energetycznej, to wprowadzenie procedur bieżącego zarządzania energią wymaga modyfikacji tradycyjnych rozwiązań [1, 5]. Wskaźniki wyznaczane na podstawie pomiarów krótkookresowych charakteryzują się znaczną zmiennością. Procedury bieżącego zarządzania energią wymagają efektywnej metody pozwalającej wyznaczać wielkości porównawcze dla wskaźników krótkookresowych. Problem ten staje się istotny szczególnie w obiektach przemysłowych, w których występuje duże zróżnicowanie sposobów użytkowania nośników energii. W krajowej sytuacji, gdzie rozwój opomiarowania i centralnego gromadzenia danych o zużyciu jest słaby, wprowadzenie zaawansowanych technologii zarządzania energią napotyka na liczne bariery. Do najważniejszych zalicza się wysokie koszty rozważanych przedsięwzięć oraz niską świadomość służb energetycznych, wynikającą z braku przekonania o celowości tego typu działań. Wzrost popularności rozwiązań polegających na bieżącej kontroli nośników wynika głównie z rozwoju nowoczesnych technik pomiarowych oraz możliwości gromadzenia i obróbki komputerowej dużej liczby danych. Obróbka zgromadzonych danych jest najbardziej złożonym etapem w procesie bieżącej kontroli wskaźników. Etap ten opiera się głównie na znalezieniu prawidłowej zależności pomiędzy agregowanymi danymi. Wymaga się zatem dostosowania analizy do specyfiki technologicznej obiektu.

Wskazane jest, aby rozpoznawanie wskaźników energetycznych odbywało się na jak najwyższym poziomie uszczegółowienia, definiując analizowany proces użytkowania energii jako pojedynczy i w największej mierze identyfikowalny. Uzyskane w ten sposób informacje dają o wiele większe możliwości interpretacyjne w porównaniu z wykonywaną standardową analizą punktową. Wyznaczane punktowo wartości wskaźników zagregowanych typu zużycie energii na jednostkę produktu uniemożliwiają bieżącą kontrolę procesu, ponieważ zawierają informacje obejmujące wszystkie etapy produkcji. W proponowanym podejściu zaleca się modyfikację dotychczasowych nawyków i skłonności zarządzających nośnikami energii. Zmiana polega na przystosowywaniu wyznaczonych wskaźników do rzeczywistej specyfiki procesu, a nie do przyzwyczajeń i intuicji. Postęp technologii informatycznych w tym zakresie stwarza dogodne warunki do zmiany dotychczasowych praktyk analizy z dużym opóźnieniem czasowym na analizę procesu wykonywaną niemalże bezzwłocznie. Klasyczne metody statyczne zastępuje się wprowadzaniem bieżących usprawnień eksploatacyjnych. Przez bieżącą kontrolę rozumie się wnioskowanie na podstawie wskaźników wyznaczanych w możliwie krótkich okresach czasu. Przez „krótki okres czasu” rozumie się okres niezbędny do wiarygodnego zebrania danych pomiarowych o zużyciu energii i wielkości produkcji. W procesach zarządzania energią w obiektach przemysłowych najczęściej takim okresem jest doba. 2. Charakterystyki energetyczne procesu 2.1. Sformułowanie zadania Miarodajna charakterystyka interesującej badacza zbiorowości musi obejmować swoim zasięgiem badanie powiązań pomiędzy zmiennymi. Przeciwdziałanie nadmiernemu zużyciu energii elektrycznej nie może się ograniczać wyłącznie do obserwacji jej poziomu podczas zachodzących procesów. Określenie natury nośnika energetycznego powinno się wiązać z jednoczesnym monitoringiem danych, które mogą mieć istotny wpływ na badaną zmienną [4]. Właściwa klasyfikacja rozważanego procesu

może pomóc zrozumieć jego charakter. Pomocne na tym etapie rozważań okazują się wykresy, na których zebrano dane o produkcji i zużyciu energii w ustalonych okresach czasu. Wybór opisu kształtowania się zużycia energii elektrycznej w funkcji produkcji wynika głównie z dostępności danych pomiarowych. Za takim podejściem przemawia również fakt, że rozpatrywane wielkości są mierzone w pożądanych odstępach czasu. Nie bez znaczenia jest zatem jednolitość oraz wiarygodność materiału statystycznego. Tradycyjne działania związane z nadzorowaniem zużycia nośników wewnątrz zakładu uzależnione są przede wszystkim od zakresu opomiarowania poboru nośników. Struktury komputerowych systemów zbierania danych w badanym zakładzie przemysłowym są bardzo różne. Różnice wynikają z: • różnorodności nośników energetycznych • liczby punktów pomiarowych • struktury organizacyjnej przedsiębiorstwa • dostępnych sieci transmisyjnych • potrzeb służb energetycznych w zakresie monitorowania i rejestracji danych o zużyciu poszczególnych nośników. W przypadku tak rozbudowanej struktury systemu, która obejmuje zasięgiem punktów pomiarowych cały zakład produkcyjny, należy założyć, że najbardziej odpowiedni czas pomiaru umożliwiający bieżące nadzorowanie zużywanych nośników wynosi raz na dobę. Wybór dobowej analizy wielkości zużywanych mediów jest podyktowany koniecznością odczytu wszystkich nośników we wszystkich działach o tej samej porze dla każdej doby. Konfiguracja rozpatrywanego systemu zbierania pomiarów opiera się w zależności od nośnika na odczytach elektronicznych oraz ręcznych. Komplikacje wynikające z próby skracania odcinków czasu (np. godzinowych) są związane z brakiem dostępu do pomiarów w tym samym momencie dla wszystkich mediów. Kłopotliwy staje się zwłaszcza pomiar danych na temat wielkości produkcji. Pozyskanie wyników godzinowych wiązałoby się zatem z brakiem jednoczesności odczytu, a tym samym obarczałoby wyniki analizy bieżącej błędami ze względu na niejednoczesność pomiarów.

139

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 133–138

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 133–138. When referring to the article please refer to the original text. PL

[kWh/hl] TOTAL FOR BREWERY

[kWh/day]

[–]

2.5094

20,550.1

0.762

Raw Materials Warehouse

0.0674

68.9

0.691

Old Bottling Plant

0.0209

405.3

0.055

Water Treatment Station

0.0510

262.2

0.863

Administration

0.0360

513.6

0.252

UniTanks

0.0240

892.2

0.285

CO2 Plant

–0.1865

2,703.2

0.276

Filtration

0.1542

660.5

0.695

Compressed Air Plant

0.2509

893.6

0.873

Brewhouse

0.4476

316.0

0.858

Can Line

0.2096

1,987.2

0.324

Other unmetered

0.1516

4,378.1

0.178

Bottle Line

0.6559

1,149.0

0.644

Refrigeration machine room

0.4650

4,829.0

0.263

division into the Brewery's departments

Tab. 1. Wartości parametrów funkcji liniowych oraz współczynników determinacji rocznej zmienności danych dobowych

Wiadomości o sposobie użytkowania energii w przeszłości pozwalają na wypracowanie prawidłowych zasad jej użytkowania [1, 5]. Przestrzeganie określonych standardów na bieżąco stanowi pierwszy etap wdrażania procedur kontroli procesów technologicznych pod względem użytkowania energii w czasie rzeczywistym. Dysponując

pomiarami wielkości produkcji oraz zużycia energii w wybranych odstępach czasu (np. na dobę), można w pierwszej kolejności przedstawić graficznie zależność pomiędzy zmiennymi w postaci wykresu rozproszenia. W analizie wykresów rozproszenia najbardziej istotna jest ocena ogólnego charakteru powiązań i odstępstw od niej. Typową

Rys. 1. Zmienność roczna dobowego zużycia energii elektrycznej przez browar ogółem w funkcji dobowej produkcji piwa

140

formą zależności jest przybliżona zależność funkcyjna. Definicja krzywej najlepiej pasującej do zgromadzonych danych określana jest w literaturze jako podstawowa charakterystyka energetyczna [1, 4]. Ujęcie zależności funkcyjnej za pomocą podstawowej charakterystyki energetycznej oznacza uwzględnienie tylko dwóch parametrów przy założeniu stałej wartości pozostałych czynników. Wyznaczenie pełnej charakterystyki energetycznej procesu produkcji piwa jest bardzo trudne (i w praktyce mało efektywne) ze względu na specyfikę zachodzących zmian. Dobranie najlepszej postaci równania charakterystyki opiera się głównie na wykorzystaniu metod statystycznych. Bazując na dostatecznie dużej liczbie pomiarów uzyskanych w czasie normalnej eksploatacji, w pierwszej kolejności zostanie wykorzystane typowe podejście dopasowania funkcji do wyników. Dostęp dobowych pomiarów dwóch wartości cech (xi; yi), gdzie xi oznacza i-ty pomiar dobowej wielkości produkcji, natomiast yi oznacza i-ty pomiar dobowego zużycia energii elektrycznej, umożliwia dostosowanie zależności liniowej wielu zmiennych objaśniających do skonstruowania funkcji liniowej między dwiema zmiennymi. Zastosowanie regresji liniowej pozwala zdefiniować zależność typu: (1) gdzie: b, c – stałe charakteryzujące dany proces. Określony jako stała „c” punkt przecięcia wykresu funkcji z osią energii będzie interpretowany jako zużycie „jałowe”. Mierzony np. w kWh/dobę wymiar wyrazu wolnego wiąże zużycie energii jedynie z wybranym w analizie okresem odniesienia. Wartość natomiast oznacza niezbędną ilość energii elektrycznej do utrzymania zdolności produkcyjnej na minimalnym poziomie.

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 133–138

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 133–138. When referring to the article please refer to the original text. PL

Stała „b”, nazywana współczynnikiem nachylenia prostej, informuje, ile energii elektrycznej należy zużyć, aby wyprodukować każdą kolejną jednostkę produkcji. Wyrażona w kWh/j.nat. konstrukcja tej stałej świadczy o możliwości interpretacji jej wymiaru jako dynamicznego wskaźnika zużycia energii. Wyrażony wskaźnik informuje bezpośrednio o poziomie zmienności zużycia energii w wyniku jednostkowej zmiany poziomu produkcji. Sposób wyznaczania wartości parametrów b i c funkcji liniowej, opisującej wpływ zmiennej x, czyli dobowej wielkości produkcji w j.nat./dobę na zmienną y, to znaczy dobowe zużycie energii elektrycznej w kWh/dobę, opiera się na wykorzystaniu metody najmniejszych kwadratów. Metoda najmniejszych kwadratów opiera się na założeniu, że suma kwadratów odchyleń zaobserwowanych wartości zużycia energii elektrycznej od wartości teoretycznie obliczonych na podstawie wybranej funkcji jest najmniejsza. Podstawowe założenie zapisane zostało następująco: (2)

gdzie: x i – i-ty pomiar dobowej wielkości produkcji [j.nat./dobę], yi – i-ty pomiar dobowego zużycia energii elektrycznej [kWh/dobę], – i-ta wartość teoretyczna dobowego zużycia energii elektrycznej [kWh/dobę], b, c – stałe charakteryzujące dany proces. Przyjęcie w pierwszej kolejności liniowego sposobu przyporządkowania wartości zużycia energii elektrycznej wartościom produkcji wynika z przypuszczenia, że pomiędzy zmiennymi występuje liniowy związek o charakterze przyczynowo-skutkowym. Oceniając wykresy rozproszenia, podejrzewa się, że jednakowym przyrostom produkcji towarzyszą jednakowe przyrosty zapotrzebowania na energię. 2.2. Wyniki analizy regresji rocznej zmiennych dobowych – studium przypadku Opisywana w artykule metoda jest proponowana jako ogólna do badań energochłonności w przemyśle. Na potrzeby testowania wybrano zakład reprezentujący przemysł spożywczy. Badania modelowe przeprowadzono na przykładzie browaru należącego do koncernu zrzeszającego pięć browarów. Grupa zakładów piwowarskich osiąga łączenie ok. 30% sprzedaży rocznej piwa w Polsce. Ze względu na wysoką jakość prowadzonej gospodarki energetycznej w badanym browarze, wyniki energochłonności produkcji piwa stanowią punkt odniesienia dla pozostałych zakładów. Możliwość wykorzystania charakterystyk energetycznych procesu produkcji piwa opierać się będzie w pierwszej kolejności na obserwacji rocznej pomiarów dobowych zużycia energii elektrycznej oraz wielkości produkcji browaru. Obliczone w tab. 1 parametry liniowych funkcji regresji dobowego zużycia energii przez

Miara dopasowania Miejsce pomiaru BROWAR OGÓŁEM

Odchylenie standardowe wskaźników dobowych w roku

Odchylenie standardowe reszt wg charakterystyk rocznych

Relacja odchylenia standardowego reszt do odchylenia standardowego

[kWh/hl]

[-]

25,493

2,675

0,105

Podział na działy browaru Magazyn surowców

0,165

0,103

0,624

Stara butelkownia

0,983

0,589

0,599

SUW

0,337

0,040

0,119

Administracja

0,704

0,165

0,234

UniTanki

0,911

0,179

0,196

Zakład CO2

4,577

1,534

0,335

Filtracja

0,551

0,353

0,642

Zakład sprężania powietrza

1,096

0,347

0,316

Warzelnia

0,645

0,361

0,560

Linia puszki

1,924

0,853

0,443

Pozostałe nieopomiarowane

3,703

1,892

0,511

Linia butelki

1,780

1,150

0,646

Maszynownia chłodnicza

7,775

2,668

0,343

Tab. 2. Wyniki miar zmienności wskaźników dobowych w roku wyznaczonych na podstawie analizy klasycznej oraz charakterystyki rocznej

browar ogółem oraz poszczególne działy względem dobowej produkcji piwa na podstawie wzoru (2) dla rocznej obserwacji umożliwiają wstępną klasyfikację działów w kontekście rozważanego procesu technologicznego. Analizując parametry rocznych charakterystyk energetycznych, można podzielić realizowane przez poszczególne działy procesy produkcyjne według siły zależności zużycia od wielkości produkcji. Wyznaczono współczynnik determinacji według zależności:

(3)

gdzie: – i-ta wartość teoretyczna dobowego zużycia energii elektrycznej [kWh/dobę], – i-ty pomiar dobowego zużycia energii elektrycznej [kWh/dobę], – wartość rocznej średniej arytmetycznej pomiarów dobowych zużycia energii elektrycznej [kWh/dobę], r – liczba pomiarów dobowych w roku. Współczynnik determinacji wynoszący dla browaru ogółem 0,762 informuje, że 76,2% dobowej zmienności zużycia energii elektrycznej przez browar jest

wyjaśnione kształtowaniem się dobowej wielkości produkcji piwa. Przybliżone wartości wyliczono m.in. w przypadku zakładu sprężonego powietrza 87,3%, stacji uzdatniania wody z wynikiem 86,3%, czy warzelni 85,8%. Odwrotne miary uzyskano np. w starej butelkowni, gdzie tylko 5,5% zużywanej energii wynika z produkcji piwa przez browar. Na rys. 1 przedstawiono rzeczywistą zmienność stabelaryzowanych powyżej wyników parametrów rocznych zależności regresyjnych. Ocena wzrokowa charakterystyk energetycznych pomaga dopełnić badanie zależności pomiędzy zmiennymi dobowymi w ujęciu rocznym. Porównanie kolejnych wykresów rocznych umożliwia oszacowanie rozrzutu punktów wynikających z pomiarów dobowych w konkretnych przypadkach. Obserwuje się także różnice w kątach nachylenia prostych regresyjnych. Zestawianie wyników regresji rocznej pomiarów dobowych do uzyskiwanych wskaźników statycznych na bieżąco może się okazać niewystarczająco dokładne. Wyznaczone odchyłki pomiędzy dobowymi wartościami mierzonymi w czasie rzeczywistym a wielkościami oczekiwanymi, wyznaczanymi z charakterystyk rocznych, pozbawione są wiadomości o sezonowości produkcji. Skutecznie przeprowadzana analiza zmienności dobowej wymaga rozszerzenia analizy rocznej o ocenę przebiegów miesięcznych.

141

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 133–138

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 133–138. When referring to the article please refer to the original text. PL

2.3. Miesięczna ocena wpływu dobowej produkcji piwa na dobowe zużycie energii elektrycznej przez browar Celem rozważań jest stwierdzenie, czy zróżnicowanie charakterystyk dla poszczególnych miesięcy roku spowoduje poprawę jakości odwzorowania wartości dobowych. Zmienność energochłonności procesu w ciągu roku (zróżnicowanie wielkości miesięcznych) została wykazana w poprzednich rozważaniach. Rozwinięciem wdrażania procedur bieżącej kontroli na podstawie wyznaczonych tabelarycznie parametrów funkcji regresji jest ocena wizualna charakterystyk energetycznych w reprezentatywnych miesiącach roku (rys. 2). Odniesienie monitorowanych dobowo pomiarów zużycia energii elektrycznej przez browar ogółem oraz dobowej produkcji piwa do wyznaczonych miesięcznie charakterystyk energetycznych powinno stanowić fundament realizowanej na bieżąco gospodarki energetycznej. Uwzględniając zróżnicowanie sposobów użytkowania energii, wynikających z charakteru procesu produkcyjnego, zaleca się jednak kontynuację rozważań o przyczynach odchyleń wartości mierzonych wobec oczekiwanych na poszczególne działy browaru. 3. Analiza porównawcza wskaźników wyznaczonych z charakterystyki energetycznej ze wskaźnikami rzeczywistymi 3.1. Dobór metody porównawczej Przyjęto, że zmienność roczną zapotrzebowania na energię można przybliżyć charakterystycznymi wykresami zmienności dobowej produkcji piwa w funkcji dobowego

Rys. 2. Zmienność miesięczna dobowego zużycia energii elektrycznej przez browar ogółem w funkcji dobowej produkcji piwa (lipiec)

zużycia energii elektrycznej. Przez wykres charakterystyczny rozumie się przebieg wartości oczekiwanej zużycia energii elektrycznej, czyli najbardziej przybliżonej rzeczywistości. Opisane w rozdziale 2 charakterystyki energetyczne mają służyć docelowo jako podstawa do oceny gospodarki energetycznej na bieżąco. Wyznaczanie na bieżąco standardów zużycia energii w zakładzie produkcyjnym polega na przyrównywaniu realnych miar wskaźników dobowych do tych uzyskiwanych za pomocą funkcji. Przeprowadzona na tym etapie badań weryfikacja użyteczności generowanych przebiegów będzie BROWAR OGÓŁEM

Odchylenie standardowe Miara Odchylenie standardowe reszt dopasowania wskaźników dobowych wg charakterystyk w miesiącu miesięcznych Nr miesiąca

Relacja odchylenia standardowego reszt do odchylenia standardowego

[kWh/hl]

[-]

28,624

5,896

0,206

54,315

7,519

0,138

60,365

9,576

0,159

4,448

0,922

0,207

13,279

1,373

0,103

5,455

1,085

0,199

7,536

1,586

0,210

6,614

1,311

0,198

8,732

1,802

0,206

13,569

1,912

0,141

5,010

1,880

0,375

5,933

1,291

0,218

Tab. 3. Wyniki miar zmienności wskaźników dobowych w kolejnych miesiącach wyznaczonych na podstawie analizy klasycznej oraz charakterystyk miesięcznych dla browaru ogółem

142

się opierać na ocenie błędów, jakie będą popełniane przy szacowaniu wskaźników na podstawie wyznaczonych charakterystyk energetycznych. Punktem wyjściowym oceny błędów, jakimi obarczone są równania charakterystyk energetycznych, jest oszacowanie wariancji resztowej. Realizacja tego etapu jest konieczna ze względu na przyjętą w analizie miarę odchyłki, czyli błędu średniokwadratowego. Błąd ten wynika bezpośrednio z pierwiastkowania wariancji odchyleń. Wyznaczone miary odchylenia pomiędzy wskaźnikami wyliczonymi z równania ekonometrycznego a wskaźnikami obliczonymi na podstawie realnych pomiarów dobowych są wyrażone w kWh/hl, o ile faktycznie różnią się wielkości teoretyczne od rzeczywistych. Porównanie odchyłek średniokwadratowych z wyliczonymi zgodnie z analizą klasyczną odchyleniami standardowymi stanowi doskonałe narzędzie do odpowiedzi na pytanie, które z podejść jest bardziej użyteczne do szacowania i oceny bieżących wskazań przyrządów pomiarowych. 3.2. Ocena charakterystyki rocznej Wyznaczane wskaźniki na podstawie estymacji zagregowanych danych dobowych umożliwiły wyznaczenie spodziewanych wskaźników dobowych z dokładnością zestawioną w tab. 2 w kolumnie wyników odchylenia standardowego reszt. Szacowanie wskaźników dobowych na podstawie odpowiednich charakterystyk rocznych prowadzi do zauważalnego obniżenia miary błędu odchyłki (w stosunku do analizy klasycznej). Dowodem na to jest kolumna wyników relacji odchyleń średniokwadratowych w stosunku do standardowych. Poprawę wyników uzyskano we wszystkich rozpatrywanych działach. 3.3. Wyniki dopasowania funkcji miesięcznych Zestawienie tabelar yczne odchyłek pomiędzy dobowymi wartościami wskaźników wyznaczonych według rzeczywistych pomiarów oraz zgodnie z charakterystykami miesięcznymi, stanowi potwierdzenie

I. Sadowska | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 133–138

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 133–138. When referring to the article please refer to the original text. PL

wyraża miarę korzyści z zastosowania charakterystyk energetycznych. Świadczą o tym fakcie przede wszystkim wyniki w miesiącach, w których klasyczne odchylenia były na najwyższym poziomie. Rozpatrując miesiące, w których zaznacza się brak poprawy, należy podkreślić, że są to miesiące o najniższych wynikach odchyleń standardowych spośród pozostałych. Obserwacje te są jednak zdecydowanie rzadziej obserwowalne. Weryfikacja wyników ilorazu odchyleń we wskazanych przypadkach na poziomie bliskim jedności sugeruje również, że pomimo niepowodzenia same wyniki są sobie bardzo bliskie. Stosowanie charakterystyk energetycznych w tych przypadkach jest więc także dopuszczalne (choć nie powoduje istotnej poprawy jakości wnioskowania). Rys. 3. Wykres wskaźników dobowych rzeczywistych oraz wyznaczonych za pomocą charakterystyki miesięcznej dla browaru ogółem w lipcu

zauważonych korzyści na przykładzie funkcji rocznych. Najbardziej wartościowe wydaje się jednak uszczegółowienie funkcji rocznej na miesięczne. Rozpatrując przypadek browaru ogółem, należy zwrócić uwagę na wyniki zestawień w tab. 3, uzyskane kolejno w lutym, marcu, maju i październiku. Obliczane w tych miesiącach odchylenia standardowe sięgały 60,365 kWh/hl w marcu, 54,315 kWh/ hl w lutym po 13,279 kWh/hl w maju. Wymienione największe wartości odchyleń wskaźników dobowych wokół ich średnich miesięcznych zostały zredukowane we wszystkich wymienionych przypadkach o ponad 80%. Obserwowane zmiany przyjętej w analizie miary odchyłki są zauważalne także w pozostałych miesiącach. Z punktu widzenia konieczności szacowania wskaźników na bieżąco to jednak poprawa

w najbardziej rozproszonych wskaźnikowo miesiącach jest najbardziej wskazana. Potwierdzeniem dostrzeżonej powyżej przewagi metody określania wskaźników dobowych za pomocą wykresu miesięcznego są wykresy punktowe wskaźników zilustrowane na rys. 3. Wyznaczone na podstawie charakterystyki punkty w przewadze pokrywają się z rzeczywistymi. Pomimo braku idealnej zgodności współrzędnych zauważa się relatywnie duże dopasowanie wskaźników rzeczywistych do modelowych. Stopień przyporządkowania jest na tyle akceptowalny, żeby ostatecznie potwierdzić efektywność wybranej metody oceny gospodarki energetycznej na bieżąco. 4. Podsumowanie Zestawienie odchyleń standardowych wraz z odchyleniami średniokwadratowymi

Bibliografia 1. Bućko P., Zastosowanie regresji liniowej do analizy obciążeń cieplnych, Rynek Energii 2009, nr 5. 2. Dobrzańska I., Prognozowanie w elektroenergetyce, Wydawnictwo Po l i t e c h n i k i C z ę s t o c h o w s k i e j , Częstochowa 2002. 3. Kamrat W., Metody oceny efektywności inwestowania w elektroenergetyce, Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 2004. 4. Szargut J. i in., Racjonalizacja użytkowania energii w zakładach przemysłowych. Poradnik audytora energetycznego, Fundacja Poszanowania Energii, Warszawa 1994. 5. Wilczyński A., Racjonalne użytkowanie energii w przedsiębiorstwie. Racjonalność w Funkcjonowaniu Organizacji. Gospodarka – Społeczeństwo, Oficyna Wydawnicza PWSZ w Nysie, Nysa 2009.

Izabela Sadowska

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: izabela.sadowska@pg.gda.pl Absolwentka Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (2008). Obecnie wykładowczyni w Katedrze Elektroenergetyki swojej macierzystej uczelni. Prowadzi prace badawcze w obszarze efektywności energetycznej, a szczególnie energochłonności procesów gospodarczych. Dodatkowymi zainteresowaniami są finanse i bankowość.

143

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

Application of AHP Method for Comparing the Criteria Used in Locating Wind Farms

Author Alicja Stoltmann

Keywords Analytic Hierarchy Process, investment process in energy sector

Abstract The article presents a description and comparison of criteria used for choosing the location of a wind farm. The criteria include measurements of wind kinetic energy on a given location, location of wind turbines, location of the transmission line which is used for power transfer from a wind farm to a substation, location of local infrastructure and a grid connection related with technical requirements and project environment. In order to compare the above mentioned criteria, the AHP (Analytic Hierarchy Process) method was used, with a 1 to 9 point scale. As far as matching preferences with criteria is concerned, it embraces issues of obtaining decisions and permissions. The main objective of the article is to create a ranking of criteria in their correlation to probability of project success. The article presents the introduction of comparative analysis of a few planned projects, with regard to the time needed to obtain construction permit.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016313

Introduction The National Electricity System requires modernization in terms of overexploit coal power plants units as well as implementation of the provisions of the European Union Directive [1] which makes the Member States impelled to develop the renewable energy sector. Wind energy is one of the renewable energy sources which is converted into electrical power by means of wind turbines without pollutant emissions. The dynamic development of wind energy can contribute to the fulfilment of obligations arising from the climate and energy package. In the analysis the wind farm investment process includes the time from the preparatory work of building a wind farm to the moment of obtaining a construction permit. Investment process is divided into the nine main issues, and these are as follows: wind conditions measurements, local zoning plans, environmental decision, development rights with the aim to build transmission line and technical requirements for power grid connection. There are also: local zoning plans, environmental decision, development rights with the aim to build wind farm and the local community in the project environment. Multiple issues in question undoubtedly spell difficulties to complete an investment plan in a short period of time.

Description of the AHP method The AHP method was development by T. L. Saaty [2]. It is one of the multi-criteria decision making technique and is used to solve complex problems in various areas for example in political 144

science, sociology and management process to evaluate multiple types of projects or in complex technical-economic issues. Due to combining the concepts of mathematics and psychology it is also one of the fastest developing as well as the most famous methods in the world. One of the advantages of AHP is pairwise comparisons of selected elements and attributing them to a scale. Each preference matches a proper number in T.L. Saaty’s fundamental scale shown in Tab. 1. Assigning preferences to the

Intensity of importance on an absolute scale

Definition

Explanation

Equal importance

Two activities contribute equally to the objective

Moderate importance of one over another

Experience and judgment strongly favour one activity over another

Essential of strong importance

Experience and judgment strongly favour one activity over another

Very strong importance

An activity is strongly favoured and its dominance demonstrated in practice

Extreme importance

The evidence favouring one activity over another is of the highest possible order of affirmation

Intermediate values between the two adjacent judgments

When compromise is needed

2,4,6,8 Reciprocals (1/3, …,1/9)

If activity i has one of the above numbers assigned to it when compared with activity j, then j has the reciprocal value when compared with i

Tab. 1. The fundamental scale [2]

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

selected elements is subjective and assessed by an expert, which increases the substantive correctness of the results. Pairwise comparisons of selected elements allow simultaneous ordering them in terms of quality (on the order of one criterion lead over the other) and quantity (it indicates by how much one criterion is more important than the other). Comparison of criteria in the AHP method consists of two steps: 1. Arranging the factors in hierarchic structure descending from on overall goal to criteria and subcriteria in successive levels. 2. Giving a fundamental scale of use in making the comparison of criteria and subcriteria, then calculating the relative dominance of factors. Choosing the most essential criterion having the greatest impact on the achievement of the overall goal. To make pair comparison of the selected criterions it is essential to put them in the diagonal matrix type (n x n). The comparison is made by identifying the impact of the element on the left side of the matrix to the elements at the top of the matrix. Below the main diagonal there are the inverse of the pairwise comparisons, the formula of matrix A:

(1)

Due to the inverse of the pairwise comparisons, the i-th row is the inverse of the i-th column, so there is a relation:

(2)

where: w – vector of weights w1, w2,…, wn Elements of the vector of weights w are priorities vector of the various criteria because of the overall goal: (3) One of the most important sizes designated in the method of AHP is the largest eigenvalue of the matrix, and is one measure of the compliance of comparisons reflecting the proportionality of the preferences: (4) A is consistent if and only if [3]. The second factor necessary to obtain the AHP method is the CI (Consistency Index). It is the negative average of the other roots of the characteristic polynomial of A:

(5)

The last factor is CR (Consistency Ratio). If the ratio of CI is significantly small, the estimate of w can be accepted. CR is determined by the formula:

(6) where: RI – Random Index [4],[5]

Criteria description In order to compare the evaluation criteria of construction localization of wind farm there are main criteria further subdivided into the subcriteria. The main criteria includes: measurements of wind kinetic energy, environmental decision, local zoning plans and development rights with the aim to build a transmission line as well as a wind farm, technical requirements for power grid connection and local community in the project environment. Evaluating a particular development localization of the wind farm, the area must be assessed in terms of the ability to utilize wind energy. Therefore, the wind is to be measured by means of mounting measurement devices of kinetic energy on a measuring mast. The mast is equipped with speed sensors and direction sensors on a different height. A significant difference between height measurement and the height of the particular wind turbine may result in incorrect evaluation of electric energy production. The wind measurements are usually carried out within a year. It is advisable to carry out measurements for a longer period of time in the case when more authority data is needed (usually up to 5 years). Electric power produced by wind farm is transmitted by means of electricity line connected with power grid. Hence zoning plans, an environmental decision and development rights to build transmission line are to be taken into account. In the event of electric line not being included in local zoning plans, an application to change local zoning plans or to obtain permission on the location of public investment must be submitted. It is undoubtedly a time consuming as well as multitasking process which makes the investment plan take much time. Technology of construction and voltage electricity line with its length has a considerable influence on the duration of obtaining the decisions in question. In some cases a particular wind farm is located farm from the nearest substation and the electric line goes through a number of cadastral parcels as well as through the areas of various destinations. It, of course inhibits the investment process of an electric line. The reason is rooted in obtaining permission from cadastral parcel owners or changing the destination of particular areas. Wind farm location is to be also included in local zoning plans otherwise it must be changed. In case when there are no local zoning plans of a wind farm included urban planning are should be enforced. Obtaining an authoritative environmental decision for wind farm construction is also complicated and multitasking process due to the amount of environmental monitoring and reports which should be performed. The accurate analysis of the project environment specifying the areas preserved for their natural and landscape assets or acoustically protected areas located in the nearest surroundings allows one to minimalize the risk of obtaining the environmental decision. One of the most crucial documents needed to receive environmental report on its conditions, ought 145

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

to be consulted with the Regional Director for Environmental and the State Sanitary Inspector. As for the environmental report, the investor is obliged to prepare environmental monitoring, which without doubt, must often be performed at specific times of the year (for instance during periods of bird migration). In the effect, a particular wind farm cannot receive the environmental decision or obtain a construction permit at a certain period of the year, what reduces the profitability of investment. The procedure of obtaining the decision also involves public

Measurements of wind kinetic energy

Completeness of the local zoning plans of a wind farm

A2 Period of measurements

The status of the local zoning plans of a wind farm

Obligation to change the destination of particular areas

The difference between height measurement and the height of the particular wind turbine

Local zoning plans – electric line

The wind farm area located in the areas preserved for their natural and landscape assets

B2 Length of electricity line

The areas preserved for their natural and landscape assets in the nearest proximity to wind farm area

B3 Voltage of electricity line

The consultation with the Regional Director for Environmental and the State Sanitary Inspector about environmental report

B4 Number of decisions to obtain

G4 Environmental monitoring preparation

B5 Obligation to change the destination of particular areas

Threats resulting from local environmental conditions, for instance area of bird migration

Environmental decision – electric line

Wind farm area located at a distance exceeding 200 m from the forest, plantings and fish ponds

Electric line route runs through the areas preserved for their natural and landscape assets

G7 The acoustically protected areas located in the safe distance (700–800 m)

C2 Environmental report preparation C3 Environmental monitoring preparation C4

Development rights – wind farm area H1 Development rights include associated infrastructure

C5 Social protests associated with the construction of the electric line

H2 The cost of obtaining development rights

Development rights – electric line

H3 Annual cost of development rights after wind farm construction

D1 Length of electricity line

H4 Negotiations with the cadastral parcel owners about wind farm construction

D2 Voltage of electricity line

H5 Obtaining pre-permission from cadastral parcel owners

D3 Technology of construction

H6 Quantity of wind turbines per one cadastral parcel I

Local community in the project environment

D5 Electric line route runs through the forest

The support of the mayor of the commune/city for wind farm project

D6 The number of cadastral parcel placed on the electric line route

The support of the commune/city council for wind farm project

D7 Negotiations with the cadastral parcel owners about electric line location

The support of the local community for wind farm project

D8 Obtaining pre-permission from cadastral parcel owners

Promotional measures for wind farm project

Issuing terms of connection to the transmission grid E1 Wind farm location included in local zoning plans E2 Development rights with the aim to build wind farm E3 Transmission grid enabling wind farm to connect to the grid E4

Other entities applying for issuing terms of connection to the transmission grid in the nearest connection point

Tab. 2. A list of the main criteria and subcriteria 146

G8 Social protests associated with the construction of the wind turbines

The consultation with the Regional Director for Environmental and the State Sanitary Inspector regarding environmental report

D4 The cost of obtaining development rights

Environmental decision – wind farm area

B1 Technology of construction

Local zoning plans – wind farm area

A1 Completeness of the measurements

A3 B

participation in the process of its issuance. First and foremost, an appropriate information and publicity actions may considerably minimize the risk of social protests associated with the construction of the wind turbines. In the planning phase of a wind farm construction the investor secures development rights so that after obtaining all the necessary permits and the decision he could start the construction of a wind farm along with the associated infrastructure. The preferred solution is to construct a number of wind turbines in

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

Fig. 1. The result of pairwise comparisons of the main criteria

a cadastral parcel witch belongs to a favourable to invest owner. It is necessary to conclude an agreement with the operator of transmission grid to connect the wind farm to the transmission grid so that the produced electricity could reach the recipient. The first step to conclude an agreement is to achieve issuing terms of connection to the transmission grid. In order to get these, the investor must either prove a wind farm location being included in local zoning plans or he must submit development rights with the aim to build a particular wind farm. If the transmission grid enables to connect wind farm to the grid and if another entity is not applying for issuing terms of connection to the transmission grid in the nearest connection point, there is a chance that the agreement will be concluded.

Hierarchic structure model The problem of decision making in the method of AHP is presented in a hierarchical structure of all the main criteria and subcriteria. Subcriteria are comparable in pairs with regard to main criteria. These criteria have an impact on the overall goal, which is located at the head of the hierarchy and include all the elements identified by the group of experts. For the question example, the hierarchical structure consists of: • an overall goal: impact on time to obtain a permit for the construction of a wind farm • the main criteria (designated as A, B, …,I)

1,0

0,3

0,5

0,3

0,2

0,3

0,1

0,3

1,0

3,0

1,0

2,0

1,0

0,3

0,5

0,2

1,0

3,0

9,0

0,5

1,0

0,5

0,3

0,5

0,1

0,5

2,0

3,0

1,0

2,0

1,0

0,3

0,5

0,2

1,0

2,0

5,0

3,0

4,0

3,0

1,0

2,0

0,3

3,0

5,0

3,0

2,0

0,5

1,0

0,2

2,0

4,0

9,0

6,0

8,0

6,0

4,0

5,0

1,0

6,0

9,0

3,0

1,0

2,0

1,0

0,3

0,5

0,2

1,0

2,0

1,0

0,3

0,5

0,2

0,3

0,1

0,8

1,0

Tab. 3. Pairwise comparison of the main criteria

• subcriteria: specific criteria affecting the main criteria (designated as A1, A2, ..., B1, B2, …, I4). The AHP method allows one to analyse a complex hierarchical structures of decision-making processes. In the question example, 9 of the main criteria as well as 46 subcriteria were selected – as shown in Tab. 2.

Participation of an expert in the analysis of the decision problem The substantive correctness of the analysis results is, nonetheless, dependent on the experts’ knowledge and experience as it is essential for the criteria and project advancement evaluation, being considered. The authenticity of the analysis results is dependent on their assessment. For the purpose of the analysis, the author cooperated with specialists implementing projects of wind farm construction on the investor side. On the basis of the cooperation, a matrix of pairwise comparisons for the main criteria and subcriteria was made. Tab. 3. demonstrates an example of pairwise comparisons performed to compare the main criteria. According to the AHP method the criteria are placed in the table and then compared in pairs regarding to the criterion of validity of one element relative to another. The comparison was made according to the scale described in the Tab. 1. Obtaining the matrix and then followed by setting the eigenvector and eigenvalue. There were also sets consistency index, consistency ratio and random index (Cl, CR, RI). Thereafter, the same scheme of operations was made for the impact of the subcriteria on the main criteria and on the overall goal, as discussed in the part of the paper titled “analysis results”.

Analysis results The entire analysis of the AHP method was performed using MS Excel. Decision problem resulted from determining the impact of the various criteria witch are necessary to be taken into account so that the time needed to obtain a building permission was as short as possible. In the process of the expert analysis 9 criteria describing the main areas of work, which were needed to be carried out in the context of applying for a building permit, were identified. Pairwise comparison was made of the various criteria under the fundamental scale developed by T.L. Saaty [2] shown 147

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

in Tab. 1, and set the vector of preferences, which are shown in Fig. 1. As the analysis of the AHP method demonstrates, the dominant influence on the time to obtain a wind farm construction permit is to receive the environmental conditions for the wind farm area (0,395). This is due to the complexity of a procedure for obtaining a decision and high risk of a failure connected with obtaining decisions on the local environmental conditions (it is often difficult to do an initial assessment of local conditions). Secondly, obtaining issue terms of connection to the transmission grid has influence (0,168) on achieving the overall goal. This is caused by the number of documents (and the length of the procedures to obtain them) to be obtained in order to apply for the issue terms of connection to the transmission grid (for example taking into account a wind farm location in papers for the relevant

territory). The least influence on the fulfilment of the overall goal is to measure the wind conditions in the planned wind farm area (0,029), as even if the investor does not have wind measurements, can conduct them simultaneously with the procedures for obtaining other permits or use the meteorological data or statistics to assess the investment profitability. In the analysis the assessment of the impact of valid subcriteria for the main criteria was calculated. The results of the analysis are shown in Fig. 2. The impact of partial criteria on the main criterion enables to set the chronology of an action so that the main criterion could be met. Pairwise comparison of partial criteria helps in making a decision about the distribution of financial outlays for individual elements in the main criterion. For example, for the criterion „Measurements of wind kinetic energy” the most important

A: Measurements of wind kinetic energy

B: Local zoning plans – electric line

D: Development rights – electric line

E: Issuing terms of connection to the trans- F: Local zoning plans – wind farm area mission grid

G: Environmental decision – wind farm H: Development rights – wind farm area area

Fig. 2. The impact of valid subcriteria for the main criteria 148

C: Environmental decision – electric line

I: Local community in the project environment

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

is the idea of completing measurements as such. However, it is indispensable to take into account the difference between height measurement and the height of the particular wind turbine in order to minimalise the risk of incorrect estimates when planning electricity production. For the most important main criterion, i.e. to obtain the environmental conditions for the wind farm area, the prevailing partial criterion is that the wind farm area is located at the areas preserved for their natural and landscape assets. This is a crucial element frequently blocking the possibility of obtaining the aforementioned decisions (e.g. for areas of Natura 2000). Subcriteria related to the risk of environmental conditions and too close distance from wind farm to the forest. According to the main criterion analysis, social protests are of the least importance. It is associated with the ability to carry out promotional measures for wind farm project. The AHP method also allows one to determinate the global subcriteria impact on the achieving an overall goal. One cannot fail to notice that the greatest impact on the overall goal (0,124) had subcriterion labelled G1 determining whether the wind farm area is located in the areas preserved for their natural and landscape assets. As described in the very beginning of the analysis results, it is a significant aspect that may block the investment permanently. The other subcriterion has a global impact (0,09) on the achievement of the overall goal is subcriterion labelled E3 determining the issuing terms of connection to the transmission grid. Such a large impact of the subcriterion is related to a substantial increase in funding for the expansion of the transmission grid distribution or the reduction of previously planned production of electricity being forced to minimise the cost, which could err on the financial investment profitability.

Final conclusions AHP method, although it is a time-consuming one, when there are large number of the main criteria and subcriteria, is an excellent tool for analysing issues related to the analysis of the location of investment in the energy sector. As shown in the example of the comparison of criteria, used for choosing the localization of a wind farm, the AHP method allows one to analyse the problems already in the way. In addition to this, using the AHP method allows one to have a detailed look at the issue in question with the need to present the problem in a hierarchical structure. Moreover, it contributes to make a precise statement of the

criteria, which further expertise assessed and analysed by means of adequate mathematical methods, shows a hierarchy of work in achieving the overall goal. Analysis of the hierarchical structure can be educational, because it illustrates the complexity of the process and includes almost all of its aspects. The problem of analysis criteria affecting the time to obtain a permit for the construction of a wind farm is a multi-threaded as well as a multivariate issue. Hence, the author decided to use the AHP method to indicate the validity of the criteria and subcriteria themselves. Result analysis indicates that the dominant influence on the time to obtain a permit for the construction of a wind farm has the receipt of the environmental conditions for the wind farm area and obtaining issue terms of connection to the transmission grid. As mentioned before, the AHP method is, undoubtedly timeconsuming in case when there is a large number of the main criteria and subcriteria. It is also a subject of many scientific papers and research dividing scientist supporters and opponents of the method. Despite critical voices supported by a variety of evidence, the decision making process by the AHP method is used in practice, mostly due to participation of experts in the course of analysing. Both the proper selection of a group of experts as well as the correct execution of mathematical calculations and the critical analysis of the result determine the meaning of the AHP method in the analysis of investments in the energy sector. REFERENCES

1. Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 2009/28/WE w sprawie promowania stosowania energii ze źródeł odnawialnych z dnia 23 kwietnia 2009. 2. T.L. Saaty, How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process, Eur. J. Oper. Res., 1990. 3. N. Plazibat, Z. Babic, Ranking of enterprises based on multicriterial analysis, Int. J. Prod. Econ., No. 97, 1998, pp. 29–35. 4. O. Downarowicz et al., Zastosowanie metody ahp do oceny i sterowania poziomem bezpieczeństwa złożonego obiektu technicznego, Politechnika Gdańska, 2000, pp. 7–42. 5. W. Adamus, A. Gręda, Wspomaganie decyzji wielokryterialnych w rozwiązywaniu wybranych problemów organizacyjnych i menedżerskich, Badania operacyjne i Decyz., Vol. 2, No. 2, 2005, pp. 5–36.

Alicja Stoltmann Politechnika Gdańska e-mail: alicja.stoltmann@pg.gda.pl Graduated in inter-faculty studies in the Power Systems from the Faculty of Electrical and Control Engineering from Gdańsk University of Technology, specialization: design and modelling of energy systems. Her research areas include investment process in power engineering. She is also interested in designing and performance valuation of thermal power plant systems in the GateCycle Software.

149

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 144–149. When referring to the article please refer to the original text. PL

Zastosowanie metody AHP do porównania kryteriów wyboru lokalizacji budowy farmy wiatrowej Autor

Alicja Stoltmann

Słowa kluczowe

Analytic Hierarchy Process, proces inwestycyjny w energetyce

Streszczenie

Artykuł przedstawia opis oraz porównanie kryteriów wyboru lokalizacji farmy wiatrowej. Kryteria te uwzględniają pomiary wietrzności na rozpatrywanym terenie, lokalizację turbin wiatrowych, lokalizację linii elektroenergetycznej służącej do przesyłu wyprodukowanej energii elektrycznej od farmy wiatrowej do stacji elektroenergetycznej (GPZ), infrastrukturę towarzyszącą, warunki techniczne przyłączenia do sieci elektroenergetycznej oraz otoczenie projektu. Do porównania kryteriów zastosowano metodę AHP (ang. Analytic Hierarchy Process), przyporządkowując skalę ocen preferencji od 1 do 9. Przyporządkowanie preferencji do danego kryterium uwzględnia problematykę uzyskania decyzji i pozwoleń wynikających z prawa polskiego oraz wiedzę ekspercką. Celem artykułu jest ustalenie rankingu kryteriów, biorąc pod uwagę ich wpływ na powodzenie projektu budowy farmy wiatrowej, co jest wstępem do dokonania analizy porównawczej planowanych projektów budowy farm wiatrowych ze względu na czas uzyskania pozwolenia na budowę.

Wprowadzenie Krajowy System Elektroenergetyczny (KSE) wymaga modernizacji ze względu na wyeksploatowane bloki elektrowni węglowych oraz konieczność realizacji postanowień dyrektywy UE [1], nakładającej na państwa członkowskie obowiązek rozwoju energetyki odnawialnej. Do odnawialnych źródeł energii należy zaliczyć m.in. energię wiatru, która przekształcona w energię elektryczną za pomocą turbin wiatrowych pozwala na produkcję energii bez emisji zanieczyszczeń do atmosfery. Dynamiczny rozwój energetyki wiatrowej może przyczynić się do wypełnienia zobowiązań wynikających z pakietu energetyczno-klimatycznego UE. W niniejszym opracowaniu proces inwestycyjny farmy wiatrowej obejmuje czas od momentu prac przygotowawczych inwestycji budowy farmy wiatrowej do uzyskania pozwolenia na budowę. Proces inwestycyjny podzielono na dziewięć głównych zagadnień, uwzględniając: pomiary wietrzności, dokumenty planistyczne, decyzję o środowiskowych uwarunkowaniach (w skrócie: decyzję środowiskową) oraz prawo do terenu dla wyprowadzenia mocy, warunki techniczne przyłączenia do sieci, dokumenty planistyczne określające możliwość lokalizacji farmy wiatrowej, decyzję środowiskową oraz prawo do terenu dla farmy wiatrowej, a także otoczenie projektu. Mnogość wymienionych zagadnień świadczy o dużym stopniu komplikacji procesu inwestycyjnego i powoduje, że trwa on kilka lat. Opis metody AHP Metodę AHP (ang. Analytic Hierarchy Process) opracował T.L. Saaty [2]. Jest to metoda wielokryterialnej analizy problemów decyzyjnych. Mimo swojego zaawansowania matematycznego i czasochłonności obliczeń jest stosowana w wielu dziedzinach, np. politologii, socjologii, zarządzaniu, do ocen różnego rodzaju przedsięwzięć, a także w złożonych zagadnieniach techniczno-gospodarczych. Jest to także jedna z najszybciej rozwijających

150

się i najbardziej znanych na świecie metod, ponieważ łączy ze sobą koncepcje z dziedziny matematyki i psychologii. Dużą jej zaletą jest porównywanie wybranych elementów parami i nadawanie im preferencji względnej określonej słownie, np. jednakowe znaczenie, słaba przewaga. Poszczególne preferencje odpowiadają konkretnym liczbom, w skali porównań T.L. Saaty’ego [2], którą przedstawiono w tab. 1. Nadawanie preferencji względnej jest ogromną zaletą metody, gdyż oceny są subiektywne i podlegają ocenie eksperckiej, co dodatkowo zwiększa poprawność merytoryczną wyników. Porównanie kryteriów parami pozwala na jednoczesne uporządkowanie ich pod względem jakościowym (dotyczącym porządku przewagi jednego kryterium nad drugim) i ilościowym (wskazuje o ile jedno kryterium jest ważniejsze od drugiego). Analiza kryteriów wyboru lokalizacji farmy wiatrowej metodą AHP składa się z dwóch etapów: Skala ważności

Definicja

1. Zdefiniowanie celu głównego problemu decyzyjnego oraz kryteriów przyczyniających się do osiągnięcia celu i umieszczenie ich w modelu hierarchicznym. Na poziomie pośrednim znajdują się kryteria cząstkowe wpływające na stopień realizacji celu nadrzędnego. 2. Określenie preferencji względnej przez porównanie parami kryteriów głównych oraz kryteriów cząstkowych, następnie obliczenie względnej dominacji czynników. Wybór najistotniejszego kryterium mającego największy wpływ na realizację celu nadrzędnego. Chcąc dokonać porównania parami poszczególnych kryteriów, należy umieścić je w kwadratowej macierzy porównań parami typu (n x n). Macierz porównań parami składa się z n jedynek umieszczonych na głównej diagonalnej. Porównania dokonuje się poprzez wskazanie wpływu elementów z lewej strony macierzy na elementy znajdujące się na górze

Opis

Równe znaczenie

Oba działania przyczyniają się w równym stopniu do osiągnięcia celu

Słaba przewaga

Słaba przewaga jednego elementu w stosunku do drugiego

Duża przewaga

Duża przewaga jednego elementu w stosunku do drugiego

Bardzo duża przewaga

Bardzo duża przewaga jednego elementu w stosunku do drugiego

Absolutna przewaga

Przewaga jednego elementu w stosunku do drugiego jest na najwyższym możliwym poziomie

Wartości pośrednie

Wartości środkowe skali do wyrażenia opinii kompromisowych

2, 4, 6, 8 Odwrotność skal (1/3, …, 1/9)

Jeżeli element i otrzyma ocenę z powyższej skali, będącą porównaniem z elementem j, to j ma odwrotną wartość

Tab. 1. Skala porównań parami wg [2]

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 144–149. When referring to the article please refer to the original text. PL

macierzy. Poniżej głównej diagonalnej znajdują się odwrotności porównań parami, wzór macierzy A zamieszczono poniżej:

gdzie: w – wektor kolumnowy o składowych w1, w2, …, wn. Składowe wektora własnego w stanowią wektor priorytetów poszczególnych kryteriów ze względu na cel główny analizy. Aby go wyznaczyć należy zastosować wzór:

(1)

(3)

Ze względu na odwrotności porównań parami, i-ty wiersz jest odwrotnością i-tej kolumny, a więc zachodzi równość:

Jedną z najważniejszych wielkości wyznaczanych w metodzie AHP jest największa wartość własna macierzy i jest jedną z miar zgodności porównań odzwierciedlających proporcjonalność preferencji. Wartość własną macierzy wyznacza się ze wzoru:

(2)

(4) Porównania parami są konsekwentne, jeśli jest zbliżone do n [3]. Drugą wielkością konieczną do uzyskania w metodzie AHP jest współczynnik niespójności CI (ang. Consistency Index), który wyznacza odchylenie od zgodności. Wyznacza się go ze wzoru:

Pomiary wietrzności

Kompletność pomiarów

W jakim okresie wykonano pomiary

Odległość pomiędzy urządzeniem pomiarowym a wysokością wieży

Dokumenty planistyczne – wyprowadzenie mocy

Dokumenty planistyczne – farma wiatrowa

Technologia wykonania linii

Komplet dokumentów planistycznych umożliwiających lokalizację FW

Przewidywana długość linii

Stan planistyczny obszaru lokalizacji FW

Wysokość napięcia linii

Konieczność zmiany przeznaczenia gruntów rolnych i leśnych

Liczba dokumentów do uzyskania

Decyzja środowiskowa – farma wiatrowa

Konieczność zmiany przeznaczenia gruntów rolnych i leśnych

Obszar FW zlokalizowany na terenie chronionym przyrodniczo

Decyzja środowiskowa – wyprowadzenie mocy

Obszary ochrony przyrody w sąsiedztwie FW

Linia zlokalizowana na terenach chronionych przyrodniczo

Uzgodnienie raportu środowiskowego z RDOŚ i PIS

Wykonanie raportu środowiskowego

Wykonanie opracowań przyrodniczych

Uzgodnienia raportu środowiskowego z RDOŚ i PIS

Istnienie zagrożeń wynikających z uwarunkowań środowiskowych, np. migracja ptaków, lokalizacje w pobliżu gniazd gatunków chronionych

Protesty społeczne w zakresie budowy linii

Obszar FW zlokalizowany w odległości pow. 200 m od terenów leśnych, zadrzewień, oczek wodnych

Prawo do terenu – wyprowadzenie mocy

Tereny chronione akustycznie znajdujące się w bezpiecznej odległości (700–800 m)

Długość linii

Protesty społeczne w zakresie budowy FW

Napięcie linii

Prawo do terenu – farma wiatrowa

Technologia wykonania linii

Posiadane prawo do terenu obejmujące lokalizacje infrastruktury towarzyszącej

Koszt uzyskania prawa do terenu

Koszt uzyskania terenu na cele budowlane

Lasy na trasie linii

Roczny koszt korzystania z gruntu po wybudowaniu FW

Liczba działek ewidencyjnych znajdujących się na trasie linii

Przeprowadzenie rozmów z właścicielami terenów na temat możliwości lokalizacji linii

Przeprowadzenie rozmów z właścicielami terenów na temat możliwości lokalizacji FW

Wstępne zgody właścicieli terenów na lokalizację turbin wiatrowych

Wstępne zgody właścicieli terenów na lokalizację linii

Liczba turbin przypadająca na 1 działkę ewidencyjną

Warunki techniczne przyłączenia do sieci elektroenergetycznej

(5)

Otoczenie projektu

Poparcie projektu budowy przez wójta/burmistrza/prezydenta miasta

Dokumenty planistyczne potwierdzające dopuszczalność lokalizacji FW

Tytuł prawny do terenu

Poparcie projektu budowy przez radę gminy/miasta

Sieć elektroenergetyczna operatora umożliwiająca przyłączenie FW o planowanej mocy elektrycznej

Akceptowalność projektu budowy przez lokalną społeczność

Inne podmioty ubiegające się o wydanie warunków przyłączenia w wybranym punkcie przyłączenia

Przeprowadzenie działań promocyjnych w ramach projektu

Tab. 2. Zestawienie kryteriów głównych i kryteriów cząstkowych

151

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 144–149. When referring to the article please refer to the original text. PL

Ostatnim wskaźnikiem spójności porównań parami jest współczynnik niezgodności CR (ang. Consistency Ratio), określający stopień, w jakim porównania ważności charakterystyk są niezgodne ze sobą. Wskaźnik ten wyznacza się ze wzoru: (6) gdzie: RI (ang. Random Indeks) – losowy indeks niezgodności. Wielkości RI oszacowane przez T.L. Saaty’ego przedstawiono w opracowaniach [4, 5]. Opis kryteriów W celu porównania kryteriów oceny lokalizacji budowy farmy wiatrowej wyróżniono kryteria główne, które następnie podzielono na kryteria cząstkowe. Kryteria główne to: pomiary wietrzności, dokumenty planistyczne, decyzja środowiskowa oraz prawo do terenu dla wyprowadzenia mocy, warunki techniczne przyłączenia do sieci, dokumenty planistyczne uwzględniające możliwość lokalizacji farmy wiatrowej, decyzja środowiskowa oraz prawo do terenu dla farmy wiatrowej, a także otoczenie projektu. Oceniając daną lokalizację budowy farmy wiatrowej, należy ocenić obszar pod względem możliwości wykorzystania energii wiatru. W tym celu należy przeprowadzić pomiary wiatru, umieszczając urządzenia pomiarowe potencjału energetycznego wiatru na masztach pomiarowych. Maszty wyposażone są w czujniki prędkości i kierunku wiatrów, posadowione na różnych wysokościach. Zbyt duża różnica pomiędzy wysokością pomiaru a wysokością planowanej wieży turbiny prowadzi do błędnych oszacowań planowanej produkcji energii elektrycznej. Pomiary siły wiatru przeprowadza się zwykle przez okres 1 roku. Aby uzyskać bardziej miarodajne dane, zaleca się wykonywanie pomiarów przez dłuższy czas (zazwyczaj do 5 lat). Energia elektryczna produkowana przez farmę wiatrową jest wyprowadzona linią elektroenergetyczną połączoną z siecią elektroenergetyczną. Należy zatem uwzględnić uwarunkowania planistyczne, terenowe i środowiskowe dla budowy wyprowadzenia mocy. W przypadku, gdy linia elektroenergetyczna nie jest uwzględniona w miejscowym planie zagospodarowania przestrzennego (MPZP), należy złożyć wniosek o zmianę bądź sporządzenie MPZP lub uzyskać decyzję o lokalizacji inwestycji celu publicznego. Jest to proces czasochłonny oraz wielowątkowy i wydłuża czas realizacji inwestycji. Istotny wpływ na czas uzyskania wymienionych dokumentów ma technologia wykonania, napięcie linii elektroenergetycznej oraz jej długość. W niektórych przypadkach farma wiatrowa jest oddalona od najbliższego głównego punktu zasilania o wiele kilometrów i linia elektroenergetyczna wyprowadzenia mocy przechodzi przez wiele działek ewidencyjnych i terenów o różnym przeznaczeniu. Komplikuje to i wydłuża proces inwestycyjny linii elektroenergetycznej, ponieważ należy uzyskać zgody właścicieli wielu działek ewidencyjnych lub zmienić przeznaczenie poszczególnych gruntów, aby budowa linii była możliwa.

152

1,0

0,3

0,5

0,3

0,2

0,3

0,1

0,3

1,0

3,0

1,0

2,0

1,0

0,3

0,5

0,2

1,0

3,0

9,0

0,5

1,0

0,5

0,3

0,5

0,1

0,5

2,0

3,0

1,0

2,0

1,0

0,3

0,5

0,2

1,0

2,0

5,0

3,0

4,0

3,0

1,0

2,0

0,3

3,0

5,0

3,0

2,0

0,5

1,0

0,2

2,0

4,0

9,0

6,0

8,0

6,0

4,0

5,0

1,0

6,0

9,0

3,0

1,0

2,0

1,0

0,3

0,5

0,2

1,0

2,0

1,0

0,3

0,5

0,2

0,3

0,1

0,8

1,0

Tab. 3. Porównanie parami kryteriów głównych

Obszar farmy wiatrowej również musi być uwzględniony w MPZP, w przeciwnym wypadku plan należy zmienić lub – w przypadku braku MPZP lub studium uwarunkowań i kierunków zagospodarowania przestrzennego – uchwalić plan lub studium. Uzyskanie ostatecznej decyzji o środowiskowych uwarunkowaniach dla farmy wiatrowej również jest procesem długotrwałym i wielowątkowym z uwagi na liczbę opracowań, jakie należy wykonać, aby decyzję uzyskać. Dokładna analiza otoczenia lokalizacji budowy farmy wiatrowej – określająca, czy w jej pobliżu nie znajdują się obszary lub formy ochrony przyrody oraz tereny chronione akustycznie – pozwala zminimalizować ryzyko uzyskania negatywnej decyzji o środowiskowych uwarunkowaniach. Ważnym opracowaniem na drodze uzyskania decyzji o środowiskowych uwarunkowaniach jest wykonanie raportu środowiskowego, który następnie jest uzgadniany z regionalnym dyrektorem ochrony środowiska oraz jest opiniowany przez odpowiedniego inspektora sanitarnego. W celu wykonania raportu środowiskowego należy przeprowadzić analizy przyrodnicze, które często muszą być realizowane w określonych porach roku (np. w czasie migracji ptaków) i w efekcie mogą doprowadzić do uzyskania negatywnej decyzji o środowiskowych oddziaływaniach farmy wiatrowej lub uzyskania pozwolenia na pracę farmy wiatrowej w określonych porach roku, co zmniejsza opłacalność inwestycji. Procedura uzyskiwania wymienionej decyzji zakłada

Rys. 1. Wyniki porównania parami kryteriów głównych

udział społeczeństwa w procesie jej wydawania. Odpowiednie działania informacyjne i promocyjne mogą zminimalizować ryzyko protestów społecznych w zakresie budowy farmy wiatrowej. Na etapie planowania budowy farmy wiatrowej inwestor zabezpiecza nieruchomości gruntowe, tak aby po uzyskaniu wszystkich niezbędnych pozwoleń i decyzji móc rozpocząć budowę farmy wiatrowej oraz infrastruktury towarzyszącej, tj. linii elektroenergetycznych łączących turbiny i stację abonencką oraz samą stację abonencką. Korzystnym rozwiązaniem jest posadowienie kilku turbin na terenie jednego przychylnego inwestycji właściciela. Aby produkowana przez farmę wiatrową energia elektryczna dotarła do odbiorcy, niezbędne jest zawarcie umowy przyłączeniowej z operatorem sieci przesyłowej lub dystrybucyjnej. Pierwszym krokiem do zawarcia umowy jest uzyskanie warunków przyłączeniowych. Aby je uzyskać, inwestor musi wykazać, że planowany obszar farmy wiatrowej jest uwzględniony w MPZP lub posiada decyzję o warunkach zabudowy i zagospodarowania terenu potwierdzającą dopuszczalność lokalizacji inwestycji, oraz przedstawić posiadany tytuł prawny do terenu farmy wiatrowej. Jeśli sieć umożliwia przyłączenie farmy wiatrowej o planowanej mocy i w punkcie przyłączenia żaden z innych podmiotów nie ubiega się o wydanie warunków przyłączenia uniemożliwiających przyłączenie farmy wiatrowej, istnieje duża szansa na to, że umowa zostanie zawarta.

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 144–149. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 2. Udziały subkryteriów dla poszczególnych kryteriów głównych

Model hierarchiczny Problem decyzyjny w metodzie AHP przedstawia się w postaci hierarchicznej, ilustrującej podział wszystkich kryteriów na kryteria główne oraz kryteria cząstkowe (subkryteria). Kryteria cząstkowe są porównywalne parami w odniesieniu do kryteriów głównych. Kryteria te mają wpływ na cel główny problemu decyzyjnego, znajdującego się na czele hierarchii, i obejmują wszystkie elementy wskazane przez grupę ekspertów. Dla omawianego przykładu struktura hierarchiczna składa się z: • celu głównego określającego wpływ czynników na czas uzyskania pozwolenia na budowę farmy wiatrowej • kryteriów głównych (oznaczonych jako A, B, …, I) • kryteriów cząstkowych, są to kryteria szczegółowe wpływające na kryteria główne (oznaczone jako A1, A2, …, B1, B2, …, I4).

Metoda AHP pozwala na analizę rozbudowanych struktur hierarchicznych procesów decyzyjnych. W omawianym przykładzie wytypowano 9 kryteriów głównych oraz 46 kryteriów cząstkowych, co przedstawiono w tab. 2. Udział eksperta w analizie problemu decyzyjnego Poprawność merytoryczna wyników analizy jest uzależniona od wiedzy i doświadczenia ekspertów dokonujących oceny kryteriów i stanów zaawansowania rozważanych projektów. Od ich oceny zależy autentyczność wyników analizy. Na potrzeby niniejszej analizy współpracowano ze specjalistami realizującymi projekty budowy farm wiatrowych po stronie inwestora. Rezultatem niniejszej współpracy jest wykonanie macierzy porównań parami zarówno dla kryteriów głównych, jak i cząstkowych. Przykład porównania parami wykonany dla

porównania kryteriów głównych zamieszczono w tab. 3. Zgodnie z metodą AHP kryteria zostały umieszczone w tabeli i następnie porównane parami, uwzględniając kryterium ważności jednego elementu względem drugiego. Porównania dokonano według skali opisanej w tab. 1, uzyskując macierz, której następnie wyznaczono wartości własne, wektor własny oraz wartość własną. Wyznaczono także wskaźniki niespójności, spójności oraz niezgodności (odpowiednio CI, CR, RI). Następnie powtórzono schemat czynności, analizując wpływ poszczególnych kryteriów cząstkowych na kryteria główne oraz na cel nadrzędny, co omówiono w dalszej części artykułu. Wyniki analizy Całość analizy metodą AHP przeprowadzono w arkuszu MS Excel. Problem

153

A. Stoltmann | Acta Energetica 3/28 (2016) | 144–149

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 144–149. When referring to the article please refer to the original text. PL

decyzyjny polegał na wyznaczeniu wpływu poszczególnych kryteriów, które należy wziąć pod uwagę, aby czas potrzebny na uzyskanie pozwolenia na budowę był możliwie najkrótszy. W procesie analizy eksperckiej wytypowano 9 kryteriów głównych opisujących obszary prac koniecznych do przeprowadzenia w ramach ubiegania się o pozwolenie na budowę. Dokonano porównania parami poszczególnych kryteriów zgodnie ze skalą opracowaną przez T.L. Saaty’ego [2] (tab. 1) oraz wyznaczono wektor preferencji, co przedstawiono na rys. 1. Jak wynika z analizy metodą AHP, przeważający wpływ na czas uzyskania pozwolenia na budowę farmy wiatrowej ma zdobycie decyzji o środowiskowych uwarunkowaniach dla obszaru farmy wiatrowej (0,395). Spowodowane jest to skomplikowaniem procedury i wysokim ryzykiem nieuzyskania decyzji z przyczyn lokalnych uwarunkowań środowiskowych, często trudnych do wstępnego oszacowania. W drugiej kolejności na realizację celu nadrzędnego wpływa uzyskanie warunków technicznych przyłączenia do sieci elektroenergetycznej (0,168). Jest to spowodowane liczbą dokumentów (i długością procedur ich uzyskania), jakie należy uzyskać, aby móc ubiegać się o wydanie warunków przyłączeniowych (m.in. uwzględnienie lokalizacji farmy wiatrowej w dokumentach planistycznych na danym terenie). Najmniejszy wpływ na spełnienie celu głównego ma pomiar wietrzności na danym terenie (0,029), ponieważ nawet jeśli inwestor nie posiada pomiarów wietrzności, może prowadzić je równolegle wraz z procedurami uzyskiwania pozostałych pozwoleń oraz skorzystać z danych meteorologicznych lub statystycznych w celu oszacowania opłacalności inwestycji. W trakcie badań dokonano także oceny wpływu poszczególnych kryteriów cząstkowych na kryteria główne. Wyniki analizy przedstawiono na rys. 2. Wpływ kryteriów cząstkowych na kryterium główne pozwala ustalić chronologię działań, aby dane kryterium zostało spełnione. Porównanie parami kryteriów cząstkowych pomaga w podjęciu decyzji o rozkładzie nakładów finansowych na poszczególne elementy w danym kryterium. Na przykład, dla pomiaru wietrzności dużą wagę ma sam fakt wykonania pomiarów wietrzności. Aczkolwiek należy uwzględnić także odległość urządzeń pomiarowych od planowanej wysokości wieży, aby zminimalizować ryzyko błędnych oszacowań planowanej produkcji energii elektrycznej. Dla najważniejszego kryterium głównego, tj. uzyskania Alicja Stoltmann

decyzji o środowiskowych uwarunkowaniach dla farmy wiatrowej, przeważającym kryterium cząstkowym jest lokalizacja farmy wiatrowej na obszarze chronionym przyrodniczo. Jest to bardzo ważny element, często blokujący możliwość uzyskania ww. decyzji, np. dla obszarów rezerwatów przyrody lub obszarów Natura 2000. Duże znaczenie mają także kryteria cząstkowe, związane z zagrożeniami wynikającymi z uwarunkowań środowiskowych, oraz zbyt bliska odległość farmy wiatrowej od terenów leśnych lub zadrzewień. Z analizy omawianego kryterium głównego wynika, że najmniejsze znaczenie mają protesty społeczne. Jest to związane z możliwością przeprowadzenia akcji promocyjnych i informacyjnych w obszarze sąsiadującym z planowaną farmą wiatrową. Metoda AHP pozwala także na wyznaczenie wpływu globalnego kryteriów cząstkowych na realizację celu nadrzędnego. W analizowanym przypadku największy wpływ na czas potrzebny do uzyskania pozwolenia na budowę (0,124) ma kryterium cząstkowe oznaczone jako G1 i określające, czy obszar farmy znajduje się na terenach chronionych przyrodniczo. Jak opisano w rozdziale z wynikami analizy, jest to ważny aspekt mogący nieodwracalnie zablokować inwestycję. Drugim kryterium cząstkowym wpływającym globalnie na realizację celu nadrzędnego (0,09) jest kryterium E3, oznaczające możliwość przyłączenia farmy wiatrowej do sieci elektroenergetycznej. Tak duży wpływ tego kryterium cząstkowego jest związany z koniecznością znacznego zwiększenia nakładów finansowych na rozbudowę części sieci elektroenergetycznej operatora sieci dystrybucyjnej lub przesyłowej albo wymuszonego minimalizacją nakładów na sieć zmniejszenia mocy planowanej farmy wiatrowej, co może zaważyć na opłacalności finansowej przedsięwzięcia. Podsumowanie Metoda AHP, choć czasochłonna, przy dużej liczbie kryteriów głównych oraz kryteriów cząstkowych jest doskonałym narzędziem do analizowania zagadnień związanych z analizą lokalizacji inwestycji w energetyce. Jak pokazano na przykładzie porównania kryteriów, mających na celu skrócenie czasu potrzebnego na uzyskanie pozwolenia na budowę farmy wiatrowej, metoda AHP pozwala na analizę problemów realnie występujących. Ponadto zastosowanie metody AHP pozwala na szczegółowe zapoznanie się z danym zagadnieniem poprzez konieczność przedstawienia problemu w modelu hierarchicznym. Dzięki temu metoda pozwala na precyzyjne zestawienie kryteriów, które poddane ocenie eksperckiej

i odpowiedniej analizie matematycznej wskazują hierarchię prac w realizacji celu nadrzędnego. Analiza modelu hierarchicznego może mieć charakter edukacyjny, gdyż obrazuje złożoność procesu i uwzględnia niemal wszystkie jego aspekty. Zagadnienie analizy kryteriów wpływających na czas potrzebny do uzyskania pozwolenia na budowę farmy wiatrowej jest zagadnieniem wielowątkowym i wielowymiarowym, dlatego zdecydowano się zastosować metodę AHP do wskazania ważności kryteriów. W wyniku analizy wskazano, że najważniejszymi kryteriami głównymi są: uzyskanie decyzji o środowiskowych uwarunkowaniach dla obszaru farmy wiatrowej oraz uzyskanie warunków technicznych przyłączenia do sieci elektroenergetycznej. Jak wspomniano, metoda AHP jest czasochłonna dla dużej liczby kryteriów głównych i cząstkowych. Jest także tematem wielu prac naukowych i badawczych, dzieląc tym samym naukowców na zwolenników i przeciwników metody. Pomimo krytycznych głosów, popartych różnymi dowodami, proces podejmowania decyzji metodą AHP znajduje zastosowanie w praktyce ze względu na udział ekspertów w trakcie dokonywania analizy. Zarówno odpowiedni dobór grupy ekspertów, poprawne wykonanie obliczeń matematycznych oraz krytyczna analiza wyników warunkują sens stosowania metody AHP w analizach inwestycji w energetyce. Bibliografia 1. Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 2009/28/WE w sprawie promowania stosowania energii ze źródeł odnawialnych z 23 kwietnia 2009. 2. Saaty T.L., How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process, Eur. J. Oper. Res., 1990. 3. Plazibat N., Babic Z., Ranking of enterprises based on multicriterial analysis, International Journal of Production Economics 1998, No. 97, s. 29–35. 4. Downarowicz O. i in., Zastosowanie metody AHP do oceny i sterowania poziomem bezpieczeństwa złożonego obiektu technicznego, Politechnika Gdańska, 2000, s. 7–42. 5. Adamus W., Gręda A., Wspomaganie decyzji wielokryterialnych w rozwiązywaniu wybranych problemów organizacyjnych i menedżerskich, Badania Operacyjne i Decyzje 2005, Vol. 2, No. 2, s. 5–36.

mgr inż. Politechnika Gdańska e-mail: alicja.stoltmann@pg.gda.pl Ukończyła studia na kierunku międzywydziałowym: energetyka, specjalizując się na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki w obszarze rynków energii oraz projektowania i modelowania systemów energetycznych. Obecnie obszar jej badań obejmują zagadnienia związane z procesami inwestycyjnymi w energetyce. Interesuje się także modelowaniem instalacji energetycznych elektrowni parowych i gazowych w środowisku GateCycle.

154

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | 155–161

The Impact of a Power Electronics Converter in Phase Failure Work on the Power System Network

Authors Dariusz Zieliński Katarzyna Przytuła

Keywords phase failure work, short circuit, IGBT protection system, VOC, NPC

Abstract The paper presents the impact of phase failure work on power converters. The study includes a three-level NPC inverter (Neutral Point Clamped), controlled by Voltage Oriented Control (VOC). The NPC converter integrates renewable energy sources with the power grid. The article includes a discussion about the causes of phase failure work and an analysis of the converter’s failure and its impact on the power grid. The simulations were performed in MATLAB/Simulink. The study also includes the concept of an integrated protection for IGBTs, controlled by the DSP microprocessor system.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016314

1. Introduction

2. Phase failure work and its causes

The development of distributed energy, based on a high number of renewable sources, causes the fact that more and more power converters are connected to the power grid. The converters are interfaces between a parametrically unstable renewable source and the stable power grid [1]. During a converters’ work in such configurations there always appears a transient fault or a short time overload. These disruptive effects influence the distribution network, especially when distributed energy of great power is connected to the grid. One example of this state is the power electronics converter in phase failure work. It can be a big source of disturbances and a danger for sensitive devices which work near the converter. An effective diagnosis, rapid security, reliability and software with the ability to recognise disturbances in the grid are the main aims for today’s power electronics. This paper presents a model of a three-level NPC inverter (Neutral Point Clamped) with VOC control. The model was simulated in Matlab/Simulink environment. The research was made for the power electronics converters in phase failure work. The results of the research are emergency scenarios of switching on high-power converter branches and integrated IGBT protection, which is controlled by the DSP microprocessor system. The proposed protection is the next stage of the research. The main aim is improving the reliability of the converters and minimising their impact during faulty work on the power grid.

A converters’ phase failure work is its emergency work. It is mainly due to a ground fault of the distributed network. Ground faults appear several times a year, usually because of weather factors like storms, catastrophic frost on power wires, trees fallen by the storm, etc. The causes of phase failure work can also be a short circuit in a wind power generator, a failure of photovoltaic panels, or human error. Phase failure work is a danger for power converters. It can cause the next failure, which leads to the destruction of the inverter. To reduce the faults, it is necessary to design an advanced security system, which protects the sensitive semiconductor devices and eliminates phase failure work. The basic protection of the thyristor power electronic system are fast fuses or short-circuit relays that can work with current transformers [2]. Modern converters are built using fully controlled devices such as transistors IGBT [3]. These devices are faster than thyristors and offer the possibility of a rapid and correct current control. These features reduce the complexity of the control system and the dimensions of the inverter. On the other hand, the usage of power transistors in the inverter reduces the system’s shortcircuit capability. The structure of the transistor with the insulated gate is softer. For this reason, systems of individual or group protection are used to shield the transistors. An example of such a protection system is shown in Fig. 1a.

155

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | 155–161

Fig. 1a) The block scheme of an IGBT protection system, b) the model of an IGBT transistor used in the research

The system’s principle of operation shown in Fig. 1b is based on the voltage measurement on the transistor’s junction between the collector and the emitter ( ). The voltage suddenly increases during a short-circuit, which is caused by a high current flow through the internal resistance of the transistor . When the voltage exceeds a limit value , the comparator changes the logical state to the opposite value. When the comparator of the logical state is changed, the IGBT transistor turns off and the control system is blocked. Based on the block scheme in (Fig. 1a) a numerical model of functional protection was developed, described in section 3.

3. The NPC power converter model working with the grid The simulation model (Fig. 2) was designed in MATLAB/Simulink in order to analyse phase failure work. It is assumed that the converter meets the unusual requirements of work during dynamic states, typically for flexible AC transmission systems (FACTS) [5]. This property is guaranteed by the control system whose construction is based on the Voltage Oriented Control (VOC). This algorithm comes from the field-oriented control (FOC) method, used in the drive system [1]. The parameters of the PI controller’s algorithm are chosen by analysis of the mathematical model and by simulation studies, on the basis of Ziegler-Nichols criterion. The model consists of a non-linear PID controller, called “Anti-Wind Up” [6]. Thus the system with minimal overshoot has a faster response than the system with linear PI controllers. The structure of the Inverter-control block consists of the synchronisation system – a converter with the network, called Phase Locking Loop (PLL). It is responsible for the correct synchronisation of the inverter with the power grid [7]. The PLL algorithm is based on a modified method of synchronously rotating reference frame – Synchronous Reference Frame (SRF) [1]. The algorithm is chosen by the criterion of maintaining synchronism in the disturbance states. Synchronisation is very important for the 156

Parameter Voltage Inductance of choke coupling

value 380 V 2.5 mH

Nominal voltage of a low voltage network

400 V

Inductance of a low voltage network

15 mH

Resistance of a low voltage network

0,5 Ω

The capacity of the DC bus capacitors

1 mF

Active current of the Id converter

20 A

Reactive current Iq

Tab. 1. The parameters of the low voltage power system modelled

converter’s work and its correctness has a huge impact on the quality of the research. Signals generated by the FOC algorithm are applied to the spatial modulator SVM (Space Vector Modulator) [8]. It generates a sequence of PWM signals for the converter, which consists of twelve IGBTs. When the simulation starts, the circuit breaker is opened and when the inverter is synchronised with the network, it closes automatically. The study was conducted with the idea of taking into account most of the possible scenarios of emergency work. Events are based on deliberate control blocking or parameter for individual transistors. modification, such as voltage A model power converter is connected to a low voltage power system by a switch. The most important parameters of the model are shown in Tab. 1. The power converter’s model is a simulation program with the copyright simulation model of the IGBT. The IGBT model includes effects such as saturation and the rise and fall time of the current. The voltage drop on the collector-emitter junction (Fig. 1b) is very important because of the short-circuit protection which is applied to the logical protection system, shown in Fig. 3.

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | 155–161

Fig. 2. A model presenting the organisation of individual sub-assemblies of the examined converter 157

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | 155–161

Fig. 3. The full protection model of a high power IGBT transistor

The main task of the protection system is to detect a transistor’s saturation and turn off the short circuit. The output signal “error detection” is transmitted to the other logical structures to turn off the other transistors immediately and to block the phase failure work. A protection system against losing the control voltage and active Miller capacitance is also added [9]. The logical model is the basis of programming the TMS320F28069 DSP processor (from Texas Instruments). In the future, the logical model will include additional elements of short circuit detection: • a precisely controlled time delay of 2–12 ms to avoid unnecessary activation of protection system while switching the transistor • a graded system of switching the transistor, designed to provide protection against overvoltage coming from the parasitic inductance of the DC converter’s circuits. Assumptions for designing the laboratory model are defined as follows: • protection of the IGBT during transient states of the power grid • minimising the impact of the inverter’s internal short-circuit on the distribution network • estimation of the semiconductor temperature and blocking the gate signal until the transistor recovers its short-circuit capacity • gradual turning on and off of the transistor to reduce EMI disturbances • blocking an uncontrolled switching of the transistor’s gate caused by Miller capacitance • improving the reliability of the converter systems. 158

4. The study of the phenomena of phase failure work Phase failure work is an emergency status which occurs when the voltage on the damage phase is close to zero. This condition can appear in the following cases: a. open-circuit in one phase of the inverter b. short-circuit of the converter’s branch c. control failure of the IGBT d. phase-to-ground fault near the inverter. The series of measurements were simulated during periodic faults. Research of the periodic faults during the stable work of the grid was simulated to show whether the converter is able to work properly after faults and what is the role of the control system in this case. The simulation model is shown in Fig. 2. The selected simulation results are presented in the waveforms in Fig. 4–9. A failure occurs in 0.4 s and lasts for 0.1 s in each of the tests.

4.1. Open-circuit in one phase of the inverter The output current wave in inverter and generator, during the open circuit in one phase, is shown in Fig. 4a and 4b. Before the fault, the converter covers 75% of the power load. In 0.4 s of simulation time, the converter reduces the current injected to the network. There are high harmonics in the current wave, which impact on the load’s voltage (Fig. 5b). The chosen protection system does not react to the fault.

4.2. Short-circuit of the converter’s branch A phase-to-ground fault of the load is simulated near the inverter (Fig. 6). Due to the loss of power in one of the phases, the inverter partly lost synchronisation with the grid. This is indicated by

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | 155–161

Fig. 4. Open-circuit of the phase: a) the output current in the inverter, b) the output current in the generator

Fig. 5. Open-circuit of the inverter phase: a) the output current in the inverter, b) the output current in the load

Fig. 6. Short-circuit in the inverter phase: a) the output current of the inverter, b) the output current at the generator terminals

the current rise above the reference value (Fig. 5a and 6a). The inverter has lost controllability and it is a serious threat for the loads in the power grid. The voltage on the load is deformed, and the converter’s work failure results in an unacceptable value of the nominal voltage in the power grid (Fig. 7b). As a result, the VOC control is not coping with the highly unbalanced load occurring close to the inverter. In such cases, it is recommended to turn off the inverter immediately [11]. It should be mentioned that the simulation of the phase inverter fault is carried out with a locked protection. When the protection

is enabled, it turns off the inverter in the first half-period of time after the fault occurs.

4.3. Control failure of the IGBT The next disturbance is the short-circuit in the low half-bridge. The result is shown in Fig. 8. This kind of interference can be simulated by numerical software. In each of the upper halfbridge switching cycles a through current flows, and its value can run to hundreds of Amperes. The cause of this situation is the large capacity of the low impedance capacitors on the DC bus. 159

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | 155–161

If the protection system does not turn off the faulty circuit within 50 ms, the half bridge will be damaged or the semiconductors can explode. The half bridge fault does not make a substantial impact on the power grid. The current feedback detects the energy flow from the inverter to the power grid, like in Fig. 9a, and reduces the duty cycle to a minimum. The deformation of the output voltage wave is huge due to a half-bridge damage (Fig. 10b). The internal shortcircuit of the inverter is not dangerous for the network. When the failure occurs, the short-circuit current is limited by the inductance of the coupling choke. Next, the fuse installed on the DC bus should blow or the system (Fig. 1) should turn off the other transistors of the inverter. The speed of the short-circuit protection allows to avoid a through short-circuit.

5. Conclusions This paper presents an investigation of phase failure work and its impact on the transient parameters of the three-level grid converter, which integrates renewable sources with the power grid. The research was done for two conditions: first when the cause of the phase failure work comes from the inverter, and second when it comes from the power grid. Particular attention was paid to the amplitude and dynamics of the current, the possibilities of protecting the inverter from damage and returning to stable work after the faults are fixed. The paper confirms that phase failure work is an emergency mode and it is dangerous for the inverter. On the basis of simulation results it was concluded that protracted operation of the inverter is unacceptable during phase failure work. Even

Fig. 7. Short-circuit in the inverter phase: a) Id current of the inverter, b) voltage on the load

Fig. 8. A short-circuit of the low half bridge: a) the output current of the converter, b) the voltage fault impact on the grid

Fig. 9. A short-circuit of the low half bridge: a) Id current of the converter, b) the voltage in the input of the filters 160

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | 155–161

a temporary failure of the inverter causes changes in the current and voltages of high-speed rise and high amplitude. This runs the risk of a permanent damage to the inverter’s components. The inverter does not meet the standards concerning the limits of high harmonics injected into the power grid and in some cases it loses controllability. To prevent incidents like these, the semiconductor devices should be equipped in the protection systems described in the second part of the paper. Phase failure work due to faults from the power grid is not so dangerous for the components of inverters and allows a return to the stable work of the system after the faults are fixed. The results of the simulation are the basis of a fast logical system whose main task will be diagnosing the fault and protecting the power transistors. Future study also includes a control system protecting the inverter itself and the integrated the power grid against phase failure work, as well as a control structure that allows to work with a highly unbalanced system load. REFERENCES

1. D. Zieliński, P. Lipnicki, W. Jarzyna, Synchronization of Voltage Frequency Converters with the Grid in the Presence of Notching, COMPEL International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering, No. 3, 2015.

2. F. Blaabjerg, K. Ma, D. Zhou, Power electronics and reliability in renewable energy systems, Proc. IEEE Int. Symp. Ind. Electron., May 2012, pp. 19–30. 3. R. Strzelecki, Technologie energoelektroniczne w nowoczesnych systemach elektroenergetycznych, Zeszyty Naukowe AM w Gdyni, No. 62 (2009), pp. 164–189. 4. Semikron – nota katalogowa tranzystora IGBT SKM300GA12T4. 5. A.B. Arsoy et al., STATCOM-SMES. IEEE Industry Applications Magazine, Vol. 2, 2003, pp. 21–28. 6. M. Knapczyk, K. Pieńkowski, Analiza nieliniowych metod sterowania przekształtnikiem sieciowym AC/DC, Materiały Konferencyjne XIV Seminarium Technicznego KOMEL, Ustroń-Jaszowiec, 2005. 7. D. Zieliński, Układ badawczy przeznaczony do analizy synchronizacji przekształtników sieciowych podczas zapadów napięcia. – Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, nr 2, 2014, pp. 77–80. 8. M. Ikonen, O. Laakkonen, M. Kettunen, Two-level and three-level converter comparison in wind power application, www.elkraft.ntnu.no/smola2005/Topics/15.pdf. 9. Mitsubishi Semiconductors Power Modules MOS. General Considerations for IGBT and Intelligent Power Modules. Sept. 1998. 10. Mitsubishi Semiconductors Power Modules MOS. Using IGBT Modules. Sept. 1998. 11. M. Knapczyk, K. Pieńkowski, High-Performance Decoupled Control of PWM Rectifier with Load Compensation, Zeszyty Naukowe Politechniki Wrocławskiej, No. 60, Studia i Materiały, No. 27, 2007.

Dariusz Zieliński Lublin University of Technology e-mail: shadow031@gmail.com He gained his Master’s degree in electrical engineering, specialising in microprocessor drives in industrial automation in the Faculty of Electrical Engineering and Computer Science at the Lublin University of Technology (2013). Currently a PhD student in the Department of Electrical Machines and Drives of that university. Deals with issues of power electronic, equipment design used primarily in electric power grid and real-time systems.

Katarzyna Przytuła Lublin University of Technology e-mail: poczta.katarzyna@gmail.com She gained her Master’s degree in electrical engineering, specialising in power engineering in the Faculty of Electrical Engineering and Computer Science at the Lublin University of Technology (2014). Currently a PhD student in the Department of Electrical Machines and Drives of that university. Deals with issues of control devices in power electronics, used primarily in electric power grid. Does research in interleaved converters.

161

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 155–161

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 155–161. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wpływ niepełnofazowej pracy energoelektronicznego przekształtnika sieciowego na system elektroenergetyczny Autorzy

Dariusz Zieliński Katarzyna Przytuła

Słowa kluczowe

praca niepełnofazowa, zwarcia, zabezpieczenia kluczy IGBT, VOC, NPC

Streszczenie

Artykuł przedstawia wpływ pracy niepełnofazowej na pracę przekształtnika energoelektronicznego. Do badań wykorzystano 3-poziomowy przekształtnik NPC (ang. Neutral Point Clamped), sterowany metodą napięciowo zorientowaną VOC (ang. Voltage Oriented Control). Przekształtnik ten pełni rolę sprzęgu, który integruje odnawialne źródła energii z siecią elektroenergetyczną. Artykuł zawiera omówienie przyczyn pracy niepełnofazowej oraz analizę wpływu awarii przekształtników na fragment sieci elektroenergetycznej. Symulacje przeprowadzono w środowisku MATLAB/Simulink. Badania obejmują również koncepcję zintegrowanego zabezpieczenia dla tranzystorów IGBT, sterowanego w układzie mikroprocesorowym DSP.

1. Wstęp Rozwój energetyki rozproszonej, opartej na dużej liczbie źródeł energii odnawialnej, wymaga dołączania do sieci coraz większej liczby przekształtników energoelektronicznych. Przekształtniki te pełnią rolę interfejsów pomiędzy parametrycznie niestabilnym źródłem energii odnawialnej a sztywną siecią elektroenergetyczną [1]. Pracy układów przekształtnikowych w takich konfiguracjach towarzyszą przemijające zwarcia lub chwilowe przeciążenia. Te stany zakłóceniowe nie pozostają bez wpływu na sieć przesyłową, w szczególności gdy przyłączane są źródła rozproszone o dużych mocach. Jednym z przykładowych stanów jest praca niepełnofazowa uszkodzonego przekształtnika. Może być dużym źródłem zakłóceń, a nawet zagrożeniem dla czułych odbiorników pracujących w pobliżu przekształtnika. Odpowiednia diagnostyka, szybkie zabezpieczenia, niezawodność oraz oprogramowanie odznaczające się zdolnością do rozpoznawania zakłóceń to cele stawiane dzisiejszej energoelektronice. W artykule przedstawiono model przekształtnika 3-p oziomowego NPC (ang. Neutral Point Clamped) ze sterowaniem VOC. Model symulacyjny opracowano w programie MATLAB/Simulink. Badania przeprowadzono dla pracy niepełnofazowej przekształtników. Efektami prac badawczych

są scenariusze awaryjnych włączeń gałęzi przekształtników dużej mocy, a także propozycja zintegrowanego zabezpieczenia klucza IGBT sterowanego za pomocą mikroprocesorowego systemu DSP. Proponowane zabezpieczenie stanowi kolejny etap badań rozwojowych. Ma on na celu zwiększenie niezawodności pracy badanych przekształtników i minimalizacji wpływu ich błędnego działania na sieć elektroenergetyczną. 2. Praca niepełnofazowa przekształtnika i jej przyczyny Praca niepełnofazowa przekształtnika energoelektronicznego jest awaryjnym stanem pracy i spowodowana jest głównie występowaniem doziemień sieci przesyłowej. Doziemienia te występują wielokrotnie w ciągu roku, a powstają najczęściej wskutek czynników atmosferycznych, tj.: burz, szadzi katastroficznej na przewodach linii elektroenergetycznej, powalonych przez wichury drzew itp. Przyczyny pracy niepełnofazowej mogą pochodzić nie tylko od strony linii przesyłowej, ale również od zwarć w obwodzie generatora elektrowni wiatrowej, awarii paneli fotowoltaicznych lub błędów obsługi. Praca niepełnofazowa stanowi poważne zagrożenie dla przekształtników energoelektronicznych. Może ona być przyczyną kolejnych awarii prowadzących w konsekwencji do zniszczenia przekształtnika. Aby

Rys. 1. a) Schemat blokowy zabezpieczenia IGBT, b) Model tranzystora IGBT wykorzystywany w badaniach

162

ograniczyć występowanie takich stanów awaryjnych, buduje się zaawansowane obwody zabezpieczeń, których celem jest ochrona wrażliwych elementów półprzewodnikowych oraz wyeliminowanie możliwości pracy niepełnofazowej. Podstawowym zabezpieczeniem dla tyrystorowych układów energoelektronicznych są szybkie bezpieczniki topikowe lub przekaźniki zwarciowe, mogące pracować z przekładnikami prądowymi [2]. Nowoczesne przekształtniki buduje się w oparciu o układy w pełni sterowane, tj. tranzystory IGBT [3]. Układy te są wielokrotnie szybsze od tyrystorów oraz dają możliwość szybkiej i dokładnej kontroli prądu w pełnym zakresie pracy. Cechy te redukują w znacznym stopniu poziom złożoności sterowania i pozwalają na redukcję gabarytów przekształtnika. Z drugiej strony stosowanie tranzystorów mocy w układach przekształtnikowych znacząco obniża zdolność zwarciową układu. Struktura tranzystora z izolowaną bramką jest znacznie delikatniejsza. Z tego powodu stosuje się układy ochrony grupowej lub indywidualnej tych kluczy tranzystorowych. Przykładem takiej ochrony jest układ przedstawiony na rys. 1a. Zasada działania przedstawionego na rys. 1b układu oparta jest na pomiarze spadku napięcia na złączu kolektor-emiter tranzystora. W momencie wystąpienia

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 155–161

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 155–161. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 2. Model przedstawiający organizację poszczególnych podzespołów badanego przekształtnika

163

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 155–161

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 155–161. When referring to the article please refer to the original text. PL

zwarcia następuje gwałtowny wzrost napięcia , który spowodowany jest przepływem dużego prądu przez rezystancję wewnętrzną tranzystora [4]. Gdy napięcie przekroczy nastawiony próg

ochrony , komparator zmienia stan logiczny na przeciwny. Zmiana stanu logicznego komparatora skutkuje wyłączeniem tranzystora IGBT i zablokowanie sterowania. Na podstawie schematu

Parametr

Wartość

Napięcie w punkcie przyłączenia

380 V

Indukcyjność dławika sprzęgającego

2,5 mH

Znamionowe napięcie sieci nn

400 V

Indukcyjność sieci nn

15 mH

Rezystancja sieci nn

0,5 Ω

Pojemność kondensatorów szyny DC

1 mF

Prąd czynny przekształtnika Id

20 A

Prąd bierny Iq

Tab. 1. Parametry modelu badanej sieci elektroenergetycznej

blokowego z rys. 1a opracowano model numeryczny funkcjonalnego zabezpieczenia, które przedstawiono w rozdziale 3.

Rys. 3. Kompleksowe zabezpieczenie tranzystora IGBT dużej mocy

Rys. 4. Przerwa fazy przekształtnika: a) prąd zmierzony na zaciskach przekształtnika, b) prąd na zaciskach generatora

164

3. Model przekształtnika NPC do współpracy z siecią W celu analizy pracy niepełnofazowej przekształtników energoelektronicznych zbudowano model symulacyjny w programie MATLAB/Simulink (rys. 2). Przyjęto, że przekształtnik spełnia wysokie wymagania pracy dynamicznej, charakterystyczne dla statycznych kompensatorów mocy biernej FACTS [5]. Własność tę gwarantuje zastosowany układ sterowania oparty na polowo zorientowanej kontroli wektora napięcia, określanej dalej VOC (ang. Voltage Oriented Control). Algorytm ten wywodzi się z polowo zorientowanej metody sterowania wektorowego stosowanej do układów napędowych, określanej jako FOC (ang. Field Oriented Control) [1]. W wyniku analizy modelu matematycznego oraz badań symulacyjnych dobrano parametry nastaw czterech algorytmów PI zbliżone do kryterium Zieglera-Nicholsa. Dodatkowo zastosowano nieliniową korekcję Anty-Wind Up [6], dzięki czemu, przy minimalnym przeregulowaniu, tak zoptymalizowany układ charakteryzuje się znacznie większą szybkością odpowiedzi niż układ z liniowymi regulatorami PI. Blok Inverter-control zawiera w swej strukturze system synchronizacji z siecią określany jako PLL (ang. Phase Loop Locking), który odpowiada za poprawną synchronizację przekształtnika z siecią elektroenergetyczną [7]. Algorytm PLL oparty jest na modyfikowanej metodzie z wirującym synchronicznie układem odniesienia – SRF (ang. Synchronus Referance Frame) [1]. Dobór algorytmu PLL zrealizowano na podstawie kryterium utrzymania synchronizmu w stanach zaburzeniowych. Synchronizacja jest elementem kluczowym i jej poprawność ma ogromny wpływ na jakość prezentowanych badań. Sygnały wypracowane przez algorytm FOC są podawane do układu modulatora przestrzennego SVM (ang. Space Vector Modulator). Generuje on odpowiedni ciąg

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 155–161

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 155–161. When referring to the article please refer to the original text. PL

sygnałów PWM dla układu przekształtnika złożonego z 12 tranzystorów IGBT [8]. W momencie startu symulacji wyłącznik jest otwarty i zamyka się automatycznie po osiągnięciu stanu pełnej synchronizacji przekształtnik – sieci. Badania prowadzono tak, by uzyskać większość możliwych scenariuszy awaryjnej pracy. Zdarzenia opierały się na celowym blokowaniu sterowania lub modyfikacji parametrów, tj.: spadku napięcia poszczególnych tranzystorów. Modelowy przekształtnik energoelektroniczny sprzężono za pomocą wyłącznika z modelem słabej sieci energetycznej, pracującej na napięciu nn. Najważniejsze parametry modelu przedstawia tab. 1.

Rys. 5. Przerwa fazy przekształtnika: a) prąd Id badanego przekształtnika, b) napięcie zmierzone na zaciskach obciążenia

Rys. 6. Zwarcie fazy przekształtnika: a) prąd zmierzony na zaciskach przekształtnika, b) prąd na zaciskach generatora

Wymieniony modelowy przekształtnik energoelektroniczny to stworzony na potrzeby prac badawczych program symulacyjny z autorskim modelem tranzystora IGBT. Model ten uwzględnia efekty, tj.: nasycenie oraz czas narastania i opadania prądu. Istotny ze względu na ochronę zwarciową spadek napięcia powstający na złączu kolektor-emiter (rys. 1b) jest podawany na układ zabezpieczenia logicznego przedstawiony na rys. 3. Zadaniem układu zabezpieczającego jest wykrycie nasycenia tranzystora oraz podjęcie akcji wyłączania zwartego obwodu. Wyprowadzenie sygnału „Detekcja błędu” jest przekazywane do innych struktur logicznych w celu natychmiastowego wygaszenia pozostałych tranzystorów i zablokowania ewentualnej pracy niepełnofazowej. Dodano również obwody zabezpieczające przed zanikiem napięcia sterującego oraz aktywne bocznikowanie pojemności Millera [9]. Tak opracowany model logiczny jest podstawą do zaprogramowania procesora DSP TMS320F28069 firmy Texas Instruments. W przyszłości przewiduje się rozbudowanie modelu logicznego o dodatkowe układy kwalifikacji zwarcia: • precyzyjnie kontrolowanej zwłoki czasowej 2–12 ms, mającej na celu uniknięcie zbędnego zadziałania zabezpieczenia podczas operacji przełączeniowej tranzystora [10] • stopniowanego układu wyłączania tranzystora, mającego na celu zapewnić ochronę przed ewentualnym przepięciem pochodzącym od indukcyjności pasożytniczych obwodów DC przekształtnika [10]. Założenia do projektowanego laboratoryjnego modelu określono w następujący sposób: • ochrona klucza IGBT podczas stanów przejściowych sieci elektroenergetycznej • minimalizacja wpływu skutków zwarcia wewnętrznego przekształtnika na sieć przesyłową • estymacja temperatury struktury półprzewodnikowej oraz blokowanie sygnału bramkowego do momentu odzyskania pełnej zdolności zwarciowej klucza • stopniowe włączanie i wyłączanie tranzystora przyczyniające się do redukcji zakłóceń EMI • blokowanie niekontrolowanego załączania bramki tranzystora spowodowanego obecnością pojemności Millera • poprawa niezawodności układów przekształtnikowych.

165

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 155–161

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 155–161. When referring to the article please refer to the original text. PL

4. Badania zjawisk towarzyszących pracy niepełnofazowej Praca niepełnofazowa jest rozumiana jako stan awaryjny, podczas którego napięcie na „chorej” fazie jest bliskie zeru. Taki stan może między innymi wystąpić dla następujących przypadków: • a. przerwa w jednej fazie przekształtnika • c. zwarcie pary kluczy półmostka • c. awaria sterowania tranzystora IGBT • d. zwarcie doziemne jednej fazy obciążenia znajdującego się w bliskim sąsiedztwie przekształtnika. Dla wymienionych stanów awaryjnych wykonano serię pomiarów polegających na okresowym wystąpieniu pojedynczych zakłóceń. Badanie przypadków czasowego wystąpienia awarii miało na celu udzielenie odpowiedzi, czy po ustąpieniu awarii możliwy jest powrót do poprawnej pracy przekształtnika i jakie są wymagania względem układu sterowania. Badania prowadzono na modelu przekształtnika opracowanym i przedstawionym na rys. 2. Wybrane wyniki symulacji przedstawiono w postaci oscylogramów (rys. 4–9). Dla każdego z testów przyjęto wystąpienie awarii dla czasu 0,4 s, a czas trwania założono równy 0,1 s.

Rys. 7. Zwarcie fazy przekształtnika: a) prąd Id badanego przekształtnika, b) napięcie zmierzone na zaciskach obciążenia

4.1. Przerwa w jednej fazie przekształtnika Przebiegi prądów na zaciskach przekształtnika i generatora, podczas przerwy w jednej fazie przekształtnika, przedstawiono na rys. 4a–b. Przed wystąpieniem zakłócenia przekształtnik pokrywał 75% zapotrzebowania na moc obciążenia (rys. 4b). W chwili t = 0,4 s przekształtnik znacznie obniżył prąd wydawany do sieci. W prądzie zaobserwowano wyższe harmoniczne, które nie pozostały bez wpływu na napięcie odbiornika (rys. 5b). Przyjęty typowy układ zabezpieczeń nie ma podstawy do reagowania na takie zaburzenie. 4.2. Zwarcie pary kluczy półmostka Zwarcie doziemne jednej z faz odbiornika pracującego zasymulowano w pobliżu przekształtnika (rys. 6). Z powodu zaniku napięcia na jednej z faz przekształtnik utracił częściowo synchronizację. Świadczy o tym wzrost prądów powyżej wartości zadanej (rys. 5a i 6a). Przekształtnik utracił więc sterowalność i stanowi poważne zagrożenie dla odbiorników pracujących w sieci. Napięcie na zaciskach odbiornika uległo znaczącej deformacji, a niewłaściwa praca przekształtnika spowodowała niedopuszczalne przekroczenie wartości znamionowej napięcia sieciowego w fazach zdrowych (rys. 7b). W rezultacie sterowanie VOC nie radzi sobie z silnie niezbalansowanym obciążeniem występującym w bliskim sąsiedztwie przekształtnika. W takich przypadkach zalecane jest bezzwłoczne wyłączenie przekształtnika [11].

Rys. 8. Zwarcie dolnej pary tranzystorów półmostka: a) prąd zmierzony na zaciskach przekształtnika, b) wpływ zwarcia na napięcie sieci

166

Należy nadmienić, że symulację zwarcia fazy przekształtnika przeprowadzono z zablokowanym zabezpieczeniem. W przypadku prowadzenia badań z działającym zabezpieczeniem następowało wyłączanie przekształtnika już w pierwszym półokresie po wystąpieniu zakłócenia.

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 155–161

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 155–161. When referring to the article please refer to the original text. PL

komponentów przekształtnika i umożliwia powrót do normalnej pracy po ustąpieniu zakłócenia. Wyniki prac symulacyjnych będą podstawą do stworzenia szybkiego układu logicznego, którego zadaniem będzie diagnoza stanu zakłóceniowego oraz łagodne wyprowadzanie tranzystora mocy ze stanu zwarcia. Badania obejmują również pracę nad układami sterowania zabezpieczającymi sam przekształtnik oraz współpracującą siecią przed skutkami pracy niepełnofazowej, a także nad strukturami sterowania pozwalającymi na pracę z silnie niezbalansowanym układem obciążenia. Bibliografia

Rys. 9. Zwarcie dolnej pary tranzystorów półmostka: a) prąd Id badanego przekształtnika, b) napięcie zmierzone przed filtrem przekształtnika

4.3. Awaria sterowania tranzystora IGBT Dokonano zwarcia na dolnym półmostku przekształtnika (rys. 8). Ten rodzaj zakłócenia jest praktycznie tylko możliwy do realizacji za pomocą oprogramowania numerycznego. W każdym cyklu załączenia górnej części półmostka płyną prądy skrośne, których wartość sięga setek amperów. Przyczyną tego zjawiska jest duża pojemność nisko impedancyjnych kondensatorów zainstalowanych na szynie DC. Brak szybkiej reakcji zabezpieczenia, która wyłączy uszkodzony obwód w czasie nie dłuższym niż 50 µs, spowoduje całkowite zniszczenie półmostka, a nawet wybuch samych elementów półprzewodnikowych. Wpływ zwartego półmostka na sieć elektroenergetyczną nie jest znaczący. Sprzężenie zwrotne kontroli prądu wykrywa przepływ energii od sieci do przekształtnika (rys. 9a) i ogranicza poziom wypełnienia PWM do minimum. Z powodu uszkodzenia półmostka deformacja napięcia na wyjściu przekształtnika jest znaczna (rys. 9b). Zwarcie wewnętrzne przekształtnika nie jest zbyt groźne dla sieci. W pierwszej chwili wystąpienia awarii prąd zwarciowy jest ograniczany przez indukcyjność dławika sprzęgającego. Następnie powinno nastąpić przepalenie wkładek topikowych, zainstalowanych na szynie DC przekształtnika, lub szybkie wyłączenie starowania pozostałych kluczy za pomocą zabezpieczenia zaprezentowanego w rozdziale 2. Szybkość działania zabezpieczenia pozwoli uniknąć zwarcia skrośnego.

5. Wnioski W artykule przedstawiono badania dotyczące wpływu pracy niepełnofazowej na parametry przejściowe 3-poziomowego przekształtnika sieciowego sprzęgającego układy generacji rozproszonej z siecią elektroenergetyczną. Badania przeprowadzono dla przypadków, kiedy przyczyny pracy niepełnofazowej tkwią wewnątrz samego przekształtnika bądź są skutkiem zaburzeń pochodzących od strony sieci elektroenergetycznej. Szczególną uwagę skupiono na amplitudzie i dynamice prądu, możliwości zabezpieczenia przekształtnika przed zniszczeniem oraz powrotu do normalnej pracy po ustąpieniu zaburzenia. Artykuł potwierdza, że praca niepełnofazowa jest awaryjnym stanem pracy niebezpiecznym dla przekształtnika. Na podstawie wyników symulacyjnych stwierdzono, że nie jest dopuszczalna przedłużająca się praca przekształtnika w stanie pracy niepełnofazowej. Nawet przejściowa awaria przekształtnika powoduje zmiany prądu i napięcia o dużej szybkości narastania i dużej amplitudzie. Grozi to trwałym uszkodzeniem podzespołów przekształtnika. Badany przekształtnik nie spełnia ponadto normy określającej zawartość harmonicznych wprowadzanych do sieci, a w niektórych przypadkach traci sterowalność. Aby zapobiec takim zdarzeniom, elementy półprzewodnikowe powinny być wyposażone w zabezpieczenia wskazane w części 2 artykułu. Natomiast praca niepełnofazowa spowodowana awariami poza przekształtnikiem jest mniej niebezpieczna dla

1. Zieliński D., Lipnicki P., Jarzyna W., Synchronization of Voltage Frequency Converters with the Grid in the Presence of Notching, COMPEL International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering 2015, No. 3. 2. Blaabjerg F., Ma K., Zhou D., Power electronics and reliability in renewable energy systems, Proc. IEEE Int. Symp. Ind. Electron., May 2012, s. 19–30. 3. Strzelecki R., Technologie energoelektroniczne w nowoczesnych systemach elektroenergetycznych, Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni 2009, nr 62, s. 164–189. 4. Semikron, nota katalogowa tranzystora IGBT SKM300GA12T4. 5. Arsoy A.B. i in., STATCOM-SMES, IEEE Industry Applications Magazine 2003, Vol. 2, s. 21–28. 6. Knapczyk M., Pieńkowski K., Analiza nieliniowych metod sterowania przekształtnikiem sieciowym AC/DC, materiały konferencyjne XIV Seminarium Technicznego KOMEL, Ustroń – Jaszowiec, 2005. 7. Zieliński D., Układ badawczy przeznaczony do analizy synchronizacji przekształtników sieciowych podczas zapadów napięcia, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska 2014, nr 2, s. 77–80. 8. Ikonen M., Laakkonen O., Kettunen M., Two-level and three level converter comparison in wind power application [online], www.elkraft.ntnu.no/ smola2005/Topics/15.pdf. 9. Mitsubishi Semiconductors Power Modules MOS. General Considerations For IGBT and Intelligent Power Modules, Sept. 1998. 10. Mitsubishi Semiconductors Power Modules MOS, Using IGBT Modules, Sept. 1998. 11. Knapczyk M., Pieńkowski K., High-performance Decoupled Control Of PWM Rectifier With Load Compensation, Zeszyty Naukowe Politechniki Wrocławskiej 2007, nr 60, seria Studia i Materiały 2007, nr 27.

167

D. Zieliński, K. Przytuła | Acta Energetica 3/28 (2016) | translation 155–161

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 155–161. When referring to the article please refer to the original text. PL

Dariusz Zieliński

mgr inż. Politechnika Lubelska e-mail: shadow031@gmail.com Ukończył studia magisterskie na kierunku elektrotechnika, specjalność: napędy mikroprocesorowe w automatyce przemysłowej na Wydziale Elektrotechniki i Informatyki Politechniki Lubelskiej (2013). Obecnie doktorant w Katedrze Napędów i Maszyn Elektrycznych macierzystej uczelni. Zajmuje się zagadnieniami projektowania urządzeń energoelektronicznych, stosowanych głównie w sieciach elektroenergetycznych oraz systemami czasu rzeczywistego.

Katarzyna Przytuła

mgr inż. Politechnika Lubelska e-mail: poczta.katarzyna@gmail.com Ukończyła studia magisterskie na kierunku elektrotechnika, specjalność: elektroenergetyka na Wydziale Elektrotechniki i Informatyki Politechniki Lubelskiej (2014). Obecnie doktorantka w Katedrze Napędów i Maszyn Elektrycznych macierzystej uczelni. Zajmuje się projektowaniem sterowania urządzeń energoelektronicznych, stosowanych głównie w sieciach elektroenergetycznych oraz badaniami wielokanałowych przekształtników sieciowych.

168

Power Engineering Quarterly