Page 1

3/32 (September 2017)

YEAR 9

R&D | technology | economy | law | management

ISSN 2300-3022


Publisher

ENERGA SA

Politechnika Gdańska

Patronage

ENERGA SA

Scientific Council

Janusz Białek | Marko Cepin | Antoni Dmowski | Istvan Erlich | Irina Golub Bolesław Goranczewski | Nouredine Hadjsaid | Piotr Kacejko | Tadeusz Kaczorek Marian Kazimierkowski | Jan Kiciński | Kwang Y. Lee | Zbigniew Lubośny Jan Machowski | Om Malik | Peter Marton | Jovica Milanovic | Marta Molinas Jaroslav Nenadál | Josef Novák | Joao Abel Pecas Lopes | Jan Popczyk | Sylwester Robak Mariusz Swora | Zbigniew Szczerba | Anna Szeliga-Kowalczyk | Vladimir Terzija G. Kumar Venayagamoorthy | Jacek Wańkowicz | Douglas Wilson | Ryszard Zajczyk

Programme Council

Rafał Hyrzyński | Marcin Lemański | Grzegorz Widelski | Michał Zalewski

Reviewers

Bernard Baron | Paweł Bućko | Stanisław Czapp | Andrzej Graczyk | Piotr Helt Piotr Kacejko | Waldemar Kamrat | Andrzej Kanicki | Michał Karcz | Jan Kiciński Kwang Y. Lee | Karol Lewandowski | Józef Lorenc | Zbigniew Lubośny | Jan Machowski Jerzy Marzecki | Sebastian Nojek | Wiesław Nowak | Mirosław Parol | Józef Paska Stefan Paszek | Paweł Piotrowski | Jan Popczyk | Désiré Dauphin Rasolomampionona Waldemar Rebizant | Waldemar Skomudek | Marian Sobierajski | Paweł Sowa Marcin Sroka | Jan Stępień | Zbigniew Szczerba | Dariusz Świsulski | Irena Wasiak Jacek Wasilewski | Artur Wilczyński | Kazimierz Wilkosz | Kurt Żmuda

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.

Print

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 The effects of power supply failure do not need to be discussed in the power industry community . It is known that an electricity supply failure brings about many nuisances . For example, it often causes the shortage of drinking and domestic water . It is also certain that the residents of an area with an electricity shortage for at least several days are also well aware of the importance of a reliable electricity supply . In the rest of society, however, this awareness may not be as high, and therefore potential measures to increase the power system reliability (of a material and legal nature) may be insufficient . The strong winds on August 11, 2017 in Pomerania led to a catastrophic failure in a part of the National Power System, mainly (but not limited to) in the MV overhead grids in forest areas . The MV overhead lines were damaged by trees falling over their wires and breaking their poles . More than 100,000 electricity consumers suffered . This accident has shown relatively low resistance of overhead power grids in forested areas to weather phenomena, such as very strong winds . It may be added that also in winter overhead power lines are exposed to damage from snow and rime . Cable lines appear to be the solution, but they are more expensive overall . However, in view of the anticipated rising frequency of violent weather events, the construction of cable lines in potentially endangered areas is worth consideration . Another element to look at, and related to that failure, are the actions to quickly restore power when the planned MV grid recovery time is, for example, days rather than hours . These efforts employ (also after that failure) various sources supplying the LV grid, mainly diesel generators . It is certain that the grid’s high saturation with electricity micro-sources, including home solar systems, would allow the affected consumers to wait in relative comfort for the commercial power grid’s recovery . Unfortunately, with the current PV panels, the RES Act practically eliminates prosumer solar generation . The papers in this issue of Acta Energetica do not address the above-mentioned issues, but they deal with matters equally important to power system operation . Accordingly, you are invited to read them .

Zbigniew Lubośny Editor-in-Chief of Acta Energetica

Od redaktora naczelnego Pisanie o skutkach braku zasilania w energię elektryczną jest zbędne w środowisku elektroenergetyków. Jak wiadomo, brak zasilania w energię elektryczną niesie ze sobą wiele uciążliwości, m.in. powoduje bardzo często również brak wody pitnej oraz wody do celów sanitarnych. Jest też pewne, że osoby mieszkające na obszarach, gdzie wystąpił stan przynajmniej kilkudniowego braku zasilania w energię elektryczną, również doskonale rozumieją znaczenie niezawodnej dostawy energii elektrycznej. W pozostałej części społeczeństwa poziom świadomości może być w tej kwestii jednak ograniczony, a tym samym potencjalne działania prowadzące do wzrostu niezawodności systemów elektroenergetycznych (w sferze materialnej, jak i regulacji prawnych) mogą być niewystarczające. Silne wiatry, które wystąpiły 11 sierpnia 2017 roku na Pomorzu, w obszarze elektroenergetyki doprowadziły do tzw. awarii katastrofalnej w części Krajowego Systemu Elektroenergetycznego, głównie (chociaż nie tylko) w sieciach napowietrznych SN przebiegających przez obszary leśne. Uszkodzenia linii napowietrznych SN były wynikiem przewracania się drzew na przewody oraz łamania się słupów tych linii. Awaria objęła swoim zasięgiem ponad 100 000 odbiorców energii elektrycznej. Zdarzenie to wykazało względnie małą odporność sieci elektroenergetycznej napowietrznej w obszarach zadrzewionych na zjawiska pogodowe, np. bardzo silne wiatry. Można dodać, że również w czasie zimy napowietrzne linie elektroenergetyczne są narażone na uszkodzenia spowodowane opadami śniegu i szadzią. Rozwiązaniem wydają się tu linie kablowe, które jednak sumarycznie są droższe. Do rozważenia jest jednak, przy przewidywanej rosnącej liczbie zjawisk pogodowych o gwałtownym charakterze, budowa linii kablowych na obszarach potencjalnie zagrożonych. Drugim elementem, na który warto zwrócić uwagę, a związanym z rozważaną awarią, są działania zmierzające do szybkiego przywrócenia zasilania, gdy planowany czas odbudowy sieci SN to na przykład dni, a nie godziny. Działania te są realizowane (były również w czasie wspomnianej awarii) z wykorzystaniem różnych źródeł pracujących na sieć nN, głównie agregatów prądotwórczych napędzanych silnikami spalinowymi. Pewnikiem jest, że duże nasycenie sieci mikroźródłami energii elektrycznej, w tym domowymi instalacjami fotowoltaicznymi, pozwoliłoby na względnie komfortowe przeczekanie odbiorców do czasu odbudowy sieci elektroenergetyki zawodowej. Niestety, ustawa o OZE, przy obecnych cenach paneli PV, praktycznie eliminuje rozwój fotowoltaiki prosumenckiej. Artykuły zawarte w niniejszym numerze Acta Energetica nie poruszają wyżej wzmiankowanych zagadnień, ale dotykają spraw równie ważnych dla pracy systemu elektroenergetycznego. Zapraszam zatem do lektury. prof. dr hab. inż. Zbigniew Lubośny redaktor naczelny Acta Energetica


Table of contents STRUCTURE OF THE AUTOMATIC PROTECTION OF A 2-TANK SYMMETRIC PHASE SHIFTING TRANSFORMER Tomasz Bednarczyk, Adrian Halinka, Piotr Adrian Rzepka, Mateusz Szablicki . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 INTEGRATION OF DISTRIBUTED GENERATION WITH THE LOCAL DEMAND WITHIN A LOCAL BALANCING AREA Leszek Bronk, Maciej Wilk, Mirosław Matusewicz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 OPTIMIZING THE ACQUISITION COST OF INPUT DATA FOR DAILY NATIONAL POWER SYSTEM LOAD FORECASTS USING AUTOMATED STATISTICAL METHODS Rafał Czapaj . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 THE IDEA OF INCREASING THE NPS OPERATIONAL FLEXIBILITY BY REALLOCATING THE SECONDARY RESERVE BAND TO WIND POWER PLANTS Bogdan Czarnecki . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 USE OF AMI METERS IN THE PROCESS OF LOW VOLTAGE GRID OPTIMIZATION Krzysztof Dobrzyński, Zbigniew Lubośny, Jacek Klucznik, Sławomir Noske, Dominik Falkowski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 PARALLEL OPERATION OF A STEAM TURBO-GENERATOR SET AND HYDROELECTRIC SETS IN AN ISLAND SYSTEM FORMED FOR THE NATIONAL POWER SYSTEM RECOVERY AFTER CATASTROPHIC FAILURE Ireneusz Andrzej Grządzielski, Krzysztof Sroka, Adam Kurzyński, Marcin Kaczmarek, Daria Radsak . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 CURRENT ISSUES OF GROUP CONTROL IN THE EXAMPLE OF SOLUTIONS FOR THE WŁOCŁAWEK NODE Piotr Kolendo, Anna Jendrzejewska, Michał Szuca, Tomasz Ogryczak . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 COORDINATED CONTROL OF PHASE SHIFTING TRANSFORMERS IN THE POWER SYSTEM Roman Korab, Robert Owczarek, Marcin Połomski .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 CLASSICAL AND SOLID-STATE TAP-CHANGERS OF HV/MV REGULATING TRANSFORMERS AND THEIR REGULATORS Jarosław Grzegorz Korpikiewicz, Piotr Mysiak . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 VACUUM CIRCUIT BREAKERS IN HIGH AND HIGHEST VOLTAGE GRIDS Paweł Kubek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 RANKING OF LOW-CARBON ENERGY TECHNOLOGIES IN THE CONTEXT OF THE DEGREE OF ACHIEVEMENT OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT OBJECTIVES – MULTI CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA) APPROACH Magdalena Ligus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 MODELLING OF THE POLISH ELECTRICITY GENERATION SUBSYSTEM IN MARKAL PROGRAM WITH EMPHASIS ON THE EU EMISSIONS TRADING SCHEME Magdalena Anna Malinowska, Marcin Jaskólski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 MODELLING OF ENERGY SOURCES AND ENERGY STORAGE DEVICES FOR THE PURPOSE OF ANALYSIS THE LOW VOLTAGE MICROGRID OPERATION Michał Małaczek, Irena Wasiak. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 ISSUES OF REACTIVE POWER MANAGEMENT IN DISTRIBUTED ENERGY SOURCES Paweł Pijarski, Piotr Kacejko, Karolina Gałązka, Michalina Gryniewicz-Jaworska. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 MARKET PRICE PREDICTION OF PROPERTY RIGHTS FROM GAS FIRED PLANTS OR PLANTS WITH TOTAL INSTALLED CHP SOURCE CAPACITY BELOW 1 MW UNTIL 2025 Alicja Stoltmann, Adrian Miller, Paweł Bućko . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 DEVELOPMENT PROSPECTS OF THE POLISH AND GERMAN GENERATING SECTORS – COMPARATIVE ANALYSIS Radosław Szczerbowski, Bartosz Ceran . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 COOPERATION OF ORC INSTALLATION WITH A GAS BOILER AS A PERSPECTIVE CO-GENERATION SYSTEM FOR HOUSEHOLDS Jan Wajs, Dariusz Mikielewicz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

4


PL

Spis treści STRUKTURA AUTOMATYKI ZABEZPIECZENIOWEJ 2-KADZIOWEGO SYMETRYCZNEGO PRZESUWNIKA FAZOWEGO Tomasz Bednarczyk, Adrian Halinka, Piotr Adrian Rzepka, Mateusz Szablicki........................................................................................................ 14 INTEGRACJA GENERACJI ROZPROSZONEJ Z LOKALNYM ZAPOTRZEBOWANIEM W RAMACH LOKALNEGO OBSZARU BILANSOWANIA Leszek Bronk, Maciej Wilk, Mirosław Matusewicz ........................................................................................................................................................ 31 OPTYMALIZACJA KOSZTÓW ZAKUPU DANYCH WEJŚCIOWYCH DO PROGNOZ DOBOWEGO OBCIĄŻENIA KSE PRZY WYKORZYSTANIU ZAUTOMATYZOWANYCH METOD STATYSTYCZNYCH Rafał Czapaj............................................................................................................................................................................................................................ 43 KONCEPCJA ZWIĘKSZENIA ELASTYCZNOŚCI PRACY KSE POPRZEZ REALOKACJĘ PASMA REZERWY WTÓRNEJ NA ELEKTROWNIE WIATROWE Bogdan Czarnecki ................................................................................................................................................................................................................ 54 WYKORZYSTANIE LICZNIKÓW AMI W PROCESIE OPTYMALIZACJI PRACY SIECI NISKIEGO NAPIĘCIA Krzysztof Dobrzyński, Zbigniew Lubośny, Jacek Klucznik, Sławomir Noske, Dominik Falkowski ...................................................................... 64 PRACA RÓWNOLEGŁA TURBOZESPOŁU PAROWEGO I HYDROZESPOŁÓW W UKŁADZIE WYSPOWYM TWORZONYM W WARUNKACH ODBUDOWY KRAJOWEGO SYSTEMU ELEKTROENERGETYCZNEGO PO AWARII KATASTROFALNEJ Ireneusz Andrzej Grządzielski, Krzysztof Sroka, Adam Kurzyński, Marcin Kaczmarek, Daria Radsak................................................................ 77 AKTUALNE ZAGADNIENIA REGULACJI GRUPOWEJ WĘZŁA WYTWÓRCZEGO NA PRZYKŁADZIE ROZWIĄZAŃ DLA WĘZŁA WŁOCŁAWEK Piotr Kolendo, Anna Jendrzejewska, Michał Szuca, Tomasz Ogryczak....................................................................................................................... 91 SKOORDYNOWANE STEROWANIE PRZESUWNIKAMI FAZOWYMI W SYSTEMIE ELEKTROENERGETYCZNYM Roman Korab, Robert Owczarek, Marcin Połomski .................................................................................................................................................... 104 KLASYCZNE I PÓŁPRZEWODNIKOWE PRZEŁĄCZNIKI ZACZEPÓW TRANSFORMATORÓW REGULACYJNYCH WN/SN I ICH REGULATORY Jarosław Grzegorz Korpikiewicz, Piotr Mysiak ............................................................................................................................................................. 118 ZASTOSOWANIE WYŁĄCZNIKÓW PRÓŻNIOWYCH W SIECIACH WYSOKICH I NAJWYŻSZYCH NAPIĘĆ Paweł Kubek......................................................................................................................................................................................................................... 131 RANKING TECHNOLOGII ENERGETYKI NISKOEMISYJNEJ W KONTEKŚCIE STOPNIA REALIZACJI CELÓW ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU – BADANIE Z ZASTOSOWANIEM METODY WIELOKRYTERIALNEJ (MCDA) Magdalena Ligus ................................................................................................................................................................................................................. 142 MODELOWANIE POLSKIEGO PODSYSTEMU WYTWARZANIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ W PROGRAMIE MARKAL ZE SZCZEGÓLNYM UWZGLĘDNIENIEM EUROPEJSKIEGO SYSTEMU HANDLU UPRAWNIENIAMI DO EMISJI Magdalena Anna Malinowska, Marcin Jaskólski .......................................................................................................................................................... 155 MODELOWANIE ŹRÓDEŁ I ZASOBNIKÓW ENERGII DO CELÓW ANALIZY PRACY MIKROSYSTEMÓW ELEKTROENERGETYCZNYCH NISKIEGO NAPIĘCIA Michał Małaczek, Irena Wasiak ........................................................................................................................................................................................ 170 PROBLEMY GOSPODARKI MOCĄ BIERNĄ ŹRÓDEŁ ENERGETYKI ROZPROSZONEJ Paweł Pijarski, Piotr Kacejko, Karolina Gałązka, Michalina Gryniewicz-Jaworska ................................................................................................ 183 PREDYKCJA CENY RYNKOWEJ PRAW MAJĄTKOWYCH Z INSTALACJI OPALANYCH PALIWAMI GAZOWYMI LUB O ŁĄCZNEJ MOCY ZAINSTALOWANEJ ELEKTRYCZNEJ ŹRÓDŁA KOGENERACYJNEGO PONIŻEJ 1 MW DO 2025 ROKU Alicja Stoltmann, Adrian Miller, Paweł Bućko .............................................................................................................................................................. 195 PERSPEKTYWY ROZWOJU POLSKIEGO I NIEMIECKIEGO SEKTORA WYTWÓRCZEGO – ANALIZA PORÓWNAWCZA Radosław Szczerbowski, Bartosz Ceran........................................................................................................................................................................... 209 WSPÓŁPRACA INSTALACJI ORC Z KOTŁEM GAZOWYM JAKO PERSPEKTYWICZNY UKŁAD KOGENERACYJNY DLA GOSPODARSTW DOMOWYCH Jan Wajs, Dariusz Mikielewicz .......................................................................................................................................................................................... 222

5


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

Structure of the Automatic Protection of a 2-tank Symmetric Phase Shifting Transformer

Authors Tomasz Bednarczyk Adrian Halinka Piotr Adrian Rzepka Mateusz Szablicki

Keywords phase shifting transformer, automatic protection, transformer, disturbance

Abstract Phase shifting transformers (PST) are new elements in the Polish power system. Their main task is to enable the transmission system operator to control the active power flows at the cross-border connection between the Polish and the German power systems. The paper presents the design characteristics of a 2-tank, 3-phase, symmetric phase shifting transformer (including key structural aspects) and the idea of its operation. A description of the structure of the automatic protection applied to this phase shifting transformer is included, with consideration of the measuring transducer locations and the protection criteria employed in the protection from the effects of high current short circuits.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017301 Received: 12.02.2017 Received in revised form: 19.06.2017 Accepted: 28.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Phase shifting transformer application in the power system

2. Phase shifting transformer design solutions

A phase shifting transformer is used to control the active power flow of in a complex transmission grid to improve its transmission capacity, reliability and operational security. It is an effective and cost-efficient tool to improve the power flow control reliability and efficiency in an overloaded transmission line in which it is installed. In the Polish power system, the phase shifting transformers are used to control the active power flow with a transformer set (Fig. 1) consisting of a series transformer and a booster transformer. The basic concept of phase angle control in a phase shifting transformer consists in adding an additional voltage (quadrature voltage ΔU) to the voltage in the main circuit, to increase or decrease the active power flow.

There are many different phase shifting transformer designs. In a simplified way, this is shown in Tab. 1, according to two breakdown criteria, i.e. the number of cores and the connection. This paper discusses a 2-core symmetric phase shifting transformer (Fig. 2). It consists of two separate transformer units interconnected galvanically. The main unit is called series transformer, the primary winding of which is divided into two symmetric parts, i.e. source side “S” and load side “L”. The series transformer’s secondary winding is connected in a triangle with an ARS Advanced Retard Switch inserted in the main circuit. The additive unit (excitation unit) is a 2-winding booster transformer with a YNyn0 connection. In Fig. 2, as well as in the whole study, the colour identification of windings’ and of transformer units’

Number of cores Connection

1-core symmetric

Tab. 1. Phase shifting transformer design solutions 4

asymmetric

2-core hexagonal

symmetric

asymmetric


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

Fig. 1. Phase shifting transformer diagram

Fig. 2. Symmetric phase shifting transformer design [1]

connections is adopted: series transformer windings – primary (series), secondary (D), booster transformer windings – primary (YN), secondary (yn).

2.1. Series transformer A series transformer is the phase shifting transformer’s main element, with the winding connected in series to the circuit between power substation busbars (source side – “S”) and transmission line (load – “L”). Because of the phase shifting transformer’s symmetrical design, the series transformer’s primary winding consists of two sections symmetrically divided between the “S” and “L” sides. Set between the primary winding’s separated parts is a galvanic connection to the booster transformer’s primary winding (Fig. 2). The series transformer’s secondary winding is connected in a triangle and powered

through the booster transformer’s secondary (regulation) winding, with consideration of the appropriate phase connection, so that the added booster voltage is shifted by 90˚ to the phase.

2.2. ARS switch The ARS switch reverses the regulation direction by reversing the connections of the series transformer’s triangular winding ends. The phase angle is adjusted indirectly by changing the position of the on-load tap-changer – adjusting the booster voltage amplitude. ARS has three operating positions (Fig. 3): • “A” advanced – series transformer’s secondary windings are push-pull connected, in this ARS position the angle is adjusted positively, since the “input” booster voltage phasor 5


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

is directed along the voltage drop in the branch with the phase shifting transformer, so that the resulting voltage drop is increased by the booster voltage component. The „advanced” direction means that the active power flow in the grid branch with the phase shifting transformer will increase more than in the absence thereof. • “0” – series transformer’s secondary windings are shorted, in this ARS position the angle cannot be adjusted; this is a

neutral position, and the phase shift between the “S” and “L” sides is only due to the presence of the series transformer impedance. • “R” retard – in this ARS position the angle is adjusted negatively, since the “input” booster voltage phasor is directed in opposition to the voltage drop phasor in the branch with the phase shifting transformer, so that the resulting voltage drop is decreased by the booster voltage component. The “retard”

Fig. 3. Direction of current flow depending on ARS switch position for one phase – series transformer’s secondary winding – series transformer’s primary winding [1]

Fig. 4. Voltage vector plot for PST transformer units 6


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

direction means that the active power flow in the grid branch with the phase shifting transformer will decrease more than in the absence thereof. The ARS position can be changed only in the case [1] when the on-load tap-changer is in the minimum position, which means that there is no voltage in the booster transformer’s secondary winding circuit.

2.3. Booster transformer A booster transformer is the phase shifting transformer’s element that controls the phase angle between the “S” and “L” sides within a preset range resulting from its rated parameters. Booster transformer’s secondary winding is star-connected with the neutral extended and earthed. Each phase is powered from the respective terminals of the series transformer’s triangular winding (Fig. 2) in such a way that the phasor of the booster voltage input to the series transformer primary winding is shifted by 90˚ to the series transformer phase. The booster transformer’s

secondary winding is provided with an on-load tap-changer (OLTC), which adjusts the booster voltage amplitude. The OLTC voltage regulation range corresponds to the adjustment range of the phase angle between the “S” and “L” sides. The booster transformer’s primary winding is star-connected with the neutral extended and earthed. The windings’ beginnings are galvanically connected between the symmetrically distributed parts of the series transformer’s primary winding coils, which indirectly allows for symmetrical output of the booster voltage to the primary circuit and thus to regulate the active power parameters (value and flow direction) in the branch with the PST.

3. PST automatic protection concept The technical requirements for the automatic protection systems for LV transformers included in [12] define the set of protection features recommended for PST: 1) two basic (differential) protections activated by short-circuits in the transformer

Fig. 5. Structural diagram of PST automatic protection (protection description in the text) 7


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

2) two reserve protections (distance protection, earth fault protection) on each side of the transformer’s upper and lower windings 3) star point protection 4) manufacturer’s protection: gas-flow protection, heat models and temperature sensors. Fig. 5 shows the structural diagram of PST automatic protection together with the locations of the current and voltage transformers from which input signals are fed to individual protections. PST is an unconventional implementation of power transformer. This makes the correct approach to PST’s automatic protection design a big challenge. The selected most important issues to

consider when defining the automatic protection concept for PST are: • variable phase angle between PST’s “S” and “L” sides • series transformer core magnetisation parameters depending on OLTC position • differential current depending on OLTC position • location of current transformers inside the series transformer and booster transformer tanks and their effect on the automatic protection systems’ performance in case of external faults and saturation of cores (Fig. 6) • selection of appropriate class of current transformers and their accuracy limit factor.

Fig. 6. Example of current transformers’ deployment inside transformer tank [13]

Fig. 7. Possible fault locations in PST, internal short-circuits: (1) – coil-to-earth, (2) – coil-to-coil, (3) – phase-to-phase at coil outputs, (4) – coil-to-transformer tank, (5) – OLTC, (6) – ARS, external short circuits: (7) phase-to-tank, (8) phase-to-phase 8


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

In order to define the proper structure of the automatic protection systems for PST, possible short circuit locations in the PST transformer set should be first identified. These locations are limited by the switches’ deployment of the PST’s “S” and “L” sides. Particularly dangerous for PST (also for devices thereto adjacent at the substation and for the personnel) are internal short circuits (Fig. 7: (1) – (6)). The most dangerous is the condition thereby a PST so short-circuited is not quickly enough switched-off, because the energy cumulated inside the transformer’s tank may cause its explosion. Consequently, the PST and adjacent substation devices (circuit breakers, current transformers, voltage transformers, disconnectors) will be destroyed. It is therefore important to provide PST with multiple mutually reserved protections in order to ensure as much as possible the PST’s shut-down as quickly as possible. In a LV grid, the short-circuit of every kind (phase-to-earth, phase-to-phase) is a high-current fault, and every grid component affected must be switched-off immediately (total fault duration shall not exceed 120 ms [8]). Practically equally threatening, but with less potential consequences for substation equipment, are external short circuits beyond the PST (Fig. 7: (7), (8)). They may, however, undermine the power system’s stability. In addition, the possibility of a short circuit with a non-zero transition resistance at the short-circuit point (short arc) should be taken into consideration.

3.1. Differential current criterion in PST protection General features of the PST operation impose considerably higher requirements for PST’s automatic protection from the effects of short-circuits with respect to the “classical” transformer’s automatic protection. The “S” and “L” PST side voltage phasors vary depending on the set PST control angle. This prevents the use of the standard transformer differential protection, even

though PST is de facto a transformer. The standard differential protection in the operating area is insensitive to changes in the voltage module by way of OLTC in the range for which it has been designed (Fig. 8: blue line), usually the voltage regulation is U2n + 10%. In the case of PST, when adjusting the phase angle between the “S” and “L” sides, the phase angle change should be considered (Fig. 8: black line) by feeding a signal of the OLTC position to the differential protection, or by comparing the correlation between phase currents in the “S” and “L” sides. It can be seen from the differential protection characteristic (Fig. 8) that the protection can be activated at PST control angle 12°, which will be differential current = 20.1%, with the release threshold Idiff = 20.0%. Under PST’s normal operating conditions a failure to take into account the PST control position may lead to unwanted (unnecessary) activation of the differential current based protection. The percentage value of the differential current was determined from [3]: (1) where: Idiff – differential current, IL – phase current on load side “L” PST, ϕ – phase angle between phase currents on PST’s “S” and “L” sides. Paper [3] proposes a universal algorithm for determining differential currents, which takes into account the phase correlation between PST’s source and load sides:

(2)

where: M – transformation matrix,

Fig. 8. Characteristics of transformer differential current protection 9


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

(3) where: α = 120°, α2 = 240°. Upon substituting into equation (3), the transformation matrix for zero phase shift is:

(4) Fig. 9. Example of the visualization of differential current determination (5)

The proposed algorithm continuously determines the transformation matrix with consideration of the actual PST “control”. A review of operation and maintenance manuals of the leading manufacturers’ differential current protections has revealed no practical application of this algorithm.

3.2. “Primary” differential protection ΔI (87B_P – Fig. 5)

In order to protect the primary windings of the series transformer and booster transformer from the effects of short circuits, it is recommended in [6, 7] to apply a differential protection (designation ANSI – 87B). This criterion is based on the electrical node protection principle, i.e. the current balance is controlled in accordance with the first Kirchhoff’s law.) Differential currents for protection 87B [11] (Fig. 9): (5) where: IS_x – phase current on source side “S”, ID1_x – phase current in booster transformer primary winding, IL_x – phase current on load side “L”, x = A, B, C.

3.3. “Secondary” differential protection ΔI (87T_S – Fig. 5)

In order to protect the primary winding of the series transformer and the secondary winding of the booster transformer from the effects of short circuits, it is recommended in [6, 7] to apply a differential protection (designation ANSI – 87T) with percentage stabilization and 2nd and 3rd harmonic lock. For the protection’s proper performance, it is necessary to take into account the changes of the winding connections’ polarity at the moment of the change in the direction of the power flow through ARS switch. This can be accomplished by a programmatic (adaptive) vector variation of the signals in the protection or by a switch for the change in the direction of the connections of the secondary windings of current transformers with protection. In simplification, the algorithm is based on dependence (6) [11]. Differential current in phase A –

10

Fig. 10. Vector plot of currents in booster transformer’s secondary winding and series transformer’s primary winding

Differential current in phase B –

Differential current in phase C –

(6) where: Ns – turns ratio, ID2_x – current in phase x of booster transformer secondary winding (x = A, B, C). To illustrate the relationships applied in equation (6), Fig. 10 shows a vector plot of the current components for the booster transformer’s primary winding and the series transformer’s primary winding.


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

3.4. “Supplementary” differential protection ΔI (87B_1,2,3 – Fig. 5)

3.7. Overexcitation protection U/f (24 – Fig. 5)

3.5. Booster transformer earth-fault protection (50N – Fig. 5)

3.8. Gas-flow protection (63 – Fig. 5)

For the supplementary protection, it is also proposed to use the electrical node protection principle based RCDs, i.e. according to the operating principle of protection (87B). The proposed criterion is insensitive to magnetizing current surges, and therefore it is not necessary to consider blocking the protection from selected harmonics.

A booster transformer’s primary and secondary windings operate with the effectively earthed neutral, so to supplement the booster transformer’s protection from the effects of nonsymmetric faults a zero-current over-current criterion based protection (ANSI-50N) is used. However, it is noted that coil-toearth short-circuits are “visible” only in case of a larger shorter number of the coils. This is a disadvantage of the protection of this kind. It is relevant for determining this protection’s settings to take into account the protection response’s current and time selectivity – it is necessary to coordinate the settings with the protection settings of the transmission lines connected to the buses of the substation, where the PST is installed. Another important aspect that can affect this protection’s proper performance is the possibility of the booster transformer core’s asymmetric magnetization, which in some cases can lead to unnecessary (unnecessary) protection.

3.6. Thermal model based overload protection IΘ (49 – Fig. 5) Protection from operating overloads should protect the transformer from harmful overheating of its windings, while at the same time retaining its load carrying capacity (depending on the type of cooling). Typically, the protection is based on a thermal model of the protected transformer, and, following the model’s heating process, reflects the temperature of the hottest spot in the windings. It is important this protection’s proper performance to select the correct time constant Te of the transformer. This parameter can be determined either by calculation or by means of factory measurements of the windings heating. The time of the thermal model based protection response is determined by algorithm (7):

(7)

where: t – protection response time, Te – thermal time constant (in minutes), Imax – max load current, k – security factor IΘ – current threshold setpoint, Θp – initial heat load, in percent, Θwył – shut-down load, in percent.

Excessive stream in the series transformer’s or booster transformer’s core should not trigger the differential current criterion, but no long periods should be allowed when the core magnetic induction exceeds 20-30% of the rated value [14] due to increased voltage on the winding terminals or grid frequency reduction. Therefore, transformers are protected from overexcitation by voltage/ frequency (V/Hz) criterion based protections.

Gas-flow relay in transformer tank: The Buchholz gas-flow protection is installed on the pipe connecting the transformer tank to the conservator tank. Its purpose is to protect the transformer in the following cases: all short-circuits inside the tank (Fig. 7: (1), (2)), when gases are evolving due to thermal decomposition of the solid insulation, with the oil level dropping due to leakage from the tank. The relay has two stages. The first stage (I st.) should react to lowering the oil level inside the relay or collecting a small amount of gas in the relay, which results in signalling. The second stage responds to a gas or oil flow in the pipe to the conservator at a rate of approx. 50 cm/s, which corresponds to the flow of approx. 2300 cm3/s [14]. This stage’s response is delayed by approx. 0.3 seconds, causing the PST to shut down. OLTC and ARS gas-flow relay: There are three separate compartments for OLTC inside the booster transformer tank. The gas-flow relay is installed in the pipe connecting the compartments to the conservator. The purpose of the OLTC gas-flow relay is to protect the OLTC and PST in the event of OLTC damage or switching too high currents (which is always accompanied by a strong electric arc). The relay reacts to a flow of oil or gas – oil mixture toward the conservator. This relay has one stage that turns the PST off.

3.9. Under-impedance protection Z < (21 – Fig. 5) Typically, PST’s main reserve protection is a distance protection. This protection should respond to short circuits inside the booster transformer and series transformer tanks and to external short circuits. Its criterion is based on the short circuit impedance vector determination from relevant combination of the voltage and current phasors dependent on the fault type (symmetrical, asymmetrical). In the current implementations of the under-impedance protections of transformers and autotransformers, the measurement and decision algorithms do not take into account many PST variables: a) variable phase angle between currents and voltages on “S” and “L” PST sides (Fig. 3) – this may falsify the determined short circuit loop impedance (impedance “measurement” error in PST control function) b) variable positive Z1, negative Z2, and zero Z0 sequence PST impedances “as seen” from the terminals of “S” and “L” sides depending on PST control (Fig. 11) c) “transfer” of asymmetrical short-circuits by PST at faults on its “S” and “L” sides, the dependence of the “transfer” on the PST 11


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

Fig. 11. PST reactance X and resistance R dependence on OLTC position [11]

control is demonstrated in [4]. For example, a phase-to-earth short-circuit on the “L” side results in changes in the current modules in the affected and unaffected phases, and also the current phasor positions on the “L” and “S” sides are different. Also, different currents on the GN and DN sides can be expected in standard transformer designs. It depends on the group of transformer connections. In PST, no constant correlation between the “S” and “L” sides can be determined, since it depends on the PST control d) variable direction of power flow through PST (Fig. 3) e) change in the equivalent circuit’s longitudinal and transverse parameters depending on the PST control f) various ranges of the power regulation angle depending on the PST load g) change in the PST of short-circuit voltage as a function of OLTC position [11]. Neglecting these factors in the operation of conventional under-impedance protections (for transformers and autotransformers) may lead to their malfunctioning (missing or unwanted responses). Study [5] discusses the distance line protection performance in grids with phase shifting transformers. The results showed that in specific cases, the sub-impedance criterion based distance protections may malfunction (missing responses). Their proper performance depends on the PST control status (control angle range and power flow direction).

4. Conclusions Due to the complexity of the PST components connection structure (also the complexity of the phenomena that occur during normal and disturbed PST operations), unconventional 12

(i.e. different than for power transformers) automatic control system solutions are required to protect PST treated as a single grid object. At present, to provide adequate PST protection from the effects of internal and external faults, many measuring transducers are deployed inside the series transformer and booster transformer tanks. Also, the number of protections and protection criteria employed is unusual. So far, only PST dedicated measurement and decision protection algorithms have been developed for differential current protections that take into account the PST characteristics. This criterion is used as the PST basic protection from the effects of short-circuit disturbances. However, backup protection is also important, especially in LV grids, where PSTs are usually installed. That is why it seems necessary to undertake work on a new measurement and decision-making algorithm for under-impedance protection. REFERENCES

1. Technical documentation “COMTAP ARS” 1889046/03, Maschinenfabrik Reinhausen GmbH 2010. 2. IEEE Std C57.135: “IEEE Guide for the Application, Specification, and Testing of Phase-Shifting Transformers”, August 2011. 3. Z. Gajić, “Differential protection for arbitrary three-phase power transformers”, Lund University, Lund 2008. 4. A. Halinka, P. Rzepka, M. Szablicki, “»Przenoszenie« zwarć niesymetrycznych przez przesuwniki fazowe” [“Transfer” of asymmetrical faults by phase-shifting transformers], Forecasting in electric power engineering, PE 2016, Abstracts of 13th international scientific conference, Podlesice, 6th–8th April 2016.


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 4–13

5. A. Halinka, P. Rzepka, M. Szablicki, “Warunki działania zabezpieczeń odległościowych linii w układach sieciowych z przesuwnikami fazowymi. Studium przypadku” [Operating conditions of line distance protection in grids with phase shifting transformers. Case study], Forecasting in electric power engineering, PE 2016, Abstracts of 13th international scientific conference, Podlesice, 6th–8th April 2016. 6. M.A. Ibrahim, F.P. Plumptre, “Protection of Phase Angle Regulating Transformers”, IEEE Special publication, October 1999. 7. M.A. Ibrahim, F.P. Stacom, “Phase Angle Regulating Transformer Protection”, IEEE Transaction, Vol. 9, No. 1, 1994. 8. “Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej” [IRiESP Transmission Grid Code] ver. 2.1 PSE, February 2013. 9. E. Jezierski, “Transformatory” [Transformers], WNT, Warsaw 1982. 10. B. Kasztenny, M. Thompson, N. Fisher, “Fundamentals of Short-Circuit Protection for Transformers”, Schweitzer Engineering Laboratories Inc., November 2012.

11. U. Khan, “Modelling and protection of phase shifting transformers”, The University of Western Ontario, November 2013. 12. “Standardowe Specyfikacje Funkcjonalne PSE-SF.KSE2.3/2012v1, Elektroenergetyczna automatyka zabezpieczeniowa, pomiary i układy obwodów wtórnych” [Standard Functional Specifications PSE-SF.KSE2.3/2012v1, Automatic protection systems, secondary circuits’ measurements and configurations, Konstancin-Jeziorna, April 2014. 13. C. Wester, L. Sevov, “Phase angle regulating transformer protection using digital relays”, International IEE Conference on Developments in Power System Protection, 2004. 14. W. Winkler, A. Wiszniewski, “Automatyka zabezpieczeniowa w systemach elektroenergetycznych” [Automatic protection in power systems], WNT, Warsaw 1999.

Tomasz Bednarczyk Silesian University of Technology e-mail: tomasz.bednarczyk@polsl.pl A graduate of the Electrical Engineering Department of the Silesian University of Technology. At present a PhD student at the Institute of Electrical Power Engineering and Control Systems. His research activity is primarily related to the analysis of the phenomena associated with short circuits (metallic and arc) in HV and LV power grids, especially concerning the measurement and decision-making accuracy of automatic protections, including the under-impedance criterion based. His area of interest also includes measurements of electric power devices and studies of the accuracy of voltage and current circuit processing for the purposes of power system automation. In the professional sphere, he deals with power substation commissioning: start-up and acceptance measurements of devices and grids, testing of automatic protection systems and designing of a substation’s secondary circuits.

Adrian Halinka Silesian University of Technology e-mail: adrian.halinka@polsl.pl A graduate of the Electrical Engineering Department of the Silesian University of Technology. Since 1994 he has been professionally associated with the Institute of Electrical Power Engineering and Control Systems at the Faculty of Electrical Engineering of the Silesian University of Technology, now as its professor. His scientific and research interest are primarily focused on: analogue and digital measurement signal processing, frequency adaptive measurement and decision algorithms in digital automatic protections, decision making techniques in power system automation, power automation (protection) systems dedicated to grid structures with distributed generations sources, areal automatic protection systems based on synchronous measurement techniques, automatic measurements, protection and control systems in smart grids.

Piotr Adrian Rzepka Silesian University of Technology e-mail: piotr.rzepka@polsl.pl Assistant professor at the Institute of Power Engineering and Control Systems of the Silesian University of Technology in Gliwice, principal consultant at PSE Innovations sp. z o.o. He works on issues related to the operation of automatic protections and system controls, modelling and analysis of disturbance states in the power system, determining the impact of distributed sources on the grid performance under disturbances, and areal power automation systems for the supervision of classical and autonomous grid structures with local generation sources.

Mateusz Szablicki Silesian University of Technology e-mail: mateusz.szablicki@polsl.pl Research assistant at the Institute of Power Engineering and Control Systems of the Silesian University of Technology in Gliwice, principal consultant at PSE Innovations sp. z o.o. He works on issues related to power system automation of functional and configuration wise complex grid systems (including grids saturated with distributed sources, smart grids), defining new non-classical solutions dedicated to areal automatic power system protection solutions (including multi-agent systems, synchronous measurement) and modelling and simulation of the operating conditions of electrical power objects (especially electromagnetic transients).

13


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 4–13

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–13. When referring to the article please refer to the original text. PL

Struktura automatyki zabezpieczeniowej 2-kadziowego symetrycznego przesuwnika fazowego Autorzy

Tomasz Bednarczyk Adrian Halinka Piotr Adrian Rzepka Mateusz Szablicki

Słowa kluczowe

przesuwnik fazowy, automatyka zabezpieczeniowa, transformator, zakłócenia

Streszczenie

Przesuwniki fazowe są nowym elementem polskiego systemu elektroenergetycznego. Ich podstawowym zadaniem jest umożliwienie operatorowi systemu przesyłowego sterowania przepływami mocy czynnej na połączeniu transgranicznym polskiego i niemieckiego systemu elektroenergetycznego. W artykule przedstawiono charakterystykę budowy 2-kadziowego, 3-fazowego, symetrycznego przesuwnika fazowego (z uwzględnieniem kluczowych aspektów konstrukcyjnych) oraz ideę jego działania. Zamieszczono opis struktury elektroenergetycznej automatyki zabezpieczeniowej stosowanej dla takiego przesuwnika fazowego, uwzględniając umiejscowienie przetworników pomiarowych oraz kryteria zabezpieczeniowe wykorzystywane w zabezpieczeniach służących do jego ochrony przed skutkami zwarć wielkoprądowych. Data wpływu do redakcji: 12.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 19.06.2017 Data akceptacji artykułu: 28.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Zastosowanie przesuwników fazowych w SEE Przesuwnik fazowy (PF) jest używany do  sterowania przepływem mocy czynnej w złożonej sieci przesyłowej, w tym pozwala na  poprawę zdolności przesyłowych, niezawodności i  bezpieczeństwa pracy tej sieci. Jest skutecznym i  ekonomicznym narzędziem, które umożliwia zwiększenie niezawodności i  efektywności sterowania przepływem mocy w  przeciążonej linii

przesyłowej, w której został zainstalowany. W polskim systemie elektroenergetycznym (SEE) zastosowanie znalazły PF regulujące przepływ mocy czynnej za pomocą zespołu transformatorowego (rys. 1) składającego się z transformatora szeregowego oraz transformatora dodawczego. Podstawowa koncepcja regulacji kąta fazowego w PF polega na dodaniu dodatkowego napięcia (napięcia kwadraturowego  ΔU) do napięcia występującego w torze głównym,

w celu zwiększenia lub zmniejszenia przepływającej mocy czynnej. 2. Rozwiązania konstrukcyjne PF Wyróżnia się wiele różnych konstrukcji PF. W  sposób uproszczony przedstawiono to w tab. 1, wyróżniając dwa kryteria podziału, tj. liczbę rdzeni oraz sposób połączeń. Na potrzeby tego artykułu rozpatrywanym rozwiązaniem konstrukcyjnym jest 2-rdzeniowy symetryczny PF (rys. 2). Składa się

Rys. 1. Schemat przesuwnika fazowego Liczba rdzeni Sposób połączeń Tab. 1. Rozwiązania konstrukcyjne PF

14

1-rdzeniowe symetryczne

asymetryczne

2-rdzeniowe heksagonalne

symetryczne

asymetryczne


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 4–13

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–13. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 2. Konstrukcja symetrycznego PF [1]

Rys. 3. Kierunek przepływu prądu w zależności od pozycji przełącznika ARS dla jednej fazy – uzwojenie wtórne TS – uzwojenie pierwotne TS [1]

on z dwóch odrębnych jednostek transformatorowych połączonych ze  sobą galwanicznie. Jednostka główna nosi nazwę transformatora szeregowego (TS), której uzwojenie pierwotne podzielone jest na dwie symetryczne części, tj. strony źródłowej „S” (ang. source) oraz strony odbiorczej „L” (ang. load). Uzwojenie wtórne TS połączone jest w układzie trójkąta z  wpiętym w  obwód główny przełącznikiem zmiany kierunku przepływu mocy ARS (ang. Advancet Retard Switch). Jednostka dodawcza (jednostka wzbudzająca) jest 2-zwojeniowym transformatorem dodawczym (TD) o grupie połączeń YNyn0. Na rys. 2, a  także w  całym opracowaniu, przyjęto kolorystyczną identyfikację uzwojeń i połączeń jednostek transformatorowych: TS – uzwojenie pierwotne (szeregowe), wtórne (D), TD – uzwojenie pierwotne (YN), wtórne (yn).

2.1. Transformator szeregowy TS jest głównym elementem PF, którego uzwojenie włączone jest szeregowo w obwód pomiędzy szynami zbiorczymi stacji elektroenergetycznej (strona źródłowa – „S”) a linią przesyłową (odbiór – „L”). Ze względu na  symetryczne wykonanie PF uzwojenie pierwotne TS składa się z  dwóch części podzielonych symetrycznie między strony „S” i „L”. Pomiędzy wydzielonymi częściami uzwojenia pierwotnego TS wykonane jest galwaniczne połączenie z pierwotnym uzwojeniem TD (rys. 2). Uzwojenie wtórne TS połączone jest w układzie trójkąta, które zasilane jest poprzez wtórne uzwojenie TD (regulacyjne) z  uwzględnieniem odpowiedniego przyłączenia faz, tak aby wprowadzane napięcie dodawcze było usytuowane pod kontem 90˚ względem danej fazy.

2.2. Przełącznik ARS Przełącznik ARS służy do zmiany kierunku regulacji, co realizuje się poprzez reorientację kierunkowości połączenia początków i  końców uzwojenia trójkątowego TS. Natomiast regulacja kąta fazowego odbywa się w  sposób pośredni poprzez zmianę pozycji podobciążeniowego przełącznika zaczepów (PPZ) – regulacja amplitudy napięcia dodawczego. ARS ma trzy pozycje pracy (rys. 3): • „A” (ang. advanced – wspomaganie) – uzwojenia wtórne TS połączone są przeciwsobnie, w  tej pozycji przełącznika ARS regulacja kąta odbywa się w zakresie dodatnim, ponieważ „wprowadzany” fazor napięcia dodawczego skierowany jest zgodnie ze stratą napięcia występującą w gałęzi z PF, przez co wypadkowa strata napięcia zostaje powiększona o składnik napięcia dodawczego. Kierunek „wspomagania” oznacza, że wartość przepływającej

15


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 4–13

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–13. When referring to the article please refer to the original text. PL

mocy czynnej w gałęzi sieciowej z  PF wzrośnie bardziej niż w sytuacji braku PF. • „0” – uzwojenia wtórne TS są zwarte, w  tej pozycji przełącznika ARS nie ma możliwości regulacji kąta; jest to pozycja neutralna, a przesunięcie fazy pomiędzy stroną „S” i  „L” wynika jedynie z  obecności impedancji własnej TS. • „R” (ang. retard – hamowanie) – w  tej pozycji przełącznika ARS regulacja kąta odbywa się w  zakresie ujemnym, „wprowadzany” fazor napięcia dodawczego skierowany jest przeciwnie do  fazora straty napięcia występującego w gałęzi z PF, przez co wypadkowa strata napięcia zostaje zmniejszona o  składnik napięcia dodawczego. Kierunek „hamowania” oznacza, że wartość przepływającej mocy czynnej w gałęzi sieciowej z PF zmaleje bardziej niż w sytuacji braku PF. Zmiana pozycji przełącznika ARS może nastąpić tylko w  przypadku [1], gdy PPZ znajduje się w  pozycji minimalnej, co oznacza brak napięcia w  obwodzie uzwojenia wtórnego TD.

2.3. Transformator dodawczy TD jest elementem PF, który wpływa na kształtowanie się wartości kąta fazowego pomiędzy stroną „S” i „L” w zadanym zakresie wynikającym z  jego parametrów znamionowych. Uzwojenie wtórne TD wykonane jest w  układzie połączeń gwiazdy z wyprowadzonym i uziemionym punktem zerowym. Poszczególne fazy zasilane są z  odpowiednich zacisków uzwojenia trójkąta TS (rys.  2) w  taki sposób, aby fazor napięcia dodawczego wprowadzanego do uzwojenia pierwotnego TS był zorientowany względem danej fazy TS pod kątem 90˚. Uzwojenie wtórne TD wyposażone jest w PPZ, za pomocą którego regulowana jest wartość amplitudy napięcia dodawczego. Zakres regulacji napięcia PPZ odpowiada zakresowi regulacji kąta fazowego pomiędzy stroną „S” i  „L”. Połączenie uzwojenia pierwotnego TD jest wykonane w układzie gwiazdy z wyprowadzonym i uziemionym punktem zerowym. Początki uzwojeń połączone są galwanicznie pomiędzy symetrycznie rozłożone części cewek uzwojenia pierwotnego TS, co

Rys. 4. Wykres wektorowy napięć dla poszczególnych jednostek transformatorowych PF

16

umożliwia w sposób pośredni symetryczne wprowadzenie napięcia dodawczego do obwodu pierwotnego i tym samym regulację parametrów mocy czynnej (wartość i kierunek przepływu) w gałęzi z PF. 3. Koncepcja elektroenergetycznej automatyki zabezpieczeniowej PF Wymagania techniczne dla układów elektroenergetycznej automatyki zabezpieczeniowej (EAZ) transformatorów NN, zawarte w  [12], określają zalecany zestaw funkcji zabezpieczeniowych dla PF: 1. dwa zabezpieczenia podstawowe (różnicowe) reagujące na zwarcia zlokalizowane w transformatorze 2. po dwa zabezpieczenia rezerwowe (zabezpieczenie odległościowe, zabezpieczenie ziemnozwarciowe) po każdej stronie uzwojenia górnego i  dolnego napięcia transformatora 3. zabezpieczenie w pkt gwiazdowym 4. zabezpieczenia producenta: zabezpieczenie przepływowo-gazowe, modele cieplne oraz czujniki temperaturowe.


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 4–13

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–13. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 5. Schemat strukturalny obwodów EAZ PF (opis zabezpieczeń w tekście)

Na rys. 5 przedstawiono schemat strukturalny EAZ PF wraz z lokalizacją przekładników prądowych i  napięciowych, z których doprowadza się sygnały wejściowe do poszczególnych zabezpieczeń. PF jest niekonwencjonalnym wykonaniem transformatora energetycznego. Powoduje to, że  prawidłowe podejście do  tematu projektowania układów EAZ dla PF jest dużym wyzwaniem. Wybrane problemy, jakie należy uwzględnić przy definiowaniu koncepcji EAZ dla PF, to  (wymieniono najważniejsze): • zmienny kąt fazowy pomiędzy stroną „S” i „L” PF • parametry magnesowania rdzenia TS zależne od pozycji PPZ • zależność prądów różnicowych od pozycji PPZ • lokalizacja przekładników prądowych wewnątrz kadzi TS i TD oraz ich wpływ

Rys. 6. Przykład rozmieszczenia przekładników prądowych wewnątrz kadzi transformatora [13]

17


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 4–13

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–13. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 7. Możliwe lokalizacje zwarć w PF, zwarcia wewnętrzne: (1) – zwojowe, (2) – międzyzwojowe, (3) – międzyfazowe na wyprowadzeniach uzwojeń, (4) – uzwojenia z kadzią transformatora, (5) – PPZ, (6) – ARS, zwarcia zewnętrzne: (7) pomiędzy fazą a kadzią, (8) – międzyfazowe

na poprawną pracę układów EAZ w przypadkach zwarć zewnętrznych i nasycenia się rdzeni (rys. 6) • dobór odpowiedniej klasy przekładników prądowych oraz ich współczynnika granicznej dokładności. W celu zdefiniowania odpowiedniej struktury układów EAZ dla PF należy najpierw zapoznać się z  możliwymi lokalizacjami zwarć w  zespole transformatorowym PF. Lokalizacje te ograniczone są miejscami zainstalowania wyłączników po stronie „S”

i „L” PF. Szczególnie groźne dla PF (także urządzeń sąsiadujących na  stacji oraz obsługi) są zwarcia wewnętrzne (rys. 7: (1)–(6)). Największe niebezpieczeństwo pojawia się w  sytuacji niedostatecznie szybkiego wyłączenia PF objętego takim zwarciem, ponieważ energia gromadzona wewnątrz kadzi transformatora może spowodować jego eksplozję. W  konsekwencji zniszczeniu ulegnie PF oraz sąsiadujące urządzenia stacyjne (wyłączniki, przekładniki prądowe, napięciowe, odłączniki).

Rys. 8. Charakterystyka zabezpieczenia różnicowoprądowego transformatora

18

Dlatego też istotne jest zastosowanie dla PF kilku zabezpieczeń wzajemnie się rezerwujących, w celu zapewnienia możliwie jak największej pewności wyłączenia PF w jak najkrótszym czasie. W  sieci NN każdy rodzaj zwarcia (fazowe, międzyfazowe) jest zwarciem wielkoprądowym i  każdy obiekt sieciowy objęty takim zakłóceniem musi zostać wyłączony z sieci bezzwłocznie (całkowity czas trwania zwarcia nie może przekraczać 120 ms [8]). Praktycznie równie groźne, ale z  mniejszymi ewentualnymi


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 4–13

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–13. When referring to the article please refer to the original text. PL

fazowy pomiędzy prądem fazowym strony „S” i „L” PF. W opracowaniu [3] zaproponowano uniwersalny algorytm do  wyznaczania prądów różnicowych, w którym uwzględniona jest korelacja fazowa pomiędzy stroną źródłową i odbiorczą PF: (2)

gdzie: M – macierz transformacji,

Rys. 9. Przykład wizualizacji wyznaczania prądu różnicowego (5)

(3) gdzie: α = 120°, α2 = 240° Podstawiając do równania (3) za macierz transformacji dla zerowego przesunięcia fazowego wynosi: (4) Zaproponowany algorytm w sposób ciągły wyznacza macierz transformacji z uwzględnieniem aktualnego „wysterowania” PF. Na podstawie przeglądów dokumentacji techniczno-ruchowych zabezpieczeń różnicowoprądowych wiodących producentów nie znaleziono zastosowania powyższego algorytmu w praktycznych aplikacjach.

Rys. 10. Wykres wektorowy prądów uzwojenia wtórnego TD i uzwojenia pierwotnego TS

skutkami dla urządzeń stacji elektroenergetycznej, są zwarcia zewnętrze, poza PF (rys. 7: (7), (8)). Mogą one jednak prowadzić do zachwiania stabilności SEE. Dodatkowo należy uwzględnić możliwość wystąpienia zwarć o  niezerowej rezystancji przejścia w miejscu zwarcia (łuku zwarciowego). 3.1. Kryterium różnicowoprądowe zastosowane do ochrony PF Ogólne cechy pracy PF nakładają znacznie większe wymagania dla automatyki zabezpieczeniowej, która ma chronić PF przed skutkami zwarć w  odniesieniu do  automatyki zabezpieczeniowej „klasycznego” transformatora. Fazory napięć strony „S” i „L” PF są zmienne w zależności od ustawionego kąta regulacji PF. Uniemożliwia to zastosowanie standardowego wykonania zabezpieczenia różnicowego transformatora, pomimo iż PF jest de facto transformatorem. Standardowe zabezpieczenie różnicowe w obszarze działania jest nieczułe na  zmiany modułu napięcia poprzez PPZ w  zakresie, na  jaki został zaprojektowany (rys. 8: niebieska linia), zazwyczaj regulacja napięcia wynosi U2n + 10%. W przypadku

PF, gdy regulowany jest kąt fazowy pomiędzy stroną „S” i „L”, należy uwzględnić zmianę kąta fazowego (rys. 8: czarna linia) poprzez doprowadzenie sygnału do zabezpieczenia różnicowego o  pozycji PPZ lub poprzez porównanie ze  sobą korelacji pomiędzy prądami fazowymi strony „S” i „L”. Z charakterystyki zabezpieczenia różnicowego (rys. 8) można odczytać, że zabezpieczenie może zadziałać przy kącie wysterowania PF 12°, co będzie stanowiło wartość prądu różnicowego I diff  =  20,1%, przy nastawionym progu zadziałania Idiff = 20,0%. Przypadek nieuwzględnienia pozycji wysterowania PF może doprowadzić w  normalnych warunkach pracy PF do zbędnego (niepotrzebnego) zadziałania zabezpieczenia opartego na  kryterium różnicowoporądowym. Procentowa wartość prądu różnicowego została wyznaczona na  podstawie zależności [3]: (1) gdzie: Idiff – prąd różnicowy, IL – prąd fazowy strony odbiorczej „L” PF, ϕ – kąt

3.2. Zabezpieczenie różnicowe ΔI (87B_P – rys. 5) „pierwotne” W  celu ochrony uzwojeń pierwotnych TS i TD przed skutkami zwarć, w [6, 7] rekomenduje się stosowanie zabezpieczenia różnicowego (oznaczenie ANSI – 87B). Wymienione kryterium bazuje na zasadzie ochrony węzła elektrycznego, to  znaczy kontrolowany jest bilans prądów zgodnie z  I  prawem Kirchhoffa). Prądy różnicowe dla zabezpieczenia 87B [11] (rys. 9): (5) gdzie: I S_x – prąd fazowy strony źródłowej „S”, I D1_x – prąd fazowy uzwojenia pierwotnego T D, IL_x – prąd fazowy strony odbiorczej „L”, x = A, B, C. 3.3. Zabezpieczenie różnicowe ΔI (87T_S – rys. 5) „wtórne” W celu ochrony uzwojenia pierwotnego TS i  uzwojenia wtórnego TD przed skutkami zwarć, w [6, 7] rekomenduje się stosowanie zabezpieczenia różnicowego (oznaczenie ANSI – 87T) ze stabilizacją procentową oraz blokadą od 2. i 3. harmonicznej. Dla prawidłowego działania zabezpieczenia konieczne jest uwzględnienie zmiany biegunowości połączeń uzwojeń w  momencie zmiany kierunku przepływu mocy przez przełącznik ARS. Jest to  możliwe poprzez programową (adaptacyjną) zmianę wektorową sygnałów w zabezpieczeniu lub za pomocą

19


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 4–13

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–13. When referring to the article please refer to the original text. PL

przełącznika zmiany kierunków połączeń uzwojeń wtórnych przekładników prądowych z zabezpieczeniem. W  uproszczeniu algorytm bazuje na zależności (6) [11]. Prąd różnicowy fazy A –

Prąd różnicowy fazy B –

Prąd różnicowy fazy C –

(6) gdzie: Ns – przekładnia zwojowa, ID2_x – prąd uzwojenia wtórnego TD fazy x (x = A, B, C). W celu zobrazowania zależności zastosowanych w  równaniu (6) na  rys. 10 przedstawiono wykres wektorowy składowych prądów dla uzwojenia pierwotnego TD oraz pierwotnego uzwojenia TS. 3.4. Zabezpieczenie różnicowe ΔI (87B_1,2,3 – rys. 5) „uzupełniające” W celu ochrony uzupełniającej proponuje się również zastosowanie zabezpieczeń różnicowoprądowych bazujących na  zasadzie ochrony węzła elektrycznego, a  więc zgodnie z zasadą działania zabezpieczenia (87B). Proponowane kryterium jest niewrażliwe na  udary prądów magnesujących, a więc brak jest konieczności uwzględnienia blokowania zabezpieczenia od  wybranych harmonicznych. 3.5. Zabezpieczenie od zwarć doziemnych TD (50N – rys. 5) Uzwojenia pierwotne i wtórne TD pracują ze  skutecznie uziemionym punktem neutralnym, dlatego też w celu uzupełnienia ochrony transformatora TD przed skutkami zwarć niesymetrycznych wykorzystuje się zabezpieczenie bazujące na kryterium nadprądowym zerowoprądowym (oznaczenie ANSI – 50N). Zaznacza się jednak, że zwarcia zwojowe są „widoczne” tylko w przypadku zwarcia większej liczby zwojów. Jest to  wadą tego rodzaju zabezpieczenia. Istotne przy wyznaczaniu nastawień tego zabezpieczenia jest uwzględnienie selektywności prądowej oraz czasowej działania zabezpieczeń – konieczna jest koordynacja nastawień z nastawieniami zabezpieczeń linii przesyłowych przyłączonych do szyn stacji, w której zainstalowany jest PF. Kolejnym ważnym aspektem, który może wpływać na  poprawność działania tego zabezpieczenia, jest możliwość niesymetrycznego magnesowania się rdzeni TD, co w pewnych przypadkach może doprowadzić do zbędnego (niepotrzebnego) zadziałania zabezpieczenia. 3.6. Zabezpieczenie przeciążeniowe oparte na modelu cieplnym IΘ (49 – rys. 5) Zabezpieczenie od  przeciążeń ruchowych powinno chronić transformator

20

Rys. 11. Zależność reaktancji X i rezystancji R PF od pozycji PPZ [11]

od szkodliwych dla jego izolacji przegrzań, przy jednoczesnym zachowaniu możliwości wykorzystania dopuszczalnej jego obciążalności (wartość zależna od  typu chłodzenia). Zwykle stosowane zabezpieczenie bazuje na  modelu cieplnym chronionego transformatora i  na  podstawie przebiegu nagrzewania modelu cieplnego odzwierciedlana jest temperatura najgorętszego punktu w uzwojeniach. Dla prawidłowej pracy tego zabezpieczenia ważne jest odpowiednie dobranie cieplnej stałej czasowej Te transformatora. Parametr ten może zostać wyznaczony obliczeniowo lub za pomocą pomiarów fabrycznych nagrzewania uzwojeń. Czas zadziałania zabezpieczenia opartego na  modelu cieplnym wyznaczany jest na  podstawie algorytmu (7):

(7)

gdzie: t – czas zadziałania zabezpieczenia, Te – cieplna stała czasowa (w  minutach), Imax  – prąd maksymalnego obciążenia, k  –  współczynnik bezpieczeństwa, IΘ  –  nastawiona wartość progowa prądu, Θp – początkowe obciążenie cieplne wyrażone w procentach, Θwył – obciążenie wyłączenia wyrażone w procentach. 3.7. Zabezpieczenie od przewzbudzenia U/f (24 – rys. 5) Nadmierny strumień w rdzeniu TS lub TD nie powinien spowodować pobudzenia kryterium różnicowo-prądowego, jednakże nie należy dopuszczać do  długotrwałej sytuacji, w której wartość indukcji magnetycznej rdzenia przekracza 20–30% wartości znamionowej [14] wskutek podwyższonego napięcia na  zaciskach uzwojeń lub obniżenia częstotliwości sieciowej. Dlatego w celu ochrony transformatora przed przewzbudzeniem stosuje się zabezpieczenie

bazujące na kryterium napięciowo-częstotliwościowym V/Hz. 3.8. Zabezpieczenie gazowo-przepływowe (63 – rys. 5) Przekaźnik gazowo-przepływowy kadzi transformatora: Zabezpieczenie gazowo-przepływowe typu Buchholz instalowane jest na rurze łączącej kadź transformatora ze  zbiornikiem konserwatora. Jego zadaniem jest ochrona transformatora w następujących przypadkach: wszystkie zwarcia wewnątrz kadzi (rys. 7: (1), (2)), przy wydzielaniu się gazów na skutek rozkładu termicznego izolacji stałej, przy obniżeniu się poziomu oleju na  skutek wycieków z  kadzi. Przekaźnik ma dwa stopnie działania. Pierwszy stopień (I  st.) powinien reagować na  obniżenie poziomu oleju wewnątrz przekaźnika lub zebranie się małej ilości gazu w przekaźniku, co skutkuje pobudzeniem sygnalizacji. Natomiast drugi stopień przekaźnika działa, gdy przez rurę prowadzącą do konserwatora nastąpi przepływ gazu lub oleju z prędkością ok. 50 cm/s, co odpowiada przepływowi ok. 2300 cm3/s [14]. Stopień ten działa z opóźnieniem ok. 0,3 s, powodując wyłączenie PF. Przekaźnik gazowo-przepływowy PPZ i ARS: Wewnątrz kadzi TD wydzielone są trzy oddzielne komory dla PPZ. Przekaźnik gazowo-przepływowy zainstalowany jest w rurze łączącej komory z konserwatorem. Zadaniem przekaźnika gazowo-przepływowego PPZ jest ochrona PPZ i  PF w przypadku uszkodzenia PPZ lub przełączania prądów o  zbyt dużych wartościach (czemu towarzyszy zawsze silny łuk elektryczny). Zadziałanie przekaźnika następuje w momencie przepływu w kierunku konserwatora oleju lub mieszaniny oleju z gazem. Przekaźnik ten ma jeden stopień działania, który powoduje wyłączenie PF. 3.9. Zabezpieczenie podimpedancyjne Z < (21 – rys. 5) Jako główne zabezpieczenie rezerwowe PF zwykle stosuje się zabezpieczenie


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 4–13

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–13. When referring to the article please refer to the original text. PL

odległościowe. Zabezpieczenie to powinno reagować na  zwarcia zlokalizowane wewnątrz kadzi TD i  TS oraz zwarcia zewnętrzne. Wykorzystane kryterium bazuje na  wyznaczaniu wektora impedancji obwodu zwarciowego na podstawie odpowiedniej kombinacji fazorów napięć i  prądów zależnych od  rodzaju zwarcia (symetryczne, niesymetryczne). W  aktualnym wykonaniu zabezpieczeń podimpedancyjnych transformatorów i autotransformatorów algorytmy pomiarowe i decyzyjne nie uwzględniają wielu zmiennych wielkości PF: a) zmienny kąt fazowy pomiędzy prądami i napięciami strony „S” i „L” PF (rys. 3) – może to  spowodować zafałszowanie wyznaczonej impedancji pętli zwarcia (błąd „pomiaru” impedancji w  funkcji wysterowania PF) b) zmienna impedancja zgodna Z1, przeciwna Z2 oraz zerowa Z0 PF „widziana” z  zacisków strony „S” i  „L” zależnie od wysterowania PF (rys. 11) c)„przenoszenie” zwarć niesymetrycznych przez PF przy zwarciach zlokalizowanych po stronie „S” i „L”, w opracowaniu [4] wykazano zależność „przenoszenia” zwarć niesymetrycznych przez PF w funkcji wysterowania PF. Przykładowo zwarcie fazowe z  ziemią po stronie „L” skutkuje zmianą modułu prądu fazy dotkniętej zwarciem oraz faz zdrowych, jak i również położenie fazorów prądów jest inne po stronie „L” i „S”. W standardowych wykonaniach transformatorów również można się spodziewać różnego rozkładu prądów po stronie GN i  DN. Jest to zależne od grupy połączeń transformatorów. Natomiast w przypadku PF niemożliwe jest określenie stałej korelacji pomiędzy stroną „S” i „L”, ponieważ jest ona zależna od wysterowania PF d) zmienny kierunek przepływu mocy przez PF (rys. 3) e) zmiana parametrów podłużnych i  poprzecznych schematu zastępczego zależnie od wysterowania PF f) różny zakres kąta regulacji mocy w zależności od obciążenia PF g) zmiana napięcia zwarcia PF w  funkcji pozycji PPZ [11]. Brak uwzględnienia w  działaniu konwencjonalnych zabezpieczeń podimpedancyjnych (zabezpieczeń przeznaczonych do ochrony transformatorów i autotransformatorów) wymienionych czynników może

powodować błędne działanie tych zabezpieczeń (brakujące lub zbędne). W opracowaniu [5] poruszono tematykę działania zabezpieczeń odległościowych linii w  układach sieciowych z  przesuwnikami fazowymi. Wyniki badań wskazały, że w zadanych przypadkach zabezpieczenia odległościowe, bazujące na  kryterium podimpedancyjnym, mogą błędnie działać (brakujące działanie). Warunki prawidłowej pracy zabezpieczeń uzależnione były od stanu wysterowania PF (zakres kąta regulacji oraz kierunek przepływu mocy). 4. Wnioski Złożoność struktury połączeń elementów składowych PF (także złożoność zjawisk, które występują podczas normalnej i zakłóceniowej pracy PF) wymusza nieszablonowe (tj. inne niż dla transformatorów energetycznych) rozwiązania układów EAZ przeznaczonych do  ochrony PF traktowanego jako jeden obiekt sieciowy. Obecnie zapewnienie odpowiedniego stopnia ochrony PF przed skutkami zwarć wewnętrznych i  zewnętrznych powoduje mnogą liczbę przetworników pomiarowych zlokalizowanych wewnątrz kadzi TS i TD. Także liczba zabezpieczeń oraz zastosowanych kryteriów zabezpieczeniowych jest nietypowa. Jak dotąd opracowano jedynie algorytmy pomiarowe i decyzyjne zabezpieczeń różnicowo-prądowych dedykowane PF, które uwzględniają charakterystyczne cechy PF. Kryterium to  jest wykorzystywane jako podstawowe zabezpieczenie PF przed skutkami zakłóceń zwarciowych. Jednak ważne są również zabezpieczenia rezerwowe, zwłaszcza w  sieciach NN, gdzie zwykle zainstalowane są PF. Dlatego wydaje się, że niezbędne jest podjęcie prac nad nowym algorytmem pomiarowym i  decyzyjnym zabezpieczenia podimpedancyjnego. Bibliografia

4. Halinka A., Rzepka P., Szablicki M., „Przenoszenie” zwarć niesymetrycznych przez przesuwniki fazowe, Forecasting in electric power engineering, PE 2016, Abstracts of 13th international scientific conference, Podlesice, 6th–8th April 2016. 5. Halinka A., Rzepka P., Szablicki M., Warunki działania zabezpieczeń odległościowych linii w układach sieciowych z  przesuwnikami fazowymi. Studium przypadku, Forecasting in electric power engineering, PE 2016, Abstracts of 13th international scientific conference, Podlesice, 6th–8th April 2016. 6. Ibrahim M.A., Plumptre F.P., Protection of Phase Angle Regulating Transformers, IEEE Special publication, October 1999. 7. Ibrahim M.A., Stacom F.P., Phase Angle Regulating Transformer Protection, IEEE Transaction 1994, Vol. 9, No. 1. 8. Instrukcja Ruchu i  Eksploatacji Sieci Przesyłowej ver.2.1. PSE, luty 2013. 9. Jezierski E., Transformatory, WNT, Warszawa 1982. 10. Kasztenny B., Thompson M., Fisher N., Fundamentals of Short-Circuit Protection for Transformers. Schweitzer Engineering Laboratories Inc., November 2012. 11. Khan U., Modeling and protection of phase shifting transformers, The University of Western Ontario, November 2013. 12. S t a n d a r d o w e Specyfikacje Funkcjonalne PSE-SF.KSE2.3/2012v1, Elektroenergetyczna automatyka zabezpieczeniowa, pomiary i układy obwodów wtórnych, Konstancin-Jeziorna, kwiecień 2014. 13. Wester C., Sevov L., Phase angle regulating transformer protection using digital relays, International IEE Conference on Developmentsim Power System Protection, 2004. 14. Winkler W., Wiszniewski A., Automatyka zabezpieczeniowa w  systemach elektroenergetycznych, WNT, Warszawa 1999.

1. Dokumentacja techniczna „COMTAP ARS” 1889046/03, Maschinenfabrik Reinhausen GmbH 2010. 2. IEEE Std C57.135: IEEE Guide for the Application, Specification, and Testing of Phase-Shifting Transformers. August 2011. 3. Gajić Z., Differential protection for arbitrary three-phase power transformers, Lund University, Lund 2008.

21


T. Bednarczyk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 4–13

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–13. When referring to the article please refer to the original text. PL

Tomasz Bednarczyk

mgr inż. Politechnika Śląska e-mail: tomasz.bednarczyk@polsl.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Śląskiej. Obecnie doktorant w Instytucie Elektroenergetyki i Sterowania Układów. Jego działalność naukowo-badawcza jest związana przede wszystkim z analizą zjawisk towarzyszących zwarciom (metalicznym i łukowym) w sieciach elektroenergetycznych WN i NN, szczególnie dotyczy poprawności pomiarowej i decyzyjnej automatyki zabezpieczeniowej, w tym wykorzystującej kryterium podimpedancyjne. Obszar jego zainteresowań obejmuje również pomiary urządzeń elektroenergetycznych oraz badania dokładności przetwarzania torów napięciowych i prądowych na potrzeby automatyki elektroenergetycznej. W sferze zawodowej zajmuje się uruchamianiem stacji elektroenergetycznych: rozruch, pomiary odbiorcze urządzeń i sieci, badanie układów automatyki zabezpieczeniowej oraz projektowaniem stacyjnych obwodów wtórnych.

Adrian Halinka

prof. dr hab. inż. Politechnika Śląska e-mail: adrian.halinka@polsl.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Śląskiej. Od 1994 roku jest związany zawodowo z Instytutem Elektroenergetyki i Sterowania Układów Wydziału Elektrycznego Politechniki Śląskiej, obecnie na stanowisku profesora. Obszar jego zainteresowań naukowych i badawczych koncentruje się przede wszystkim na: analogowym i cyfrowym przetwarzaniu sygnałów pomiarowych, adaptacyjnych częstotliwościowo algorytmach pomiarowych i decyzyjnych stosowanych w cyfrowej automatyce zabezpieczeniowej, technikach decyzyjnych wykorzystywanych w automatyce elektroenergetycznej, systemach automatyki elektroenergetycznej (zabezpieczeniowej) dedykowanych strukturom sieciowym ze źródłami generacji rozproszonej, obszarowych systemach automatyki zabezpieczeniowej bazujących na technikach pomiarów synchronicznych, automatyce pomiarowej, zabezpieczeniowej i sterującej w sieciach typu smart.

Piotr Adrian Rzepka

dr inż. Politechnika Śląska e-mail: piotr.rzepka@polsl.pl Adiunkt w Instytucie Elektroenergetyki i Sterowania Układów Politechniki Śląskiej, główny konsultant w firmie PSE Innowacje sp. z o.o. Zajmuje się zagadnieniami związanymi z działaniem automatyki zabezpieczeniowej i systemowej, modelowaniem i analizą stanów zakłóceniowych w systemie elektroenergetycznym, określeniem wpływu źródeł rozproszonych na funkcjonowanie układów sieciowych w stanach zakłóceniowych oraz obszarowymi systemami automatyki elektroenergetycznej do nadzoru klasycznych i autonomicznych struktur sieci z lokalnymi źródłami wytwórczymi.

Mateusz Szablicki

dr inż. Politechnika Śląska e-mail: mateusz.szablicki@polsl.pl Asystent w Instytucie Elektroenergetyki i Sterowania Układów Politechniki Śląskiej, główny konsultant w firmie PSE Innowacje sp. z o.o. Zajmuje się zagadnieniami związanymi z systemami automatyki elektroenergetycznej układów sieciowych złożonych funkcjonalnie i konfiguracyjnie (w tym sieciami nasyconymi rozproszonymi źródłami wytwórczymi, sieciami typu smart), definiowaniem nowych, nieklasycznych rozwiązań dedykowanych obszarowym systemom elektroenergetycznej automatyki zabezpieczeniowej (w tym systemami wieloagentowymi, pomiarami synchronicznymi) oraz modelowaniem i symulacją warunków pracy obiektów elektroenergetycznych (zwłaszcza elektromagnetycznych stanów przejściowych).

22


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 23–30

Integration of Distributed Generation with the Local Demand Within a Local Balancing Area

Authors Leszek Bronk Maciej Wilk Mirosław Matusewicz

Keywords local balancing area, distributed generation, wind generation, local energy resources management

Abstract Intensive development of distributed generation, apart from the positive aspects related to the use of renewable energy, is also a challenge in terms of safety and reliability of energy supply. Ensuring the reliability of supplies, at the variable operation of wind generation and photovoltaic generation, requires from the network operators implement additional costly investments. An alternative solution is to build a system that integrates management of local energy resources (including automatic grid controls, energy storage, local energy sources) in order to optimize the technical possibilities of the grid.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017302 Received: 14.02.2017 Received in revised form: 17.03.2017 Accepted: 07.07.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction In Poland, increased use of renewable energy sources is expected in the coming years, especially low-power generation units connected to low and medium voltage grids. Broad use of distributed generation in distribution grids will require a new approach of the distribution system operators (OSD) to ensure the energy supply security and reliability. The proposed new solutions require a change in the power grid operating models and the creation of local systems that can operate as separate balancing areas [1]. The local balancing area concept aims to increase the energy supply reliability, and to improve the distribution grid operational security. The area can be defined as a separate part of the distribution system, where the current generation is equivalent with the current demand. Local balancing area’s characteristic feature is its ability to operate both synchronously with the National Power System (NPS), as well as the island operation [2]. Active balancing consists in the technical integration within a single solution of the active management of local resources on the side of generation, demand, energy storage and distribution grid control using too-way power flow and data collection. From the DSO point of view the active grid management in real time will require obtaining information including, i.e.: production 1

forecast of distributed generation, planning and monitoring of their performance, availability, and technical constraints. Appropriate management of regulatory resources using local balancing will improve the ability to connect distributed generation, in particular RES. As a result, this will decrease pollutant emissions and network losses in the transmission, arising from the transmission of energy from the level of large conventional power plants to end-users. Local balancing area’s applications include, i.e.: • balancing active and reactive power, taking into account the technical conditions of distribution grid’s operation and interoperation with transmission grid • system recovery after system failures, including the ability of transition to operation as a separate system and its re-synchronization with the grid1.

2. General description of Local balancing area (LBA) – area specification Local balancing area will be implemented in the National Power System’s real operating conditions. In the project framework, LBA is defined as a separate area of the power system, within which its generation assets, grid and communication infrastructure

When the system operational security is at risk, and the technical conditions permit.

23


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 23–30

Fig. 1. LBA project location

and loads are managed in an integrated way. The main control element is the IT system (called LOBSter), which – using the existing and new, installed within the project, generation infrastructure (source + energy storage) and grid infrastructure (MV and LV grids) together with automatic controls and communications equipment – will perform the following functions: • autonomous online regulation/control • analyses and calculations in an offline environment using data acquired by regulation/control function. The area consists of the following elements: energy storage, generation (4 wind farms, biogas plant and photovoltaic prosumer plants), loads in Puck district (81 MV/LV substations supplying ca. 7,000 end-users), automatic grid controls and AMI infrastructure. The selected area is powered by three lines form the MV switching substation in Władysławowo. The LBA location in the Władysławowo switching substation HV/MV is shown in Fig. 1. The project’s main goal is to demonstrate to what extent: • increased grid observability (forecasts and measurements of RES output and customer demand) • use of voltage and reactive power management techniques in MV and LV grids • use of regulatory capacity distributed generation and loads, in particular energy storage

24

will contribute to: • increase in the RES share in MV and LV networks with concurrent: –– improvement of safety and reliability of energy supply to end-users –– reduction of costs of energy supply to end-users.

3. Designation of areas within LBA One of the project goals is the optimal management of energy resources in the area to minimise the energy exchange with the NPS, in an extreme case, the island operation. Therefore, it is important to be able to sequentially switch on or off MV grid areas with connected loads so as to balance loads with the generation output. It is important to divide LBA into areas with consideration of the supply and demand and the technical capacity of the sources that will be actively used to balance the area. Building an integrated grid asset management system, in addition to implementing an IT system for resource management, requires increased visibility and monitoring of the MV grid performance. For this purpose, it is necessary to gather basic information on: • generation sources, their characteristics and technical capabilities • measurement data on end-user demand • current grid condition in the analysed area and information about the network automation used.


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 23â&#x20AC;&#x201C;30

3.1. Analysis of supply and demand in LBA The total capacity installed in the LBA sources is ca. 6.8 MW. Predominant in this mix are wind farms (about 6 MW). They are characterized by a variable active power generation profile, and additionally they operate at the maximum power for only a small part of the year. Based on wind farm (WF) performance analysis, it was found that it is characterized by dynamic variability over time, seasonal (Fig. 2) and daily (Fig. 3). These results indicate the possibility of occurrence of variable daily profiles of wind farm generation output. Fig. 3 shows an example of a daily low-variability generation profile (blue line)

and significant output fluctuations during a day (red line), even 5Â MW. Therefore, in order to utilize WF capabilities, it is necessary to implement a forecasting system that would allow to determine the generation schedules, day-long as well as short-term (15 min.), within the operating mode. Fig. 4 shows the extreme end-user demands for power in LBA, include from 1.66 to 6 MW range. Fig. 2 shows comparison of the monthly outputs with end-user demands in LBA. By comparing the end-user demand for power with the installed generation capacities, it appears that the largest balancing opportunities occur in November and December, and

Fig. 2. Monthly power outputs and demands

Fig. 3. Daily variation of wind farm output in LBA 25


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 23â&#x20AC;&#x201C;30

Fig. 4. Active power intake by loads in LBA on the days of the largest and smallest demand

Fig. 5. 15-minute generation output variation in LBA (red) against end-user the demand (blue)

the lowest in March and August. Analysis showed that every month there are days when LBA is self-sufficient energy. Fig. 5 shows the 15-minute generation output and end-user demand in LBA in August and December. It follows from the historical data analysis and generation output comparison with end-users demand that the output is often smaller than the demand. Therefore, it is important to be able to sequentially switch on or off MV grid areas with connected loads depending on the actual generation capability. 26

3.2. Division criteria In order to determine the grid needs and the required number of automatic grid controls that allow to increase the MV grid visibility and to remotely switch MV grid areas on depending on the actual energy balance, LBA was divided into areas. When allocating areas between MV/LV substations the following criteria were adopted: â&#x20AC;˘ areas will be separated using radio-controlled grid elements or wired transmission


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 23–30

• each area will have an alternative power supply • power demand cannot exceed the energy storage power output. Energy storage will perform the balancing function, therefore the power demand in each MV grid area should be correlated with the storage’s technical capability. The energy storage power output is 750 kW. This was the criterion for the selection of the power demand in each MV/LV grid area. Due to the actual state

of the remote controlled load break switches, and the adopted technical criterion, some areas include loads with relatively high power demand above 750 kW. Fig. 6 shows an ordered end-user demand graph for three areas where the demand exceeded the energy storage power output. Data analysis shows that in areas 17 and 22, the share of demand above the rated storage capacity is below 1% of the measurements, therefore no new investment in automatic grid control was considered for these areas. In

Fig. 6. Ordered graph of power demand of loads in areas 17, 21, 22

Fig. 7. Part of the power grid including MV/LV substations in area 21 27


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 23–30

the case of area 21, the probability of demand above the storage’s technical capability was about 5%, and the peak demand recorded was even higher than 900 kW. Part of the power grid including MV/LV substations in area 21 is shown in Fig. 7. Equipment Puck Lipowa substation (No. 9835) with remote control devices will allow to divide LBA and to fulfil the adopted technical criteria. It follows from the analysis that to accomplish the project objectives it is necessary to install additional grid elements that will allow remote switching and reconfiguration of the MV grid within LBA depending on the strategy being implemented. Based on the criteria, the LOB was divided into 28 areas where the peak demand was 35–780 kW. Figure 8 shows the target aggregate LOB model with designated areas.

4. Island operation One of the LBA discussed issues is its island operation. Because the grid operation in the analysed area is subject to high daily and yearly variability of demand and output, the following simulations are required for the various grid configurations and various loads in the area [3]: • static load flow simulations • static short-circuit simulations • quasi-dynamic simulations. The project provides for dynamic analysis of the following events in the island area: • system area transition to island operation • connection and/or disconnection of subsequent loads with grids fragments to/from the island area using remotely control switches • step and smooth changes in active and inactive power demand and/or output in the island area • step and/or smooth change in the voltage regulated by BMS and/or other energy sources on the island • connection and/or disconnection of subsequent generation sources to/from the island area • changes in the operating mode of individual sources in the island area (for example, switching from reactive power control to voltage regulation mode) • other events according to the proposed algorithms of island control and management by LOBster system • simulation of wind turbine switching operations. Island operation will be supported by a management application. There are two options of use of RES in the island operation [3]: • RES operation with preset active and reactive power outputs – the only frequency controller on the island will be the inverter (in island mode). Other generating sources (the other inverter and wind farms) will always operate in the active and reactive power control mode with a value preset by the island operator. As a result, the frequency will be controlled independently of the application and the operator. The only voltage controller on the island will be the inverter. Other generating sources (the other inverter and wind farms) will always operate in the active and reactive power control mode with a value preset by the island operator. The application will collect voltages at 28

measuring points (the same ones as in the synchronous operation) and the available reactive power output by generating devices. Based on the collected data and calculations, it will inform the island operator about possible actions. This mode of operation will ensure better power supply security and reliability and less island operator’s actions. • RES operation with the maximum available active and reactive power output – the only frequency regulator on the island will be the inverter (in island mode). The other inverter can operate according to needs, for example in the case of potential active power surplus it can draw power from the grid and load the store. Whereas RES sources operate with the maximum available active power output, i.e. like now in the power system. The island area control application, having collected the details of predicted demand and output as well as inverter operation requirements, will suggest to the island operator actions aimed at the island’s proper operation (for example, in case of the risk of power surplus on the island, resulting in a potentially unacceptable change in the direction of power flow through the inverter, it will suggest shutting down a wind turbines). This mode of operation will maximize the RES output on the island, but will require more island operator actions, and may adversely affect the power supply reliability. The project provides for the implementation of both scenarios of the RES use on the island in the application for active power balance and voltage and reactive power control. The island operation will be implemented only in the NPS’ certain conditions. The first case is the system’s blackout, whereby the grid is de-energised. In such a condition, the autonomous operation capability of small and independent grid areas will be desirable. In this case, connecting additional load groups and associated disturbances in the form of starting currents in transformers, with potential concurrent shortening of the autonomous operation duration, will be highly undesirable. Another case is the autonomous operation of a separated part of the grid, with the rest of the power system energised. In this case, switching of (a group of) transformer substations to power from another grid area entails a power outage. Moreover, such powering a part of the grid must be preceded by the control of zero voltage in the area to be so powered. Thus, such operations reduce the quality of end-user access to the supply. Both above-mentioned cases can be implemented by means of the LBA designing application. As the maximum LBA area is closely linked to the active and reactive power and voltage management, the balance control application will be also responsible for the LBA dynamic designation based on available information (forecast demand, forecast generation, current inverter operation status). The project provides for an island operation experiment.

5. Summary For the capability to sequentially switch MV grid areas on and off, the LBA division is required into areas with consideration of the supply and demand and the technical capacity of the sources that will be actively used to balance the area. The paper proposes


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 23â&#x20AC;&#x201C;30

Fig. 8. Final aggregated LBA model with designated areas between MV/LV substations based on current state of load break switches and proposed investments in remote control 29


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 23–30

the method of, and discusses the criteria used in, an LBA division project. On this basis, additional requirements were identified for grid automatic control. The aggregated LBA model obtained will allow for the optimal designation of parts of the distribution system in which the current generation outputs equal the current demands. With such appropriate division and a demand and output forecasting system in place, LBA will at any moment be able to assume the synchronous operation of minimizing the energy exchange with the NPS and to proceed to island operation. The island operation will be implemented only in the NPS’ certain conditions. The first case is the system’s blackout, whereby the grid is de-energised. Another case is the autonomous operation of a separated part of the grid, with the rest of the power system energised. REFERENCES

cooperation of transmission system operators with distribution system operators as expected under ENTSO-E grid codes]; Acta Energetica, No. 2/23, 2015. 2. Wrocławski M., “Lokalne obszary bilansowania” [Local balancing areas], Energia Elektryczna, October 2012. 3. J.A. Peças Lopes, C.L. Moreira, A.G. Madureira, “Defining Control Strategies for MicroGrids Islanded Operation”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 21, No. 2, 2006.

This paper presents initial results of project: “Budowa lokalnego obszaru bilansowania (LOB) jako elementu zwiększenia bezpieczeństwa i efektywności energetycznej pracy systemu dystrybucyjnego”, finansowanego w ramach Programu GEKON przez NCBiR oraz NFOŚiGW [The building of a local balancing area (LBA) as an element of increasing safety and energy efficiency of the distribution system operation] financed by GEKON Program (Project No. GEKON1/02/213880/30/2015).

1. T. Pakulski, J. Klucznik, “Oczekiwany zakres współpracy operatorów systemów przesyłowych z operatorami systemów dystrybucyjnych po wejściu w życie kodeksów sieciowych ENTSO-E” [Scope of

Leszek Bronk Research Institute, Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: l.bronk@ien.gda.pl An employee of the Department of Strategy and System Development of the Institute of Power Engineering. His professional interests include: issues of power system operation and development of conventional and renewable generation sources, ancillary and regulation services; Smart Grid solutions and initiatives.

Maciej Wilk Research Institute, Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: m.wilk@ien.gda.pl An employee of the Department of Automation and System Analyses of the Institute of Power Engineering. A student of doctoral studies at Gdańsk University of Technology. Participant of numerous studies on issues of wind farm connection to the grid and other analytical studies related to power system dynamics. In addition, the Institute of Power Engineering representative in EC project eHigways2050.

Mirosław Matusewicz ENERGA-OPERATOR SA e-mail: miroslaw.matusewicz@energa.pl Chief Innovation Officer at EOP’s Innovation Department, Project Manager of “Development of a local balancing area (LBA) as an element of increasing the security and energy efficiency of the distribution system operation”. His professional interests include: issues related to power system balancing, smart grids, energy storage technologies.

30


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 23–30

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–30. When referring to the article please refer to the original text. PL

Integracja generacji rozproszonej z lokalnym zapotrzebowaniem w ramach lokalnego obszaru bilansowania Autorzy

Leszek Bronk Maciej Wilk Mirosław Matusewicz

Słowa kluczowe

lokalny obszar bilansowania, generacja rozproszona, generacja wiatrowa, zarządzanie lokalnymi zasobami energetycznymi

Streszczenie

Intensywny rozwój generacji rozproszonej, oprócz pozytywnych aspektów związanych z wykorzystaniem energii odnawialnej, stanowi wyzwanie z  punktu widzenia bezpieczeństwa i  funkcjonowania Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE). Zapewnienie niezawodności dostaw, przy zmiennym charakterze pracy generacji wiatrowej i fotowoltaicznej, wymusza na operatorach sieci konieczność realizacji dodatkowych kosztownych inwestycji sieciowych. Alternatywnym rozwiązaniem jest budowa systemu umożliwiającego zintegrowane zarządzanie lokalnymi zasobami energetycznymi (m.in. automatyką sieciową, magazynami energii, lokalnymi źródłami energii) w celu optymalizacji technicznych możliwości sieci elektroenergetycznej. Data wpływu do redakcji: 14.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 17.03.2017 Data akceptacji artykułu: 07.07.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wstęp W najbliższych latach w  Polsce spodziewany jest wzrost wykorzystania odnawialnych źródeł energii, w szczególności jednostek wytwórczych o  niewielkich mocach przyłączanych do  sieci niskiego i  średniego napięcia. Szerokie wykorzystanie generacji rozproszonej w  sieci dy st r y bu c y j ne j b ę d z i e w y mag a ł o od  operatorów systemów dystrybucyjnych (OSD) nowego podejścia w  celu zapewnienia bezpieczeństwa i niezawodności dostaw energii. Proponowane nowe rozwiązania wymagają zmiany modelu funkcjonowania sieci elektroenergetycznych i  tworzenie lokalnych systemów, które mogą funkcjonować jako wydzielone obszary bilansowania [1]. Koncepcja budowy lokalnego obszaru bilansowania (LOB) ma na  celu zwiększenie niezawodności dostaw energii oraz poprawę bezpieczeństwa funkcjonowania sieci dystrybucyjnej. Obszar ten można zdefiniować jako wydzieloną część systemu dystrybucyjnego, w której bieżące wytwarzanie energii jest równoważone aktualnym zapotrzebowaniem. Cechą charakterystyczną LOB jest możliwość podjęcia pracy synchronicznej z KSE oraz zdolność do pracy wyspowej [2]. Prowadzenie aktywnego bilansowania polega na  technicznym zintegrowaniu w  ramach jednego rozwiązania aktywnego zarządzania lokalnymi zasobami po stronie wytwarzania, zapotrzebowania, magazynowania energii elektrycznej oraz sterowania siecią dystrybucyjną z  wykorzystaniem dwukierunkowego przepływu mocy oraz przekazywanych informacji. Z  punktu widzenia OSD do  aktywnego zarządzania siecią w  czasie rzeczywistym niezbędne będzie pozyskanie informacji dotyczących m.in. prognozowania

produkcji generacji rozproszonej, planowania i monitoringu ich pracy, dyspozycyjności, ograniczeń technicznych. Odpowiednie zarządzanie zasobami regulacyjnymi z wykorzystaniem bilansowania lokalnego pozwoli m.in. na  zwiększenie zdolności przyłączenia do  sieci dystrybucyjnej źródeł generacji rozproszonej, w  szczególności źródeł OZE. W  efekcie będzie to  prowadzić do  zmniejszenia

emisji zanieczyszczeń czy też obniżenia wskaźnika strat sieciowych, związanych z jej przesyłaniem i  transformowaniem od  poziomu dużych elektrowni konwencjonalnych do odbiorcy końcowego. LOB może być wykorzystywany m.in. do: • bilansowania mocy czynnej i  biernej z  uwzględnieniem technicznych warunków pracy sieci dystrybucyjnej oraz jej współpracy z siecią przesyłową

Rys. 1. Lokalizacja projektu LOB

31


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 23–30

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–30. When referring to the article please refer to the original text. PL

• odbudowy systemu po awarii systemowej, obejmującej możliwość przejścia do pracy na  system wydzielony i  ponownej synchronizacji z siecią1. 2. Ogólny opis obszaru LOB – specyfikacja obszaru LOB będzie zaimplementowany w rzeczywistych warunkach pracy SEE. W ramach projektu jest on zdefiniowany jako wydzielony obszar systemu elektroenergetycznego, w którym w sposób zintegrowany zarządza się jego zasobami wytwórczymi, infrastrukturą sieciową i komunikacyjną oraz odbiorami energii. Nadrzędnym elementem sterującym jest system informatyczny (roboczo nazwany LOBSter), który – wykorzystując istniejącą i nowo zainstalowaną w ramach projektu infrastrukturę wytwórczą (źródła + magazyn energii) oraz infrastrukturę sieciową (sieć SN i nn) wraz z urządzeniami automatyki i łączności – będzie realizował następujące funkcje: • autonomicznie funkcje sterowniczo-kontrolne w trybie online • analizy i  obliczenia realizowane w dowolnym środowisku w trybie offline z  wykorzystaniem danych pozyskanych w ramach funkcji sterowniczo-kontrolnej. W skład badanego obszaru wchodzą następujące elementy: magazyn energii, generacja (4 farmy wiatrowe, biogazownia oraz prosumenckie instalacje fotowoltaiczne), odbiorcy powiatu Puck (81 stacji SN/nn, obejmujących ok. 7 tys. odbiorców), elementy automatyki sieciowej oraz elementy infrastruktury AMI. Wytypowany obszar zasilany jest z trzech pól liniowych rozdzielni SN w GPZ Władysławowo. Lokalizację projektu LOB w obszarze GPZ Władysławowo przedstawiono na rys. 1. Głównym zadaniem projektu jest wykazanie, w jakim stopniu:

Rys. 2. Generacja i zapotrzebowanie na moc w poszczególnych miesiącach

• zwiększona obserwowalność sieci (prognozy i pomiary generacji OZE oraz zapotrzebowania na moc odbiorców) • wykorzystanie technik z  obszaru zarządzania napięciem i mocą bierną w sieci SN i nn • wykorzystanie zdolności regulacyjnych mocy czynnej jednostek wytwórczych i  odbiorczych przyłączonych do  sieci, w szczególności magazynów energii przyczynią się do: • zwiększenia udziału źródeł OZE w sieciach SN i nn przy równoczesnej: – poprawie bezpieczeństwa i niezawodności dostaw energii do odbiorców – obniżaniu kosztów dostaw energii do odbiorców końcowych.

Rys. 3. Dobowa zmienność generacji wiatrowej na obszarze LOB

1

32

W warunkach zagrożenia bezpieczeństwa pracy systemu, gdy pozwolą na to warunki techniczne.

3. Wyznaczenie obszarów w ramach LOB Jednym z  celów projektu jest optymalne zarządzanie zasobami energetycznymi na  określonym obszarze, w  celu m.in. minimalizacji wymiany energii z  KSE, a w skrajnym przypadku w pracy wyspowej. W związku z powyższym istotna jest możliwość sekwencyjnego załączania lub odłączania obszarów sieci SN z  przyłączonymi odbiorcami, tak aby zbilansować zapotrzebowanie na  moc odbiorców z  generacją. Dlatego ważny jest odpowiedni podział LOB na obszary z uwzględnieniem podaży i  popytu oraz technicznych możliwości źródeł, które będą wykorzystywane w sposób aktywny do bilansowania obszaru. Budowa zintegrowanego systemu zarządzania zasobami sieciowymi oprócz wdrożenia systemu informatycznego zarządzającego


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 23–30

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–30. When referring to the article please refer to the original text. PL

zasobami wymaga zwiększenia obserwowalności i monitorowania stanu pracy sieci SN. W tym celu wymagane jest zebranie podstawowych informacji dotyczących: • zasobów wytwórczych, ich charakterystyk pracy oraz możliwości technicznych • danych pomiarowych dotyczących zapotrzebowania na  moc odbiorców końcowych • aktualnego stanu sieci w  analizowanym obszarze oraz danych dotyczących wykorzystywanej automatyki sieciowej. 3.1. Analiza podaży i popytu w LOB Łączna moc zainstalowana źródeł na terenie LOB wynosi ok. 6,8 MW. Dominujący udział w strukturze mocy mają farmy wiatrowe – FW (ok. 6  MW). Charakteryzują się one

zmiennym profilem wytwarzania mocy czynnej, a dodatkowo pracują z mocą maksymalną jedynie przez niewielką część roku. Na podstawie analizy pracy generacji wiatrowej stwierdzono, że charakteryzuje się ona dynamiczną zmiennością w czasie, zarówno sezonową (rys. 2), jak i dobową (rys. 3). Przedstawione wyniki wskazują na możliwość występowania zmiennych dobowych profili produkcji farm wiatrowych. Na rys. 3 przedstawiono przykład dobowego profilu wytwarzania o  małej zmienności (linia niebieska) oraz znacznych wahań mocy w  ciągu doby (linia czerwona), nawet 5 MW. Dlatego w celu wykorzystania możliwości FW niezbędne jest wdrożenie systemu prognozowania, który umożliwiałby określenie grafiku generacji zarówno

w horyzoncie dobowym, jak i krótkoterminowym (15 min) w  ramach operacyjnego trybu pracy. Wielkość zapotrzebowania na  moc odbiorców w przedstawionym okresie waha się w granicach 1,66–6 MW. Na rys. 4 przedstawiono skrajne wielkości zapotrzebowania na moc odbiorców końcowych na obszarze LOB. Porównanie wielkości generacji z zapotrzebowaniem na  moc odbiorców końcowych w obszarze LOB w poszczególnych miesiącach przedstawiono na rys. 2. Z porównania zapotrzebowania na  energię odbiorców końcowych z możliwościami zainstalowanej generacji wynika, że największe możliwości zbilansowania występują w listopadzie oraz grudniu, a najmniejsze w marcu i sierpniu.

Rys. 4. Pobór mocy czynnej przez odbiorców zlokalizowanych w ramach obszaru LOB w dniach największego i najmniejszego zapotrzebowania

Rys. 5. Zmienność 15-minutowa generacji na obszarze LOB (kolor czerwony) na tle zapotrzebowania na moc przez odbiorców końcowych (kolor niebieski)

33


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 23–30

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–30. When referring to the article please refer to the original text. PL

Analiza wykazała, że w  każdym miesiącu występują dni, gdy obszar LOB jest samowystarczalny energetycznie. Na rys. 5 przedstawiono 15-minutową zmienność generacji na  obszarze LOB na  tle zapotrzebowania na  moc przez odbiorców końcowych w sierpniu oraz w grudniu. Z  analizy danych historycznych i  porównania wielkości generacji z zapotrzebowaniem na moc odbiorców wynika, że wielkość generacji jest często mniejsza niż zapotrzebowanie. Dlatego istotna jest możliwość sekwencyjnego załączania lub odłączania obszarów sieci SN z przyłączonymi odbiorami w zależności od aktualnych możliwości generacyjnych źródeł. 3.2. Kryteria podziału W  celu określenia potrzeb sieciowych i  wymaganej liczby elementów automatyki sieciowej, pozwalającej na zwiększenie obserwowalności sieci SN oraz zdalne załączanie kolejnych obszarów sieci SN w zależności od aktualnego bilansu energetycznego, dokonano podziału LOB na obszary. Podczas wydzielania obszarów pomiędzy stacjami SN/nn przyjęto następujące kryteria: • wydzielenie obszaru będzie się odbywać z wykorzystaniem elementów sieciowych sterowanych radiowo lub z wykorzystaniem transmisji przewodowej • każdy obszar będzie miał alternatywną możliwość zasilania • wielkość zapotrzebowania na  moc odbiorców nie może być większa niż moc znamionowa zasobnika energii. Magazyn energii będzie spełniał funkcję bilansującą, z tego względu wielkość zapotrzebowania na  moc poszczególnych obszarów sieci SN powinna być skorelowana z możliwościami technicznymi zasobnika. Moc zasobnika to  750  kW. Parametr ten stanowił kryterium doboru wielkości zapotrzebowania na  moc poszczególnych

Rys. 6. Uporządkowany wykres zapotrzebowania na moc odbiorców przyłączonych do obszarów 17, 21, 22

obszarów SN/nn. Aktualny stan wykorzystywanych rozłączników umożliwiających zdalne sterowanie oraz przyjęte kryterium techniczne powoduje, że niektóre obszary obejmują odbiorców o  stosunkowo dużym zapotrzebowaniu na moc, powyżej 750 kW. Na rys.  6  przedstawiono uporządkowany wykres zapotrzebowania na moc odbiorców końcowych dla trzech obszarów, gdzie zapotrzebowanie na moc było wyższe od mocy zasobnika. Z przeprowadzonej analizy danych wynika, że dla obszarów 17 oraz 22 udział zapotrzebowania powyżej mocy znamionowej zasobnika stanowi znacznie poniżej 1% pomiarów, dlatego dla tych obszarów nie analizowano nowych inwestycji w  zakresie automatyki sieciowej. Natomiast w  przypadku obszaru 21 prawdopodobieństwo

Rys. 7. Fragment sieci obejmujący stacje SN/nn w ramach obszaru 21

34

wystąpienia zapotrzebowania powyżej technicznych możliwości zasobnika wynosiło ok. 5%, a szczytowe zarejestrowane zapotrzebowanie wyniosło nawet powyżej 900 kW. Fragment sieci obejmujący stacje SN/ nn w  ramach obszaru 21 przedstawiono na rys. 7. Wyposażenie stacji Puck Lipowa (nr 9835) w  elementy telemechaniki pozwoli na  podział obszaru i  spełnienie przyjętych kryteriów technicznych przy wydzieleniu obszarów w ramach LOB. Z przedstawionej analizy wynika, że realizacja celów wynikających z  projektu wymaga instalacji dodatkowych elementów sieci, które pozwolą na zdalne przełączanie i rekonfigurację sieci SN na obszarze LOB w  zależności od  realizowanej strategii. Przy określonych kryteriach LOB został


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 23–30

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–30. When referring to the article please refer to the original text. PL

podzielony na 28 obszarów, w  których zapotrzebowanie szczytowe jest rejestrowane w  granicach 35–780  kW. Docelowy zagregowany model LOB z wyznaczonymi obszarami został przedstawiony na rys. 8. 4. Praca wyspowa Jednym z rozpatrywanych zagadnień dotyczących obszaru LOB jest praca wyspowa. Ponieważ w sieci na analizowanym obszarze obserwowana jest duża zmienność zapotrzebowania i generacji, zarówno dobowa, jak i  roczna, konieczne jest przeprowadzenie badań symulacyjnych dla różnych konfiguracji pracy sieci oraz przy różnych obciążeniach sieci analizowanego obszaru [3]: • symulacje statyczne rozpływowe • symulacje statyczne zwarciowe • symulacje quasi-dynamiczne. W ramach realizacji projektu przewiduje się analizę dynamiczną następujących zdarzeń na obszarze wyspy: • przejście obszaru systemu do  pracy wyspowej • dołączanie i/lub odłączanie kolejnych odbiorców wraz z  fragmentami sieci do  obszaru wyspy za pomocą rozłączników zdalnie sterowanych • skokowa i  płynna zmiana zapotrzebowania i/lub generacji na obszarze wyspy, zarówno na moc czynną, jak i bierną • skokowa i/lub płynna zamiana napięcia regulowanego przez magazyn energii i/lub inne źródła energii pracujące na wyspie • dołączenie i/lub odłączenie kolejnych źródeł wytwórczych do obszaru wyspy

• zmiana trybu pracy poszczególnych źródeł na obszarze wyspy (na  przykład przejście z trybu regulacji mocy biernej do trybu regulacji napięcia) • inne zdarzenia, które będą podyktowane zaproponowanymi algorytmami sterowania i zarządzania wyspą przez system LOBster • symulacja operacji łączeniowych siłowni wiatrowych. Praca wyspowa wspomagana będzie aplikacją do  zarządzania. W  czasie pracy wyspowej możliwe są dwa warianty wykorzystania źródeł odnawialnych na obszarze wyspy [3]: • Praca źródeł odnawialnych z zadaną mocą czynną i bierną – jedynym urządzeniem regulującym częstotliwość na  wyspie będzie jeden z  inwerterów (pracujący w  trybie pracy wyspowej). Pozostałe źródła wytwórcze (drugi inwerter oraz farmy wiatrowe) będą zawsze pracować w trybie regulacji mocy czynnej i biernej z  wartością zadaną przez operatora wyspy. W związku z tym regulacja częstotliwości będzie się odbywać niezależnie od aplikacji i operatora. Jedynym urządzeniem regulującym napięcie na wyspie będzie jeden z  inwerterów. Pozostałe źródła wytwórcze (drugi inwerter oraz farmy wiatrowe) będą zawsze pracować w trybie regulacji mocy czynnej i biernej z  wartością zadaną przez operatora wyspy. Aplikacja będzie zbierała informacje o  poziomach napięć w  punktach pomiaru (tych samych, które będą

wykorzystywane podczas pracy synchronicznej) oraz dostępnych możliwościach generacji/poboru mocy biernej przez urządzenia wytwórcze. Na podstawie zebranych danych oraz obliczeń będzie informowała operatora wyspy o możliwych działaniach. Ten tryb pracy zapewni większe bezpieczeństwo i niezawodność zasilania odbiorców oraz mniejszą ilość działań ze strony operatora wyspy. • Praca źródeł odnawialnych z maksymalną dostępną mocą czynną i bierną – jedynym urządzeniem regulującym częstotliwość na  wyspie będzie jeden z  inwerterów (pracujący w  trybie pracy wyspowej). Drugi inwerter może pracować zależnie od  potrzeb, na  przykład w  przypadku potencjalnej nadwyżki mocy czynnej może pobierać energię z sieci i ładować magazyn. Natomiast odnawialne źródła energii pracują z maksymalną aktualnie dostępną mocą czynną, tj. tak jak aktualnie w systemie elektroenergetycznym. Aplikacja sterowania obszarem wyspy, mając do dyspozycji informacje o prognozowanym zapotrzebowaniu i  generacji, a także wymaganiach pracy inwerterów, będzie sugerować operatorowi wyspy działania mające na  celu poprawną pracę wyspy (na przykład w przypadku ryzyka nadwyżki mocy na wyspie, skutkującego potencjalną niedopuszczalną zmianą kierunku przepływu mocy przez inwerter, zasugeruje odstawienie jednej z  siłowni wiatrowych). Ten tryb pracy zapewni maksymalizację generacji OZE

Rys. 8. Docelowy zagregowany model LOB z wyznaczonymi obszarami pomiędzy stacjami SN/nn na podstawie aktualnego stanu rozłączników i proponowanych inwestycji umożliwiających telesterowanie

35


L. Bronk et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 23–30

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 23–30. When referring to the article please refer to the original text. PL

na terenie wyspy, ale będzie wymagać większej ilości działania ze strony operatora wyspy oraz może mieć negatywny wpływ na pewność zasilania odbiorców. Oba scenariusze wykorzystania OZE na  terenie wyspy zostaną zaimplementowane w  aplikacji sterowania bilansem mocy czynnej oraz napięciem i mocą bierną w ramach realizacji projektu. Praca wyspowa będzie występowała tylko w  określonych stanach, w  jakich może znaleźć się KSE. Przypadek pierwszy to stan blackoutu systemu elektroenergetycznego, w  którym sieć elektroenergetyczna jest pozbawiona zasilania. W takim stanie zdolność do pracy autonomicznej małych i  niezależnych obszarów sieci elektroenergetycznej będzie pożądana. W  takim przypadku załączanie dodatkowych grup odbiorów i  wiążące się z  tym zaburzenia w postaci prądów rozruchowych transformatorów, przy jednoczesnym, potencjalnym skróceniu czasu pracy autonomicznej, będzie stanem wysoce niepożądanym. Przypadek drugi to  praca autonomiczna wydzielonego fragmentu sieci elektroenergetycznej, przy pracy pod napięciem pozostałej części systemu elektroenergetycznego. W  takim przypadku przełączenie (grupy) stacji transformatorowych do  zasilania z drugiego obszaru sieci wiąże się z przerwą w zasilaniu. Co więcej, załączenie do pracy pod napięciem fragmentu sieci elektroenergetycznej musi być poprzedzone kontrolą braku napięcia w  dołączanym obszarze. Zatem operacje tego typu obniżają jakość dostępu do  energii elektrycznej odbiorcy końcowego.

Oba wyżej wymienione przypadki będą możliwe do realizacji za pomocą aplikacji wyznaczającej obszar LOB. Ponieważ maksymalny obszar LOB jest ściśle powiązany z zarządzaniem mocą czynną i bierną oraz napięciami, aplikacja sterowania bilansem będzie jednocześnie odpowiedzialna za dynamiczne wyznaczanie obszaru LOB na  podstawie dostępnych informacji (prognozowanym zapotrzebowaniu, prognozowanej generacji, aktualnym stanie pracy inwerterów). W  ramach realizacji przedmiotowego projektu przewiduje się przeprowadzenie eksperymentu pracy wyspowej. 5. Podsumowanie Możliwość sekwencyjnego załączania lub odłączania obszarów sieci SN wymaga podziału LOB na obszary z uwzględnieniem podaży i popytu oraz technicznych możliwości źródeł, które będą wykorzystywane w sposób aktywny do bilansowania obszaru. W  artykule przedstawiono sposób oraz zastosowane w projekcie kryteria podziału LOB. Na tej podstawie określono dodatkowe wymagania w zakresie automatyki sieciowej. Uzyskany w ten sposób zagregowany model LOB pozwoli na  optymalne wyznaczenie części systemu dystrybucyjnego, w którym bieżące wytwarzanie energii jest równoważne aktualnemu zapotrzebowaniu. Dzięki odpowiedniemu podziałowi oraz wdrożonemu systemowi prognozowania zapotrzebowania i generacji LOB w dowolnym momencie będzie w  stanie podjąć pracę synchroniczną polegającą na minimalizacji wymiany energii z  KSE oraz przejść

do pracy wyspowej. Praca wyspowa będzie występowała tylko w określonych stanach, w jakich może znaleźć się KSE. Przypadek pierwszy to  stan blackoutu systemu elektroenergetycznego, w którym sieć elektroenergetyczna jest pozbawiona zasilania. Przypadek drugi to  praca autonomiczna wydzielonego fragmentu sieci elektroenergetycznej, przy pracy pod napięciem pozostałej części systemu elektroenergetycznego. Bibliografia 1. Pakulski T., Klucznik J., Oczekiwany zakres współpracy operatorów systemów przesyłowych z  operatorami systemów dystrybucyjnych po wejściu w  życie kodeksów sieciowych ENTSO-E; Acta Energetica 2015, nr 2/23. 2. Wrocławski M., Lokalne obszary bilansowania, Energia Elektryczna, październik 2012. 3. L o p e s J. A . P. , More i r a C . L . , Madureira  A.G., Defining Control Strategies for MicroGrids Islanded Operation; IEEE Transactions on Power Systems 2006, Vol. 21, No. 2. W  artykule przedstawiono wstępne wyniki realizacji projektu: „Budowa lokalnego obszaru bilansowania (LOB) jako elementu zwiększenia bezpieczeństwa i  efektywności energetycznej pracy systemu dystrybucyjnego”, finansowanego w ramach Programu GEKON przez NCBiR oraz NFOŚiGW (nr projektu GEKON1/02/213880/30/2015).

Leszek Bronk

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: l.bronk@ien.gda.pl Zatrudniony w Instytucie Energetyki w Zakładzie Strategii i Rozwoju Systemu. Jego zawodowe zainteresowania to: problematyka pracy systemu elektroenergetycznego oraz rozwoju klasycznych i odnawialnych źródeł energii, usługi systemowe i regulacyjne, działania z zakresu Smart Grid.

Maciej Wilk

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: m.wilk@ien.gda.pl Zatrudniony w Instytucie Energetyki w Zakładzie Automatyki i Analiz Systemowych. Jest słuchaczem studiów doktoranckich organizowanych przez Politechnikę Gdańską. Uczestnik licznych prac dotyczących analiz przyłączeniowych generacji wiatrowej do sieci oraz innych prac analitycznych związanych z dynamiką systemu elektroenergetycznego. Ponadto reprezentant Instytutu Energetyki w projekcie Komisji Europejskiej eHigways2050.

Mirosław Matusewicz

mgr inż. ENERGA-OPERATOR SA e-mail: miroslaw.matusewicz@energa.pl Zatrudniony w Departamencie Innowacji EOP na stanowisku głównego specjalisty ds. innowacji, kierownik projektu „Budowa lokalnego obszaru bilansowania (LOB) jako elementu zwiększenia bezpieczeństwa i efektywności energetycznej pracy systemu dystrybucyjnego”. Jego zawodowe zainteresowania obejmują: zagadnienia związane z bilansowaniem systemu elektroenergetycznego, sieci inteligentne, technologie magazynowania energii.

36


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | 37–42

Optimizing the Acquisition Cost of Input Data for Daily National Power System Load Forecasts Using Automated Statistical Methods

Author Rafał Czapaj

Keywords NPS load, NPS power demand, hourly average forecasts, explanatory variables, input parameters, meteorological parameters, statistical methods, data mining

Abstract The paper presents the possibility of using statistical methods to automate the selection of explanatory variables to balance the daily load of the National Power System (NPS). With automation, the cost of input forecast purchase may be optimized by minimizing their number, and the results also allow for a reduction in the effort required to select input parameters (explanatory variables) for later forecasting of NPS daily loads.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017303 Received: 13.02.2017 Accepted: 08.03.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction One of the power system security determinants is the accuracy of power system demand forecasting [1]. The transmission grid operator bears many risks, including that of the significant deviation of forecasts from the National Power System’s actual load [2]. The best choice of explanatory variables (input parameters) and of an effective statistical method is the crucial step of building a predictive model. By improving the match of explanatory variables to dependent variables, the precision of the description of the dependent variables is enhanced [3]. Careful selection of explanatory variables is the key to building the best predictive model. However, this selection is often highly labourintensive (time-intensive), and obtaining precise, complete and reliable historical data can be difficult and involves considerable financial effort [4]. The ideal situation, from the point of view of the preparation of the forecast for the power system operator, is the minimization of workload and (very often) of the difficulties and costs of the acquisition of data constituting a set of explanatory variables. The labour-intensity, handling data in the form of explanatory variables, and their acquisition cost can be minimized with: • automated processes of the identification and ranking of the variables most favourable to a process (using statistical software)

• selection of the best explanatory variables from a given acquired data group – by way of their testing by various statistical methods. The acquisition cost of explanatory variables which are meteorological measurements (historical data and forecasts) used for business and industrial purposes is one of the highest costs. Meteorological parameters specific to Poland’s geographical location [5, 6] significantly influence the NPS load. Depending on the analysed time interval (time series), the optimum forecasting method selection is also necessary in the process of predictive model development, in addition to the selection of explanatory variables [7]. Their choice greatly impacts the results and largely depends on the expertise of the forecaster. In the predictive model development process, explanatory variables and/or forecasting methods are selected again when, in particular, a previous model fails to perform satisfactorily [8]. The simulations reported in this publication attempted to use an automated method for selecting the best explanatory variables. The best explanatory variables are those that describe the explained variable as accurately as possible. The best explanatory variables were identified in connection with the historical data of 15-minute peak power demand in a day in the NPS system using selected statistical methods. In the next step, the potential cost was calculated of their annual purchase for the hourly resolution 37


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | 37–42

of daily load. This allowed for the assessment of the capacity for limiting the number of parameters of the weekly forecasts with hourly data points which may be bought weekly. The ideal situation is where with one input parameter (explanatory variable), a forecast of the analysed parameter can be developed. But more than one parameter affects the NPS load, so it seems that any reduction in capital expenditure and effort for the final forecast preparation may be beneficial for the forecaster. The presented approach to optimizing the number of predictive input parameters of the model may be useful for three user groups: • experienced researcher-forecasters whose predictive models (methods) have become immune to the changes observed in nature (they respond with a delay to the dynamics of their behaviour) • beginner researcher-forecasters, who have a basic knowledge of data preparation for forecasts and forecasting, who operate with limited time resources • acquisition cost managers of input data for forecasting. The NPS’ 15-minute maximum (peak) power demand in a day was selected as the explained (forecast) variable [9]. The predictive model was fed with the historical details of individual parameters and then, after specifying the optimal number of input parameters, the annual cost was simulated of purchasing the forecasts of selected parameters. It was assumed that the best solution to the problem was to minimise the effort and capital expenditures for input data acquisition for forecasting.

Meteorological explanatory variables

Code

Max. ambient temperature

°C

Zm6

Min. ambient temperature

°C

Zm7

Rainfall

mm

Zm8

Average wind speed

km/h

Zm9

Average wind speed (based on expert statistical intervention

km/h

Zm10

Max. wind speed

km/h

Zm11

hPa

Zm12

Number of heating degree-days

°C x day

Zm13

Number of cooling degree-days

°C x day

Zm14

Atmospheric pressure

Number of sunshine hours

Zm15

W/m2

Zm16

UV radiation

Zm17

Dew point temperature

°C

Zm18

Wet thermometer temperature

°C

Zm19

Solar energy

Tab. 1. Examples of meteorological parameters that are explanatory variables and may be purchased

2. Meteorological explanatory variables (external variables) For the purpose of this study, meteorological measurements from a location in the south of Poland were considered a good approximation of the average meteorological conditions in the

Fig. 1. Maximum and minimum daily ambient temperatures in five calendar years 38

Unit


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | 37–42

entire NPS and selected as the set of meteorological explanatory variables. This location is neither the coldest location (Suwałki) nor the warmest location (Wroclaw/Legnica), a comparison of observations from this station with historical data from several other weather databases reveal that it is a rough approximation of the arithmetic mean (ca. ±1°C) from both temperature poles. The first set of variables (the most numerous) consisted of the following 14 meteorological parameters, which may be purchased from specialized vendors (Tab. 1). In Fig.  1 the maximum and minimum daily ambient temperatures at this location are shown in the period from the beginning of January 2010 to the end of December 2014. Two explanatory variables are added to the above set, to complement it. The first of them (Zm2) contains in its coded form the details of the date of measurement (year/month/day) with a distinction made between consecutive days of the week and the split between non-holiday and holiday days. The other variable (Zm3) is a non-coded time form, which contains details of time (with a 15-minute resolution) of the 15-minute peak power NPS load, and wind generation output to the NPS [9] in each day of the analysed time series.

3. Explanatory variables (external variables) The variable explained in the section concerning the identification of explanatory variables was the 15-minute peak power of the daily NPS load. Later simulations were carried out for forecasting the average hourly load of the NPS in the whole calendar year (52 weeks). In addition, in order to highlight the impact of wind conditions on the NPS load, variables Zm20-23 (Tab. 2) were tested, and the suitability of the encoded moon cycle (Zm5) details to explain the dependent variables was assessed. The internal explanatory variables are listed in Tab. 2. Each explanatory variable is a stream of historical data collected once a day and covering the five-year period from January 1, 2010 to December 31, 2014. The automated methods for explanatory variable identification included also (subject to the relevant criteria) the methods shown in Tab.  3. Other explanatory variable identification methods included the methods listed in Tab. 4. With the approach described above, the following sets of explanatory variables were obtained by each method – Tab. 5.

4. Potential costs of the acquisition of input forecasts for the daily NPS load forecast for a year, in hourly intervals Pre-selected explanatory variable sets are listed in Tab. 6, and their graphical interpretation is shown in Fig. 2. Analysis of the data from Fig. 2 indicates that out of all the paid variables (red), 3 out of 5 automated methods selected the smallest input variable sets needed to produce the most accurate NPS daily peak load forecasts. From the above three, the least number of input parameters was required by the MARS method and the Pearson method (5 variables). The multiple regression method selected 6 input variables.

Other explanatory variables

Unit

Code

%

Zm4

Daily 15-minute peak power share in the weekly peak Coded moon phase details Maximum wind farm output Hour of maximum wind farm output Available wind farm capacity Wind farm output to installed capacity ratio

Zm5

MW

Zm20

Zm21

MW

Zm22

%

Zm23

Tab. 2. Other parameters which are explanatory variables [9, 10]

Automated methods for explanatory variables identification

Criterion

Code

Β > ±0,04

M1

predictor ranking

M2

>0.47

M4

Multiple regression (classical method) MARS (data mining) Pearson coefficient calculation (classical method) Fast C&RT (data mining)

predictor ranking

M8

variable rank

M10

Selection and elimination of variables (data mining)

Tab. 3. Selected automated methods for the identification of explanatory variables

Other explanatory variable identification methods

Criterion

Code

Proprietary

M3

None

M5

Selection of all of the best explanatory variables from M1-M4 methods

According to their respective criteria

M6

Selection of all of the best explanatory variables and expert selection of additional explanatory variables

None + proprietary

M7

Β > ±0,1

M9

Selection of explanatory variables perceived to have a significant impact on the NPS load Selection of all explanatory variables

Multiple regression, iteratively separate for each explained variable

Tab. 4. Other explanatory variable identification methods

Variables

N.umber of variables

N.umber of paid variables

M1

4, 6–7, 13, 16–17, 19

7

6

M2

3–4, 6–7, 16–17, 20, 22

8

5

M3

11, 13–15, 18

5

5

M4

4, 6–7, 13, 16–17

6

5

Method

M5

1, 3–23

22

14

M6

3–4, 6–7, 11, 13–20, 22

14

10

M7

3–4, 6–7, 11–20, 22 (additional var.: pressure Z12)

15

11

M8

4, 6–7, 12–20, 22

13

10

M9

4, 6–7, 13–14, 16–19, 22–23

11

8

M10

3-4, 6-7, 13-14, 16-19

10

9

Tab. 5. List of explanatory variable sets, all variables and paid variables

In order to simulate the annual forecast purchase cost, four variants (V1-V4) of the acquisition costs of a one week-ahead hourly forecast of a single parameter were assumed to be 100–1,000 PLN. 39


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | 37–42

For this simulation, it was assumed that the forecast will be of the NPS load in every hour of the day in a year, without determining whether it is the maximum, average or minimum. Data used for the cost simulation are listed in Tab. 7 and Fig. 3. In addition, listed in Tab. 7 are arithmetic mean values of the four forecasting effectiveness measures [11]. The measurements are the MPE, MAPE, RMSPE, and Theila coefficients. The percentages of forecast errors in the previous five years were averaged, using the 15 forecasting methods listed in Tab. 8. Analysis of the data in Tab. 7 and Fig. 3 indicate that the M2, M3 and M4 methods, by selecting the lowest number of pay variables from the total number of explanatory variables, allow for the lowest average acquisition cost of these variables forecasts in a year (52 weeks). Moreover, the M2 method, in addition to minimizing the input variable forecast purchase cost, produced the most ex post accurate forecasts in 2010–2014. In addition, the M2 method minimizes the time spent on the development of the forecasting model by allowing the researcher’s insight to automate the relevance evaluation of input variables from a set of variables. Thus, the M2 method seems to be the most effective, the cheapest and the fastest in the simulated experiment.

5. Summary The basic purpose of the study, selected results of which are reported in this paper, was to automate and select the optimal set of explanatory variables with the aim of minimising the capital and labour expenditures. Considering the above, it is proposed to recommend the M1 (multiple regression), M2 (MARS), and M4 (Pearson’s coefficient) variable set selection methods. It is also

Method

Note! The results of the automated methods are hatched

Fig. 2. Number of explanatory variables in each dataset chosen using the selected variable selection methods

noted that for the proposed set of payables, the smallest volume of data was also selected on the basis of literature research, experience and the author’s knowledge. The results obtained by M8 (C&RT) and M10 (variable selection and elimination) data mining methods almost doubled the results of the best methods, so more caution should be given to selecting these two methods in the future. The presented approach demonstrates its usefulness in the initial optimization of projected forecasting costs. With the four different pricing scenarios assumed for individual explanatory variables forecasts it may be observed that, regardless of the distribution of the cost of purchase of individual explanatory variable forecasts, M2 (MARS), M3 (Pearson’s c.f.) and M4 (manual selection) will produce the lowest yearly-average

M1

M2

M3

M4

M5

M6

M7

M8

M9

M10

N.umber of variables

7

8

5

6

22

14

15

13

11

10

N.umber of paid variables

6

5

5

5

14

10

11

10

8

9

Note: Automated methods are bolded

Tab. 6. Numbers of explanatory variables preliminarily selected from a set of 22 input (explanatory) variables

Method

M1

M2

M3

M4

M5

M6

M7

M8

M9

M10

N˛umber of paid variables (-)

6

5

5

5

14

10

11

10

8

9

Number of weeks (-)

52

52

52

52

52

52

52

52

52

52

Weekly cost of input variable forecast (x1000 PLN) V1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

Weekly cost of input variable forecast (x1000 PLN) V2

1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

Weekly cost of input variable forecast (x1000 PLN) V3

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Weekly cost of input variable forecast (x1000 PLN) V4

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1

0.9

0.8

0.7

0.6 468

Annual cost (x1000 PLN) V1

312

260

260

260

728

520

572

520

416

Annual cost (x1000 PLN) V2

312

234

208

182

437

260

229

156

83

47

Annual cost (x1000 PLN) V3

31

52

78

104

364

312

400

416

374

468

Annual cost (x1000 PLN) V4

187

182

208

234

728

520

515

416

291

281

W1-W4 annual average cost

211

182

189

195

564

403

429

377

291

316

Averaged forecast accuracy estimates (%)

3.64

2.94

7.11

3.64

4.62

4.24

4.23

4.50

4.54

4.40

Note: Automated methods are bolded

Tab. 7. Simulation of the annual acquisition cost of input variables forecasts for the short-term forecast of the NPS daily loads in the context of averaged ex-post forecasting accuracy measurements 40


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | 37–42

Fig. 3. Simulation of the annual acquisition cost of input variables forecasts for the short-term forecast of the NPS daily loads in the context of averaged ex-post forecasting accuracy measurements

Method

Abbreviation

Multivariate Adaptive Regression Splines

Code

MARS

S1

C&RT std.

S2

General models of classification and regression trees (version with systems)

C&RT w. sys.

S3

Chi-square automatic interaction detector (standard version)

CHAID std.

S4

Chi-square automatic interaction detector (version with systems)

C&RT w. sys.

S5

Interactive regression trees (interactive version)

C&RT inter.

S6

Interactive regression trees (interactive version)

CHAID inter.

S7

Interactive regression trees (exhaustive version)

CHAID exhaust.

S8

Generalized additive models using the identity binding function

UMA iden.

S9

Generalized additive models using the logarithmic binding function

UMA log.

S10

Multiple regression

Regr. Wlrk.

S11

OMLN

S12

General models of classification and regression trees (standard version)

General linear and nonlinear models General regression models

OMR

S13

(Partial) least squares models

MNKC

S14

SSN

S15

Artificial neural networks

Tab. 8. Statistical methods used for simulation tests

costs of purchase (<200,000 PLN) for the assumed purchase cost variants. The above is due to the fact that each method requested 5 paid variables. This factor has demonstrated that these three methods have a resilience to potential changes in input data purchase costs. The choice of the best out of the three least expensive methods, which in the future could be the most

advantageous for building effective forecasts, may be achieved by imposing on Fig. 3 the arithmetic mean of the ex-post performance of forecasts. Out of the three pre-selected methods, M3 must be dropped, because it displayed the worst performance (7.11%) in the five-year period. Out of the remaining two, M2  (MARS) features an outstanding ex-post performance, the only one that allowed for a predictive efficiency of less than 3% (2.94%). Therefore, this method minimizes the cost of input variable forecast purchase by providing the researcher-forecaster with the ability to automatically select explanatory variables, and ensures the highest ex-post forecasting efficiency of all the methods reported in this paper. Thus, the MARS method may be considered to be the one that minimizes the time it takes to prepare input data for the forecasting model, minimizes the cost of forecasting the data, and that provides (to the extent of the real conditions of the adopted approach) the best accuracy of forecast results. It is necessary to verify the performance of the developed sets of explanatory (input) data (variables) for ex-ante forecasting of the short-term daily NPS load in hourly intervals. Such verification should include a set of classical and data mining methods. Please take note of an interesting interdependence that the completed tests and comparative analysis of their results (based on Tab. 6 and 7) indicate that the focus will most likely be on the MARS method, which selected only 5 paid input data (variables) from the group of 8 [11]. This method belongs to the data mining group and in addition to statistical analysis it offers a quick and automated path to obtain the best set of explanatory variables. It is also worth noting that the results are the most favourable in 41


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | 37–42

the 5-year historical data set in question. However, at this stage, it is important to point out that the MARS method at the learning stage (ex-post prediction) is susceptible to over-learning, and confronted with real predictions it may produce less promising results. A valuable experience would be the inclusion, as explanatory variables, of the historic data on electricity prices on the Balancing Market, POLPX, or stock exchange futures, such as intraday and intraday Brent oil prices [12]. REFERENCES

1. G. Bartodziej, M. Tomaszewski, “Polityka energetyczna i bezpieczeństwo energetyczne” [Energy policy and energy security] – issue II, „Nowa Energia” Publishers, Racibórz 2008. 2. A. Weron, R. Weron, “Giełda Energii: strategie zarządzania ryzykiem” [Energy Exchange: risk management strategies], CIRE, Hugo Steinhaus Center of Stochastic Methods, Wrocław University of Technology, Wrocław 2000. 3. R. Klóska, M. Hundert, R. Czyżycki, “Wybrane zagadnienia z prognozowania” [Selected forecasting issues], Economicus, Szczecin 2007. 4. A. Zeliaś, B. Pawełek, S. Wanat, “Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania” [Economic forecasting. Theory, examples, tasks], Wydawnictwo Naukowe PWN, Warsaw 2003. 5. “Prognozowanie w elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane” [Forecasting in power engineering. Selected issues] , editor I. Dobrzyńska, Silesian University of Technology Publishers, Częstochowa 2012.

6. K. Kopecki et al., “Analiza i prognoza obciążeń elektroenergetycznych” [Analysis and forecast of electrical power loads], Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warsaw 1971. 7. D. Witkowska, “Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania. Podręcznik z przykładami i zadaniami” [Fundamentals of econometrics and forecasting theory. A textbook with examples and tasks] , Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2005. 8. S.M. Kot, J. Jakubowski, A. Sokołowski, “Statystyka. Podręcznik dla studiów ekonomicznych” [Statistics.Textbook for Economic Students], Centrum Doradztwa i Informacji, Warsaw 2007. 9. www.pse.pl. 10. R. Pieczarko, M. Sołtysik, “Analiza wpływu generacji źródeł wiatrowych na poziom kształtowania się cen energii elektrycznej na rynku SPOT” [Analysis of the impact of wind generation on the electricity pricing in the SPOT market], Scientific Conference „Forecasting in power engineering”, Podlesice 2016. 11. R. Czapaj, P. Rzepka, M. Szablicki, “Typowanie zmiennych objaśniających przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych jako sposób optymalizacji wyboru metody estymacji szczytowego dobowego obciążenia KSE” [Selection of explanatory variables using automated statistical methods as a way of optimizing the choice of the method of estimating the NPS peak daily load], Scientific Conference „Forecasting in power engineering”, Podlesice 2016. 12. M. Kozakiewicz et al., “Zastosowanie ekonometrycznych modeli prognostycznych w transakcjach proprietary trading” [Use of econometric forecasting models in proprietary trading], Scientific Conference “Electricity Market”, Kazimierz Dolny 2015.

Rafał Czapaj PSE Innowacje sp. z o.o. e-mail: rafal.czapaj@pse.pl A graduate of the Electrical Engineering Department of Silesian University of Technology (2003). PSE SA Capital Group since January 2005. From 2005 to 2011 in EPC SA dealing with issues of the electricity market, and technical and economic analyses. Since 2011 in PSE Innowacje sp. z o.o. (formerly CATA), dealing with the same subject matter.

42


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 37–42

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 37–42. When referring to the article please refer to the original text. PL

Optymalizacja kosztów zakupu danych wejściowych do prognoz dobowego obciążenia KSE przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych Autor

Rafał Czapaj

Słowa kluczowe

obciążenie KSE, zapotrzebowanie mocy KSE, prognozy średnich wartości godzinowych, zmienne objaśniające, parametry wejściowe, parametry meteorologiczne, metody statystyczne, data mining

Streszczenie

Artykuł prezentuje możliwość skorzystania z metod statystycznych automatyzujących dobór zmiennych objaśniających na przykładzie dobowego obciążenia Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE). Automatyzacja pozwala na optymalizację kosztów zakupu prognoz wejściowych dzięki minimalizacji ich liczby, a uzyskane wyniki pozwalają dodatkowo na zmniejszenie nakładów pracy związanych z wyborem parametrów wejściowych (zmiennych objaśniających) na potrzeby późniejszego opracowywania prognoz dobowego obciążenia KSE. Data wpływu do redakcji: 13.02.2017 Data akceptacji artykułu: 08.03.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wstęp Jedną z determinant bezpieczeństwa systemu elektroenergetycznego (SEE) jest dokładność prognozowania zapotrzebowania SEE na  moc [1]. Operator sieci przesyłowej ponosi wiele ryzyk, do których należy m.in. ryzyko znaczącego odchylenia prognozy od  rzeczywistego obciążenia Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE) [2]. Jak najlepszy dobór zmiennych objaśniających (parametrów wejściowych) oraz skutecznej metody statystycznej stanowi kluczowy etap w procesie budowy modelu prognostycznego. Ze wzrostem jakości dopasowania zmiennych objaśniających do  zmiennej objaśnianej rośnie precyzja opisu zmiennej objaśnianej przez te zmienne [3]. Staranny dobór zmiennych objaśniających jest kluczem do zbudowania jak najlepszego modelu prognostycznego. Dobór ten wymaga jednak często dużych nakładów pracy (czasochłonność), a pozyskiwanie pełnych i  wiarygodnych danych historycznych, charakteryzujących się wysoką rozdzielczością, może być trudne i  wiąże się ze  sporymi nakładami finansowymi [4]. Idealną sytuacją, z  punktu widzenia przygotowania prognozy dla operatora SEE, jest minimalizacja nakładów pracy oraz (bardzo często) minimalizacja trudności i  kosztów pozyskiwania danych stanowiących zestaw zmiennych objaśniających. Minimalizacja nakładów pracy, obsługi danych w postaci zmiennych objaśniających i kosztów ich pozyskania możliwa jest dzięki: • zautomatyzowanym procesom typowania i  rankingowania najkorzystniejszych zmiennych dla danego procesu (przy zastosowaniu pakietów statystycznych) • wyborowi najlepszych zmiennych objaśniających z danej grupy pozyskiwanych danych – dzięki ich testowaniu przez różne metody statystyczne.

Jedne z najwyższych kosztów generuje pozyskanie wartości zmiennych objaśniających, będących pomiarami parametrów meteorologicznych (dane historyczne oraz prognozy), które są wykorzystywane do potrzeb gospodarczych i przemysłowych. Parametry meteorologiczne wynikające z  położenia geograficznego Polski [5, 6] w sposób znaczący wpływają na obciążenie KSE. W  zależności od  długości analizowanego przedziału czasu (szeregu czasowego) w  procesie budowy modelu prognostycznego, oprócz doboru zmiennych objaśniających, konieczny jest także optymalny wybór metody prognostycznej [7]. Wybór tych wielkości w  dużym stopniu rzutuje na uzyskane wyniki i w dużej mierze zależy od  wiedzy i  doświadczenia prognosty. W  procesie budowy modelu prognostycznego ponowny wybór zmiennych objaśniających i/lub metody prognozowania w  szczególności zachodzi w  sytuacji, gdy opracowany wcześniej model nie daje satysfakcjonujących wyników [8]. Przeprowadzone symulacje, których wybrane wyniki zamieszczono w niniejszej publikacji, dotyczyły próby wykorzystania zautomatyzowanej metody doboru najlepszych zmiennych objaśniających. Przez najlepsze zmienne objaśniające rozumie się zmienne, które jak najprecyzyjniej opisują zmienną objaśnianą. Najlepsze zmienne objaśniające typowano w  powiązaniu z danymi historycznymi szczytowej wartości zapotrzebowania mocy 15-minutowej w ciągu doby KSE, za pomocą wybranych metod statystycznych. W  kolejnym kroku przeliczono potencjalne koszty ich całorocznego zakupu dla rozdzielczości godzinowej obciążenia dobowego. Pozwoliło to na ocenę możliwości ograniczenia liczby parametrów, dla których kupowane mogą być prognozy z  wyprzedzeniem tygodniowym

i z  rozdzielczością godzinową. Idealnym stanem jest sytuacja, w  której za pomocą jednego parametru wejściowego (zmiennej objaśniającej) możliwe jest opracowanie prognozy analizowanego parametru. Na obciążenie KSE jednakże wpływa więcej niż jeden parametr, dlatego też wydaje się, że  każde ograniczenie nakładów finansowych i  pracy na  przygotowanie prognozy końcowej może być korzystne dla prognosty. Zaprezentowane podejście do optymalizacji liczby rozpatrywanych parametrów wejściowych modelu prognostycznego może być przydatne dla trzech grup użytkowników: • doświadczonych badaczy prognostów, których modele (metody) prognostyczne uodporniły się na obserwowane w przyrodzie zmiany (reagują z  opóźnieniem na dynamikę ich zachowań) • początkujących badaczy prognostów, którzy posiadają podstawową wiedzę z  zakresu przygotowywania danych na  potrzeby prognoz i  prognozowania, którzy działają przy ograniczonych zasobach czasowych • osób zarządzających kosztami pozyskiwania danych wejściowych do opracowywania prognoz. Do symulacji jako zmienną objaśnianą (prognozowaną) przyjęto maksymalną (szczytową) wartość mocy 15-minutowej zapotrzebowania mocy w  ciągu doby KSE [9]. Model prognostyczny zasilono na wejściu danymi historycznymi o kształtowaniu się poszczególnych parametrów, by następnie – po wytypowaniu liczby optymalnych parametrów wejściowych – zasymulować roczne koszty zakupu prognoz wytypowanych parametrów. Jako najkorzystniejsze rozwiązanie zadanego problemu założono minimalizację nakładów pracy i nakładów finansowych związanych z pozyskiwaniem danych wejściowych do procesu opracowania prognoz.

43


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 37–42

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 37–42. When referring to the article please refer to the original text. PL

Zmienne objaśniające meteorologiczne Temperatura otoczenia maksymalna Temperatura otoczenia minimalna

Jedn.

Kod

°C

Zm6

°C

Zm7

Opady deszczu

mm

Zm8

Prędkość wiatru średnia

km/h

Zm9

Prędkość wiatru średnia ekspercka

km/h

Zm10

Prędkość wiatru maksymalna

km/h

Zm11

hPa

Zm12

Liczba stopniodni grzewczych

°C dzień

Zm13

Liczba stopniodni chłodniczych

°C dzień

Zm14

Ciśnienie atmosferyczne

Liczba godzin słonecznych

Zm15

W/m2

Zm16

Poziom promieniowania UV

Zm17

Temperatura punktu rosy

°C

Zm18

Temperatura mokrego termometru

°C

Zm19

Energia słoneczna

3. Zmienne objaśniające (zmienne wewnętrzne) Zmienną objaśnianą, w części dotyczącej typowania zmiennych objaśniających, była wspomniana szczytowa wartość mocy 15-minutowej dobowego obciążenia KSE. Późniejsze symulacje przeprowadzono dla przypadku prognozowania średniego

obciążenia godzinowego KSE dla całego roku kalendarzowego (52 tygodnie). Dodatkowo, w celu uwydatnienia wpływu warunków wiatrowych na obciążenie KSE, przetestowano zmienne Zm20–23 (tab. 2), a  także podjęto próbę oceny przydatności zakodowanej informacji o  cyklu księżyca (Zm5) do  wyjaśniania zmiennej objaśnianej. Wykaz zmiennych objaśniających wewnętrznych przedstawiono w tab. 2. Poszczególne zmienne objaśniające stanowią ciągi danych historycznych pobranych

2013-07-01

Tab. 1. Przykładowe parametry meteorologiczne stanowiące zmienne objaśniające i mogące być przedmiotem zakupu

2011-07-01

2. Zmienne objaśniające meteorologiczne (zmienne zewnętrzne) Na potrzeby niniejszej publikacji jako zbiór zmiennych objaśniających meteorologicznych wybrano pomiary meteorologiczne z jednej z  lokalizacji na  południu Polski, które uznano w  dużym przybliżeniu jako odzwierciedlające średnie warunki meteorologiczne dla całego KSE. Lokalizacja ta nie stanowi ani bieguna zimna (Suwałki), ani bieguna ciepła (Wrocław/Legnica), a porównanie obserwacji z tej stacji z danymi historycznymi kilku innych portali pogodowych pozwalają oszacować, że jest ona w dużym przybliżeniu zgrubną średnią arytmetyczną (ok.  ±1°C) z  obu biegunów temperatury. Pierwszy zestaw zmiennych (najliczniejszy) składał się z  14  następujących parametrów meteorologicznych, które mogą być przedmiotem zakupu od specjalistycznych podmiotów (tab. 1). Prezentację maksymalnych i minimalnych dobowych wartości temperatury otoczenia ze  wspomnianej lokalizacji za okres od początku stycznia 2010 roku do końca grudnia 2014 roku zamieszczono na rys. 1. Do powyższego zestawu dołączono dwie zmienne objaśniające, które uzupełniają powyższy zbiór. Pierwsza z  nich (Zm2) zawiera w postaci zakodowanej informację o dacie dokonanego pomiaru (rok/miesiąc/ dzień) z  rozróżnieniem kolejnych dni tygodnia oraz z uwzględnieniem podziału na dzień nieświąteczny i świąteczny. Druga ze  wspomnianych zmiennych (Zm3) ma postać czasową niezakodowaną, w  której zawarto informację o czasie (z rozdzielczością 15-minutową) wystąpienia szczytowej wartości mocy 15-minutowej obciążenia

KSE oraz o generacji wiatrowej w KSE [9] w  każdej dobie analizowanego szeregu czasowego.

35 30 25 20 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20

Tmax

Tmin

Rys. 1. Maksymalne i minimalne wartości dobowe temperatury otoczenia za okres pięciu lat kalendarzowych

44

2014-11-01

2014-09-01

2014-07-01

2014-05-01

2014-03-01

2014-01-01

2013-11-01

2013-09-01

2013-05-01

2013-03-01

2013-01-01

2012-11-01

2012-09-01

2012-07-01

2012-05-01

2012-03-01

2012-01-01

2011-11-01

2011-09-01

2011-05-01

2011-03-01

2011-01-01

2010-11-01

2010-09-01

2010-07-01

2010-05-01

2010-03-01

-25 2010-01-01

Temperatura otoczenia maksymalna i minimalna w okresie od 01.01.2010 r. do 31.12.2014 r.

40


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 37–42

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 37–42. When referring to the article please refer to the original text. PL

raz na dobę i obejmują okres pięciu lat, tj. 1 stycznia 2010 – 31 grudnia 2014. Do metod zautomatyzowanych pozwalających na  typowanie zmiennych objaśniających zaliczono m.in. (z odpowiednim kryterium) metody przedstawione w tab. 3. Do innych metod typowania zmiennych objaśniających zaliczono metody wymienione w tab. 4. Po zastosowaniu opisanego powyżej podejścia uzyskano następujące zestawy zmiennych objaśniających dla poszczególnych metod – tab. 5. 4. Analiza potencjalnych kosztów pozyskania prognoz danych wejściowych dla prognoz dobowego obciążenia KSE wszystkich dób w roku z rozdzielczością godzinową Zestawienie wstępnie wytypowanych zestawów zmiennych objaśniających zaprezentowano w  tab. 6, a  ich interpretację graficzną przedstawiono na rys. 2. Analiza danych z  rys. 2 wskazuje, że  dla zmiennych płatnych (kolor czerwony) 3  spośród 5 metod zautomatyzowanych wytypowało najmniej liczne zestawy zmiennych wejściowych, potrzebnych do  opracowania jak najdokładniejszej prognozy szczytowego dobowego obciążenia KSE. Z  wymienionej trójki najmniejszą liczbę parametrów wejściowych wytypowała metoda MARS oraz metoda wykorzystująca współczynnik Pearsona (5 zmiennych). Metoda regresji wielorakiej wytypowała 6 zmiennych wejściowych. W  celu przeprowadzenia symulacji rocznych kosztów zakupu prognoz założono 4 warianty (W1–W4) kosztów pozyskania prognozy na tydzień w przód, z rozdzielczością godzinową dla pojedynczego parametru 100–1000 zł. Na potrzeby tej symulacji założono, że  prognoza będzie dotyczyć obciążenia KSE na każdą godzinę doby w roku, bez określania, czy jest to wartość maksymalna, średnia czy minimalna. Zestawienie danych wykorzystanych do symulacji kosztowej przedstawiono w tab. 7 oraz na rys. 3. Dodatkowo w  tab. 7 zamieszczono uśrednione arytmetycznie wartości czterech mierników skuteczności prognoz [11]. Zastosowane mierniki to  współczynniki: MPE, MAPE, RMSPE, Theila. Uśrednienie dotyczyło błędów prognoz wyrażonych w  proc. za okres pięciu lat wstecz przy wykorzystaniu 15 metod prognostycznych wymienionych w tab. 8. Analiza danych z  tab. 7 i  rys. 3 wskazuje, że metody M2, M3 i M4 – dzięki wytypowaniu najmniejszej liczby zmiennych płatnych spośród całkowitych liczb zmiennych objaśniających – pozwalają na  uzyskanie najniższych uśrednionych kosztów zakupu prognoz tych zmiennych w  skali roku (52 tygodni). Dodatkowo metoda  M2 pozwala, oprócz minimalizacji kosztów zakupu prognoz zmiennych wejściowych, na  uzyskanie najdokładniejszych prognoz ex-post za okres 2010–2014. Ponadto metoda M2 umożliwia minimalizację nakładów czasu poświęcanych na budowę modelu prognostycznego, dzięki umożliwieniu badaczowi wglądu w automatyczną ocenę ważności zmiennych wejściowych z podanego zbioru zmiennych. Tym samym

Inne zmienne objaśniające Udział dobowej szczytowej mocy 15-minutowej w szczycie tygodniowym Zakodowana informacja o fazie księżyca Maksymalna generacja w farmach wiatrowych Godzina wystąpienia maksymalnej generacji w farmach wiatrowych Moc osiągalna w farmach wiatrowych Udział mocy generowanej w farmach wiatrowych do ich mocy zainstalowanej

Jedn.

Kod

%

Zm4

Zm5

MW

Zm20

Zm21

MW

Zm22

%

Zm23

Tab. 2. Inne parametry stanowiące zmienne objaśniające [9, 10]

Zautomatyzowane metody typujące zmienne objaśniające Regresja wieloraka (metoda klasyczna) Metoda MARS (metoda data mining)

Kryterium

Kod

Β > ±0,04

M1

ranking predyktorów

M2

Obliczanie współczynnika Pearsona (metoda klasyczna) Metoda szybka C&RT (metoda data mining) Dobór i eliminacja zmiennych (metoda data mining)

>0,47

M4

ranking predyktorów

M8

ranga zmiennej

M10

Kryterium

Kod

autorskie

M3

brak

M5

zgodnie z kryt. dla metod M1–M4

M6

brak + autorskie

M7

Β > ±0,1

M9

Tab. 3. Wybrane zautomatyzowane metody typujące zmienne objaśniające

Inne metody typujące zmienne objaśniające Wybór zmiennych objaśniających postrzeganych jako posiadające znaczący wpływ na obciążenie KSE Wybór wszystkich posiadanych zmiennych objaśniających Wybór wszystkich spośród najlepszych zmiennych objaśniających z metod M1–M4 Wybór wszystkich spośród najlepszych zmiennych objaśniających oraz ekspercki dobór dodatkowej/dodatkowych zmiennych objaśniających Regresja wieloraka przeprowadzana iteracyjnie osobno dla każdej zmiennej objaśnianej Tab. 4. Inne metody typujące zmienne objaśniające

Metoda

Zmienne

Liczba zmiennych

Liczba zmiennych płatnych

M1

4, 6–7, 13, 16–17, 19

7

6

M2

3–4, 6–7, 16–17, 20, 22

8

5

M3

11, 13–15, 18

5

5

M4

4, 6–7, 13, 16–17

6

5

M5

1, 3–23

22

14

M6

3–4, 6–7, 11, 13–20, 22

14

10

M7

3–4, 6–7, 11–20, 22 (dodatkową zm. jest ciśnienie Z12)

15

11

M8

4, 6–7, 12–20, 22

13

10

M9

4, 6–7, 13–14, 16–19, 22–23

11

8

M10

3–4, 6–7, 13–14, 16–19

10

9

Tab. 5. Wykaz zestawów zmiennych objaśniających z podziałem na całkowitą ich liczbę i liczbę zmiennych płatnych

metoda M2 wydaje się jednocześnie najskuteczniejsza, najtańsza i najszybsza w warunkach przeprowadzonego eksperymentu symulacyjnego.

5. Podsumowanie Podstawowym celem prowadzonych badań, których wybrane wyniki zostały przedstawione w niniejszej publikacji, było

45


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 37–42

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 37–42. When referring to the article please refer to the original text. PL

objaśniających będą dawać najniższe średnioroczne koszty zakupu (<200 tys. zł) dla założonych wariantów kosztów zakupu. Powyższe wynika z faktu, że  dla każdej z  metod wytypowana liczba zmiennych płatnych wynosiła 5. Tym samym wykazana została odporność tych trzech metod na  potencjalnie różne koszty zakupu danych wejściowych. Wybór najkorzystniejszej metody spośród trzech najmniej kosztownych, która w przyszłości mogłaby okazać się najkorzystniejsza dla budowania skutecznych prognoz, jest możliwy dzięki nałożeniu na rys. 3 średniej arytmetycznej skuteczności ex-post wykonywanych prognoz. Z  wyróżnionej wcześniej trójki metod odrzucić należy metodę M3, która uzyskała najmniej korzystny wynik (7,11%) w  ocenie skuteczności prognozowania za okres pięciu lat. Z pozostałej dwójki metod wyróżniającym się wynikiem skuteczności prognoz ex-post charakteryzuje się metoda M2 (MARS), która jako jedyna pozwoliła na uzyskanie skuteczności prognozowania na poziomie poniżej 3% (2,94%). Metoda ta zapewnia tym samym zarówno minimalizację kosztów zakupu prognoz zmiennych wejściowych, dzięki wyposażeniu badacza prognosty w  możliwość zautomatyzowanego typowania zmiennych objaśniających, jak i zapewnia najwyższą skuteczność prognozowania ex-post spośród wytypowanych w tej publikacji metod. Tym samym należy uznać, że  wykorzystanie metody MARS pozwala na  minimalizację czasu potrzebnego na  przygotowanie danych wejściowych do  modelu prognostycznego, minimalizację kosztów pozyskiwania prognoz tych danych oraz zapewnia (w  realiach zastosowanego podejścia) największą dokładność uzyskiwanych za jej pomocą prognoz. Konieczna jest weryfikacja skuteczności opracowanych zestawów danych (zmiennych) objaśniających (wejściowych) dla prognozowania ex-ante krótkoterminowego dobowego obciążenia KSE z rozdzielczością

Uwaga! kreskowaniem zaznaczono wyniki uzyskane przez metody zautomatyzowane Rys. 2. Liczba zmiennych objaśniających w poszczególnych zestawach danych wytypowanych przy użyciu wytypowanych metod doboru zmiennych

Metoda

M1

M2

M3

M4

M5

M6

M7

M8

M9

M10

Liczba zmiennych

7

8

5

6

22

14

15

13

11

10

Liczba zmiennych płatnych

6

5

5

5

14

10

11

10

8

9

Uwaga! Czcionką pogrubioną zaznaczono metody zautomatyzowane Tab. 6. Wstępnie wytypowane liczby zmiennych objaśniających z zestawu 22 zmiennych wejściowych (objaśniających)

zautomatyzowanie i wytypowanie optymalnego doboru zestawu zmiennych objaśniających z założeniem minimalizacji nakładów finansowych i  nakładów pracy. Mając na uwadze powyższe, wnioskuje się, że zalecany jest wybór metody M1 (regresja wieloraka), M2 (MARS) oraz M4 (współczynnik Pearsona) typowania zestawu zmiennych. Zauważalne jest także, że  dla zaprezentowanego zestawu zmiennych płatnych najmniejszą liczbę wymaganych danych wytypowano również w oparciu o badania literaturowe, doświadczenie i  wiedzę autorską. Wyniki uzyskane przez metody data mining M8 (C&RT) oraz M10 (dobór

i eliminacja zmiennych) prawie dwukrotnie przekraczały wyniki uzyskane dla najlepszych metod, dlatego z większą ostrożnością należy podchodzić do  typowania przez te dwie metody w przyszłości. Przedstawione podejście wskazuje na  jego przydatność do wstępnego optymalizowania przewidywanych kosztów opracowywania prognoz. Założenie czterech różnych scenariuszy kształtowania się cen prognoz poszczególnych zmiennych objaśniających wskazuje, że M2 (MARS), M3 (wsp. Pearsona) oraz M4 (metoda ręcznego doboru) bez względu na  rozkład kosztów zakupu prognoz poszczególnych zmiennych

Metoda

M1

M2

M3

M4

M5

M6

M7

M8

M9

M10

Liczba zmiennych płatnych (–)

6

5

5

5

14

10

11

10

8

9

Liczba tygodni (–)

52

52

52

52

52

52

52

52

52

52

Koszt tygodniowy za prognozę zmiennej wejściowej (tys. zł) W1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

Koszt tygodniowy za prognozę zmiennej wejściowej (tys. zł) W2

1

0,9

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

Koszt tygodniowy za prognozę zmiennej wejściowej (tys. zł) W3

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Koszt tygodniowy za prognozę zmiennej wejściowej (tys. zł) W4

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1

0,9

0,8

0,7

0,6

Koszt roczny (tys. zł)

312

260

260

260

728

520

572

520

416

468

Koszt roczny (tys. zł) W1

312

234

208

182

437

260

229

156

83

47

Koszt roczny (tys. zł) W2

31

52

78

104

364

312

400

416

374

468

Koszt roczny (tys. zł) W3

187

182

208

234

728

520

515

416

291

281

Koszt roczny (tys. zł) W4

211

182

189

195

564

403

429

377

291

316

Średni roczny koszt z wariantów W1–W4

211

182

189

195

564

403

429

377

291

316

Uśrednione mierniki oceny dokładności prognoz (%)

3,64

2,94

7,11

3,64

4,62

4,24

4,23

4,50

4,54

4,40

Uwaga! Czcionką pogrubioną zaznaczono metody zautomatyzowane Tab. 7. Symulacja rocznych kosztów zakupu prognoz zmiennych wejściowych na potrzeby krótkoterminowej prognozy dobowego obciążenia KSE na tle uśrednionych mierników skuteczności prognoz ex-post

46


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 37–42

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 37–42. When referring to the article please refer to the original text.

Roczne koszty zakupu prognoz zmiennych wejściowych (tys. zł)

PL 800

8

7,11 700

7

600

6

500 400

4,62 3,64

4,24

4,50

4,23

4,54

4,40

4

3,64

300

5

3

2,94

200

2

100

1

0

0

M1

M2

M3

M4

M5

M6

M7

M8

M9

M10

Koszt roczny (tys. zł) W1

Koszt roczny (tys. zł) W2

Koszt roczny (tys. zł) W3

Koszt roczny (tys. zł) W4

Średnie koszty dla 4 wariantów (tys. zl)

Uśrednione mierniki dokładności prognoz (%)

Rys. 3. Symulacja rocznych kosztów zakupu prognoz zmiennych wejściowych na potrzeby krótkoterminowej prognozy dobowego obciążenia KSE na tle uśrednionych mierników skuteczności prognoz ex-post

Metoda

Skrót

Kod

MARS

S1

C&RT std.

S2

Ogólne modele drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych (wersja z układami)

C&RT z ukł.

S3

Automatyczny detektor interakcji za pomocą chi-kwadrat (wersja standardowa)

CHAID std.

S4

CHAID z ukł.

S5

Wielozmienna regresja adaptacyjna z użyciem funkcji sklejanych Ogólne modele drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych (wersja standardowa)

Automatyczny detektor interakcji za pomocą chi-kwadrat (wersja z układami) Drzewa interakcyjne regresyjne (wersja interaktywna)

C&RT inter.

S6

Drzewa interakcyjne regresyjne (wersja interaktywna)

CHAID inter.

S7

Drzewa interakcyjne regresyjne (wersja wyczerpująca)

CHAID wycz.

S8

Uogólnione modele addytywne z użyciem funkcji wiążącej identycznościowej

UMA iden.

S9

Uogólnione modele addytywne z użyciem funkcji wiążącej logarytmicznej

UMA log.

S10

Regresja wieloraka

Regr. Wlrk.

S11

Ogólne modele liniowe i nieliniowe

OMLN

S12

Ogólne modele regresji

OMR

S13

Modele najmniejszych kwadratów (cząstkowa)

MNKC

S14

SSN

S15

Sztuczne sieci neuronowe Uwaga! Czcionką pogrubioną zaznaczono metody zautomatyzowane Tab. 8. Metody statystyczne wykorzystane do badań symulacyjnych

godzinową. Weryfikacja taka powinna obejmować zbiór metod klasycznych oraz zgłębiania danych (data mining). Należy zauważyć ciekawą zależność, że wykonane badania i analiza porównawcza wyników (przeprowadzona na  podstawie tab. 6 i  7) wskazują, że  najkorzystniej będzie się skupić na metodzie MARS, która z grupy 8 danych (zmiennych) wejściowych wytypowała jedynie 5 zmiennych związanych z  kosztami zakupu  [11]. Metoda ta należy do  grupy metod data mining

i oprócz analizy statystycznej oferuje szybką i  zautomatyzowaną drogę do  uzyskania najkorzystniejszego zestawu zmiennych objaśniających. Warto podkreślić również, że uzyskane wyniki są najkorzystniejsze dla rozpatrywanego 5-letniego zbioru danych historycznych. Należy zaznaczyć jednakże na  obecnym etapie, że  metoda MARS na etapie uczenia (prognozowanie w trybie ex-post) jest podatna na  przeuczenie i w zderzeniu z realnym prognozowaniem może dawać mniej obiecujące wyniki.

Cennym doświadczeniem mogłoby być uwzględnienie jako zmiennych objaśniających danych historycznych o cenach energii elektrycznej na Rynku Bilansującym, TGE lub przebiegów notowań ciągłych towarów giełdowych, np. ropy Brent w  ramach rynków intraday i day ahead [12]. Bibliografia 1. Bartodziej G., Tomaszewski M., Polityka energetyczna i  bezpieczeństwo energetyczne  –  wydanie  II, Wydawnictwo „Nowa Energia”, Racibórz 2008. 2. Weron A., Weron R., Giełda Energii: strategie zarządzania r yzykiem, Wydawnictwo CIRE, Centrum Metod Stochastycznych im. Hugona Steinhausa, Politechnika Wrocławska, Wrocław 2000. 3. Klóska R., Hundert M., Czyżycki R., Wybrane zagadnienia z prognozowania, Wydawnictwo Economicus, Szczecin 2007. 4. Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003. 5. Prognozowanie w  elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane, red. I. Dobrzyńska, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Częstochowa 2012. 6. Kopecki K. i  in., Analiza i  prognoza obciążeń elektroenergetycznych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1971. 7. Witkowska D., Podstawy ekonometrii i  teorii prognozowania. Podręcznik z  przykładami i  zadaniami, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2005. 8. Kot S.M., Jakubowski J., Sokołowski A., Statystyka. Podręcznik dla studiów ekonomicznych, Centrum Doradztwa i Informacji, Warszawa 2007. 9. www.pse.pl.

47


R. Czapaj | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 37–42

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 37–42. When referring to the article please refer to the original text. PL

10. Pieczarko R., Sołtysik M., Analiza wpływu generacji źródeł wiatrowych na poziom kształtowania się cen energii elektrycznej na  rynku SPOT, Konferencja Naukowa „Prognozowanie w  elektroenergetyce”, Podlesice 2016.

Rafał Czapaj

11. Czapaj R., Rzepka P., Szablicki M., Typowanie zmiennych objaśniających przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych jako sposób optymalizacji wyboru metody estymacji szczytowego dobowego obciążenia KSE, Konferencja Naukowa „Prognozowanie w elektroenergetyce”, Podlesice 2016.

12. Kozakiewicz M. i in., Zastosowanie ekonometrycznych modeli prognostycznych w transakcjach proprietary trading, Konferencja Naukowa „Rynek energii elektrycznej”, Kazimierz Dolny 2015.

mgr inż. PSE Innowacje sp. z o.o. e-mail: rafal.czapaj@pse.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Śląskiej (2003). Z Grupą Kapitałową PSE SA związany jest od stycznia 2005 roku. W latach 2005–2011 pracował w EPC SA i zajmował się tematyką rynku energii elektrycznej oraz analiz techniczno-ekonomicznych. Od 2011 roku pracuje w PSE Innowacje sp. z o.o. (wcześniej CATA), zajmując się tą samą tematyką.

48


B. Czarnecki | Acta Energetica 3/32 (2017) | 49–53

The Idea of Increasing the NPS Operational Flexibility by Reallocating the Secondary Reserve Band to Wind Power Plants

Author Bogdan Czarnecki

Keywords daily balancing of NPS, wind turbines, Centrally Dispatched Generating Unit (CDGU) operation

Abstract The paper presents a concept of the reallocation of the secondary regulation half-band towards decreasing the generation output in off-peak hours, from centrally-dispatched generating units (CDGU) to wind turbines. The proposed new regulation service’s operating mechanism is discussed and the following potential benefits of its implementation identified: 1. improvement of the National Power Systems (NPS) operation’s security and reliability 2. avoidance of daily CDGU restarts due to spinning reserve shortage 3. avoidance of wind farms’ deep preventive output curtailments 4. increase of long-term CDGU availability/reliability 5. reduction of the NPS operating costs.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017304 Received: 14.02.2017 Received in revised form: 05.05.2017 Accepted: 28.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. NPS demand for regulation services Analysis of the trends in changes of the average maximum and minimum power demands in the NPS in particular months of the year shows greater dynamics of the power demand growth at the peaks of the daily demand curve compared to the offpeak periods, and greater dynamics of peak load increase in the summer [11]. This indicates increasing problems of daily NPS balancing, in particular, the need for CDGU shut down/launche in the daily cycle according to the load curve pattern. There is also an increase in the maximum recorded 15-minute gradients of changes in consumer demand for power in both increase and decrease directions alike. Also noticeable is a tendency to increase the probability of large 15-minute changes in the power demand. It points to the growing importance of regulation resources that allow, over a wide range of power output to the grid, to allow rapid changes in the power output of CDGU. On the basis of documents and strategic planning studies [5], it is expected that in the perspective of 2025: • the average annual increase in the demand for peak power will rise ca. 1.2–1.8% per year • peak demand will constitute ca. 30 GW.

And in the perspective until 2050 it is expected [12] that: • annual electricity consumption will rise by ca 40%, from 158 TWh in 2010 to 223 TWh in 2050 • peak power demand will rise from the present 29 GW to 42 GW after 2040. In the coming years, the RES capacity, incl. that of biomass, wind and photovoltaics (PV) sources, is also expected to grow significantly. It is foreseen that in the future photovoltaics will not pose a threat from the point of view of daily NPS balancing. Power output to the grid in daylight hours in correlation with the NPS peak load (in the summer) will help to cover the peak demand and will facilitate daily NPS balancing. This will reduce the demand for balancing reserves in the summer (May – August). In the winter there is no correlation between PV output and peak demand, which, with intermittent winter wind generation will result in increased demand for regulation services. The increase in installed wind farm capacity will deepen the problems related to daily NPS balancing. The increase in the installed wind farm capacity will cause the following in terms of demand for regulation and balancing services: • In off-peak period, with low load and high wind farm output, the maintenance of the operation of the required from the 49


B. Czarnecki | Acta Energetica 3/32 (2017) | 49–53

NPS security reasons number of conventional centrallydispatchded units (CDGU) may be at risk. In the future the demand will growth and development of energy storages technologies will make this maintenance easier • On the other hand, in 10–15 years from now the total power output of generating units that are not centrally dispatched (non-CDGUs) may in particular cases exceed the power demand in the NPS, mainly due to the installed RES capacity increase. This situation is unacceptable from the NPS security point of view, as the transmission system operator (TSO) determines the CDGU output enforced by grid constraints at ca. 3 GW in summer and ca. 4 GW in winter [6]. Also the increase in day ahead forecasts should be added to this. This concerns primarily the forecasts of RES output, but also of the consumer demand for power, which in consequence will lead to raise of errors in the forecasts of CDGU output: • Due to wind farm (WF) output’s seasonal variation, the day ahead forecast errors will be significantly larger in winter than in summer. From the NPS operation security point of view, important are the errors of the underestimation in off-peak and overestimation at the peak periods • The maximum wind farm output forecast error recorded so far was ca. 1,200 MW, at the load peak and off-peak periods alike, with installed WF capacity of 5,000 MW. With high probability these errors can achieve 900–1200 MW and 500–1200 MW, in the off-peak and peak periods respectively. As the installed WF capacity increases, the absolute value of the forecast error will increase too. • Statistically, the day ahead consumer demand forecast errors are larger in winter than in summer. From the NPS operation security point of view, important are the errors of the demand ‘s overestimation in the off-peak and underestimation at the peak periods • Analysis of historical data indicates that the power demand forecast errors may fluctuate between 500–1000 MW and 700–1300 MW in the off-peak and peak, respectively. There is also a trend to increase the power demand forecast errors • Load and non-CDGU output forecast errors can cumulate. The largest forecast errors of CDGU output, and therefore the largest demand for power reserve, , occurred in the winter months, with extreme errors 2150 MW and 1750 MW at the peak and off-peak, respectively. These factors will contribute to challenges with the NPS’ daily balancing. Based on historical data it can be concluded that with 95% probability the WF output forecast error amounted up to 10% of the installed capacity, which means that for every 1000 MW capacity installed in a wind farms, an additional 100 MW of spinning reserve is required. If the TSO wanted to increase the level of confidence in the intervention reserve availability (e.g.: 97%), the intervention reserve required for each 1000 MW installed in a wind farm would increase significantly. An increase in the highly volatile RES/customers output will also increase the demand for the fast intervention reserve, which allows for balancing its sudden changes (in Polish NPS it’s a domain of hydro pump storages). By 2030, the planned installed RES capacity can reach as much as 18.5 GW [7–10]. Such 50

a significant increase will contribute to an increase in the output gradients, thus will increase the intervention power required in the NPS. As mentioned, the growth dynamics of the peak load in higher than off-peak. This will lead to an increase in the difference between the off-peak and the peak power demand, which in turn will necessitate the launch of additional CDGUs at peak and their shut-down at night, what contributes to the increase in the NPS operating costs and the reduction of the CDGU life span.

2. Reallocation of the secondary reserve band to wind turbines As mentioned, the daily variability of demand enforces the CDGU shut-down and restarts in a daily cycle. The number of the daily shut-downs is increasing as they are needed to provide the regulatory downward at the off-peak periods. At the same time, a significant part of regulation band is not used under typical grid operation conditions. Wind farms are characterized by good regulation characteristics [4], in particular, their active power output can be smoothly decreased relative to the instantaneous wind potential, which entails a loss in the total production. It is assumed that the benefits from the reallocation of a portion decreasing half-band of the secondary reserve to wind farms using LFC (Load Frequency Control, formerly ARCM) [2, 3] will consists in: 1. enabling the operation of more CDGUs with their technical minimum outputs in the nigh, and thus avoiding their intervention shut-down, what generate additional NPS operating costs of CDGU restarting at the peak period (start-up costs plus premature wear and tear and increase their failure rate) 2. avoiding the situations in which the wind farm output will be preventively curtailed (allocation of the reserve, which is necessary from the NPS operational security point of view, but often not used) 3. enabling the automatic RES output reduction in case of the NPS operational security conditions’ violation (CDGU output enforced by grid constraints) 4. avoiding the deep preventive RES output reduction due to presumed grid operation security threats, replaced by the RES output reduction by the LFC regulator by a precisely defined magnitude and for a strictly defined time – until the disturbance cause is cured.

3. The NPS day ahead operation planning Proposed the algorithm of the division of the secondary regulation band between CDGU and RES in the off-peak period, depending on the NPS balancing conditions in the next quarters of hour, performs the following functions: A. ΣCDGU (AOP) > ΣCDGU (PMIN_TECH + Pwmax_red); sum of the CDGU actual operating points (AOPs) is greater than the sum of the CDGU technical minima increased by the output-decreasing regulation band) • the entire regulation band is allocated to CDGU • no secondary regulation band allocation to WF B. ΣCDGU (PMIN_TECH) < ΣCDGU (AOP) < ΣCDGU (PMIN_TECH + Pwmax_red); (sum of CDGU AOPs is between the sum of CDGU


B. Czarnecki | Acta Energetica 3/32 (2017) | 49–53

technical minima and the sum of the technical minima increased by the required output-decreasing regulation reserve band) • the entire output-increasing regulation half-band allocated to CDGU • portion of the output-decreasing regulation half-band allocated to CDGU in the amount of Pwmax_red_CDGU = ΣCDGU (AOP) – ΣCDGU (PMIN_TECH) (sum of AOPs and sum of technical minima); the priority of using this part of the regulation half-band • portion of the output-decreasing regulation half-band allocated to WF in the amount of Pwmax_red_GW = Pwmax_red – Pwmax_ red_CDGU (the remainder of the required output-decreasing regulation range that has not been allocated to CDGU) C. ΣCDGU (PMIN_TECH) = ΣCDGU (AOP); when the demand for CDGU output is the smallest at particular off-peak period, the entire output-decreasing regulation reserve is allocated to WF • the entire output-increasing regulation half-band allocated to CDGU • the entire output-decreasing regulation half-band allocated to WF. The principle of secondary reserve allocation between CDGU and WF units is presented in Fig.1. The following designations are used: • non-CDGU – conventional non-CDGU output • WF – WF output • FW-RD – secondary output-decreasing reserve allocated to WF • FW-RI – secondary output-increasing reserve allocated to WF (by which WF output has been operatively underrepresented in the service provision)1 • CDGU-Min – sum of technical CDGU minima • CDGU-RD – secondary output-decreasing reserve allocated to CDGU • LOAD – demand for power • CDGU-RI– secondary output-increasing reserve allocated to CDGU. Sum of the WF–RD and CDGU–RD is constant, while both components can vary from 0 to planned for NPS value. In Fig. 1, from the second through fourth hour the secondary reserve is allocated to wind farms, and in the third hour, when the load to be covered by CDGUs is equal to the sum of their technical minima, the output decreasing secondary reserve is fully allocated to wind farms. It is assumed that the primary reserve can be provided by CDGU in the band 2,5% PN below the technical minimum. If it’s assumed for the system operation planning that in the period with the least planned load to be covered by CDGU, the CDGUs will operate at their technical minima, the above algorithm: 1. enables the operation of more CDGUs in the load valley, which reduces the costs associated with shutting down some units down and restarting them to cover the peak demand 2. allows to avoid the preventive WF output curtailments to ensure the system regulation. 1 2

Fig. 1. Secondary reserve allocation planning between CDGU and WF units

As a rule, when planning the NPS operation, no RES output reduction should be planned, unless enforced by system constraints.

4. The NPS operation management It should be assumed that the NPS operation would deviate from the plan due to errors in the power demand and non-CDGU output forecasts. The use of the secondary control band in subsequent 15-minute intervals will be related with the implementation of the following algorithm: D. ΣCDGU (PMIN_TECH) > ΣCDGU (AOP) > ΣCDGU (CDGUMustRun) – demand to be covered by CDGUs is less than the sum of their technical minima, but greater than the CDGU output enforced by system constraints.2 • WF output is curtailed (Fig. 2, hours 2 and 3) • the entire output-decreasing regulation half-band allocated to WF (WF-RD) • part of the output-increasing regulation half-band allocated to WF; priority for use before CDGU (GW – RI in Fig. 2). In the example in question, WF provides the secondary outputincreasing reserve service. In the band of WF reduced output CDGUs operate at their technical minima. In the case of partial or whole utilization of the planned output-decreasing regulation band allocated to WF, it is technically possible to keep the size of this band unchanged with deeper WF curtailments. In the event of unforeseen (and unplanned) events in the NPS, such as errors in power demand and/or RES output forecasts, etc., when: • CDGUs operate at their technical minima • load to be covered by CDGUs is less than the sum of their technical minima • downward regulation band allocated to WF was completely exhausted • outages of CDGUs or conventional non-CDGUs are technically difficult or costly.

Occurs only in case of the operational use of FW-RD (Fig. 2). No threats to the NPS security, only technical difficulties and/or high costs of CDGU outages.

51


B. Czarnecki | Acta Energetica 3/32 (2017) | 49–53

Fig. 2. Use of secondary output-decreasing reserve allocated to WF

WF output can be reduced below the planned downward regulation band, while WF retains the ability to provide secondary output-increasing reserve service. This is graphically shown in Fig. 2. The range of active power regulation at a wind farm depends on the technical capabilities of individual wind turbines and the current weather conditions. Depending on its required reduction, active power output is controlled according to the solutions implemented by turbine manufacturers: 1. reduction at each turbine of the WF one at a time to achieve its minimum output 2. reduction at all turbines of the WF at the same time to achieve their minimum outputs, followed by cascading turbine outages to reach the farm’s output setpoint. A basically new challenge for TSOs would be the control of individual wind farms’ outputs. LFC controller transmits the CDGU output control signal directly to these units, and the TSO can online monitor the changes in the individual units’ outputs. LFC central controller allows to individually switch on and off the CDGU share in the secondary regulation at each CDGU unit. Since the installed capacity of most of the farms that could participate in the regulation is too low from the TSO point of view, perhaps the FWs will have to be aggregated by areas, and the regulation capabilities resulting from their technical parameters and local weather conditions would be offered to the TSO collectively by the entities responsible for the aggregation. We would therefore have to deal with a hierarchical structure of the secondary reserve control, in which the TSO would monitor collectively a group of wind farms, whereas the operations of each individual farms, and even more of their individual turbines, would be known to the TSO only retrospectively.

5. Summary and conclusions Reduction of non-CDGU output in the off-peak period may be needed to maintain the minimum required number of CDGUs in

52

operation and/or to provide the active power output-decreasing regulation band. The output-decreasing spinning reserve is essential for reliable grid operation, but it is not the same as the actual output reduction. This is an option that the TSO can use if needed. The TSO, instead of allocating the output-decreasing reserve in the off-peak to CDGU, could allocate it to non-CDGU (RES). The risk of non-CDGU output’s reduction occurs only if the output is very high (low share of CDGU in the power balance). Therefore, from the TSO’s perspective there is no threat of the service availability. The benefits of this solution are: 1. It would allow to avoid large preventive non-CDGU output curtailments when the load to be covered by CDGU in the offpeak periods is less than the minimum CDGU output required to maintain the NPS operation security. Unlike preventive output curtailments, the secondary reserve allocated to nonCDGUs makes any potential WF output reduction closely related to the instantaneous operating conditions of the NPS, and once the threat has been resolved, it will be automatically cancelled. Tracking the power output and consumption balance nationwide online, the central LFC controller precisely determines the instantaneous output reductions according to the prevailing NPS conditions and cancels them when the cause for WF output decreasing has ceased 2. The production lost due to non-CDGUs’ contribution to the regulation would be much lower than in the case of their output’s massive preventive reduction throughout in the off-peak due to the threat to the NPS operation security. This would improve the total annual RES output 3. The TSO would receive an additional regulation tool that would be identical in technical terms to the thermal unit control. Upon CDGU regulation resources’ depletion, the central LFC controller would automatically launch the regulation by means of wind farms’ output reduction 4. Wind farms’ regulation capabilities would be used to improve the NPS operation security and reliability 5. The NPS operating costs would be reduced. This would allow avoiding CDGUs’ nightly outages and morning re-starts due to the small band of the load to be covered by them in the offpeak. The allocation of a significant portion of the secondary reserve to non-CDGU would, on the one hand, allow operating more CDGUs at their technical minimum, and on the other hand, would minimize the risk of non-CDGU output reduction 6. Increasing the installed capacity of the CDGUs operating in off-peak period would allow covering a larger peak power demand without the need for starting additional CDGUs at the peak 7. Avoiding CDGUs’ restarting in a daily cycle reduces their failure rate. The above-mentioned factors contribute to reducing the total NPS operating costs due to the reduction of lost WF production and avoidance of the costs of CDGU outages and restarts. It is a must, that non-CDGUs meet the technical and communication standards of the provision of regulation services identical to those offered by the CDGU.


B. Czarnecki | Acta Energetica 3/32 (2017) | 49–53

REFERENCES

1. “Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej – Bilansowanie systemu i zarządzanie ograniczeniami systemowymi” [IRiESP Transmission Grid Code - System balancing and system constraint management], ver. 1.0, txt valid from 1.01.2015 [online], www.pseoperator.pl [access: 17.02.2017] 2. P. Bućko, “Regulowane usługi systemowe w zakresie mocy czynnej” [Adjustable system services in terms of active power] Gdansk University of Technology, Monographs 109, Gdańsk 2011. 3. “Wymogi wobec JWCD na potrzeby wdrażania systemu LFC PSE – Operator”, [Requirements for CDGU in view of the LFC implementation] PSE – Operator SA, ver. 2 Konstancin-Jeziorna, 04/08/2011. 4. “Active Power Controls from Wind Power: Bridging the Gaps”, Technical Raport NREL/TP-5D00-60574. 5. “Plan rozwoju w zakresie zaspokojenia obecnego i przyszłego zapotrzebowania na energię elektryczną na lata 2016–2025” [Development plan for meeting current and future electricity demand in 2016-2025], PSE SA, 2015. 6. “Plan Koordynacyjny Dobowy, ograniczenia sieciowe” [Daily Coordination Plan, grid constraints] [online], www.pse.pl [access: 17.02.2017].

7. “Polityka energetyczna Polski do 2030 roku” [The Polish Energy Policy until 2030], Ministry of Economy, Warsaw, November2009 [online], www.mg.gov.pl [access: 17.02.2017]. 8. “Krajowy Plan Działania w zakresie energii ze źródeł odnawialnych” [National Renewable EnergyAction Plan] Minister of Economy, Warsaw 2010 [online], http://www.ebb-eu.org/legis/ ActionPlanDirective2009_28/national_renewable_energy_action_ plan_poland_pl.pdf [access: 20.07.2017]. 9. “Polityka energetyczna Polski do 2050 roku” [The Polish Energy Policy until 2050] – draft, ver. 0.6, Ministry of Economy, Warsaw, August 2015 [online], http://bip.me.gov.pl/node/24670 [access: 20.07.1017]. 10. “REmap 2030 Perspektywy rozwoju energii odnawialnej w Polsce” [REmap 2030 Prospects for the development of renewable energy in Poland], IRENA 2015, October 2015 [online], http://www.irena. org/DocumentDownloads/Publications/IRENA_REmap_Poland_paper_2015_PL.PDF [access: 20.07.2017]. 11. “Zapotrzebowanie na moc w KSE” [Demand for power in the NPS] [online], www.pse.pl [access: 17.02.2017]. 12. “Prognoza zapotrzebowania na paliwa i energię do 2050 roku” [Forecast of fuel and energy demand by 2050], Krajowa Agencja Poszanowania Energii SA, 2013.

Bogdan Czarnecki Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: b.czarnecki@ien.gda.pl Graduated from the Faculty of Electronics at the University of Electrical Engineering in St. Petersburg (1990), graduate from MBA course at Gdańsk Foundation for Management Development (2002). Since 2000, manager of the Department of System Strategy and System Development at the Gdańsk Division of the Institute of Power Engineering. His professional interests include issues related to power system development planning

53


B. Czarnecki | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 49–53

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 49–53. When referring to the article please refer to the original text. PL

Koncepcja zwiększenia elastyczności pracy KSE poprzez realokację pasma rezerwy wtórnej na elektrownie wiatrowe Autor

Bogdan Czarnecki

Słowa kluczowe

dobowe bilansowanie KSE, siłownie wiatrowe, uruchomienia JWCD

Streszczenie

W artykule przedstawiono koncepcję realokacji w godzinach pozaszczytowych półpasma regulacji wtórnej w kierunku zmniejszania generacji z jednostek wytwórczych centralnie dysponowanych (JWCD) na elektrownie wiatrowe. Omówiono mechanizm działania proponowanej nowej usługi regulacyjnej oraz wskazano na potencjalne korzyści z jej wdrożenia w postaci: 1. poprawy bezpieczeństwa i niezawodności pracy Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE) 2. unikania odstawień i ponownych uruchomień JWCD ze względu na niedostatek rezerwy wirującej 3. unikania głębokiego prewencyjnego zaniżania mocy elektrowni wiatrowych 4. poprawy długookresowej dyspozycyjności JWCD 5. w konsekwencji obniżenia kosztów funkcjonowania KSE i zwiększenia długookresowej dyspozycyjności JWCD. Data wpływu do redakcji: 14.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 05.05.2017 Data akceptacji artykułu: 28.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Zapotrzebowanie KSE na usługi regulacyjne Analiza trendów zmian średnich wartości maksymalnego i minimalnego zapotrzebowania na  moc w  KSE dla poszczególnych miesięcy roku wykazuje większą dynamikę wzrostu zapotrzebowania na moc w szczytach dobowej krzywej zapotrzebowania w stosunku do doliny nocnej oraz większą dynamikę wzrostu dobowego rozchylenia zapotrzebowania na moc latem w stosunku do  miesięcy zimowych [11]. Wskazuje to  na  narastanie problemów związanych z dobowym bilansowaniem KSE, w szczególności koniecznością odstawień JWCD w  dolinie zapotrzebowania i  ponownych uruchomień w szczycie krzywej obciążenia. Obserwowany jest również wzrost maksymalnych rejestrowanych 15-minutowych gradientów zmian zapotrzebowania odbiorców na  moc w  obydwu kierunkach – wzrostu i spadku zapotrzebowania. Zauważalna jest również tendencja wzrostu prawdopodobieństwa występowania dużych 15-minutowych zmian zapotrzebowania na moc. Wskazuje to na rosnącą rangę zasobów regulacyjnych pozwalających, w szerokim zakresie mocy oddawanej do sieci, na nadążanie za szybkimi zmianami zapotrzebowania na moc. Na podstawie dokumentów i  opracowań strategiczno-planistycznych [5], w perspektywie do 2025 roku przewiduje się: • średni roczny wzrost zapotrzebowania na  moc szczytową na  poziomie ok. 1,2–1,8% rocznie • szczytowe zapotrzebowanie na  moc do ok. 30 GW. A w perspektywie do 2050 roku przewidywany jest [12]: • wzrost produkcji energii elektrycznej o  ok. 40%, z  158 TWh w  2010 roku do 223 TWh w 2050 roku

54

• wzrost zapotrzebowania na moc z obecnych 29 GW do 42 GW po 2040 roku. W  perspektywie najbliższych lat spodziewany jest również znaczący rozwój energetyki odnawialnej, w tym energetyki opartej na wykorzystaniu biomasy, wiatru i fotowoltaiki (PV). Przewiduje się, że fotowoltaika w  przyszłości nie będzie stanowiła zagrożenia z punktu widzenia dobowego bilansowania KSE. Generowanie mocy do sieci w godzinach dziennych w korelacji ze szczytowym obciążeniem w  KSE (w  okresie letnim) będzie wspomagać pokrycie szczytowego zapotrzebowania i  ułatwi dobowe bilansowanie KSE. Będzie to powodowało zmniejszenie zapotrzebowania na  moc interwencyjną w okresie letnim (maj – sierpień). W miesiącach zimowych nie występuje korelacja pomiędzy generacją PV i szczytem zapotrzebowania na moc, co przy zwiększonej w okresie zimowym generacji wiatrowej będzie powodowało wzrost zapotrzebowania na usługi regulacyjne. Wzrost mocy zainstalowanej generacji wiatrowej pogłębi problemy związane z dobowym bilansowaniem KSE. Z punktu widzenia zapotrzebowania na usługi regulacyjne i bilansujące wzrost mocy zainstalowanej generacji wiatrowej będzie powodował następujące sytuacje: • W  okresie niskiego obciążenia w  dolinie, przy wysokim poziomie generacji wiatrowej, zagrożone może być utrzymanie minimalnej wymaganej ze  względu na  bezpieczeństwo pracy KSE liczby pracujących jednostek wytwórczych centralnie dysponowanych (JWCD) konwencjonalnych. Można oczekiwać, że  w  przyszłości zwiększy się zapotrzebowanie na zasoby umożliwiające zwiększenie obciążenia w  dolinie zapotrzebowania, takich jak praca pompowa elektrowni

szczytowo-pompowych (ESP), a w przyszłości m.in. zasobniki energii • W horyzoncie 10–15 lat w dolinie obciążenia sumaryczna moc generacji konwencjonalnych jednostek wytwórczych niebędących centralnie dysponowanymi (nJWCD), wynikająca przede wszystkim ze  wzrostu mocy zainstalowanej odnawialnych źródeł energii (OZE), może w  szczególnych przypadkach przekroczyć wielkości zapotrzebowania na moc w KSE. Sytuacja taka jest niedopuszczalna z punktu widzenia bezpieczeństwa pracy KSE, ponieważ operator systemu przesyłowego (OSP) określa generację JWCD wymuszoną ograniczeniami sieciowymi na  poziomie ~3 GW latem i  ~4 GW zimą [6]. Do tego należy dodać wzrost błędów prognoz na  dobę następną. Dotyczy to przede wszystkim prognoz generacji OZE, ale również zapotrzebowania odbiorców na moc, co w konsekwencji będzie prowadziło do powstawania błędów zapotrzebowania na moc do pokrycia przez JWCD: • Ze względu na  sezonową zmienność produkcji generacji wiatrowej (GW) błędy prognozy na  dobę następną będą zdecydowanie większe w  miesiącach zimowych niż letnich. Z punktu widzenia bezpieczeństwa prowadzenia ruchu KSE istotne są błędy polegające na niedoszacowaniu generacji wiatrowej w  dolinie i przeszacowaniu w szczycie • Maksymalny zarejestrowany dotychczas błąd prognozy generacji wiatrowej wyniósł ok. 1200 MW zarówno w szczycie, jak i w dolinie obciążenia, przy mocy zainstalowanej GW na  poziomie 5000 MW. Z dużym prawdopodobieństwem obecnie błędy te mogą przyjmować wartości w  przedziałach: w  dolinie obciążenia w granicach 900–1200 MW i w szczycie


B. Czarnecki | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 49–53

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 49–53. When referring to the article please refer to the original text. PL

500–1200 MW. W miarę wzrostu mocy zainstalowanej GW bezwzględna wartość błędu prognozy będzie rosła • Statystycznie błędy prognozy zapotrzebowania na  moc odbiorców na  dobę następną są większe w miesiącach zimowych niż letnich. Z  punktu widzenia bezpieczeństwa prowadzenia ruchu KSE istotne są błędy polegające na przeszacowaniu zapotrzebowania na moc w dolinie nocnej i niedoszacowaniu w szczycie • Analiza danych historycznych wskazuje, że  błędy prognozy zapotrzebowania na  moc w  dolinie obciążenia mogą się wahać w  granicach 500–1000 MW, a  w  szczycie 700–1300 MW. Widoczna jest również tendencja do zwiększania się błędów prognoz zapotrzebowania na moc • Błędy prognoz zapotrzebowania na moc odbiorców i generacji nJWCD mogą się kumulować. Największe błędy prognoz zapotrzebowania do  pokrycia przez JWCD, a  w  związku z  tym największe zapotrzebowanie na usługi rezerwy mocy, zarówno w  kierunku zwiększenia, jak i zmniejszenia generacji JWCD, występowało w miesiącach zimowych, a skrajne wartości błędów wyniosły 2150 MW w szczycie obciążenia oraz ok. 1750 MW w dolinie obciążenia. Wymienione czynniki przyczynią się do  utrudnień w  dobowym bilansowaniu KSE. Na podstawie danych historycznych można stwierdzić, że  z  prawdopodobieństwem ok. 95% błąd prognozy GW wynosił do  10% mocy zainstalowanej generacji wiatrowej, co oznacza, że na każde 1000 MW mocy zainstalowanej w generacji wiatrowej wymagane jest dodatkowo ok. 100 MW rezerwy mocy. W  przypadku, gdyby OSP chciał podnieść poziom ufności w zakresie dostępności rezerwy interwencyjnej (np.:  97%), wymagany poziom rezerwy interwencyjnej na  każde 1000 MW mocy zainstalowanej w GW drastycznie rośnie. Wzrost mocy źródeł OZE o  dużej zmienności mocy oddawanej do  sieci zwiększy również zapotrzebowanie na szybką rezerwę interwencyjną, pozwalającą na  bilansowanie gwałtownych zmian mocy oddawanej do sieci przez te źródła (zarówno w kierunku zwiększenia, jak i zmniejszenia generacji). Do 2030 roku planowana moc zainstalowana generacji OZE może wynieść nawet do 18,5 GW [7–10]. Tak znaczny przyrost mocy przyczyni się do wzrostu gradientów zmian mocy oddawanej do  sieci, a  zatem zwiększy wymagany zakres mocy interwencyjnej w KSE. Jak wspomniano, dynamika wzrostu zapotrzebowania odbiorców na moc jest większa w szczytach niż w dolinach krzywej obciążenia. Będzie to  prowadziło do  wzrostu różnicy pomiędzy dolinowym i szczytowym zapotrzebowaniem na moc w KSE w obrębie doby, co z  kolei będzie powodowało konieczność uruchamiania dodatkowych JWCD w  szczycie i  odstawiania w  godzinach nocnych. Już obecnie przyczynia się to do wzrostu kosztów funkcjonowania KSE i obniżenia żywotności JWCD. 2. Realokacja pasma rezerwy wtórnej na elektrownie wiatrowe Jak wspomniano, dobowa zmienność zapotrzebowania na  moc odbiorców wymusza

odstawienia i uruchomienia JWCD w cyklu dobowym. Liczba odstawień rośnie na skutek konieczności zapewnienia rezerwy regulacyjnej w  kierunku zmniejszania generacji JWCD w dolinie. Jednocześnie znaczna część pasma regulacji w  kierunku zmniejszania generacji nie jest wykorzystywana w  typowych warunkach prowadzenia ruchu sieci. Farmy wiatrowe charakteryzują się dobrymi właściwościami regulacyjnymi [4], w szczególności mogą realizować zmianę mocy czynnej w kierunku zmniejszania generacji, lecz nie mają możliwości jej realizowania w  kierunku zwiększania bez wcześniejszego zaniżenia mocy oddawanej do  sieci w  stosunku do  chwilowego potencjału wiatru, co wiąże się z  kosztami utraconej produkcji. Zakłada się, że korzyści z realokacji części półpasma rezerwy wtórnej w kierunku zmniejszania generacji na elektrownie wiatrowe z wykorzystaniem regulatora centralnego LFC (Load Frequency Control – system automatycznej regulacji częstotliwości i  mocy, dawniej ARCM) [2, 3], będą wynikały z: 1. umożliwienia pracy większej liczby JWCD z  mocą minimum technicznego w nocnej dolinie obciążenia, a co za tym idzie, uniknięcia interwencyjnych odstawień JWCD, które generują dodatkowe koszty funkcjonowania systemu elektroenergetycznego związane z  ponownymi uruchomieniami w szczycie zapotrzebowania na moc (koszty uruchomień plus koszty przyspieszonego zużycia bloków) oraz zwiększają ich awaryjność 2. unikania sytuacji, w których moc oddana do  sieci przez elektrownie wiatrowe będzie ograniczana (alokacja rezerwy, która jest niezbędna z  punktu widzenia bezpieczeństwa pracy KSE, ale często nie jest wykorzystywana) 3. umożliwienia automatycznej redukcji generacji OZE w  sytuacji naruszenia warunków bezpieczeństwa prowadzenia ruchu KSE (generacja JWCD wymuszona ograniczeniami sieciowymi) 4. unikania głębokich, prewenc yjnych redukcji mocy OZE ze  względu na domniemanie zagrożenia bezpieczeństwa prowadzenia ruchu sieci, zastąpione

przez ograniczenia mocy OZE przez regulator LFC o dokładnie zadaną wielkość i  przez ściśle określony czas – do  ustąpienia przyczyn zaburzenia. 3. Planowanie pracy KSE na dobę następną Proponuje się, żeby algorytm podziału przez centralny regulator LFC pasma regulacji wtórnej w kierunku zmniejszania generacji pomiędzy JWCD i  OZE w  dolinie obciążenia, w zależności od warunków bilansowania KSE w kolejnych kwadransach doby, realizował następujące funkcje : A. ΣJWCD (BPP) > ΣJWCD (PMIN_TECH + P wmax_red); (suma bieżących punktów pracy (BPP) JWCD jest większa od  sumy ich minimów technicznych powiększonych o pasmo regulacji w kierunku zmniejszania generacji) • całe pasmo regulacji w kierunku zwiększania i zmniejszania generacji alokowane na JWCD • brak alokacji pasma regulacji wtórnej na GW B. ΣJWCD (PMIN_TECH) < ΣJWCD (BPP) < ΣJWCD (PMIN_TECH + P wmax_red); (suma BPP JWCD znajduje się pomiędzy sumą ich minimów technicznych i sumą ich minimów technicznych powiększoną o  wymaganą rezerwę w kierunku zmniejszania generacji) • całe półpasmo regulacji w kierunku zwiększania generacji alokowane na JWCD • fragment półpasma regulacji w kierunku zmniejszania generacji alokowane na  JWCD w  ilości P wmax_red_JWCD = ΣJWCD (BPP) – ΣJWCD (PMIN_TECH) (suma BPP i  suma minimów technicznych); priorytet wykorzystania tego fragmentu półpasma regulacji • fragment półpasma regulacji w kierunku zmniejszania generacji alokowane na GW w  ilości P wmax_red_GW = P wmax_red – Pwmax_red_JWCD (pozostała część wymaganego zakresu regulacji w  kierunku zmniejszania generacji, która nie została alokowana na JWCD) C. ΣJWCD (PMIN_TECH) = ΣJWCD (BPP); w  kwadransie doby, w  którym zapotrzebowanie na moc do pokrycia przez JWCD jest najmniejsze, cała rezerwa w  kierunku zmniejszania alokowana jest na GW

Rys. 1. Planowanie alokacji rezerwy wtórnej pomiędzy jednostki JWCD i GW

55


B. Czarnecki | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 49–53

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 49–53. When referring to the article please refer to the original text. PL

• całe półpasmo regulacji w kierunku zwiększania generacji alokowane na JWCD • całe półpasmo regulacji w  kierunku zmniejszania generacji alokowane na GW. Zasadę podziału alokacji rezerwy wtórnej pomiędzy jednostki JWCD i  GW przedstawiono na  rys. 1. Przyjęto następujące oznaczenia: • nJWCD – moc oddawana do sieci przez nJWCD konwencjonalne • GW – moc oddawana do sieci przez generację wiatrową • GW-RD – rezerwa wtórna w  kierunku zmniejszania generacji alokowana na GW • GW-RG – rezerwa wtórna w  kierunku zwiększania generacji alokowana na GW (wartość, o którą zaniżono operatywnie GW w trakcie świadczenia usługi)1 • JWCD-Min – suma minimów technicznych JWCD • JWCD-RD – rezerwa wtórna w kierunku zmniejszania generacji alokowana na JWCD • LOAD – zapotrzebowanie odbiorców na moc • JWCD-RG – rezerwa wtórna w kierunku zwiększania generacji alokowana na JWCD. Suma (GW – RD oraz JWCD – RD) jest wartością stałą, natomiast obydwie składowe mogą się zmieniać z kwadransa na kwadrans. Na rys. 1 w godzinach od drugiej do czwartej rezerwa wtórna jest alokowana na  elektrownie wiatrowe, przy czym o  godzinie trzeciej, gdy obciążenie do pokrycia przez JWCD jest równe sumie ich minimów technicznych, rezerwa wtórna w kierunku zmniejszania generacji jest w całości alokowana na elektrownie wiatrowe. Zakłada się, że rezerwa pierwotna może być świadczona przez JWCD w  paśmie 2,5% PN poniżej minimum technicznego. Jeżeli w trakcie planowania pracy systemu przyjąć, że  w  dolinie, w  kwadransie o  najmniejszym planowanym obciążeniu do pokrycia przez JWCD, będą one pracowały z  mocami minimów technicznych, powyższy algorytm: 1. umożliwia pracę większej liczby JWCD w dolinie obciążenia, co wpływa na obniżenie kosztów związanych z  odstawieniami części bloków w  dolinie oraz ponownymi uruchomieniami w  celu pokrycia zapotrzebowania w szczycie 2. pozwala na  unikanie prewencyjnego ograniczania mocy GW w  celu zapewnienia regulacyjności systemu. Co do  zasady, planując pracę KSE, nie powinno się planować zaniżania mocy nJWCD, jeżeli nie wynika to  z  generacji JWCD wymuszonej ograniczeniami systemowymi. 4. Prowadzenie ruchu KSE Należy założyć, że  prowadzenie ruchu KSE będzie odbiegało od planu ze względu na błędy prognoz zapotrzebowania na moc i generacji nJWCD. Wykorzystanie pasma regulacji wtórnej w kolejnych przedziałach 15-minutowych będzie związane z realizacją następującego algorytmu: D. ΣJWCD (PMIN_TECH) > ΣJWCD (BPP) > ΣJWCD (JWCDMustRun) – zapotrzebowanie 1

2

56

Rys. 2. Wykorzystanie rezerwy wtórnej w kierunku zmniejszania generacji alokowanej na GW

do pokrycia przez JWCD jest mniejsze od  sumy ich minimów technicznych, ale większe od  generacji JWCD wymuszonej systemowymi ograniczeniami sieciowymi2 • moc oddawana do  sieci przez farmy wiatrowe jest ograniczana (rys. 2, godziny 2 i 3) • całość półpasma w kierunku zmniejszania generacji alokowane na GW (GW-RD) • częściowo półpasmo w kierunku zwiększania generacji alokowane na GW; priorytet wykorzystania przed JWCD (GW – RG na rys. 2). W rozważanym przykładzie GW świadczy usługę rezerwy wtórnej w kierunku zwiększania generacji. W paśmie zaniżonej mocy oddawanej do sieci przez GW pracują JWCD z mocami minimum technicznego. W przypadku częściowego lub całkowitego wykorzystania zaplanowanego pasma regulacji w  kierunku zmniejszania generacji alokowanego na  GW, technicznie możliwe jest utrzymanie na  niezmienionym poziomie wielkości tego pasma. W przypadku nieprzewidzianych (i niezaplanowanych) zdarzeń w  KSE, takich jak błędy prognoz zapotrzebowania na  moc, generacji OZE etc., gdy: • JWCD pracują z  mocą minimów technicznych • moc do  pokrycia przez JWCD będzie mniejsza od  sumy ich minimów technicznych • pasmo regulacji w dół alokowane na GW zostało całkowicie wykorzystane • odstawienie JWCD lub nJWCD konwencjonalnych jest utrudnione technicznie lub związane z nadmiernymi kosztami możliwe jest zaniżenie generacji wiatrowej poniżej założonego na  etapie planowania pasma regulacji w  dół z  zachowaniem przez GW zdolności do świadczenia usługi rezerwy wtórnej w kierunku zmniejszania generacji. Graficznie taką sytuację ukazuje rys. 2. Zakres regulacji mocy czynnej na  farmie wiatrowej zależny jest od możliwości technicznych poszczególnych turbin wiatrowych

oraz aktualnych warunków pogodowych. Sterowanie mocą czynną w zależności od wymaganej wartości zaniżenia odbywa się w zależności od rozwiązań zaimplementowanych przez producentów turbin: 1. redukcja jest realizowana na  kolejnych pojedynczych turbinach do  osiągnięcia ich mocy minimalnej 2. redukcja jest realizowana na wszystkich turbinach równocześnie do  osiągnięcia ich mocy minimalnej, po czym następują kaskadowe wyłączenia turbin do  osiągnięcia mocy zadanej farmy. Zasadniczo nowym zagadnieniem z punktu widzenia OSP byłby sposób sterowania mocami poszczególnych farm wiatrowych. Regulator LFC przekazuje sygnał sterowania mocą JWCD bezpośrednio do tych jednostek, a OSP może obserwować w trybie online zmiany mocy oddawanej do  sieci przez poszczególne jednostki. Regulator centralny LFC umożliwia indywidualne załączanie lub wyłączanie udziału JWCD w  regulacji pierwotnej oraz wtórnej na poszczególnych JWCD. Ponieważ moc zainstalowana większości z farm, które mogłyby uczestniczyć w regulacji, jest zbyt mała z punktu widzenia OSP, być może FW będą musiały być agregowane obszarowo, a możliwości regulacyjne wynikające z  parametrów technicznych i lokalnych warunków pogodowych byłyby oferowane dla OSP zbiorczo przez podmioty odpowiedzialne za agregację. Mielibyśmy zatem do czynienia z hierarchiczną strukturą sterowania rezerwą wtórną, w  której OSP obserwowałby jedynie zbiorczo grupę farm wiatrowych, natomiast praca poszczególnych farm, a tym bardziej turbin wchodzących w ich skład byłaby dla OSP znana powykonawczo. 5. Podsumowanie i wnioski Ograniczanie mocy jednostek nJWCD w  dolinie obciążenia może wynikać z  konieczności utrzymania minimalnej wymaganej liczby pracujących JWCD i/lub zapewnienia pasma regulacji mocy czynnej w kierunku zmniejszania generacji (JWCD

Występuje wyłącznie w przypadku operacyjnego wykorzystania GW-RD (rys. 2). Brak zagrożenia bezpieczeństwa KSE, trudności techniczne lub wysokie koszty odstawienia nJWCD konwencjonalnych i JWCD.


B. Czarnecki | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 49–53

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 49–53. When referring to the article please refer to the original text. PL

pracują z mocą powyżej minimum technicznego, w związku z czym są w stanie automatycznie lub na  polecenie OSP obniżyć moc oddawaną do  sieci). Rezerwa wirująca w kierunku zmniejszenia generacji jest niezbędna dla niezawodnego prowadzenia ruchu sieci, ale nie jest tożsama ze zmniejszaniem generacji. Jest to rodzaj opcji, którą OSP może wykorzystać, jeżeli zajdzie taka potrzeba. OSP, zamiast alokacji rezerwy w kierunku zmniejszania generacji w dolinie na JWCD, mógłby ją alokować na nJWCD. Zagrożenie ograniczania mocy nJWCD występuje wyłącznie w warunkach bardzo dużej mocy oddawanej przez nie do sieci. W związku z tym z punktu widzenia OSP nie ma zagrożenia, że usługa ta będzie się charakteryzowała niedostateczną dyspozycyjnością. Korzyści takiego rozwiązania są następujące: 1. Pozwoliłoby na  uniknięcie dużych prewencyjnych redukcji mocy oddawanej do  sieci przez nJWCD w  warunkach, gdy obciążenie do pokrycia przez JWCD w dolinie (powiększone o rezerwę w kierunku zmniejszania generacji) jest mniejsze od minimalnego wymaganego poziomu generacji JWCD wymuszonego bezpieczeństwem pracy KSE. Rezerwa wtórna alokowana na  jednostkach nJWCD, w  odróżnieniu od  prewencyjnego redukowania mocy, powoduje, że  ewentualne ograniczanie mocy FW byłoby ściśle związane z  chwilowymi warunkami pracy KSE i  po ustąpieniu zagrożenia automatycznie byłoby anulowane. Centralny regulator LFC, śledząc w  trybie online saldo generacji i zużycia energii na terenie całego kraju, precyzyjnie określa chwilowe wartości redukcji – stosownie do  warunków panujących w  KSE i  anuluje redukcje w  momencie, gdy ustępuje przyczyna zaniżania mocy FW 2. Produkcja utracona w  związku z  pracą w  regulacji jednostek nJWCD byłaby znacznie mniejsza niż w  przypadku prewencyjnego ograniczania ich mocy o  dużą wartość w  całej dolinie nocnej ze  względu na  zagrożenie bezpieczeństwa pracy KSE. Poprawiłoby to  bilans produkcji energii z OZE

3. OSP otrzymałby dodatkowe narzędzie regulacyjne, które pod względem technicznym byłoby identyczne z regulacją na  blokach cieplnych. Centralny regulator LFC automatycznie po wyczerpaniu zasobów regulacyjnych na JWCD uruchamiałby regulację polegającą na  zaniżeniu mocy elektrowni wiatrowych 4. Zdolności regulacyjne elektrowni wiatrowych byłyby wykorzystywane do poprawy bezpieczeństwa i niezawodności pracy KSE 5. Obniżone zostałyby koszty funkcjonowania KSE. Pozwoliłoby to  na  unikanie nocnych odstawień JWCD i  ponownych porannych uruchomień ze względu na  małe dolinowe pasmo zapotrzebowania na moc do pokrycia przez JWCD. Alokacja znacznej części rezerwy wtórnej na  nJWCD z  jednej strony pozwoliłaby na  pracę dodatkowych JWCD z  mocą równą minimum technicznemu bloków, a  z  drugiej minimalizowałoby ryzyko ograniczania mocy nJWCD 6. Zwiększenie mocy zainstalowanej bloków JWCD pracujących w dolinie obciążenia umożliwiłoby pokrycie większego zapotrzebowania na  moc w  szczycie obciążenia, bez potrzeby uruchamiania dodatkowych JWCD w szczycie 7. Unikanie uruchomień JWCD w  cyklu dobowym zmniejsza ich awaryjność. Czynniki wymienione powyżej przyczyniają się do  obniżenia łącznych kosztów funkcjonowania KSE ze względu na zmniejszenie produkcji utraconej GW oraz unikanie kosztów odstawień i ponownych uruchomień JWCD. Warunkiem bezwzględnie koniecznym jest zapewnienie przez nJWCD standardów technicznych i  komunikacyjnych świadczenia usług regulacyjnych identycznych z  tymi, które oferują JWCD.

Bibliografia 1. Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej – Bilansowanie systemu i  zarządzanie ograniczeniami systemowymi, wersja 1.0, tekst obowiązujący od 1.01.2015 [online], www.pse-operator. pl [dostęp: 17.02.2017]. 2. Bućko P., Regulowane usługi systemowe w  zakresie mocy czynnej, Politechnika Gdańska, Monografie 109, Gdańsk 2011. 3. Wymogi wobec JWCD na potrzeby wdrożenia systemu LFC, PSE-Operator SA, Konstancin-Jeziorna 4.08.2011. 4. Active Power Controls from Wind Power: Bridging the Gaps; Technical Raport NREL/TP-5D00-60574. 5. Plan rozwoju w  zakresie zaspokojenia obecnego i  przyszłego zapotrzebowania na energię elektryczną na lata 2016–2025, PSE SA, 2015. 6. Plan Koordynacyjny Dobowy, ograniczenia sieciowe [online], www.pse.pl [dostęp: 17.02.2017]. 7. Polityka energetyczna Polski do 2030 roku, Ministerstwo Gospodarki, Warszawa, listopad 2009 [online], www.mg.gov.pl [dostęp: 17.02.2017]. 8. Krajowy Plan Działania w  zakresie energii ze  źródeł odnawialnych, Minister Gospodarki, Warszawa 2010 [online], http://www.ebb-eu.org/legis/ ActionPlanDirective2009_28/national_ renewable_energy_action_plan_poland_ pl.pdf [dostęp: 20.07.2017]. 9. Polityka energetyczna Polski do  2050 roku – projekt, ver. 0.6, Ministerstwo Gospodarki, Warszawa, sierpień 2015 [online], http://bip.me.gov.pl/node/24670 [dostęp: 20.07.2017]. 10. REmap 2030 Perspektywy rozwoju energii odnawialnej w  Polsce, IRENA 2015, październik 2015 [online], http:// www.irena.org/DocumentDownloads/ Publications/IRENA_REmap_Poland_ paper_2015_PL.PDF [dostęp: 20.07.2017]. 11. Zapotrzebowanie na moc w KSE [online], www.pse.pl [dostęp: 17.02.2017]. 12. Prognoza zapotrzebowania na  paliwa i energię do 2050 roku, Krajowa Agencja Poszanowania Energii SA, 2013.

Bogdan Czarnecki

mgr inż., MBA Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: b.czarnecki@ien.gda.pl Absolwent Wydziału Elektroniki Uniwersytetu Elektrotechnicznego w Petersburgu (1990), absolwent studiów MBA Gdańskiej Fundacji Kształcenia Menedżerów (2002). Od 2000 roku jest kierownikiem Zakładu Strategii i Rozwoju Systemu w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk. Zawodowo zajmuje się m.in. zagadnieniami związanymi z planowaniem rozwoju systemu elektroenergetycznego.

57


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 58–63

Use of AMI Meters in the Process of Low Voltage Grid Optimization

Authors Krzysztof Dobrzyński Zbigniew Lubośny Jacek Klucznik Sławomir Noske Dominik Falkowski

Keywords low voltage grid, grid monitoring and control, optimization

Abstract This is a report of a project involving, inter alia, low voltage grid performance optimization with data from AMI meters. The study was supported with a European UPGRID grant, and executed by a consortium of companies from seven European countries, including Poland.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017305 Received: 06.02.2017 Accepted: 27.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction The knowledge of the Distribution System Operator concerning the actual state of the low voltage grid is currently very limited. This means that the distribution operator does not have sufficient information about the current voltages and loads of grid components in the low voltage grid, or it is merely the residual knowledge of a selected test area of the grid, as is the case with the Hel Peninsula, for example. In the case of LV grid failures, basically the only source of feedback are the blackout notices from customers conveyed by phone or via the Internet. Similarly,

the operator doesn’t know much about the power quality, since it is analysed upon customer complaint only. Following the large-scale deployment of AMI infrastructure, operators have been investigating the suitability of AMI meters for purposes other than just metering and billing energy consumption. AMI meters, depending on the model, can record different electrical parameters, such as instantaneous voltage and power values, and pre-defined events (e.g. voltage drop). The combination of these features with the ability of AMI meters to remotely retrieve measurements has prompted researchers to look for additional

Fig. 1. General structure of DMS system. MDM – Meter Data Management; NCM – Network Control and Management; OMS – Outage Management System; NA – Network Analysis; MDG – Meter Data Gateway; CBP – Central Database; SCADA – Supervisory Control and Data Acquisition 58


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 58–63

areas where this infrastructure may be used. Verifying the new applications of AMI infrastructure is a complex undertaking that on the one hand involves significant enterprise resources, and on the other hand requires third-party support for tasks outside the operator’s core business, e.g. development of new software. At the beginning of 2015, ENERGA-OPERATOR SA, Gdańsk University of Technology, Institute of Power Engineering, and Atende SA commenced cooperation in the implementation of a project financed by an UPGRID European grant under the Horizon 2020 program [4]. Besides the Polish partners, the project participants include 15 more from 7 different European countries. The grant was aimed at investigating the feasibility and viability of a remote monitoring and control system for low and medium voltage grids. However, the operator is allowed a certain flexibility with regard to the choice of issues that they may wish to address as long as they remain defined within certain topics. The distribution operator in a given country specifies which issues will be addressed. This is justified by the differences between operators, both in terms of technology and the experience already gained. The Polish operator focused on issues related to the low voltage grid. This paper reports selected issues addressed under the grant by the Polish partners [1], including: • LV grid monitoring and control • power flow calculation in LV grid • LV grid state estimation • load and generation forecasting in LV grids • optimization of LV grid division points • MV/LV transformer temperature forecasting • optimum choice of transformer for MV/LV substation • fault location. In the project, the above-mentioned issues constitute the independently considered functionalities included in the developed

Distribution Management System (DMS). The general structure of this system is shown in Fig. 1.

2. The low and medium voltage grid test area The objective of the grant was to investigate the relevant issues in an real distribution grid. Therefore, a definite demonstration area of the medium and low voltage grids, located within Gdynia city districts, was identified: Witomino, Działki Leśne and Chwarzno (Fig. 2). This area consists of: • 33.71 km of medium voltage cable lines • 90.75 km of low voltage cable lines • 26.68 km of low voltage overhead lines • 54 indoor MV/LV transformer substations, which supply 300 low voltage circuits. All MV/LV substations in the demonstration area were equipped with AMI infrastructure, including: a concentrator that collects measurements from customer meters and a balancing meter located on LV side of the MV/LV transformers. As part of the project, selected MV/LV substations were upgraded to provide adequate levels of grid monitoring and control. For example, in three selected substations, currents were measured and fuses inspected in each LV circuit.

3. Functionalities planned in LV grid Within the grant framework, many low voltage grid functionalities were provided for. The following is a brief description of these functionalities with selected issues and/or constraints that affect the current implementation.

3.1. LV grid monitoring and control The LV grid is monitored and controlled by Polish distribution operators, basically only in pilot areas where selected solutions are being tested. In this case, in principle for the first time, the

Fig. 2. Demonstration area of medium and low voltage grids 59


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 58–63

research effort is aimed at the make a model of the LV grid’s demonstration area in the SCADA system, which is in place at ENERGA-OPERATOR. As part of the implementation of this functionality in the SCADA system, the following features were monitored: • LV grid node voltages • current and power flows in line sections • current and power flows in MV/LV transformers • manual LV switch statuses • micro-source operational status, incl. measure output power • information on blown fuses in the LV feeders (MV/LV substation). Also, the option of remote control from the SCADA system was provided for. This applies to micro-sources that can be remotely turned on or off. Some of the above information will not come from direct measurements. The current and power flows in line sections will be calculated by the LV grid state estimator. On the other hand, a change in the status of a manually controlled switch will be identified and notified by an Electrical Emergency Service field crew. The other values will be measured. Cable cabinet voltages will be taken from customer meters. However, since there may be multiple meters connected to one cable cabinet, the minimum and maximum value will be shown. Voltages on the LV buses of the MV/LV transformers will be measured by a balancing meter. It is worth mentioning that one problem is the efficiency of measurement acquisition from customer meters using PLC (Power Line Communication) technology, which in general, increases the time of measurement retrieval from customer meters along with the electrical distance of its location relative to the concentrator located in the MV/LV substation. This is unfortunate due to the fact that for the efficient management of current grid operation, information is needed concerning the grid state and should be acquired as soon as possible. The desired time is usually counted in seconds. Unfortunately, the acquisition of data measured deeper in the grid can take a dozen or so, and in extreme cases a few dozen, minutes, which makes this measurement unsuitable for the operator. Therefore, the need arose to estimate the voltages that cannot be acquired in an acceptable time. This will be accomplished by using the LV grid condition estimator, which has been briefly described in point 3.3. In this case, the time limit for transferring information to the SCADA system was 15 minutes.

3.2. Power flows The LV grid power flow calculation module is designed to perform the functions of grid operation planning or analysis, which is where historical or forecast data are used. The algorithm was based on the commonly used Newton-Raphson iteration method [5], which features high convergence. The essence of this method is the solution of a non-linear system of equations in which the active Pi and reactive Qi power shall be fulfilled in each network node: (1) 60

(2) where: δij = δi – δj – difference between nodal voltage angles, Ui – voltage in node i, Gij, Bij – impedance matrix elements. The input data for the implementation of the above method are: • technical parameters of grid components (line sections and transformers) • grid topology • switches state • LV side voltages of MV/LV transformers • load and generation powers of micro-sources. Due to the radial configuration of the LV grid, the power flow calculation can be split into sub-grids supplied from MV/LV transformers. In the method, nodes should be divided into generation, load, and balancing types. At the same time, the generation nodes may be ignored, because the micro sources installed in the LV grid are not capable of voltage regulation. Thus, all nodes are treated as loads, with their active and reactive powers Pi and Qi assumed (e.g. from historical measurements or forecasts) as preset. The exception is the LV side buses of the MV/LV transformer, which are treated as balancing node. For this node, the preset voltage module is assumed (e.g. from forecast, historical trends or measurements) and the angle of that voltage equals zero or any other reference angle. As a result of the Newton-Raphson method application, the following values are obtained: • currents in line sections and transformers in a defined grid area • voltages in all nodes in a defined grid area • active and reactive powers at the beginning and end of each line section • active and reactive power flows through transformers • active and reactive power losses in all line sections.

3.3. LV grid status estimation The main information of interest to the operator while providing current control of the grid operation, are node voltages and loads of individual line sections and transformers. As mentioned earlier, in the case of a low voltage grid, at present, the operator has no current knowledge about its actual state. With the help of AMI infrastructure, information may be obtained, but with certain limitations. The main limitation is the efficiency of measurement acquisition from customer meters. For this reason, the power flow module cannot be used and the grid state estimator should be used, which will fill missing measurements. Currently, based on completed analyses, it is predicted that in the assumed 15-min. time interval measurements could be acquired from most customer meters, but not all. The above information makes it necessary to apply a solution which, based on incomplete data, will provide a reliable state of LV grid. Input data for the algorithm basically coincides with those needed in the power flow calculation module (point 3.2). In this case, no load and generation powers are needed. Additionally, the following are required: • voltage measurements in selected customer meters • energy measurements in balancing meters.


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 58–63

The basis of the algorithm is a square admittance matrix with the size corresponding to the number of nodes in the subgrid: (3) where: Yy – matrix containing shunt grid elements, Yz – matrix containing series grid elements. In this algorithm, the calculation problem is reversed in relation to the classical power flow calculation. In this case, power flows are derived from voltage measurements. In the first step of the algorithm, the voltage and current equation is supplemented: (4) where: Il – vector of currents in cable cabinet, where voltage measurement is available, Ul – vector of measured voltages, Ux – vector of searched for voltages. In the next step, the node powers are determined:

(5) In the above method, the problem is the availability of the voltage module only, since the AMI meters installed in the demonstration area are not capable of measuring the voltage angle. Because of this, the results are burdened with an error. Therefore, in the following steps the algorithm estimates the node voltage angles. This is accomplished based on the factor of the change of the angle between the from node and the end node of each line section αδkl, which is defined as the derivative of the angle change with respect to the active power in a line section. These values are determined for a grid with a specific topology at one time before the start of the estimation process with random grid loads. This allows the distribution of voltage angle variations as a function of the branch power to be obtained, which is then averaged using linear regression. Then, node voltage angles are adjusted, depending on the power flow in the branch. In the next iteration step, the measured Ul voltages are corrected for the angle calculated for each branch, a new nodal power vector is determined, as well as new power flows in the branches, and new angle corrections. Iterations are repeated until the desired calculation accuracy is achieved.

3.4. Load and generation forecasting The project also provided for a load and generation power forecasting function, which is planned for use in other functionalities, e.g. during the forecasting of the MV/LV transformer temperature. The forecasting algorithm is based on statistical methods. Historical load (generation) data of active energy profiles are needed here and also, if available, of reactive energy profiles. Forecasting consists of the following three steps [6]: 1. Historical data retrieval from a database Historical data from previous years for the day under consideration are searched for, including consideration of the same day of the week. Hence, it will not be exactly the same date in the previous years as it is in the current year.

2. Filtering historical data Historical data may be subject to two issues that can adversely affect the forecast outcome: • Missing or incorrect measurement data. In theory, stored data should be complete as they provide the basis for customer billing. In fact, some data may be missing. Incorrect data may be: zero, unexpectedly high or low values. If this is the case, the data needs to be supplemented, this may be achieved by interpolation, but only after data validity has been ascertained • If a searched-for day in the previous year was of a different type, e.g. in the previous year it was a public holiday, and now it is a working day. 3. Calculation of power forecast Firstly, the mean powers Pmean are calculated for a given day, for each i-th year of the past, for which measurements of the forecast day are available: (6) where: j – measurements at 15-minute intervals, N – number of years for which historical measurements are available for the forecast day, i = 1 – day of the current year, i.e. the day for which the forecast is calculated. Then, for each measurement year, the power change factor k(i) is determined: (7) Load (generation) power forecast at 15-minute interval, for the j-th time interval in 24 hours may be obtained from the equation: (8) where: b, c – temperature function coefficients, Δ t – temperature, Δs – cloudiness (insolation).

3.5. Optimization of LV grid division points Low voltage grids are constructed as meshed networks, but they operated as radial networks. In addition, the common practice of having LV grids built by operators assumes that every cable cabinet should enable grid segmentation. This makes it relatively easy to isolate, for example, a damaged line section. At present, mainly for cost reasons, remotely controlled switches are not used for grid sectioning. Sectioning is implemented manually by an Electrical Emergency Service field crew. Another functionality that will be implemented within the project is the optimization of the division points of the LV grid. In this case, the algorithm allows for a search for a new grid configuration subject to the following criteria: • Voltages in the analysed area of the LV grid are within the acceptable range, which is a parameter taken into account in calculations • No grid component (line and MV/LV transformer) rated current is exceeded in the LV grid’s analysed area. 61


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 58–63

A variety of goal functions may be optimized here, including: • elimination of overloads in an LV grid area • elimination of overvoltages in an LV grid area • search for a new division points because of the need to deenergize a grid component or area, e.g. for the failure removal or performing a scheduled works • minimizing technical losses in an LV grid area. The algorithm performs calculations for the actual configuration of the defined LV grid area, taking into account the load forecasts over a specified time and at a defined time interval. Then new grid configurations are searched for that meet the criteria are set out as a ranking list.

3.6. MV/LV transformer temperature forecasting At MV/LV substations, the power flows through transformers are measured every 15 minutes by a balancing meter. These measurements are sent to the AMI system and stored there, so that the transformer load history is available. Based on the measured powers, the transformer temperature in its hottest place can be approximately estimated. The temperature determination is based on standards PN IEC 60354 [2] and PN EN 60076-2 [3]. Based on the transformer load history, with the forecasting function (described in section 3.4) the transformer load may be predicted, e.g. for the next 12 hours. However, the prediction is only possible if the subgrid supplied from this transformer has not changed in relation to the measurements from previous years. If this condition is not met, then the forecast made for each customer meter currently fed from the transformer should be used. This approach is also valid for cases where the grid is reconfigured, for example, under the optimization of division points, and it should be verified whether the new configuration would result in the transformer’s overload in the perspective of its daily load.

3.7. Optimum choice of transformer for MV/LV substation In general, the low voltage grid, more than the other grids, is subject to constant changes, especially in load power, and soon also with regard to micro-source. On the one hand, this is due to the progressive increase in the energy consuming of households, along with economic development growth. On the other hand, it is due to the emergence of new energy consumption points with progresses in urban development and tenant changes in existing buildings. Taking all of this into account, the MV/LV transformer load curves do not necessarily replicate every year and may change over time. This may in turn lead to the ineffective use of individual distribution transformers and necessitate their replacement. Economic criteria were proposed in the project for transformer selection for MV/LV substations, with consideration of the costs incurred for the technical losses of transformers and their replacement costs. It is assumed here that the

62

transformer is not purchased and comes from the distribution operator’s stockpile. In the first step, the algorithm, based on the forecast transformer load and voltages, calculates energy losses, no-load and load, for the entire year. Then the transformer replacement cost is calculated, and includes: disassembly, assembly and transport. The decision to replace the transformer is based on the replacement cost comparison with losses throughout the transformer’s useful life.

3.8. Fault location Presently, operators locate failures in LV grids based on the phone calls or internet reports of consumers. The project analyses a function that uses AMI infrastructure to assist the operator in LV grid fault detection. AMI meters can report voltage loss to the concentrator at the MV/LV substation. The limitation here is that a single-phase meter is able to send such information only after the supply voltage has been restored. Whereas a 3-phase meter can send the information immediately, but only when power supply failure occurs in one or two phases. Another way to deduce the occurrence of an LV grid failure is to analyse the communication between the concentrator and customer meters. Normally, the metering data from the customer meters are transferred to the concentrator in MV/LV substations in cycles. Communication between the meters and concentrator is continuously monitored by the concentrator. This means that the concentrator knows immediately which meter has answered the measurement request. The absence of a customer meter response to the concentrator’s query within a given time may be a premise for concluding that there is a failure in the grid. If there is no response, then the next step is to verify the list of the concentrators that have communicated with this meter in the past, and to see if the data was sent within the specified time period. The absence of meter communication with other concentrators may indicate a failure. The meters’ concentration, especially in urban subgrids, is also included in the algorithm. For example, in a multi-family house, the lack of response from a single customer meter may indicate the activation of circuit-breaker for the given meter. However, if many meters do not respond, then a failure is highly likely.

4. Summary The existing AMI infrastructure prompts distribution operators to take action aimed at benefiting from the opportunities offered by this infrastructure, other than just energy billing. ENERGA-OPERATOR SA together with partners, within the framework of European UPGRID grant, implements LV grid monitoring and control solutions in a demonstration area. The aim is to gain knowledge and experience in the use of AMI infrastructure.


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 58–63

REFERENCES

1. Z. Lubośny et al., “Real proven solutions to enable active demand and distributed generation flexible integration, through a fully controllable LOW Voltage and medium voltage distribution grid. Demonstration 4 in real user environment: ENERGA – Poland. System Design, under grant 646531 — UPGRID — H2020-LCE-2014-2015/ H2020-LCE-2014-3”, Gdańsk 2016. 2. PN IEC 60354: 1999, “Loading guide for oil-immersed power transformers”.

3. PN EN 60076-2: 2011, “Temperature rise for oil-immersed transformers”. 4. www.upgrid.eu. 5. Z. Kremens, M. Sobierajski, “Analiza systemów elektroenergetycznych” [Analysis of power systems], WNT 1996. 6. H. Dobrzańska et al., „Prognozowanie w elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane” [Forecasting in power engineering. Selected issues] Częstochowa University of Technology Publishers, Częstochowa, 2002.

Krzysztof Dobrzyński Gdańsk University of Technology e-mail: krzysztof.dobrzynski@pg.gda.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering at Warsaw University of Technology (1999). He earned his Ph.D. at the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology (2012). An assistant professor at the Power Engineering Department of Gdańsk University of Technology. His areas of interest include interoperation of distributed generation sources within the power system, mathematical modelling, power system control, and intelligent systems in buildings.

Zbigniew Lubośny Gdańsk University of Technology e-mail: zbigniew.lubosny@pg.gda.pl Graduated from Gdańsk University of Technology. A professor of engineering since 2004. Currently an associate professor at Gdańsk University of Technology. His areas of interest include mathematical modelling, power system stability, power system control, the use of artificial intelligence applications in power system control, and the modelling and control of wind turbines. Editor in Chief of Acta Energetica.

Jacek Klucznik Gdańsk University of Technology e-mail: jacek.klucznik@pg.gda.pl He graduated from the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology (1999). Five years later he obtained his Ph.D. An assistant professor at the Power Engineering Department of his alma mater. His areas of interest include control systems for generators and turbines, wind power generation, and power system automatic protections.

Sławomir Noske ENERGA-OPERATOR SA e-mail: slawomir.noske@energa.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering at Poznan University of Technology, where he obtained his doctorate in engineering. Graduated from MBA studies. Professionally involved with the distribution of energy. Now in R&D at ENERGA-OPERATOR SA. At the centre of his interests are: smart grids, diagnostics in cable grids, grid asset management. CIGRE member and Polish representative in the Study Committee of B1 Cables.

Dominik Falkowski ENERGA-OPERATOR SA e-mail: dominik.falkowski@energa.pl PhD student at Gdańsk University of Technology, working at ENERGA-OPERATOR Innovation Department. During his studies he was awarded a distinction in the ENERGA SA contest for a project on the impact of investment until 2025 in generation capacity and transmission and distribution grids on the load carrying capacities of the nodes and lines in the ENERGA SA operating area. Professional interests: smart grids, power system development and new energy transmission and storage technologies.

63


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 58–63

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 58–63. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wykorzystanie liczników AMI w procesie optymalizacji pracy sieci niskiego napięcia Autorzy

Krzysztof Dobrzyński Zbigniew Lubośny Jacek Klucznik Sławomir Noske Dominik Falkowski

Słowa kluczowe

sieć niskiego napięcia, monitoring i sterowanie sieci, optymalizacja

Streszczenie

Prezentowany jest opis projektu dotyczącego m.in. optymalizacji pracy sieci niskiego napięcia przy wykorzystaniu danych z liczników AMI. Prace były prowadzone w ramach europejskiego grantu UPGRID, realizowanego przez konsorcjum firm z siedmiu państw europejskich, w tym również z Polski. Data wpływu do redakcji: 06.02.2017 Data akceptacji artykułu: 27.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wstęp Wiedza operatora dystrybucyjnego na temat aktualnego stanu pracy sieci niskiego napięcia jest obecnie bardzo skromna. Oznacza to, że operator dystrybucyjny nie dysponuje informacjami na  temat aktualnych napięć i  obciążeń elementów sieciowych w  sieci niskiego napięcia albo jest to  wiedza szczątkowa, obejmująca tylko wybrany, testowy obszar sieci, tak jak ma to  miejsce np. na  Półwyspie Helskim. W  przypadku wykrywania awarii w  sieci nn w  zasadzie jedynym źródłem są informacje o zaniku zasilania dostarczane przez klientów telefonicznie lub drogą internetową. Podobnie sytuacja wygląda z wiedzą operatora na  temat jakości energii elektrycznej, gdzie ewentualne analizy podejmowane są po uprzednich reklamacjach ze  strony klientów. Wykorzystanie infrastruktury AMI na  szeroką skalę sprawiło, że  obecnie operatorzy badają możliwości wykorzystania liczników AMI do  innych zadań niż tylko rozliczeń rzeczywistego zużycia energii elektrycznej. Liczniki AMI, w zależności od modelu, mają zdolność rejestrowania różnych wielkości elektrycznych, takich jak np.: chwilowe wartości napięć, chwilowe wartości mocy, zdefiniowane zdarzenia (np. chwilowe obniżenie napięcia). Połączenie wymienionych własności liczników AMI z możliwością zdalnego pobierania pomiarów sprawia, że  rozważane są kolejne obszary, w  których można wykorzystać tę infrastrukturę. Zweryfikowanie nowych zastosowań infrastruktury AMI jest złożonym przedsięwzięciem, w którym z  jednej strony należy zaangażować wiele zasobów przedsiębiorstwa, a z drugiej strony potrzebne jest wsparcie firm zewnętrznych, potrafiących zrealizować zagadnienia niebędące domeną operatora, np. stronę programistyczną. Z  początkiem 2015 roku ENERGA-OPERATOR SA, Politechnika Gdańska,

64

Instytut Elektroenergetyki oraz Atende SA rozpoczęły współudział w realizacji grantu europejskiego o  akronimie UPGRID, realizowanego w  ramach programu Horyzont 2020 [4]. W grancie tym, oprócz polskich partnerów, uczestniczy jeszcze 15 innych z 7 różnych państw europejskich. W  swoim założeniu grant ten dotyczy realizowalności systemu zdalnego monitorowania i  sterowania siecią niskiego i  średniego napięcia. Przy czym dopuszczona jest tu pewna elastyczność wyboru przez operatorów realizowanych zagadnień, zdefiniowanych w  ramach przyjętych tematyk. Operator dystrybucyjny w  danym kraju precyzuje, które zagadnienia realizuje. Jest to uzasadnione różnicami pomiędzy operatorami, zarówno w sferze technologicznej, jak i już zdobytych doświadczeń. Polski operator skoncentrował się na  zagadnieniach związanych z siecią niskiego napięcia. Niniejszy referat przedstawia wybrane zagadnienia realizowane w ramach przedmiotowego grantu przez polskich partnerów [1], a są to m.in.:

• • • •

monitorowanie i sterowanie siecią nn obliczanie rozpływu mocy w sieci nn estymacja stanu sieci nn prognozowanie obciążenia i  generacji w sieci nn • optymalizacja punktów podziału sieci nn • prognozowanie temperatury transformatora SN/nn • wybór optymalnego transformatora dla stacji SN/nn • lokalizacja awarii. Powyżej wymienione zagadnienia stanowią w projekcie niezależnie rozważane funkcjonalności wchodzące w skład opracowanego systemu DMS (Distribution Management System). Ogólną strukturę tego systemu przedstawiono na rys. 1. 2. Charakterystyka obszaru testowego sieci niskiego i średniego napięcia Idea przedmiotowego grantu polega na  sprawdzeniu realizowanych zagadnień w  rzeczywistej sieci dystrybucyjnej. Do analiz zdefiniowano zatem określony demonstracyjny obszar sieci średniego i  niskiego napięcia, znajdujący się

Rys. 1. Ogólna struktura systemu DMS. MDM – Meter Data Management; NCM – Network Control and Management; OMS – Outage Management System; NA – Network Analysis; MDG – Meter Data Gateway; CBP – Central Database; SCADA – Supervisory Control and Data Acquisition


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 58–63

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 58–63. When referring to the article please refer to the original text. PL

estymowania wartości napięć, których nie uda się pozyskać w akceptowalnym czasie. Realizowane będzie to  z  wykorzystaniem estymatora stanu sieci nn, który pokrótce został opisany w rozdziale 3.3. Przyjęto przy tym graniczny czas przekazania informacji do systemu SCADA na poziomie 15 minut.

Rys. 2. Demonstracyjny obszar sieci średniego i niskiego napięcia

w dzielnicach miasta Gdynia: Witomino, Działki Leśne oraz Chwarzno (rys. 2). Na obszar ten składają się: • linie kablowe średniego napięcia o łącznej długości 33,71 km • linie kablowe niskiego napięcia o łącznej długości 90,75 km • linie napowietrzne niskiego napięcia o łącznej długości 26,68 km • 54 stacje transformatorowe wnętrzowe SN/nn, z  których zasilanych jest 300 obwodów niskiego napięcia. Wszystkie stacje SN/nn, znajdujące się na  demonstracyjnym obszarze, posiadają infrastrukturę AMI, w  skład której wchodzą m.in.: koncentrator zbierający pomiary z  liczników komunalnych i licznik bilansujący, realizujący pomiary na  szynach głównych rozdzielnicy nn. W  ramach projektu rozbudowano wybrane stacje SN/nn w celu zapewnienia odpowiedniego poziomu monitorowania i sterowania siecią. Przykładowo, w trzech wybranych stacjach zrealizowano pomiar prądów na  każdym obwodzie nn wraz z kontrolą przepalenia wkładek bezpiecznikowych na  poszczególnych obwodach nn. 3. Planowane funkcjonalności w sieci nn W  ramach realizowanego grantu przewidziano wiele funkcjonalności obejmujących sieć niskiego napięcia. Poniżej przedstawiono syntetyczny opis tych funkcjonalności z wybranymi problemami lub ograniczeniami, które mają wpływ na bieżącą realizację. 3.1. Monitoring i sterowanie siecią nn Monitorowanie i  sterowanie sieci nn przez polskich operatorów dystrybucyjnych odbywa się obecnie w  zasadzie tylko w  ramach obszarów pilotażowych, gdzie testowane są wybrane rozwiązania. W  tym przypadku, w  zasadzie po raz pierwszy, prace skierowane są na odtworzenie demonstracyjnego obszaru sieci niskiego napięcia w  systemie SCADA, z którego to systemu korzysta ENERGA-OPERATOR. W ramach realizacji niniejszej funkcjonalności w systemie SCADA przewidziano m.in. pokazywanie: • napięć w węzłach sieci nn

• przepływów prądów i mocy w poszczególnych odcinkach liniowych • przepływów prądów i mocy w poszczególnych transformatorach SN/nn • stanów łączników nn sterowanych ręcznie • stanów pracy mikroźródeł wraz z wartością generowanej mocy • informacji o  przepaleniu wkładki bezpiecznikowej chroniącej obwód nn (stacja SN/nn). Przewidziano również możliwość zdalnego wykonywania sterowań z poziomu systemu SCADA. Dotyczy to  mikroźródeł, które można zdalnie załączać lub wyłączać. Część z powyżej wymienionych informacji nie będzie pochodziła z  bezpośrednich pomiarów. W przypadku rozpływu prądów i mocy w odcinkach liniowych wartości te będą wynikiem obliczeń wykonanych przez estymator stanu sieci nn. Z  kolei w  przypadku zmiany stanu łączników sterowanych ręcznie informacja będzie pochodziła od  brygad pogotowia energetycznego. Pozostałe wielkości będą efektem pomiarów. W  przypadku napięć wartości dla złącz kablowych będą pochodziły z  liczników komunalnych. Ponieważ jednak do jednego złącza kablowego może być przyłączonych wiele liczników, pokazana zostanie wartość najmniejsza i największa. Napięcia na dolnych szynach transformatora SN/nn oparte będą na  pomiarach realizowanych przez licznik bilansujący. Należy tu wspomnieć, że pewnym problemem jest efektywność pozyskiwania pomiarów z  liczników komunalnych przy wykorzystaniu technologii PLC (Power Line Communication), która w ogólności charakteryzuje się zwiększaniem czasu uzyskania pomiaru z licznika komunalnego wraz z odległością elektryczną jego umiejscowienia względem koncentratora znajdującego się w  stacji SN/nn. Jest to o tyle niekorzystna cecha, że do sprawnego prowadzenia bieżącego ruchu w sieci potrzebna jest informacja o  stanie sieci uzyskana w  możliwie najkrótszym czasie. Pożądany czas zwykle lokuje się w przedziale sekund. Niestety, zdobycie danych pomiarowych znajdujących się głębiej w sieci może sięgać kilkunastu, a w skrajnych przypadkach kilkudziesięciu minut, co sprawia, że  taki pomiar staje się dla dyspozytora nieprzydatny. Pojawiła się zatem konieczność

3.2. Wyznaczenie rozpływu mocy Moduł obliczania rozpływu mocy w sieci nn jest przeznaczony do realizacji funkcji związanych z  planowaniem lub analizą pracy sieci, a więc tam, gdzie wykorzystuje się dane historyczne lub prognozowane. Algorytm został oparty na  powszechnie stosowanej metodzie iteracyjnej Newtona–Raphsona [5], która charakteryzuje się dużą zbieżnością. Istotą tej metody jest rozwiązanie nieliniowego układu równań, w którym dla każdego z węzłów sieci muszą być spełnione równania na  moc czynną Pi i  bierną Qi, generowaną lub pobieraną: (1) (2) gdzie: δij = δi – δj – różnica kątów napięć węzłowych, Ui – napięcie w węźle i, Gij, Bij – elementy macierzy impedancyjnej. Danymi wejściowymi w przypadku implementacji powyższej metody są: • parametry techniczne elementów sieciowych (odcinków liniowych i transformatorów) • topologia sieci • stan łączników • wartości napięć dolnej strony transformatorów SN/nn • moce pobierane przez odbiory i generowane przez mikroźródła. Ze względu na  promieniowy charakter sieci nn obliczenie rozpływu mocy można dekomponować na podsieci zasilane z transformatora SN/nn. W implementacji metody należy dokonać podziału węzłów na odpowiednie typy: generacyjne, odbiorcze, bilansujące. Można jednocześnie pominąć węzły generacyjne, ponieważ mikroźródła instalowane w sieci nn nie są w stanie zapewnić regulacji napięcia w  węźle, do  którego są przyłączone. Zatem wszystkie węzły są traktowane jako węzły odbiorcze, gdzie przyjmuje się (np. z pomiarów historycznych lub prognozy) moce czynne Pi i bierne Qi jako zadane. Wyjątkiem są szyny dolnej strony transformatora SN/nn, które traktowane są jako węzeł bilansujący. Dla tego węzła przyjmuje się moduł napięcia zadanego (np. z prognozy, z trendów historycznych lub z pomiarów) oraz kąt tego napięcia równy zero lub inny dowolny kąt odniesienia. W efekcie zastosowania metody Newtona– Raphsona uzyskuje się następujące wielkości: • prądy płynące w poszczególnych odcinkach liniowych oraz transformatorach zdefiniowanego obszaru sieci • napięcia we wszystkich węzłach zdefiniowanego obszaru sieci • moce czynne i bierne na początku i końcu każdego odcinka liniowego

65


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 58–63

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 58–63. When referring to the article please refer to the original text. PL

• moce czynne i bierne płynące przez transformatory • straty mocy czynnej i biernej we wszystkich odcinkach liniowych. 3.3. Estymacja stanu sieci nn Podstawowymi informacjami, które interesują dyspozytora podczas prowadzenia bieżącego ruchu sieci, są napięcia w  sieci oraz obciążenia poszczególnych odcinków liniowych i  transformatorów. Jak wspomniano wcześniej, w  przypadku sieci niskiego napięcia operator obecnie nie dysponuje bieżącą wiedzą na  temat jej stanu. Za pomocą infrastruktury AMI można zdobyć informacje, ale z  określonymi ograniczeniami. Głównym ograniczeniem jest efektywność pozyskiwania danych pomiarowych z  liczników komunalnych. Z tego też powodu nie jest możliwe wykorzystanie modułu rozpływu mocy i  trzeba się posłużyć estymatorem stanu sieci, który na podstawie niepełnych pomiarów oszacuje pomiary brakujące. Aktualnie, na  podstawie przeprowadzonych analiz, szacuje się, że  w  założonym 15-min. przedziale czasu uda się pozyskać pomiary z  większości liczników komunalnych, ale nie ze  wszystkich. Powyższe powoduje, że  należy zastosować rozwiązanie, które na  podstawie niepełnych danych przedstawi wiarygodny obraz pracy sieci nn. Dane wejściowe opracowanego algorytmu w zasadzie pokrywają się z danymi potrzebnymi w  module wyznaczającym rozpływ mocy w sieci (rozdział 3.2). W tym przypadku nie są konieczne moce pobierane przez odbiory i generowane przez mikroźródła. Dodatkowo jednak wymagane są: • pomiary napięć w wybranych licznikach komunalnych • p o m i a r y e n e r g i i z   l i c z n i k ów bilansujących. Podstawą działania algorytmu jest macierz admitancyjna kwadratowa o  rozmiarze odpowiadającym liczbie węzłów danej podsieci: (3) gdzie: Yy – macierz zawierająca elementy podłużne sieci, Yz – macierz zawierająca elementy poprzeczne sieci. W  niniejszym algor ytmie odwrócono problem obliczeniowy w  stosunku do klasycznego obliczania rozpływu mocy. W tym przypadku na podstawie pomiarów napięć wyznaczane są wartości mocy. W pierwszym kroku algorytmu uzupełniane jest równanie wiążące napięcia i prądy:

(4)

gdzie: Il – wektor prądów w złączach kablowych, gdzie dostępny jest pomiar napięcia, Ul – wektor mierzonych napięć, Ux – wektor poszukiwanych napięć. W kolejnym kroku wyznaczane są wartości mocy węzłowych: (5)

66

W powyższej metodzie pewnym problemem jest dostępność tylko modułu napięcia, ponieważ liczniki AMI zainstalowane na  obszarze demonstracyjnym nie mają możliwości pomiaru kąta napięcia. To powoduje, że  uzyskiwany wynik obarczony jest błędem. Dlatego też w  kolejnych krokach algorytm estymuje kąty napięć węzłowych. Przeprowadzane jest to na podstawie współczynnika zmiany kąta pomiędzy węzłem początkowym a węzłem końcowym każdego odcinka liniowego αδkl, który zdefiniowany jest jako pochodna zmian kąta względem mocy czynnej odcinka liniowego. Wartości te wyznaczane są dla sieci o określonej topologii jednorazowo przed rozpoczęciem procesu estymacji z wykorzystaniem losowych obciążeń sieci. Pozwala to uzyskać rozkład zmian wartości kątów napięć w funkcji mocy gałęzi, który jest następnie uśredniany z wykorzystaniem regresji liniowej. Następnie wyznaczane są poprawki kątów napięć węzłowych, w zależności od mocy płynącej przez gałąź. W  kolejnym kroku iteracji zmierzone napięcia Ul są korygowane o obliczony dla każdej gałęzi kąt, wyznaczany jest nowy wektor mocy węzłowych, nowe przepływy mocy w gałęziach i nowe poprawki kątów. Iteracje są powtarzane do chwili uzyskania żądanej dokładności obliczeń. 3.4. Prognozowanie obciążenia i generacji mikroźródeł W projekcie przewidziano również funkcję prognozowania obciążeń i generacji przez mikroźródła, która planowana jest do wykorzystania w  innych funkcjonalnościach, np. podczas prognozowania temperatury transformatora SN/nn. Algorytm prognozowania oparty jest na  metodach statystycznych. Niezbędne są tu dane historyczne dla odbiorów (generacji) dotyczące profili energii czynnej i jeżeli są dostępne, to również energii biernej. Prognozowanie zawiera trzy następujące kroki [6]: 1. Pozyskanie danych historycznych z bazy danych Wyszukiwane są dane historyczne z poprzednich lat dla rozważanego dnia, z uwzględnieniem tego samego dnia tygodnia. Stąd zwykle dla poprzednich lat nie będzie to dokładnie taka sama data jak dla roku bieżącego. 2. Filtrowanie danych historycznych Dane historyczne mogą być obarczone dwoma problemami, które negatywnie mogą wpływać na wynik prognozowania, są to: • Brakujące lub nieprawidłowe dane pomiarowe. Teoretycznie przechowywane dane powinny być kompletne, ponieważ stanowią podstawę do rozliczeń z klientem. W rzeczywistości niektórych danych może nie być. W  przypadku nieprawidłowych danych mogą one mieć postać: wartości zerowych, wartości niespodziewanie dużych lub niespodziewanie małych. W  takim przypadku należy uzupełnić dane, co może się odbyć z  wykorzystaniem interpolacji, jednak dopiero po upewnieniu się co do nieprawidłowości danych • Jeżeli poszukiwany dzień z poprzedniego roku jest innego typu, np. w poprzednim

roku na poszukiwany dzień przypadało święto, a teraz jest to dzień roboczy. 3. Obliczenie prognozy mocy W  pierwszej kolejności obliczane są wartości średnie mocy Pmean dla danego dnia, dla każdego i-tego roku z  przeszłości, dla którego dostępne są pomiary dotyczące prognozowanego dnia: (6) gdzie: j – pomiar z  interwałem 15-minutowym, N – liczba lat, dla których dostępne są historyczne pomiary dla prognozowanego dnia, i = 1 – dzień w roku bieżącym, tj. dzień, dla którego obliczana jest prognoza. Następnie dla każdego roku pomiarowego wyznacza się współczynnik zmiany mocy k(i): (7) Prognozę odbioru (generacji) mocy z interwałem 15-min., za j-ty przedział czasu w ciągu doby, można uzyskać z zależności: (8) gdzie: b, c – współczynniki funkcji temperatury, Δt – temperatura, Δs – zachmurzenie (nasłonecznienie). 3.5. Optymalizacja punktów podziału sieci nn Sieci niskiego napięcia budowane są jako sieci oczkowe, przy czym pracują jako sieci promieniowe. Dodatkowo stosowana praktyka budowy sieci niskiego napięcia przez operatorów zakłada, że  w  zasadzie prawie każde złącze kablowe powinno umożliwiać sekcjonowanie sieci. Dzięki temu relatywnie łatwo jest odseparować np. uszkodzony odcinek liniowy. Obecnie, głównie ze względów kosztowych, do sekcjonowania sieci nn nie są wykorzystywane łączniki zdalnie sterowane. Samo sekcjonowanie odbywa się ręcznie przez brygady pogotowia energetycznego. Kolejną funkcjonalnością, która będzie realizowana w ramach projektu, jest optymalizacja punktów podziału w  sieci nn. W  tym przypadku algorytm umożliwia poszukiwanie nowej konfiguracji sieci przy spełnieniu następujących warunków kryterialnych: • Napięcia w  analizowanym obszarze sieci nn zawierają się w dopuszczalnym zakresie, przy czym zakres ten jest parametrem uwzględnianym w obliczeniach • Nie jest przekroczona obciążalność dopuszczalna długotrwale elementów sieciowych (linii i transformatorów SN/ nn) w analizowanym obszarze sieci nn. Optymalizowana może być tu różna funkcja celu, w tym m.in.: • likwidacja przeciążeń występujących w zdefiniowanym obszarze sieci nn • likwidacja przekroczeń napięciowych występujących w zdefiniowanym obszarze sieci nn • poszukiwanie nowego podziału sieci powodowanego koniecznością wyłączenia spod napięcia określonego elementu lub


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 58–63

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 58–63. When referring to the article please refer to the original text. PL

obszaru sieci, np. na potrzeby usunięcia awarii lub wykonania prac planowych • minimalizacja strat technicznych w zdefiniowanym obszarze sieci nn. Algorytm wykonuje obliczenia dla aktualnej konfiguracji zdefiniowanego obszaru sieci nn, z  uwzględnieniem prognozowanych obciążeń w  określonym przedziale czasu i ze zdefiniowanym interwałem czasu. Następnie poszukiwane są nowe konfiguracje sieci spełniające warunki kryterialne, które przedstawiane są w  postaci listy rankingowej. 3.6. Prognozowanie temperatury transformatora SN/nn W stacjach SN/nn pomiary przepływu mocy przez transformator realizowane są przez licznik bilansujący z  interwałem 15-min. Pomiary te są przesyłane do systemu AMI i tam gromadzone, dzięki czemu dostępna jest historia obciążenia transformatora. Na podstawie zmierzonych wartości mocy można dokonać oceny przybliżonej temperatury transformatora w umownym, najgorętszym jego miejscu. Wyznaczenie temperatury oparto tu na normach PN IEC 60354 [2] i PN EN 60076-2 [3]. Na podstawie historii obciążenia transformatora można, z  wykorzystaniem funkcji prognozowania (opisanej w  rozdziale 3.4), przewidzieć obciążenie transformatora np. na następne 12 godzin. Przy czym określenie tej prognozy możliwe jest tylko przy spełnieniu warunku niezmienności podsieci zasilanej przez transformator, w  stosunku do  pomiarów z  poprzednich lat. Jeżeli ten warunek nie jest spełniony, to należy posłużyć się prognozą wykonaną dla poszczególnych liczników komunalnych, aktualnie zasilanych z rozważanego transformatora. Podejście to jest również słuszne dla przypadku, kiedy następuje rekonfiguracja sieci, np. w  ramach optymalizacji punktów podziału, i należy sprawdzić, czy nowa konfiguracja nie będzie skutkowała przeciążeniem transformatora w  perspektywie jego obciążenia dobowego. 3.7. Wybór optymalnego transformatora dla stacji SN/nn W ogólności sieć niskiego napięcia, w większym stopniu niż sieci pozostałych napięć, podlega ciągłym zmianom, zwłaszcza w zakresie odbieranej mocy, a w niedalekiej przyszłości może również w zakresie generowanej mocy przez mikroźródła. Z jednej strony związane jest to z postępującym wzrostem energochłonności gospodarstw domowych, wraz ze  wzrostem rozwoju gospodarczego. Z drugiej strony z powstawaniem nowych punktów odbioru energii w miarę rozwijania się aglomeracji miejskich lub też

zmian lokatorskich w budynkach już istniejących. To wszystko powoduje, że  krzywa obciążenia danego transformatora SN/ nn nie musi być rok do roku powtarzalna i może się na przestrzeni lat zmieniać. Może to  w  konsekwencji prowadzić do  nieefektywnego wykorzystania poszczególnych transformatorów rozdzielczych i  stanowić podstawę do ich wymiany. W ramach projektu zaproponowano funkcję doboru transformatora do  stacji SN/nn pod kątem ekonomicznym, gdzie uwzględniane są koszty ponoszone na straty techniczne transformatora oraz koszty związane z  wymianą transformatora. Zakłada się tu, że transformator nie jest kupowany, a pochodzi z rezerwy magazynowej operatora dystrybucyjnego. Algorytm w  pierwszym kroku na podstawie prognozy obciążenia transformatora i  poziomu napięcia na jego szynach, za okres całego roku, oblicza straty energii – jałowe i  obciążeniowe. Następnie obliczany jest koszt wymiany transformatora, w którego skład wchodzą: demontaż i  montaż transformatora oraz koszty transportu. Porównanie kosztu wymiany z kosztem ponoszonym na straty, które liczone są za okres żywotności transformatora, jest podstawą do podjęcia decyzji o jego wymianie. 3.8. Lokalizacja awarii Obecnie operatorzy lokalizują awarię w sieci nn na podstawie zgłoszeń telefonicznych lub internetowych pochodzących od klientów. W  ramach projektu analizowana jest funkcja, która wykorzystując infrastrukturę AMI, ma wspomóc operatora w  wykrywaniu awarii w sieci nn. Stosowane liczniki AMI mają opcję zgłaszania informacji o  zaniku napięcia do koncentratora znajdującego się w stacji SN/nn. Ograniczeniem jest tu fakt, że licznik 1-fazowy jest w stanie przesłać taką informację dopiero po powrocie napięcia zasilającego. Natomiast w  przypadku licznika 3-fazowego informacja może zostać wysłana od razu, ale tylko w przypadku braku zasilania występującego w  jednej lub dwóch fazach. In ny m s p o s o b e m w n i o s kow an i a o powstaniu awarii w sieci nn jest analiza komunikacji koncentratora z  licznikami komunalnymi. Standardowo przesyłanie danych pomiarowych z  liczników komunalnych do  koncentratora znajdującego się w  stacji SN/nn odbywa się cyklicznie. Komunikacja pomiędzy licznikiem a koncentratorem jest monitorowana w  sposób ciągły przez koncentrator. To oznacza, że koncentrator ma bieżącą wiedzę o tym, który licznik odpowiedział na zapytanie o  pomiar. Brak odpowiedzi licznika

komunalnego na zapytanie koncentratora w określonym czasie może stanowić przesłankę do wnioskowania o powstaniu awarii w  sieci. Jeżeli występuje brak odpowiedzi, to kolejnym krokiem jest weryfikacja listy koncentratorów, które w przeszłości komunikowały się z  tym licznikiem, i  sprawdzenie, czy w zadanym okresie czasu doszło do  przesłania danych. Brak komunikacji rozważanego licznika z innymi koncentratorami może wskazywać awarię. W algorytmie ujęty jest jeszcze fakt koncentracji liczników, zwłaszcza w podsieciach miejskich. Przykładowo w bloku wielorodzinnym brak odpowiedzi z jednego licznika komunalnego może wskazywać na zadziałanie zabezpieczeń przedlicznikowych tego konkretnego licznika. Jeżeli jednak nie będzie odpowiedzi z wielu liczników, to istnieje duże prawdopodobieństwo, że doszło do awarii. 4. Podsumowanie Istniejąca infrastruktura AMI skłania operatorów dystrybucyjnych do  podejmowania działań mających na  celu wykorzystanie możliwości oferowanych przez tę infrastrukturę, innych niż tylko rozliczenia za energię elektryczną. ENERGA-OPERATOR SA razem z partnerami, w ramach grantu europejskiego UPGRID, jest na etapie wdrażania na  obszarze demonstracyjnym rozwiązań dotyczących monitorowania i  sterowania w  sieci nn. Celem jest zdobycie wiedzy i doświadczeń w dziedzinie wykorzystania infrastruktury AMI. Bibliografia 1. Lubośny Z. i  in., Real proven solutions to  enable active demand and distributed generation flexible integration, through a fully controllable LOW Voltage and medium voltage distribution grid. Demonstration 4 in real user environment: ENERGA – Poland. System Design, w  ramach grantu 646531  – UPGRID – H2020-LCE-2014-2015/ H2020-LCE-2014-3, Gdańsk 2016. 2. PN IEC 60354: 1999, Przewodnik obciążenia transformatorów olejowych. 3. PN EN 60076-2: 2011, Przyrosty temperatury dla transformatorów olejowych. 4. www.upgrid.eu. 5. Kremens Z., Sobierajski M., Analiza systemów elektroenergetycznych, WNT 1996. 6. Dobrzańska H. i  in., Prognozowanie w  elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 2002.

67


K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 58–63

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 58–63. When referring to the article please refer to the original text. PL

Krzysztof Dobrzyński

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

Zbigniew Lubośny

prof. dr hab. inż. Politechnika Gdańska e-mail: zbigniew.lubosny@pg.gda.pl Wychowanek Politechniki Gdańskiej. Od 2004 roku jest profesorem nauk technicznych. Obecnie zatrudniony na swojej macierzystej uczelni na stanowisku profesora zwyczajnego. Obszar jego zainteresowań to: modelowanie matematyczne, stabilność systemu elektroenergetycznego, sterowanie systemem elektroenergetycznym, zastosowanie sztucznej inteligencji do sterowania systemem elektroenergetycznym, modelowanie i sterowanie elektrowniami wiatrowymi. Redaktor naczelny Acta Energetica.

Jacek Klucznik

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: jacek.klucznik@pg.gda.pl Studia magisterskie ukończył na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (1999). Pięć lat później uzyskał stopień doktorski. Pracuje jako adiunkt w Katedrze Elektroenergetyki swojej macierzystej uczelni. Zajmuje się układami regulacji generatorów i turbin, energetyką wiatrową oraz elektroenergetyczną automatyką zabezpieczeniową.

Sławomir Noske

dr inż. ENERGA-OPERATOR SA e-mail: slawomir.noske@energa.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Poznańskiej, także na tej uczelni uzyskał stopień doktora nauk technicznych. Ukończył studia menedżerskie MBA. Zawodowo związany z dystrybucją energii. Obecnie zajmuje się obszarem badań i rozwoju w ENERGA-OPERATOR SA. W centrum jego zainteresowań są: sieci inteligentne, diagnostyka w sieciach kablowych, zarządzanie majątkiem sieciowym. Członek CIGRE i przedstawiciel Polski w Komitecie Studiów B1 Kable.

Dominik Falkowski

mgr inż. ENERGA-OPERATOR SA e-mail: dominik.falkowski@energa.pl Doktorant na Politechnice Gdańskiej, pracuje w Departamencie Innowacji ENERGA-OPERATOR SA. W trakcie studiów został laureatem i zdobywcą wyróżnienia w konkursie ENERGA SA za projekt dotyczący wpływu inwestycji do 2025 roku w moce wytwórcze oraz sieć przesyłową i dystrybucyjną na obciążalność węzłów i przeciążalność prądową linii znajdujących się na obszarze działania spółki ENERGA SA. Zainteresowania zawodowe: sieci inteligentne, rozwój systemu elektroenergetycznego oraz nowe technologie przesyłania i magazynowania energii.

68


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 69–76

Parallel Operation of a Steam Turbo-generator Set and Hydroelectric Sets in an Island System Formed for the National Power System Recovery After Catastrophic Failure

Authors Ireneusz Andrzej Grządzielski Krzysztof Sroka Adam Kurzyński Marcin Kaczmarek Daria Radsak

Keywords catastrophic failure, power system recovery, island formation, parallel operation

Abstract The basic scenario of the power system recovery after catastrophic failure is to start the thermal power units that have been shut-down in an emergency by supplying voltage and starting power from self-starting hydroelectric power plants. The consequence of implementing such a plan is the formation of a local island system powered by the hydro plant units in parallel with a turboset of the started thermal power plant. The paper presents the results of measurements recorded in a system test of starting a 264 MW unit at the Turów Power Plant with input from Dychów hydro electric Plant. In particular, the ability to synchronize the unit started at Turów with the hydro sets at Dychów loaded with auxiliaries and pumps was assessed.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017306 Received: 23.02.2017 Received in revised form: 27.04.2017 Accepted: 28.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction The need to develop detailed plans for the power system defence and recovery is due to the real threat of system failures. System recovery after a system failure includes the power supply from units in operation or capable of self-start. An essential step in the system recovery process, after fulfilling the conditions contained in the Transmission Grid Code (IRiESP) [1], is the ability to create island systems around thermal power plants, which results in the parallel operation of the started and self-starting units. With regard to generating unit’s ability to assume the island operation, there are some special technical requirements binding for the coordination of turbine control systems, fuel control systems, and protection systems, after speed governor initialisation with concurrent control over power drop or step power increase within the unit’s permitted load range. Generating a unit’s turbine controller ability is required to automatically and manually switch the operating mode from power control to speed control when assuming the island operation. The voltage

regulator of a unit involved in the system defence and recovery should be able to automatically adjust the voltage within the range of 80–110% of the generator’s rated voltage, and to perform properly during a step load increase while assuring an appropriate reactive power output in accordance to the generator’s circle diagram [1]. The scenario of energising a thermal unit with the voltage from a pumped storage power plant was implemented on July 10, 2016 at the system test of starting a unit in Turów thermal power plant (hereafter referred to as the Turów Plant), now PGE Górnictwo i Energetyka Konwencjonalna SA Oddział Elektrownia Turów, from Dychów Hydro Power Plant (hereafter HP Dychów), now part of PGE Energia Odnawialna SA Oddział ZEW in Dychów. As part of the system experiment, after setting up a separate starting circuit, and starting a unit in Turów Plant, it was synchronised to an island system previously formed of two hydro sets and the start-up circuit’s components, operating autonomously outside the power system. The island system so separated was 69


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 69–76

loaded with the Turów Plant unit’s auxiliaries and accumulator pumps in HP Dychów.

2. The course of the system test of starting a unit in Turów Plant by supplying voltage and starting power from HP Dychów The aim of the system test [2] of staring a unit in Turów Plant from HP Dychów was to confirm the possibility of: • starting a unit in Turów Plant connected to R-220 kV buses, using the voltage and power supplied over a dedicated 110 kV and 220 kV starting circuit from self-starting HP Dychów • synchronization of the unit in Turów Plant with the starting circuit • parallel operation of generating units in Turów Plant and HP Dychów loaded with auxiliaries and pumps in HP Dychów with frequency and voltage regulation. The starting circuit included 4 substations and a sequence of 110 kV and 220 kV lines with the total length of ca. 154.5 km. The starting circuit’s diagram is shown in Fig. 1. The system experiment was phased into the following stages: 1. Self-start of HP Dychów, including: a) voltage decay on the auxiliaries’ switchgear and general load switchgear in HP Dychów b) self-start of 2GA hydro electric set with a Diesel generator c) supply of voltage from 2GA hydro electric set to R-110 kV buses in HP Dychów d) recovery of the main supply of the auxiliaries’ switchgear and general load switchgear in the plant from the started hydro electric set e) start and synchronisation of 1GA hydro electric set with the dedicated circuit. 2. Supply of voltage and starting power over the dedicated 110 and 220 kV line circuit from HP Dychów to Turów Plant 3. Additional loading the island system by starting 33GA and 34GA accumulator pumps in HP Dychów (loading the hydro electric sets with the aggregate active and reactive power at the level of ca. 11.5 MW and 2.2 MVAr, respectively) 4. Start of unit 6 in Turów Plant and its synchronization with the starting circuit

5. Parallel operation of the generating units loaded with the switchgear of the operated machines’ auxiliaries and accumulator pumps in HP Dychów 6. Operation with the changes in the load and power output after the outage of 1GA and 2GA hydro electric sets and 33GA and 34GA accumulator pumps in HP Dychów 7. Completion of the system test – switching the auxiliaries and general load in HP Dychów to power supply from the National Power System (NPS), and switching unit 6 to supply of auxiliaries, and then the unit’s synchronization with the NPS.

3. The island system structure A basic task of the system test [2] was the start of the turbogenerator set of unit 6 in Turów Plant and the set’s takeover of a portion of the system’s load. The island system structure, shown in Fig. 1, consisted of the following elements: 1. starting source – two 1GA and 2GA hydro electric sets in HP Dychów with the same available powers Pn = 30.4 MW (34.5  MVA), 1GB and 2GB 125/10.5 kV 40 MVA unit transformers, and GF02 120/10.5 kV 25 MVA general load transformer that supplies AC01 10.5 kV switchgear with 33GA and 34GA 5.9  MVA accumulator pumps, and GF12 10.5/0.4 kV 630 kVA auxiliary transformer that supplies CA01 0.4 kV auxiliary switchgear with the plant’s process loads 2. starting circuit consisted of: a) in 110 kV grid – separated bus systems of the following 110  kV switching substations: Dychów (DYC), Krosno Odrzańskie (KRO) and Leśniów (LES1) with the 110 kV interconnecting lines of total length 23.6 km b) in 220 kV grid – separated bus systems of the following 220 kV switching substations: Leśniów (LES2) and Mikułowa (MIK2) together the ca.107.1 km interconnecting line, and the ca. 24 km feeder from unit 6 in Turów Plant to Mikułowa substation c) in Leśniów substation – AT-2 230 (± 12 x 1%)/120 /15.75 kV 160 MVA transformer 3. the unit started in Turów Plant, i.e. unit 6 with G2 (06MKA10) Pn = 261 MW (296.5 MVA) turbo generator with the following transformers: 06BAT10 230/15.75 kV 305 MVA unit transformer

No.

Object

No of devices

Device power

Rated parameters

1

Feed water pump

1

4,500 kW

Un-6,300V; In-481A, n-1,490 rpm, cos-0,88, efficiency-97.4%, Istart-5.5In

2

Cooling water pump

1

1,250 kW

Un-6,300V, In-152A, n-495 rpm, Istart-4.5In, efficiency-95.5%, cos-0.79

3

Condensate pump

1

630 kW

Un-6,300V, In-67,4A, n-1,483 rpm, Istart-5.8In, efficiency-95.1%, cos-0.9

4

Closed cooling water system pump

1

315 kW

Un-6,300V, In-67,4A, n-1,485 rpm, Istart-5.8In, efficiency-96.2%, cos-0.85

5

Flue gas fan

1

3,400 kW

Un-6,000 V, In-392 A, n-996 rpm, Ir-5.0In, efficiency-97,0 %, cos-0.86

6

Primary air fan

1

2,500 kW

Un-6,300V; In-265A, n-1487 rpm cos-0,90, efficiency-96.7%, Istart-5.5In

7

Secondary air fan

1

1,000 kW

Un-6300V, In-110A, n-1489 rpm cos-0.86, efficiency-96.8%, Ir-5.5In

8

High-pressure blower

2

400 kW

Un-6300V, In-45.5A, n-1485 rpm cos-0.84, efficiency-95.5%, Ir-5.5In

Tab. 1. MV drives on Turów Plant’s unit 6 powered from 06BBA 6 kV switchgear during island operation 70


I. A. GrzÄ&#x2026;dzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 69â&#x20AC;&#x201C;76

Fig. 1. Diagram of the island system at the July 10, 2016 system test 71


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 69–76

and 06BBT10 15.75 (±8 x 1,25%)/6.3/6.3 kV 50/25/25 MVA auxiliary transformer with 06BBA 6kV auxiliary switchgear and three 0.4 kV auxiliary switch boards of unit 6 4. drives of the auxiliaries of unit 6 in Turów Plant. The island system was powered from two hydro electric sets and one steam turbo generator set, and loaded, in addition of the loads in the starting circuit, by: 1. 33GA and 34GA accumulator pumps in HP Dychów with aggregate active and reactive powers ca. 11.5 MW and 2.2 MVAr, respectively 2. drives of the auxiliaries of unit 6 in Turów Plant, powered by the 06BBA 6 kV auxiliary switchgear listed in Tab. 1, and the other auxiliaries powered from 0.4 kV switch boards. Island system’s proper performance depends primarily on the effectiveness of the regulation systems installed in each generation units supplying it. The turbine regulator in HP Dychów is a Voith Siemens digital controller with several control loops:

Rp – permanent droop

4%

Gmax – maximum gate position

50.8

Gmin – minimum gate position

0.0

MXGTOR – maximum gate opening rate

15 s

MXGTOR – maximum gate closing rate

10 s

TR – integration or attenuation time constant

Tab. 2. Hydro turbine regulator ratings

Fig. 2. 1GA hydrogenerator circle diagram 72

1 s – in the grid 8 s – island operation

• speed control • wicket gate control • load (output) control • synchronous capacitor regime. Speed control plays an important role in island operation. The rotary speed governor is a PIDP controller capable of adjusting control parameters to operating conditions. Speed control is active when the unit switch is off, and when the limit speed is exceeded in each controller mode. The turbine regulator details are listed in Tab. 2. The synchronous generators of the HP Dychów generating units are equipped with modern excitation and voltage control systems P100C-SX. The generator voltage is control by the excitation current adjustment. The P100C-SX features the following control modes: • automatic control: –– voltage control –– power factor control –– reactive power control –– grid voltage tracking • manual control: –– excitation current control. The P100C-SX has five limiters to keep generator parameters within a permitted operating area, to avoid outages caused by the generator protection. They include: –– underexcitation limiter –– minimum excitation current limiter –– excitation current limiter –– induction limiter –– stator current limiter. Fig. 2 shows the 1G hydrogenerator circle diagram.


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 69–76

The 261 MW unit 6 power unit in Turów Plant with a fluidized bed boiler, supplying the 220 kV buses in Mikułowa substation is equipped with a EHR TT6 turbine regulator (6% droop) with process systems and equipment necessary for its operation, including a generator switch. During the test, the voltage regulators of TG6 generators in Turów Plant and of 1GA and 2GA generators in HP Dychów operated in the automatic voltage regulation mode, whereas the TG6 turbine regulator in Turów Plant and 1GA and 2GA turbine regulators in HP Dychów operated in the droop speed control mode RO(P).

4. Selected results obtained during synchronization and parallel operation of the three-machine system After completion of the starting process of unit 6 in Turów Plant and reaching the turbo generator set speed of ca. 3,000 rpm, at 12:08 hrs in the turbine regulator the conditions were simulated for effective setting of the RO (P) governor’s dead zone, and its narrowing begun from ± 300 mHz to 0 mHz, which was reached in about 3 minutes. Hence at 12:11 hrs unit 6 in Turów Plant was initially prepared for synchronization with the starting circuit. Further actions involving the generator disconnector’s closure and the turbo set generator’s excitation continued after at HP Dychów the emergency was contained after disconnection of 33GA and 34GA accumulator pumps caused by incorrect signalling of the emergency gate closure on the water channel. After re-starting of, and completion of the power take-off by, the accumulator pumps in HP Dychów, the frequency in the separated system oscillated around ca. 50.02 Hz with accuracy ca. ±30 mHz. At Turów Plant, TG6 turbine was operated at nominal speed (3000 rpm) and with the governor’s dead zone switched off and droop set to 6%. In this operating situation, it was decided to synchronize G6 generator with the starting circuit. The active and reactive power distribution in the separated system powered by the hydroelectric sets in HP Dychów prior to the synchronization of unit 6, is presented in Tab. 3. As part of the preparation for the synchronization, the generator disconnector was closed in unit 6 and G6 generator was excited. At 12:34 hrs in Turów Plant the synchroniser was turned on and the automatic synchronisation of the generator with the circuit started. Switching 06BAC10 generator switch on, preceded by the synchroniser’s control activities, such as the change of G6 generator voltage from 15.7 to 15.0 kV, occurred at 12:35 hrs and triggered RO (P) governor’s switchon in unit 6. At the moment of synchronization, the unit output was PG6  ≈  2,1 MW, followed by the immediate power drop to ca. 0 MW. The frequency suddenly jumped to f ≈ 50.12 Hz in response to the unit 6 pre-loading, and the frequency fluctuations in the starting circuit decreased from ca. ±30 mHz to ca. ±2... 4 mHz. Gradual loading of G6 generator with active power to PG6 ≈ 6.8 MW, lasting ca. 4 min and concurrent with unloading of 1GA and 2GA hydro electric sets, was accompanied by a frequency change in the three-machine system within the range of 50.06 to 50.20 Hz.

Hydro electric set loads measured before synchronization of unit 6 Generating unit

P [MW]

Q [MVAr]

U [kV]

1GA

~ 9,5

~ –3,8

~ 10,20

2GA

~ 12,4

~ –5,6

~ 10,15

Generating unit loads measured after completion of regulation processes G6 (06MKA10)

~ 11,0

~ –0,7

~ 14,93

1GA

~ 5,3

~ –3,8

~ 10,17

2GA

~ 5,5

~ –5,2

~ 10,15

Tab. 3. Generating unit load measurements

In the separated system, voltages were not controlled by transformer tap changes. As soon as the G6 generator in HP Dychów was fully loaded, the hydro electric sets’ active power loads were reduced and levelled. They were adjusted by changing the sets’ speed setpoints (speed decrease in 2GA and increase in 1GA), thus in ca. 6 mins reaching the load distribution between the generators (Tab. 3). The parallel operation of two hydro sets in Dychów and TG6 turbo set in Turów, loaded with HP Dychów general load and unit 6 auxiliaries, was continued for about 20 mins until 12:54 hrs. At this time, efforts were already under way to complete the system test, the first of which was the shutdown of 34GA accumulator pump. The ca. 5.5 MW loss of the load in the separated system made the frequency in the system increase from initial ca. 50.17 Hz to 50.24 Hz, and the adjustment period was about 3... 4 s. When the island operation had stabilised, the frequency in the separated system was ca. 50.2 Hz, the hydro sets’ load remained virtually unchanged, and the G6 load settled at PG6 ≈ 5.7 MW. The whole change in the active power demand was compensated by TG6 turbo set. The process of planned outage of 1GA and 2GA hydro sets begun at 12:53 and was completed in ca. 1.5 mins, resulting in an increase in G6 generator’s active and reactive load to PG6  ≈  16.5  MW and QG6 ≈ –12,5 MVAr. The frequency in the separated system after 1GA and 2GA hydro sets’ outage was ca. 50.11  Hz, the voltage at G6 turbogenerator’s terminals practically had not changed, and the voltage at the end of the starting circuit, i.e. on the R-110 kV buses of DYC1 substation, increased and was ca. 117.8 kV (∆UDYC1 ≈ 3.4 kV) – which translated into the voltage on HP Dychów auxiliaries of ca. 410 V. Switching off the other accumulator pump and switching over the HP Dychów auxiliaries and general load supply from G6 to the NPS ended the plant’s participation in the test. After 33GA accumulator pump’s shutdown, G6 was loaded with active and reactive powers PG6 ≈ 11 MW and QG6 ≈ –13.7 MVAr, respectively, at frequency ca. 50.16 Hz and unchanged voltage on G6 terminals equal to ca. 15 kV. The voltage on the R-110 kV bus of DYC1 substation was ca. 118.6 kV. After switching the HP Duchów auxiliaries and general load supply to the NPS, the starting circuit’s liquidation begun. The individual circuit breakers in the substations participating in the test were switched off from Dychów to Mikułowa. The last 73


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 69–76

Fig. 3. Active power balance of 1GA and 2GA hydro electric sets and G6 (06MKA10) generator, and loading 06BBT10 transformer during G6 (06MKA10) synchronization with starting circuit and parallel operation of units in Turów and Dychów plants

Fig. 4. Technical parameters of 1GA and 2GA hydro electric sets and G6 (06MKA10) generator, of R-110 kV switchgear of DYC1 substation and R-0.4 kV switchboard of CA01 auxiliary substation, and of 06BBT10 transformer during G6 (06MKA10) synchronization with starting circuit and parallel operation of units in Turów and Dychów plants 74


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 69–76

Fig. 5. Process parameters of unit 6 in Turów Power Plant during G6 (06MKA10) generator synchronization with starting circuit and parallel operation of units in Turów and Dychów plants

switching operation in the circuit was to switch off the unit circuit breaker in bay 16 of the R-220 kV switchgear in MIK2, and to switch unit 6 for the supply of its auxiliaries (PPW). After this operation, the unit was connected to the system powered by the NPS, and after the governor dead zone recovery, synchronised with the NPS. Two key moments in the circuit’s liquidation were switching the 220 kV LSN-MIK line off, and switching the unit over to the PPW mode. The line’s switch-off made the reactive power jump from ca. –15.2 to –8.8 MVAr. This change did not disturb the unit operation – the voltage on the generator terminals remained unchanged. Changes in the load of the island with the tri-machine system enabled clear illustration of the frequency regulation capability of TG6 in Turów Plant. The governor operated in the proportional control mode RO(P) correctly maintained the frequency of the flexible grid, with the high adjustment accuracy of ±0.1 Hz around the setpoint. The experiment has shown the advantageous properties of the operation of the control systems in the ROR variant on unit 6 in Turów Plant. In this mode, the boiler produced an assumed steam surplus over the turbine’s current demand, which was directed through the turbine’s bypass stations to the condenser. A constant steam pressure equal to the nominal pressure was maintained upstream of the turbine. Such operation of unit 6 had ensured its ability to respond to

current frequency changes following load changes in the island, while providing favourable operating conditions for automatic control systems. Fig. 3–5 show the above discussed changes in electrical parameters and process parameters of the generating units participating in the system test during G6 generator’s synchronization with the starting circuit and parallel operation of the units in Turów Plant and HP Dychów.

5. Conclusions The system test of starting unit 6 in Turów Power Plant has shown a real picture of the frequency and voltage regulation processes implemented with the systems of automatic control of 1GA and 2GA hydroelectric sets and of unit 6, i.e. speed governors RO (P) operated in proportional control mode, and generator voltage regulators operated in automatic mode. The RO (P) regulators reliably and steadily maintained the frequency in the separated system. After the automatic synchronization of unit 6 with the starting circuit on the generator switch the unit load stabilised at ca. 6.8  MW and the system frequency increased by about 200  mHz and stabilized at 50.20 Hz. Parallel operation of the three generating units with total rated power 321 MW loaded with ca. 22 MW and with speed control RO(P) turned on in each unit, was very stable. 75


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 69–76

The unit was automatically synchronised with the separated system in a relatively short time. Also, the TG6 power take-off after the synchronization (less than the unit auxiliaries’ demand) was as expected, ensuring stable operation of the separated three-machine system. Turów Power Plant has thus confirmed its ability to start from a self-starting source, and the possibility to synchronize and operate in parallel the started thermal unit with the separated system.

REFERENCES

1. “Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej – Warunki korzystania, prowadzenia ruchu, eksploatacji i planowania rozwoju sieci” [The Transmission Grid Code – [Conditions for using and operating the grid, and planning its development] – Version 2.0 [online], 2. http://www.pse.pl/index.php?modul=10&gid=405 [access: 09.02.2017]. 3. “Report of »Próby systemowej uruchomienia bloku Elektrowni Turów z Elektrowni Wodnej Dychów« [System test of starting a unit in Turów Power Plant from Dychów Hydro Power Plant], commissioned by PSE SA and developed by Consortium of the Poznań University of Technology, Institute of Power Engineering and ZPBE EnergopomiarElektryka Gliwice, Poznań, September 2016.

Ireneusz Andrzej Grządzielski Poznań University of Technology, Institute of Electrical Power Engineering e-mail: ireneusz.grzadzielski@put.poznan.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering of Poznań University of Technology in 1973. Now an assistant professor in the Institute of Electrical Power Engineering at the Faculty of Electrical Engineering of Poznań University of Technology. Scope of his academic interest includes problems of transient operations of the power system, defence and reconstruction of the power system upon catastrophic failures, and connection of distributed generation – especially RES – to the power system.

Krzysztof Sroka Poznań University of Technology, Institute of Electrical Power Engineering e-mail: krzysztof.sroka@put.poznan.pit.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering in Poznań University of Technology (1976). He received his PhD in engineering at the same faculty (1986). Now an assistant professor in the Institute of Electrical Power Engineering at the Faculty of Electrical Engineering of Poznań University of Technology. His research interests include issues related to power plant operation in power system, issues of defence and recovery of a power plant’s or co-generation plant’s generating capability in the states of catastrophic failure, and combined generation of electricity and heat.

Adam Kurzyński ZP-BE Energopomiar-Elektryka sp. z o.o. e-mail: adam.kurzynski@elektryka.com.pl Graduated in electrical machines and appliances engineering from the Faculty of Electrical Engineering of the Silesian University of Technology (1994). Now a specialist engineer at the Grid Department of ZPBE Energopomiar-Elektryka. His professional interests include the issues of defence and recovery of the NPS power supply using hydro electric sets and gas and heat units installed in CHPs and power plants, energy security of industrial plants and regulatory and operational properties of renewable sources.

Marcin Kaczmarek ZP-BE Energopomiar-Elektryka sp. z o.o. e-mail: marcin.kaczmarek@elektryka.com Graduated from the Faculty of Electrical Engineering of the Silesian University of Technology (2002). Now a specialist engineer at the Grid Department of ZPBE Energopomiar-Elektryka. His professional interests include the issues of defence and recovery of the NPS power supply using hydro electric sets and gas and heat units installed in CHPs and power plants, energy security of industrial plants and regulatory and operational properties of renewable sources.

Daria Radsak Poznań University of Technology, Institute of Electrical Power Engineering e-mail: daria.radsak@put.poznan.pl Faculty member and doctoral student at the Faculty of Electrical Engineering, Poznan University of Technology. In 2016 graduated in power engineering from Poznan University of Technology. Her area of interest includes security of energy supplies, as well as combined heat and power generation.

76


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 69–76

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 69–76. When referring to the article please refer to the original text. PL

Praca równoległa turbozespołu parowego i hydrozespołów w układzie wyspowym tworzonym w warunkach odbudowy Krajowego Systemu Elektroenergetycznego po awarii katastrofalnej Autorzy

Ireneusz Andrzej Grządzielski Krzysztof Sroka Adam Kurzyński Marcin Kaczmarek Daria Radsak

Słowa kluczowe

awaria katastrofalna, odbudowa systemu elektroenergetycznego, tworzenie układu wyspowego, praca równoległa

Streszczenie

Podczas odbudowy systemu elektroenergetycznego, po wystąpieniu awarii katastrofalnej podstawowym scenariuszem jest uruchomienie bloków elektrowni cieplnych, które zostały odstawione awaryjnie, przez podanie napięcia i mocy rozruchowej z samostartujących elektrowni wodnych. Konsekwencją realizacji takiego planu jest tworzenie lokalnego układu wyspowego, w którym źródłem mocy elektrycznej będą równolegle pracujące hydrozespoły elektrowni wodnej i turbozespół uruchomionej elektrowni cieplnej. W referacie przedstawione zostaną wyniki pomiarów zarejestrowane w trakcie próby systemowej uruchomienia bloku energetycznego o mocy 264 MW w Elektrowni Turów z Elektrowni Wodnej Dychów. W szczególności ocenie poddane zostaną możliwości synchronizacji uruchomionego bloku w Elektrowni Turów z hydrogeneratorami EW Dychów, obciążonymi potrzebami własnymi jednostek wytwórczych i pompami w EW Dychów. Data wpływu do redakcji: 23.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 27.04.2017 Data akceptacji artykułu: 28.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wprowadzenie Konieczność opracowywania szczegółowych planów obrony i odbudowy systemu elektroenergetycznego wynika z  realnego zagrożenia awariami systemowymi. Odbudowa systemu po wystąpieniu awarii systemowej uwzględnia podanie napięcia z  jednostek pozostających w ruchu bądź zdolnych do samorozruchu. Istotnym etapem procesu odbudowy systemu, po spełnieniu warunków zawartych w Instrukcji Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej (IRiESP) [1], jest możliwość tworzenia układów wyspowych wokół elektrowni cieplnych, co prowadzi w  konsekwencji do  pracy równoległej maszyn uruchamianych oraz maszyn samostartujących. W  zakresie zdolności przechodzenia jednostek wytwórczych do pracy wyspowej stawiane są specjalne wymagania techniczne dotyczące koordynacji układów regulacji turbiny, układów regulacji paliwa oraz układów zabezpieczeń, po zainicjowaniu działania regulatora prędkości obrotowej z jednoczesnym opanowaniem zrzutu mocy lub skokowego przyrostu mocy w zakresie dopuszczalnych obciążeń jednostki wytwórczej. Wymaga się, aby regulator turbiny jednostki wytwórczej był zdolny do  automatycznej oraz manualnej zmiany trybu pracy z regulacji mocy na regulację prędkości obrotowej podczas przechodzenia do pracy wyspowej.

Regulator napięcia jednostki uczestniczącej w procesie obrony i  odbudowy systemu powinien być zdolny do  automatycznej regulacji napięcia w  przedziale 80–110% napięcia znamionowego generatora oraz do poprawnego działania w czasie skokowego przyrostu mocy obciążenia przy zapewnieniu odpowiedniego poziomu mocy biernej, zgodnie z  wykresem kołowym generatora [1]. Scenariusz podania napięcia z  elektrowni szczytowo-pompowej do jednostki wytwórczej elektrowni cieplnej zrealizowano w  dniu 10 lipca 2016 r. podczas próby systemowej uruchomienia bloku energetycznego w  elektrowni cieplnej Turów (dalej Elektrowni Turów), aktualnie PGE Górnictwo i  Energetyka Konwencjonalna SA Oddział Elektrownia Turów, z  Elektrowni Wodnej Dychów (dalej EW Dychów), aktualnie wchodzącej w  skład spółki PGE Energia Odnawialna SA Oddział ZEW w Dychowie. W ramach eksperymentu systemowego, po utworzeniu wydzielonego toru rozruchowego i uruchomieniu bloku w Elektrowni Turów nastąpiła jego synchronizacja do  układu wyspowego, utworzonego wcześniej z  dwóch hydrozespołów i  elementów toru rozruchowego, pracującego autonomicznie poza systemem elektroenergetycznym. Wydzielony układ wyspowy był obciążony urządzeniami potrzeb własnych pracującego bloku Elektrowni Turów oraz pompami akumulacyjnymi w EW Dychów.

2. Przebieg próby systemowej uruchomienia bloku energetycznego w Elektrowni Turów przez podanie napięcia i mocy rozruchowej z EW Dychów Celem przeprowadzonej próby systemowej [2] uruchomienia bloku Elektrowni Turów z  EW Dychów było potwierdzenie możliwości: • uruchomienia bloku Elektrowni Turów, przyłączonego do szyn R-220 kV, z wykorzystaniem napięcia i  mocy podawanej wydzielonym torem rozruchowym 110  kV i  220  kV z  samostartującej EW Dychów • synchronizacji bloku Elektrowni Turów z torem rozruchowym • pracy równoległej jednostek wytwórczych w Elektrowni Turów i EW Dychów obciążonych potrzebami własnymi i pompami w EW Dychów z regulacją częstotliwości i napięcia. Tworzony tor rozruchowy obejmował 4 stacje elektroenergetyczne oraz ciąg linii 110  kV i  220  kV o  sumarycznej długości około 154,5 km. Schemat utworzonego toru rozruchowego przedstawiono na rys. 1. Przeprowadzony eksperyment systemowy podzielony był na następujące fazy: 1. Samostart EW Dychów, w tym realizację: a) zaniku napięcia na  rozdzielniach potrzeb własnych i  ogólnych EW Dychów b) samostartu hydrozespołu 2GA z wykorzystaniem agregatu prądotwórczego Diesla

77


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 69–76

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 69–76. When referring to the article please refer to the original text. PL

Nazwa Obiektu

Liczba urządzeń

Moc urządzenia

Parametry znamionowe

1

Pompa wody zasilającej

1

4500 kW

Un-6300V; In-481A, n-1490 obr/min, cos-0,88, spr-97,4%, Ir-5,5In

2

Pompa wody chłodzącej

1

1250 kW

Un-6300V, In-152A, n-495 obr/min, Ir-4,5In, spr-95,5%, cos-0,79

3

Pompa kondensatu

1

630 kW

Un-6300V, In-67,4A, n-1483 obr/min, Ir-5,8In, spr-95,1%, cos-0,9

4

Pompa zamkniętego układu wody chł.

1

315 kW

Un-6300V, In-37,2A, n-1485 obr/min, Ir-5,8In, spr-96,2 %, cos-0,85

5

Wentylator spalin

1

3400 kW

Un-6000 V, In-392 A, n-996 obr/min, Ir-5,0In, spr-97,0 %, cos-0,86

6

Wentylator powietrza pierwotnego

1

2500 kW

Un-6300V, In-265A, n-1487 obr/min cos-0,90, spr-96,7%, Ir-5,5In

7

Wentylator powietrza wtórnego

1

1000 kW

Un-6300V, In-110A, n-1489 obr/min cos-0,86, spr-96,8%, Ir-5,5In

8

Dmuchawa wysokiego ciśnienia

2

400 kW

Un-6300, In-45,5A, n-1485 obr/min cos-0,84, spr-95,5%, Ir-5,5In

Lp.

Tab. 1. Zestawienie napędów SN na bloku nr 6 Elektrowni Turów zasilanych z rozdzielni 6 kV 06BBA w czasie pracy wyspowej

c) podania napięcia z hydrozespołu 2GA na  szyny rozdzielni R-110 kV SE Dychów d) przywrócenia zasilania podstawowego rozdzielni potrzeb własnych i  ogólnych elektrowni z  uruchomionego hydrozespołu e) u r u c h o m i e n i a i   s y n c h r o n i zacji z  układem wydzielonym hydrozespołu 1GA 2. Podanie napięcia i  mocy rozruchowej wydzielonym torem liniowym 110 i  220  kV z  EW  Dychów do  Elektrowni Turów 3. Dociążenie utworzonego układu wyspowego poprzez uruchomienie w  EW Dychów pomp akumulacyjnych 33GA i 34GA (dociążenie hydrozespołów sumaryczną mocą czynną i bierną na poziomie ok. 11,5 MW i 2,2 Mvar) 4. Uruchomienie bloku nr 6 w Elektrowni Turów i  jego synchronizacja z  torem rozruchowym 5. Praca równoległa jednostek wytwórczych obciążonych rozdzielniami potrzeb własnych pracujących maszyn oraz pompami akumulac yjnymi w EW Dychów 6. Praca ze zmianami obciążenia i generacji mocy po odstawieniu hydrozespołów 1GA i 2GA oraz pomp akumulacyjnych 33GA i 34GA w EW Dychów 7. Zakończenie próby systemowej – przełączenie zasilana potrzeb własnych i ogólnych EW Dychów na zasilanie z Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE) oraz przejście bloku nr 6 do  pracy na potrzeby własne, a następnie synchronizacja bloku z KSE. 3. Struktura wydzielanego układu wyspowego Jednym z podstawowych zadań próby systemowej [2] było uruchomienie turbozespołu bloku nr 6 w Elektrowni Turów i przejęcie części obciążenia wydzielonego systemu przez ten turbozespół. Struktura wydzielonego układu wyspowego, która została przedstawiona na rys. 1, składała się z następujących elementów: 1. źródła rozruchowego – dwóch hydrozespołów 1GA i  2GA w  EW Dychów o  takich samych mocach osiągalnych Pn = 30,4 MW (34,5 MVA), transformatorów blokowych 125/10,5 kV 1GB i 2GB o mocach 40 MVA i transformatora

78

potrzeb ogólnych elektrowni 120/10,5 kV GF02 o  mocy 25 MVA zasilającego rozdzielnię 10,5 kV AC01 wraz z przyłączonymi do  niej pompami akumulacyjnymi 33GA i 34GA o mocach po 5,9 MVA i  transformatorem potrzeb własnych 10,5/0,4 kV GF12 o mocy 630 kVA zasilającym rozdzielnię potrzeb własnych 0,4  kV CA01 z  urządzeniami technologicznymi elektrowni 2. toru rozruchowego złożonego: a) w  sieci 110 kV – z  wydzielonych systemów szyn rozdzielni 110 kV: SE Dychów (DYC), SE Krosno Odrzańskie (KRO) i  SE Leśniów (LES1) wraz z łączącymi je liniami 110 kV o łącznej długości ok. 23,6 km b) w sieci 220 kV – z wydzielonych systemów szyn rozdzielni 220 kV SE Leśniów (LES2) i  SE Mikułowa (MIK2) wraz z łączącą je linią o długości ok. 107,1 km oraz linii blokowej łączącej SE Mikułowa z  blokiem nr 6 w  Elektrowni Turów o długości około 24 km c) w SE Leśniów – z autotransformatora 230 (±12 x 1%)/120/15,75 kV AT-2 o mocy 160 MVA 3. uruchamianego bloku w  Elektrowni Turów – bloku nr 6 z  turbozespołem G2 (06MKA10) o  mocy Pn = 261 MW (296,5 MVA), wyposażonego w transformatory: blokowy 230/15,75 kV 06BAT10 o  mocy 305 MVA i  potrzeb własnych 15,75 (±8 x 1,25%)/6,3/6,3 kV 06BBT10 o  mocy 50/25/25 MVA wraz z  przynależną rozdzielnią potrzeb własnych 6 kV 06BBA i  trzema rozdzielniami potrzeb własnych bloku nr 6 0,4 kV 4. napędów potrzeb własnych bloku nr 6 Elektrowni Turów. Obciążenie w  wydzielonym układzie wyspowym, zasilanym z  dwóch

hydrozespołów i jednego turbozespołu parowego, poza obciążeniami wynikającymi z utworzonego toru rozruchowego, stanowiły: 1. pompy akumulacyjne 33GA i  34GA w  EW Dychów z  mocą czynną i  bierną na  poziomie łącznie ok. 11,5 MW i 2,2 Mvar 2. napędy urządzeń potrzeb własnych bloku nr 6 w  Elektrowni Turów zasilane z rozdzielni potrzeb własnych 6 kV 06BBA, zestawione w tab. 1, oraz pozostałe urządzenia potrzeb własnych zasilane z rozdzielni 0,4 kV. Poprawność pracy układu wyspowego zależy przede wszystkim od  skuteczności układów regulacji zainstalowanych w każdej z jednostek wytwórczych zasilających wyspę obciążeniową. W EW Dychów regulator turbiny jest regulatorem cyfrowym firmy Voith Siemens, w którym występuje kilka pętli sterowania: • sterowanie prędkości • sterowanie otwarciem zasuw • sterowanie obciążeniem (mocą) • tryb kondensatora synchronicznego. W  ramach pracy wyspowej istotną rolę odgrywa regulacja prędkości. Regulator prędkości obrotowej jest regulatorem typu PIDP zdolnym do  zmiany parametrów sterowania w  zależności od  warunków pracy. Regulacja prędkości jest aktywna, kiedy wyłącznik blokowy jest wyłączony oraz w przypadku przekroczenia prędkości granicznej w  każdym trybie regulatora. Dane regulatora turbiny przedstawiono w tab. 2. Generatory synchroniczne jednostek wytwórczych w  EW Dychów wyposażone są w nowoczesne układy wzbudzenia i regulacji napięcia P100C-SX. Regulacja napięcia generatora odbywa się w wyniku regulacji prądu wzbudzenia.

Rp – trwały statyzm

4%

Gmax – maksymalne położenie zasuwy

50,8

Gmin – minimalne położenie zasuwy

0,0

MXGTOR – maksymalna prędkość otwarcia zasuwy

15 s

MXGTCR – maksymalna prędkość zamknięcia zasuwy

10 s

TR – stała czasowa całkowania lub tłumienia

1 s – w sieci, 8 s – praca wyspowa

Tab. 2. Dane znamionowe regulatorów turbin wodnych


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 69–76

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 69–76. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Schemat wydzielanego układu wyspowego podczas próby systemowej 10 lipca 2016 roku

79


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 69–76

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 69–76. When referring to the article please refer to the original text. PL

Układ P100C-SX cechuje się poniższymi trybami regulacji: • regulacja automatyczna: – regulacja napięcia – regulacja współczynnika mocy – regulacja mocy biernej – śledzenie napięcia sieci • regulacja ręczna: – regulacja prądu wzbudzenia. Regulator P100C-SX posiada pięć ograniczników, których zadaniem jest utrzymywanie parametrów generatora wewnątrz dozwolonego obszaru pracy, w celu uniknięcia wyłączeń powodowanych przez zabezpieczenie generatora. Należą do nich: • ogranicznik niedowzbudzenia • ogranicznik minimalnego prądu wzbudzenia • ogranicznik prądu wzbudzenia • ogranicznik indukcji • ogranicznik prądu stojana. Na rys. 2 przedstawiono wykres kołowy hydrogeneratora 1GA. Blok energetyczny 261 MW nr 6 w Elektrowni Turów z kotłem fluidalnym, pracujący na  szyny rozdzielni 220  kV w stacji Mikułowa, wyposażony jest w regulator turbiny typu EHR TT6 (statyzm 6%) wraz z układami i urządzeniami technologicznymi niezbędnymi dla jego pracy, w tym wyłącznik generatorowy. Regulatory napięcia generatorów TG6 w Elektrowni Turów oraz 1GA i 2GA w EW Dychów w czasie próby pracowały w trybie automatycznej regulacji napięcia, natomiast w  regulatorach turbin TG6 w  Elektrowni Turów oraz 1GA i  2GA w  EW Dychów w czasie próby załączony był tryb statycznej regulacji prędkości obrotowej RO(P). 4. Wybrane wyniki uzyskane podczas synchronizacji i pracy równoległej układu trójmaszynowego Po zakończeniu procesu uruchomienia bloku nr 6 w  Elektrowni Turów i  osiągnięciu przez turbozespół prędkości obrotowej równej ok.  3000  obr/min, o  godz.

Rys. 2. Wykres kołowy hydrogeneratora 1GA

80

12.08 w regulatorze turbiny zasymulowano warunki dla skutecznego ustawienia strefy martwej regulatora prędkości RO(P) i  rozpoczęto jej zawężanie z  ±300 mHz do  wartości 0 mHz, co zostało osiągnięte po około 3 minutach. Tym samym o godz. 12.11 blok nr 6 Elektrowni Turów został wstępnie przygotowany do  synchronizacji z torem rozruchowym. Dalsze działania obejmujące zamknięcie odłącznika generatorowego i  wzbudzenie generatora turbozespołu kontynuowane były po opanowaniu przez EW Dychów sytuacji awaryjnej związanej z  odstawieniem pomp akumulacyjnych 33GA i 34GA, spowodowanym nieprawidłową sygnalizacją zamknięcia awaryjnej zasuwy na  kanale wodnym. Po ponownym uruchomieniu i  zakończeniu naboru mocy przez pompy akumulacyjne w EW Dychów częstotliwość w układzie wydzielonym oscylowała wokół wartości równej ok. 50,02 Hz z dokładnością ok. ± 30 mHz. W  Elektrowni Turów turbina TG6 pozostawała w pracy z nominalną prędkością obrotową (3000 obr/min) oraz wyłączoną strefą nieczułości regulatora prędkości obrotowej i statyzmem ustawionym na 6%. W takiej sytuacji ruchowej podjęto decyzję synchronizacji generatora G6 z torem rozruchowym. Przed synchronizacją bloku nr 6 rozkład mocy czynnej i  biernej w  układzie

wydzielonym zasilanym z hydrozespołów w EW Dychów przedstawiono w tab. 3. W  ramach przygotowań do  synchronizacji zamknięto odłącznik generatorowy na  bloku nr  6 i  wzbudzono generator G6. O  godz. 12.34 w  Elektrowni Turów załączono synchronizator i rozpoczęto automatyczną synchronizację generatora z torem. Załączenie wyłącznika generatorowego 06BAC10, poprzedzone działaniami regulacyjnymi realizowanymi przez synchronizator, tj. m.in. zmianą napięcia generatora G6  z 15,7 do 15,0 kV, nastąpiło o godzinie 12.35 i  spowodowało załączenie regulacji prędkości obrotowej RO(P) na bloku nr 6. W chwili synchronizacji blok wszedł z mocą PG6 ≈ 2,1 MW, po czym nastąpiło natychmiastowe wycofanie mocy do wartości ok. 0 MW. Nastąpił skokowy wzrost częstotliwości do  poziomu f ≈ 50,12 Hz, wywołany wstępnym obciążeniem bloku nr 6, oraz zmniejszenie występujących wahań częstotliwości w  torze rozruchowym z ok. ± 30 mHz do ok. ± 2…4 mHz. Stopniowemu obciążaniu generatora G6 mocą czynną do  wartości PG6  ≈  6,8  MW, trwającemu ok. 4 min, i w tym samym czasie odciążaniu hydrozespołów 1GA i  2GA towarzyszyła zmiana częstotliwości w układzie trójmaszynowym w zakresie wartości 50,06–50,20 Hz.

Wielkości obciążeń hydrozespołów zmierzone przed synchronizacją bloku nr 6 Jednostka wytwórcza

P [MW]

Q [Mvar]

U [kV]

1GA

~ 9,5

~ –3,8

~ 10,20

2GA

~ 12,4

~ –5,6

~ 10,15

Wielkości obciążeń jednostek wytwórczych zmierzone po zakończeniu procesów regulacyjnych G6 (06MKA10)

~ 11,0

~ –0,7

~ 14,93

1GA

~ 5,3

~ –3,8

~ 10,17

2GA

~ 5,5

~ –5,2

~ 10,15

Tab. 3. Zmierzone wielkości obciążeń jednostek wytwórczych


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 69–76

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 69–76. When referring to the article please refer to the original text. PL

W układzie wydzielonym nie były prowadzone regulacje napięć z  wykorzystaniem przełączników zaczepów transformatorów. Niezwłocznie po naborze obciążenia generatora G6 EW Dychów wykonała zmniejszenie oraz wyrównanie obciążenia mocą czynną hydrozespołów. Regulację prowadzono poprzez zmiany wartości zadanej prędkości obrotowej hydrozespołów (zmniejszenie prędkości na 2GA i zwiększenie na 1GA), osiągając tym samym po ok. 6 minutach rozkład obciążenia mocą poszczególnych generatorów (tab. 3). Praca równoległa dwóch hydrozespołów w  EW Dychów i  turbozespołu TG6, w  Elektrowni  Turów, obciążonych potrzebami ogólnymi EW Dychów i potrzebami własnymi bloku nr 6 utrzymana została przez ok. 20 minut do godz. 12.54. W tym czasie rozpoczęte zostały już działania zmierzające do  zakończenia próby systemowej, których pierwszym elementem była realizacja odstawienia jednej z  pomp akumulacyjnych 34GA. Ubytek obciążenia w  układzie wydzielonym na  poziomie ok. 5,5 MW spowodował wzrost częstotliwości w  układzie wydzielonym z  początkowych ok. 50,17  Hz do  wartości 50,24 Hz, przy czym okres regulacji wyniósł ok. 3…4  s. Po ustabilizowaniu pracy wyspy częstotliwość w  układzie wydzielonym wyniosła ok. 50,2 Hz, obciążenie hydrozespołów pozostało na  praktycznie niezmienionym poziomie, natomiast obciążenie G6 ustaliło się na wartości PG6 ≈ 5,7 MW. Cała zmiana zapotrzebowanej mocy czynnej została skompensowana przez turbozespół TG6. Proces planowego odstawiania hydrozespołów 1GA i  2GA rozpoczął się o  godzinie  12.53 i  został zrealizowany w  czasie ok. 1,5 min, co spowodowało wzrost obciążenia mocą czynną i  bierną generatora G6 do poziomu PG6 ≈ 16,5 MW

i QG6 ≈ –12,5 Mvar. Częstotliwość w układzie wydzielonym po odstawieniu hydrozespołów 1GA i 2GA wyniosła ok. 50,11 Hz, napięcie na  zaciskach turbogeneratora G6 praktycznie nie uległo zmianie, natomiast napięcie na końcu ciągu rozruchowego, tj. na  szynach R-110 kV SE DYC1, wzrosło i wyniosło ok. 117,8 kV (∆UDYC1 ≈ 3,4 kV) – co przełożyło się na  wartość napięcia na potrzebach własnych EW Dychów równą ok. 410 V. Wyłączenie drugiej pompy akumulacyjnej oraz przełączenie zasilania potrzeb własnych i  ogólnych EW Dychów z  zasilania z  G6 na zasilanie z KSE zakończyły udział tej elektrowni w próbie. Po odstawieniu pompy akumulacyjnej 33GA obciążenie mocą czynną i  bierną G6 kształtowało się na  poziomie PG6  ≈  11 MW i  QG6  ≈  –13,7  Mvar,  przy częstotliwości równej  ok. 50,16 Hz i  niezmienionym poziomie napięcia na  zaciskach generatora G6 równym ok. 15 kV. Poziom napięcia na  szynach R-110 kV SE DYC1 wyniósł ok. 118,6 kV. Po przełączeniu zasilania potrzeb własnych i ogólnych EW Dychów na zasilanie z KSE przystąpiono do likwidacji toru rozruchowego. Wyłączenia poszczególnych wyłączników w stacjach uczestniczących w próbie realizowano od SE Dychów do SE Mikułowa. Ostatnią operacją łączeniową w torze było wyłączenie wyłącznika blokowego w  polu nr 16 w R-220 kV MIK2 i przejście bloku nr 6 do pracy na potrzeby własne (PPW). Po tej operacji blok został przyłączony do systemu zasilanego z KSE i po przywróceniu strefy nieczułości regulatora prędkości obrotowej zsynchronizowany z KSE. Podczas likwidacji toru dwoma kluczowymi momentami było wyłączenie spod napięcia linii 220 kV LSN – MIK oraz przejście bloku do stanu PPW. Wyłączenie

linii spowodowało skokową zmianę mocy biernej z ok. –15,2 na –8,8 Mvar. Zmiana ta nie spowodowała zaburzeń w pracy bloku – napięcie na zaciskach generatora pozostało na niezmienionym poziomie. Zmiany obciążenia wyspy z układem trójmaszynowym pozwoliły dobrze zobrazować zdolność regulacyjną częstotliwości przez TG6 w Elektrowni Turów. Regulator prędkości obrotowej pracujący w  trybie regulacji proporcjonalnej RO(P) prawidłowo utrzymywał częstotliwość sieci elastycznej, regulacja prowadzona była z  wysoką dokładnością w  zakresie ±0,1 Hz wokół wartości zadanej. Próba pokazała korzystne właściwości działania układów regulacji w wariancie ROR na bloku nr 6 w Elektrowni Turów. W tym trybie kocioł wytwarzał założoną nadwyżkę pary ponad aktualne parowe zapotrzebowanie turbiny, która przez stacje obejściowe turbiny kierowana była do skraplacza. Przed turbiną utrzymywane było stałe ciśnienie pary równe ciśnieniu nominalnemu. Takie prowadzenie bloku nr 6 zapewniło jego zdolność do bieżącego reagowania na zmiany częstotliwości powodowane zmianami obciążenia w  wyspie, stwarzając jednocześnie korzystne warunki pracy dla układów automatycznej regulacji. Na rys. 3–5 przedstawiono omówione powyżej zmiany parametrów elektrycznych i  parametrów technologicznych jednostek wytwórczych biorących udział w  próbie systemowej w  czasie synchronizacji generatora G6 z  torem rozruchowym i  pracy równoległej jednostek w Elektrowni Turów i EW Dychów. 5. Wnioski 1. Przeprowadzona próba systemowa uruchomienia bloku nr 6 w  Elektrowni Turów pokazała rzeczywisty obraz procesów regulacji częstotliwości

Rys. 3. Bilans mocy czynnej hydrozespołów 1GA i 2GA i generatora G6 (06MKA10) oraz obciążenie transformatora 06BBT10 w czasie synchronizacji G6 (06MKA10) z torem rozruchowym i pracy równoległej jednostek w Elektrowni Turów i EW Dychów

81


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 69–76

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 69–76. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Parametry elektryczne hydrozespołów 1GA i 2GA i generatora G6 (06MKA10) oraz na R-110 kV DYC1, R-0,4 kV CA01 i na transformatorze 06BBT10 w czasie synchronizacji G6 (06MKA10) z torem rozruchowym i pracy równoległej jednostek w Elektrowni Turów i EW Dychów

Rys. 5. Parametry technologiczne bloku nr 6 w Elektrowni Turów w czasie synchronizacji generatora G6 (06MKA10) z torem rozruchowym i pracy równoległej jednostek w Elektrowni Turów i EW Dychów

i napięcia realizowanych z  udziałem układów automatycznej regulacji hydrozespołów 1GA i 2GA oraz bloku nr 6, tj. regulatorów prędkości obrotowej RO(P) pracujących w  trybie regulacji proporcjonalnej, oraz regulatorów napięcia

82

generatorów działających w trybie automatycznej regulacji. Regulatory RO(P) w sposób pewny i stabilny utrzymywały częstotliwość w układzie wydzielonym. 2. Po automatycznej synchronizacji bloku nr 6 z torem rozruchowym na wyłączniku

generatorowym obciążenie bloku ustabilizowało się na poziomie ok. 6,8 MW, a  częstotliwość w  układzie wzrosła o  ok.  200 mHz i  ustabilizowała się na poziomie 50,20 Hz. Równoległa praca trzech jednostek wytwórczych o łącznej


I. A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 69–76

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 69–76. When referring to the article please refer to the original text. PL

mocy znamionowej równej 321 MW z obciążeniem wynoszącym ok. 22 MW i załączonym na każdej jednostce trybie regulacji prędkości obrotowej RO(P) była bardzo stabilna. 3. Przeprowadzona automatyczna synchronizacja bloku z  układem wydzielonym została zrealizowana w  stosunkowo krótkim czasie. Zgodny z oczekiwaniami był też nabór mocy TG6 po synchronizacji (mniejszy od  zapotrzebowania potrzeb własnych bloku), zapewniając stabilną pracę trójmaszynowego układu wydzielonego. Elektrownia Turów potwierdziła

tym samym zdolność do jej uruchomienia ze  źródła samostartującego oraz możliwość przeprowadzenia synchronizacji i pracy równoległej uruchomionego bloku cieplnego z układem wydzielonym. Bibliografia 1. Instrukcja Ruchu i  Eksploatacji Sieci Przesyłowej – Warunki korzystania, prowadzenia ruchu, eksploatacji i  planowania rozwoju sieci – Wersja 2.0 [online], http://www.pse.pl/index.

php?modul=10&gid=405 [dostęp: 9.02.2017] 2. Raport z „Próby systemowej uruchomienia bloku Elektrowni Turów z  Elektrowni Wodnej Dychów”, opracowanie wykonane na  zlecenie PSE  SA przez Konsorcjum Politechniki Poznańskiej Instytut Elektroenergetyki i ZPBE Energopomiar-Elektryka Gliwice, Poznań, wrzesień 2016.

Ireneusz Andrzej Grządzielski

dr inż. Politechnika Poznańska Instytut Elektroenergetyki e-mail: ireneusz.grzadzielski@put.poznan.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Poznańskiej w 1973 roku, na kierunku elektrotechnika. Obecnie pracuje w Instytucie Elektroenergetyki Wydziału Elektrycznego Politechniki Poznańskiej na stanowisku adiunkta. Zakres jego zainteresowań naukowych obejmują zagadnienia związane z pracą systemu elektroenergetycznego w stanach nieustalonych, problematyką obrony i odbudowy systemu elektroenergetycznego w stanach awarii katastrofalnych, przyłączaniem źródeł rozproszonych, w szczególności OZE, do systemu elektroenergetycznego.

Krzysztof Sroka

dr inż. Politechnika Poznańska, Instytut Elektroenergetyki e-mail: krzysztof.sroka@put.poznan.pit.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Poznańskiej (1976). Stopień naukowy doktora nauk technicznych uzyskał na swoim macierzystym wydziale (1986). Obecnie pracuje w Instytucie Elektroenergetyki Wydziału Elektrycznego Politechniki Poznańskiej na stanowisku adiunkta. Jego zainteresowania naukowe obejmują: zagadnienia związane z pracą elektrowni w systemie elektroenergetycznym, problematyką obrony i odbudowy zdolności wytwórczych elektrowni oraz elektrociepłowni w stanach awarii katastrofalnych, skojarzonym wytwarzaniem energii elektrycznej i ciepła.

Adam Kurzyński

mgr inż. ZPBE Energopomiar-Elektryka sp. z o.o. e-mail: adam.kurzynski@elektryka.com.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Śląskiej (1994), na kierunku budowa maszyn i urządzeń elektrycznych. Obecnie pracuje w ZPBE Energopomiar-Elektryka w Dziale Sieci, na stanowisku inżynier specjalista. Jego zainteresowania zawodowe obejmują m.in.: problematykę obrony i odbudowy zasilania KSE z wykorzystaniem hydrozespołów oraz bloków gazowych i cieplnych zainstalowanych w elektrociepłowniach i elektrowniach, bezpieczeństwo energetyczne zakładów przemysłowych oraz własności regulacyjne i ruchowe źródeł odnawialnych.

Marcin Kaczmarek

mgr inż. ZPBE Energopomiar-Elektryka sp. z o.o. e-mail: marcin.kaczmarek@elektryka.com Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Śląskiej (2002). Obecnie pracuje w ZPBE Energopomiar-Elektryka w Dziale Sieci, na stanowisku inżynier specjalista. Jego zainteresowania zawodowe obejmują m.in.: problematykę obrony i odbudowy zasilania KSE z wykorzystaniem hydrozespołów oraz bloków gazowych i cieplnych zainstalowanych w elektrociepłowniach i elektrowniach, bezpieczeństwo energetyczne zakładów przemysłowych oraz własności regulacyjne i ruchowe źródeł odnawialnych.

Daria Radsak

mgr inż. Politechnika Poznańska Instytut Elektroenergetyki e-mail: daria.radsak@put.poznan.pl Asystentka i doktorantka na Wydziale Elektrycznym Politechniki Poznańskiej. W roku 2016 ukończyła kierunek energetyka na Politechnice Poznańskiej. Jej zainteresowania naukowe obejmują bezpieczeństwo energetyczne, a także skojarzone wytwarzanie energii elektrycznej i ciepła.

83


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 84–90

Current Issues of Group Control in the Example of Solutions for the Włocławek Node

Authors Piotr Kolendo Anna Jendrzejewska Michał Szuca Tomasz Ogryczak

Keywords ARNE/ARST systems, group control, phase shift transformers

Abstract Current issues of a group control are discussed in the example of solutions for the Włocławek node. The ARNE/ARST group control systems are responsible for the automatic regulation of voltage at the power plants high voltage substation, the reactive power flow control, as well as the active power flow control. Due to the degree of the node complexity, automated operation scenarios were developed for the most common topology states. The paper presents a description of the basic operating scenario and analyses the nodes control performance based on data from the object.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017307 Received: 02.02.2017 Received in revised form: 08.03.2017 Accepted: 09.03.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction ARNE/ARST group control systems are used for the automatic regulation of voltage and reactive power in the National Power System (NPS). Voltage setpoints for these systems are provided via the communication module of the Area Voltage Regulation System (MK SORN) or via the Dyster system from the Area Power Dispatch (ODM) or National Power Dispatch (KDM) centres. To maintain the set voltage all equipment available in high voltage substations and power plants, such as generators, transformers, capacitor banks and reactors, is used. A description of classic ARNE/ARST control solutions can be found in [4, 5]. When building new units, the investors are mainly guided by economic considerations. Power generation as a return on investment path usually does not suffice to approve the capex budget, hence the need to use additional available resources, e.g. in the form of clean energy support schemes, electricity and heat co-generation, or offering the process heat as another product alongside electricity to a consumer, who is obliged to reduce emissions from their own boilers. The above requirements impose on designed power systems functionalities that are much more extended than the unit connections used so far, while providing a consumer supply capacity reserve, and reducing the energy transfer costs, as is the case 84

in the Włocławek node. Phase shift transformers are becoming a common practice in the active power flow control. Modern ARNE/ARST systems are extended with active power control elements, adapting the algorithms to the needs of the generating node and of other applications. The paper presents the latest solutions of the group control system on the example of the Włocławek node. For the sake of simplicity, the term “node” refers in the paper to the power substation, power plant and industrial customer collectively. In addition to maintaining the voltage on the buses of the highvoltage substation and controlling the reactive power flow, also the active power flow is controlled in the node. This purpose is served by two (160 MVA) autotransformers at the substation, a (543 MVA) synchronous generator, BAT10 (550 MVA) and BAT20 (230 MVA) transformers, and PST (230 MVA) phase shift transformer. The second chapter presents a general description of the ARNE/ ARST systems, and the third chapter describes a detailed solution for the Włocławek node. In chapter four the results of a test in the object are discussed, and in chapter five the work is summarized.


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 84–90

2. ARNE/ARST systems In standard solutions, ARNE systems are deployed in the power plant section and control generators and step-up transformers. ARNE systems coordinate their operation with ARST systems that are deployed in power substations and control the operation of coupling transformers, reactors and capacitor banks. ARNE systems are responsible for: • voltage regulation on the buses of the power plants highvoltage substation • control of the permissible range of generator operations • equal reactive power loads of the generators supplying the same bus system. Voltage is regulated according to the characteristics shown in Fig. 1, where Qmin, Qmax – defines the control range of group regulator, ΔUpermitted – is the slope of characteristics, and εu – is the deadband. ARST systems are responsible for the substation operation to the extent of: • voltage regulation on the lower or upper side • reactive power flow control.

The ARNE/ARST systems control has been extended in recent years to include step-up transformers as well as phase shifters installed in some nodes. Step-up transformers with on-load control are installed in all newly built or modernized units, therefore their number in the NPS has increased significantly over the last five years. Their use in group control systems allows to operate the generators full control range. When a generator still has a control range (Qmin, Qmax) and its voltage has reached the minimum or maximum, the use of a step-up transformer in group control allows for further adjustment. By changing the transformer ratio in ARNE system, the generators permitted voltage range can be again utilised as well as its entire control range, where the limit will be set by the generator voltage regulators limiters. The minimum voltage determines the correct performance of the auxiliary devices, while the maximum voltage is limited by the breakdown voltage of the unit transformer and generator insulation. For operational reasons, the voltage range of the generator at which the changeover occurred has been narrowed (Fig. 2).

Fig. 1. Regulation characteristics of a system [1]

Fig. 2. Narrowed voltage range of the generator 85


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 84–90

In the green range (UTmin, UTmax) ARNE uses the generators voltage controller. If the yellow range is reached, the step-up transformer will change its tap so that, as a result of the ARNE system’s intervention, the generator voltage returns to the green range. The tap-changer control method is shown in (1), where Ug is the voltage measured at the generator terminals, and UTmin, UTmax is the narrowed voltage range.

(1) Once the extreme transformer taps are reached, the generator continues the control until the extremes UGmin or UGmax are reached. The narrowed range is selected in such a way as to minimize the number of transformer tap changes (several/a dozen or more changes per week). Where several unit transformers are connected to the same bus system, a leading transformer is selected, and the remaining transformers follow its voltage ratio. The unit transformer control algorithms are presented in studies [3, 6]. Phase shifters are used to control the active power flow within a node or to control the active power flow of in a cross-border interconnection [2, 7]. Since ARNE/ARST systems control all devices in the node, independently of the ownership issues, and the active power flow may depend on the values at various locations in the node, it is expedient to include phase shifters in the group control. Phase shifter in a group control system can operate in two modes: • maintaining active power at set-point: dispatcher sets a certain active power, and ARNE/ARST system maintains it by changing the taps

Fig. 3. The Włocławek node before extension 86

• power balancing: used for billing purposes, e.g. an industrial consumer is supplied by two lines by two different suppliers. Based on measurements in the individual lines, the consumers active power intake is calculated and the shifter controls the active power flow so that the power is taken from the “cheaper line”. The resulting active power in the other line will be close to zero. The issued of phase shifter adjustment in a group control system are discussed in [7].

3. Description of the Wloclawek power node Fig. 3 shows a simplified diagram of the Włocławek node before its extension, and Fig. 4 shows the current node diagram. The group control prior to the extension, included AT1 and AT2 autotransformers. The substations R110 kV switchgear was connected by two cables to the industrial consumer R110 kV switchgear. After the extension, the control includes the 543 MVA generator, BAT10 and BAT20 transformers, and PST phase shifter transformer with the longitudinal as well as lateral adjustment. Due to the degree of the nodes complexity, it was assumed that subject to the automatic control would be only the most common topology configurations. Their number depends on the topology layout and the statuses of individual devices connections. Based on the switch status details the ARNE/ARST identifies the topology and automatically assigns to each device the control mode consistent with a pre-developed scenario. Due to the number of assumed scenarios, only the operating variant for the basic system is presented in the study. All available devices are switched-on in the basic variant and the systems on the transformers lower and upper sides are interconnected.


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 84–90

Fig. 4. The current Włocławek node diagram

In addition, the cable connection between the power substations and the industrial customers R110 kV switchgear is open (Fig. 4). The adjustment criteria for this configuration were developed as follows: • 543MVA generator maintains the set voltage at R220 kV • AT1, AT2 maintain the set voltage on the power substations R110 kV buses • BAT20 maintains the set voltage on the industrial customer R110 kV buses • PST prevents reactive power circulation in the system, if inductive (+) reactive power flows to the industrial customer, the reactive power flowing through PST also must be positive. This is accomplished by changing the voltage ratio responsible for the longitudinal adjustment • PST controls the active power flow by changing the voltage ratio responsible for the transverse adjustment (+/–10 MW tap) • BAT10 maintains the voltage on the lower side (19 kV), in accordance with the principle described in the second chapter, allowing the utilisation of the generators full reactive power range.

of the substation and εu = 1,0 kV for R110 kV of the industrial customer. Fig. 5 shows the graph of the set voltage and the voltage measured for R220 kV switchgear; and Fig. 6 shows the graph of the reactive power changes for 543 MVA generator. As can be seen in the above figures, the generator was following the changes of the voltage set in R220 kV, allowing the voltage to remain within acceptable range. Fig. 7 shows the graph of the set voltage and the voltage measured in the substation’s R110 kV switchgear, and Fig. 8 shows the tap positions of AT1 and AT2 autotransformers. As can be seen in the above figures, AT1 and AT2 were following the changes of the voltage set in the substations R110 kV switchgear, allowing the voltage to remain within acceptable range.

4. Analysis of the developed algorithms performance based on object data This chapter presents the graphs of the system operation recording, based on which the performance was analysed of the adopted control algorithm. For test purposes in a short space of time the preset voltages was repeatedly changed, the characteristics slope ΔUdop = 0, while the deadbands were, respectively εu = 0.5 kV for R220 kV and εu = 0.5 kV for R110 kV

Fig. 5. Measured voltage and set voltage in IIA R220 kV system 87


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 84â&#x20AC;&#x201C;90

Fig. 6. Reactive power of 543 MVA generator

Fig. 9. Measured voltage and set voltage in the industrial customer II R110 kV system

Fig. 7. Measured voltage and set voltage in the substations I1 R110 kV system

Fig. 10. Positions of BAT20 tap

Fig. 8. Positions of AT1 and AT2 taps

Fig. 11. Voltage on 543 MVA generator terminals (19 kV)

Fig. 9 shows the graph of the set voltage and the voltage measured in the industrial customer R110 kV switchgear, and Fig. 10 shows the tap positions of BAT20 transformer. As can be seen in the above figures, BAT20 was following the changes of the voltage set in the substations R110 kV switchgear, allowing the set voltage to remain within acceptable range. The tap changing frequency was related to several changes of the voltage set in R220 kV and in the consumers R110 kV.

Fig. 11 shows the graph of the voltage on 543 MVA generator terminals (19 kV), and Fig. 12 shows the positions of BAT10 transformer tap. BAT10 transformer operates according to the algorithm, the principle of which is described in the second chapter. The narrowed control range is between 18.4 and 19.6 kV. In this range, the ARNE/ARST system affects the voltage regulator controller. Once the limit values have been reached, the BAT10 tap is changed,

88


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 84–90

to maintain a certain voltage level at R110 kV of the customer. If this power is not flowing through PST, then the whole reactive power will be directed through BAT20. Maintaining a tg φ of less than 0.3 at the point of the phase shifters connection to R220 kV will result in unequal reactive power load of the transformers, as well as overuse of PST and BAT20 tap changers. REFERENCES

Fig. 12. Positions of BAT10 tap

and, in response to the ARNE system intervention, the set voltage returns within the range defined by UTmin, UTmax and the control is continued with the generator voltage controller. As can be seen in Fig. 11 and Fig. 12, the generator properly interoperates with BAT10 transformer.

5. Summary This paper presents a general concept of the group control system for a generation node, as exemplified by the ARNE/ARST system solution in the Włocławek node. It reports recordings of the measurements taken at tests carried out in the object, and based on these the proper performance of the adopted control algorithms is ascertained. It can be concluded from the analysis of the solution for the node in question that the coordination of all devices operations is needed. Their independent operations could lead to dangerous/undesirable situations such as voltage overruns and oscillations, reactive power circulation in the system, counteracting of individual system components, as well as frequent changes in the voltage rations of individual transformers, which would shorten their time to review/repair. Due to the fact that the reactive power flow in the system is the resulting power needed to maintain the set voltage at every point in the system, the entire node should be considered as generation node. In the case of such an atypical solution, the industrial customer should not be treated as receive node, and the part associated with the generation should not be treated as generation node. With regard to a receive node, the transmission grid operator requires to maintain the appropriate value of tg φ, an excess over which is punishable. For the node under consideration, maintaining the required tg φ is only relevant for billing, and is not due to its actual condition. The reactive power inflow to the industrial customer will be the resulting – needed

1. R. Dolny et al., “Analiza wpływu zmian programów i algorytmów ARNE ARST na możliwości regulacyjne i bezpieczeństwo pracy KSE, Etap I” [Analysis of the impact of changes in ARNE ARST programs and algorithms on the regulatory capacity and operational security of the NPS, Stage I], a study of the Institute of Power Engineering, 2008. 2. H. et al. Kocot, “Dobór głównych parametrów przesuwników fazowych dla zachodnich połączeń transgranicznych KSE” [Selection of main parameters of phase shifting transformers for NPS western cross-border interconnections], Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 90, No. 42, 014. 3. P. Kolendo, M. Szuca, M. Drop, “Wykorzystanie transformatorów blokowych z regulacją podobciążeniową w układach regulacji grupowej Krajowego Systemu Elektroenergetycznego. Elektroenergetyczna automatyka zabezpieczeniowa w elektrowniach cieplnych” [Use of unit transformers with on-load control in group control systems of the National Power System. Electrical power automatic protections in thermal power plants] , Kozienice 2014. 4. M. Łosiński, “Regulacja grupowa napięcia w systemie elektroenergetycznym – algorytmy i modelowanie” [Voltage group regulation in the power system – algorithms and modelling], Ph.D. dissertation, Gdansk University of Technology, 2005. 5. J. Machowski, “Regulacja i stabilność systemu elektroenergetycznego” [Power system adjustment and stability], Publishing House of the Warsaw University of Technology, Warsaw 2007. 6. K. Madajewski, R. Dolny, R. Orłowska, “Wykorzystanie podobciążeniowej regulacji przekładni transformatorów blokowych dla potrzeb regulacji napięcia w systemie elektroenergetycznym” [Use of step-up transformers with on-load voltage ratio control for voltage regulation in the power system], a study of the Institute of Power Engineering, 2000. 7. K. Opala, P. Rozenkiewicz, P. Kolendo, “Opracowanie algorytmów lokalnej współpracy automatyki przesuwnika fazowego z układem ARST/ARNE w węźle regulacyjnym, Etap I” [Development of algorithms for local interoperation of phase shift transformers automatic controls with ARST/ARNE in a regulation node, Stage I ], a study of the Institute of Power Engineering, 2015.

89


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 84–90

Piotr Kolendo Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: p.kolendo@ien.gda.pl Graduated with a masters degree (2010) and was awarded the doctor of engineering degree (2016) from the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology. Currently employed at the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering. His area of interest covers issues of area voltage regulation, especially ARNE/ARST group control systems, as well as multi-criteria optimization. Author of over 20 publications in national and international journals. He developed the regulation concept and dealt with the implementation of ARNE systems in the largest power plants in Poland, such as Bełchatów, Kozienice, Turów, Opole, Żarnowiec, Jaworzno, and Włocławek.

Anna Jendrzejewska PKN Orlen SA e-mail: Anna.Jendrzejewska@orlen.pl Graduated as M.Sc. from the Faculty of Electrical Engineering at Łódź University of Technology (1999). Currently employed by PKN ORLEN SA at Włocławek CHP plant. Her area of interest covers issues of functioning of the power unit as a JWCD in the NPS and maintenance of the electric traffic.

Michał Szuca Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: m.szuca@ien.gda.pl Graduated as MSc in 1973 from the Faculty of Electrical Engineering at Gdańsk University of Technology. Currently employed at the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering. His area of interest covers issues of area voltage regulation, especially ARNE/ARST group control systems. Since 1987 he has been involved in the implementation of ARNE systems in the National Power System.

Tomasz Ogryczak Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: t.ogryczak@ien.gda.pl Graduated as MSc from Gdańsk University of Technology, Faculty of Electronics, and from post-graduate Studies of Law and Management at the Faculty of Management and Economics of the same university. Since 1995 in the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering, where he deals with the development and implementation of automatic voltage and reactive control systems for power plants, and transmission and distribution grids. Currently, as manager of the Department of Power Systems Automation , he continues his previous research activities, additionally expanded to include innovative power grid operation management support systems, deployment and management of smart grids and automation systems for wind farms and other renewable energy sources.

90


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 84–90

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 84–90. When referring to the article please refer to the original text. PL

Aktualne zagadnienia regulacji grupowej węzła wytwórczego na przykładzie rozwiązań dla węzła Włocławek Autorzy

Piotr Kolendo Anna Jendrzejewska Michał Szuca Tomasz Ogryczak

Słowa kluczowe

układy ARNE/ARST, regulacja grupowa węzła wytwórczego, przesuwniki fazowe

Streszczenie

Aktualne problemy regulacji grupowej węzła wytwórczego przedstawiono na przykładzie rozwiązań dla węzła Włocławek. Układ regulacji grupowej ARNE/ARST odpowiedzialny jest za automatyczną regulację napięcia na przyelektrownianej stacji wysokich napięć, sterowanie przepływem mocy biernej, jak również sterowanie przepływem mocy czynnej. Ze względu na stopień złożoności węzła opracowano scenariusze pracy automatycznej dla najczęściej występujących układów topologii. W artykule przedstawiono opis podstawowego scenariusza pracy i na podstawie danych z obiektu analizowano poprawność regulacji w węźle. Data wpływu do redakcji: 02.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 08.03.2017 Data akceptacji artykułu: 09.03.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1.Wstęp Układy regulacji grupowej ARNE/ARST wykorzystywane są do automatycznego prowadzenia ruchu w  zakresie regulacji napięcia i  mocy biernej w  Krajowym Systemie Elektroenergetycznym (KSE). Wartości zadane napięć dla tych układów przekazywane są za pośrednictwem modułu komunikacyjnego systemu obszarowej regulacji napięcia (MK SORN) lub systemu Dyster z ośrodków Obszarowej Dyspozycji Mocy (ODM) lub Krajowej Dyspozycji Mocy (KDM). Do utrzymania napięcia zadanego wykorzystywane są wszystkie urządzenia dostępne w stacjach elektroenergetycznych wysokich napięć oraz elektrowniach, takie jak generatory, transformatory, baterie kondensatorów oraz dławiki. Opis klasycznych rozwiązań regulacji układów ARNE/ARST można znaleźć w [4, 5]. Przy budowie nowych bloków inwestorzy kierują się głównie względami ekonomicznymi. Generacja mocy jako jeden z kierunków zwrotu nakładów zwykle nie wystarcza do zatwierdzenia budżetu inwestycji, stąd potrzeba wykorzystania dodatkowych źródeł dostępnych, np. w  formie  systemów wsparcia czystej energii, skojarzenia procesów produkcji energii elektrycznej i  ciepła, czy oferowanie ciepła procesowego jako drugiego produktu obok energii elektrycznej odbiorcy, który jest zobligowany do  ograniczenia emisji z  własnych kotłów. Powyższe potrzeby narzucają projektowanym układom elektroenergetycznym funkcjonalności znacznie bardziej rozwinięte niż stosowane dotychczas połączenia blokowe, zapewniając jednocześnie rezerwę zasilania odbiorcy, ograniczenie kosztów związanych z  przesyłem energii, jak w przypadku węzła Włocławek. Przesuwniki fazowe stają się powszechną praktyką regulacji rozpływu mocy czynnej.

Nowoczesne układy ARNE/ARST rozbudowuje się o elementy w zakresie  sterowania przepływami mocy, dostosowując algorytmy zarówno do potrzeb węzła wytwórczego, jak i do innych wyznaczonych daną aplikacją. W  artykule przedstawiono najnowsze rozwiązanie układu regulacji grupowej na  przykładzie węzła Włocławek. Dla uproszczenia zapisu w  artykule nazwa „węzeł” odnosić się będzie do  stacji elektroenergetycznej, elektrowni oraz odbiorcy przemysłowego łącznie. W  węźle tym, oprócz utrzymywania napięcia na szynach przyelektrownianej stacji wysokich napięć oraz sterowania przepływem mocy biernej, kontrolowany jest również przepływ mocy czynnej. W tym celu wykorzystywane są dwa autotransformatory (160 MVA) na  stacji elektroenergetycznej, generator synchroniczny (543 MVA), transformatory BAT10 (550 MVA) oraz BAT20 (230 MVA), a także transformator z  przesuwnikiem fazowym PST (230 MVA). W  rozdziale drugim przedstawiono ogólną charakterystykę układów ARNE/ARST, a w trzecim rozwiązanie szczegółowe układu dla węzła Włocławek. W rozdziale czwartym – wyniki badań testowych w  obiekcie, a w rozdziale piątym podsumowano pracę. 2. Układy ARNE/ARST W  standardowych rozwiązaniach układy ARNE znajdują się w części elektrownianej i obejmują swoją regulacją generatory oraz transformatory blokowe. Układy ARNE koordynują swoją pracę z układami ARST, które znajdują się w  stacjach elektroenergetycznych i  sterują pracą transformatorów sprzęgających, dławików oraz baterii kondensatorów. Układy ARNE odpowiedzialne są za: • regulację napięcia na  szynach przyelektrownianej stacji wysokich napięć

• kontrolę dopuszczalnego zakresu pracy generatorów • równomierne obciążenie mocą bierną generatorów pracujących na ten sam system szyn. Regulacja napięcia prowadzona jest zgodnie z charakterystyką przedstawioną na rys. 1, gdzie Qmin, Qmax – określa zakres regulacyjny danego regulatora grupowego, ΔUdop  – jest nachyleniem charakterystyki, a εu – strefą nieczułości. Układy ARST odpowiedzialne są za prowadzenie ruchu stacji elektroenergetycznej w zakresie: • regulacji napięcia po stronie dolnej lub górnej • sterowania przepływem mocy biernej. W  ostatnich latach układy ARNE/ARST objęły swoją regulacją transformatory blokowe, jak również przesuwniki fazowe, instalowane w niektórych węzłach. Transformatory blokowe z regulacją podobciążeniową instalowane są na  wszystkich nowo budowanych lub modernizowanych blokach, dlatego też ich liczba w KSE na przestrzeni ostatnich pięciu lat znacząco wzrosła. Ich zastosowanie w układach regulacji grupowej pozwala wykorzystać pełny zakres regulacyjny generatorów. W sytuacji, kiedy generator ma jeszcze zakres regulacyjny (Qmin, Qmax), a  napięcie generatora osiągnęło wartość minimalną lub maksymalną, wykorzystanie transformatora blokowego w regulacji grupowej umożliwi dalszą regulację. Poprzez zmianę przekładni transformatora w układzie ARNE możliwy będzie powrót do dopuszczalnego obszaru napięcia generatora i wykorzystanie całego zakresu regulacji, gdzie wartością graniczną będą ograniczniki regulatora napięcia generatora. Napięcie minimalne warunkuje poprawną pracę urządzeń potrzeb własnych, natomiast napięcie maksymalne

91


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 84–90

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 84–90. When referring to the article please refer to the original text. PL

a przesuwnik steruje przepływem mocy czynnej, tak aby moc pobierana była „tańszym połączeniem”. Wynikowa moc czynna na drugiej linii będzie bliska zeru. Zagadnienia regulacji przesuwników fazowych w układach regulacji grupowej zostały przedstawione w [7].

Rys. 1. Charakterystyka regulacji systemu [1]

Rys. 2. Zawężony zakres napięcia generatora

ograniczone jest napięciem przebicia izolacji transformatora blokowego i generatora. Ze względów eksploatacyjnych zakres napięcia generatora, przy którym następuje przełączenie, został zawężony (rys. 2). W  przedziale oznaczonym kolorem zielonym (UTmin, UTmax) układ ARNE wykorzystuje nastawnik regulatora napięcia generatora. Jeżeli zostanie osiągnięty przedział oznaczony kolorem żółtym, transformator blokowy zmieni zaczep tak, aby w wyniku działania układu ARNE napięcie generatora powróciło w przedział oznaczony kolorem zielonym. Sposób sterowania przełącznikiem zaczepów został przedstawiony w (1), gdzie Ug jest napięciem mierzonym na zaciskach generatora, a UTmin, UTmax zawężonym obszarem napięcia. (1) Po osiągnięciu skrajnych zaczepów transformatora, generator kontynuuje regulację aż do osiągnięcia wartości skrajnych UGmin lub UGmax. Obszar zawężony dobierany jest w taki sposób, aby zminimalizować liczbę przełączeń transformatora (kilka/kilkanaście przełączeń tygodniowo). W przypadku kilku transformatorów blokowych, pracujących na  ten sam system szyn, wybiera

92

się transformator wiodący, a pozostałe transformatory nadążają za jego przekładnią. Algorytmy regulacji transformatorów blokowych zostały przedstawione w pracach [3, 6]. Przesuwniki fazowe wykorzystywane są do  regulacji przepływu mocy czynnej w ramach danego węzła lub do sterowania przepływem mocy czynnej w połączeniach transgranicznych [2, 7]. Ze względu na to, iż układy ARNE/ARST obejmują regulacją wszystkie urządzenia w węźle, niezależnie od  spraw własnościowych, a  przepływ mocy czynnej może być zależny od wartości w  różnych miejscach węzła, celowe jest objęcie przesuwników fazowych regulacją grupową. Przesuwnik fazowy w  układzie regulacji grupowej może pracować w dwóch trybach: • utrzymywania mocy czynnej zadanej – dyspozytor zadaje określoną wartość mocy czynnej, a  układ ARNE/ARST poprzez zmianę zaczepów utrzymuje tę wartość • bilansowania mocy – stosowany w celach rozliczeniowych, np. do  odbiorcy przemysłowego dostarczana jest moc dwoma liniami przez dwóch różnych dostawców. Na podstawie pomiarów z  poszczególnych linii oblicza się wartość mocy czynnej pobieranej przez odbiorcę,

3. Opis węzła elektroenergetycznego we Włocławku Na rys. 3 przedstawiony został uproszczony schemat węzła Włocławek przed rozbudową, natomiast na rys. 4 aktualny schemat węzła. Regulacja grupowa przed rozbudową obejmowała autotransformatory AT1 oraz AT2. Rozdzielnia R110 kV stacji elektroenergetycznej była połączona dwiema liniami kablowymi z  R110 kV odbiorcy przemysłowego. Po rozbudowie regulacją grupową objęty został generator 543 MVA, transformatory BAT10, BAT20 oraz transformator z przesuwnikiem fazowym PST, który posiada regulację podłużną, jak również regulację poprzeczną. Ze względu na  stopień skomplikowania węzła założono, że regulacja automatyczna prowadzona będzie jedynie dla najczęściej występujących konfiguracji topologii. Liczba konfiguracji zależna jest od układu topologii oraz stanu załączenia poszczególnych urządzeń. Układ ARNE/ARST na  podstawie informacji o  stanie łączników rozpoznaje stan topologii i  automatycznie przypisuje każdemu z urządzeń tryb regulacji zgodny z uprzednio opracowanymi scenariuszami. Ze względu na liczbę założonych scenariuszy w  pracy przedstawiono jedynie wariant pracy dla układu podstawowego. W  układzie podstawowym załączone są wszystkie dostępne urządzenia, a systemy po stronie dolnej oraz górnej transformatorów są połączone. Dodatkowo połączenie kablowe pomiędzy R110 kV stacji elektroenergetycznej a R110 kV odbiorcy przemysłowego jest otwarte (rys. 4). Kryteria regulacji dla takiej konfiguracji zostały opracowane w następujący sposób: • Generator 543 MVA utrzymuje napięcie zadane na R220 kV • AT1, AT2 utrzymują napięcie zadane na  szynach R110 kV stacji elektroenergetycznej • BAT20 utrzymuje napięcie zadane na  szynach R110 kV odbiorcy przemysłowego • PST zapobiega krążeniu mocy biernej w układzie, jeżeli moc bierna indukcyjna (umowny „+”) dopływa do odbiorcy przemysłowego, moc bierna przepływająca przez PST również musi być dodatnia. Realizowane jest to  poprzez zmianę przekładni odpowiedzialnej za regulację podłużną • PST steruje przepływem mocy czynnej poprzez wykorzystanie przekładni odpowiedzialnej za regulację poprzeczną (+/–10 MW zaczep) • BAT10 utrzymuje napięcie po stronie dolnej (19 kV), zgodnie z zasadą opisaną w rozdziale drugim, umożliwiając wykorzystanie pełnego zakresu mocy biernej generatora.


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 84–90

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 84–90. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 3. Węzeł Włocławek przed rozbudową

Rys. 4. Aktualny schemat węzła Włocławek

4. Badania poprawności opracowanego algorytmu na podstawie danych obiektowych W rozdziale przedstawione zostały wykresy z  rejestracji pracy układu, na  podstawie których analizowano poprawność założonego algorytmu regulacji. Dla celów testowych w krótkim odstępie czasu wielokrotnie zmieniano napięcia zadane, nachylenie charakterystyki ΔUdop = 0, natomiast strefy nieczułości wynosiły odpowiednio εu  = 0,5 kV dla R220 kV oraz εu = 0,5 kV dla R110 kV stacji elektroenergetycznej i  ε u = 1,0  kV dla R110 kV odbiorcy przemysłowego. Na rys. 5 przedstawiony został wykres napięcia zadanego oraz napięcia mierzonego dla rozdzielni R220 kV natomiast na rys. 6 wykres zmian mocy biernej dla generatora 543 MVA.

Rys. 5. Napięcie mierzone oraz napięcie zadane na systemie IIA R220 kV

93


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 84–90

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 84–90. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 6. Wykres zmian mocy biernej generatora 543 MVA

Rys. 7. Napięcie mierzone oraz napięcie zadane na systemie I1 R110 kV stacji elektroenergetycznej

Rys. 8. Pozycje zaczepu AT1 oraz AT2

Rys. 9. Napięcie mierzone oraz napięcie zadane na systemie II R110 kV odbiorcy przemysłowego

94

Jak można zaobserwować na powyższych rysunkach, generator nadążał za zmianami napięcia zadanego na R220 kV, umożliwiając utrzymanie napięcia w  dopuszczalnym zakresie. Na rys. 7 przedstawiony został wykres napięcia zadanego oraz napięcia mierzonego dla rozdzielni R110 kV stacji elektroenergetycznej, natomiast na rys. 8 pozycje zaczepów autotransformatorów AT1, AT2. Jak można zaobserwować na  rysunkach, AT1 oraz AT2 nadążały za zmianami napięcia zadanego na R110 kV stacji elektroenergetycznej, umożliwiając utrzymanie napięcia w dopuszczalnym zakresie. Na rys. 9 przedstawiony został wykres napięcia zadanego oraz napięcia mierzonego dla rozdzielni R110 kV odbiorcy przemysłowego, natomiast na rys. 10 pozycje zaczepu transformatora BAT20. Jak można zaobserwować na  rysunkach, BAT20 nadążał za zmianami napięcia zadanego na R110 kV stacji elektroenergetycznej, umożliwiając utrzymanie napięcia zadanego w  dopuszczalnym zakresie. Częstotliwość przełączeń zaczepów była związana z kilkukrotną zmianą napięcia zadanego dla R220 kV oraz R110 kV odbiorcy. Na rys. 11 przedstawiony został wykres napięcia na zaciskach generatora 543 MVA (19 kV), natomiast na  rys. 12 pozycje zaczepu transformatora BAT10. Transformator BAT10 pracuje zgodnie z  algorytmem, którego zasada została opisana w  rozdziale drugim. Zawężony obszar regulacji znajduje się pomiędzy 18,4– 19,6 kV. W tym zakresie układ ARNE/ ARST oddziałuje na nastawnik regulatora napięcia. Po osiągnięciu wartości granicznych następuje przełączenie zaczepu BAT10 i  w  następstwie działania układu ARNE napięcie zadane wraca wewnątrz zakresu zdefiniowanego wartościami UTmin, UTmax i  kontynuowana jest regulacja z  użyciem nastawnika regulatora napięcia. Jak można zaobserwować na  rys. 11 i  12 współpraca generatora z transformatorem BAT10 realizowana jest w sposób poprawny. 5. Podsumowanie W  artykule przedstawiono ogólną koncepcję układu regulacji grupowej węzła wytwórczego na  przykładzie rozwiązania układu ARNE/ARST w  węźle Włocławek. Przedstawiono rejestrację pomiarów z  testów przeprowadzonych w  obiekcie i  na  ich podstawie stwierdzono poprawność założonych algorytmów regulacji. Analizując rozwiązanie dla rozpatrywanego węzła, można stwierdzić, że istnieje potrzeba koordynacji pracy wszystkich urządzeń. Samodzielna ich praca mogłaby doprowadzić do  niebezpiecznych/niepożądanych sytuacji, takich jak: przekroczenie wartości oraz oscylacje napięcia, krążenie mocy biernej w  układzie, przeciwstawne działanie poszczególnych elementów układu, jak również częste zmiany przekładni poszczególnych transformatorów, co skracałoby ich czas do przeglądu/remontu. Ze względu na fakt, iż wartość mocy biernej przepływającej w układzie jest wynikowa, potrzebna do  utrzymania napięcia zadanego w  każdym punkcie układu, cały węzeł powinien być rozpatrywany jako


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 84–90

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 84–90. When referring to the article please refer to the original text. PL

Bibliografia 1. Dolny R. i in. Analiza wpływu zmian programów i  algorytmów ARNE ARST na możliwości regulacyjne i bezpieczeństwo pracy KSE, Etap I, praca naukowo-badawcza Instytutu Energetyki, 2008. 2. Kocot H. i in., Dobór głównych parametrów przesuwników fazowych dla zachodnich połączeń transgranicznych KSE, Przegląd Elektrotechniczny 2014, r. 90, nr 4. 3. Kolendo P., Szuca M., Drop M., Wykorzystanie transformatorów blokowych z  regulacją podobciążeniową w układach regulacji grupowej Krajowego Systemu Elektroenergetycznego. Elektroenergetyczna automatyka zabezpieczeniowa w elektrowniach cieplnych, Kozienice 2014. 4. Łosiński M., Regulacja grupowa napięcia w  systemie elektroenergetycznym – algorytmy i  modelowanie, rozprawa doktorska, Politechnika Gdańska, 2005. 5. Machowski J., Regulacja i  stabilność systemu elektroenergetycznego, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2007. 6. Madajewski K., Dolny R., Orłowska R., Wykorzystanie podobciążeniowej regulacji przekładni transformatorów blokowych dla potrzeb regulacji napięcia w systemie elektroenergetycznym, praca naukowo-badawcza Instytutu Energetyki, 2000. 7. Opala K., Rozenkiewicz P., Kolendo P., Opracowanie algorytmów lokalnej współpracy automatyki przesuwnika fazowego z układem ARST/ARNE w węźle regulacyjnym, Etap I, praca badawcza Instytutu Energetyki, 2015.

Rys. 10. Pozycje zaczepu BAT20

Rys. 11. Napięcie na zaciskach generatora 543 MVA (19 kV)

Rys. 12. Pozycje zaczepu transformatora BAT10

węzeł wytwórczy. W przypadku tak nietypowego rozwiązania nie powinno się traktować odbiorcy przemysłowego jako węzła odbiorczego, natomiast części związanej z generacją jako węzła wytwórczego. W  odniesieniu do  węzła odbiorczego operator sieci przesyłowej wymaga zachowania odpowiedniej wartości tg φ, którego przekroczenie jest karane. Dla rozpatrywanego węzła utrzymywanie wymaganego tg φ ma znaczenie jedynie rozliczeniowe, niewynikające z jego rzeczywistego uwarunkowania. Moc bierna dopływająca

do odbiorcy przemysłowego będzie wynikowa – potrzebna do  utrzymania określonego poziomu napięcia na  R110 kV odbiorcy. Jeżeli moc ta nie będzie płynąć przez PST, to całość mocy biernej zostanie doprowadzona przez BAT20. Utrzymanie tg φ mniejszego niż 0,3 w punkcie podłączenia przesuwnika fazowego do R220 kV będzie skutkowało nierównomiernym obciążeniem mocą bierną transformatorów, jak również nadmiernym eksploatowaniem przełączników zaczepów PST oraz BAT20.

95


P. Kolendo et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 84–90

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 84–90. When referring to the article please refer to the original text. PL

Piotr Kolendo

dr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: p.kolendo@ien.gda.pl Ukończył studia magisterskie (2010) oraz uzyskał stopień doktora nauk technicznych (2016) na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej. Obecnie jest zatrudniony w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk. Obszar jego zainteresowań obejmuje zagadnienia obszarowej regulacji napięcia, w szczególności układów regulacji grupowej ARNE/ARST, a także zagadnienia optymalizacji wielokryterialnej. Autor ponad 20 publikacji w czasopismach krajowych oraz międzynarodowych. Opracował koncepcję regulacji oraz zajmował się wdrożeniem układów ARNE dla największych elektrowni w kraju, m.in. Elektrowni Bełchatów, Elektrowni Kozienice, Elektrowni Turów, Elektrowni Opole, Elektrowni Żarnowiec, Elektrowni Jaworzno czy elektrociepłowni we Włocławku.

Anna Jendrzejewska

mgr inż. PKN Orlen SA e-mail: Anna.Jendrzejewska@orlen.pl Ukończyła studia magisterskie na Wydziale Elektrotechniki Politechniki Łódzkiej (1999). Obecnie jest zatrudniona w PKN ORLEN SA Elektrociepłownia Włocławek. Obszar jej zainteresowań obejmuje zagadnienia funkcjonowania bloku energetycznego jako JWCD w KSE oraz utrzymania ruchu elektrycznego.

Michał Szuca

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: m.szuca@ien.gda.pl Ukończył studia magisterskie w roku 1973 na Wydziale Elektrycznym Politechniki Gdańskiej. Obecnie jest zatrudniony w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk. Jego zainteresowania obejmują zagadnienia obszarowej regulacji napięcia, w szczególności układów regulacji grupowej ARNE/ARST. Od 1987 roku zajmuje się wdrażaniem układów ARNE w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym.

Tomasz Ogryczak

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: t.ogryczak@ien.gda.pl Ukończył studia magisterskie na Wydziale Elektroniki oraz podyplomowe Studium Prawno-Menedżerskie na Wydziale Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej. Od 1995 roku pracuje w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk, gdzie zajmuje się rozwojem i wdrażaniem układów automatycznej regulacji napięcia i mocy biernej stosowanych w elektrowniach, sieci przesyłowej oraz w sieciach dystrybucyjnych. Obecnie jest zatrudniony na stanowisku kierownika Zakładu Automatyki Systemów Elektroenergetycznych, kontynuuje dotychczasową działalność dodatkowo rozszerzoną o innowacyjne systemy wspomagania prowadzenia ruchu sieci energetycznych, zagadnienia związane z wdrażaniem i zarządzaniem sieciami inteligentnymi oraz układami automatyki dla farm wiatrowych i innych odnawialnych źródeł energii.

96


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 97–103

Coordinated Control of Phase Shifting Transformers in the Power System

Authors Roman Korab Robert Owczarek Marcin Połomski

Keywords power system, phase shifting transformer, unscheduled flow, particle swarm optimisation

Abstract In response to the growing problem of unscheduled flows, more and more transmission system operators in Europe provide their systems with phase shifting transformers (PST). However, the operations of several PSTs deployed close to each other must be coordinated for them to be effective and to avoid their harmful interactions. Coordination of a group of such devices leads to a problem of multidimensional optimisation. This paper presents a method of optimal PST setting based on the particle swarm optimisation (PSO) algorithm. As an optimisation criterion the minimization of unscheduled flow through the given system has been applied. The impact of the number of particles in the swarm and their maximum permissible velocity on the optimisation algorithm’s efficiency was analysed. Results are presented for a 118-node test grid.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017308 Received: 14.02.2017 Received in revised form: 09.05.2017 Accepted: 28.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction The electricity market liberalisation and increased use of RES (mainly wind turbines) in the European power system are two major factors that have resulted in the large-scale appearance in interconnected transmission systems of so-called unscheduled flows (UF), i.e. equalising flows of active power between individual systems. This phenomenon is especially visible in the power systems of Central and Eastern Europe – CEE, where the excess power from wind power plants in the north of Germany is sent to load sites in the south of Germany and to Austria using the transmission grids of neighbouring countries, especially Poland and the Czech Republic. The uncontrollable increase in the unscheduled flows in recent years is a serious problem for TSOs. Significantly increasing the transmission grid’s load, these flows threaten the secure operation of the interconnected systems. In addition, they force the TSOs to limit the transmission capacity of the cross-border interconnections made available to electricity market participants, and to apply emergency remedial measures. The main reason for this condition is the underdeveloped transmission grid in Germany in the north-south direction and commercial transactions between Germany and Austria [1, 2, 3].

In response to the growing problem of unscheduled flows, the TSOs in the CEE region decided to install phase shifting transformers (PST) to manage power flows at cross-border interconnections. Devices of this type have been already installed in selected cross-border lines between Poland and Germany, and the Czech Republic and Germany, and will soon be installed in subsequent lines in this area. PST is a special transformer installed in a transmission line to adjust the voltage phase angle, and thereby to alter the active power flow, in the line. With it the power flow in an interconnection can to some extent be increased or decreased. However, if several PSTs are deployed close to each other, adverse interactions can occur [4, 5, 6]. Consequently, the operations of several PSTs with interactive impact on the transmission grid must be adequately coordinated. Several methods of power flow control devices’ co-ordination have been reported in literature [7–12]. This paper shows how to control the PST in order to obtain a condition that is optimal or almost optimal for the system from the perspective of an adopted criterion. A method of optimizing PST settings, based on the particle swarm optimisation algorithm (PSO), called stepPSO, is presented. As an optimisation criterion the minimization of unscheduled flow through the given system 97


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 97–103

has been applied. The impact was analysed of the number of particles in the swarm and their maximum permissible velocity on the optimisation algorithm’s efficiency. Results are presented for a 118-node test grid.

O1–O2 (15–33 and 19–34) and O1–O3 (23–24 and 30–38) (Fig. 2). The search space limits were determined by the maximum and minimum settings of each PST. The mathematical task was formulated in the following form:

2. PSO algorithm

(4)

The PSO algorithm was proposed in 1995 by Kennedy and Eberhart [13]. The algorithm is biologically inspired and based on the social behaviour of animal swarms (e.g. birds or fish) that work together to gain benefits, such as finding food or escaping predators. The PSO algorithm operates on a group of particles (called a swarm), which is a set of potential solutions to the problem. The optimisation process is iteratively implemented and consists in finding better and better positions of the particles in the search space, and as a result, finding the optimal position (the best solution), to which the whole group (swarm) is attracted. In the optimisation process, the position of each particle is determined based of its previous experience and the experience of the whole group [14]. Position of i-th particle is updated by stochastic speed vi. Such approach is described by the following relationships [15]: (1) (2) where: N – number of particles in the swarm, D – number of decision variables (problem dimension), c1, c2 – acceleration factors, r1, r2 – random numbers in [0, 1] range, ω – inertia weight,  – position of i-th particle in k-th iteration step, – velocity of i-th particle in k-th iteration step, – the best position so far of i-th particle, – the best position found by the swarm leader, k – iteration step. Factors c1, c2 control the range of motion of a particle in a single iteration. In most cases they are both identical. Factor ω is responsible for the balance between the abilities of a global and local search of the area of possible solutions. Its high value allows for a global search, while a smaller value prompts a local search. This multiplier may be constant or variable in the optimisation process [16]. The PSO algorithm operation may lead to a situation where the particles go beyond the search space limits. To avoid this, velocity limits are usually imposed [17]:

where [10]: (5)

subject to constraints: (6) where: f(x) – objective function, UF – unscheduled (transit) flow through the system, l – number of interconnection lines in the system, Pi – active power flow in i-th interconnection line (with the plus sign when it goes out of the system, and the minus sign when it comes into the system), x – vector of variables containing PST settings, 4 – 4-dimensional real vector space, xd – setting of d-th PST, xd min, xd max – minimum and maximum settings of d-th PST. It should be explained here that the objective function (5) is calculated from actual flows in interconnection lines (inter-system connections), including scheduled flows (from the area’s power balance) and unscheduled flows (from power transits) alike, and in the calculation the scheduled flows reduce themselves. For example, considering Fig. 1, if the flows in the interconnection lines for system (area) C result from both power transits (100 MW) and the area balance (export of 100 MW), then the objective function (5) calculated for system C amounts to 100 MW:

that is as much as the unscheduled (transit) flow for that area. For the remaining areas, the unscheduled flows are zero.

(3) where: – maximum particle velocity for decision variable d, – minimum particle velocity for decision variable d; it is usually assumed that .

3. Optimisation problem formulation The optimisation task was to find the optimal settings of four PSTs for minimizing the unscheduled flow (objective function) through area O1 of the test grid. The PSTs were installed in lines 98

Fig. 1. Illustration of unscheduled flow determination in area C for power exchange between three systems: PG – power generation, PL – power demand in the area


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 97–103

In this task, because of the lack of an analytical formula that describes the dependence of the objective function on decision variables (PST settings), this problem must be solved by a method that relies solely on the simulation model evaluation. To solve the problem a PSO algorithm-based method was used. An advantage of this algorithm is that it does not need to know the objective function gradient, and is highly likely to find the global optimum [14]. To avoid the situation where (in the process of determining PST settings) the optimisation algorithm “sticks” to the extreme values of the admissible setting range, an approach was adopted that includes the so-called penalty function. The penalty function is introduced as an additional component of the objective function. Its mathematical formula is the following: (7)

(8)

where: F(x) – objective function including penalty function, f(x) –  original objective function, p(x) – penalty function, a – constant penalty factor (experimentally selected).

4. IEEE118 test grid The IEEE118 test grid [18] of 118 nodes and 186 branches was used for the tests. The grid was divided into three areas (Fig. 2). Grid node 69 was the balancing node. Area O1 is internally balanced. Area O3 exports power to area O2, but due to the grid structure and parameters a portion of that export is directed through area O1 grid, generating an unscheduled flow in this area. The arrows in Fig. 2 show the power flow directions through inter-area connections in the system’s baseline condition (prior to optimisation). Details of the test grid’s baseline conditions are shown in Tab. 1.

5. PST settings optimisation algorithm – stepPSO method In the study, an approach was applied based on the combination of the classical Newton-Raphson load flow analysis used to determine the grid operating condition for PST setting

Fig. 2. Diagram of IEEE118 test grid [18] with adopted PST locations and division into three areas 99


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 97–103

Demand

Generation

Unscheduled flow

Active power losses

PL

PG

UF

Pstr

[MW]

[MW]

[MW]

[MW]

O1

963

983

110

34

O2

1342

1086

13

35

O3

1937

2290

13

48

Whole grid

4242

4359

136

117

Test grid area

Tab. 1. Test grid baseline conditions

setpoints, with the PSO algorithm used for the settings’ optimisation. In the original stepPSO method the PST settings were subject to step changes by the value resulting from the angle change, per the number of changed tabs. The method’s block diagram is shown in Fig. 3.

Fig. 3. PST settings optimisation algorithm – stepPSO method 100

During the PSO algorithm initialization, an initial swarm of particles in a preselected number is generated, and each particle is allocated a random position from a set of permissible solutions, and a random velocity. The position of each particle is represented by a vector containing the settings of individual PSTs (potential solutions). The algorithm then proceeds to the procedures executed for a single particle in a swarm. Based on the particle location (PST setting), a test grid model is prepared, taking into account the proposed PST settings, and then the power flow is determined by the Matpower programme in the MATLAB environment [19]. The result is an objective function (unscheduled flow) value, which is then fed to PSO algorithm. Once the adjustment (objective function values) has been determined, the best positions of each swarm particle are updated and the swarm leader is selected. Then the iteration process begins. The particle velocities and positions are modified, the value of the adaptation function for each particle is determined, the swarm leader is updated, and the best particle


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 97–103

positions are updated [20]. The algorithm runs iteratively until the completion condition (e.g. preset number of iterations) is met.

6. Calculation results for test grid The following optimisation algorithm parameters were adopted: • inertia weight ω = 0.73 • acceleration factors c1 = c2 = 1,5 • maximum PST setting Xmax = 32 taps • minimum PST setting Xmin = –Xmax = –32 taps • angle adjustment step 20.1°/32 taps • constant penalty factor a = 0.07 • maximum number of iterations in the optimisation process 150. The acceleration and inertia factors corresponded to the values obtained by the constriction factor method [21]. For all analysed PSTs, the same maximum and minimum settings were adopted. The optimisation algorithm performance was tested for the maximum permitted velocity 32, 16, 8, 4, 2 (while Vmin = –Vmax)

and for the number of swarm particles 20, 40, 60 and 80. For each algorithm parameter setting, 20 numerical tests were performed, and then the mean of the results was calculated. Fig. 4 and 5 show the swarm optimisation results for the criterion of the minimum unscheduled flow through the test grid’s area O1. Based on Fig. 4, the clear impact of the speed constraints on the optimisation algorithm performance (average number of objective function calls) is noticeable. Here, the number of goal function calls (based on the number of swarm particles and the average number of iterations needed to obtain the best solution) directly translates into the optimisation duration (every goal function call entails the need to calculate the power flow). Fig. 5 shows the convergence of the optimisation process and it can be concluded that less swarm particles can be used to obtain the best solution. Shown in Tab. 2 and Fig. 6 are the optimisation results obtained in the last iteration of the algorithm. It should be noted that the algorithm had found the PST settings that allowed for significant reduction of the unscheduled flow across the test grid area O1 in

Fig. 4. Impact of swarm particle number and maximum allowed velocity Vmax on swarm optimisation algorithm performance (average results of 20 numerical tests)

Fig. 5. Changes in objective function (formula (7)) in successive iterations of the swarm optimisation algorithm for maximum allowable velocity Vmax = 4 and various swarm particle numbers (average results of 20 numerical tests) 101


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 97–103

Test grid area

Line 15–33

Line 19–34

Line 23–24

Line 30–38

PST1

PST2

PST3

PST4

tap No.

tap No.

tap No.

tap No.

UF

R 2)

W 3)

[MW]

[%]

[%]

O1 1)

3

97

–18

O2

4

69

63

4

69

10

11

92

18

O3

20 (12.6°)

17 (10.7°)

–13 (–8,2°)

–25 (–15,7°)

Whole grid 1) Test grid area for which the unscheduled flow was minimized 2) Unscheduled flow reduction relative to baseline system (see Tab. 1) 3) Increase in active power losses relative to baseline system (see Tab. 1)

Tab. 2. Swarm optimisation results

Fig. 6. Active power flows between test grid areas: a) before optimisation, b) after optimisation

relation to the baseline system (prior to optimisation). However, as shown by the results in Tab. 2, this is done at the expense of the increase in active power losses across the network.

7. Summary The operations of several PSTs deployed close to each other must be coordinated for them to be effective and to avoid their harmful interactions. In this paper, the problem of PST coordination has been solved by optimising PST settings, based on the swarm algorithm. As an optimisation criterion the minimization of unscheduled flow through the given system has been applied. The proposed method was tested on test grid IEEE118, and the results showed its good performance. An increase in the optimisation algorithm performance was found with the maximum particle speed Vmax limitation to ca. 10% of the maximum value of variable Xmax. It has been shown that the unscheduled flow can be decreased by PST at the expense of increased active power losses across the entire grid. Despite the good results of the proposed PST settings optimisation method obtained in the test grid, more research is still needed. Tests should be performed using a more complex grid model (here a series of tests is planned for a model of the 400/220/110 kV grid of several interconnected national power systems (PL, DE, CZ, SK, HU, AT, UA), assuming various balance conditions in individual areas). 102

REFERENCES

1. H. Majchrzak, K. Purchała, “Przepływy nieplanowe i ich wpływ na bezpieczeństwo pracy systemu elektroenergetycznego” [Unplanned power flows and their impact on power system security], Elektroenergetyka – Współczesność i Rozwój, No. 3–4, 2012, pp. 8–15. 2. “Position of ČEPS, MAVIR, PSE Operator and SEPS regarding the issue of Bidding Zones Definition” [online], http://www.pse.pl/uploads/pliki/Position_of_CEPS_MAVIR_PSEO_SEPS-Bidding_Zones_ Definition.pdf [access: February 2017]. 3. “Joint study by ČEPS, MAVIR, PSE Operator and SEPS, Unplanned flows in the CEE region in relation to the common market area Germany-Austria” [online], http://www.pse.pl/uploads/pliki/ Unplanned_flows_in_the_CEE_region.pdf [access: February 2017]. 4. S. Bieroński, R. Korab, R. Owczarek, “Wpływ regulacji przesuwników fazowych instalowanych w rejonie Europy Środkowo-Wschodniej na transgraniczne przepływy mocy” [Regulation effect of phase shifting transformers installed in the CEE region on cross-border power flows], Kwartalnik Elektryka, Vol. 2, 2015, pp. 7–22. 5. R. Korab, R. Owczarek, “Application of phase shifting transformers in the tie-lines of interconnected power systems”, Przegląd Elektrotechniczny, No. 8, 2015, pp. 166–170. 6. R. Korab, R. Owczarek, “Impact of phase shifting transformers on cross-border power flows in the Central and Eastern Europe region”,


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 97–103

Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Technical Sciences, Vol. 64, No. 1, 2016, pp. 127–133. 7. A. Oudalov, R. Cherkaoui, A.J. Germond, M. Emery, “Coordinated power flow control by multiple FACTS devices”, Power Tech Conference, Bologna, Italy, 23–26 June 2003. 8. B. Marinescu, J.M. Coulondre, “A coordinated phase shifting control and remuneration method for a zonal congestion management scheme“, Power Systems Conference and Exposition, New York, USA, 10–13 Oct. 2004. 9. A. Marinakis, M. Glavic, T. Van Cutsem, “Control of phase shifting transformers by multiple transmission system operators“, Power Tech Conference, Lausanne, Switzerland, 1–5 July 2007, pp. 119–124. 10. A. Marinakis, M. Glavic, T. Van Cutsem, “Minimal Reduction of Unscheduled Flows for Security Restoration: Application to Phase Shifter Control”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 25, No. 1, 2010, pp. 506–515. 11. J. Verboomen, “Optimisation of transmission systems by use of phase shifting transformers“, PhD Thesis, Technische Universiteit Delft 2008. 12. U. Häger et al., “Multi-Agent System for Coordinated Control of Facts Devices”, International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems, Curitiba, Brazil, 8–12 Nov. 2009, pp. 1–6. 13. J. Kennedy, R.C. Eberhart, “Particle Swarm Optimisation“, International Conference on Neural Networks, Perth, Australia 1995, pp. 1942–1948.

14. M. Szczepanik, T. Burczyński, “Swarm optimisation of stiffeners locations in 2-D structures“, Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Technical Sciences, Vol. 60, No. 2, 2012, pp. 241–246. 15. Y. Shi, R.C. Eberhart, “A modified particle swarm optimizer”, International Conference on Evolutionary Computation, Anchorage, Alaska, 4–9 May 1998, pp. 69–73. 16. R.C. Eberhart, Y. Shi, “Particle swarm optimisation: developments, applications and resources”, Congress on Evolutionary Computation, Seoul, Korea, 27–30 May 2001, pp. 81–86. 17. J. Kennedy, R.C. Eberhart, “Swarm Intelligence”, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco 2001. 18. “Power Systems and Evolutionary Algorithms” [online], http://www. al-roomi.org/power-flow/118-bus-system [access: February 2017]. 19. R.D. Zimmerman, C.E. Murillo-Sánchez, R.J. Thomas, “MATPOWER: Steady-State Operations, Planning and Analysis Tools for Power Systems Research and Education”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 26, No. 1, 2011, pp. 12–19. 20. M. Szczepanik, “Algorytmy rojowe w optymalizacji układów mechanicznych” [Swarm algorithms in optimisation of mechanical structures], Monograph, Silesian University of Technology, Gliwice 2013. 21. R.C. Eberhart, Y. Shi, “Comparing inertia weights and construction factors in particle swarm optimisation”, Congress on Evolutionary Computation, San Diego, USA, July 2000, pp. 84–88.

Roman Korab Silesian University of Technology e-mail: roman.korab@polsl.pl Assistant Professor at the Institute of Electrical Power and Systems Control of the Silesian University of Technology in Gliwice. His research interests are focused primarily on the problems of operator planning and control of the power system operation in a developed electricity market.

Robert Owczarek Silesian University of Technology e-mail: robert.owczarek@polsl.pl PhD student at the Institute of Electrical Power and Systems Control of the Silesian University of Technology in Gliwice. He deals with issues related to the use of phase shifting transformers to control power flows in cross-border interconnections, analysis of power flows in the power system and particle swarm optimisation.

Marcin Połomski Silesian University of Technology e-mail: marcin.polomski@polsl.pl Graduate of the Silesian University of Technology in Gliwice. Now an assistant professor in the Institute of Electrical Engineering and Computer Science at the Faculty of Electrical Engineering of his alma mater. His research interests focus mainly on issues related to numerical methods, parallel and distributed calculations, and the applications of optimization methods.

103


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 97–103

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 97–103. When referring to the article please refer to the original text. PL

Skoordynowane sterowanie przesuwnikami fazowymi w systemie elektroenergetycznym Autorzy

Roman Korab Robert Owczarek Marcin Połomski

Słowa kluczowe

system elektroenergetyczny, przesuwnik fazowy, przepływ nieplanowy, optymalizacja rojem cząstek

Streszczenie

W odpowiedzi na rosnący problem przepływów nieplanowych coraz większa liczba operatorów systemów przesyłowych w Europie wyposaża swoje systemy w przesuwniki fazowe (PST). Jednakże użycie kilku PST zainstalowanych geograficznie lub elektrycznie blisko siebie musi być skoordynowane w celu skutecznego wykorzystania tych urządzeń i uniknięcia ich niekorzystnych interakcji. Koordynacja grupy takich urządzeń prowadzi do problemu optymalizacji wielowymiarowej. W artykule przedstawiono metodę optymalizacji nastaw PST opartą na algorytmie roju cząstek (PSO). Jako kryterium optymalizacji zastosowano minimalizację przepływu nieplanowego przez dany system. Przeanalizowano wpływ liczby cząstek roju oraz ich maksymalnej dozwolonej prędkości na efektywność algorytmu optymalizacji. Przedstawiono wyniki dla sieci testowej zawierającej 118 węzłów. Data wpływu do redakcji: 14.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 09.05.2017 Data akceptacji artykułu: 28.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wprowadzenie Liberalizacja rynku energii elektrycznej oraz zwiększenie wykorzystania odnawialnych źródeł energii (głównie wiatrowych) w europejskim systemie elektroenergetycznym to  dwa zasadnicze czynniki, które spowodowały, że w połączonych systemach przesyłowych na szeroką skalę pojawiły się tzw. przepływy nieplanowe (ang. Unscheduled Flows – UF; nieplanowe przepływy wyrównawcze mocy czynnej pomiędzy poszczególnymi systemami). Zjawisko to  jest szczególnie widoczne w  systemach elektroenergetycznych Europy Środkowo-Wschodniej (ang. Central and Eastern Europe – CEE), gdzie nadmiar mocy z elektrowni wiatrowych na północy Niemiec jest przesyłany do miejsc odbioru na południu Niemiec oraz do Austrii z wykorzystaniem sieci przesyłowych krajów sąsiednich, szczególnie Polski i  Czech. Niekontrolowany wzrost przepływów nieplanowych, jaki ma miejsce w ostatnich latach, jest poważnym problemem dla operatorów systemów przesyłowych (OSP). Przepływy te, znacząco zwiększając obciążenie sieci przesyłowej, prowadzą do  zagrożenia bezpiecznej pracy połączonych systemów. W  dodatku zmuszają OSP do ograniczania ilości mocy przesyłowych połączeń transgranicznych, udostępnianych uczestnikom rynku energii elektrycznej, oraz do  stosowania nadzwyczajnych środków zaradczych. Główną przyczyną tego stanu jest niedostatecznie rozwinięta sieć przesyłowa w  Niemczech na kierunku północ – południe oraz transakcje handlowe pomiędzy Niemcami a Austrią [1, 2, 3]. W  odpowiedzi na  rosnący problem przepływów nieplanowych OSP z  rejonu CEE zdecydowali się na  zainstalowanie tzw. przesuwników fazowych (ang. Phase Shifting Transformers – PST) do zarządzania

104

przepływami mocy na połączeniach transgranicznych. Urządzenia tego typu są już zainstalowane w  wybranych liniach transgranicznych na  przekrojach Polska  – Niemcy i  Czechy – Niemcy, a  w  najbliższych latach będą instalowane w kolejnych liniach wymiany w  tym obszarze. PST są to specjalne transformatory, które zainstalowane w linii przesyłowej umożliwiają regulację kąta fazowego napięcia i  tym samym zmianę przepływu mocy czynnej w linii. Ich zastosowanie pozwala na zwiększanie bądź zmniejszanie, w  pewnym zakresie, przepływu mocy na danym połączeniu. Jednakże, jeśli kilka PST jest zainstalowanych geograficznie lub elektrycznie blisko siebie, możliwe są niekorzystne interakcje tych urządzeń [4,  5, 6]. W  związku z  tym użycie kilku PST z wzajemnym oddziaływaniem na sieć przesyłową musi być odpowiednio skoordynowane. Kilka metod koordynacji urządzeń sterujących przepływem mocy zostało przedstawionych w literaturze [7–12]. W niniejszym artykule pokazano, jak PST powinny być sterowane w  celu uzyskania optymalnej czy prawie optymalnej, z punktu widzenia przyjętego kryterium, sytuacji dla danego systemu. Zaprezentowana została metoda optymalizacji nastaw PST, bazująca na algorytmie roju cząstek (algorytmie rojowym, ang. Particle Swarm Optimization – PSO; metoda stepPSO). Jako kryterium optymalizacji zastosowano minimalizację przepływu nieplanowego przez dany system. Przeanalizowano wpływ liczby cząstek roju oraz ich maksymalnej dozwolonej prędkości na efektywność algorytmu optymalizacji. Przedstawiono wyniki dla sieci testowej zawierającej 118 węzłów. 2. Algorytm PSO Algor ytm PSO został zaproponowany w  1995  roku przez Kennedy’ego

i Eberharta  [13]. Algorytm jest inspirowany biologicznie i bazuje na zachowaniu społecznym roju zwierząt (np. ptaków lub ryb), które współpracują ze  sobą w  celu uzyskania korzyści, m.in. znalezienia pożywienia czy ucieczki przed drapieżnikiem. Algorytm PSO pracuje na  grupie cząstek (nazywanej rojem), będącej zbiorem potencjalnych rozwiązań problemu. Proces optymalizacji realizowany jest iteracyjnie i polega na znajdowaniu coraz to lepszych położeń cząstek w przestrzeni poszukiwań, a w rezultacie znalezienia położenia optymalnego (najlepszego rozwiązania), do  którego zbiega się cała grupa (rój). Podczas procesu optymalizacji położenie każdej cząstki wyznaczane jest na  podstawie jej wcześniejszych doświadczeń oraz doświadczeń całej grupy [14]. Położenie i-tej cząstki jest uaktualniane przez stochastyczną prędkość vi. Takie podejście opisują poniższe zależności [15]:

(1)

(2) gdzie: N – liczba cząstek roju, D – liczba zmiennych decyzyjnych, c1, c2 – współczynniki przyspieszenia, r1, r2 – liczby losowe z przedziału [0, 1], ω – współczynnik bezwładności ruchu cząstki, – położenie i-tej cząstki w  k-tym kroku iteracji, – prędkość i-tej cząstki w k-tym kroku iteracji, – dotychczasowe najlepsze położenie i-tej cząstki, – najlepsze położenie znalezione przez lidera roju, k – krok iteracji. Współczynniki c1, c2 kontrolują zakres ruchu cząstki w  pojedynczej iteracji.


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 97–103

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 97–103. When referring to the article please refer to the original text. PL

W większości przypadków oba są identyczne. Współczynnik ω odpowiada za równowagę pomiędzy zdolnością do globalnego i  lokalnego przeszukiwania obszaru możliwych rozwiązań. Jego duża wartość umożliwia globalne przeszukiwanie, natomiast mniejsza – lokalne. Mnożnik ten może być stały lub ulegać zmianom w  procesie optymalizacji [16]. W  trakcie działania algorytmu PSO może dochodzić do  sytuacji, w  której cząstki wybiegają poza ograniczenia przestrzeni poszukiwań. Aby tego uniknąć, zazwyczaj wprowadza się ograniczenia na prędkość [17]: (3) gdzie: – maksymalna prędkość cząstki dla zmiennej decyzyjnej d, – minimalna prędkość cząstki dla zmiennej decyzyjnej d; zwykle przyjmuje się, że  . 3. Sformułowanie problemu optymalizacji Zadanie optymalizacji polegało na  poszukiwaniu optymalnych nastaw czterech PST przy minimalizacji przepływu nieplanowego (funkcja celu) przez obszar O1 sieci testowej. PST zainstalowane były w liniach na przekroju O1–O2 (linie 15–33 i 19–34) oraz O1– O3 (linie 23–24 i 30–38) (rys. 2). Granice przestrzeni poszukiwań określone były przez

Rys. 1. Ilustracja wyznaczania przepływu nieplanowanego dla obszaru C przy wymianie mocy między trzema systemami: PG – moc wytwarzana, PL – moc odbierana w obszarze

Obszar sieci testowej

Zapotrzebowanie

Generacja

Przepływ nieplanowy

Straty mocy czynnej

PL

PG

UF

Pstr

[MW]

[MW]

[MW]

[MW]

O1

963

983

110

34

O2

1342

1086

13

35

O3

1937

2290

13

48

Całość

4242

4359

136

117

Tab. 1. Dane dla stanu bazowego sieci testowej

Rys. 2. Schemat sieci testowej IEEE118 [18] wraz z założoną lokalizacją PST i podziałem na trzy obszary

105


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 97–103

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 97–103. When referring to the article please refer to the original text. PL

maksymalne i minimalne nastawy każdego PST. Matematycznie zadanie zostało sformułowane w następującej formie: (4) gdzie [10]: (5) przy ograniczeniach: (6) gdzie: f(x) – funkcja celu, UF – przepływ nieplanowy (tranzytowy) przez dany system, l – liczba linii wymiany danego systemu, Pi – przepływ mocy czynnej w  i-tej linii wymiany (liczony ze  znakiem plus, kiedy wypływa z  systemu, i  ze  znakiem minus, kiedy wpływa do  systemu), x – wektor zmiennych zawierający nastawy PST, – 4-wymiarowa rzeczywista przestrzeń wektorowa, xd  – nastawa d-tego przesuwnika, xd  min, xd  max – minimalna i  maksymalna nastawa d-tego przesuwnika. Należy tutaj wyjaśnić, że funkcja celu (zależność 5) jest obliczana na podstawie rzeczywistych przepływów w liniach wymiany (połączenia międzysystemowe), obejmujących zarówno przepływy planowane (wynikające z  bilansu mocy obszaru), jak i  przepływy nieplanowane (wynikające z  tranzytów mocy), przy czym w obliczeniach przepływy planowane redukują się. Przykładowo, rozważając rys. 1, jeżeli przepływy w liniach wymiany dla systemu (obszaru) C wynikają zarówno z tranzytów mocy (100 MW), jak i z bilansu tego obszaru (eksport 100 MW), to funkcja celu (5), obliczona dla systemu C, daje wartość równą 100 MW:

czyli tyle, ile wynosi przepływ nieplanowany (tranzytowy) dla tego obszaru. Dla pozostałych obszarów przepływy nieplanowane są równe zero. W tak zdefiniowanym zadaniu, ze względu na  brak formuły analitycznej opisującej zależność funkcji celu od zmiennych decyzyjnych (nastaw PST), problem ten musi być rozwiązany za pomocą metod, które opierają się wyłącznie na  ocenie modelu symulacyjnego. Do rozwiązania sformułowanego problemu została użyta metoda oparta na algorytmie PSO. Zaletą tego algorytmu jest to, że  nie wymaga znajomości gradientu funkcji celu i daje duże prawdopodobieństwo znalezienia optimum globalnego [14]. Aby uniknąć sytuacji, w której (w procesie wyznaczania nastaw PST) algorytm optymalizacji „utyka” na  skrajnych wartościach dopuszczalnego przedziału nastaw, zastosowano podejście z tzw. funkcją kary. Funkcja ta wprowadzana jest jako dodatkowy składnik funkcji celu. Matematycznie można to zapisać następująco: (7)

106

Rys. 3. Algorytm optymalizacji nastaw PST – metoda stepPSO

Obszar sieci testowej

Linia 15–33

Linia 19–34

Linia 23–24

Linia 30–38

PST1

PST2

PST3

PST4

nr zaczepu

nr zaczepu

nr zaczepu

nr zaczepu

UF

R 2)

W 3)

[MW]

[%]

[%]

O1 1)

3

97

–18

O2

4

69

63

O3

20 (12,6°)

17 (10,7°)

–13 (–8,2°)

–25 (–15,7°)

Całość

4

69

10

11

92

18

1) Obszar sieci testowej, dla którego minimalizowano przepływ nieplanowy. 2) Redukcja przepływu nieplanowego w stosunku do układu bazowego (patrz tab. 1). 3) Wzrost strat mocy czynnej w stosunku do układu bazowego (patrz tab. 1). Tab. 2. Zestawienie wyników optymalizacji rojowej

(8) gdzie: F(x) – funkcja celu uwzględniająca funkcję kary, f(x) – oryginalna funkcja celu, p(x) – funkcja kary, a – stały współczynnik kary (dobierany eksperymentalnie).

4. Sieć testowa IEEE118 Do badań wykorzystana została sieć testowa IEEE118 [18] zawierająca 118 węzłów oraz 186 gałęzi. Sieć została podzielona na trzy obszary (rys. 2). Węzeł sieci nr 69 był węzłem bilansującym. Obszar O1 jest obszarem wewnętrznie zbilansowanym. Obszar O3 eksportuje moc do obszaru O2, jednak struktura i  parametry sieci powodują, że  część tego eksportu odbywa się


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 97–103

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 97–103. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Wpływ liczby cząstek roju oraz maksymalnej dozwolonej prędkości Vmax na efektywność algorytmu optymalizacji rojowej (wartości średnie z 20 testów numerycznych)

Rys. 5. Wykres zmian wartości funkcji celu (zależność (7)) w kolejnych iteracjach algorytmu optymalizacji rojowej dla maksymalnej dozwolonej prędkości Vmax = 4 dla różnej liczby cząstek roju (wartości średnie z 20 testów numerycznych)

Rys. 6. Przepływy mocy czynnej na przekrojach międzyobszarowych sieci testowej: a) przed optymalizacją, b) po optymalizacji

przez sieć obszaru O1, wzbudzając w tym obszarze przepływ nieplanowany. Strzałki na rys. 2 przedstawiają kierunek przepływu mocy na  przekrojach międzyobszarowych w  stanie bazowym układu (przed optymalizacją). Dane dla stanu bazowego sieci testowej pokazano w tab. 1.

5. Algorytm optymalizacji nastaw PST – metoda stepPSO W badaniach zastosowano podejście bazujące na  połączeniu klasycznej metody wyznaczania rozpływu mocy (metody Newtona-Raphsona) do wyznaczenia stanu pracy sieci dla zadanych wartości nastaw PST oraz algorytmu PSO do optymalizacji nastaw PST. W  opracowanej metodzie stepPSO nastawy PST podlegały zmianom

skokowym o wartość wynikającą ze zmiany kąta, przypadającą na liczbę przełączanych zaczepów. Schemat blokowy opracowanej metody został przedstawiony na rys. 3. Podczas inicjalizacji algorytmu PSO wygenerowany zostaje początkowy rój cząstek o  zadanej liczebności, a  każdej z  cząstek nadawane są losowe położenia, ze  zbioru rozwiązań dopuszczalnych, oraz losowe wartości prędkości. Położenie każdej cząstki reprezentowane jest przez wektor zawierający nastawy poszczególnych PST (potencjalne rozwiązania). Następnie algorytm przechodzi do procedur wywoływanych dla pojedynczej cząstki roju. Na podstawie położenia cząstki (nastaw PST) przygotowywany jest model sieci testowej, uwzględniający proponowane nastawy PST, po czym wyznaczany jest rozpływ mocy za pomocą pracującego w środowisku MATLAB programu Matpower [19]. W  rezultacie uzyskiwana zostaje wartość funkcji celu (wartość przepływu nieplanowego), która to  następnie przekazywana jest do  algorytmu PSO. Po wyznaczeniu przystosowania (wartości funkcji celu) dla każdej cząstki roju aktualizowane są najlepsze położenia cząstek oraz następuje wybór lidera roju. Od tego momentu rozpoczyna się proces iteracyjny. Modyfikowane zostają prędkości i położenia cząstek, wyznaczana zostaje wartość funkcji przystosowania dla każdej cząstki, następuje aktualizacja lidera roju oraz aktualizacja najlepszych położeń cząstek [20]. Algorytm działa iteracyjnie aż do momentu spełnienia warunku zakończenia (np. zadeklarowanej liczby iteracji). 6. Wyniki obliczeń dla sieci testowej Przyjęto następujące parametry algorytmu optymalizacji: • współczynnik bezwładności ruchu cząstki ω = 0,73 • współczynniki przyspieszenia c1 = c2 = 1,5 • maksymalna nastawa PST Xmax = 32 zaczepy • minimalna nastawa PST Xmin = –Xmax = –32 zaczepy • wartość skoku regulacji kąta 20,1°/32 zaczepy • stały współczynnik kary a = 0,07 • maksymalna liczba iteracji procesu optymalizacji 150. Wartości współczynników przyspieszenia i  bezwładności odpowiadały wartościom uzyskanym za pomocą metody z  współczynnikiem tłumienia (ang. constriction factor) [21]. Dla wszystkich analizowanych PST założono jednakowe maksymalne i  minimalne nastawy. Efektywność algorytmu optymalizacji była testowana dla maksymalnej dozwolonej prędkości 32, 16, 8, 4, 2 (przy tym Vmin = –Vmax) oraz dla liczby cząstek roju 20, 40, 60 i 80. Dla każdego z ustawień parametrów algorytmu przeprowadzono 20 testów numerycznych, a następnie obliczono średnią z uzyskanych wyników. Na rys. 4 i 5 przedstawiono wyniki optymalizacji rojowej dla kryterium minimalizacji przepływu nieplanowego przez obszar O1 sieci testowej. Na podstawie rys.  4 można zauważyć wyraźny wpływ ograniczeń prędkości na efektywność algorytmu optymalizacji (średnią liczbę wywołań funkcji celu). Tutaj liczba wywołań funkcji celu (liczona na  podstawie liczby cząstek roju oraz

107


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 97–103

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 97–103. When referring to the article please refer to the original text. PL

średniej liczby iteracji do uzyskania najlepszego rozwiązania) ma bezpośrednie przełożenie na czas optymalizacji (każde wywołanie funkcji celu wiąże się z koniecznością obliczenia rozpływu mocy). Na rys. 5 widać zbieżność procesu optymalizacji oraz można wywnioskować, że mniejsza liczba cząstek roju może być zastosowana do  uzyskania najlepszego rozwiązania. W tab. 2 oraz na rys. 6 przedstawiono wyniki optymalizacji otrzymane w ostatniej iteracji algorytmu. Należy zauważyć, że  algorytm znalazł wartości nastaw PST, które pozwoliły na  znaczące zmniejszenie wartości przepływu nieplanowego przez obszar O1 sieci testowej w stosunku do układu bazowego (przed optymalizacją). Przy czym, jak dowodzą wyniki z  tab. 2, odbywa się to  kosztem wzrostu strat mocy czynnej w całej sieci. 7. Podsumowanie Użycie kilku PST zainstalowanych geograficznie lub elektrycznie blisko siebie musi być skoordynowane w  celu skutecznego wykorzystania tych urządzeń i uniknięcia ich niekorzystnych interakcji. W  niniejszym artykule problem koordynacji PST został rozwiązany poprzez optymalizację nastaw PST, opartą na algorytmie rojowym. Jako kryterium optymalizacji zastosowano minimalizację przepływu nieplanowego przez dany system. Zaproponowana metoda została sprawdzona na  sieci testowej IEEE118, a wyniki badań wykazały jej dobrą efektywność. Stwierdzono wzrost efektywności algorytmu optymalizacji w przypadku ograniczenia prędkości cząstek Vmax do ok. 10% maksymalnej wartości danej zmiennej Xmax. Wykazano, że  ograniczenie przepływu nieplanowego za pomocą PST może odbywać się kosztem wzrostu strat mocy czynnej w całej sieci. Mimo dobrych wyników opracowanej metody optymalizacji nastaw PST, uzyskanych dla sieci testowej, nadal potrzeba więcej badań. Należy wykonać testy przy zastosowaniu bardziej złożonego modelu sieci – planowane jest tutaj wykonanie szeregu testów dla modelu sieci 400/220/110  kV połączonego systemu Europy ŚrodkowoWschodniej (PL, DE, CZ, SK, HU, AT, UA), przy założeniu różnych sytuacji bilansowych w poszczególnych obszarach.

108

Bibliografia 1. Majchrzak H., Purchała K., Przepływy nieplanowe i ich wpływ na  bezpieczeństwo pracy systemu elektroenergetycznego, Elektroenergetyka – Współczesność i Rozwój 2012, nr 3–4, s. 8–15. 2. Position of ČEPS, MAVIR, PSE Operator and SEPS regarding the issue of Bidding Zones Definition [online],  http://www. pse.pl/uploads/pliki/Position_of_CEPS_ MAVIR_PSEO_SEPS-Bidding_Zones_ Definition.pdf [dostęp: luty 2017]. 3. Joint study by ČEPS, MAVIR, PSE Operator and SEPS, Unplanned flows in the CEE region in relation to  the common market area Germany-Austria [online], http://www.pse.pl/uploads/pliki/ Unplanned_flows_in_the_CEE_region. pdf [dostęp: luty 2017]. 4. Bieroński S., Korab R., Owczarek R., Wpływ regulacji przesuwników fazowych instalowanych w  rejonie Europy Środkowo-Wschodniej na  transgraniczne przepływy mocy, Kwartalnik Elektryka 2015, z. 2, s. 7–22. 5. Korab R., Owczarek R., Application of phase shifting transformers in the tie-lines of interconnected power systems, Przegląd Elektrotechniczny 2015, nr 8, s. 166–170. 6. Korab R., Owczarek R., Impact of phase shifting transformers on cross-border power flows in the Central and Eastern Europe region, Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Technical Sciences 2016, Vol. 64, No. 1, s. 127–133. 7. Oudalov A., Cherkaoui R., Germond A.J., Emery M., Coordinated power flow control by multiple FACTS devices, Power Tech Conference, Bologna, Italy, 23–26 June 2003. 8. Marinescu B., Coulondre J.M., A coordinated phase shifting control and remuneration method for a zonal congestion management scheme, Power Systems Conference and Exposition, New York, USA, 10–13 Oct. 2004. 9. Marinakis A., Glavic M., Van Cutsem T., Control of phase shifting transformers by multiple transmission system operators, Power Tech Conference, Lausanne, Switzerland, 1–5 July 2007, s. 119–124. 10. Marinakis A., Glavic M., Van Cutsem T., Minimal Reduction of Unscheduled

Flows for Security Restoration, Application to Phase Shifter Control, IEEE Transactions on Power Systems 2010, Vol. 25, No.1, s. 506–515. 11. Verboomen J., Optimisation of transmission systems by use of phase shifting transformers, PhD Thesis, Technische Universiteit Delft 2008. 12. Häger U. i  in., Multi-Agent System for Coordinated Control of Facts Devices, International Conference on Intelligent System Applications to  Power Systems, Curitiba, Brazil, 8–12 Nov. 2009, s. 1–6. 13. Kennedy J., Eberhart R.C., Particle Swarm Optimization, International Conference on Neural Networks, Perth, Australia 1995, s. 1942–1948. 14. Szczepanik M., Burczyński T., Swarm optimization of stiffeners locations in 2-D structures, Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Technical Sciences 2012, Vol. 60, No. 2, s. 241–246. 15. Shi Y., Eberhart R.C., A  modified particle swarm optimizer, International C o n f e r e n c e o n Ev o l u t i o n a r y Computation, Anchorage, Alaska, 4–9 May 1998, s. 69–73. 16. Eberhart R.C., Shi Y., Particle swarm optimization: developments, applications and resources, Congress on Evolutionary Computation, Seoul, Korea, 27–30 May 2001, s. 81–86. 17. Kennedy J., Eberhart R.C., Swarm Intelligence, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco 2001. 18. Power Systems and Evolutionary Algorithms [online], http://www. al-roomi.org/power-flow/118-bus-system [dostęp: luty 2017]. 19. Zimmerman R.D., Murillo-Sánchez C.E., Thomas R.J., MATPOWER: SteadyState Operations, Planning and Analysis Tools for Power Systems Research and Education, IEEE Transactions on Power Systems 2011, Vol. 26, No.1, s. 12–19. 20. Szczepanik M., Algorytmy rojowe w optymalizacji układów mechanicznych. Monografia, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2013. 21. Eberhart R.C., Shi Y., Comparing inertia weights and construction factors in particle swarm optimization, Congress on Evolutionary Computation, San Diego, USA, July 2000, s. 84–88.


R. Korab et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 97–103

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 97–103. When referring to the article please refer to the original text. PL

Roman Korab

dr hab. inż. Politechnika Śląska e-mail: roman.korab@polsl.pl Adiunkt w Instytucie Elektroenergetyki i Sterowania Układów Politechniki Śląskiej w Gliwicach. Zainteresowania naukowe koncentrują się głównie wokół problemów związanych z operatorskim planowaniem pracy i sterowaniem pracą systemu elektroenergetycznego działającego w warunkach rozwiniętego rynku energii elektrycznej.

Robert Owczarek

mgr inż. Politechnika Śląska e-mail: robert.owczarek@polsl.pl Doktorant w Instytucie Elektroenergetyki i Sterowania Układów Politechniki Śląskiej w Gliwicach. Zajmuje się zagadnieniami związanymi z zastosowaniem przesuwników fazowych do sterowania przepływami mocy na połączeniach transgranicznych, analizą rozpływów mocy w systemie elektroenergetycznym oraz optymalizacją rojem cząstek.

Marcin Połomski

dr inż. Politechnika Śląska e-mail: marcin.polomski@polsl.pl Absolwent Politechniki Śląskiej w Gliwicach. Obecnie zatrudniony jest na stanowisku adiunkta w Instytucie Elektrotechniki i Informatyki, na Wydziale Elektrycznym swojej macierzystej uczelni. Jego zainteresowania naukowe koncentrują się głównie wokół zagadnień dotyczących metod numerycznych, obliczeń równoległych i rozproszonych oraz zastosowań wybranych metod optymalizacji.

109


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 110â&#x20AC;&#x201C;117

Classical and Solid-state Tap-changers of HV/MV Regulating Transformers and their Regulators

Authors JarosĹ&#x201A;aw Grzegorz Korpikiewicz Piotr Mysiak

Keywords on-load tap-changer, voltage regulation, 110/15 kV transformer

Abstract The paper presents the designs of classic and solid-state tap-changers for HV/MV regulating transformers. A simulation model was designed to assess the quality of voltage regulation with an on-load tap-changer. Disruption in this model is represented by a change in the demand and supply voltage of the transformer. Based on simulation studies, the paper presents the comparative characteristics of classic and solid-state tap-changers. The effect of replacing the classical tap-changer switch with a solid-state one on the regulator synthesis was also studied. Based on the analyses above new options of regulation with solid-state tap-changers have been formulated. The purpose of this paper is to determine the requirements for this new type of regulator for solid-state tap-changers and possible criteria for the operation of this control mechanism.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017309 Received: 09.03.2017 Accepted: 27.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction This article deals with on-load tap-changers, which allow for an adjustment to be made in the voltage or reactive power flow without switching the power transformer off during operation. From the control theory point of view, these are actuators (including transformers). The classic on-load tap-changer consists of movable and fixed contacts, an electric drive for tap changing, and additional components such as resistors and reactors. Due to the heat released during switching operations and the durability of the switches, both the number and the frequency of tap changes are limited by the assumed useful life of the system. This fact makes it impossible to provide high-quality voltage regulation under fast-changing conditions such as load changes, and barely predictable RES output, which depends on actual atmospheric conditions (e.g.: PV, WF). Furthermore, in the ideal tap-changer the current flows through the control winding at all times during tap changing, i.e. when switching from one tap to the another there may be no period of current break in all taps. In addition, in order to avoid short circuits between taps, there should be no period at which both taps are conductive without additional impedance. Fulfilling both of these conditions is difficult and requires special mechanical constructions. 110

Complex tap-changing mechanisms are prone to damage, including: contact burnout, asynchronous three-phase operation, complete damage to the drive. One of the modern solutions, not yet used in the National Power System (NPS), are solid-state tap-changers. Solid-state changers are not so strictly regulated as their classical counterparts, e.g. with regard to the number of changing operations or their frequency. In addition, the downsizing of mechanical parts has produced a device with much more durability.

2. Regulating transformers and voltage regulation Some power transformers may have their voltage ratios adjusted. This is accomplished by changing the number of turns in the transformer winding. In theory, the best control solution would be to simultaneously change the numbers of turns on both sides of the transformer so that its magnetic flux does not change during the adjustment. However, such a solution would be costly. Thatâ&#x20AC;&#x2122;s why one of the windings is selected. The number of selected winding coils is changed in steps by changing taps, so the ratio of the transformer also changes in steps (is discretized). There are two types of power transformers with variable ratios.


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 110–117

The first is a transformer with a ratio that may only be adjusted after it has been disconnected from the grid, this arrangement serves for occasional voltage regulation several times a year, e.g. seasonal load change. Most of them are lower power MV/ LV transformers. The typical ratio adjustment range is ±5%. As their control performance is not very good, they won’t be considered any further. The other type is a power transformer with an on-load tap-changer, in other words, a regulating transformer. They change taps without delay. Their typical ratio adjustment range is ±20%. These are typically high-power transformers, such as unit, coupler or step-down transformers. It is therefore possible to automatically control the voltage ratio, and depending on where the transformer is installed in the NPS and the purpose this may be: • voltage regulation in specified grid locations • reactive power flow control • active power flow control [1]. From the automation point of view, the automatic ratio control process may be illustrated as in Fig. 1. The regulating component is the regulating transformer. This equipment reduces disruption z(t) in the form of changes in power demand, switching, power output of nearby sources, e.g. RES, or disruption in the operation of selected grid components. The control device is the on-load tap-changer which, when operating in voltage regulation mode, measures the voltage on the specified side of the transformer. Voltage in HV/MV transformers is usually adjusted on the MV side. Since the loads may change dynamically, and the voltage UT on the MV bars is measured, therefore the voltage in the depth of the grid will change. Because of this, the tap-changer (PZ) regulators allow for voltage regulation on the MV side with current compensation. This regulation consists of the fact that the input, based on which the degree of deviation is determined, is not just UT (MV bars) but UT minus the voltage drop on impedance Zk (a  regulator parameter). For this purpose, the MV current measurement IT is used. Current compensation is troublesome because distribution grids are complex, so it is difficult to select Zk for most real cases,

especially since the compensation parameters change as a result of many factors related to the weather and the load on each line. In practice, the compensation function is disabled in the regulators, and the correct voltage at the receivers is provided by increasing the set voltage to the upper half of the regulation range, i.e. between UN and 1.1*UN [4, 5]. This is the correct solution for grids without local sources. However, in present times, RES sources are connected to the distribution grid as standard. The solution is to use a regulation algorithm with MLDC – Multi Line Drop Compensation, in the tap-changer PZ regulators, which determines the optimum position of the on-load tap-changer of the HV/MV transformer. Regulating the tap changing function of the transformer with an MLDC algorithm, unlike the classical control method, will seek to identify the tap at which the power supply voltages across all lines will stay within acceptable limits. The process of new tap identification is based on flow calculations in a grid model fed with actual measurements. However, with this level of complexity (often more than 100 MV/ LV substations supplied from a single HV/LV substation, lines not homogeneous throughout their lengths) and its continuous changes (new customers or sources connected, MV grid expanded, supply reconfigured after a fault), the distribution grid is difficult to render in an accurate and up-to-date model. An elaborate model can quickly become obsolete [4]. This implies the need to use grid measurements instead of current exact grid models and flow calculations. This requires the deployment of a remote measuring system in selected grid locations. The concept of superior reactive power and a voltage management system was presented at the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering [4, 5]. The optimization criteria for voltage in the distribution grid may include [12]: • minimum economic losses incurred by consumers due to supply voltage deviation from the rated value • minimum power and energy losses in the grid incurred by the distribution company • minimum total costs, i.e. power and energy losses in the grid plus bonuses and discounts granted to customers as a form of

Fig. 1. Lower voltage control by transformer tap changing, where: Ux – voltage setpoint; UT and IT – voltage and current on the selected transformer side; z(t) – disturbance in the control system 111


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 110–117

compensation for the failure to keep voltage variation within acceptable limits • minimum relative energy losses in the grid • maximum profit for the trading company from the sale of energy • minimum supply voltage variation. Since the grid operator is obliged to ensure the required energy quality for connected customers, the minimum supply voltage variation should be adopted as the MLDC regulation criterion. This topic has been discussed in [13, 14]. In [8] the adverse impact of distributed generation was reported with regard to maintaining distribution grid voltages, if controlled by the traditional transformer adjustment method, and how the MLDC control algorithm improves the performance of the system. Voltage regulation quality criterion in the form of minimum variation may be adopted in a single power grid condition as the standard deviation from the nominal value:

(1)

where: Ui – voltage in i-th node [V], Un – rated voltage [V], n – No. of nodes. When analysing the changing condition of the grid (simulation in time interval with a pre-set step) this criterion can take the form:

(2)

Fig. 2. Classification of tap-changers 112

where: Ui(t) – voltage in i-th node at time t, N – simulation end time.

3. Classic tap-changers The classification of regulating transformer tap-changers is shown in Fig. 2. The first break-down criterion are the operational considerations, i.e. the conditions of transformer winding tap change (Fig. 2). This breaks tap-changers down into no-load and on-load. In automatic control systems, only on-load changers are employed that change taps without interrupting the transformer’s operation. Hereinafter, only the on-load tap-changers will be discussed, as the no-load changers are only used in manual transformer control systems. At present, mechanical on-load tapchangers are commonly used. Another criterion used to categorize mechanical tap-changers is the type of insulation used. Those with oil insulation are most common. The oil in this type of changer, used for insulation, provides cooling and electric arc quenching. Arc quenching in oil produces combustion by-products, such as carbon compounds and gases. With increasing levels of contamination, the insulating oil loses its insulating properties in a relatively short time. This results in a gradual deterioration of the electrical strength of the contact gap with each change. For larger power transformer changers a separate selector and power switch are used, and their switching sequence is shown in Fig. 3. Actual current paths are marked red, 1 – selector on, 2 – second selector, 3 – power switch. At first, the selector dryswitches the tap (Fig. 3a–c), and then the power switch activates (Fig 3d–g). During switching operations of the power switch the circuit cannot be broken. For this reason, contacts in the power switch are changed so that the target contact is first closed, and


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 110–117

Fig. 3. Sequence of tap-changes with separate selector and power switch [6, 2]

Fig. 4. Selector tap-changer’s switching sequence [7, 2]

then the initial contact is opened. Selector changers are available for smaller power transformers. Their switching sequence is shown in Fig. 4. This rotating switch consists of three contacts, which simplifies their design. Changers with vacuum chambers are quite interesting devices. An interesting group of changers are solid-state changers. Solid-state changers can also be divided into two groups. The first are hybrid devices, i.e. with solid-state and classic switches. Solid-state switches are used to change taps with no electric arc, whereas the classic switches can only change taps under no load. Classic switches conduct load currents when the tap does not change. The changers discussed hereinafter are fully electronic, containing only solid-state switches. They are characterized by the absence of an electric arc, high switching frequency, lack of required breaks between switching operations, low operating costs, and the option of switching taps on non-sequentially.

4. Solid-state tap-changers Fig. 5 shows a typical electronic tap-changer design. The pair of reciprocally coupled thyristors is the AC current switch. This device contains no impedance to limit the inter-tap current,

which requires precise real-time control with solid-state switches. This switch has as many adjustment steps as there are transformer taps. The number of adjustment steps is equal to the number of operational switches. The bypass switch is used in an emergency, i.e. over currents. It’s current carrying capacity is higher than that of operational switches. It may be implemented in another technology, e.g. switch with vacuum chambers. In the tap-changer shown in Fig. 6, the switches are divided into two groups, selected by switch Z or Y. In order to prevent an inter-tap current, proper switch control is required. The disadvantage of this system is the higher voltage drop on two serially connected switches. The changer design shown in Fig. 7 enables the connection of any part of the control winding in any direction (in the same or opposite direction). This ensures a wide range of control. Control winding sections between taps do not have to be equal, which makes it possible to select them according to requirement. This diagram does not show the bypass switch. A more flexible design is shown in Fig. 8. Each winding section can be independently connected (in the same or opposite direction) to the 113


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 110–117

main winding. It requires more operational switches, but ensures many more adjustment steps. Advantages of solid-state tap-changers include [3]: • low operating costs, no oil testing and refill is required, unlike in the classic changers • fast switching, solid-state components are much faster than mechanical contact elements

• non-sequential tap changing – there is no need to switch to the neighbouring tap, as is the case with the classic tapchangers. With soft commutation, no additional impedance is needed to limit the inter-tap current. This allows for any tap change, and the downsizing of the device. The disadvantages of solid-state tap-changers include [3]: • larger voltage drop on mechanical contacts – this is due to the solid-state characteristics of the components • higher cost of the whole device compared to the classical solution of a transformer with the same power • lower resistance to overcurrents and overvoltages than devices with mechanical contacts – this is due to the lower resistance to overcurrents and overvoltages of solid-state components.

5. Computer simulation assumptions

Fig. 5. Design example of an electronic tap-changer without impedance limiting inter-tap currents [3, 10]

Fig. 6. Design example of an electronic tap-changer without impedance limiting inter-tap currents, divided into two groups [3, 10] 114

The analysis was limited to MV grids. Low voltage circuits were omitted because the classical tap-changer regulators do not take voltage in LV grids into account. The voltage in the MV grid depends on the HV/MV transformer output voltage, reactive and active power intakes at MV/LV substations, the voltage characteristics of the nodes with MV/LV substations, and the HV/MV voltage ratio of the transformer. In addition, the MV grid voltage depends on the power output to MV and/or LV grid. The purpose of the simulation is to compare the capabilities of classic and solid-state tap-changers to improve the quality of electricity, i.e. the voltage. To do this, three model variants need to be developed: • using fixed-ratio HV/MV transformers, variable HV input voltage, variable power intakes by MV/LV substations, and with voltage characteristics implemented • using HV/MV transformers with a classical on-load tapchanger, variable HV input voltage, variable power intakes by MV/LV substations • using HV/MV transformers with solid-state on-load tapchangers, variable HV input voltage, variable power intakes by MV/LV substations.

Fig. 7. Design of the universal electronic tap-changer – parallel connected sections [3, 9]


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 110–117

The result of these simulations will be rms voltages in all nodes of the MV network, and the evaluation of the voltage regulation quality according to a chosen criterion – formula (2). The following assumptions and simplifications were adopted for the model: • Solid-state AC switches modelled in a simplified way. No actual thyristor parameters taken into account • In real systems on the HV side both the voltage and its angle are changed, which can be determined by means of HV grid flow calculations. The simulation was limited to random changes in effective voltage in the range of 0.75–1.25 UN • In regulating transformers with electronic tap-changers, different techniques are used to increase the number of voltage control steps with a predetermined number of taps, e.g. discrete cycle modulation (DSM) [3]. This technique was not used during the simulation, so the positive effect of the electronic tap-changer will be underestimated • For the electronic and solid-state tap-changer the same number of transformer taps was assumed • The constraints shown in Tab. 1 were applied to the classic tapchanger simulation. An algorithm of the classical mechanical tap-changer regulator was presented, among other accounts, in [1] • The MLDC algorithm was used, superior true voltage control must be in place, such as an integrated voltage regulation and a reactive power management system [4, 5]. The object of the simulation is to compare the regulatory properties of both tap-changer types. It was not intended to set optimal control algorithms.

6. Modelling and simulation The simulation was conducted in a MATLAB environment using the physical modelling toolboxes of Simscape Power Systems.

No.

Name / description

Value

Unit

250 · 103

8

s

1

Tap-changer durability (No. of switching operations)

2

Tap change time

3

No. of taps (not shorted)

4

Uwz – relative voltage change at tap change by one

5

Control block delay

6

Dead band

7

Uref – reference voltage

33 (–16, 0,+16)

0.01875

p.u.

50

s

0.0375

p.u.

1.04

p.u.

1

Name / description Tap change time

2

No. of taps (not shorted)

3

Uwz – relative voltage change at tap change by one

4

Dead band in Uwz units

5

Generation time of possible tap change signal

Value

Unit

0.1

s

33 (–16, 0,+16)

0.01875

p.u.

-0.5 ÷ +0.5

p.u.

2

s

Tab. 2. Parameters of electronic tap-changer simulations

Coefficient J for a system with a fixed-ratio transformer

892.5

Coefficient J for a system with a classic tap-changer

861.8

Coefficient J for a system with a solid-state tap-changer

265.1

Tab. 3. Simulation results of variable load and supply impact on voltage quality

The simulation model with an electronic tap-changer is shown in Fig. 9. Other models are very similar (with or without regulators of various types). For all models, the same input was used. Three simulations were made. Firstly for a system with a fixedratio transformer. Secondly for classic tap-changer and lastly for an electronic tap-changer. The simulation results are presented in Tab. 3.

7. Conclusions

Tab. 1. Technical and operational specification of mechanical tap-changers

No.

Fig. 8. Flexible design of the universal electronic tap-changer – parallel connected sections [3, 11]

Simulations were carried out in a manner similar to the actual conditions (variable load, variable supply voltage), using flow calculations. This required the tap-changer’s characteristic parameters to be specified. Solid-state tap-changers significantly improve voltage regulation quality with respect to the classical changer, irrespective of their control algorithms. The voltage regulation quality is improved due to the switching capacity of the solid-state switches. However, the tasks and requirements of the regulators are different for both tap-changer versions. This affects the synthesis of the regulator. The regulator for solid-state changers requires fast measurement systems and fast control of 115


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 110–117

Fig. 9. Diagram of the simulation of electronic tap-changer regulator performance impact on voltage quality

solid-state switches. This affects the choice of hardware platform. Coefficient J depends on the grid size (No. of nodes) and simulation time. However, the results for the same grid and the same simulation parameters can be used directly. When comparing different grids or different simulations, these coefficients should be normalized by the number of nodes and simulation time. Compared to classic systems, the measurement of voltage RMS the effective value most often implemented in, for instance, 10 cycles, is not needed, but precise zero detection is required to ensure proper commutation. From this it follows that suitable hardware platforms may include FPGA systems, and advanced 32-bit microcontrollers and single board computers. Hardware platform choice must be preceded by tests of pre-programmed systems, which will be the subject of subsequent publications. A significant improvement in voltage regulation quality with the use of an electronic tap-changer results from its various features. Upon the occurrence of a control error, a classical changer’s regulator must „wait” for a definite time before changing the tap to an adjacent one. Electronic changer regulators switch “immediately” to the required control winding tap. REFERENCES

1. J. Machowski, “Regulacja i stabilność systemu elektroenergetycznego” [Power system adjustment and stability], Publishing House of the Warsaw University of Technology, Warszawa 2007. 2. A. Cichoń, “Nowa metoda diagnostyki stanu technicznego podobciążeniowych przełączników zaczepów” [New method for 116

diagnosing the technical condition of on-load tap-changers], Opole University of Technology, Opole 2011. 3. J. Faiz, B. Siahkolah, “Electronic tap-changer for distribution transformers”, Power Systems. Springer-Verlag, Berlin – Heidelberg 2011. 4. Ł. Czapla, J. Jemielity, “Opracowanie koncepcji i założeń technicznych do realizacji systemu zarządzania napięciem i mocą bierną obszaru sieci inteligentnej (SMART GRID)” [Development of concepts and technical assumptions for implementation of the voltage and reactive power management system in a smart grid area], statutory works of the Gdańsk Branch of Institute of Power Engineering, Gdańsk 2010. 5. Ł. Czapla, T. Ogryczak, “System zarządzania napięciem i mocą bierną obszaru sieci inteligentnej (SMART GRID)” [Voltage and reactive power management system in a smart grid area], Elektro.info, No. 7–8, 2012. 6. “Transformatory w eksploatacji” [Transformers in operation], edited by R. Malewski, Energo-Complex Publishers, Vol. I, Piekary Śląskie 2005. 7. “Eksploatacja transformatorów energetycznych” [Operation of power transformers], edited by R. Malewski, Energo-Complex Publishers, Vol. II, Piekary Śląskie 2008. 8. C. Joon-Ho, K. Jae-Chul, “Advanced Voltage Regulation Method at the Power Distribution Systems Interconnected with Dispersed Storage and Generation Systems”, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 15, No. 2, 2000. 9. R.C. Degeneff, “A new concept for a solid-state on-load tapchangers. Electricity Distribution. Part 1”, Contributions, CIRED, 14th International Conference and Exhibition on (IEE Conf. Publ. No. 438). 10. F.Q. Yousef-Zai, D. O’Kelly, “Solid-State on-load transformer tap-changer”, IEE Proceedings – Electric Power Applications, Vol. 143, No. 6, 1996.


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 110–117

11. O. Dernirci et al., “A new approach to solid-state on-load tap-changing transformers”, IEEE Transaction on Power Delivery, Vol. 13, Issue 3, 1998. 12. A. Kot, W.L. Szpyra, “Optymalna regulacja napięcia w sieciach rozdzielczych średniego napięcia” [Optimal voltage regulation in medium voltage distribution grids], Acta Energetica, No. 2/2, 2009.

13. A. Kot, “Ewolucyjna optymalizacja regulacji napięcia w rozległej sieci rozdzielczej zawierającej lokalne źródło mocy” [Evolutional optimization of voltage regulation in an extensive distribution network with local power source], Przegląd Elektrotechniczny, No. 9, 2006. 14. A. Kot, “Optimal voltage control in the medium voltage networks containing dispersed generation”, Archiwum Energetyki, Vol. XXXVII, No. 1–2, 2007.

Jarosław Grzegorz Korpikiewicz Institute of Power Engineering e-mail: j.korpikiewicz@ien.gda.pl Graduated with a Masters degree in automation and robotics from the Faculty of Electrical and Control Engineering of Gdańsk University of Technology (2002). He’s worked in industry as an automation and IT engineer. Now a main specialist in the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering. His interests include the application of artificial intelligence methods in power engineering, voltage regulation in power substations, research and implementation of fuzzy logic in embedded systems, design of regulators. In addition, he deals with renewable energy and energy storage (Smart Grid). PhD student at the Department of Marine Automatics, Electrical Faculty of Gdynia Maritime University.

Piotr Mysiak Gdynia Maritime University e-mail: p.mysiak@we.am.gdynia.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering of the Technical University of Łódź (1984) and from the Electrical Faculty of Gdynia Maritime University (1993). He received the title of doctor of technical sciences in power engineering (1996). After habilitation (2001), in the same year he was appointed associate professor at the Department of Marine Automatics at Gdynia Maritime Academy. He participates in research, educational and economic projects for the development of Kashub and Pomerania region. He has over 50 publications and research papers to his credit on the protection of electronic power converters, and the minimization of their adverse impact on the power grid.

117


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 110–117

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 110–117. When referring to the article please refer to the original text. PL

Klasyczne i półprzewodnikowe przełączniki zaczepów transformatorów regulacyjnych WN/SN i ich regulatory Autorzy

Jarosław Grzegorz Korpikiewicz Piotr Mysiak

Słowa kluczowe

podobciążeniowy przełącznik zaczepów, regulacja napięcia, transformator 110/15 kV

Streszczenie

W artykule przedstawiono konstrukcje klasycznego oraz półprzewodnikowych przełączników zaczepów dla transformatorów regulacyjnych WN/SN. Zaprojektowano model symulacyjny do oceny jakości regulacji napięcia za pomocą podobciążeniowego przełącznika zaczepów (PZ). Zakłóceniem w tym modelu są zmiany zapotrzebowania oraz zmiany napięcia zasilania transformatora. W artykule na podstawie badań symulacyjnych zaprezentowano charakterystykę porównawczą klasycznych przełączników zaczepów oraz półprzewodnikowych. Zbadano również, jaki wpływ na syntezę regulatora ma zmiana klasycznego przełącznika na półprzewodnikowy. Na podstawie ww. analiz sformułowano nowe możliwości regulacji z półprzewodnikowymi przełącznikami zaczepów. Celem artykułu jest określenie wymagań dla nowego typu regulatora półprzewodnikowych przełączników zaczepów oraz możliwych kryteriów działania tej regulacji. Data wpływu do redakcji: 09.03.2017 Data akceptacji artykułu: 27.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wstęp W artykule będziemy się zajmowali podobciążeniowymi przełącznikami zaczepów, które umożliwiają regulację napięcia lub przepływu mocy biernej bez wyłączania transformatora elektroenergetycznego z  ruchu. Z  punktu widzenia teorii sterowania są to urządzenia wykonawcze (łącznie z transformatorem). Klasyczne wykonanie podobciążeniowego przełącznika zaczepów składa się ze  styków ruchomych i  nieruchomych, napędu elektrycznego umożliwiającego zmianę zaczepu oraz elementów dodatkowych, jak rezystory lub dławiki. Ze względu na wydzielanie się ciepła podczas operacji łączeniowych oraz trwałości łączników zarówno liczba, jak i  częstotliwość przełączeń zaczepów jest ograniczona przy założonej żywotności układu. Fakt ten uniemożliwia zapewnienie wysokiej jakości regulacji napięcia przy szybkozmiennych warunkach, np. zmianach obciążenia, obecności generacji OZE o  trudno prognozowalnej mocy wyjściowej, zależnej zazwyczaj od aktualnych warunków atmosferycznych (np.: PV, FW). Ponadto w  idealnym przełączniku zaczepów w trakcie operacji przełączania zaczepu w żadnej chwili nie może wystąpić przerwa w przepływie prądu przez uzwojenie regulacyjne, tj. przy przełączeniu z jednego zaczepu na drugi nie może wystąpić moment, w  którym przez żaden zaczep nie płynie prąd. Ponadto w celu uniknięcia zwarć pomiędzy zaczepami nie powinien wystąpić moment, w którym przewodziłyby jednocześnie oba zaczepy bez udziału dodatkowej impedancji. Spełnienie jednocześnie obu tych warunków jest trudne do realizacji i wymaga specjalnych konstrukcji mechanicznych. Złożone mechanizmy przełączników zaczepów narażone są na  występowanie uszkodzeń, m.in.: wypalenie/ napalenie styków, niejednoczesna ich praca

118

w trzech fazach, całkowite uszkodzenie napędu. Jednym z nowoczesnych rozwiązań, niestosowanych jeszcze w  Krajowym Systemie Elektroenergetycznym (KSE), są półprzewodnikowe przełączniki zaczepów. Łączniki półprzewodnikowe nie posiadają takich surowych ograniczeń jak ich klasyczne odpowiedniki, np. dot. liczby operacji łączeniowych czy ich częstotliwości. Ponadto redukcja części mechanicznej umożliwia uzyskanie urządzenia o znacznie większej trwałości. 2. Transformatory regulacyjne i regulacja napięcia Niektóre transformatory elektroenergetyczne umożliwiają zmianę przekładni. Odbywa się ona poprzez zmianę liczby zwojów w  uzwojeniu transformatora. Teoretycznie najlepszym rozwiązaniem sterowania byłaby równoczesna zmiana liczby zwojów po obu stronach transformatora, tak aby w trakcie sterowania strumień magnetyczny transformatora nie ulegał zmianie. Jednak takie rozwiązanie byłoby kosztowne. Wybiera się do  tego jedno z  uzwojeń. Liczbę zwojów wybranego uzwojenia zmienia się skokowo za pomocą odczepów, zatem zmiana przekładni transformatora odbywa się również w  sposób skokowy (zdyskretyzowany). Transformatory elektroenergetyczne z  możliwością zmiany przekładni mogą być zrealizowane w  dwóch wariantach. W pierwszym są to transformatory o przekładni zmienianej tylko po jego odłączeniu od sieci i służą do sporadycznej, kilkukrotnej w ciągu roku regulacji napięcia, np. zmiana sezonowa obciążenia. Najczęściej są to transformatory mniejszych mocy SN/nn. Typowy zakres zmian przekładni wynosi  ±5%. Ze względu na  to, że  nie mają one tak korzystnych właściwości regulacyjnych,

w niniejszym artykule nie będą omawiane. W  drugiej grupie są transformatory elektroenergetyczne wyposażone w  podobciążeniowe przełączniki zaczepów, nazywane są regulacyjnymi. Zmiana ich przekładni odbywa się w trakcie pracy. Zakres zmian przekładni tych transformatorów wynosi typowo ±20%. Są to typowo transformatory dużych mocy, np.: blokowe, sprzęgające lub redukcyjne (GPZ). Możliwe jest zatem sterowanie automatyczne przekładnią, zależnie od miejsca instalacji transformatora w KSE oraz celu może to być : • regulacja napięcia w  zadanym punkcie sieci • regulacja przepływu mocy biernej • regulacja przepływu mocy czynnej [1]. Z punktu widzenia automatyki proces automatycznego sterowania przekładnią można przedstawić na  rys. 1. Obiektem regulacji jest transformator regulacyjny. Na obiekt ten działają zakłócenia z(t) w postaci zmian zapotrzebowania na  moc, zmiany stanów łączników, zmiany mocy generowanej przez pobliskie źródła, np. OZE, czy też zakłócenia w pracy wybranych elementów sieci. Urządzeniem sterującym jest regulator przełącznika zaczepów, który pracując w trybie regulacji napięcia, mierzy napięcie po określonej stronie transformatora. W transformatorach WN/SN stosuje się tryb regulacji napięcia po stronie SN. Ze względu na to, że pobierane moce przez odbiorniki mogą się dynamicznie zmieniać, a mierzoną wielkością UT jest napięcie na  szynach SN, zatem napięcie w głębi sieci będzie się zmieniać. Z tego względu regulatory przełączników zaczepów (PZ) umożliwiają regulację napięcia po stronie SN z kompensacją prądową. Polega ona na tym, że wielkością wejściową nie jest bezpośrednio UT (napięcie szyn SN), na podstawie której wyznaczany jest uchyb, lecz UT pomniejszone o spadek


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 110–117

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 110–117. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Układ sterowania napięcia dolnego za pomocą przełącznika zaczepów transformatora, gdzie: Ux – wartość zadana napięcia; UT i IT – napięcie oraz prąd po wybranej stronie transformatora; z(t) – zakłócenia układu regulacji

napięcia na impedancji Zk (będącej parametrem regulatora). Do tego celu wykorzystywany jest pomiar prądu po stronie SN – IT. Zastosowanie kompensacji prądowej jest kłopotliwe, bowiem układy sieci rozdzielczych są złożone, dlatego trudno jest dobrać Zk dla większości realnych przypadków, tym bardziej że  parametry kompensacji zmieniają się w  wyniku działania wielu czynników związanych z pogodą i obciążeniem poszczególnych linii. W  praktyce funkcja kompensacji jest wyłączona w regulatorach, a prawidłowy poziom napięć u odbiorców zapewnia się poprzez podwyższenie napięcia zadanego do górnej połowy zakresu regulacji, tj. pomiędzy wartością UN a wartością 1,1*UN [4, 5]. Jest to  rozwiązanie słuszne dla sieci bez źródeł lokalnych. Jednak obecnie standardem są przyłączane do sieci dystrybucyjnej źródła OZE. Rozwiązaniem jest zastosowanie w regulatorach PZ algorytmu regulacji z  kompensacją spadku napięcia na wielu liniach zasilających (ang.

MLDC – Multi Line Drop Compensation), który służy do wyznaczania optymalnego położenia podobciążeniowego przełącznika zaczepów transformatora WN/SN. Regulacja zaczepów transformatora regulatora z wykorzystaniem algorytmu MLDC, w odróżnieniu od metody klasycznej regulacji, będzie dążyła do wyznaczenia numeru zaczepu transformatora, przy którym na wszystkich liniach zasilających napięcia odbiorców będą utrzymane w  dopuszczalnych granicach. Proces wyznaczania nowego zaczepu opiera się na obliczeniach rozpływowych na podstawie modelu sieci, do  którego są wprowadzone rzeczywiste pomiary. Jednak złożoność sieci rozdzielczych (łączna liczba stacji SN/nn w danym GPZ często przekracza 100, linie nie są jednorodne na  całej swej długości) oraz ciągłych jej zmian (przyłączani są nowi odbiorcy lub źródła, rozbudowa sieci SN, po awariach odbiorcy mogą być przełączeni na inną linię) utrudnia wykorzystanie

dokładnego i aktualnego modelu sieci. Uzyskany dużym nakładem pracy model może w krótkim czasie być nieaktualny [4]. Z tego wynika konieczność wykorzystania pomiarów sieci zamiast aktualnego dokładnego modelu sieci i obliczeń rozpływowych. Wymaga to  utworzenia zdalnego systemu pomiarowego w  danych punktach sieci. Koncepcję nadrzędnego systemu zarządzania mocą bierną i napięciem zaprezentowano w  Gdańskim Oddziale Instytutu Energetyki [4, 5]. Kryteriami optymalizacji napięcia w  sieci dystrybucyjnej mogą być [12]: • minimalizacja kosztów strat gospodarczych powstających u  odbiorców na skutek odchylenia napięcia zasilającego od wartości znamionowej • minimalizacja kosztów strat mocy i energii w sieci ponoszonych przez spółkę dystrybucyjną • minimalizacja kosztów łącznych, tj. kosztów strat mocy i energii w sieci oraz kosztów bonifikat i upustów udzielanych odbiorcom za niedotrzymanie odchyleń napięcia w dopuszczalnych granicach • minimalizacja względnych strat energii w sieci • maksymalizacja zysku osiąganego przez spółkę obrotu ze sprzedaży energii • minimalizacja odchyleń napięcia u odbiorców. Ze względu na  to, że  operator sieci ma obowiązek zapewnić wymaganą jakość energii dla przyłączonych odbiorców, jako kryterium regulacji MLDC należy przyjąć minimalizacje odchyleń napięcia u  przyłączonych podmiotów. Omówiono je w  pracach [13, 14]. W  [8] wykazano, jak niekorzystnie na  dotrzymanie poziomów w  sieci rozdzielczej wpływa rozproszona generacja, przy zastosowaniu tradycyjnej metody regulacji transformatorem, oraz jak poprawia sytuację zastosowanie algorytmu regulacji MLDC.

Rys. 2. Klasyfikacja przełączników zaczepów

119


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 110–117

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 110–117. When referring to the article please refer to the original text. PL

Kryterium oceny jakości regulacji napięcia jako minimalizację odchyleń można określić dla pojedynczego stanu sieci elektroenergetycznej jako znormalizowane odchylenie od wartości znamionowej: (1) gdzie: Ui – napięcie w i-tym węźle [V], Un – napięcie znamionowe [V], n – liczba węzłów. W przypadku analizy sieci dla zmieniającego się jej stanu (symulacja w przedziale czasu z  zadanym krokiem) kryterium to  może przyjąć postać: (2) gdzie: Ui(t) – napięcie w  i-tym węźle w chwili t, N – czas końcowy symulacji. 3. Klasyczne przełączniki zaczepów Klasyfikację przełączników zaczepów transformatorów regulacyjnych zaprezentowano na rys. 2. Pierwszym kryterium ich podziału są względy eksploatacyjne, tj. warunki zmiany zaczepu uzwojenia transformatora (rys. 2). Ze względu na eksploatację wyróżniamy przełączniki zmieniające zaczepy bez obciążenia oraz podobciążeniowe. W układach automatycznej regulacji stosowane są tylko przełączniki zmieniające zaczepy w trakcie pracy transformatora. W dalszej części artykułu będą omawiane podobciążeniowe przełączniki zaczepów, ponieważ przełączniki pracujące bez obciążenia stosowane są tylko w  układach ręcznego sterowania transformatora przez obsługę. Obecnie powszechnie stosowane są mechaniczne podobciążeniowe PZ. Kolejnym kryterium podziału mechanicznych przełączników zaczepów to  rodzaj stosowanej izolacji. Ich najbardziej popularną grupą są te z izolacją olejową. Olej w tego typu przełącznikach, wykorzystywany w celach izolacyjnych, zapewnia chłodzenie oraz gaszenie łuku elektrycznego. Z powodu gaszenia łuku w oleju powstają uboczne produkty spalania, np. związki węgla i gazy. W wyniku zanieczyszczeń olej izolacyjny traci swoje właściwości izolacyjne w  dość krótkim czasie. Skutkuje to stopniowym pogarszaniem się wytrzymałości elektrycznej przerwy międzystykowej z  każdym przełączeniem. Dla większych mocy transformatora stosuje się przełączniki z osobnym wybierakiem i przełącznikiem mocy, którego sekwencja przełączeń została pokazana na rys. 3. Kolorem czerwonym zaznaczono aktywne ścieżki prądowe, 1 – pracujący wybierak, 2 – drugi wybierak, 3 – przełącznik mocy. Najpierw bezprądowo wybierak zmienia zaczep (rys. 3a–c), a następnie pracuje przełącznik mocy (rys. 3d–g). W  trakcie operacji łączeniowych przełącznika mocy obwód nie może być przerwany. Z tego powodu zmiana styku w  przełączniku mocy odbywa się w  ten sposób, że najpierw zwierany jest styk docelowy, a  następnie rozwierany styk początkowy. Dla mniejszych mocy transformatora dostępne są przełączniki wybierakowe. Ich sekwencję łączeniową pokazano na rys. 4. Ten obracający się zestyk ruchomy składa

120

się z trzech styków, co upraszcza ich budowę. Dość ciekawą konstrukcją są przełączniki z  komorami próżniowymi. Interesującą grupą przełączników są przełączniki półprzewodnikowe. Przy czym półprzewodnikowe PZ można również podzielić na  dwie grupy. Pierwsze to  urządzenia hybrydowe, tzn. urządzenia z półprzewodnikowymi oraz klasycznymi łącznikami. Łączniki półprzewodnikowe używane są do zmiany zaczepu bez tworzenia się łuku elektrycznego, a klasyczne łączniki realizują operacje łączenia bez obciążenia. Łączniki klasyczne przewodzą prądy obciążenia, gdy nie zmienia się zaczep. Omawianą dalej grupą przełączników są w pełni elektroniczne, zawierające wyłącznie łączniki półprzewodnikowe. Cechują się one tym, że  nie występuje w  nich zjawisko łuku elektrycznego, a także wysoką częstotliwością łączeń, brakiem wymaganych przerw pomiędzy operacjami łączenia, niskimi kosztami eksploatacji, możliwością niesekwencyjnego załączenia zaczepu. 4. Półprzewodnikowe przełączniki zaczepów Na rys. 5 przedstawiono typową budowę elektronicznego przełącznika zaczepów. Para połączonych przeciwsobnie tyrystorów stanowi łącznik prądu przemiennego. Urządzenie to nie zawiera impedancji

ograniczającej prąd międzyzaczepowy, wymaga to precyzyjnego sterowania czasu rzeczywistego łącznikami półprzewodnikowymi. Przełącznik ten ma tyle stopni regulacji, ile jest zaczepów transformatora. Liczba stopni regulacji jest równa liczbie łączników roboczych. Przełącznik obejściowy (bypass) jest wykorzystywany w  sytuacji awaryjnej, tj. przy przewodzeniu prądów przetężeniowych. Posiada on znacznie większą obciążalność od łączników roboczych. Może on być zrealizowany w  innej technologii, np. wyłącznik z komorami próżniowymi. W PZ pokazanym na rys. 6 łączniki podzielono na dwie grupy, wybierane łącznikiem Z albo Y. W celu uniknięcia powstawania prądu międzyzaczepowego wymagane jest właściwe sterowanie łącznikami. Wadą tego układu jest wyższy spadek napięcia powodowany przez dwa szeregowo połączone łączniki. Struktura przełącznika pokazanego na  rys. 7 umożliwia przyłączenie dowolnej części uzwojenia regulacyjnego w dowolnym kierunku (zgodnie lub przeciwnie). Co zapewnia szeroki zakres sterowania. Części uzwojenia regulacyjnego wyznaczone przez zaczepy nie muszą być równe, co umożliwia jego dobór zależnie od potrzeb. Na tym rysunku nie pokazano łącznika obejściowego. Bardziej elastyczna konstrukcja została przedstawiona

Rys. 3. Sekwencja przełączeń przełącznika zaczepów z osobnym wybierakiem i przełącznikiem mocy [6, 2]

Rys. 4. Sekwencja łączeniowa przełącznika zaczepów typu wybierakowego [7, 2]


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 110–117

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 110–117. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 5. Przykładowa struktura elektronicznego przełącznika zaczepów bez impedancji ograniczającej prądy międzyzaczepowe [3, 10]

Rys. 6. Przykładowa struktura elektronicznego przełącznika zaczepów bez impedancji ograniczającej prądy międzyzaczepowe, z podziałem na dwie grupy [3, 10]

pobieranych w stacjach SN/nn, charakterystyk napięciowych węzłów ze stacjami SN/ nn oraz przekładni transformatora WN/SN. Dodatkowo na wartość napięcia w sieci SN ma wpływ przyłączona generacja do sieci SN lub nn. Celem symulacji jest porównanie możliwości klasycznych i  półprzewodnikowych przełączników zaczepów na  możliwość poprawy jakości energii elektrycznej, tj. wartości napięcia. W tym celu należy utworzyć trzy warianty modeli: • z transformatorem WN/SN o stałej przekładni, ze  zmienną wartością napięcia zasilającego WN, zmiennymi wartościami pobieranych mocy przez stacje SN/ nn z zaimplementowaną charakterystyką napięciową • z transformatorem WN/SN z klasycznym podobciążeniowym PZ, ze  zmienną wartością napięcia zasilającego WN, zmiennymi wartościami pobieranych mocy przez stacje SN/nn • z  transformatorem WN/SN z  półprzewodnikowym podobciążeniowym PZ, ze  zmienną wartością napięcia zasilającego WN, zmiennymi wartościami pobieranych mocy przez stacje SN/nn. Wynikiem tych symulacji będą wartości napięć skutecznych we wszystkich węzłach sieci SN i  ocena jakości regulacji napięcia wg wybranego kryterium – wzór (2). W  modelu zastosowano następujące założenia i uproszczenia: • Łączniki półprzewodnikowe prądu przemiennego zamodelowano w  sposób uproszczony. Nie uwzględniano rzeczywistych parametrów tyrystorów • W rzeczywistych układach po stronie WN zmienia się zarówno wartość napięcia, jak i  jego kąt, co można wyznaczyć za

Rys. 7. Struktura uniwersalnego elektronicznego przełącznika zaczepów – równolegle przyłączane sekcje [3, 9]

na rys. 8. Każda z części uzwojenia może być niezależnie załączana (zgodnie lub przeciwnie) z  uzwojeniem głównym. Wymaga ona większej liczby łączników roboczych, lecz zapewnia znacznie większą liczbę stopni regulacji. Zaletami półprzewodnikowych PZ są [3]: • niski koszt eksploatacji, nie jest wymagane – jak w  klasycznych – badanie i wymiana oleju • duża szybkość przełączania, półprzewodnikowe elementy są znacznie szybsze od mechanicznych elementów stykowych • niesekwencyjne załączanie zaczepu – nie ma wymagania przełączania na sąsiedni zaczep transformatora, jak to ma miejsce w klasycznych PZ. Dzięki zastosowaniu miękkiej komutacji nie trzeba stosować dodatkowej impedancji ograniczającej prąd międzyzaczepowy. Umożliwia to  dowolne przełączenie zaczepu oraz zmniejszenie konstrukcji.

Wadami półprzewodnikowych PZ są [3]: • większy spadek napięcia w stanie przewodzenia od mechanicznych zestyków – wynika to  z  właściwości elementów półprzewodnikowych • wyższy koszt całego urządzenia w stosunku do rozwiązania klasycznego dla transformatora tej samej mocy • mniejsza odporność na  przetężenia i  przepięcia od  mechanicznych zestyków – wynika to z mniejszej odporności elementów półprzewodnikowych na prądy przetężeniowe i przebicia. 5. Założenia symulacji komputerowej Analizę ograniczono do sieci SN. Pominięto obwody niskiego napięcia, ponieważ klasyczne regulatory PZ nie uwzględniają wartości napięć w  sieciach nn. Wartość napięcia w  sieci SN zależy od  wartości napięcia zasilającego transformator WN/ SN, wartości mocy biernych i  czynnych

Rys. 8. Elastyczna struktura uniwersalnego elektronicznego przełącznika zaczepów – szeregowo przyłączane sekcje [3, 11]

121


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 110–117

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 110–117. When referring to the article please refer to the original text. PL

Lp.

Nazwa / opis

Wartość

JM

250 · 103

8

s

1

Trwałość PZ (liczba operacji łączeniowych)

2

Czas przełączenia zaczepu

3

Liczba zaczepów (niezwartych)

4

Uwz – względna wartość napięcia przy zmianie o jeden zaczep

5

33 (–16, 0,+16)

0,01875

p.u.

Opóźnienie bloku regulatora

50

s

6

Strefa nieczułości DeadBand

0,0375

p.u.

7

Napięcie referencyjne Uref

1,04

p.u.

Wartość

JM

Tab. 1. Parametry techniczne i eksploatacyjne mechanicznych PZ

Lp.

Nazwa / opis

1

Czas przełączenia zaczepu

2

Liczba zaczepów (niezwartych)

3

Uwz – względna wartość napięcia przy zmianie o jeden zaczep

4

Strefa nieczułości wyrażona w Uwz

5

Okres generacji ewentualnego sygnału zmiany zaczepu

0,1

s

33 (–16, 0,+16)

0,01875

p.u.

–0,5 ÷ +0,5

p.u.

2

s

Tab. 2. Parametry symulacji elektronicznego PZ

Wskaźnik J dla układu z transformatorem o stałej przekładni

892,5

Wskaźnik J dla układu z klasycznym PZ

861,8

Wskaźnik J dla układu z półprzewodnikowym PZ

265,1

Tab. 3. Wyniki symulacji zmiennych obciążeń i zasilania na jakość napięcia

pomocą obliczeń rozpływowych sieci WN. W symulacji ograniczono się tylko do  losowych zmian wartości skutecznej napięcia w zakresie 0,75–1,25 UN:

• W regulatorach z  elektronicznymi PZ, w celu zwiększenia liczby stopni sterowania napięciem przy założonej liczbie zaczepów, stosowane są różne techniki,

Rys. 9. Schemat symulacyjny do badania wpływu pracy regulatora na jakość napięcia dla elektronicznego PZ

122

np. dyskretna modulacja cyklu (ang. Discredited Cycle Modulation) [3]. Podczas symulacji nie stosowano tej techniki, co wpłynie na niedoszacowanie pozytywnego wpływu zastosowania elektronicznych PZ • Dla elektronicznego i  półprzewodnikowego PZ założono taką samą liczbę zaczepów transformatora • Podczas symulacji klasycznych PZ zastosowano ograniczenia przedstawione w  tab. 1. Algorytm pracy klasycznego regulatora mechanicznego PZ zaprezentowano m.in. w [1] • Z astosowanie algor ytmu MLD C wymaga zaimplementowania nadrzędnego obszarowego sterowania napięciem, np. zintegrowanego systemu regulacji napięcia i  zarządzania mocą bierną [4, 5]. Przedmiotem symulacji jest porównanie właściwości regulacyjnych obu typów PZ. Nie jest celem wyznaczenie optymalnych algorytmów sterowania. 6. Budowa modeli i symulacja Symulacja została przeprowadzona w  środowisku MATLAB, z  wykorzystaniem przyborników modelowania fizycznego Simscape Power Systems. Model symulacyjny z  elektronicznym PZ został zaprezentowany na  rys. 9. Pozostałe modele są bardzo podobne (różnią się istnieniem i  rodzajem PZ wraz z  regulatorem). Dla wszystkich modeli zastosowano te same dane wejściowe. Wykonano trzy symulacje. Pierwsza dla układu z  transformatorem o  stałej przekładni. Druga została wykonana dla klasycznego PZ. Ostatnia dla elektronicznego PZ. Wyniki symulacji przedstawiono w tab. 3.


J.G. Korpikiewicz, P. Mysiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 110–117

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 110–117. When referring to the article please refer to the original text. PL

7. Wnioski Symulacje przeprowadzono w sposób zbliżony do  warunków rzeczywistych (zmienne obciążenia, zmienne napięcie zasilania), wykorzystując obliczenia rozpływowe. Wymagało to określenia parametrów charakterystycznych PZ. Zastosowanie półprzewodnikowych PZ poprawia w znaczący sposób jakość regulacji napięcia w  stosunku do  przełącznika klasycznego, niezależnie od zastosowanych algorytmów regulacji. Poprawa jakości regulacji napięcia wynika z właściwości łączeniowych półprzewodnikowych przełączników. Jednak zadania i wymagania regulatora są odmienne dla obu wersji PZ. Ma to wpływ na syntezę regulatora. Regulator dla półprzewodnikowych PZ wymaga szybkich układów pomiarowych oraz szybkiego sterowania łącznikami półprzewodnikowymi. Wpływa to na wybór platformy sprzętowej. Wartość wskaźnika J zależy od wielkości sieci (liczby węzłów) i czasu symulacji. Jednak dla tej samej sieci i  tych samych parametrów symulacji wyniki mogą być wykorzystywane bezpośrednio. W przypadku porównywania różnych sieci lub różnych symulacji wskaźniki te należy znormalizować liczbą węzłów oraz czasem symulacji. W  porównaniu z  klasycznymi układami nie jest wymagany tylko pomiar wartości skutecznej najczęściej realizowanej za np. 10 okresów, ale wymagana jest precyzyjna detekcja zera dla zapewnienia prawidłowej komutacji. Z  tego wynika, że  możliwą do  wykorzystania platformą sprzętową będą mogły być układy FPGA oraz zaawansowane 32-bitowe mikrokontrolery lub komputery jednoukładowe. Wybór platformy sprzętowej musi zostać poprzedzony badaniami

z zaprogramowanymi układami, co będzie przedmiotem kolejnych publikacji. Znaczna poprawa jakości regulacji napięcia po zastosowaniu elektronicznego przełącznika zaczepów wynika z kilku właściwości. Po wystąpieniu uchybu regulacji regulator klasycznych przełączników musi „odczekać” określony czas, zanim zmieni zaczep na sąsiedni. Regulator elektronicznych PZ przełącza „od  razu” na  wymagany zaczep uzwojenia regulacyjnego. Bibliografia 1. Machowski J., Regulacja i  stabilność systemu elektroenergetycznego, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2007. 2. Cichoń A., Nowa metoda diagnostyki stanu technicznego podobciążeniowych przełączników zaczepów, Politechnika Opolska, Opole 2011. 3. Faiz J., Siahkolah B., Electronic tap-changer for distribution transformers, Power Systems. Springer-Verlag, Berlin – Heidelberg 2011. 4. Czapla Ł., Jemielity J., Opracowanie koncepcji i założeń technicznych do realizacji systemu zarządzania napięciem i mocą bierną obszaru sieci inteligentnej (SMART GRID), praca statutowa Instytutu Energetyki Instytutu Badawczego Oddział Gdańsk, Gdańsk 2010. 5. Czapla Ł., Ogryczak T., System zarządzania napięciem i mocą bierną obszaru sieci inteligentnej (SMART GRID), Elektro.info 2012, nr 7–8. 6. Transformatory w  eksploatacji, red. R. Malewski, Wydawnictwo EnergoComplex, t. I, Piekary Śląskie 2005.

7. Eksploatacja transformatorów energetycznych, red. J. Subocz, Wydawnictwo Energo-Complex, t. II, Piekary Śląskie 2008. 8. Joon-Ho C., Jae-Chul K., Advanced Voltage Regulation Method at the Power Distribution Systems Interconnected with Dispersed Storage and Generation Systems, IEEE Transactions on Power Delivery 2000, Vol. 15, No. 2. 9. Degeneff R.C., A new concept for a solid-state on-load tap changers. Electricity Distribution. Part 1, Contributions, CIRED, 14th International Conference and Exhibition on (IEE Conf. Publ. No. 438). 10. Yousef-Zai F.Q., O’Kelly D., SolidState on-load transformer tap-changer, IEE Proceedings – Electric Power Applications 1996, Vol. 143, No. 6. 11. Dernirci O. i in., A new approach to solid-state on-load tap-changing transformers, IEEE Transaction on Power Delivery 1998, Vol. 13, Issue 3. 12. Kot A., Szpyra W.L., Optymalna regulacja napięcia w  sieciach rozdzielczych średniego napięcia, Acta Energetica 2009, nr 2/2. 13. Kot A., Ewolucyjna optymalizacja regulacji napięcia w  rozległej sieci rozdzielczej zawierającej lokalne źródło mocy, Przegląd Elektrotechniczny 2006, nr 9. 14. Kot A., Optimal voltage control in the medium voltage networks containing dispersed generation, Archiwum Energetyki 2007, t. XXXVII, nr 1–2.

Jarosław Grzegorz Korpikiewicz

mgr inż. Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Instytut Badawczy e-mail: j.korpikiewicz@ien.gda.pl Ukończył studia magisterskie na kierunku automatyka i robotyka na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (2002). Pracował w przemyśle jako automatyk oraz informatyk. Obecnie zatrudniony jest w gdańskim oddziale Instytutu Energetyki na stanowisku specjalisty. Jego zainteresowania obejmują zastosowania metod sztucznej inteligencji w elektroenergetyce, regulację napięcia w stacji elektroenergetycznej, badania i implementację logiki rozmytej w systemach wbudowanych, projektowanie regulatorów. Ponadto zajmuje się energetyką odnawialną oraz magazynami energii (Smart Grid). Doktorant w Katedrze Automatyki Okrętowej Wydziału Elektrycznego Akademii Morskiej w Gdyni.

Piotr Mysiak

dr hab. inż. prof. nadzw. AMG Akademia Morska w Gdyni e-mail: p.mysiak@we.am.gdynia.pl Studia ukończył na Wydziale Elektrycznym Politechniki Łódzkiej (1984) oraz na Wydziale Elektrycznym Akademii Morskiej w Gdyni (1993). Stopień doktora nauk technicznych uzyskał w dziedzinie energoelektroniki (1996). Uzyskawszy tytuł doktora habilitowanego (2001), w tym samym roku został mianowany na stanowisko profesora nadzwyczajnego w Katedrze Automatyki Okrętowej Akademii Morskiej w Gdyni. Bierze udział w przedsięwzięciach naukowo-badawczych, edukacyjnych i gospodarczych rozwoju regionu Kaszub i Pomorza. Ma na swoim koncie ponad 50 publikacji i opracowań naukowo-badawczych z zakresu zabezpieczeń przekształtników energoelektronicznych oraz minimalizacji negatywnego oddziaływania tych urządzeń na sieć zasilającą.

123


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | 124–130

Vacuum Circuit Breakers in High and Highest Voltage Grids

Author Paweł Kubek

Keywords vacuum insulation technology, vacuum circuit breaker, SF6 circuit breaker

Abstract Recently, there has been a noticeable increase in the interest of grid operators in the application of vacuum technology in high and highest voltage overhead grids. For many years vacuum circuit breakers have been used in medium voltage grids, but in the past years mainly due to environmental conditions, vacuum technology has been developed also for high and highest voltages. Application of vacuum circuit breakers in high and highest voltage grids requires considering many technical factors that are characterized in this paper. Its main aim is to review the existing solutions of high voltage vacuum circuit breakers and to compare them with SF6 gas circuit breakers. It also discusses technical aspects of high voltage vacuum circuit breakers’ disadvantages and advantages, as well problems of their designing.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017310 Received: 25.02.2017 Received in revised form: 10.03.2017 Accepted: 28.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction The circuit breakers now commonly used in high and highest voltage grids are pneumatic DLF switches (400 kV grids) and SF6 sulphur hexafluoride switches (220 kV and 110 kV grids). The use of pneumatic switches requires continuous pressure maintenance in their compressed air systems, and therefore compressor servicing, which significantly raises the operating costs of such a solution. It is also necessary to maintain the pressure installation including its individual components’ inspections and servicing. Air entered into the pressure system should be purified and dried, which requires the use of suitable filters. The compressed air in a vacuum circuit breaker serves as the electric arc quenching medium, and is also drives the circuit breaker’s individual moving components. In 110 kV and 220 kV grits switches with sulphur hexafluoride are mainly used. A characteristic feature of SF6 gas, apart from very good electrical insulating properties, is the presence in the products of its decomposition of toxic and environmentally hazardous chemicals. This phenomenon is particularly strong at high operating temperatures, that is, at the time of SF6 gas degradation due to the electric arc effect. In addition, sulphur hexafluoride is a longlived greenhouse gas, and therefore, in accordance with applicable legislation on the release of harmful substances into the atmosphere, SF6 emissions should be reduced [1, 2]. A competitive alternative to SF6 gas, and a highly developed insulating 124

solution, is vacuum technology. The vacuum-based circuit breaker solutions have been known for a long time, but a particularly intense increase in their deployment has been observed since the mid-1980s and mainly in medium voltage grids. The vacuum technology development trend is especially prominent in Asian countries, and it can be assumed that soon vacuum switches may also be widely used in high and highest voltage grids. Compared to SF6 circuit breakers, vacuum circuit breakers can disconnect many more short-circuit currents without the need to revise the disconnect pole. Another vacuum technology advantage is the cut-off current reduction to ca. 5 A, that is, to the level comparable to switches with other technologies. In vacuum circuit breaker chambers no products of the quenching and insulating medium decomposition resulting from the electric arc burning process accumulate. Moreover, vacuum switch poles are easier and cheaper to inspect due to easy access to the current circuit components. The only hard-to-reach element is the contact inside the vacuum chamber, but with few mechanical components in the contact chamber its failure rate is almost zero [3]. Vacuum breakers in high and highest voltage networks have been used for many years by foreign operators. Design solutions of the vacuum circuit breakers with a rated voltage higher than 100 kV are listed in Tab. 1.


Country

Drive

kA

A

Year of installation

Design

kV 204

25

800

SF6

0.07

2

Japan

1985

GIS

spring

204

40

2000

SF6

0.15

2

Japan

2010

dead tank

spring

168

31.5

2000

SF6

0.10

2

Japan

1977

live tank

spring

154

20

600

oil

2

Japan

1977

dead tank

spring

145

25

2000

SF6

0.10

2

Japan

1976

live tank

spring

145

40

2000

SF6

0.12

1

Japan

2010

live tank

spring

132

15

2000

SF6

8

UK

1968

live tank

spring

126

40

1600

SF6

0.10

1

Canada

2002

live tank

spring

126

40

2000

SF6

0.10

1

Canada

2005

live tank

spring

126

40

2000

SF6

0.10

1

Canada

2010

live tank

spring

120

31.5

2000

SF6

0.15

1

Japan

2006

dead tank

spring

Un

Ik

In

Pressure

No. of chambers

External insulation

P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | 124–130

MPa

Tab. 1. Vacuum circuit breaker designs for voltages over 100 kV [2]

Fig. 1. Dielectric strength characteristics as a function of distance between contacts of selected insulating technplogies [2]

According to [1], a R&D program has been launched in China in 2008 to evaluate the vacuum technology in high and highest voltage grids. For many years vacuum technology has been used for voltages higher than 100 kV in Asian countries, the USA and Canada.

2. Characteristics of vacuum switching technology in power circuit breakers From the physical point of view, vacuum is a space, where no matter endowed with mass is present. It is probably impossible to obtain the perfect vacuum, i.e. one with the pressure of zero

pascal [Pa]. Therefore, in the technical sense, vacuum can be defined as a medium with a very thin gas, at a pressure significantly lower atmospheric. Because of vacuum’s very general definition, its classification has been introduced in terms of pressure, number of particles per cubic centimetre, or particle’s mean free path in meters [1]. The vacuum created in a vacuum circuit breaker provides good conditions to improve the electric arc extinguishing ease, and the extinguishing chamber insulation. The design of vacuum circuit breakers in high voltage grids is very similar to that of medium voltage vacuum circuit breakers. A major constraint affecting the use of vacuum circuit breakers 125


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | 124–130

Fig. 2. 50% breakthrough voltage characteristics as a function of intercontact distance for single and triple vacuum chambers [2]

in 110 kV and higher voltage grids is the geometric arrangement of their contacts and contact chambers, which affects the intercontact distance, depending on the withstand voltage. Literature studies on vacuum technology in high voltage grids report problems with the design and development of a single-break contact chamber with a strength over 145 kV. This problem is due to the shape of vacuum chamber’s dielectric strength characteristics as a function of the inter-contact distance (Fig. 1). Based on the family of characteristics, it can be seen that as regards the vacuum insulation for voltages higher than 100 kV, no increase in the contact distance linearly increases the dielectric strength as is the case with other insulating media. An increase in the withstand voltage requires a larger distance between the contacts, i.e. the contact chamber’s larger geometrical dimensions. A solution employed by designers of vacuum circuit breakers for high and highest voltage grids is to use several (usually two or three) vacuum chambers connected in series, which greatly increases the withstand voltage. Significant increase in the withstand (breakthrough) voltage is evident in the series of three vacuum chambers. The effect of increased withstand voltage resulting from the serial connection of several vacuum chambers are shown in Fig. 2. For example, a switch design with one contact chamber and electrodes distanced by 7 mm provides 50% breakthrough voltage at 100 kV. A series of three contact chambers increases the 50% withstand voltage up to 142 kV with the same distance between contacts. Comparison of Geometrical dimensions of vacuum chambers for various rated voltages are compared in Photo 1. As seen in Photo 1, the contact chamber in vacuum circuit breakers for the highest voltages is much larger. Its length between the to and bottom flanges is 1300 mm, and the outer diameter is 260 mm. The working contact is made up of electrodes 140 mm in diameter and distanced by 80 mm. The vacuum chamber also has a glass screen with total weight 70 kg. 126

Photo 1. Comparison of vacuum chambers in circuit breakers for highest, high, and medium voltages (from left) 245, 126 and 12 kV [6]

3. Technical requirements for structural members of high and highest voltage vacuum circuit breaker The main distinguishing feature of the vacuum circuit breakers for high and highest voltage grids is their external design. These switches can be made with dead tank or live tank (Photo 2). The basic difference between the live tank and the dead tank is the contact chamber location. Live tank circuit breaker’s contact chamber operates at the rated line voltage potential, which is insulated from the ground by a support insulator. The vacuum chamber and insulating (or device) bushings are at a certain elevation. According to literature, the live tank circuit breakers are slightly cheaper than the dead tank design and occupy less space. In the dead tank design, the contact chamber is located on an earthed support at a small elevation above the ground, while the current circuit enters the contact chamber in an insulating bushing. According to [2] and other references, the vacuum switch design vary, while the live tank technology is employed in most of the currently operated solutions. Each circuit breaker in a high or highest voltage grid consists of many sub-assemblies that should provide it reliable operation throughout the service life and meet the relevant technical requirements. The appropriate base (support structure) design depends on the chosen circuit breaker technology (live or dead tank). The support is the circuit breaker’s base, which should be resistant to dynamic forces during switching operations. In high voltage vacuum circuit breakers, the vacuum insulates their working contacts, and provides very good conditions for electric arc extinguishing. Vacuum circuit breaker insulation should ensure the electrical strength not only of the inter-contact space, but also of the entire circuit breaker enclosure. To this end the vacuum chambers are provided with external insulation


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | 124–130

a)

b)

Design: dead tank Rated voltage: 168/204 kV Rated current: 2,000 A Short-circuit current: 40 kA Additional insulation: SF6 No. of vacuum chambers: 2/phase Mechanism: spring-stored energy

Design: live tank Rated voltage: 168 kV Rated current: 2,000 A Short-circuit current: 31.5 kA Additional insulation: SF6 No. of vacuum chambers: 2/phase Mechanism: spring-stored energy

Photo 2. 168/204 kV vacuum circuit breaker designs(a) dead tank and (b) live tank [2]

made of porcelain with a high alumina content. In addition, to increase the chamber envelope’s dielectric strength, modern design solutions utilize dedicated technical solutions in the form of solid (polyurethane, epoxy, silicone) insulation applied to the contact chamber. Another option is SF6, dry air or nitrogen gas insulation [1]. The chamber’s outer insulation must be so selected that it can withstand the standardized long-term and transient voltages applied to the chamber terminals. In addition, the circuit breaker insulation should be resistant to rapidly and slowly rising overvoltages and to grid frequency overvoltages. The insulation should be so co-ordinated that, after exceeding the the circuit breaker’s rated conditions the breakdown develops outside the extinguishing chambers (in the air) and not in the circuit breaker’s internal insulation [2]. In high and highest voltage grids, due to the dielectric strength’s nonlinear characteristics as a function of the distance between the electrodes, it is necessary to use series of several contact chambers per phase. This solution allows for a significant increase of the circuit breaker’s maximum operating voltage, however, a breaker design consisting of two or more vacuum chambers should be preceded by analyses of the return voltage distribution after opening of the contacts. Potential distribution between the contacts of an open circuit breaker depends on the distribution of capacitances relative to the other insulating elements, and may not be uniform at their high unbalance. Hence, there is a risk in high and highest voltage grids of unequal distribution of the return voltage over the series of connected contact chambers, which can lead to loss of the electrical strength of one of them. A vacuum switch should be driven by a spring-motor drive. The first option is to share a common drive between all vacuum chambers (this solution is used in 110 kV circuit breakers). Each circuit

breaker pole may also be individually driven (in 220 and 400 kV switches). Vacuum switch actuator should enable the sequential switching provided for in the design specification. In addition, it should be provided with the drive status’ local and remote signalling, which should block the breaker’s automatic reclosing if its drive is not charged. It is worth pointing out that because of its moving contact’s short stroke, vacuum circuit breakers require less drive power and their mechanical duration is longer than that of SF6 switches. The mean contact velocity when closing and opening a vacuum circuit breaker is estimated at ca. 1 m/s [7]. Vacuum circuit breakers can also be driven by the energy storage drives used in sulphur hexafluoride switches. Unlike SF6 circuit breakers, vacuum circuit breakers use the flat (front) contacts arrangement. These contacts have neither a separate main section nor an arcing section, where the arc is burning and the contact surface is thermally degraded (Fig. 3). In simplified terms, when circuit breaker contacts are closed, the current is flowing through the places where the arc is burning during switching operations. The contacts’ material, especially its surface, should be resistant to high arc temperature [1, 2]. The contacts’ material should also feature a low contact resistance when closed, and for this purpose a copper-chromium composite is used [4]. Regardless of the rated voltage, it is assumed that vacuum circuit breakers will be capable of disconnecting short-circuit currents of several tens of kiloampers. For such short-circuit currents, dedicated design solutions are used. Typically, the contacts are so shaped as to generate transverse magnetic field in the inter-contact space when interrupting currents (Figure 3a). Then, when opening the breaker contacts, the resulting arc is set in very fast motion over their surface, which prevents their local thermal erosion by the arc. Such 127


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | 124–130

Fig. 3. Butt contacts (a) and magnetic field generating contacts (b) of vacuum circuit breakers [2, 7]

Circuit breaker component

SF6 CB* cost versus VCB** cost

Comments

Contact chamber

SF6 CB < VCB

High cost of contact chamber's ceramic casing

External insulation

SF6 CB ≈ VCB

External dimensions determined by dielectric strength

Connections and control of electric field strength

SF6 CB ≈ VCB

No significant differences for voltages ≤72.5 kV, for high voltages an increase in cost is estimated

Current circuit

SF6 CB < VCB

Need to use heat sinks in vacuum circuit breakers and alloyswith adequate hardness

Control of working contacts

SF6 CB > VCB

Smaller stroke when vacuum switch contacts' closing/opening

* SF6 CB – circuit breaker with sulphur hexafluoride ** VCB – vacuum circuit breaker

Tab. 2. Comparison of estimated costs of vacuum and SF6 circuit breakers [2]

special contact arrangement with radial or axial magnetic field largely eliminates the contact surface’s local overheating, thus ensuring the vacuum circuit breaker’s high switching endurance. In addition, a vacuum circuit breaker should be made up of components that can be replaced during its operation. It is also important to take into account thermal phenomena and processes, since the heat dissipation in a vacuum is greatly impeded and mainly consists in the current circuits’ thermal conductivity. Therefore, in circuit breakers with high rated currents, it is necessary to use sinks to draw heat from the vacuum chamber. Another issue is vacuum control inside the vacuum bubble. Vacuum degradation inside the circuit breaker chamber leads to deterioration of the insulation system’s dielectric properties, and to reduction of the current breaking capacity. Vacuum loss can be due to degassing of materials inside the chamber, leakage through welded or soldered joints, and gas penetration between the enclosure and the chamber. The risk of vacuum loss in a vacuum circuit breaker chamber is particularly high in the case of puncturing the movable contact sealing bellows. In many publications or catalogues the manufactures of LV and HV circuit breakers assure of their vacuum chamber tightness. However, from the point of view of vacuum circuit breakers’ life expectancy, the development of measurement methods for assessing their vacuum condition seems reasonable. These 128

methods should ensure the expected vacuum leakage detection in the range from 10-4 Pa (or, possibly, 10-2 Pa), i.e. within the range of maximum allowable pressure in the chamber [1].

4. Capital expenditure for the highest voltage vacuum circuit breaker It’s not easy to estimate the capex costs of individual components of a vacuum switch suitable for 110 kV and 220 kV grids. According to [2] and other references, the costs of the individual structural components and the control system increase with increasing rated voltage. Total capital expenditure for a circuit breaker for a voltage above 145 kV is expected to grow significantly due to the need to expand the ceramic insulation’s geometric dimensions and the need for serial connection of several contact chambers per phase. The operation of a vacuum switch is more cost efficient than of other switches. With the vacuum contact chamber, neither the absorbers are needed to absorb harmful SF6 decomposition products, nor the compressed air system maintenance. The vacuum contact chamber is practically maintenance-free, except for testing the pressure inside the vacuum bulb that appears to be necessary only after a significant period of the circuit breaker’s operation. It is estimated that the investment required to build a high-voltage vacuum circuit breaker is higher than the capex cost of an SF6 switch, but this difference


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | 124–130

is acceptable because of the benefits of the permissible number of switching operations and the absence of greenhouse gas and its decomposition products in the breaker chamber. Costs of vacuum circuit breaker and SF6 circuit breaker components are compared in Tab. 2. Based on the knowledge accumulated so far, it is estimated that the serial production of a vacuum circuit breaker for a high or highest voltage grids shall be comparable to SF6.circuit breaker. The excess of the vacuum circuit breaker costs over the SF6 circuit breaker costs is acceptable to a certain extent due to the many benefits throughout its lifetime, including: maximum number of switching operations, absence of greenhouse gas and its decomposition products in the circuit breaker chamber, and maintenance-free operation.

5. Summary and conclusions Despite the progressive development of vacuum technology in high and high voltage networks, it is necessary to indicate the relatively poor availability of literature on the practical design and operating experience of vacuum circuit breakers. At present, the vacuum circuit breakers with a rated voltage higher than 200 kV are installed in Asian countries, especially in Japan. Vacuum breakers allow for many switching operations due to their working contacts’ higher strength, and thus to less erosion from electrical arc. This makes these circuit breakers suitable for frequent switching operations. Vacuum breakers feature a relatively low arc ignition voltage (significantly lower than in SF6 gas breakers) of several dozen volts, and a short arc burning time when switching off short-circuit currents of ca. 5–7 ms. Switching with a vacuum circuit breaker requires less force to open or close its contacts. According to [2], it is estimated that vacuum circuit breakers require only 20% of the drive force compared to SF6 breakers. In a vacuum circuit breaker with rated voltage above 145 kV, it is necessary to use a series connection of several contact chambers, whereas the SF6 circuit breakers built up to date require such a solution for much higher rated voltages. Switching capacities of operating currents up to 2,500 A are comparable to other technologies, whereas, according to the literature, the vacuum technology application for load currents over 2,500 A is constrained due to the heat discharge from the contact chamber. An issue particularly relevant to the high and highest voltage vacuum circuit breakers’ operating reliability and lifetime is the development of solutions for evaluating and controlling the vacuum in the contact chamber during their operation. Vacuum circuit breakers are also characterized by a high rate of the dielectric strength recovery, which affects extinguishing efficiency of the arc developed from switching operation, even at a very high return voltage rise rate. A feature specific for a vacuum circuit breaker’s switching operation is the phenomenon of breaking the current when switching off induction currents [5].

Under intense deionisation conditions in the circuit breaker quench chamber the current is cut off before its natural passage through zero. The current break-off phenomenon can be particularly dangerous when switching off small induction currents. Switching overvoltages while breaking such currents off depend mainly on the circuit breaking rate and the breaker’s breaking capacity. Working contacts of currently manufactured vacuum breakers are made of appropriate alloys, which greatly mitigates the current break-off problem Breaking off currents in vacuum circuit breakers can generate the so-called late ignitions several hundred milliseconds after the current break. This phenomenon is due to contact surface erosion resulting from arc processes and changes in dielectric strength due to loss of vacuum. In addition, vacuum circuit breakers produce no harmful SF6 gas decomposition products as a result of an electric arc burning. In many solutions currently operated in the world, sulphur hexafluoride is used as an additional insulation of the contact chamber, assuming that there is no arc distinguishing in the space. Some publications report the generation of X-rays when arc is burned inside the contact chamber. Operational test results referenced in [2] confirm that a 145 kV single-chamber vacuum circuit breaker emits X-rays below the permissible 5 μSv/h. This emission from circuit breakers with series of several contact chambers is even lower. Because of their mechanical and switching endurance, vacuum circuit breakers can be expected to operate for a longer period than SF6 switches, especially in circuits with relatively high switching frequencies [1]. REFERENCES

1. W. Chmielak, “Nowoczesne technologie próżniowe w energetyce – SF6 czy próżnia” [Modern vacuum technologies in power engineering – SF6 or vacuum], Elektroenergetyka, No. 190, 2015. 2. “The impact of the Application of Vacuum Switchgear at Transmission Voltages”, Cigre Brochure No. 589, Working Group A3.27. July 2014. 3. J. Schirr, “Mittelspannungs-Leistungschalter mit dem Loschprinzipien Ol, Vakuum und SF6” [materiały firmy ABB]. 4. H. Markiewicz, “Urządzenia elektroenergetyczne” [Power equipment], WNT, Warsaw 2001. 5. D. Duda, Z. Gacek, “Przepięcia w sieciach elektroenergetycznych i ochrona przed przepięciami“ [Overvoltages and overvoltage protection in power grids] Silesian University of Technology Publishers, Gliwice, 2015. 6. Z. Liu et al., “Development of high voltage vacuum circuit breakers in China”, IEEE Transactions of Plasma Science, Vol. 35, No. 4, 2007. 7. “IEEE tutorial of the vacuum switchgear TP-1350-0. Power Engineering Society”, Piscataway, USA.

129


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | 124â&#x20AC;&#x201C;130

PaweĹ&#x201A; Kubek Silesian University of Technology PSE Innowacje e-mail: pawel.kubek@polsl.pl Faculty member in the Institute of Electrical Power Engineering and Control Systems of the Silesian University of Technology, PSE Innovation employee. His research interests include transmission capacity of overhead lines, monitoring the current carrying capacity of grid elements, and transmission line upgrades.

130


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 124–130

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 124–130. When referring to the article please refer to the original text. PL

Zastosowanie wyłączników próżniowych w sieciach wysokich i najwyższych napięć Autor

Paweł Kubek

Słowa kluczowe

próżniowa technika izolacyjna, wyłącznik próżniowy, wyłącznik SF6

Streszczenie

W ostatnim czasie można zauważyć intensywny wzrost zainteresowania operatorów sieciowych wykorzystaniem techniki próżniowej w sieciach napowietrznych wysokiego i najwyższego napięcia. Od wielu lat wyłączniki próżniowe są stosowane w sieciach średniego napięcia, jednak w minionych latach głównie ze względu na uwarunkowania środowiskowe technologia próżniowa rozwijana jest także w zakresie wysokich i najwyższych napięć. Zastosowanie wyłączników próżniowych w sieciach WN i NN wymaga uwzględnienia wielu czynników technicznych, które scharakteryzowano w artykule. Głównym celem artykułu jest dokonanie przeglądu istniejących rozwiązań wyłączników próżniowych wysokiego napięcia oraz ich porównanie z wyłącznikami z gazem SF6. Artykuł zawiera także omówienie aspektów technicznych dotyczących wad i zalet, a także problemów dotyczących projektowania wyłączników próżniowych wysokiego napięcia. Data wpływu do redakcji: 25.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 10.03.2017 Data akceptacji artykułu: 28.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

znane od dawna, jednak szczególnie intensywny wzrost instalacji wyłączników próżniowych można zaobserwować od połowy lat 80. ubiegłego wieku, a  obejmuje on przede wszystkim sieci średniego napięcia. Obserwacja tendencji rozwojowych techniki próżniowej wskazuje na jej intensywny rozwój głównie w  krajach azjatyckich i  pozwala przypuszczać, że  w  najbliższym czasie wyłączniki próżniowe mogą być powszechnie stosowane również w sieciach wysokich i najwyższych napięć. W porównaniu z  wyłącznikami SF 6 wyłączniki próżniowe cechują się znacznie większą dopuszczalną liczbą wyłączeń prądów zwarciowych bez konieczności rewizji

Rok instalacji

Rodzaj konstrukcji

Siła napędowa

kV

kA

A

204

25

800

SF6

0,07

2

Japonia

1985

GIS

sprężyna

204

40

2000

SF6

0,15

2

Japonia

2010

dead tank

sprężyna

168

31,5

2000

SF6

0,10

2

Japonia

1977

live tank

sprężyna

154

20

600

olej

2

Japonia

1977

dead tank

sprężyna

145

25

2000

SF6

0,10

2

Japonia

1976

live tank

sprężyna

145

40

2000

SF6

0,12

1

Japonia

2010

live tank

sprężyna

132

15

2000

SF6

8

W. Brytania

1968

live tank

sprężyna

126

40

1600

SF6

0,10

1

Kanada

2002

live tank

sprężyna

126

40

2000

SF6

0,10

1

Kanada

2005

live tank

sprężyna

126

40

2000

SF6

0,10

1

Kanada

2010

live tank

sprężyna

120

31,5

2000

SF6

0,15

1

Japonia

2006

dead tank

sprężyna

Un

Ik

In

Ciśnienie

Kraj

bieguna rozłączającego tor prądowy. Kolejną korzystną cechą technologii próżniowej jest zmniejszenie prądu ucięcia do wartości ok. 5 A, a więc do poziomu odpowiadającego wyłącznikom wykonanym w  innych technologiach. W  komorach wyłączników próżniowych nie gromadzą się produkty rozkładu medium gaszącego i izolacyjnego powstałe w  wyniku palenia się łuku elektrycznego. Dodatkowo przegląd biegunów wyłączników próżniowych jest łatwiejszy i mniej kosztowny ze względu na przystępny dostęp do  elementów toru prądowego. Jedynym trudno dostępnym elementem jest styk we  wnętrzu komory próżniowej, ale wobec bardzo niewielkiej liczby elementów

Liczba komór

Izolacja zewnętrzna

1. Wprowadzenie Obecnie powszechnie wykorzystywanymi wyłącznikami w sieciach wysokich i najwyższych napięć są wyłączniki pneumatyczne DLF (sieć 400 kV) oraz wyłączniki z sześciofluorkiem siarki SF6 (sieć 220 kV i 110 kV). Wykorzystywanie wyłączników pneumatycznych wymaga ciągłego utrzymywania ciśnienia w  instalacji sprężonego powietrza, a więc obsługi sprężarek, co znacznie podnosi koszty eksploatacyjne takiego rozwiązania. Wymagane jest także utrzymywanie instalacji ciśnieniowej obejmujące przeglądy i  konserwacje jej poszczególnych elementów. Powietrze wprowadzane do  instalacji ciśnieniowej powinno zostać oczyszczone i osuszone, co uzykuje się dzięki stosowaniu odpowiednich filtrów. Sprężone powietrze w  wyłączniku próżniowym jest wykorzystywane jako medium gaszeniowe łuku elektrycznego, stanowi także środek napędowy poszczególnych elementów ruchomych wyłącznika. W sieciach 110 kV i 220 kV wykorzystuje się głównie wyłączniki z sześciofluorkiem siarki. Charakterystyczną cechą gazu SF6, oprócz bardzo korzystnych własności elektroizolacyjnych, jest obecność w produktach jego rozkładu toksycznych i  niebezpiecznych dla środowiska związków chemicznych. Zjawisko to  jest szczególnie silne w  wysokiej temperaturze roboczej, a więc w chwili degradacji gazu SF6 na  skutek oddziaływania łuku elektrycznego. Dodatkowo sześciofluorek siarki należy do grupy gazów silnie cieplarnianych o  długim czasie życia, dlatego  – zgodnie z  obowiązującymi regulacjami prawnymi dotyczącymi uwalniania szkodliwych związków do  atmosfery – emisja gazu SF6 powinna być ograniczona [1, 2]. Konkurencyjną do gazu SF6 i intensywnie rozwijaną techniką izolacyjną jest technika próżniowa. Rozwiązania wynikające z wykorzystania próżni w wyłącznikach są

MPa

Tab. 1. Zestawienie konstrukcji wyłączników próżniowych stosowanych w napięciach powyżej 100 kV [2]

131


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 124–130

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 124–130. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Charakterystyki wytrzymałości dielektrycznej w funkcji odległości pomiędzy stykami dla wybranych technik izolacyjnych [2]

mechanicznych w komorze stykowej jej awaryjność jest praktycznie bliska zeru [3]. Wyłączniki próżniowe w  sieciach wysokich i  najwyższych napięć są od  wielu lat stosowane przez operatorów zagranicznych. Zestawienie rozwiązań konstrukcyjnych wyłączników próżniowych o napięciu znamionowym wyższym niż 100  kV zamieszczono w tab. 1. Według informacji zawartych w  [1], począwszy od 2008 roku, w Chinach rozpoczął się program badawczo-rozwojowy mający na  celu dokonanie oceny techniki próżniowej w sieciach WN i NN. Od wielu lat technika próżniowa na napięciu wyższym niż 100 kV jest wykorzystywana w krajach azjatyckich, USA i w Kanadzie. 2. Charakterystyka próżniowej techniki łączeniowej w wyłącznikach elektroenergetycznych Z  fizycznego punktu widzenia próżnią można nazwać przestrzeń, w  której nie znajdują się żadne cząstki obdarzone masą. Uzyskanie idealnej próżni, tzn. takiej, w  której występuje ciśnienie równe zero pascala [Pa], jest prawdopodobnie mało osiągalne. Dlatego w  rozumieniu technicznym próżnię można zdefiniować jako ośrodek o  silnie rozrzedzonym gazie, w  ciśnieniu znacząco niższym od  atmosferycznego. Ze względu na  bardzo ogólną definicję omawianego pojęcia wprowadzono klasyfikację próżni pod względem m.in. poziomu ciśnienia, liczby cząstek na centymetr sześcienny czy średniej drogi swobodnej cząsteczek w  metrach  [1]. Próżnia wytworzona w wyłącznikach próżniowych tworzy dobre warunki poprawiające łatwość gaszenia łuku elektrycznego, stanowi także izolację komór gaszeniowych. Budowa wyłączników próżniowych stosowanych w  sieci wysokiego napięcia w  znacznym stopniu przypomina budowę wyłączników próżniowych średniego napięcia. Jednym z  istotnych ograniczeń wpływających na stosowanie wyłączników

132

Rys. 2. Charakterystyki 50-proc. napięcia przebicia w funkcji odległości międzystykowej dla pojedynczej i potrójnej komory próżniowej [2]

próżniowych w sieciach o napięciu 110 kV i  wyższym jest układ geometryczny styków i  komory stykowej, który wpływa na  odległość międzystykową w  zależności od  poziomu wytrzymywanych napięć. Studia literaturowe w  zakresie technologii próżniowej w  sieciach wysokich napięć wskazują na  problemy związane z  zaprojektowaniem i  zbudowaniem jednoprzerwowej komory stykowej o  wytrzymałości powyżej 145  kV. Problem ten wynika z  kształtu charakterystyki wytrzymałości dielektrycznej w funkcji odległości międzystykowej dla komory próżniowej (rys.  1). Na podstawie przedstawionej rodziny charakterystyk widać, że  w  przypadku izolacji próżniowej, dla napięć wyższych niż 100 kV, wzrost odległości pomiędzy stykami nie przekłada się liniowo na  zwiększenie wytrzymałości dielektrycznej, jak to  ma

miejsce w przypadku pozostałych mediów izolacyjnych. Zapewnienie wyższych poziomów napięć wytrzymywanych wymaga zwiększenia odległości pomiędzy stykami, prowadząc tym samym to  zwiększenia wymiarów geometr ycznych komor y stykowej. W sieciach wysokich i najwyższych napięć rozwiązaniem wykorzystywanym przez projektantów wyłączników próżniowych jest stosowanie kilku komór próżniowych połączonych szeregowo (najczęściej dwóch lub trzech), co w  dużym stopniu podnosi poziom wytrzymywanego napięcia. Znaczne podwyższenie wartości napięcia wytrzymywanego (napięcia przebicia) jest widoczne po zastosowaniu szeregowego połączenia trzech komór próżniowych. Efekty w postaci podniesienia wartości napięcia wytrzymywanego, wynikające z  szeregowego


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 124–130

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 124–130. When referring to the article please refer to the original text. PL

Konstrukcja: dead tank Napięcie znamionowe: 168/204 kV Prąd znamionowy: 2 000 A Prąd zwarciowy: 40 kA Izolacja dodatkowa: SF6 Liczba komór próżniowych: 2/fazę Mechanizm: sprężynowo-zasobnikowy

Fot. 1. Porównanie komór próżniowych stosowanych w wyłącznikach NN, WN i SN (od lewej strony) 245, 126 i 12 kV [6]

połączenia kilku komór próżniowych, pokazano na rys.  2. Na przykład konstrukcja wyłącznika z  jedną komorą stykową, przy odległości elektrod na  poziomie 7  mm, zapewnia 50-proc. napięcie przebicia na  poziomie 100  kV. Zastosowanie trzech komór stykowych połączonych szeregowo podnosi 50-proc. wartość napięcia wytrzymywanego do  142  kV przy takiej samej odległości pomiędzy stykami. Porównanie wymiarów geometrycznych komór próżniowych stosowanych na  różnych poziomach napięć znamionowych zamieszczono na fot. 1. Jak wynika z fot. 1, komora stykowa wykorzystywana w  wyłącznikach próżniowych NN przyjmuje znaczne wymiary geometryczne. Jej długość pomiędzy dolnym i  górnym kołnierzem wynosi 1300  mm, natomiast średnica zewnętrzna to 260 mm. Styk roboczy stanowią elektrody o średnicy 140 mm i odległości 80 mm. Komora próżniowa posiada dodatkowo szklany ekran o sumarycznej masie równej 70 kg. 3. Wymagania techniczne dla elementów konstrukcyjnych wyłącznika próżniowego WN i NN Główną cechą różniącą wyłączniki próżniowe stosowane w sieciach WN i NN jest rodzaj wykonania wyłącznika ze  względu na  konstrukcję zewnętrzną. Omawiane wyłączniki mogą być wyprodukowane w wykonaniu dead tank lub live tank (fot. 2). Podstawową różnicą cechującą konstrukcje typu live tank i dead tank jest miejsce położenia komory stykowej. Wyłączniki typu live tank posiadają komorę stykową pracującą na potencjale napięcia znamionowego linii, która jest odizolowana względem ziemi przez izolator wsporczy. Komora próżniowa wraz w  izolatorami przepustowymi (lub przepustami aparatowymi) znajduje się na  pewnej wysokości. Według informacji zawartych w  literaturze wyłączniki

Konstrukcja: live tank Napięcie znamionowe: 168 kV Prąd znamionowy: 2 000 A Prąd zwarciowy: 31,5 kA Izolacja dodatkowa: SF6 Liczba komór próżniowych: 2/fazę Mechanizm: sprężynowo-zasobnikowy

Fot. 2. Konstrukcje wyłączników próżniowych 168/204 kV w wykonaniu dead tank (a) i live tank (b) wg [2]

w wykonaniu live tank są nieco tańsze od  konstrukcji dead tank, zajmują także mniejszą powierzchnię. W konstrukcji typu dead tank komora stykowa znajduje się na uziemionej konstrukcji wsporczej znajdującej się na  niewielkiej wysokości nad powierzchnią ziemi, natomiast doprowadzenie toru prądowego do komory stykowej wykonane jest za pomocą izolatorów przepustowych. Według informacji zawartych m.in. w  [2] techniki wykonania wyłączników próżniowych są zróżnicowane, przy czym w  większości pracujących obecnie rozwiązań wybrano technologię live tank. Każdy wyłącznik pracujący w  sieciach WN i NN składa się z wielu podzespołów, które powinny zapewnić niezawodną pracę w całym okresie eksploatacji i cechować się odpowiednimi wymaganiami technicznymi. Wykonanie właściwej podstawy (konstrukcji wsporczej) wynika z wybranej technologii wykonania wyłącznika (live lub dead tank). Konstrukcja wsporcza stanowi podstawę wyłącznika, która powinna być odporna na  działanie sił dynamicznych w  trakcie wykonywania operacji łączeniowych. W  wyłącznikach próżniowych wysokiego napięcia ośrodek próżniowy stanowi izolację styków roboczych, zapewnia on bardzo dobre warunki gaszenia łuku elektrycznego. Dobór izolacji wyłącznika próżniowego, oprócz wytrzymałości elektrycznej przestrzeni międzystykowej, powinien uwzględniać wytrzymałość elektryczną całej obudowy wyłącznika. W celu zapewnienia wymaganego poziomu wytrzymałości napięciowej stosuje się zewnętrzną izolację komór próżniowych wykonaną z porcelany z dużą zawartością tlenku glinu. Ponadto w  nowoczesnych rozwiązaniach konstrukcyjnych wykorzystuje się dedykowane rozwiązania techniczne pozwalające na zwiększenie wytrzymałości dielektrycznej obrysu komory w  postaci izolacji stałej (poliuretanowa, epoksydowa, silikonowa), która nakładana jest na  komorę stykową. Innym rozwiązaniem jest zastosowanie

izolacji gazowej w postaci gazu SF6, suchego powietrza lub azotu [1]. Zewnętrzna izolacja komory musi zostać dobrana w odpowiedni sposób, tak aby mogła wytrzymać znormalizowane napięcia długotrwałe i  przejściowe przyłożone do  zacisków komory. Dodatkowo układ izolacyjny wyłącznika powinien być odporny na przepięcia szybko i  wolno narastające oraz na  przepięcia o  częstotliwości sieciowej. Koordynacja izolacji powinna być zaprojektowana w taki sposób, aby po przekroczeniu znamionowego poziomu izolacyjnego wyłącznika przeskok występował na  zewnątrz komór gaszących (w  powietrzu), a  nie w  izolacji wewnętrznej wyłącznika [2]. W sieciach wysokich i najwyższych napięć, ze  względu na  nieliniową charakterystykę wytrzymałości dielektrycznej w  funkcji odległości między elektrodami, konieczne jest stosowanie szeregowego połączenia kilku komór stykowych przypadających na  jedną fazę. Rozwiązanie to  pozwala na  znaczne podwyższenie maksymalnego napięcia pracy wyłącznika, jednak budowa wyłącznika składającego się z  dwóch lub więcej komór próżniowych powinna zostać poprzedzona analizami dotyczącymi rozkładu napięcia powrotnego po otwarciu styków wyłącznika. Rozkład potencjału między stykami otwartego wyłącznika zależy od  rozkładu pojemności względem pozostałych elementów układu izolacyjnego i  przy dużej niesymetrii tych pojemności może nie być rozkładem równomiernym. Stąd w  sieciach WN i  NN istnieje ryzyko nierównego rozłożenia napięcia powrotnego na szeregowo połączonych komorach stykowych, co w efekcie może doprowadzić do utraty wytrzymałości elektrycznej jednej z komór. Wyłącznik próżniowy powinien być sterowany napędem sprężynowo-silnikowym. Pierwszym sposobem jest wykorzystanie wspólnego napędu dla wszystkich komór próżniowych (rozwiązanie takie jest stosowane w  wyłącznikach 110  kV).

133


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 124–130

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 124–130. When referring to the article please refer to the original text. PL

Możliwy jest także indywidualny napęd dla każdego bieguna wyłącznika (wyłączniki 220  i  400  kV). Napęd wyłącznika próżniowego powinien zapewniać możliwość wykonania sekwencji łączeniowych określonych w  specyfikacji projektowej. Dodatkowo powinien posiadać lokalną i  zdalną sygnalizację stanu napędu, która powinna blokować SPZ w  przypadku braku zazbrojenia napędu. Warto podkreślić, że ze względu na niewielki skok styku ruchomego wyłączniki próżniowe wymagają mniejszego zapotrzebowania na energię napędu i  ich trwałość mechaniczna jest wyższa w porównaniu z wyłącznikami SF6. Szacuje się, że średnia prędkość styków przy zamykaniu i  otwieraniu wyłącznika próżniowego wynosi w przybliżeniu 1 m/s [7]. Do napędu wyłącznika próżniowego można rozważyć również wykorzystanie napędów zasobnikowych stosowanych w  wyłącznikach z sześciofluorkiem siarki. W  przeciwieństwie do  wyłączników SF6, w  wyłącznikach próżniowych wykorzystywane są styki w  układzie płaskim (czołowym). Styki te nie mają wydzielonej części głównej ani części opalnej, czyli miejsca, gdzie pali się łuk i  następuje termiczna degradacja powierzchni stykowej (rys.  3). W  uproszczeniu przewodzenie prądu przy zamkniętych stykach wyłącznika odbywa się w  tych samych miejscach, w których pali się łuk w trakcie operacji łączeniowych. Materiał wykorzystywany do  budowy styków, a  szczególnie jego powierzchnia powinna być odporna na  wysoką temperaturę łuku elektrycznego [1, 2]. Materiał stykowy powinien wykazywać także niską rezystancję przejścia w  stanie zamkniętym, w  tym celu wykorzystywany jest kompozyt miedź-chrom [4]. Niezależnie od  poziomu napięcia znamionowego zakłada się, że wyłączniki próżniowe będą zdolne do wyłączania prądów zwarciowych na poziomie kilkudziesięciu kiloamperów. Dla takich wartości prądów zwarciowych stosuje się dedykowane rozwiązania konstrukcyjne styków. Zazwyczaj wykorzystuje się specjalne ukształtowanie styków, tak aby przy przerywaniu prądów wytworzyć w przestrzeni międzystykowej poprzeczne

pole magnetyczne (rys. 3a). Wtedy, podczas otwierania styków wyłącznika, powstający łuk elektryczny wprowadzany jest w bardzo szybki ruch po powierzchni styków, co sprawia, że  powstały łuk nie powoduje lokalnych erozji termicznych powierzchni stykowych. Stosowanie specjalnych układów stykowych z  promieniowym lub osiowym polem magnetycznym w  znacznym stopniu eliminuje lokalne przegrzewanie powierzchni materiału stykowego, zapewniając tym samym dużą trwałość łączeniową wyłączników próżniowych. Dodatkowo wyłączniki próżniowe powinny być zbudowane z  podzespołów, które można wymieniać w  trakcie eksploatacji danej jednostki. Istotne jest także uwzględnienie zjawisk i  procesów termicznych, ponieważ odprowadzanie ciepła w  próżni jest znacznie utrudnione i polega głównie na przewodnictwie cieplnym torów prądowych, dlatego w  wyłącznikach o  dużych prądach znamionowych konieczne jest stosowanie radiatorów służących do  odbioru ciepła z  komory próżniowej. Odrębnym zagadnieniem jest kontrola stanu próżni wewnątrz bańki próżniowej. Zmniejszenie poziomu próżni wewnątrz komory wyłącznika prowadzi do  pogorszenia właściwości dielektrycznych układu izolacyjnego, a także do ograniczenia zdolności przerywania prądów. Ubytek próżni może być spowodowany odgazowaniem materiałów wewnątrz komory, nieszczelnością połączeń spawanych czy lutowanych, a  także przenikaniem gazów pomiędzy obudową a komorą. W komorach stosowanych w wyłącznikach próżniowych ryzyko utraty próżni jest szczególnie wysokie w  przypadku rozszczelnienia mieszków uszczelniających styk ruchomy. W  wielu publikacjach czy zestawieniach katalogowych można znaleźć zapewnienia producentów o  szczelności komór próżniowych stosowanych w  wyłącznikach SN i  WN. Jednak z  punktu widzenia przewidywanego czasu życia wyłączników próżniowych rozwój metod pomiarowych służących do  oceny stanu i  poziomu próżni wydaje się zasadny. Metody te powinny zapewniać oczekiwany poziom detekcji nieszczelności próżni w przedziale od 10-4 Pa (ewentualnie

Rys. 3. Styki czołowe (a) oraz styki wytwarzające pole magnetyczne (b) stosowane w wyłącznikach próżniowych [2, 7]

134

od 10-2 Pa), czyli w zakresie dopuszczalnych maksymalnych ciśnień w komorze [1]. 4. Koszt inwestycyjny wyłącznika próżniowego NN Precyzyjne określenie wymaganych nakładów inwestycyjnych obejmujących koszty poszczególnych elementów wyłącznika próżniowego mogącego pracować w  sieci 110  kV i  220  kV jest utrudnione. Według informacji zawartych m.in. w  [2] koszty poszczególnych elementów konstrukcyjnych oraz układu sterowania wyłącznika rosną wraz ze wzrostem napięcia znamionowego. W  konstrukcjach wyłączników pracujących na  napięciu powyżej 145  kV przewiduje się znaczne zwiększenie sumarycznych kosztów inwestycyjnych wynikających z konieczności rozbudowy wymiarów geometrycznych izolacji ceramicznej, a także z konieczności stosowania szeregowego połączenia kilku komór stykowych przypadających na jedną fazę. Eksploatacja wyłącznika próżniowego jest bardziej efektywna w porównaniu z innymi technikami łączeniowymi. Wykorzystanie próżniowej komory stykowej nie wymaga instalacji absorberów pochłaniających szkodliwe produkty rozkładu gazu SF6, nie jest także wymagane utrzymywanie instalacji sprężonego powietrza. Próżniowa komora stykowa jest praktycznie bezobsługowa, za wyjątkiem badań poziomu ciśnienia wewnątrz bańki próżniowej, które wydają się konieczne dopiero po znacznym okresie eksploatacji danego wyłącznika. Szacuje się, że wymagane nakłady inwestycyjne do  budowy wyłącznika próżniowego wysokiego napięcia są wyższe niż koszty budowy wyłącznika z gazem SF6, jednak różnica ta jest akceptowalna z  powodu uzyskanych korzyści w zakresie dopuszczalnej liczby łączeń oraz braku obecności gazu cieplarnianego i jego produktów rozpadu w komorze wyłącznika. Porównanie kosztów elementów składowych wyłącznika próżniowego i wyłącznika SF6 zestawiono w tab. 2. Na podstawie zgromadzonej dotychczas wiedzy szacuje się, że wytworzenie wyłącznika próżniowego do  sieci wysokiego i najwyższego napięcia w produkcji seryjnej powinno zapewnić utrzymanie kosztów porównywalnych do  kosztów budowy wyłącznika z gazem SF6. Wystąpienie wyższych kosztów wyłącznika próżniowego w  porównaniu z  kosztami wyłącznika z  SF6 jest akceptowalne do pewnego poziomu ze względu na wiele korzyści uzyskanych w trakcie całego okresu eksploatacji, m.in. maksymalną liczbę łączeń, brak obecności gazu cieplarnianego i jego produktów rozpadu w komorze wyłącznika, bezobsługowość. 5. Podsumowanie i wnioski Pomimo postępującego rozwoju techniki próżniowej w sieciach wysokich i najwyższych napięć należy wskazać stosunkowo ubogą dostępność pozycji literaturowych dotyczących praktycznych doświadczeń konstrukcyjnych i eksploatacyjnych wyłączników próżniowych. Obecnie wyłączniki próżniowe o  napięciu znamionowym wyższym niż 200  kV są instalowane w krajach azjatyckich, szczególnie w Japonii. Wyłączniki próżniowe wykazują wysoką


P. Kubek | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 124–130

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 124–130. When referring to the article please refer to the original text. PL

Element konstrukcyjny wyłącznika

Koszty SF6 CB* na tle VCB**

Uwagi

Komora stykowa

SF6 CB < VCB

Wysokie koszty ceramicznej obudowy komory stykowej

Izolacja zewnętrzna

SF6 CB ≈ VCB

Wymiary zewnętrzne konstrukcji określone wytrzymałością dielektryczną

Połączenia i sterowanie natężeniem pola elektrycznego

SF6 CB ≈ VCB

Dla napięć ≤72,5 kV brak istotnego zróżnicowania, dla wysokich napięć szacuje się zwiększenie kosztów

Tor prądowy

SF6 CB < VCB

Konieczność stosowania radiatorów w wyłącznikach próżniowych, a także stopów o odpowiedniej twardości

Sterowanie stykami roboczymi

SF6 CB > VCB

Mniejszy skok przy zamykaniu/otwieraniu styków wyłącznika próżniowego

* SF6 CB – wyłącznik z szeciofluorkiem siarki ** VCB – wyłącznik próżniowy Tab. 2. Szacunkowe porównanie kosztów wyłącznika próżniowego na tle wyłącznika z SF6 [2]

liczbę łączeń, co wynika z większej wytrzymałości układu styków roboczych, a  więc znacznie mniejszej erozji styków łukiem elektrycznym. Zjawisko to pozwala wykorzystać wyłączniki próżniowe do  częstych operacji łączeniowych. Wyłączniki próżniowe cechuje stosunkowo mała wartość napięcia zapłonu łuku (znacznie mniejsza niż w  wyłącznikach z  gazem SF 6 ), na poziomie kilkudziesięciu woltów, a także krótki czas palenia łuku przy wyłączaniu prądów zwarciowych, który w  stosowanych wyłącznikach próżniowych wynosi około 5–7 ms. Przeprowadzenie operacji łączeniowej wyłącznikiem próżniowym wymaga dostarczenia mniejszej wartości siły potrzebnej do otwarcia lub zamknięcia styków. Według informacji zawartych w [2] szacuje się, że wyłączniki próżniowe wymagają dostarczenia jedynie 20% wartości siły napędowej w  porównaniu z  wyłącznikami z  SF6. W  wyłącznikach próżniowych o napięciach znamionowych powyżej 145 kV konieczne jest stosowanie szeregowego połączenia kilku komór stykowych, przy czym budowane dotychczas wyłączniki z gazem SF6 wymagają takiego rozwiązania dla znacznie wyższych napięć znamionowych. Zdolności łączeniowe prądów roboczych do  2500  A  są porównywalne względem pozostałych technologii, według informacji literaturowych dla prądów obciążenia większych od  2500  A  pojawiają się ograniczenia w technologii próżniowej związane z odprowadzaniem ciepła z  komory stykowej. Szczególnie istotnym

zagadnieniem z punktu widzenia niezawodności i czasu eksploatacji wyłączników WN i NN jest opracowanie rozwiązań pozwalających na ocenę i kontrolę stanu próżni w komorze stykowej, w trakcie eksploatacji wyłącznika próżniowego. Wyłączniki próżniowe cechują się ponadto znaczną szybkością odbudowywania wytrzymałości dielektrycznej, co wpływa na skuteczność gaszenia łuku elektrycznego powstałego w  wyniku operacji łączeniowej, nawet przy bardzo dużej stromości narastania napięcia powrotnego. Charakterystyczną cechą operacji łączeniowych wyłączników próżniowych jest zjawisko zrywania prądu przy wyłączaniu prądów indukcyjnych [5]. W  komorach gaszeniowych łączników, w  warunkach intensywnej dejonizacji, następuje zrywanie prądu przed jego naturalnym przejściem przez zero. Zjawisko zrywania prądu może być szczególnie niebezpieczne przy wyłączaniu niewielkich prądów indukcyjnych. Przepięcia łączeniowe powstające podczas przerywania takich prądów zależą głównie od szybkości przerywania obwodu i  zdolności wyłączalnej wyłączników. W  produkowanych obecnie wyłącznikach próżniowych stosuje się odpowiednie stopy materiałów wykorzystywanych do  budowy styków roboczych, co w  znacznym stopniu ogranicza problem zrywania prądów. Przerywanie prądu w wyłącznikach próżniowych może generować tzw. zapłony późne występujące w czasie kilkuset milisekund po przerwaniu prądu. Zjawisko to wynika z m.in. z erozji

powierzchni styków w wyniku procesów łukowych oraz zmiany wytrzymałości dielektrycznej na skutek utraty próżni. Dodatkowo wyłączniki próżniowe nie wytwarzają szkodliwych produktów rozkładu gazu SF6 w  wyniku palenia się łuku elektrycznego. W wielu rozwiązaniach pracujących obecnie na  świecie sześciofluorek siarki jest wykorzystywany jako dodatkowa izolacja komory stykowej, przy założeniu, że w przestrzeni tej nie dochodzi do gaszenia łuku elektrycznego. W niektórych publikacjach można znaleźć informacje o generowaniu promieniowania rentgenowskiego w momencie palenia się łuku wewnątrz komory stykowej. Wyniki badań eksploatacyjnych zawarte m.in. w [2] pokazują, że wyłącznik próżniowy 145 kV z pojedynczą komorą stykową podczas operacji łączeniowych emituje promieniowanie rentgenowskie poniżej dopuszczalnej wartości 5 μSv/h. Dla wyłączników posiadających kilka szeregowo połączonych komór stykowych poziom promieniowania jest jeszcze niższy. Ze względu na trwałość mechaniczną i  łączeniową wyłączników próżniowych można oczekiwać ich dłuższej eksploatacji w  stosunku do  technologii z  gazem SF6, zwłaszcza w obwodach ze względnie wysoką częstością łączeń [1]. Bibliografia 1. Chmielak W., Nowoczesne technologie próżniowe w energetyce – SF6 czy próżnia, Elektroenergetyka 2015, nr 190. 2. The impact of the Application of Va c u u m Switchgear at Transmission Voltages, Cigre Brochure No. 589, Working Group A3.27. July 2014. 3. Schirr J., Mittelspannungs-Leistungschalter mit dem Loschprinzipien Ol, Vakuum und SF6 [materiały firmy ABB]. 4. Markiewicz H., Urządzenia elektroenergetyczne, WNT, Warszawa 2001. 5. Duda D., Gacek Z., Przepięcia w sieciach elektroenergetycznych i  ochrona przed przepięciami. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2015. 6. Liu Z. i in., Development of high voltage vacuum circuit breakers in China, IEEE Transactions of Plasma Science 2007, Vol.  35, No. 4. 7. IEEE tutorial of the vacuum switchgear TP-1350-0. Power Engineering Society, Piscataway, USA.

Paweł Kubek

dr inż. Politechnika Śląska PSE Innowacje e-mail: pawel.kubek@polsl.pl Asystent w Instytucie Elektroenergetyki i Sterowania Układów Politechniki Śląskiej, pracownik PSE Innowacje. Jego zainteresowania naukowe to zdolność przesyłowa linii napowietrznych, monitorowanie obciążalności prądowej elementów sieci, modernizacja linii przesyłowych.

135


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | 136â&#x20AC;&#x201C;141

Ranking of Low-carbon Energy Technologies in the Context of the Degree of Achievement of Sustainable Development Objectives â&#x20AC;&#x201C; Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) Approach

Author Magdalena Ligus

Keywords low-carbon energy sources, renewable energy sources, nuclear power, Delphi method, multicriteria decision analysis, sustainable development

Abstract The authorâ&#x20AC;&#x2122;s focus is on assessing the extent to which five low-carbon energy technologies with the highest market potential can contribute to increased social well-being within the concept of sustainable development. Heuristic methods are used. Relevant criteria in the areas of economy, society, and the environment are identified by the Delphi method. An expert survey was then conducted to obtain a ranking of the energy technologies. Experts weighted the importance of individual areas and criteria, and then assessed the strength and direction of the impact of each technology on the identified criteria in three areas. The results have shown that renewable energy technologies clearly prevail over nuclear power in achieving the sustainable development goals. The best in this respect among renewable energy sources are photovoltaics, followed by biomass and biogas. Onshore and offshore wind farms were ranked third and fourth, respectively.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017311 Received: 27.03.2017 Received in revised form: 19.06.2017 Accepted: 27.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction The development of low-carbon energy sources (especially renewable energy sources) addresses the challenges of the gradual depletion of fossil fuels, and intensification of the greenhouse effect. Energy policy at the EU and national levels should consider the development of low-carbon technologies, which contribute the most to achieving sustainable development goals in three dimensions: economy, society and the environment. The purpose of this study was to determine the validity (ranking) of low-carbon energy generation technologies in the context of their impact on social well-being within the meaning of the sustainable development paradigm. Five technologies (decisionmaking variants) with the highest growth potential were considered: offshore wind, onshore wind, solar, biomass and biogas, and nuclear.

2. Methodology Multi criteria decision analysis (MCDA) was employed in the study. Unlike single-criterion analysis, which focuses on a single 136

goal, MCDA is a tool for analysing a set of different goals that cannot be aggregated by one measure, which is usually money. The first step is to determine the set of criteria and their relative weights, which are to indicate the degree of achievement of the goals. Then each of the options is evaluated for each criterion and the options are arranged in an order. MCDA is particularly suitable for development programs pursuing different policy objectives, rather than when individual investment projects are evaluated [1]. Thus, the main advantage of MCDA is that it overcomes most of the measurement problems of the one-criterion method, which requires all cost categories and benefits to be expressed in monetary units. In place of monetary values, MCDA employs a system of relative weights, whereby both quantitative and qualitative effects can be evaluated [2]. The final solution in the multi criteria method is a compromise between the criteria. This method gives a more complete picture of the analysed options, but the final result of the analysis is not as unequivocal as in the single-criterion method [2].


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | 136–141

A separate issue, also requiring a primary study, was the identification of the main criteria (low-carbon energy capex project impact areas) and the sub-criteria in the areas. The criterion for selecting the areas of economy, society, and environment was the sustainable development paradigm as predominant in shaping energy policy at the European Union and national levels. Hence, impacts were also identified based on literature review, in particular strategic documents as well as EU directives and national documents with reference to sustainable development, and documents of national and international organizations promoting sustainable development or focusing on development or RES or a specific energy technology. The analysed impacts in the economic, social and environmental spheres can be divided into [4]: macroeconomic, distribution, cross-sectoral, connected with the power system. In the following original study, all types of impacts were analysed; the only eligibility criterion was the relevance to social well-being defined in the context of the sustainable development paradigm. The criteria were identified by the Delphi method. Heuristic methods, which include the Delphi method, differ fundamentally from quantitative methods. They are based on qualitative assessment of facts, intuition, and above all, on experts’ own individual scheme of association. The method was first developed and applied by N. Dalkey and O. Helmer in 1963 [5]. The Delphi method is devoid of the disadvantages of traditional collective expert methods such as the dominance of one or more individualities, influence by opinions of other study participants, high pressure of the group on the participants, lack of participants’ responsibility for formulated opinions, and overload with redundant or unrelated information. It is characterised by the independence of expert opinions, anonymity of judgement, multi-step procedure, and reconciliation and summation of opinions [6]. The method’s multi-step procedure results from a well-planned program of successive expert surveys, interleaved – by way of feedback – with informing and sharing the experts’ collective opinions. Experts are then focusing on the study subject matter rather than on achieving their own goals or promoting their own arguments. The Delphi procedure enforces the transition to the majority group, since an expert with a different opinion to that of the majority is required not only to explain but also to justify their position. In this way extremists are isolated, i.e. irreconcilable individuals who do not change their opinions. Repetition causes the degree of the discrepancy of opinions to narrow, leading to the reconciled opinion of most experts.

3. Expert identification of environmental, economic and social impacts of low carbon energy technologies using the Delphi method A preliminary set of criteria (impacts) developed based on literature review was verified in a focus study of three experts. In the first round, eight experts – faculty members of business and/or technology colleges/universities dealing with environmental economics and power engineering (experts with no preference for a specific technology were selected) – were tasked to describe each impact, as they are usually complex and it was important to

analyse how each of them was understood by the experts before weighting and scoring them (later in the MCDA study), which would then lead to the impact’s reconciled definition. Experts could also submit their own impact proposals in each area. Some of them used this opportunity. After the first round, expert opinions on the individual impacts were compared, and additional impacts were proposed as well as differences in the assessments identified. The outcome was a concise written statement of the extent of concordances and discrepancies, and a summary of the arguments supporting the alternative positions. In the second round, experts were provided with a supplemented list of impacts together with a discussion of the discrepancies, with a suggestion for the respondents to follow the majority opinion. The second round ended the study. Listed in Tab. 1 are the impacts finally identified in the abovementioned areas. A single list was compiled for all technologies, including also each technology-specific impact.

4. Assessment of the economic, social and environmental effects of the development of low-carbon energy technologies The purpose of this study was to determine the validity (ranking) of low-carbon energy generation technologies in the context of their impact on social well-being within the meaning of the sustainable development paradigm.

AREA Impact in the area

#

ECONOMY Impact on GDP

1

Impact on trade balance

2

Impact on innovation and competitiveness of the economy

3

Impact on unemployment rate (in case of significant imbalance in the labour market)

4

Impact on the enterprise and public sectors' energy security (e.g. by the development of local power systems and power self-generation in RES for business purposes, diversification of energy sources, impact on independence from fossil fuel price volatility, lack of power generation stability in some RES technologies)

5

Impact on even development of regions

6

Land occupancy (e.g. due to their low efficiency, the power output per unit of occupied land is low for most RES technologies)

7

SOCIETY Levelling social inequalities (e.g. development of distributed RES energy generation drives, rural areas' activation).

8

Shaping a new energy culture related to, inter alia, energy conservation through the development of RES prosumer sector

9

Impact on households' energy security (as in the case of enterprises and e.g. by the development of RES prosumer sector)

10

ENVIRONMENT Impact on greenhouse gas emissions causing climate change

11

Impact on air pollution (particulate matter, SOx, NOx and others) emissions with adverse effects on the human, plant and animal health and life, deterioration of building materials

12

Impact on the volume of waste produced

13

Impact on resource efficiency of the economy

14

Interference in the landscape

15

Risk of failures and accidents (e.g. of nuclear reactor, environmental pollution during long-term storage of radioactive waste)

16

Tab. 1. Economic, social and environmental impacts of low-carbon power generation, own compilation 137


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | 136–141

A survey of 15 experts, faculty members of business and/or technology colleges/universities, specialists in environmental and energy economics (like in the Delphi study, experts with no preference for a specific technology were selected) was conducted, and they were asked to fill in a prepared sheet. Weights were used to determine each criterion’s relevance. The experts were asked to assign their own weights to each criterion so that the weights would add up to one, and to assign weights to each sub-criterion within the separated areas, with the sub-criterion weights also adding up to one within the respective area. These weights were averaged and are presented in Tab. 2. The experts assigned the highest weights to the area (criterion) of environment (0.39), followed by economy (0.36) and society (0.25). Local weights within the areas are generally similar. The largest differences in the weights of individual sub-criteria occurred in the area of environment. The highest weight was attributed to emissions other than greenhouse gases (0.26), followed by greenhouse gas emissions (0.24), and the lowest weights to power plant failure risk (0.11). In the area of economy, the biggest difference was between the sub-criteria energy security of enterprises (0.21) and innovation along with competitiveness of the economy (0.19) and the impact on the unemployment rate (0.10). Only three sub-criteria were distinguished in the area of society, and each was assigned a weight close to 0.3. A separate scale was applied to technologies, to determine their impacts on a particular criterion (without reference to the other technologies). This effect could be either positive or negative, and was defined on a scale from –4 to 4 (where –4 denoted the maximum negative impact, 0 – no impact, and 4 the maximum positive impact). The scale for impact assessment is presented in Tab. 3. At the last stage of the analysis, an attempt was made to develop a ranking of energy technologies. The experts evaluated the impact of each technology on each intermediate criterion. These expert evaluations were averaged and are presented in Tab. 4. It can be concluded from the analysis of the average scoring assigned by the experts in each area that the technologies that contribute the most to social well-being through the achievement of sustainable development objectives in the area of economy are biomass and biogas technologies, which were assigned 11.3 points; followed by solar (photovoltaics) with 9.9 points, onshore wind (7.4 points), offshore wind (5.9 points) and, in the last place, nuclear technology (4.4 points). The highest scores were attributed to such sub-criteria as energy security of enterprises and innovation and competitiveness of the economy. It turns out that according to the experts, developing in principle any low-carbon energy technology will have a significant positive impact on these sub-criteria. This seems to be in line with the intuitive understanding of these phenomena, i.e. the development of any energy technology, other than the dominant coalfired power generation, leads to increased energy security due to the diversification of energy sources, and to increased innovation and competitiveness of the economy. All low-carbon technologies also have a positive impact on GDP, trade balance, and unemployment rate, although the power of influence depends to a large extent on technology. The highest positive impact 138

local weights

global weights

Economy

0.3573

0.3573

GDP

0.1467

0.0524

Trade balance

0.1067

0.0381

Innovation and competitiveness of the economy

0.1933

0.0691

Unemployment rate

0.1000

0.0357

Energy security of enterprises

0.2133

0.0762

Even development of regions

0.1033

0.0369

Land occupancy

0.1367

0.0488

Society

0.2507

0.2507

Levelling social inequalities

0.2933

0.0735

Shaping a new energy culture

0.3600

0.0902

Energy security of households

0.3467

0.0869

Environment

0.3907

0.3907

Emission of greenhouse gases

0.2367

0.0925

Emission of other air pollutants

0.2633

0.1029

Volume of waste produced

0.1233

0.0482

Resource efficiency of the economy

0.1400

0.0547

Interference in the landscape

0.1300

0.0508

Risk of failure/ accident

0.1067

0.0417

Criteria / sub-criteria

Tab. 2. Average weights assigned by experts, own compilation

Impact assessment: linguistic

Impact evaluation: scoring

very high positive impact

4

high positive impact

3

average positive impact

2

minor positive impact

1

no impact

0

minor negative impact

–1

average negative impact

–2

high negative impact

–3

very high negative impact

–4

Tab. 3. Scale for impact scoring evaluation, own compilation

on GDP is the development of biomass, biogas and photovoltaic technologies (2 points each), followed by onshore wind (1.27 points) and offshore wind (1.2 points) and clearly distanced nuclear technology in last place with 0.73 points. Photovoltaic technologies (0.87 points) and biomass and biogas (0.8 points) have the highest impact on trade balance. Wind technologies are ranked second, and again in last place, with a score close to zero (0.07 points), is nuclear power. The ranking looks the same for the next sub-criterion, which is the impact on the unemployment rate. Biomass and biogas technologies clearly predominate as those with the highest job creation potential. Also, photovoltaic and wind technologies land have shown significant positive impacts. Nuclear power was ranked last, scoring close to zero. As far as the impact on even regional development is concerned, biomass and biogas technologies are again in first place, which is intuitively understandable. Ranked second were photovoltaics, followed by onshore wind. Offshore wind and nuclear


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | 136–141

Criterion

Economy

Energy technology Onshore wind

Offshore wind

Biomass and biogas

Solar

Nuclear

7.4

5.867

11.333

9.867

4.4

GDP

1.267

1.200

2.000

2.000

0.733

Trade balance

0.400

0.533

0.800

0.867

0.067

Innovation and competitiveness of the economy

1.733

1.800

1.667

2.333

1.867

Unemployment rate

1.000

0.467

1.933

1.267

0.333

Energy security of enterprises

2.200

1.667

2.800

2.133

2.600

Even development of regions

1.133

0.267

2.133

1.467

–0.200

Land occupancy

–0.333

–0.067

0.000

–0.200

–0.067

Society

4.866

2.4

7.2

7.801

1.067

Levelling social inequalities

1.533

0.467

2.467

2.267

-0.200

Shaping a new energy culture

1.933

1.400

2.533

2.867

0.000

Energy security of households

1.400

0.533

2.200

2.667

1.267

Environment

6.067

7.734

3.4

7.4

–3.133

Emission of greenhouse gases

2.467

2.400

1.533

2.000

2.533

Emission of other air pollutants

2.333

2.267

1.400

2.133

1.667

Volume of waste produced

1.333

1.400

0.067

0.600

–2.800

Resource efficiency of the economy

2.267

2.400

2.133

2.667

1.400

Interference in the landscape

–2.733

–1.200

–1,000

–0.533

–2.133

Risk of failure/ accident

0.400

0.467

–0.733

0.533

–3.800

18.333

16.001

21.933

25.068

2.334

TOTAL

Tab. 4. Averaged scoring evaluation of energy technology, own compilation

technologies scored near zero. As regards the land occupancy, every technology, except for biomass and biogas with a score of 0 indicating no effect, was attributed a negative impact. In this case, the scoring may be surprising, since the experts attributed the highest negative impact to nuclear power, despite the clear description of the sub-criterion indicating RES generation technologies as characterized by low energy yield per unit of occupied land (see Tab. 1), quite the opposite to nuclear power. All RES technologies were generally assigned very small negative impacts, whereas for nuclear power this is a significantly higher negative impact. In the society area, first are photovoltaics with 7.8 points, second biomass and biogas with 7.2 points, and third – onshore wind with 4.9 points. Offshore wind technology, with 2.4 points, is significantly less important. Ranked the lowest was, again, nuclear power with 1.07 points. Almost the same ranking applies to each sub-criterion within this area, i.e. photovoltaics, biomass and biogas, and onshore wind have a significant positive effect on levelling social inequalities (it seems understandable, since these projects can be located in rural areas country-wide), developing a new energy culture, and energy security of households. Regarding the last two sub-criteria, it seems that this may be due to the development of prosumer generation based on these technologies. Therefore, the significantly lower impact of offshore wind and the lowest impact of nuclear power are not surprising (with no impact on the shaping of a new energy culture and even slightly increasing social inequalities). In the area of environment, the expert survey results indicate significant, sometimes even diametric, differences between the technologies in question. All RES technologies have a positive impact,

offshore wind with 7.73 points in first place closely followed by photovoltaics with 7.74 points, and onshore wind with 6.1 points. Much lower, though still positive, is the impact of biomass and biogas technologies scoring 3.4 points. Nuclear power has a strong negative impact with –3.1 points. The experts attributed the greatest positive impact in the area of environment to such sub-criteria as resource efficiency of the economy, reduction of greenhouse gas emissions and emission of other air pollutants such as particulate matter , SOx, NOx and others. With this, the development of, in principle each, low-carbon technology will have a significant positive impact on these sub-criteria, which is obvious, and is the main reason why these technologies are implemented. The development of any low-carbon technology replaces the dominant coal-fired power generation, leading to higher air quality. As regards greenhouse gas emissions, first place was taken by nuclear power with 2.5 points. Just behind were onshore and offshore wind technologies (2.47 and 2.4 points, respectively), followed by photovoltaics with 2 points, and last, biomass and biogas with 1.53 points. Regarding the emission of remaining air pollutants, the ranking is slightly different, i.e. onshore wind, offshore wind, and photovoltaics fared the best with similar results (2.33, 2.3, and 2.1 points, respectively). Next in the ranking is nuclear power (1.67 points) and just behind it biomass and biogas with 1.4 points. Last place in the ranking is rightly unchanged due to the pollutant emissions in the operational phase of biomass power plants, but it is not possible to interpret the shifts in the rest of the ranking. The highest level of resource efficiency of the economy is achieved when developing photovoltaics, then offshore and onshore wind energy, followed by biomass and biogas technologies. All RES technologies were 139


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | 136–141

scored more than 2 points for this factor. Nuclear power was last, with 1.4 points. This ranking seems reasonable because the three RES technologies with the highest scores do not require the use of resources in the operational phase. Biomass and biogas technology consumes renewable resources, and only nuclear power consumes a non-renewable natural resource, i.e. uranium. All technologies have a positive impact on resource efficiency of the economy compared to the currently dominant coal-based generation. Regarding the waste volume sub-criterion, the highest positive impact are offshore wind and onshore wind (1.4 and 1.3 points, respectively). A significantly lower positive impact was that of photovoltaics. The biomass and biogas impact was very small (near zero). The nuclear power impact was highly negative, and scored –2.8 points. It seems that rightly the highest three places in the ranking belong to the RES technologies, perhaps because they do not generate waste in the operational phase. The biomass and biogas position in the ranking may be doubtful, as this technology allows the use of waste from agricultural and animal production (not to mention industrial waste) and the digestate pulp from agricultural biogas plants can be used for soil fertilisation. It appears that the high negative impact attributed to nuclear power was due to the generation of longlived radioactive waste and the not sufficiently proven safety of their long-term storage technology. The experts attributed the negative impact on landscape interventions to all low-carbon energy technologies under study. The strongest negative impact was attributed to onshore wind (–2.7 points), followed by nuclear power (–2.1 points). A lower but still negative impact was that of offshore wind (–1.2 points), followed by biomass and biogas (–1 points). Ranked the lowest, with –0.53 points, were photovoltaics. It seems that this ranking is consistent with the general perception of this impact (although there may be doubts about the position of nuclear power due to the lack of experience in this field in Poland). The last sub-criterion analysed was the risk of failure/accident. First place in terms of this risk belonged to nuclear power with –3.8 points, which denoted almost the maximum negative impact on the scale. The second in terms of the risk was biomass and biogas with –0.73 points. According to the experts, other technologies have a positive impact, and thus they reduce the risk of failure in the energy cycle compared to the currently dominant coal power generation. The impact is not high, however, ca. 0.5 on average of photovoltaics, and of offshore and onshore wind power.

5. Low-carbon energy technologies ranking by the multi-criteria method The sum of the scores in the areas of economy, society and environment shows the following ranking of low-emission technologies: photovoltaics are first (25 points), followed by biomass (22 points), onshore wind (18 points), offshore wind (16 points) and nuclear power coming last with a surprisingly low result (2 points). Subsequently, expert evaluations were aggregated with consideration of their weights and the synthetic value of each lowemission technology was calculated. The results are presented in Tab. 5. 140

Energy technology Synthetic value Ranking

Onshore wind

Offshore wind

Biomass and biogas

Solar

Nuclear

1.373

1.177

1.537

1.783

0.500

3

4

2

1

5

Tab. 5. Ranking of energy technologies with consideration of weights, own compilation

The scores’ weighing produced the same ranking. It turned out that nuclear power had scored low compared to RES technologies. All RES technologies scored between 1.177 and 1.783, while nuclear power only 0.5.

6. Conclusions for the future It is also important to consider capital expenses (private) in the ranking and selection of future low-carbon technologies. These expenses were indirectly included in the impact of lowcarbon technologies on GDP, but a direct comparison of CAPEX trends reinforces the rating correctness. Consistency of the economic assessment (from society’s point of view) with the financial assessment (from the investor’s viewpoint) of lowcarbon energy technologies points to minimizing the necessary public aid for the development of preferred low-carbon energy technologies (i.e. all these technologies require a state support, but the objective is to optimize its scope to achieve their goals). In the case of nuclear power, which came last in the ranking, it is important to be aware of the rising trend of private costs. This is a very unusual situation given the reduction in the cost of generation in RES sources (all RES technologies). The technology’s cost reduction as it is implemented and applied on an ever-increasing scale is a well-known and studied phenomenon. The theory of economics presents two reasons that explain this phenomenon: the effect of scale and the effect of learning. It turns out, however, that none of these effects is at work in the case of nuclear technology [7]. The lack of economies of scale means that the cost per MW of installed capacity does not decrease as the plant power increases. This is because larger reactors are not simple replicas of smaller ones. They are more complex, made up of more components, often requiring a different design. In the case of nuclear power there is no learning effect either, which can be due to several reasons. Nuclear reactors are not mass-produced, and specific conditions, such as each power plant location, must be taken into account, which makes them unique. In addition, due to the slowdown or postponement of nuclear energy development programs by individual countries, the learning effect in the form of a skilled workforce has been lost. However, the most important reason for the consistently upward trend in nuclear energy costs are ever more stringent safety regulations (such as additional equipment and safety systems) and the frequency of their amendments, which results in the need to continually adjust plans and delay the construction of already started reactors. This increase in overnight costs is estimated at 9.2% a year in the US, and at 1.7% a year in France [7].


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | 136–141

The fact is that each generation of nuclear reactors is more expensive than the previous one. This raises the question of the nuclear power development potential and its competitive edge over alternative energy technologies. If nuclear power plants of this type (e.g. the most popular 3rd generation EPR reactor) were built more often, a cost reduction should be expected, but it is difficult to predict how big this would be. Factors that can lead to cost reductions include the transition to a modular reactor design (such solutions are underway already, e.g. in AP1000 reactor), and standardization. This second factor is more difficult to implement because usually the contracting party has specific requirements for the reactor and other countryspecific safety requirements [9]. These considerations relate to the nuclear reactor technologies employed today. However, assuming technological progress, the question of whether next-generation reactors can be safer and cheaper should be answered. It seems not. This is due to the increasingly stringent safety standards and the increasing political risks associated with, for example, terrorism. Besides, the public is increasingly reluctant towards risky energy technologies (which may result from the Fukushima disaster). As has been already mentioned, the possibilities of modularization and standardization of nuclear reactors are very limited and their production series are short. This is a unique situation among energy technologies. For example, wind, solar, and coal plants are ordered by hundreds or by thousands each year, while at most several dozen nuclear power plants. These projects can be compared to other large engineering projects like bridges, airports and dams that are built on site. Experts therefore forecast a further increase in the cost of building nuclear power plants and consequently a higher cost of the energy generation [7]. This will worsen the competitive position of nuclear power with regard to alternative low-carbon technologies.

REFERENCES

1. “Guide to Cost-Benefit Analysis of Investment Projects Economic appraisal tool for Cohesion Policy 2014–2020”, European Commission, Brussels 2014. 2. S.G. Goldbach, S. Leleur, “Cost-Benefit Analysis (CBA) and alternative approaches from the Centre for Logistics and Goods (CLG) study of evaluation techniques”, 2004. 3. T. Stypka, A. Flaga-Maryańczyk, “Możliwości stosowania zmodyfikowanej metody AHP w problemach inżynierii środowiska” [Possible applications of the modified AHP method in environmental engineering problems], Ekonomia i Środowisko, No. 2(57), 2016, pp. 37–53. 4. “The socio-economic benefits of solar and wind energy”, IRENA and CEM, Abu Dhabi, 2014 [online], http://www.irena.org/ DocumentDownloads/Publications/Socioeconomic_benefits_solar_wind.pdf [access: 31.03.2017]. 5. N. Dalkey, O. Helmer, “An experimental application of the Delphi method to the use of experts”, Management Science, No. 9 (3), 1963, pp. 458–467. 6. J. Krupowicz, “Metody heurystyczne” [Heuristic methods] [in:] “Prognozowanie gospodarcze: metody i zastosowania” [Economic forecasting: methods and applications], edited by M. Cieślak, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warsaw 2008. 7. F. Lévêque, “The Economics and Uncertainties of Nuclear Power”, Cambridge University Press, Cambridge 2015. 8. M. Popkiewicz, “Rewolucja energetyczna. Ale po co?” [Energy revolution. But what for?], Wydawnictwo Sonia Draga, Katowice 2016. 9. “Reduction of Capital Costs of nuclear power plants”, OECD, Paris, 2000 [online], http://www.oecd-nea.org/ndd/pubs/2000/2088reduction-capital-costs.pdf [access: 31.03.2017].

Acknowledgement This paper has been prepared as part of research projects “Valuing environmental effects in the cost-benefit analysis of low-carbon energy investments” UMO-2011/01/B/HS4/02322 and “Managing capital costs of renewable energy projects” UMO-2011/01/D/ HS4/05925, implemented by Wroclaw University of Economics, financed by the National Science Center.

Magdalena Ligus Wrocław University of Economics e-mail: magdalena.ligus@ue.wroc.pl Graduated as MSc in finances and investment from the Faculty of Economics of the University of Economics in Katowice (2003). She obtained her doctorate degree at Wrocław University of Economics (2007). An assistant professor at the Department of Corporate and Public Finances at Wroclaw University of Economics. Her research interests focus on economic appraisal of investment in low-carbon energy sources, and in particular on evaluation of environmental externalities in such projects. Since 2009 he has been the head of postgraduate studies “Investments in renewable energy sources” at Wrocław University of Economics.

141


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 136–141

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 136–141. When referring to the article please refer to the original text. PL

Ranking technologii energetyki niskoemisyjnej w kontekście stopnia realizacji celów zrównoważonego rozwoju – badanie z zastosowaniem metody wielokryterialnej (MCDA) Autor

Magdalena Ligus

Słowa kluczowe

niskoemisyjne źródła energii, odnawialne źródła energii, energetyka jądrowa, metoda delficka, metoda wielokryterialna, zrównoważony rozwój

Streszczenie

W centrum zainteresowania autora jest ocena stopnia, w jakim pięć technologii energetyki niskoemisyjnej, mających największy potencjał rynkowy, może przyczynić się do wzrostu dobrobytu społecznego w rozumieniu koncepcji zrównoważonego rozwoju. Stosowane są metody heurystyczne. Identyfikacja istotnych kryteriów w obszarach: gospodarka, społeczeństwo, środowisko, została przeprowadzona metodą delficką. Następnie przeprowadzono badanie ankietowe eksperckie w celu uzyskania rankingu technologii energetycznych. Eksperci nadawali wagi poszczególnym obszarom oraz kryteriom, a następnie oceniali siłę i kierunek wpływu poszczególnych technologii na zidentyfikowane kryteria w ramach trzech obszarów. Wyniki wskazują, że technologie energii odnawialnej wykazują zdecydowaną przewagę nad energetyką jądrową w realizacji celów polityki zrównoważonego rozwoju. Wśród odnawialnych źródeł energii pierwsze miejsce zajmuje fotowoltaika, następnie biomasa i biogaz. Energetyka wiatrowa lądowa i morska zajmują odpowiednio – trzecie i czwarte miejsce. Data wpływu do redakcji: 27.03.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 19.06.2017 Data akceptacji artykułu: 27.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wprowadzenie Rozwój niskoemisyjnych źródeł energii (zwłaszcza energii odnawialnej) odpowiada na wyzwania stopniowego wyczerpywania się paliw kopalnych, a także intensyfikacji efektu cieplarnianego. Polityka energetyczna na szczeblu unijnym oraz krajowym powinna uwzględniać rozwój technologii niskoemisyjnych, które w  najwyższym stopniu przyczyniają się do realizacji celów zrównoważonego rozwoju w  trzech wymiarach: gospodarki, społeczeństwa i środowiska. Celem przeprowadzonego badania jest ustalenie ważności (rankingu) technologii niskoemisyjnych wytwarzania energii w kontekście ich wpływu na  dobrobyt społeczny w  rozumieniu paradygmatu zrównoważonego rozwoju. Pod uwagę wzięto pięć technologii (wariantów decyzyjnych) mających najwyższy potencjał wzrostowy: wiatrową morską, wiatrową lądową, słoneczną, biomasową i biogazową oraz jądrową. 2. Metodyka badania Badanie przeprowadzono z zastosowaniem analizy wielokryterialnej (multi criteria decision analysis, MCDA). W przeciwieństwie do analizy jednokryterialnej, skupiającej się na  pojedynczym celu, MCDA jest narzędziem służącym do analizy zbioru różnych celów, które nie mogą być zagregowane za pomocą jednej miary, którą zwykle stanowi pieniądz. Pierwszym etapem jest ustalenie zbioru kryteriów i  ich względnych wag, które mają wskazywać na stopień osiągnięcia założonych celów. Następnie dokonuje się oceny każdej z  możliwości ze  względu

142

na poszczególne kryteria i dokonuje się ich szeregowania. MCDA jest odpowiednia szczególnie w  przypadku programów rozwoju realizujących jednocześnie różne cele polityki, a  nie gdy ocenie podlegają jednostkowe projekty inwestycyjne [1]. A  zatem główną zaletą MCDA jest pokonanie większości problemów pomiarowych będących udziałem metody jednokryterialnej, która wymaga, aby wszystkie kategorie kosztów i  korzyści były wyrażone w jednostkach pieniężnych. MCDA stosuje w  miejsce wartości pieniężnych system względnych wag, według których mogą być ocenione zarówno efekty ilościowe, jak i jakościowe [2]. Ostateczne rozwiązanie w metodzie wielokryterialnej ma charakter kompromisu pomiędzy przyjętymi kryteriami. Metoda ta daje pełniejszy obraz analizowanych wariantów, ale ostateczny wynik analizy nie jest tak jednoznaczny jak w metodzie jednokryterialnej [2]. Odrębnym zagadnieniem, wymagającym również przeprowadzenia badania pierwotnego, była identyfikacja kryteriów głównych (obszarów oddziaływań inwestycji w niskoemisyjne źródła energii) oraz kryteriów niższego rzędu (subkryteriów) w  ramach obszarów. Kryterium wyboru obszarów: gospodarka, społeczeństwo, środowisko był paradygmat zrównoważonego rozwoju jako dominujący w kształtowaniu polityki energetycznej na  poziomie Unii Europejskiej i  krajowym. Stąd również oddziaływania zostały zidentyfikowane na  podstawie przeglądu literatury, w szczególności dokumentów strategicznych, jak i  dyrektyw

unijnych oraz dokumentów na szczeblu krajowym zawierających odniesienia do  zrównoważonego rozwoju oraz dokumentów organizacji krajowych i  międzynarodowych wspierających zrównoważony rozwój lub koncentrujących się na rozwoju OZE, czy też konkretnej technologii energetycznej. Analizowane oddziaływania w sferze gospodarczej, społecznej i środowiskowej można podzielić na  [4]: makroekonomiczne, dystrybucyjne, międzysektorowe, związane z systemem energetycznym. W poniższym badaniu autorskim wszystkie rodzaje oddziaływań były przedmiotem badania, jedynym kryterium kwalifikującym była istotność wpływu danego oddziaływania na dobrobyt społeczny definiowany w  kontekście paradygmatu zrównoważonego rozwoju. Do identyfikacji kryteriów zastosowano metodę delficką. Metody heurystyczne, do  których zalicza się również metodę delficką, różnią się w  sposób zasadniczy od  metod ilościowych. Bazują bowiem na  jakościowej ocenie faktów, na  intuicji, a  przede wszystkim na  własnym indywidualnym schemacie skojarzeniowym ekspertów. Metoda została po raz pierwszy opracowana i zastosowana przez N. Dalkeya i  O. Helmera w  1963 roku [5]. Metoda delficka pozbawiona jest wad tradycyjnych zbiorowych metod eksperckich, takich jak: dominacja jednej lub kilku indywidualności, sugerowanie się opiniami innych uczestników badania, duża presja grupy na  uczestników badania, brak odpowiedzialności uczestników za formułowane opinie, niechęć do  publicznej zmiany raz


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 136–141

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 136–141. When referring to the article please refer to the original text. PL

zajętego stanowiska, przeciążenie zbędnymi lub niezwiązanymi z tematem informacjami. Cechuje ją natomiast niezależność opinii ekspertów, anonimowość wypowiadanych sądów, wieloetapowość postępowania, uzgadnianie i sumowanie opinii [6]. Wieloetapowość postępowania metody jest efektem opracowania starannie zaplanowanego programu występujących po sobie ankiet kierowanych do ekspertów, przeplatanych – na zasadzie sprzężenia zwrotnego – informowaniem i podawaniem zbiorczych opinii ekspertów. Eksperci koncentrują się wówczas na  przedmiocie badania, a  nie na osiąganiu własnych celów czy na forsowaniu własnych argumentów. Procedura delficka wymusza przejście do  grupy większościowej, ponieważ od eksperta zajmującego pozycje odmienne od  większości żąda się nie tylko wytłumaczenia, ale i  uzasadnienia stanowiska. Wyodrębnia się w ten sposób ekstremistów, tzn. osoby nieprzejednane, niezmieniające swych opinii. Powtórzenie powoduje, że  zakres rozbieżności opinii zawęża się, doprowadzając do uzgodnionej opinii większości ekspertów. 3. Identyfikacja ekspercka środowiskowych, gospodarczych i społecznych oddziaływań technologii energetyki niskoemisyjnej z zastosowaniem metody delfickiej Opracowany na  podstawie przeglądu literatury wstępny zestaw kryteriów (oddziaływań) został poddany weryfikacji w  badaniu fokusowym trzech ekspertów. W  pierwszej rundzie badania ośmiu ekspertów – pracowników uczelni wyższych o  profilu ekonomicznym i  technicznym, zajmujących się ekonomią środowiska oraz energetyką (starano się o dobór ekspertów niewykazujących preferencji dla konkretnej technologii) – miało za zadanie opisać każde z  oddziaływań, gdyż zwykle są to  oddziaływania złożone i  było ważne, aby przed nadaniem wagi i  punktów (w  kolejnym etapie badania przeprowadzonego metodą wielokryterialną, MCDA) zanalizować, jak każde z oddziaływań jest rozumiane przez ekspertów, co następnie miało doprowadzić do  uzgodnionej definicji oddziaływania. Eksperci mieli również możliwość zgłoszenia własnych propozycji oddziaływań w  każdym z  obszarów. Niektórzy z  nich korzystali z tej możliwości. Po przeprowadzeniu pierwszej rundy zestawiono opinie ekspertów dotyczące poszczególnych oddziaływań oraz zaproponowano dodatkowe oddziaływania i zidentyfikowano zaistniałe rozbieżności w ocenie. Rezultatem były zwięzłe pisemne określenia zakresów zbieżności i  rozbieżności oraz streszczenia argumentów podtrzymujących alternatywne punkty widzenia. W  drugiej rundzie przesłano ekspertom uzupełnioną listę oddziaływań wraz z omówieniem zaistniałych rozbieżności, z sugestią, aby respondenci zgodzili się z opinią większości. Druga runda zakończyła badanie. W tab. 1 przedstawiono finalną listę zidentyfikowanych oddziaływań w  wymienionych powyżej obszarach. Zbudowano jedną listę dla wszystkich technologii, obejmującą jednak również specyficzne dla poszczególnych technologii oddziaływania.

OBSZAR Oddziaływanie w ramach obszaru

Nr

GOSPODARKA Wpływ na PKB

1

Wpływ na bilans handlowy

2

Wpływ na innowacyjność i konkurencyjność gospodarki

3

Wpływ na stopę bezrobocia (oddziaływanie istotne w przypadku znacznej nierównowagi na rynku pracy)

4

Wpływ na bezpieczeństwo energetyczne sektora przedsiębiorstw oraz sektora publicznego (np. przez rozwój lokalnych systemów energetycznych i autoprodukcji energii z OZE na cele biznesowe, dywersyfikację źródeł energii, wpływ na uniezależnienie się od fluktuacji cenowych paliw kopalnych, brak stabilności produkcji energii w niektórych technologiach OZE)

5

Wpływ na równomierny rozwój regionów

6

Zajęcie terenu (np. ze względu na niską sprawność wskaźnik energii uzyskiwanej na jednostkę zajętego gruntu jest niski w przypadku większości technologii OZE)

7

SPOŁECZEŃSTWO Niwelowanie nierówności społecznych (np. rozwój energetyki rozproszonej OZE powoduje aktywizację obszarów wiejskich)

8

Kształtowanie nowej kultury energetycznej związanej m.in. z poszanowaniem energii poprzez rozwój energetyki prosumenckiej OZE

9

Wpływ na bezpieczeństwo energetyczne gospodarstw domowych (jak w przypadku przedsiębiorstw oraz np. przez rozwój energetyki prosumenckiej OZE)

10

ŚRODOWISKO Wpływ na emisje gazów cieplarnianych powodujących zmiany klimatyczne

11

Wpływ na emisje zanieczyszczeń powietrza (pyły, SOx, NOx i inne) powodujących negatywne skutki dla zdrowia i życia ludzi, flory i fauny, niszczenie materiałów budowlanych

12

Wpływ na ilość wytwarzanych odpadów

13

Wpływ na zasobooszczędność gospodarki

14

Ingerencja w krajobraz

15

Ryzyko awarii i wypadków (np. reaktora jądrowego, skażenia środowiska podczas długotrwałego składowania odpadów radioaktywnych)

16

Tab. 1. Gospodarcze, społeczne i środowiskowe oddziaływania energetyki niskoemisyjnej, opracowanie własne

4. Ocena efektów gospodarczych, społecznych i środowiskowych rozwoju technologii energetyki niskoemisyjnej Celem przeprowadzonego badania było ustalenie ważności (rankingu) technologii niskoemisyjnych wytwarzania energii w  kontekście ich wpływu na  dobrobyt społeczny w  rozumieniu paradygmatu zrównoważonego rozwoju. Przeprowadzono badanie ankietowe wśród 15 ekspertów, pracowników naukowych uczelni o  profilu ekonomicznym oraz technicznym, specjalistów z  dziedziny ekonomii środowiska oraz energetyki (tak jak w  przypadku badania delfickiego starano się pozyskać ekspertów niewykazujących preferencji dla konkretnych technologii energetycznych) i  poproszono ich o wypełnienie przygotowanego arkusza. Do określenia stopnia ważności poszczególnych kryteriów (celów) wykorzystano wagi. Eksperci zostali poproszeni o  wskazanie własnych wag dla poszczególnych kryteriów, tak aby wagi sumowały się do jedności, oraz o nadanie wag poszczególnym subkryteriom w ramach wyodrębnionych obszarów, przy czym wagi subkryteriów również powinny sumować się do jedności w ramach danego obszaru. Wagi te zostały uśrednione i zaprezentowano je w tab. 2. Najwyższą wagę eksperci przypisali obszarowi (kryterium): środowisko (0,39), następnie gospodarce (0,36) i społeczeństwu (0,25). W  ramach obszarów wagi lokalne są generalnie zbliżone. Największe różnice wag poszczególnych subkryteriów występują w  obszarze: środowisko. Najwyższą

wagę przypisano emisji innych poza gazami cieplarnianymi zanieczyszczeń powietrza (0,26), następnie emisji gazów cieplarnianych (0,24), a najniższą ryzyku awarii elektrowni (0,11). W obszarze: gospodarka największa różnica występuje pomiędzy subkryterium: bezpieczeństwo energetyczne przedsiębiorstw (0,21) oraz innowacyjność i konkurencyjność gospodarki (0,19) a  wpływem na  stopę bezrobocia (0,10). W  obszarze: społeczeństwo wyróżniono jedynie trzy subkryteria i każdemu przypisano wagę zbliżoną do 0,3. Dla technologii zastosowano odrębną skalę, w której określano wpływ danej technologii energetycznej na określone kryterium (bez odniesienia do  pozostałych technologii). Wpływ ten mógł być zarówno pozytywny, jak i  negatywny, a  określano go na  skali od –4 do 4 (gdzie –4 oznaczało maksymalny wpływ negatywny, 0 – brak wpływu, a  4 maksymalny wpływ pozytywny). Skalę dla oceny oddziaływań przedstawiono w tab. 3. W  ostatnim etapie analizy podjęto próbę stworzenia rankingu technologii energetycznych. Eksperci ocenili wpływ danej technologii na  każdy z  kryteriów pośrednich. Oceny ekspertów zostały uśrednione i zaprezentowano je w tab. 4. Analizując średnie oceny punktowe przypisane przez ekspertów w  poszczególnych obszarach, można stwierdzić, że technologie, które w najwyższym stopniu przyczyniają się do wzrostu dobrobytu społecznego poprzez realizację celów zrównoważonego rozwoju w  obszarze: gospodarka, to  technologie biomasowe i biogazowe, którym przypisano

143


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 136–141

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 136–141. When referring to the article please refer to the original text. PL

Kryteria/subkryteria

wagi lokalne wagi globalne

Gospodarka

0,3573

0,3573

PKB

0,1467

0,0524

Bilans handlowy

0,1067

0,0381

Innowacyjność i konkurencyjność gospodarki

0,1933

0,0691

Stopa bezrobocia

0,1000

0,0357

Bezpieczeństwo energetyczne przedsiębiorstw

0,2133

0,0762

Równomierny rozwój regionów

0,1033

0,0369

Zajęcie terenu

0,1367

0,0488

Społeczeństwo

0,2507

0,2507

Niwelowanie nierówności społecznych

0,2933

0,0735

Kształtowanie nowej kultury energetycznej

0,3600

0,0902

Bezpieczeństwo energetyczne gosp. domowych

0,3467

0,0869

Środowisko

0,3907

0,3907

Emisja gazów cieplarnianych

0,2367

0,0925

Emisja innych zanieczyszczeń powietrza

0,2633

0,1029

Ilość wytwarzanych odpadów

0,1233

0,0482

Zasobooszczędność gospodarki

0,1400

0,0547

Ingerencja w krajobraz

0,1300

0,0508

Ryzyko awarii/wypadku

0,1067

0,0417

Tab. 2. Średnia wag podanych przez ekspertów, opracowanie własne

11,3 pkt; słoneczna (fotowoltaika) zajmuje drugie miejsce z wynikiem 9,9 pkt, trzecie miejsce zajmuje technologia wiatrowa lądowa (7,4 pkt), następnie wiatrowa morska (5,9 pkt) i na ostatnim miejscu technologia jądrowa (4,4 pkt). Największy udział punktowy przypisano takim subkryteriom jak: bezpieczeństwo energetyczne przedsiębiorstw oraz innowacyjność i  konkurencyjność gospodarki. Okazuje się, że według ekspertów rozwijanie w  zasadzie każdej z  technologii energetyki niskoemisyjnej będzie miało znaczący pozytywny wpływ na  wymienione subkryteria. Wydaje się

to zgodne z intuicyjnym rozumieniem tych zjawisk, tj. rozwijanie każdej technologii energetycznej, poza dominującą energetyką węglową, prowadzi do wzrostu bezpieczeństwa energetycznego w  związku z  dywersyfikacją źródeł energii oraz do  wzrostu innowacyjności i konkurencyjności gospodarki. Wszystkie technologie niskoemisyjne mają również pozytywny wpływ na  PKB, bilans handlowy oraz stopę bezrobocia, choć siła wpływu jest już wybitnie uzależniona od technologii. Najwyższy pozytywny wpływ na  PKB wywiera rozwój technologii biomasowych i  biogazowych oraz

Kryterium

Gospodarka

wpływ bardzo duży pozytywny

4

wpływ duży pozytywny

3

wpływ średni pozytywny

2

wpływ nieznaczny pozytywny

1

brak wpływu

0

wpływ nieznaczny negatywny

–1

wpływ średni negatywny

–2

wpływ duży negatywny

–3

wpływ bardzo duży negatywny

–4

Tab. 3. Skala dla oceny punktowej oddziaływań, opracowanie własne

fotowoltaiki (po 2 punkty), drugie miejsce zajmują energetyka wiatrowa lądowa (1,27 pkt) oraz morska (1,2 pkt) i wyraźnie zdystansowana technologia jądrowa na ostatnim miejscu z wynikiem 0,73 pkt. Najwyższy wpływ na  poprawę bilansu handlowego mają technologie fotowoltaiczna (0,87 pkt) oraz biomasowe i biogazowe (0,8 pkt). Technologie wiatrowe zajmują drugie miejsce i znowu na ostatnim miejscu, z wynikiem bliskim zera (0,07 pkt), energetyka jądrowa. Ranking wygląda tak samo, jeśli chodzi o kolejne subkryterium, jakim jest wpływ na stopę bezrobocia. Wyraźnie dominują technologie biomasowe i biogazowe jako mające najwyższy potencjał tworzenia miejsc pracy. Istotny pozytywny wpływ w  tym zakresie wykazują również technologie fotowoltaiczna i  wiatrowa lądowa. Energetyka jądrowa zajmuje ostatnie miejsce z wynikiem bliskim zera. Jeśli chodzi o wpływ na równomierny rozwój regionów, technologie biomasowe i biogazowe znowu zdecydowanie zajmują pierwsze miejsce,

Technologia energetyczna Wiatrowa lądowa

Wiatrowa morska

Biomasa i biogazowa

Słoneczna

Jądrowa

7,4

5,867

11,333

9,867

4,4

PKB

1,267

1,200

2,000

2,000

0,733

Bilans handlowy

0,400

0,533

0,800

0,867

0,067

Innowacyjność i konkurencyjność gospodarki

1,733

1,800

1,667

2,333

1,867

Stopa bezrobocia

1,000

0,467

1,933

1,267

0,333

Bezpieczeństwo energetyczne przedsiębiorstw

2,200

1,667

2,800

2,133

2,600

Równomierny rozwój regionów

1,133

0,267

2,133

1,467

–0,200

Zajęcie terenu

–0,333

–0,067

0,000

–0,200

–1,000

Społeczeństwo

4,866

2,4

7,2

7,801

1,067

Niwelowanie nierówności społecznych

1,533

0,467

2,467

2,267

–0,200

Kształtowanie nowej kultury energetycznej

1,933

1,400

2,533

2,867

0,000

Bezpieczeństwo energetyczne gospodarstw domowych

1,400

0,533

2,200

2,667

1,267

Środowisko

6,067

7,734

3,4

7,4

–3,133

Emisja gazów cieplarnianych

2,467

2,400

1,533

2,000

2,533

Emisja innych zanieczyszczeń powietrza

2,333

2,267

1,400

2,133

1,667

Ilość wytwarzanych odpadów

1,333

1,400

0,067

0,600

–2,800

Zasobooszczędność gospodarki

2,267

2,400

2,133

2,667

1,400

Ingerencja w krajobraz

–2,733

–1,200

–1,000

–0,533

–2,133

Ryzyko awarii/wypadku SUMA

0,400

0,467

–0,733

0,533

–3,800

18,333

16,001

21,933

25,068

2,334

Tab. 4. Uśrednione wartości punktowe ocen technologii energetycznych, opracowanie własne

144

Ocena wpływu: punktowa

Ocena wpływu: lingwistyczna


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 136–141

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 136–141. When referring to the article please refer to the original text. PL

co jest intuicyjnie zrozumiałe. Na drugim miejscu plasuje się fotowoltaika, następnie wiatrowa lądowa. Technologie wiatrowa morska oraz jądrowa osiągnęły wynik bliski zera. Jeśli chodzi o zajęcie terenu każdej z  technologii, poza biomasą i  biogazem z  wynikiem 0 pkt, oznaczającym brak wpływu, przypisano wpływ negatywny. W tym wypadku rozkład punktów może być zaskakujący, gdyż najwyższy ujemny wpływ eksperci przypisali energetyce jądrowej, pomimo wyraźnego opisu subkryterium wskazującego na  technologię energetyki opartej na  odnawialnych źródłach energii jako charakteryzujących się niskim wskaźnikiem uzysku energii na jednostkę zajętego terenu (patrz tab. 1), odwrotnie niż energetyka jądrowa. Wszystkim technologiom OZE przypisano generalnie bardzo niewielki ujemny wpływ, podczas gdy dla energetyki jądrowej jest to wpływ zdecydowanie wyższy negatywny. W  obszarze: społeczeństwo pierwsze miejsce z  wynikiem 7,8 pkt zajmuje fotowoltaika, drugie technologie biomasowe i  biogazowe z  wynikiem 7,2 pkt, trzecie  – wiatrowa lądowa z  wynikiem 4,9 pkt. Wyraźnie mniejsze znaczenie ma technologia wiatrowa morska, z wynikiem 2,4 pkt. Na ostatnim miejscu znalazła się znowu energetyka jądrowa z  wynikiem 1,07 pkt. Niemal taki sam ranking obowiązuje dla każdego subkryterium w  ramach tego obszaru, tj. technologie fotowoltaiczna, biomasowe i  biogazowe oraz energetyka wiatrowa lądowa wywierają istotny pozytywny wpływ na niwelowanie nierówności społecznych (wydaje się to  zrozumiałe ze względu na możliwość lokowania inwestycji na obszarach wiejskich na terytorium całego kraju), kształtowanie nowej kultury energetycznej oraz bezpieczeństwo energetyczne gospodarstw domowych. W odniesieniu do  dwóch ostatnich subkryteriów wydaje się, że może za to odpowiadać rozwój energetyki prosumenckiej opartej na  tych technologiach energetycznych. W związku z  powyższym nie dziwi znacząco niższy wpływ na wymienione czynniki energetyki wiatrowej morskiej oraz najniższy energetyki jądrowej (wykazującej brak wpływu na  kształtowanie nowej kultury energetycznej oraz nawet w  niewielkim stopniu pogłębiającej nierówności społeczne). W  obszarze: środowisko wyniki badania eksperckiego wskazują na znaczące, czasem wręcz diametralne różnice pomiędzy rozpatrywanymi technologiami. Wszystkie technologie oparte na  odnawialnych źródłach energii wykazują wpływ pozytywny, przy czym na  pierwszym miejscu plasuje się energetyka wiatrowa morska, z  sumą 7,73 pkt, tuż za nią fotowoltaika z wynikiem 7,4 pkt, trzecie miejsce zajmuje energetyka wiatrowa lądowa z wynikiem 6,1 pkt. Dużo niższy, choć nadal pozytywny wpływ wykazuje energetyka biomasowa i  biogazowa z  wynikiem 3,4 pkt. Energetyka jądrowa wykazuje silny wpływ negatywny z  wynikiem –3,1  pkt. Największe oddziaływanie pozytywne w obszarze: środowisko eksperci przypisali takim subkryteriom jak zasobooszczędność gospodarki, zmniejszenie emisji gazów cieplarnianych oraz emisji innych zanieczyszczeń powietrza, takich jak pyły, SOx, NOx i inne. Przy tym rozwijanie

w zasadzie każdej z  technologii energetyki niskoemisyjnej będzie miało znaczący pozytywny wpływ na wymienione subkryteria, co jest oczywiste, i jest podstawowym powodem, dla którego te technologie są wdrażane. Rozwijanie każdej technologii energetyki niskoemisyjnej zastępuje dominującą energetykę węglową, co prowadzi do  osiągnięcia wyższej jakości powietrza atmosferycznego. W odniesieniu do emisji gazów cieplarnianych pierwsze miejsce zajmuje energetyka jądrowa, z  wynikiem 2,5 pkt. Tuż za nią plasują się: energetyka wiatrowa lądowa i  morska (odpowiednio 2,47 pkt oraz 2,4  pkt), kolejne miejsce zajmuje fotowoltaika z  wynikiem 2 pkt i  na  ostatnim miejscu technologie biomasowe i  biogazowe z  wynikiem 1,53 pkt. W odniesieniu do emisji pozostałych zanieczyszczeń powietrza ranking jest nieco inny, tj. technologie wiatrowa lądowa, morska oraz fotowoltaika osiągnęły najwyższy, zbliżony wynik (odpowiednio 2,33 pkt; 2,3 pkt oraz 2,1 pkt). Następna w rankingu jest energetyka jądrowa (1,67 pkt) i  tuż za nią biomasowa i  biogazowa z  wynikiem 1,4 pkt. Ostatnie miejsce w rankingu słusznie pozostaje niezmienione, ze względu na  występowanie emisji zanieczyszczeń w  fazie operacyjnej elektrowni biomasowych, natomiast nie do końca możliwa jest interpretacja przesunięć na  pozostałych miejscach rankingu. Największy stopień zasobooszczędności gospodarki osiągany jest przy rozwijaniu fotowoltaiki, następnie energetyki wiatrowej morskiej i  lądowej, kolejne miejsce zajmują technologie biomasowe i  biogazowe. Wszystkie technologie OZE uzyskały ponad 2 pkt w  odniesieniu do tego czynnika. Ostatnie miejsce, z wynikiem 1,4 pkt, zajmuje energetyka jądrowa. Ranking ten wydaje się zasadny ze względu na to, że trzy technologie OZE z najwyższą punktacją nie wymagają użycia zasobów w  fazie operacyjnej. Energetyka biomasowa i biogazowa wymaga użycia zasobów odnawialnych, a jedynie energetyka jądrowa wymaga użycia nieodnawialnego zasobu przyrody, jakim jest uran. Wszystkie technologie wykazują pozytywny wpływ na zasobooszczędność gospodarki w  porównaniu z  dominującą obecnie energetyką opartą na węglu. W odniesieniu do subkryterium ilość wytwarzanych odpadów najwyższy pozytywny wpływ notują energetyka wiatrowa morska i  lądowa (odpowiednio 1,4 pkt oraz 1,3 pkt). Znacznie niższy pozytywny wpływ wykazuje fotowoltaika. Bardzo niewielki (bliski zera) wpływ wykazuje energetyka biomasowa i  biogazowa. Energetyka jądrowa wykazuje wysoki negatywny wpływ, z wynikiem – 2,8 pkt. Wydaje się, że  słusznie najwyższe trzy miejsca w  rankingu zajmują wskazane technologie OZE, być może dlatego, iż nie generują odpadów w fazie operacyjnej. Można mieć wątpliwości odnośnie usytuowania Technologia energetyczna Wartość syntetyczna Ranking

w rankingu energetyki biomasowej i biogazowej, gdyż pozwala na zagospodarowanie odpadów z  produkcji rolnej i  zwierzęcej (nie wspominając o  odpadach przemysłowych), a pulpa pofermentacyjna biogazowni rolniczych może być wykorzystana na cele nawozowe. Wydaje się, że wysoki negatywny wpływ przypisano energetyce jądrowej ze  względu na  wytwarzanie odpadów radioaktywnych o  długim okresie życia oraz na nie do końca sprawdzoną w odniesieniu do  bezpieczeństwa technologię ich długoterminowego składowania. Eksperci przypisali negatywny wpływ w odniesieniu do ingerencji w krajobraz wszystkim analizowanym technologiom energetyki niskoemisyjnej. Najsilniejszy negatywny wpływ przypisano energetyce wiatrowej lądowej (–2,7 pkt), zaraz za nią plasuje się energetyka jądrowa (–2,1 pkt). Niższy, lecz nadal negatywny wpływ wykazuje energetyka wiatrowa morska (–1,2 pkt), następnie biomasowa i biogazowa (–1 pkt). Na ostatnim miejscu, z wynikiem –0,53 pkt, plasuje się fotowoltaika. Wydaje się, że ranking ten jest zgodny z powszechnym postrzeganiem tego oddziaływania (choć można mieć wątpliwości odnośnie usytuowania energetyki jądrowej ze  względu na  brak doświadczeń w  tym zakresie w Polsce). Ostatnim analizowanym subkryterium było ryzyko awarii/wypadku. Pierwsze miejsce pod względem zagrożenia zajmuje energetyka jądrowa z  wynikiem –3,8  pkt, co oznacza niemal maksymalny negatywny wpływ na  zastosowanej skali. Drugie miejsce pod względem stopnia zagrożenia zajmuje energetyka biomasowa i biogazowa z wynikiem –0,73 pkt. Pozostałe technologie według ekspertów wykazują pozytywny wpływ, a  zatem zmniejszenie ryzyka awarii w  cyklu energetycznym w porównaniu z dominującą obecnie energetyką węglową. Wpływ tej jednak nie jest wysoki, ze średnią w okolicy 0,5 pkt dla fotowoltaiki oraz energetyki wiatrowej morskiej i lądowej. 5. Ranking technologii energetyki niskoemisyjnej z zastosowaniem metody wielokryterialnej Suma punktów uzyskana w  obszarach: gospodarka, społeczeństwo, środowisko wskazuje na  następujący ranking technologii energetyki niskoemisyjnej: fotowoltaika zajmuje pierwsze miejsce (25 pkt), biomasa miejsce drugie (22 pkt), trzecie miejsce energetyka wiatrowa lądowa (18 pkt), czwarte wiatrowa morska (16 pkt) i ostatnie miejsce energetyka jądrowa z  zaskakująco niskim wynikiem (2 pkt). Następnie oceny ekspertów zostały zagregowane z uwzględnieniem wag i obliczono syntetyczną wartość oceny każdej z  technologii energetyki niskoemisyjnej. Wyniki zaprezentowano w tab. 5. Po zważeniu punktów uzyskano ten sam ranking. Okazuje się, że energetyka jądrowa

Wiatrowa lądowa

Wiatrowa morska

Biomasowa i biogazowa

Słoneczna

Jądrowa

1,373

1,177

1,537

1,783

0,500

3

4

2

1

5

Tab. 5. Ranking technologii energetycznych z uwzględnieniem wag, opracowanie własne

145


M. Ligus | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 136–141

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 136–141. When referring to the article please refer to the original text. PL

uzyskała równie niski wynik w porównaniu z technologiami opartymi na odnawialnych źródłach energii. Wszystkie technologie OZE uzyskały wynik w zakresie 1,177–1,783, podczas gdy energetyka jądrowa jedynie 0,5. 6. Wnioski na przyszłość W  ramach rankingu i  wyboru przyszłych technologii energetyki niskoemisyjnej należy również zwrócić uwagę na  koszty inwestycyjne (prywatne). Koszty te zostały pośrednio ujęte w  ramach wpływu technologii energetyki niskoemisyjnej na PKB, jednak bezpośrednie porównanie trendów kosztów inwestycyjnych ugruntowuje prawidłowość przedstawionego rankingu. Zgodność oceny ekonomicznej (z  punktu widzenia społecznego) z  oceną finansową (z  punktu widzenia inwestora) technologii energetyki niskoemisyjnej wskazuje na  minimalizowanie koniecznej pomocy publicznej dla rozwoju preferowanych technologii energetyki niskoemisyjnej (tj. wszystkie analizowane technologie wymagają wsparcia ze  strony państwa, jednak chodzi o optymalizowanie zakresu tegoż wsparcia dla uzyskania zakładanych celów). W przypadku energetyki jądrowej, która w  rankingu zajęła ostatnie miejsce, należy mieć świadomość wzrastającego trendu kosztów prywatnych. Jest to  sytuacja wybitnie nietypowa, biorąc pod uwagę obniżanie się kosztów produkcji energii ze źródeł odnawialnych (wszystkich technologii OZE). Jest dobrze znanym i zbadanym zjawiskiem obniżania się kosztów technologii w  miarę jej wdrażania i  stosowania na  coraz większą skalę. Teoria ekonomii przedstawia dwa powody, które tłumaczą to  zjawisko: efekt skali i  efekt uczenia się. Okazuje się jednak, że  żaden z  tych efektów nie działa w przypadku technologii jądrowej [7]. Brak ekonomiki skali oznacza, że  koszt na  MW mocy zainstalowanej nie zmniejsza się w  miarę zwiększania mocy elektrowni. Dzieje się tak dlatego, że większe reaktory nie są prostymi replikami mniejszych. Są bardziej skomplikowane, złożone z większej liczby komponentów, wymagają często innego projektu. W przypadku energetyki jądrowej nie obserwuje się również efektu uczenia się, co może wynikać z kilku przyczyn. Reaktory jądrowe nie są produkowane masowo, należy również brać pod uwagę specyficzne uwarunkowania, np. lokalizacyjne każdej elektrowni, co powoduje, że są to produkty unikatowe. Ponadto ze względu na spowolnienie lub odkładanie programów rozwoju energetyki jądrowej przez poszczególne kraje nastąpiła utrata efektu uczenia się w postaci wykwalifikowanych pracowników. Magdalena Ligus

Jednak najważniejszym powodem dla wciąż wzrostowego trendu kosztów energetyki jądrowej są regulacje dotyczące bezpieczeństwa (jak dodatkowe urządzenia i systemy zabezpieczające), które wciąż są zaostrzane, oraz częstotliwość ich zmian, która powoduje potrzebę ciągłego dostosowywania planów oraz opóźnia budowę już rozpoczętych reaktorów. Wspomniany wzrost kosztów overnight szacowany jest na 9,2% rocznie w USA oraz 1,7% rocznie we Francji [7]. Faktem jest, że  każda generacja reaktorów jądrowych jest droższa od poprzedniej. W związku z tym nasuwa się pytanie o możliwości rozwoju energetyki jądrowej i  jej konkurencyjność wobec alternatywnych technologii energetycznych. Gdyby elektrownie jądrowe tego typu (np. najbardziej popularny reaktor EPR III generacji) obecnie były budowane częściej, należałoby się spodziewać spadku kosztów, jednak trudno powiedzieć, jak duży byłby to  spadek. Czynniki, które mogą spowodować obniżenie kosztów, to  przejście na budowę modułową reaktorów (już podejmuje się tego typu rozwiązania, np. dla reaktora AP1000) oraz standaryzacja. Ten drugi czynnik jest trudniejszy do realizacji, gdyż zwykle zamawiający ma określone wymagania dotyczące reaktora oraz w zależności od kraju inne wymogi bezpieczeństwa [9]. Te rozważania dotyczą technologii budowy reaktorów jądrowych stosowanej obecnie. Jednak zakładając postęp technologiczny, należy odpowiedzieć na pytanie, czy reaktory kolejnej generacji mogą być bardziej bezpieczne i budowane taniej? Wydaje się, że nie. Wynika to z coraz bardziej wyśrubowanych norm bezpieczeństwa oraz nasilającego się ryzyka politycznego, związanego na  przykład z  terroryzmem. Poza tym opinia publiczna jest coraz bardziej nieprzychylnie nastawiona do  ryzykownych technologii energetycznych (co może wynikać z katastrofy w Fukushimie). Jak już zostało powiedziane, bardzo ograniczone są możliwości modularyzacji i  standaryzacji reaktorów jądrowych oraz występują krótkie serie produkcyjne. Jest to sytuacja wyjątkowa wśród technologii energetycznych. Przykładowo elektrowni wiatrowych, słonecznych, jak również węglowych zamawia się setki lub tysiące rocznie, natomiast elektrowni jądrowych najwyżej kilkadziesiąt. Budowy te można przyrównać do innych dużych projektów inżynierskich jak mosty, lotniska oraz tamy, które są budowane na miejscu. Eksperci prognozują więc dalszy wzrost kosztów budowy elektrowni jądrowych, a co za tym idzie, wyższy koszt produkcji energii [7]. Będzie to pogarszać

pozycję konkurencyjną energetyki jądrowej wobec alternatywnych technologii energetyki niskoemisyjnej. Bibliografia 1. Przewodnik po analizie kosztów i korzyści projektów inwestycyjnych. Narzędzie analizy ekonomicznej polityki spójności 2014–2020, Komisja Europejska, Bruksela 2014. 2. Goldbach S.G., Leleur S., Cost-Benefit Analysis (CBA) and alternative approaches from the Centre for Logistics and Goods (CLG) study of evaluation techniques, 2004. 3. Stypka T., Flaga-Maryańczyk A., Możliwości stosowania zmodyfikowanej metody AHP w  problemach inżynierii środowiska, Ekonomia i Środowisko 2016, nr 2(57), s. 37–53. 4. The socio-economic benefits of solar and wind energy, IRENA and CEM, Abu Dhabi, 2014 [online], http://www.irena. org/DocumentDownloads/Publications/ Socioeconomic_benefits_solar_wind.pdf [dostęp: 31.03.2017]. 5. Dalkey N., Helmer O., An experimental application of the Delphi method to the use of experts, Management Science 1963, No. 9(3), s. 458–467. 6. Krupowicz J., Metody heurystyczne [w:] Prognozowanie gospodarcze: metody i zastosowania, red. M. Cieślak, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008. 7. Lévêque F., The Economics and Uncertainties of Nuclear Power, C a m br i d g e Un i v e r s it y P re s s , Cambridge 2015. 8. Popkiewicz M., Rewolucja energetyczna. Ale po co?, Wydawnictwo Sonia Draga, Katowice 2016. 9. Reduction of Capital Costs of nuclear power plants, OECD, Paris, 2000 [online], http://www.oecd-nea.org/ndd/ pubs/2000/2088-reduction-capital-costs. pdf [dostęp: 31.03.2017]. Podziękowanie Artykuł przygotowano w ramach projektów badawczych „Wartościowanie efektów środowiskowych w  analizie kosztów i korzyści inwestycji w niskoemisyjne źródła energii” UMO-2011/01/B/HS4/02322 oraz „Zarządzanie wartością inwestycji w odnawialne źródła energii” UMO-2011/01/D/ HS4/05925, realizowanych przez Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, finansowanych przez Narodowe Centrum Nauki.

dr Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu e-mail: magdalena.ligus@ue.wroc.pl Tytuł zawodowy magistra uzyskała w Akademii Ekonomicznej im. K. Adamieckiego w Katowicach na Wydziale Ekonomii, kierunek: finanse i bankowość, specjalność: finanse i inwestycje (2003). Stopień naukowy doktora uzyskała w Akademii Ekonomicznej im. O. Langego we Wrocławiu (2007). Pracuje na stanowisku adiunkta w Katedrze Finansów Przedsiębiorstwa i Finansów Publicznych Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Jej zainteresowania badawcze koncentrują się na ocenie ekonomicznej opłacalności inwestycji w niskoemisyjne źródła energii, a w szczególności na wycenie środowiskowych efektów zewnętrznych tego typu inwestycji. Od 2009 roku jest kierownikiem studiów podyplomowych „Inwestycje w odnawialne źródła energii”, prowadzonych na Uniwersytecie Ekonomicznym we Wrocławiu.

146


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | 147–154

Modelling of the Polish Electricity Generation Subsystem in MARKAL Program with Emphasis on the EU Emissions Trading Scheme

Authors Magdalena Anna Malinowska Marcin Jaskólski

Keywords energy sector, emission allowances, EU Emission Trading Scheme, decarbonisation, MARKAL, EU ETS

Abstract This paper addresses issues related to greenhouse gas emissions in the European Union and measures to reduce them, in particular the European Emissions Trading Scheme (EU ETS). A model of the Polish electricity generation subsystem, taking into account EU ETS mechanisms, has been developed using the MARKAL optimization package. Data collected on the basis of available projects, regulations and statistics were entered into the model. The results of the modelling were used for formulating the following conclusions. Even the very high price of emission allowances (103 EUR/t CO2-eq) will not result in complete decarbonisation of the power sector by 2030. However, the allowance price levels will have a significant impact on the structure of electricity generation and the electrical power available in the system. Only high allowance prices will be an incentive to invest in renewable and nuclear energy based generation units. Power generation technologies with CO2 capture systems can be a chance to sustain the carbon economy while reducing emissions, but the problem will be the large-scale carbon dioxide storage.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017312 Received: 13.02.2017 Received in revised form: 07.03.2017 Accepted: 28.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction Incremental environmental pollution with greenhouse gas emissions and, in particular, carbon dioxide, has led most countries around the world to put enormous pressure on their reduction to offset the climate change they carry. Owing to the European Union initiative, the EU ETS European Union Emission Trading Scheme was established. This is the first and the biggest system aiming mainly to drastically reduce greenhouse gas emissions to the atmosphere from manufacturing, energy generation and, since 2012, aviation units. The idea of creating this market was conceived in the XX century, and it came into effect in 2005. Since then, it has undergone constant changes to improve its performance, yet it is still far from ideal, which is influenced by many changing factors. The purpose of this analysis was to map the operation of the emissions trading system in the European Union in a model of the energy systems development, in particular, the electricity

generation subsystem. A short description of the EU ETS is presented. The most important part of the study, detailed in [1], was the development of emissions trading data as well as the verification of the system model developed using the MARKAL optimization package and more broadly presented in [2], the optimisation analysis in the time horizon until 2030, in line with the perspective of the new energy and climate policy [3].

2. The European Emissions Trading Scheme EU Member States have set up a trading system for greenhouse gas emission allowances, which was designed to control emissions, promote pro-ecological efforts, and thus contribute to halting climate change. The EU ETS is the basis for the European Union’s reduction strategy of the greenhouse gas emissions resulting from human activity. The EU ETS currency is EUA – European Union Allowance. One allowance entitles the holder to emit one ton of CO2, two tones of N2O or perfluorocarbons (PFC). 147


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | 147–154

Now the system has entered the third stage, which brought about significant changes in its operation [4]. The most important of these was setting the upper limit for all emissions for the whole EU ETS (in stages I and II, the limits were set for individual countries) and reducing that limit by 1.74% each year. Still, a large part of the allowances is allocated free of charge, especially for the industry at risk of CO2 emission escape. The electric power sector is obliged to purchase all allowances at auctions [4]. Excluded are the countries that joined the European Union (EU) in 2004, where power plant operators still receive free emission allowances, and invest the saved capital in improving energy infrastructure [4]. The EU ETS, in its third stage, although implementing the Kyoto Protocol, contributes to reducing emissions, but is not itself a well-functioning system. The European Commission (EC) seeks to ensure that all allowances are distributed by auction, as this is the only way to implement the principle – the polluter pays [4]. The fourth stage is scheduled to commence in 2021. It will be based on auction sales, cooperation of European and non-European platforms on efficient control and monitoring of emissions [4].

3. Model of the electricity generation subsystem and the European Emissions Trading Scheme The model of the electricity generation sub-sector in the EU ETS was developed using the MARKAL (MARKet ALlocation) optimisation package described in detail in [2]. MARKAL is a tool for programming development models of power systems, with emphasis on the generation structure, based on energy balance. The optimization procedure determines the cheapest way to cover the final or useful energy demand, depending on the model detail degree, meeting the imposed constraints. The model takes into consideration, inter alia, emission reduction mechanisms, including EU ETS, as described in detail in [2]. In this paper, the model assumptions are verified and the development of the electricity generation structure is forecast, as well as its capacity installed in the National Power System, until 2030. The

purpose of this analysis was also to examine how the absence of free allowances and the increase in their prices will affect the choice of electricity generation technologies, with particular regard to coal and nuclear power plants, in the aforementioned time perspective.

3.1. Final electricity demand forecast The modelling assumed the forecast of the demand for final electricity in Poland until 2030, broken down into economic sectors, included in [5]. It is presented in Tab. 1.

3.2. Fuel price forecasts Prices of the most important energy resources were forecast in the document, Energy policy for Poland until 2030. [6]. The coal price in 2009 was revalued, as already in 2015 it had dropped to ca. 59 USD/t (1,87 EUR/GJ) [7]. The forecast of prices of fuels imported to Poland is presented in Tab. 2. Also very important in the fuel pricing context are the prices of Polish energy coal, which in 2016 fluctuated around 213 PLN/t (2.35 EUR/GJ) and in the last months of 2016 increased to 219 PLN/t (2.42 EUR/GJ). This was a decrease, anyway, over the previous years, when the average price was 234 PLN/t (2.59 EUR/GJ) in 2015 and 280 PLN/t (3.09 EUR/GJ) in 2014 [7].

3.3 Technical-economic-environmental details of electricity generation technologies The results of modelling in MARKAL optimization package have an impact also on the emission coefficients assigned to each technology. For efficient operation of the model, it was necessary to implement the coefficients broken down by technology and type of fuel. These data were collected by the National Centre for Emission Balancing and Management (KOBiZE) in document Net calorific values and CO2 emission coefficients in 2012 for reporting under the European Emissions Trading Scheme for 2015 [8]. Listed in Tab. 3 are the key data needed to properly run the MARKAL model. These data were developed in [2] and updated

Specification/model year (planning period)

2010 (2010–2014)

2015 (2015–2019)

2020 (2020-2024)

2025 (2025-2029)

2030 (2030-2034)

Industry and construction

43.9

44.7

46.8

51.0

53.8

Transport

3.6

4.4

4.7

5.0

5.2

Agriculture

1.7

1.9

2.1

2.1

2.2

Trade and services

42.4

47.5

52.2

57.3

65.6

Households

27.8

30.9

33.6

36.5

40.7

Total

119.4

129.4

139.4

151.9

167.5

Tab. 1. Forecast of demand for final electricity [TWh/a], derived from [1], developed on the basis of [5]

Fuel

Unit

2010 (2010–2014)

2015 (2015–2019)

2020 (2020-2024)

2025 (2025-2029)

2030 (2030-2034)

Natural gas

EUR/GJ

5.58

7.94

8.73

9.23

9.66

Hard coal

EUR/GJ

2.79

2.79

2.93

3.01

3.01

Tab. 2. Forecast of prices of fuels imported to Poland, derived from [1], developed on the basis of [5] 148


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | 147–154

η Technology

Commercial hard-coal thermal plants –existing

[%] 39

kn

kes

d

[EUR'10/kW]

[EUR'10/ kW/a]

[1/a]

2010

2020

2030

2010–2030

2010–2030

1216

1216

1216

30.8

0.10

Commercial lignite thermal plants –existing

39

1216

1216

1216

30.8

0.10

Commercial CHP plants up to 200 MW* – existing

29

1575

1575

1575

22.8

0.10

Commercial CHP plants 100–199 MW* – existing

33

994

994

994

14.4

0.10

Commercial CHP plants 50–99 MW* – existing

23

1939

1939

1939

28.1

0.10

Commercial CHP plants up to 49 MW* – existing

18

3085

3085

3085

44.7

0.10

Commercial CHP plants – independent – existing

15

3029

3029

3029

43.8

0.10

Pumped storage plants – existing

67

1935

1935

1935

1.6

0.10

Plants with pumped storage element – existing

100

1737

1737

1737

173.7

0.10

Other hydro plants – existing

100

1625

1782

2111

44.8

0.10

Industrial hard coal CHP plants – existing

14

4583

4583

4583

66.3

0.10

Industrial gas CHP plants – existing

6

5224

5224

5224

75.6

0.10

Industrial biomass and gas CHP plants – existing

14

5001

5001

5001

72.4

0.10

Industrial other fuel CHP plants – existing

14

4369

4369

4369

63.2

0.10

Run-of-the-river plants – independent – existing

100

2891

2891

2877

50.0

0.10

Wind plants – existing

100

1281

1213

1156

31.0

0.07

Biogas plants – existing

30

2147

2058

1953

77.2

0.09

Biomass plants – existing

35

1706

1635

1550

56.4

0.08

Commercial hard-coal thermal plants – new (2010–2025)

43

1431

1431

1431

42.9

0.15

Commercial lignite thermal plants – new (2010–2025)

43

1431

1431

1431

42.9

0.15

Plants with coal gasification and CO2 sequestration

38

2594

2594

2165

84.9

0.15

Thermal plants with coal dust boiler and CO2 sequestration

34

2576

2576

2040

71.0

0.15

Thermal plants with coal dust boiler with supercritical parameters and CO2 sequestration

34

2576

2576

2040

71.0

0.15

Thermal plants with lignite fluidal boiler with supercritical parameters and CO2 sequestration

37

5687

5687

4937

84.2

0.15

Gas/steam plants with coal gasification and CO2 sequestration

38

2594

2594

2165

84.9

0.15

Nuclear plants with PWR reactors (2025–2030)

34

4586

4437

3475

123.0

0.11

Wind farms – on shore

100

1281

1213

1156

31.0

0.07

Wind farms – off shore

100

3707

2863

2269

104.0

0.09

PV photovoltaic panels

100

2325

1634

1291

21.5

0.08

Plants with gasification of energy crops (biomass)

35

1706

1635

1550

56.4

0.08 0.08

Gas/steam plants with biomass gasification

58

3240

3240

3118

26.5

Gas/steam plants with biomass gasification and CO2 sequestration

34

3888

3888

2598

35.1

0.08

Biogas engines

30

2147

2058

1953

77.2

0.09

Municipal waste fuelled steam turbines

50

6083

5833

5541

219.1

0.10

Gas plants – intervention sources (2015–2025)

41

359

359

359

14.3

0.09

Commercial natural gas plants – new (2010–2025)

62

716

716

716

17.9

0.09

Fuel cells for natural gas

50

4294

3578

1789

62.5

0.15

Commercial hard-coal CHP plants – new (2010–2025)

23

2317

2317

2317

33.5

0.08

Commercial natural gas CHP plants – new (2010–2025)

29

931

931

931

28.0

0.09

Commercial biomass CHP plants – new (2010–2025)

20

2891

2780

2655

103.4

0.08

CHP plants with biogas engine (new)

35

2791

2675

2539

100.4

0.09

CHP plants – fuel cells (natural gas)

50

4294

3578

1789

62.5

0.15

CHP plants – micro gas turbines (<120 kW)

33

4000

4000

3118

19.5

0.09

* max. capacity

Tab. 3. Characteristics of electricity generation technologies, derived from [1], developed on the basis of [2, 9, 10]. Legend: η – gross electricity generation efficiency [%]; kn – unit capital expenditure relative to net capacity [EUR’10/kW]; kes – unit operating costs relative to net output [EUR’10/kW/a]; d – discount rate [1/a]; E – power plants; EC – CHP plants; EJ – nuclear plants; GZ – natural gas; PWR – pressurized water reactor); WB – lignite; WK – hard coal 149


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | 147–154

based on [9], which is an attachment to publication World Energy Outlook 2014. The discount rate (d) was derived from [2] based on [10].

3.4. Limit of CO2 allowances

Fig. 1 shows changes in the EU ETS allowance limit since the onset of the system (2005) and their trend until 2050. The chart shows the ineffectiveness of the EU ETS operation. The recorded emissions are much lower than the annual limits. If the emissions continue to fall at a slow pace, to achieve the EU targets it would be necessary to reduce the total number of allowances so that it is at most equal to the actual emissions. In the years 2005–2014 the emissions dropped by 24%, while they were projected to decline by 20% by 2020 [11]. Future goals were therefore prematurely achieved. In the first and second stages of the EU ETS operation Poland received about 11% of the total pool of allowances available under the scheme [11]. It was assumed that this share would remain unchanged in the fourth EU ETS stage. The figures for stage three were derived from the forecast of the National Centre for Emission Balancing and Management (KOBIZE) [12], their indicative values are listed in Tab. 4.

3.5. Prices of CO2 allowances

The other most important factor of the system success, just after to the total number of allowances available, is their price. This factor greatly affects the overall performance of the system. If it is too low, it fails to provide an incentive to invest in low-carbon solutions, because it is more profitable for generators to buy emission allowances. This is still possible as there are many available on the market. It may change only when the MSR Market Stability Reserve mechanism is implemented [15]. Then the number of allowances can be adjusted as needed, which will have a significant impact on their pricing. Prices that fluctuated between 4–7 EUR/EUA in 2016 cannot ensure cost-effective investment in low-carbon technologies. It is estimated that the price cap at which the purchase of allowances would be a relatively heavy burden on participants is 30–36 EUR/EUA. In view of the current policy and the approach of governments to greenhouse gases, it is unlikely that the prices will rise by 500%. For Poland, with its economy carbon-based to the largest extent of all EU ETS participant countries, the consequences of such a solution could be disastrous, as after waiving the free allowances in 2019 it would probably not be able to bear the cost of purchasing them. [16]

Fig. 1. Limit of allowances in 2005-2050, derived from [11]

Year 2010

2015

2020

2025

2030

No of allowances for Poland (million t CO2-eq/a)

279.6

196.4

180.5

169.3

151.5

Number of free allowances allocated to power plants, CHPs and heat plants – averaged over the model period

151.8

56.1

0

0

0

Tab. 4. Current and anticipated number of allowances available to Polish EU ETS participants of and allocated free of charge to power plants, CHPs, and heat plants in Poland under EU ETS. (million t CO2-eq/a), developed on the basis of [1, 2], after [12–4] 150


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | 147–154

and projections in the EU ETS in 2015 [11], and the price for 2015 modelling from KOBiZE reports [17, 18]. The 2020–2030 forecast was developed by the UK’s Department for Energy and Climate Change (DECC) [19]. DECC predicts three pricing paths – low, medium and high. For the purpose of this study the low and medium price scenarios were adopted, as they are more likely than the high price variant. In addition, the forecast developed for the draft document Energy policy for Poland until 2050 (PEP 2050) [20] will appear in the model. The allowance pricing forecasts adopted for the analysis are set out in the Tab. 5.

Year 2010 (2010– 2014)

2015 (2020– 2024)

13

8

PRICE 1 PEP 2050 PRICE 2 DECC (low) PRICE 3 DECC (medium)

2020 (2020– 2024)

2025 (2025– 2029)

2030 (2030– 2034)

13

19

25

10

31

52

23

63

103

Tab. 5. Forecast of CO2 emission allowance prices in EU ETS [EUR/ tCO2 eq], derived from [1], developed after [11, 17, 19, 20]

4. Results

The average allowance prices for the 2010–2014(2010 model) and 2015–2019 (2015 model) planning periods were entered to the model, well as their forecasts for the following years. The price for the 2010 model was derived from publication Trends

Listed in Tab. 6 are forecasts of annual electricity generation outputs for each technology, for three CO2 emission allowance price levels. In the case of PRICE 1 (PEP 2050 forecast), i.e. the lowest of the allowance prices under consideration, the

2015

2020

2025

Electricity generation technology

Variant PRICE 1

97,998

50

76,519

Coal and lignite thermal plants – existing

PRICE 2

97,998

50

78,271

PRICE 3

97,998

50

69,841

44

Coal and lignite thermal plants – new

Coal and lignite thermal plants with sequestration

Nuclear plants with PWR reactors

RES – existing

RES – new

Gas plants – intervention sources

Hydro plants

Commercial CHPs

Commercial CHPs – new

Industrial CHP

Ar

cf

Ar

cf

2030

Ar

cf

Ar

cf

48

68,787

49

58,007

50

60,385

49

42

42,872

52,428

35

38

0

0

PRICE 1

8,499

90

41,296

90

41,296

90

41,296

90

PRICE 2

8,499

90

41,296

90

41,296

90

41,296

90 42

PRICE 3

8,499

90

41,296

90

41,296

90

19,317

PRICE 1

PRICE 2

2,522

90

PRICE 3

65,372

90

PRICE 1

943

83

PRICE 2

-

24,721

83

PRICE 3

24,721

83

PRICE 1

1,722

22

1,588

21

1,804

24

1,669

24

PRICE 2

1,722

22

1,413

18

1,804

24

1,669

24

PRICE 3

1,722

27

1,588

22

1,804

28

1,669

29

PRICE 1

9,613

27

7,868

22

11,042

22

35,296

24

PRICE 2

9,613

27

7,868

22

28,465

23

35,642

25

PRICE 3

9,613

22

7,868

21

37,894

24

45,193

24

PRICE 1

0

0

0

0

0

0

PRICE 2

0

0

0

0

0

0

PRICE 3

0

0

0

0

0

0

PRICE 1

2,941

15

2,791

14

3,269

16

3,269

16

PRICE 2

2,492

12

2,492

12

2,610

13

2,610

13

PRICE 3

2,941

15

2,791

14

2,760

14

3,269

16

PRICE 1

22,882

46

18,039

41

17,679

47

13,295

46

PRICE 2

22,882

46

18,039

41

17,679

47

13,295

46

PRICE 3

22,882

46

17,646

40

17,514

47

13,081

45

PRICE 1

311

16

1,899

17

11,628

35

15,483

37

PRICE 2

311

16

1,899

17

3,964

25

7,085

31

PRICE 3

311

16

440

5

560

7

341

4

PRICE 1

4,383

31

3,400

32

2,316

28

1,359

23

PRICE 2

5,078

36

3,400

32

2,316

28

1,359

23

PRICE 3

3,353

24

2,521

23

1,995

24

1,359

23

Tab. 6. Annual net electricity generation output Ar [GWh/a] and utilisation of net generation capacity cf [%] broken down into technologies, developed on the basis of [1] 151


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | 147–154

Fig. 2. Expected net generation capacity mix in the Polish power system [1]

Fig. 3. Expected annual CO2 emissions from Polish power plants and CHPs participating in the EU ETS allowance trading scheme [1]

introduction is not foreseen of the coal with CO2 sequestration (CCS – Carbon Capture and Storage) technology, because this option is not competitive with regard to technologies without CCS. Similarly, in the case of PRICE 2, the share of sequestrationbased technology in the electricity generation mix was only 1%, but with high allowance prices (PRICE 3) it increased to 38%. Therefore, this confirms the thesis that the allowance price has a significant impact on the will to invest in low-carbon solutions, including those based on CO2 capture and storage. In addition, with the rise in allowance prices and the significant decline in electricity generation from coal-fuelled power plants and CHPs, grows the RES output. Electricity generation in nuclear power plants is proposed since 2030 on every pricing path. In the cases of PRICE 2 and PRICE 3, the share of nuclear power in the electricity generation mix was 14%, whereas in the case of PRICE 1 it amounted to 0.5% only. Fig. 2 presents the net electricity generation capacity in the Polish power system, in the planning perspective until 2030. 152

The overall net electricity generation capacity grows with rising CO2 emission allowance prices. Analysis of the net generation capacity utilisation in power plants of each type (Tab. 6) shows its decline in coal plants, existing and post-2010 (baseline year for the model) alike, under high EUA (PRICE 3) prices. Fig. 2 also shows the appearance of non-zero net capacities of gas power plants. Since they are operated as intervention sources at the peak demand for electric power in the system, their share in the electricity generation mix is negligible. They produce less than 0.5 GWh/a and their net capacity is 1459 MW in 2030, in all pricing paths. They are included in the mix is, because the model needs to reflect the requirements of peak load coverage and power reserve maintenance by the power system. The MARKAL model analysis shows that the emissions decrease with the CO2 allowance price’s increase, as shown in Fig. 3. Therefore, the EU ETS scheme effectiveness depends to a large extent on the price of emission allowances, stimulated by the introduction of MSR market mechanisms such as the market


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | 147–154

Season

summer

summer

spring/autumn

spring/autumn

winter

winter

Time of day

day

night

day

night

day

night

Variant

2015 (2015–2019)

2020 (2020–2024)

2025 (2025–2029)

2030 (2030–2034)

PRICE 1

230

268

444

599

PRICE 2

230

255

458

680

PRICE 3

230

279

605

855

PRICE 1

230

268

209

326

PRICE 2

230

255

300

300

PRICE 3

230

279

420

194

PRICE 1

230

268

444

602

PRICE 2

230

255

458

684

PRICE 3

230

279

605

857

PRICE 1

230

268

209

328

PRICE 2

230

255

300

303

PRICE 3

230

279

420

196

PRICE 1

230

268

444

599

PRICE 2

230

255

458

680

PRICE 3

230

279

605

921

PRICE 1

230

268

209

326

PRICE 2

230

255

300

300

PRICE 3

230

279

420

239

Tab. 7. Marginal cost of electricity broken down by year’s sub-periods and variants of CO2, emission allowance prices in PLN/MWh, developed on the basis of [1]

stability reserve. According to the highest price path (PRICE 3) the total annual CO2 emissions from the Polish power plants and CHPs participating in the EU ETS would fall to 37 million t CO2 in 2030, that is, by 70% compared to 2010, when the emissions amounted to 138 mullion t CO2. It is worth noting that the upper limit of the allowances for Poland assumed for 2030 was 151.5 million EUA. Listed in Tab. 7 are the marginal costs of electricity. These results, obtained in the optimization process, are important for electricity consumers because, by way of the pricing mechanism, they are charged with high generation costs. In the most pessimistic variant of the EUA (PRICE 3) price, the marginal cost of electricity generation increases fourfold between 2015 and 2030. The increase in generation costs will be highest during the winter.

5. Summary This analysis allows for critical assessment of the EU ETS scheme. If the CENA 3 scenario, i.e. very high prices of emission allowances, is realised in the future (103 EUR/t CO2-eq in 2030), the scheme will have the chance to perform properly and meet the CO2 emission reduction requirements. However, if this does not happen, the scheme will be completely inefficient as there will be no financial incentive at which the emission reduction is profitable. Then the EU ETS scheme will not contribute to the reduction of CO2 total emission, and it will only become a financial instrument similar to the tax system. In addition, the EU ETS scheme, based so much on the allowance price, which in this case is unstable and hardly predictable, can not be the basic tool for combating global warming for the whole European Union. Particularly sensitive to the allowance price are the technologies of fossil

fuel combustion with CO2 sequestration. New and planned coalfired power plants and CHP plants should be designed with the capacity to install carbon dioxide capture systems in case of a rise in the allowance prices. Today, this technology is considered to be a promising engineering solution that is actually able to reduce carbon dioxide emissions, and the results of this modelling have confirmed it. The problem, however, is the CO2 storage in the long-term horizon. The storage potential has been included in the model. Another conclusion that can be made on the basis of the analysis is the appropriateness of building nuclear power plants. All price variants indicate that nuclear power plants could make a significant contribution to reducing the national CO2 emissions, but only in 2030. It is also the earliest technically feasible year in which this could happen, since the implementation of a nuclear power plant development project could last up to a dozen or so years. REFERENCES

1. M. Malinowska, “The model of European Union Emission Trading Scheme”, Gdańsk University of Technology, 2016. 2. M. Jaskólski, “Modelling long-term technological transition of Polish power system using MARKAL: Emission trade impact”, Energy Policy, Vol. 97, 2016, pp. 365–377. 3. European Council, “2030 Climate and energy policy framework – EUCO 169/14, 2014”. 4. European Union, “The EU Emissions Trading System (EU ETS)”, 2013. 153


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | 147–154

5. The Energy Market Agency, “Projections of energy and fuel demand to 2030 – Update, 2011” [online], http://www.mg.gov.pl/files/ upload/11099/ARE MG_2011_Raport_koncowy_01_09_2011.pdf. [access: 31.08.2015]. 6. Ministry of Economy of the Republic of Poland, “Energy Policy of Poland until 2030 – Appendix to Resolution no. 202/2009 of the Council of Ministers of 10 November 2009”, Warsaw, 2009. 7. “Cena zbytu polskiego węgla w końcu przewyższyła koszt” [The selling price of Polish coal has finally surpassed the cost], WNP. pl Portal Gospodarczy, 2016 [online], http://gornictwo.wnp. pl/cena-zbytu-polskiego-wegla-w-koncu-przewyzszyla-koszt,283706_1_0_0.html [access: 19.10.2016]. 8. “Wartości opałowe (WO) i wskaźniki emisji CO2 (WE) w roku 2013 do raportowania w ramach Wspólnotowego Systemu Handlu Uprawnieniami do Emisji za rok 2016” [Net calorific values and CO2 emission coefficients in 2012 for reporting under the European Emissions Trading Scheme for 2016], Krajowy Ośrodek Bilansowania i Zarządzania Emisjami, 2015 [online], http://www.kobize.pl/ en/article/aktualnosci-2015/id/664/wartosci-opalowe-wo-iwskazniki-emisji-co2-we-w-roku-2013-do-raportowania-w-ramachwspolnotowego-systemu-handlu-uprawnieniami-do-emisji-zarok-2016 [access: 20.10.2016]. 9. International Energy Agency, “IEA – Investment Costs, World Energy Outlook”, 2014 [online], http://www.worldenergyoutlook.org/weomodel/investmentcosts/ [access: 04.04.2016]. 10. “Discount rates for low-carbon and renewable generation technologies”, Oxera, Oxford/Brussels, 2011. 11. “Trends and projections in the EU ETS in 2015”, No. 14, European Environmental Agency, Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2015. 12. E. Smol, “Metodyka wraz z przykładowym obliczeniem »limitu« krajowej emisji gazów cieplarnianych dla Polski na lata 2013–2020”

[Methodology with an example calculation of the “limit” of national greenhouse gas emission for Poland in 2013–2020], Warsaw, 2010. 13. “Regulation no. 472 of 10 April 2014 on the list of installations generating electricity, included in emission trading scheme within trading period beginning from 1 January 2013, with the reason for granting them emission allowances”, Council of Ministers of the Republic of Poland, 2014. 14. “National Allocation Plan for CO2 Emission Allowances 2008–2012 Trading Period”, Ministry of the Environment of the Republic of Poland, Warsaw, 2006. 15. “Proposal for a decision of the European Parliament and of the Council concerning the establishment and operation of a market stability reserve for the Union greenhouse gas emission trading scheme and amending Directive 2003/87/EC”, European Commission, Brussels, 2014. 16. D. Anthes, G. Schattney, “The role of CO2 for European and international climate policy, Sustainable Natural Resources Management”, 2015 [online], http://www.managingnaturalresources.com/singlepost/2015/02/19/The-role-of-CO2-for-European-and-internationalclimate-policy-. [access: 20.10.2016]. 17. “Raport z rynku CO2” [CO2 market report], National Centre for Emission Balancing and Management KOBiZE, No. 53, 2016, pp. 1–11. 18. “Raport z rynku CO2” [CO2 market report], National Centre for Emission Balancing and Management KOBiZE, 2017, No. 58, pp. 1-16. 19. “Updated short-term traded carbon values used for UK public policy appraisal”, DECC, London, 2015. 20. „Wnioski z analiz prognostycznych na potrzeby Polityki energetycznej Polski do 2050 roku” [Conclusions from prognostic analyses for the Polish Energy Policy until 2050], Ministry of Economy, Warsaw, 2015.

Magdalena Anna Malinowska Gdańsk University of Technology e-mail: magdalena27malinowska@gmail.com Graduated from the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology (2017). Currently a student of economics at the University of Gdańsk. Her scientific interests include energy economics, industrial organization, natural resources and environmental economics.

Marcin Jaskólski Gdańsk University of Technology e-mail: marcin.jaskolski@pg.gda.pl Graduated from Gdańsk University of Technology (2002). An assistant professor at the Power Engineering Department of Gdańsk University of Technology. His scientific interests, besides integrated modelling of power system development, include the use of RES and nuclear power generation. He completed a course in biomass use at the University of Lund in Sweden (2002–2003) and research fellowships at the International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) in Laxenburgu, Austria (2003) and the Institute of Energy Economics and Rational Use of Energy (IER) at the University of Stuttgart (2004). He participated in courses in nuclear power engineering at the Atomic Energy and Alternative Energy (CEA) Commission in Saclay, France (2010). In 2011 he took an internship in nuclear reactor safety analysis at EDF SEPTEN research centre in Lyon.

154


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 147–154

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 147–154. When referring to the article please refer to the original text. PL

Modelowanie polskiego podsystemu wytwarzania energii elektrycznej w programie MARKAL ze szczególnym uwzględnieniem Europejskiego Systemu Handlu Uprawnieniami do Emisji Autorzy

Magdalena Anna Malinowska Marcin Jaskólski

Słowa kluczowe

energetyka, uprawnienia do emisji, unijny system handlu uprawnieniami do emisji, dekarbonizacja, MARKAL, EU ETS

Streszczenie

Artykuł dotyczy problematyki emisji gazów cieplarnianych w Unii Europejskiej oraz działań mających na celu ich redukcję, w szczególności Europejskiego Systemu Handlu Uprawnieniami do Emisji (EU ETS). Model polskiego podsystemu wytwarzania energii elektrycznej, uwzględniający mechanizmy EU ETS, został opracowany za pomocą pakietu optymalizacyjnego MARKAL. Do modelu zostały wprowadzone dane zebrane na podstawie dostępnych projektów, rozporządzeń i danych statystycznych. Wyniki działania modelu posłużyły w sformułowaniu następujących wniosków. Nawet bardzo wysoka cena uprawnień do emisji (103 EUR/t CO2-eq) nie będzie skutkować całkowitą dekarbonizacją sektora elektroenergetycznego w perspektywie do 2030 roku. Jednakże poziomy cen uprawnień będą miały istotny wpływ na strukturę wytwarzania energii elektrycznej i osiągalną moc elektryczną w systemie. Jedynie wysokie ceny uprawnień będą bodźcem do inwestowania w jednostki wytwórcze wykorzystujące odnawialne zasoby energii i energię jądrową. Technologie wytwarzania energii elektrycznej wyposażone w układy wychwytu CO2 mogą być szansą na utrzymanie gospodarki węglowej przy jednoczesnej redukcji emisji, ale problemem będzie składowanie dwutlenku węgla na dużą skalę. Data wpływu do redakcji: 13.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 07.03.2017 Data akceptacji artykułu: 28.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wprowadzenie Rosnące zanieczyszczenie środowiska emisjami gazów cieplarnianych, a w szczególności dwutlenku węgla, spowodowało, iż większość państw na świecie zaczęła kłaść ogromny nacisk na ich redukcję w celu zniwelowania zmian klimatycznych, jakie za sobą niosą. Dzięki inicjatywie Unii Europejskiej powstał Europejski System Handlu Emisjami (ang. EU ETS – European Union Emission Trading Scheme). Jest to pierwszy i zarazem największy system, którego głównym celem jest drastyczne obniżenie poziomu emisji gazów cieplarnianych do atmosfery, pochodzących z jednostek przemysłu wytwórczego, energetycznego jak również, od 2012 roku, z  lotnictwa. Idea stworzenia tego rynku powstała już w ubiegłym stuleciu, a wszedł on w życie w 2005 roku. Od tej pory ulega nieustannym zmianom w celu doskonalenia jego działania, które jednak w dalszym ciągu jest dalekie od ideału, na co ma wpływ wiele zmieniających się czynników. Celem tej analizy było odwzorowanie funkcjonowania systemu handlu emisjami w Unii Europejskiej w  modelu rozwoju systemów energetycznych, w  szczególności podsystemu wytwarzania energii elektrycznej. Przedstawiona została krótka charakterystyka EU ETS. Najważniejszą częścią pracy, szczegółowo opisanej w  [1], było opracowanie danych liczbowych z zakresu handlu uprawnieniami do  emisji, jak również weryfikacja modelu systemu, opracowanego z  wykorzystaniem pakietu optymalizacyjnego MARKAL i  szerzej zaprezentowanego w  [2], przeprowadzenie analizy

optymalizacyjnej w horyzoncie czasowym do 2030 roku, zgodnym z perspektywą nowej polityki energetyczno-klimatycznej [3]. 2. Europejski System Handlu Emisjami Państwa członkowskie UE stworzyły system handlu uprawnieniami do  emisji gazów cieplarnianych, który ma kontrolować emisje, wspomagać działania proekologiczne, a  w  rezultacie przyczynić się do  zahamowania zmian klimatycznych. EU ETS stanowi podstawę wypracowanej przez Unię Europejską strategii redukcji emisji gazów cieplarnianych, będących rezultatem działalności człowieka. Walutą EU ETS są uprawnienia do emisji (EUA – European Union Allowance). Jedno uprawnienie daje prawo do wyemitowania przez daną jednostkę jednej tony CO2, dwóch ton N2O lub perfluorowęglowodorów (PFC). Obecnie system wszedł w trzeci etap, który przyniósł znaczące zmiany w jego funkcjonowaniu [4]. Najważniejszą z nich było ustalenie górnego limitu wszystkich emisji dla całego EU ETS (w etapach I i II limity dotyczyły poszczególnych państw) oraz zmniejszanie owego limitu o 1,74% każdego roku. W dalszym ciągu jednak duża część uprawnień przydzielana jest bezpłatnie, szczególnie dotyczy to  przemysłu obarczonego ryzykiem ucieczki emisji CO2. Sektor elektroenergetyczny zobligowany jest do zakupu wszystkich uprawnień na  aukcjach [4]. Wyjątkiem są państwa, które przystąpiły do  Unii Europejskiej (UE) w  2004 roku, w  których operatorzy elektrowni nadal otrzymują bezpłatne uprawnienia

do emisji, a  zaoszczędzony kapitał mają inwestować w  ulepszanie infrastruktury energetycznej [4]. EU ETS w trzecim etapie, choć realizuje postulaty Protokołu z Kioto, przyczyniając się do redukcji emisji, nie jest jednak sam w sobie dobrze funkcjonującym systemem. Komisja Europejska (KE) dąży do tego, aby wszystkie uprawnienia rozdzielane były drogą sprzedaży aukcyjnej, gdyż jest to  jedyny sposób służący wdrożeniu zasady – zanieczyszczający płaci [4]. W 2021 roku planowane jest wejście w życie czwartego etapu. Ma on opierać się na  prowadzeniu sprzedaży aukcyjnej, współpracy platform europejskich i tych spoza Europy, na  sprawnym kontrolowaniu i  monitorowaniu emisji [4]. 3. Model podsystemu wytwarzania energii elektrycznej i Europejskiego Systemu Handlu Emisjami Do opracowania modelu funkcjonowania podsektora wytwarzania energii elektrycznej w  EU ETS wykorzystano model wykonany za pomocą pakietu optymalizacyjnego MARKAL (ang. MARKet ALlocation), szczegółowo opisany w  [2]. MARKAL to narzędzie do programowania modeli rozwoju systemów energetycznych, ze szczególnym uwzględnieniem struktury wytwórczej, na  podstawie bilansu energii. Procedura optymalizacyjna wyznacza najtańszy sposób pokrycia zapotrzebowania na energię finalną lub użyteczną, w zależności od  stopnia szczegółowości modelu, spełniający zadane ograniczenia. W modelu uwzględnione zostały m.in. mechanizmy

155


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 147–154

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 147–154. When referring to the article please refer to the original text. PL

redukcji emisji, w tym EU ETS, co zostało szczegółowo opisane w  [2]. W  tym artykule dokonano weryfikacji założeń modelu i wyznaczono prognozy rozwoju struktury wytwarzania energii elektrycznej i zainstalowanej mocy elektrycznej w  Krajowym Systemie Elektroenergetycznym do  2030 roku. Celem tej analizy było także sprawdzenie, jak brak bezpłatnych uprawnień oraz wzrost ich cen wpłynie na wybór technologii wytwarzania energii elektrycznej, ze szczególnym uwzględnieniem elektrowni węglowych i  jądrowych, w  wyżej wspomnianej perspektywie czasowej. 3.1. Prognozy zapotrzebowania na finalną energię elektryczną Do uruchomienia modelu wykorzystano prognozę zapotrzebowania na  finalną energię elektryczną dla Polski do 2030 roku z podziałem na sektory gospodarki, zawartą w [5]. Przedstawiono ją w tab. 1. 3.2. Prognozy cen paliw Prognoza cen najważniejszych surowców energetycznych została zamieszczona w dokumencie, Polityka energetyczna Polski do  2030 r. [6]. Cena węgla prognozowana na  2009 rok została przeszacowana, gdyż już w 2015 roku spadła ona do ok. 59 USD/t (1,87  EUR/GJ) [7]. Prognozę cen paliw importowanych do  Polski przedstawiono w tab. 2. W kontekście paliw bardzo ważne są również ceny polskiego węgla energetycznego, które w 2016 roku oscylowały wokół 213 zł/t (2,35 EUR/GJ), a w ostatnich miesiącach 2016 roku zanotowały wzrost do 219 zł/t (2,42 EUR/GJ). To i tak spadek w stosunku do poprzednich lat, kiedy średnia cena wynosiła 234 zł/t (2,59 EUR/GJ) w  2015 roku i 280 zł/t (3,09 EUR/GJ) w 2014 roku [7].

Wyszczególnienie/rok modelu (okres planowania)

2010 (2010–2014)

2015 (2015–2019)

2020 (2020–2024)

2025 (2025–2029)

2030 (2030–2034)

Przemysł i budownictwo

43,9

44,7

46,8

51,0

53,8

Transport

3,6

4,4

4,7

5,0

5,2

1,7

1,9

2,1

2,1

2,2

42,4

47,5

52,2

57,3

65,6

Gospodarstwa domowe

27,8

30,9

33,6

36,5

40,7

Razem

119,4

129,4

139,4

151,9

167,5

Tab. 1. Prognoza zapotrzebowania na finalną energię elektryczną [TWh/a], zaczerpnięto z [1], opracowano na podstawie [5]

Paliwo

Jednostka

2010 2015 2020 2025 2030 (2010–2014) (2015–2019) (2020–2024) (2025–2029) (2030–2034)

Gaz ziemny

EUR/GJ

5,58

7,94

8,73

9,23

9,66

Węgiel kamienny

EUR/GJ

2,79

2,79

2,93

3,01

3,01

Tab. 2. Prognoza cen paliw importowanych do Polski, zaczerpnięto z [1], opracowano na podstawie [5]

3.3. Dane techniczno-ekonomiczno-środowiskowe technologii wytwarzania energii elektrycznej Na wyniki modelowania w pakiecie optymalizacyjnym MARKAL mają również wpływ wskaźniki emisyjności przypisane poszczególnym technologiom. Do sprawnego działania modelu potrzebne było zaimplementowanie współczynników w podziale na technologie i rodzaj paliwa. Dane te  zostały zebrane przez Krajowy Ośrodek Bilansowania i  Zarządzania Emisjami (KOBiZE) w  dokumencie Wartości opałowe (WO) i wskaźniki emisji CO2 (WE) w  roku 2012 do  raportowania w ramach Wspólnotowego Systemu Handlu Uprawnieniami do Emisji za rok 2015 [8].

Rys. 1. Limit uprawnień w latach 2005–2050, zaczerpnięto z [11]

156

Rolnictwo Handel i usługi

W tab. 3 zawarto kluczowe dane potrzebne do  prawidłowego uruchomienia modelu MARKAL. Dane te zostały opracowane w  [2] i  zaktualizowane na  podstawie [9], który jest załącznikiem do publikacji World Energy Outlook 2014. Stopa dyskonta (d) została zaczerpnięta z [2] na podstawie [10]. 3.4. Limit uprawnień do emisji CO2 Na rys. 1 przedstawiono, jak zmieniał się limit przyznawanych uprawnień w  EU ETS od początku działania systemu (2005) oraz trend zmian w  perspektywie 2050 roku. Wykres uwidacznia brak efektywności działania EU ETS. Zarejestrowana emisja jest na dużo niższym poziomie niż ustalane corocznie limity. Jeżeli emisja


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 147–154

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 147–154. When referring to the article please refer to the original text. PL

kn

kes

d

[EUR'10/kW]

[EUR'10/ kW/a]

[1/a]

ƞ Nazwa technologii

[%] 2010

2020

2030

2010– 2030

2010– 2030

E cieplne zawodowe na WK – istniejące

39

1216

1216

1216

30,8

0,10

E cieplne zawodowe na WB – istniejące

39

1216

1216

1216

30,8

0,10

EC zawodowe o mocy od 200 MW* – istniejące

29

1575

1575

1575

22,8

0,10

EC zawodowe o mocy od 100 do 199 MW* – istniejące

33

994

994

994

14,4

0,10

EC zawodowe o mocy od 50 do 99 MW* – istniejące

23

1939

1939

1939

28,1

0,10

EC zawodowe o mocy do 49 MW* – istniejące

18

3085

3085

3085

44,7

0,10

EC zawodowe – niezależne – istniejące

15

3029

3029

3029

43,8

0,10

E szczytowo-pompowe – istniejące

67

1935

1935

1935

1,6

0,10

E z członem pompowym – istniejące

100

1737

1737

1737

173,7

0,10

E wodne zawodowe pozostałe – istniejące

100

1625

1782

2111

44,8

0,10

EC przemysłowe na WK – istniejące

14

4583

4583

4583

66,3

0,10

EC przemysłowe na gaz – istniejące

6

5224

5224

5224

75,6

0,10

EC przemysłowe na biomasę i biogaz – istniejące

14

5001

5001

5001

72,4

0,10

EC przemysłowe na inne paliwa – istniejące

14

4369

4369

4369

63,2

0,10

E wodne przepływowe – niezależne – istniejące

100

2891

2891

2877

50,0

0,10

E wiatrowe – istniejące

100

1281

1213

1156

31,0

0,07

E biogazowe – istniejące

30

2147

2058

1953

77,2

0,09

E na biomasę – istniejące

35

1706

1635

1550

56,4

0,08

E cieplne zawodowe na WK – nowe (2010–2025)

43

1431

1431

1431

42,9

0,15

E cieplne zawodowe na WB – nowe (2010–2025)

43

1431

1431

1431

42,9

0,15

E ze zgazowaniem WK i sekwestracją CO2

38

2594

2594

2165

84,9

0,15

E cieplne z kotłem pyłowym na WK z sekwestracją CO2

34

2576

2576

2040

71,0

0,15

E cieplne z kotłem pyłowym na WB na parametry nadkrytyczne z sekwestracją CO2

34

2576

2576

2040

71,0

0,15

E cieplne z kotłem fluidalnym na WB na parametry nadkrytyczne z sekwestracją CO2

37

5687

5687

4937

84,2

0,15

E – układy gazowo-parowe ze zgazowaniem WB i sekwestracją CO2

38

2594

2594

2165

84,9

0,15

EJ z reaktorami PWR (2025–2030)

34

4586

4437

3475

123,0

0,11

E wiatrowe – lądowe

100

1281

1213

1156

31,0

0,07

E wiatrowe – morskie

100

3707

2863

2269

104,0

0,09

E – panele fotowoltaiczne PV

100

2325

1634

1291

21,5

0,08

E ze zgazowaniem upraw energetycznych (biomasa)

35

1706

1635

1550

56,4

0,08

E – układy gazowo-parowe ze zgazowaniem biomasy

58

3240

3240

3118

26,5

0,08

E – układy gazowo-parowe ze zgazowaniem biomasy z sekwestracją CO2 (po 2030 roku)

34

3888

3888

2598

35,1

0,08

E – silniki na biogaz

30

2147

2058

1953

77,2

0,09

E – układy z turbiną parową opalane odpadami komunalnymi

50

6083

5833

5541

219,1

0,10

E gazowe – źródła interwencyjne (2015–2025)

41

359

359

359

14,3

0,09

E zawodowe na GZ – nowe (2010–2025)

62

716

716

716

17,9

0,09

Ogniwa paliwowe na gaz ziemny

50

4294

3578

1789

62,5

0,15

EC zawodowe na WK – nowe (2010–2025)

23

2317

2317

2317

33,5

0,08

EC zawodowe na gaz ziemny – nowe (2010–2025)

29

931

931

931

28,0

0,09

EC zawodowe na biomasę – nowe (2010–2025)

20

2891

2780

2655

103,4

0,08

EC z silnikiem na biogaz (nowe)

35

2791

2675

2539

100,4

0,09

EC – ogniwa paliwowe (gaz ziemny)

50

4294

3578

1789

62,5

0,15

EC – mikroturbiny gazowe (<120 kW)

33

4000

4000

3118

19,5

0,09

*moc osiągalna elektryczna Tab. 3. Charakterystyki technologii wytwarzania energii elektrycznej, zaczerpnięto z [1], opracowane na podstawie [2, 9, 10]. Legenda: ƞ – sprawność brutto wytwarzania energii elektrycznej [%]; kn – jednostkowe nakłady inwestycyjne odniesione do mocy elektrycznej netto [EUR’10/kW]; kes – jednostkowe koszty eksploatacyjne odniesione do mocy elektrycznej netto [EUR’10/kW/a]; d – stopa dyskonta [1/a]; E – elektrownie; EC – elektrociepłownie; EJ – elektrownie jądrowe; GZ – gaz ziemny; PWR – reaktor wodny ciśnieniowy (ang. Pressurized Water Reactor); WB – węgiel brunatny; WK – węgiel kamienny

będzie nadal spadać w powolnym tempie, konieczne do osiągnięcia założonych przez UE celów byłoby obniżenie całkowitej liczby uprawnień, tak by była co najwyżej równa faktycznej emisji. W  latach 2005–2014 poziom emisji spadł o  24%, a  planowany był spadek o 20% w perspektywie do 2020 roku [11]. Przyszłe cele zostały zatem przedwcześnie osiągnięte. W  pierwszym i  drugim etapie funkcjonowania EU ETS Polska otrzymywała ok. 11% z całej puli uprawnień dostępnych w ramach systemu [11]. Założono, że udział ten pozostanie bez zmian w  etapie czwartym EU ETS. Dane liczbowe dla etapu trzeciego zostały zaczerpnięte z prognozy Krajowego Ośrodka Bilansowania i  Zarządzania Emisjami (KOBiZE) [12], poglądowe ich wartości zostały zamieszczone w tab. 4. 3.5. Ceny uprawnień do emisji CO2 Drugim najważniejszym czynnikiem wpływającym na  realizowanie celów systemu, zaraz po  całkowitej dostępnej liczbie uprawnień, jest ich cena. Czynnik ten ma bardzo duży wpływ na całe funkcjonowanie systemu. Jeśli jest zbyt niska – nie stanowi bodźca dla jednostek do  inwestowania w  niskoemisyjne rozwiązania, ponieważ bardziej opłacalne jest dla wytwórców wykupienie praw do  emisji. Jest to  nadal możliwie, ponieważ na rynku jest dostępna duża ich liczba. Sytuacja ta może zmienić się dopiero, gdy do obiegu wejdzie mechanizm stabilności rynkowej – MSR (ang. Market Stability Reserve) [15]. Wtedy to  liczbę uprawnień będzie można korygować w  zależności od  potrzeb, co będzie miało znaczący wpływ na kształtowanie się cen. Ceny, które w  2016 roku oscylowały w zakresie 4–7 EUR/EUA, nie są w stanie zapewnić opłacalności inwestycji w niskoemisyjne rozwiązania technologiczne. Szacuje się, że  pułapem cenowym, przy którym kupowanie uprawnień byłoby stosunkowo dużym obciążeniem dla uczestników, jest 30–36 EUR/EUA. W związku z  obecną polityką i podejściem władz państw do problematyki gazów cieplarnianych jest to mało prawdopodobne, aby ceny wzrosły o 500%. Dla Polski, której gospodarka energetyczna opiera się na węglu w największym udziale ze  wszystkich krajów uczestniczących w EU ETS, skutki takiego rozwiązania mogłyby być fatalne, gdyż po zniesieniu bezpłatnych uprawnień w 2019 roku prawdopodobnie nie byłaby w  stanie ponosić kosztów ich zakupu. [16] Do modelu wprowadzono średnie ceny uprawnień dla okresów planowania 2010– 2014 (model 2010) oraz 2015–2019 (model 2015), a także ich prognozę na następne lata. Cena uprawnienia dla modelu 2010 została zaczerpnięta z publikacji Trends and projections in the EU ETS in 2015 [11], a cena dla modelowania 2015 z raportów przygotowywanych przez KOBiZE [17, 18]. Prognoza na lata 2020–2030 została opracowana przez brytyjski Departament ds. Energii i Zmian Klimatu (ang. DECC – Departament of Energy and Climate Change) [19]. W przewidywaniach DECC prognozuje się trzy ścieżki – ceny: niskie, średnie i wysokie. Na potrzeby tej pracy użyte zostaną scenariusze niskich i średnich cen, gdyż istnieje większe prawdopodobieństwo kształtowania się ich

157


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 147–154

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 147–154. When referring to the article please refer to the original text. PL

na tym poziomie niż wariantu cen wysokich. Dodatkowo w modelu pojawi się prognoza opracowana na  potrzeby projektu dokumentu Polityka energetyczna Polski do 2050 roku (PEP 2050) [20]. Prognozy cen uprawnień, użyte w analizie, zostały zamieszczone w tab. 5.

Lata 2010

2015

2020

2025

2030

Liczba uprawnień dla Polski (mln t CO2-eq/a)

279,6

196,4

180,5

169,3

151,5

Liczba darmowych uprawnień przyznana elektrowniom, elektrociepłowniom i ciepłowniom – uśredniona za okres modelu

151,8

56,1

0

0

0

4. Wyniki W tab. 6 przedstawiono przewidywane wielkości rocznych produkcji energii elektrycznej w poszczególnych technologiach, dla trzech poziomów cen uprawnień do  emisji CO2. W przypadku CENA 1 (prognoza PEP 2050), czyli najniższych z  rozpatrywanych cen uprawnień, nie jest przewidziane wprowadzenie technologii wytwórczych na węgiel z  sekwestracją CO2 (ang. CCS – Carbon Capture and Storage), ponieważ ta opcja nie jest konkurencyjna w stosunku do technologii bez CCS. Podobnie w  przypadku CENA 2 udział technologii z sekwestracją w całej strukturze wytwarzania energii elektrycznej wyniósł zaledwie 1%, ale w przypadku wysokich cen uprawnień (CENA 3) udział ten był na  poziomie 38%. Tym samym jest to potwierdzenie tezy, że cena uprawnień ma znaczący wpływ na  chęć

Tab. 4. Aktualna i przewidywana liczba uprawnień dostępna dla polskich uczestników EU ETS oraz przyznawana za darmo elektrowniom, elektrociepłowniom i ciepłowniom w Polsce w ramach EU ETS (mln t CO2-eq/a), opracowano na podstawie [1, 2], według [12–4]

lata 2010 (2010–2014)

2015 (2020–2024)

CENA 1 PEP 2050 CENA 2 DECC (ceny niskie)

13

8

CENA 3 DECC (ceny średnie)

2020 (2020–2024)

2025 (2025–2029)

2030 (2030–2034)

13

19

25

10

31

52

23

63

103

Tab. 5. Prognoza ceny uprawnień do emisji CO2 w EU ETS [EUR/tCO2-eq], zaczerpnięto z [1], opracowano według [11, 17, 19, 20]

Technologia wytwarzania energii elektrycznej E cieplne na WK i WB – istniejące

E cieplne na WK i WB – nowe

E cieplne na WK i WB z sekwestracją

EJ z reaktorami PWR

E OZE – istniejące

E OZE – nowe

E gazowe – źródła interwencyjne

E wodne

EC zawodowe

EC zawodowe – nowe

EC przemysłowe

Wariant

2015

2020

2025

2030

Ar

cf

Ar

cf

Ar

cf

Ar

cf

CENA 1

97 998

50

76 519

48

68 787

50

60 385

49

CENA 2

97 998

50

78 271

49

58 007

42

42 872

35

CENA 3

97 998

50

69 841

44

52 428

38

0

0

CENA 1

8 499

90

41 296

90

41 296

90

41 296

90

CENA 2

8 499

90

41 296

90

41 296

90

41 296

90

CENA 3

8 499

90

41 296

90

41 296

90

19 317

42

CENA 1

CENA 2

2 522

90

CENA 3

65 372

90

CENA 1

943

83

CENA 2

-

24 721

83

CENA 3

24 721

83

CENA 1

1 722

22

1 588

21

1 804

24

1 669

24

CENA 2

1 722

22

1 413

18

1 804

24

1 669

24 29

CENA 3

1 722

27

1 588

22

1 804

28

1 669

CENA 1

9 613

27

7 868

22

11 042

22

35 296

24

CENA 2

9 613

27

7 868

22

28 465

23

35 642

25 24

CENA 3

9 613

22

7 868

21

37 894

24

45 193

CENA 1

0

0

0

0

0

0

CENA 2

0

0

0

0

0

0

CENA 3

0

0

0

0

0

0

CENA 1

2 941

15

2 791

14

3 269

16

3 269

16

CENA 2

2 492

12

2 492

12

2 610

13

2 610

13

CENA 3

2 941

15

2 791

14

2 760

14

3 269

16

CENA 1

22 882

46

18 039

41

17 679

47

13 295

46

CENA 2

22 882

46

18 039

41

17 679

47

13 295

46

CENA 3

22 882

46

17 646

40

17 514

47

13 081

45

CENA 1

311

16

1 899

17

11 628

35

15 483

37

CENA 2

311

16

1 899

17

3 964

25

7 085

31

CENA 3

311

16

440

5

560

7

341

4

CENA 1

4 383

31

3 400

32

2 316

28

1 359

23

CENA 2

5 078

36

3 400

32

2 316

28

1 359

23

CENA 3

3 353

24

2 521

23

1 995

24

1 359

23

Tab. 6. Roczna produkcja energii elektrycznej netto Ar [GWh/a] oraz stopień wyzyskania mocy elektrycznej netto cf [%] w podziale na technologie, opracowano na podstawie [1]

158


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 147–154

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 147–154. When referring to the article please refer to the original text. PL

inwestowania w niskoemisyjne rozwiązania, w tym oparte na wychwycie i składowaniu CO2. Dodatkowo wraz ze  wzrostem cen uprawnień i znacznym spadkiem produkcji energii elektrycznej z  elektrowni i  elektrociepłowni na  węgiel wzrasta produkcja bazująca na odnawialnych źródłach energii. Wytwarzanie energii elektrycznej w  elektrowniach jądrowych jest proponowane od  2030 roku, w  każdej ścieżce cenowej. W przypadkach CENA 2 i CENA 3 udział elektrowni jądrowych w strukturze wytwarzania energii elektrycznej wyniósł 14%, podczas gdy w przypadku CENA 1 wyniósł on zaledwie 0,5%. Na rys. 2 zaprezentowano strukturę mocy elektrycznej netto w polskim systemie elektroenergetycznym, w  perspektywie planowania do 2030 roku. Całkowita moc elektryczna netto jest tym wyższa, im wyższa jest cena uprawnień do emisji CO2. Analiza stopni wyzyskania mocy elektrycznej netto poszczególnych typów elektrowni (tab. 6)

pokazuje, że ma to  związek ze  zmniejszeniem wartości tego stopnia dla elektrowni węglowych, zarówno istniejących, jak i  zbudowanych po 2010 roku (bazowym roku dla modelu), w warunkach wysokich cen EUA (CENA 3). Na rys. 2 pojawiają się również niezerowe wartości mocy netto dla elektrowni gazowych. Ze względu na  to, że  pracują one jako źródło interwencyjne przy szczytowym zapotrzebowaniu na moc elektryczną w  systemie, mają one pomijalnie mały udział w strukturze wytwarzania energii elektrycznej. Produkują ilość energii mniejszą niż 0,5 GWh/a, a  ich moc netto jest na  poziomie 1459  MW w  2030 roku, we  wszystkich ścieżkach cenowych. Ich obecność w strukturze wynika z wymagań stawianych modelowi, odwzorowujących wymaganie stawiane systemowi elektroenergetycznemu, w  zakresie pokrycia szczytowego obciążenia oraz utrzymania wymaganej rezerwy mocy w  systemie elektroenergetycznym.

W rozpatrywanej analizie z  zastosowaniem modelu MARKAL spadki poziomu emisji są tym większe, im bardziej wzrasta cena uprawnień do emisji CO2, co ilustruje rys. 3. Skuteczność EU ETS zależy zatem w  znacznej mierze od  ceny uprawnienia do emisji, stymulowanej poprzez wprowadzenie mechanizmów rynkowych, takich jak rezerwa stabilności rynkowej (ang. MSR – Market Stability Reserve). Według ścieżki najwyższych cen (CENA 3) całkowity poziom rocznej emisji CO2 w  polskich elektrowniach i  elektrociepłowniach, uczestniczących w  EU ETS, miałby spaść do 37 mln t CO2 w 2030 roku, czyli o 70% w  stosunku do  2010 roku, kiedy poziom emisji wynosił 138 mln t CO2. Warto zaznaczyć, że założony górny limit uprawnień dla Polski na 2030 rok wynosił 151,5 mln EUA. W  tab. 7 przedstawiono koszt krańcowy energii elektrycznej. Wyniki te, otrzymane w procesie optymalizacji, są ważne z punktu widzenia odbiorców energii elektrycznej,

Rys. 2. Przewidywana struktura mocy elektrycznej netto w polskim systemie elektroenergetycznym [1]

Rys. 3. Przewidywane roczne wielkości emisji CO2 z elektrowni i elektrociepłowni w Polsce, uczestniczących w systemie handlu uprawnieniami (EU ETS) [1]

159


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 147–154

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 147–154. When referring to the article please refer to the original text. PL

gdyż to oni poprzez cenę energii są obciążani wysokimi kosztami wytwarzania. W najbardziej pesymistycznym wariancie ceny EUA (CENA 3) koszt krańcowy wytwarzania energii elektrycznej wzrasta czterokrotnie w  okresie 2015–2030. Wzrost kosztów wytwarzania będzie najwyższy w  okresie zimowym. 5. Podsumowanie Przeprowadzona w pracy analiza pozwala na krytyczną ocenę systemu EU ETS. Jeśli w  przyszłości spełniony zostanie scenariusz CENA 3, czyli bardzo wysokich cen uprawnień do  emisji (103 EUR/t  CO2-eq w  roku 2030), system będzie miał szanse działać poprawnie i  spełnić postulaty dotyczące redukcji emisji CO 2 . Jeżeli jednak tak się nie stanie, system będzie całkowicie niewydolny, gdyż nie będzie bodźca finansowego, przy którym redukcja emisji byłaby opłacalna. W  tej sytuacji system EU ETS nie będzie przyczyniał się do  redukcji ogólnej ilości emisji CO2, a  stanie się jedynie instrumentem finansowym, podobnym do  systemu podatkowego. Dodatkowo system EU ETS, który aż  w  tak dużym stopniu bazuje na  cenie uprawnienia, która w tym przypadku jest wartością niestabilną i trudną do przewidzenia, nie może być podstawowym narzędziem do walki z globalnym ociepleniem dla całej Unii Europejskiej. Szczególnie wrażliwe na  ceny uprawnień są technologie spalania paliw kopalnych z  sekwestracją CO2. Nowe i planowane elektrownie i  elektrociepłownie na  węgiel powinny być przystosowane do  zainstalowania w nich układów do wychwytu dwutlenku węgla na wypadek wzrostu cen uprawień. Obecnie technologia ta jest uważana za obiecujące rozwiązanie technologiczne, które faktycznie jest w stanie zredukować poziom emisji dwutlenku węgla, a wyniki modelowania to potwierdzają. Problemem jednak jest składowanie CO2 w horyzoncie długoterminowym. Potencjał składowania został uwzględniony w modelu. Kolejnym wnioskiem, który można sformułować na podstawie dokonanej analizy, jest zasadność budowy elektrowni jądrowych. Wszystkie warianty cenowe wskazują na to, że elektrownie jądrowe mogłyby mieć istotny wkład w  obniżeniu krajowych emisji CO 2, ale dopiero w  2030 roku. Jest to też najwcześniejszy możliwy ze względów technicznych rok, w którym mogłoby to  nastąpić, gdyż realizacja projektu budowy elektrowni jądrowej może trwać nawet kilkanaście lat. Bibliografia 1. Malinowska M., The model of European Union Emission Trading Scheme [in Polish: Opracowanie modelu systemu handlu uprawnieniami do emisji w Unii Europejskiej], Gdańsk University of Technology, 2016. 2. Jaskólski M., Modelling long-term technological transition of Polish power system using MARKAL: Emission trade impact, Energy Policy 2016, Vol. 97, s. 365–377.

160

2015 (2015–2019)

2020 (2020–2024)

2025 (2025–2029)

2030 (2030–2034)

pora roku

pora dnia

Wariant CENA 1

230

268

444

599

lato

dzień

CENA 2

230

255

458

680

lato

wiosna/jesień

wiosna/jesień

zima

zima

noc

dzień

noc

dzień

noc

CENA 3

230

279

605

855

CENA 1

230

268

209

326

CENA 2

230

255

300

300

CENA 3

230

279

420

194

CENA 1

230

268

444

602

CENA 2

230

255

458

684

CENA 3

230

279

605

857

CENA 1

230

268

209

328

CENA 2

230

255

300

303

CENA 3

230

279

420

196

CENA 1

230

268

444

599

CENA 2

230

255

458

680

CENA 3

230

279

605

921

CENA 1

230

268

209

326

CENA 2

230

255

300

300

CENA 3

230

279

420

239

Tab. 7. Koszt krańcowy energii elektrycznej w podziale na podokresy roku i warianty cen uprawnień do emisji CO2, w zł/MWh, opracowano na podstawie [1]

3. European Council, 2030 Climate and energy policy framework – EUCO 169/14, 2014. 4. European Union, The EU Emissions Trading System (EU ETS), 2013. 5. The Energy Market Agency, Projections of energy and fuel demand to 2030 – Update, 2011 [online], http://www.mg.gov.pl/files/ upload/11099/ARE MG_2011_Raport_ koncowy_01_09_2011.pdf. [dostęp: 31.08.2015]. 6. Ministry of Economy of the Republic of Poland, Energy Policy of Poland until 2030 – Appendix to  Resolution no. 202/2009 of the Council of Ministers of 10 November 2009, Warsaw, 2009. 7. Cena zbytu polskiego węgla w  końcu przewyższyła koszt, WNP.pl Portal Gospodarczy, 2016 [online], http:// gornictwo.wnp.pl/cena-zbytu-polskiegowegla-w-koncu-przewyzszylakoszt,283706_1_0_0.html [dostęp: 19.10.2016]. 8. Wartości opałowe (WO) i  wskaźniki emisji CO2 (WE) w roku 2013 do raportowania w ramach Wspólnotowego Systemu Handlu Uprawnieniami do Emisji za rok 2016, Krajowy Ośrodek Bilansowania i  Zarządzania Emisjami, 2015 [online], http://www.kobize.pl/en/article/aktualnosci-2015/id/664/wartosci-opalowe-wo-i-wskazniki-emisji-co2-we-wroku-2013-do-raportowania-w-ramachwsp olnotowego-systemu-handluuprawnieniami-do-emisji-za-rok-2016 [dostęp: 20.10.2016]. 9. International Energy Agency, IEA  – Investment Costs, World Energy Outlook, 2014 [online], http://www. worldenergyoutlook.org/weomodel/ investmentcosts/ [dostęp: 4.04.2016].

10. Discount rates for low-carbon and renewable generation technologies, Oxera, Oxford/Brussels, 2011. 11. Trends and projections in the EU ETS in 2015, No. 14, European Environmental Agency, Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2015. 12. Smol E., Metodyka wraz z przykładowym obliczeniem „limitu” krajowej emisji gazów cieplarnianych dla Polski na  lata 2013–2020, Warszawa, 2010. 13. Regulation no. 472 of 10 April 2014 on the list of installations generating electricity, included in emission trading scheme within trading period begining from 1  January 2013, with the reason for granting them emission allowances, Council of Ministers of the Republic of Poland, 2014. 14. National Allocation Plan for CO 2 Emission Allowances 2008–2012 Trading Period, Ministry of the Environment of the Republic of Poland, Warsaw, 2006. 15. Proposal for a decision of the European Parliament and of the Council concerning the establishment and operation of a market stability reserve for the Union greenhouse gas emission trading scheme and amending Directive 2003/87/EC, European Commission, Brussels, 2014. 16. Anthes D., Schattney G., The role of CO2 for European and international climate policy, Sustainable Natural Resources Management, 2015 [online], http://www. managingnaturalresources.com/singlepost/2015/02/19/The-role-of-CO2-forEuropean-and-international-climatepolicy-. [dostęp: 20.10.2016]. 17. Raport z  rynku CO 2 , Krajowy Ośrodek Bilansowania i  Zarządzania Emisjami 2016, nr 53, s. 1–11.


M.A. Malinowska, M. Jaskólski | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 147–154

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 147–154. When referring to the article please refer to the original text. PL

18. Raport z rynku CO 2 , Krajowy Ośrodek Bilansowania i  Zarządzania Emisjami 2017, nr 58, s. 1–16. 19. Updated short-term traded carbon values used for UK public policy appraisal, DECC, London, 2015.

20. Wnioski z analiz prognostycznych na potrzeby Polityki energetycznej Polski do 2050 roku, Ministerstwo Gospodarki, Warszawa, 2015.

Magdalena Anna Malinowska

inż. Politechnika Gdańska e-mail: magdalena27malinowska@gmail.com Absolwentka Wydziału Inżynierii Elektrycznej i Sterowania Politechniki Gdańskiej (2017). Obecnie studentka ekonomii na Uniwersytecie Gdańskim. Jej zainteresowania naukowe to ekonomia energii, organizacja przemysłu, zasoby naturalne i ekonomia środowiska.

Marcin Jaskólski

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: marcin.jaskolski@pg.gda.pl Ukończył studia na Politechnice Gdańskiej (2002). Jest adiunktem w Katedrze Elektroenergetyki Politechniki Gdańskiej. Obszar jego zainteresowań, oprócz zintegrowanego modelowania rozwoju systemów energetycznych, obejmuje wykorzystanie odnawialnych zasobów energii i energetykę jądrową. Ukończył szkolenia na temat wykorzystania biomasy na Uniwersytecie w Lund w Szwecji (2002–2003) i odbył stypendia naukowe w Międzynarodowym Instytucie Analiz Systemów Stosowanych (IIASA) w Laxenburgu, Austria (2003) oraz Instytucie Ekonomii Energetyki i Racjonalnego Wykorzystania Energii (IER) na Uniwersytecie w Stuttgarcie (2004). Uczestniczył w kursach z dziedziny energii jądrowej w Komisji Energii Atomowej i Energii Alternatywnej (CEA) w Saclay we Francji (2010). W 2011 roku odbył praktyki w zakresie analizy bezpieczeństwa reaktorów jądrowych w centrum badawczym EDF SEPTEN w Lyonie.

161


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 162–169

Modelling of Energy Sources and Energy Storage devices for the Purpose of Analysis the Low voltage Microgrid Operation

Authors Michał Małaczek Irena Wasiak

Keywords microgrids, microgrid modelling, distributed generation, microgrid control, energy storage

Abstract The paper presents methods of modelling electricity sources and storages for the purpose of analysing the performance of microgrids in steady and transient states. The subject of the study is a low voltage microgrid comprising controllable and uncontrollable energy sources, storages and loads. Models of energy sources and storage are presented as well as their control algorithms for the two modes of operation of the microgrid: in connection with the utility network, and in autonomous operation. A simulation model of the microgrid was developed in PSCAD/ EMTDC. Selected simulation results are presented which illustrate the performance of the system under assumed conditions.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017313 Received: 14.02.2017 Accepted: 28.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction Over recent years, in Poland and around the world, interest has grown in distributed energy, especially in renewable energy sources (RES) such as wind generators (WG) and photovoltaic panels (PV). This is because of, among other factors, the benefits offered by RES sources as environmentally friendly clean technologies. In addition, Poland as a member of the European Union must meet the legal requirements stipulated by international agreements to ensure a specific RES share in the energy mix, and to increase energy efficiency (3x20 climate package). RES development has the potential to be driven by legal and financial support mechanisms introduced in many countries. The goal of higher energy efficiency leads in turn to the interest in electricity and heat co-generation. Increasingly, gas micro-turbines (MT) are being used, which implement this form of generation. With this being the case, it seems quite believable that more distributed energy sources will be installed in the power system year by year. With increased levels of penetration of distributed sources, the power system administration becomes more decentralized. Conventional passive distribution grids are transformed into active grids and, with the introduction of measuring and control systems, into microgrids (MG). In a microgrid, just like in the conventional power system, processes of electricity generation, transmission and use are carried out [1]. 162

Typical distributed sources used in microgrids differ significantly from conventional synchronous generators, in terms of design and operational specifics alike, as well as in terms of output voltage parameters. In order to integrate sources in a microgrid, Voltage Source Converters (VSC) are needed as interconnection interfaces. Distributed generation also includes energy storages, increasingly used to support sources and microgrids [2, 3, 4]. Out of many recognized technologies, the electrochemical (battery) storage is most common [4], and requires, like many distributed sources, connection through an inverter. In this situation, the control of source and storage operation is reduced primarily to the proper control of their inverters. Distributed sources, and RES in particular, with their stochastically variable output power, have a significant impact on grid performance and can cause problems with the maintenance of the required electricity quality parameters. Additional electromagnetic disturbances are introduced by the connection inverters of the sources and storages. The specificity of distributed generation, as well as problems related to source integration, justify the purpose of simulation research on power microgrid operation under different conditions. In addition to exploring microgrid phenomena, this type of research can be used to develop and validate control and regulation mechanisms/systems that alleviate or completely eliminate the adverse impact of sources on microgrid performance, and


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 162–169

achieve specific system functionality. Simulation studies require the development of appropriate models of individual devices with their control systems. Many publications on distributed source modelling can be found in the literature. Depending on their purposes, the presented models feature varying degrees of complexity. Paper [5] presents a detailed model of a 1-phase PV source connected to the mains. The model consists of: photovoltaic panel, DC/DC boost converter, DC/AC converter, and LCL filter. Paper [6] reports simulation studies of a similar system consisting of a PV source, DC/DC converter, DC/AC converter and a power supply grid. Photovoltaic panels were mapped using a ready model from the PSCAD/EMTDC library. A detailed model of a gas turbine with a set of DC/DC converters (Buck-Boost Converters) and DC/AC (VSC) can be found in [1]. Paper [7] presents a complex model of a single-shaft gas micro-turbine mapping the electrical, mechanical and thermal parts of the real object. In papers [8, 9, 10] simplified models of sources with connection converters are presented. Individual objects were mapped as DC voltage sources with DC/AC converters. A similar solution may be found in [11], where one of the power sources was modelled as a DC source connected to the grid via VSC, and the other – PV – as the ideal current source. Simplified models were used in the studies of converter control algorithms. Based on the available information, it is difficult to clearly assess the performance of models and control algorithms. Integrating extensive and detailed models of electricity sources, storages, and loads into one large and complex power microgrid model can lead to an extremely complex structure. Simulations with such a model are very difficult and sometimes impossible. Often in such situations it turns out that the system is unstable and the simulation results are divergent. Therefore, the way in which elements are modelled must strike a balance between sufficient accuracy of mapping of real objects and the degree of complexity of the model and the speed at which calculations are performed in a given simulation environment. This involves the need to introduce some simplifications into the analysed models. The aim of this paper is to present methods of modelling typical energy sources and storages used in low voltage MG for the purpose of analysing their performance. Simplified models of PV and gas micro-turbine sources and battery storages have been proposed, with matching control modes in line with the required functionality of the device. A simulation model is also presented of the sample microgrid implemented in the PSCAD/EMTDC environment, as well as simulation results that illustrate its operation using a pre-set control strategy.

2. Control strategy for the operation of power microgrid 2.1. Grid-connected operation Microgrids are typically operated in interaction with the utility grid. Sources installed in a microgrid generate power for local loads. The utility network is a balancing element that receives the excess energy generated in microgrids or supplies the missing energy at a time when the local generation is insufficient to cover

the demand. In such an operating mode, the utility network acts as a reference voltage source, so there is no need for any additional regulation of voltage amplitude and frequency within the microgrid [10, 12]. The task of controlled sources, such as gas micro-turbines, is to generate the expected active and reactive output power. Uncontrollable sources, RES by assumption, generate power depending on the availability of primary energy. Energy storages can be used to support RES operation and to reduce the power exchange between microgrid and network. When operated in connection with network, sources and storages are subject to P-Q control to obtain the appropriate active and reactive power [11, 13]. The connection converters of the sources operate in the CC-VSC current controlled mode in synchronization with the suppling voltage. An important feature of such converter control is the limitation of their current during transient states [14, 15]. Reference values for sources can be set by the operator or overriding control in such a way as to minimize the cost to the microgrid owner, while ensuring the proper operating conditions of the system and taking into account the source specifications [16]. P-Q control is also used in RES, and for the most efficient use of these sources, algorithms are used to obtain the maximum active power output under given conditions and at given tg φ = 0 [8]. The local control system adjusts the output power of the source using the MPPT (Maximum Power Point Trucking) algorithm. Because this type of RES control is independent of other sources and loads, it is called non-interactive control [14]. Depending on the control strategy in the entire microgrid where the energy storage is located, it can operate either in U-f mode as a reference voltage source or in P-Q mode as a current source. In this case, however, it is necessary to take into account the limited capacity of the energy storage, since the set values of active power P and reactive power Q define its actual state of charge or discharge. As mentioned earlier, the energy storage in MG can perform many important and complex functions. Therefore, already at the stage of storage modelling it should be taken into account that the model should enable the implementation of different types of control depending on the tasks it is to perform in the system. This means that the way in which an energy storage is modelled depends on the functions it performs.

2.2. Autonomous operation When generation and demand are locally balanced, microgrids can operate independently of the commercial power grid. This mode of operation may be short-term, as in an emergency disconnection from the grid, or it may be planned intentionally over an extended period of time. In either case, stand-alone operation should provide power balance and voltage and frequency control in the microgrid at the appropriate level. In order to meet these requirements, it is necessary to install a source responsible for maintaining the set voltage and frequency, with an appropriate power reserve to cover the load variations in the system (U-f control). The converter of this source is voltage-controlled according to Voltage-Controlled Voltage Source Converter 163


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 162–169

(VC-VSC) standard. It may occur that only one source is responsible for the voltage and frequency control, and the other sources just provide the required active and reactive power output. This strategy is called Single Master Operation (SMO) [13, 17, 18]. The other autonomous operation option is where there are more sources in the microgrid that actively participate in voltage and frequency regulation and internal power balancing. At a given load, in order to ensure the power balance in the system, the power sources share the load depending on the slope of their droop-characteristics [17, 18]. The larger the droop slope, the lower source’s output power under given conditions, and therefore the lower its share in the power balance [5, 8]. The source control strategy in this case is called Multi Master Operation (MMO) [18]. When a microgrid goes into stand-alone operation after disconnection from the network, at least one of the controllable sources must change its control mode. The converter of this source switches from CC-VSC current control mode to VC-VSC voltage control mode. The remaining controllable energy sources can continue to operate as before, implementing the P-Q algorithm. Controllable energy sources and energy storages may operate in voltage mode as reference voltage sources in the MG. However, based on a study [19] it can be ascertained that a battery storage under U-f strategy shows the dependence of its RMS voltage and frequency on the power output and intake. The MT gas microturbine is free of this deficiency, which provides a more stable voltage (its U-f characteristics are more robust) over the whole load range, making it a better source of reference voltage. It should be noted that changing MT control from P-Q to U-f takes a few minutes. Therefore, it is impossible to ensure the continuity of MG operation when switching to autonomous operation with MT as a reference source. In this situation, the role of the energy storage increases, which ensures change of control immediately.

3. Modelling of energy sources and storages 3.1. Uncontrollable sources The exact model of the PV source consists of a DC voltage source with a pre-set current-voltage characteristic, and a single-phase inverter controlled as a current source. As uncontrollable sources are also non-interactive, they don’t require accurate modelling. From the point of view of MG performance, however, it is important to map the random variation of power output. It was therefore assumed that the source model consists of three ideal current sources, reproducing pre-set current signals iARef, iBRef, iCRef, which are derived from the pre-set active power output of the source. The pre-set power is determined by the power rating of the source, over which random variations of different values and frequencies overlap. There are two main modules in the source model: the main module and the control module. The control module includes a block that determines the power of the source based on random signals representing primary energy variations, and a block for reference current signal generation. 164

3.2. Controllable sources Energy source control algorithms can be developed using different coordinate systems [20], i.e. a natural coordinate system abc, stationary coordinates αβ0, and a synchronously rotating reference frame dq0. Out of these options the most commonly used system is dq0. To transform coordinates from abc to dq0, Clarke’s and Park’s transformation is employed according to the following relationship (1): (1)

Coefficients k1, k2 are the Clarke’s and Park’s transform coefficients. For k1 = and k2 = equal instantaneous power is ensured after inverse transformation abc->dq0. As a result of the transformation, 3-phase currents and voltages are transformed into a reference frame synchronously rotating at angular frequency ω. This means that 3-phase alternating values xa, xb, xc are converted to 2-phase fixed values xd, xq, which facilitates the filtering and control of regulated currents and voltages. Typically, PI (proportional-integrating) regulators are used, with dynamic properties sufficient for systems in which control variables are fixed signals [20]. MT’s exact model should reproduce its basic elements, i.e.: • gas turbine generating a mechanical moment output at a set speed • synchronous generator with permanent magnets • 3-phase rectifier • DC/DC Buck-Boost converter with a DC voltage control system • 3-phase DC/AC inverter, PWM (Pulse With Modulation) controlled. Due to the degree of complexity, this model is not very useful in the analysis of multi-object MG. Bearing in mind that the source output is controlled by the connection converter, and the internal control system ensures a constant voltage at the converter input, the model was simplified by omitting the mechanical part of the machine. This model allows for the study of source control algorithms in the steady-state, but because of reduced inertia, it does not accurately reproduce the source performance in transient states. The MT model (Fig. 1) proposed in this paper consists of two main modules, i.e. the module of the primary circuits of the source, and the control module. The main circuit module contains a DC voltage source and a DC/AC power-electronic converter. The converter is connected to the grid through a serial inductance. In addition, a capacitor bank connected to the source terminals was also used to filter out the higher harmonics in the converter current. The control module consists of a decision block for control signal setting, this is responsible for ensuring proper control over the source operation and generating reference signals, as well as the execution block that generates firing pulses sent to the converter valves. The P-Q control algorithm for MT has been implemented in the dq0 coordinate system. Fig. 2 shows a block diagram of the


M. MaĹ&#x201A;aczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 162â&#x20AC;&#x201C;169

control system. It contains two serial loops, i.e. the external power loop and the internal current loop. In the external loop, based on the comparison of the pre-set active and reactive power signals PRef, QRef with measured signals, reference signals are a set of current components in axes d and q, idRef iqRef. Then in the inner loop these components are compared with their respective measured values, and on this basis the components are derived from the reference voltages udRef and uqRef, delivered to the ignition generator. Values idRef, iqRe, udRef and uqRef can be described with equations (2) and (3).

(2)

kpP1, kpP2, kiP1, kiP2 are coefficients of PI controllers in the power loop.

(3)

kpC1, kpC2, kiC1, kiC2 are coefficients of PI controllers in the current loop. Output voltage is synchronized to the grid voltage by the PLL loop [12, 20, 21, 22, 23].

3.3. Energy storages The storage was modelled in a similar way to MT. The main focus was on the power-electronic converter that connects the storage to the grid and its control. There were two storage control strategies: P-Q, whereby MG storage operates in connection with the utility network, and U-f, whereby MG converts to standalone operation. A block diagram of the U-f algorithm is shown in Fig. 3.

Fig. 1. Structure of the micro-turbine model

Fig. 2. Block diagram of the P-Q control algorithm implemented in the dq0 frame of reference 165


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 162–169

Fig. 3. Block diagram of the U-f algorithm

Fig. 4. Schematic diagram of the low voltage power microgrid

The algorithm input is Urms ref voltage set-point. Urms ref is compared with the measured voltage. On this basis, an error signal is generated and fed to the PI controller for the determination of the amplitude modulation factor mi. The mi signal is determined from equation (4) (4) The mi signal is then transmitted to the block that sets reference voltage signals for their amplitude determination. The phase angle and frequency of the reference voltage signals are determined by the signal Θ coming from the virtual PLL block. Finally, signals uARef, uBRef, uCRef are delivered to the PWM generator.

4. Simulation studies The tested microgrid is presented in Fig. 4. The microgrid is connected with utility network through a 15/0.4 kV 63 kVA transformer. Sources installed in MG are: MT with rated power 30 kW, and 10 kWp PV panels. The loads were replaced by one equivalent RL variable load, with a maximum apparent power of 35 kVA. The energy storage is connected directly to MG busbars. A simulation was performed to evaluate the presented models of energy sources and storages, and the performance of proposed algorithms. The results below illustrate MG performance in various operating modes.

166

4.1. Grid-connected operation In the case in question, the MG always operates in the connection with the utility network. PV source output varies between 0–10 kWp. It was assumed that the energy storage was responsible for limiting and maintaining the power exchanged between the MG and the utility network at a constant level of 10  kW. The MT output is set by the operator/local control system. At the beginning of the simulation it was 11 kVA, in 7 s it changed and increases to 21 kVA. Load at the moment t1 = 4 s rises from 22.5 kVA to 32 kVA, then at t2 = 14 s it decreases again to 26 kVA. A constant power factor was assumed in the system, tgφ = 0.4. Fig. 5 shows the active and reactive power balances in the MG. On this basis, it may be seen that, following changes in PV and MT outputs and in loads, the storage output power changes to ensure the assumed intake of active power from the network.

4.2. Autonomous operation In this case, it was assumed that the energy storage constitutes the voltage and frequency reference source. MT operates in accordance with the P-Q strategy and power set-points are set by the local control system. PV source output varies between 0–10 kWp. Load changes as much as in the previous case. Fig. 6 shows that the power balance in the system is ensured. The energy storage is the reference voltage source and, at the same time, performs the power


M. MaĹ&#x201A;aczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 162â&#x20AC;&#x201C;169

Fig. 5. Active (left) and reactive (right) power in MG

Fig. 6. Active (left) and reactive (right) power in MG

Fig. 7. RMS voltage (left), frequency (right) on bus-bars

balancing function in MG, with changes in load and PV output. RMS voltage URMS and frequency in the MG are shown in Fig. 7. It is evident that voltage URMS and the frequency are maintained at the required level, this indicates that the requirements for compatible supply voltage specifications are met.

5. Conclusions Due to the complexity of the system, the modelling of power microgrids for simulation studies is a difficult task and requires many simplified assumptions. Device modelling must strike a balance between sufficiently accurate reproduction, model 167


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 162–169

complexity, and calculation speed in a given simulation environment. The degree of simplification adopted in the model depends on the purpose and type of study. This paper presents a way of modelling the typical electricity sources and storages used in low voltage MG for simulation tests. The main objective of the study is to develop control algorithms for individual devices in the MG, and coordinated MG management strategies in various operating modes. Simplified models of PV and MT sources and of a battery storage are presented, which in the opinion of the authors are sufficient from the viewpoint of the target. A simulation model of the test microgrid implemented in the PSCAD/EMTDC environment is presented together with selected simulation results. They demonstrated that the algorithms were stable and effective, and ensured the proper performance of the MG. REFERENCES

1. A. Mohamed, M. Nizam, A. Salam, “Performance Evaluation of Fuel Cell and Microgrid as Distributed Generators in a microgrid”, European Journal of Scientific Research, Vol. 30, No. 4, 2009, pp. 554–570. 2. I. Wasiak, R. Pawełek, R. Mieński, “Zasobniki energii w mikrosystemach elektroenergetycznych” [Energy storage in poer micro-systsms], Conference „Current Problems in Power Engineering”, APE 2011, Jurata, 8–10.06.2011, pp. 159–166. 3. K. Qian et al., “Benefits of Energy Storage in Power Systems with High Level of Intermittent Generation”, 20th Int. Conference on Electricity Distribution (CIRED2009), Praque, 8–11.06.2009 4. A. Oudalov, T. Buehler, D. Chartouni, “Utility Scale Applications of Energy Storage”, IEEE Energy 2030 Conference (ENERGY 2008), 17–18.11.2008. 5. B.K. Perera et al., “Simulation model of a grid-connected single-phase photovoltaic system in PSCAD/EMTDC”, Proc. IEEE Int. Conf. on Power System Technology (POWERCON), 2012. 6. A.Y. Kalbat, “PSCAD Simulation of Grid-tied photovoltaic System and Total Harmoci Distortion Analysis”, 3rd International Conference on Electric Power and Energy Converion Systems, Istambul, 2–4.10.2013. 7. G. Li et al., “Modeling and Simulation of a Microturbine Generation System Based on PSCAD/EMTDC”, IEEE 5th International Conference on Critical Infrastructure (CRIS-2010), Beijing, 20–22.09.2010, pp. 1–6. 8. Y. Wang, Z. Lu, Y. Min, “Analysis and Comparison on the Control Strategies of Multiple Voltage Source Converters in Autonomous Microgrid”, 10th IET conference, 2010. 9. C. Gao et al., “Power Control Strategy Design in an Islanded Microgrid Based on Virtual Frequency”, Renewable Power Generation Conference (RPG 2013), 2nd IET, 9–11.09.2013

168

10. N. Hajilu et al., “Power control strategy in islanded microgrids based on Vf and PQ theory using droop control of inverters”, Electric Industry Automation (ICEIA) 2015 International Congress on, pp. 37–42. 11. W. Bai, K. Lee, “Distributed Generation System Control Strategies in Microgrid Operation”, Proceedings of the 19th World Congress The International Federation of Automatic Control Cape Town, South Africa, 24–29.08.2014. 12. M. Ariyasinghe, K. Hemapala, “Microgrid test-beds and its control strategies”, Smart Grid Renew Energy, Vol. 4, No. 1, 2013. 13. Y. Han et al., “A smooth transition control strategy for microgrid operation modes”, The 6th International Conference on Applied Energy – ICAE2014, 2014. 14. F. Katiraei et al., « Microgrid Management. Controls and Operation Aspects of Microgrids”, IEEE Power & Energy Magazine, Vol. 6, Issue 3, 2008. 15. F. Gao, M.R. Iravani, “A Control Strategy for a Distributed Generation Unit in Grid Connected and Autonomous Modes of Operation”, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 23, No. 2, 2008. 16. C.M. Colson, M.H. Nehir, “A Review of Challenges to Real-Time power Management of Microgrids”, IEEE Power & Energy Society General Meeting, 2009. 17. T.L. Vandoorn et al., “Analogy between conventional grid control and islanded microgrid control based on a global dc-link voltage droop”, IEEE Trans. Power Del. IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 27, No.  3, 2012, pp. 1405–1414. 18. J.A.P. Lopes, C.I. Moreira, A.G. Madureira, “Defining control strategies for microgrids islanded operation”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 21, No. 2, 2006, pp. 916–924. 19. R. Pawełek, I. Wasiak, P. Kelm, “Autonomous Operation of Low Voltage Microgrids”, Acta Energetica, No. 4 (21), 2014, pp. 156–163. 20. F. Blaabjerg et al., “Overview of Control and Grid Synchronization for Distributed Power Generation Systems”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 53, June 5, 2006, pp. 1398–1409. 21. M.A. Perez et al., “A robust phase-locked loop algorithm to synchronize static-power converters with polluted AC systems”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 55, Issue 5, 2008, pp. 2185–2192. 22. G. Siyu, M. Barnes, “Phase-locked loop for AC systems: Analyses and comparisons”, Power Electronics, Machines and Drives (PEMD 2012), 6th IET International Conference on, 2012. 23. L.R. Limongi et al., “Analysis and comparison of phase locked loop techniques for grid utility applications”, in Power Conversion Conference – Nagoya 2007, pp. 674–681.


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | 162–169

Michał Małaczek Łódź University of Technology e-mail: michal.malaczek@p.lodz.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering, Electronics, Computer Science, and Automation of Łódź University of Technology (2014). PhD student in Institute of Electrical Power Engineering of Łódź University of Technology since 2014. Areas of interest include: power microgrid performance analysis, HVDC transmission systems, renewable energy sources, energy stores, power electronics converters.

Irena Wasiak Łódź University of Technology e-mail: irena.wasiak@p.lodz.pl A graduate of Łódź University of Technology. From the beginning of her career in the Institute of Electrical Power Engineering of her alma mater, currently as the Institute director. She obtained her doctoral degree and habilitated doctorate in electrical engineering. Her research areas include issues of power supply, quality, integration of distributed energy sources in power grids, microgrid power operation.

169


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 162–169

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 162–169. When referring to the article please refer to the original text. PL

Modelowanie źródeł i zasobników energii do celów analizy pracy mikrosystemów elektroenergetycznych niskiego napięcia Autorzy

Michał Małaczek Irena Wasiak

Słowa kluczowe

mikrosystemy elektroenergetyczne, modelowanie mikrosystemów, generacja rozproszona, sterowanie mikrosystemem, zasobniki energii elektrycznej

Streszczenie

W artykule zaprezentowano sposoby modelowania źródeł oraz zasobników energii elektrycznej do celów analizy pracy mikrosystemów energetycznych w stanach ustalonych i przejściowych. Przedmiotem badań jest mikrosystem niskiego napięcia zawierający sterowalne i niesterowalne źródła energii, zasobniki oraz odbiory. Przedstawiono modele źródeł i zasobników energii oraz ich algorytmy sterowania dla dwóch trybów pracy mikrosystemu: pracy w połączeniu z siecią zasilającą oraz pracy autonomicznej. Opracowano model symulacyjny przykładowego mikrosystemu w programie PSCAD/EMTDC. Zaprezentowano wybrane wyniki symulacji, ilustrujące działanie układu w założonych warunkach. Data wpływu do redakcji: 14.02.2017 Data akceptacji artykułu: 28.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wprowadzenie Na przestrzeni ostatnich lat w Polsce i  na  całym świecie obserwuje się wzrost zainteresowania energetyką rozproszoną, a w szczególności odnawialnymi źródłami energii (OZE), takimi jak generatory wiatrowe (GW) oraz panele fotowoltaiczne (PV). Związane jest to m.in. z korzyściami, jakie oferują źródła OZE jako przyjazne środowisku czyste technologie. Ponadto Polska jako członek Unii Europejskiej musi sprostać wymaganiom prawnym w ramach umów międzynarodowych w  zakresie zapewnienia określonego poziomu udziału OZE w bilansie energetycznym oraz zwiększenia efektywności energetycznej (pakiet klimatyczny 3x20). Czynnikiem stymulującym rozwój OZE mogą być prawne i  finansowe mechanizmy wsparcia, wprowadzane w  wielu krajach. Realizacja celu zwiększenia efektywności energetycznej prowadzi z kolei do zainteresowania skojarzonym wytwarzaniem energii elektrycznej i ciepła. Coraz większe zastosowanie znajdują mikroturbiny gazowe (MT), w których realizowana jest ta forma wytwarzania. Taki stan rzeczy pozwala sądzić, że z roku na rok liczba rozproszonych źródeł energii (RZE) instalowanych w  systemie elektroenergetycznym będzie większa. Wraz ze  wzrostem penetracji RZE następuje decentralizacja systemu elektroenergetycznego. Konwencjonalne pasywne sieci dystrybucyjne przekształcają się w  sieci aktywne, a wraz z wprowadzeniem układów pomiarowo-kontrolnych i  sterujących – w mikrosystemy elektroenergetyczne (MSE). W  MSE, podobnie jak w  dużym systemie elektroenergetycznym (SEE), realizowane są procesy produkcji, przesyłu i użytkowania energii elektrycznej [1].

170

Typowe RZE mające zastosowanie w mikrosystemach różnią się znacznie od konwencjonalnych generatorów synchronicznych, zarówno pod względem budowy, jak i specyfiki pracy, a także parametrów generowanego napięcia. W celu integracji źródeł w mikrosystemie konieczne staje się zastosowanie przekształtników energoelektronicznych (Voltage Source Converter – VSC) jako interfejsów przyłączeniowych. Rozproszona generacja obejmuje także zasobniki energii, które coraz częściej wykorzystuje się w celu wspomagania pracy źródeł i  mikrosystemów [2, 3, 4]. Z wielu znanych technologii najczęściej stosowane są zasobniki elektrochemiczne (bateryjne) [4], wymagające, podobnie jak wiele RZE, przyłączenia przez przekształtnik. W takiej sytuacji sterowanie pracą źródeł i  zasobników sprowadza się przede wszystkim do odpowiedniego sterowania ich przekształtnikami. Źródła rozproszone, a w szczególności OZE, które charakteryzują się stochastycznie zmienną wartością generowanej mocy, wpływają w istotny sposób na pracę sieci i mogą powodować problemy z  utrzymaniem wymaganych parametrów jakości energii elektrycznej. Dodatkowe zaburzenia elektromagnetyczne wprowadzają przekształtniki przyłączeniowe źródeł i  zasobników. Specyfika generacji rozproszonej, a  także problemy związane z  integracją źródeł, uzasadniają celowość prowadzenia badań symulacyjnych dotyczących pracy mikrosystemów elektroenergetycznych w różnych warunkach. Oprócz poznania zjawisk zachodzących w mikrosystemach, tego typu badania mogą służyć opracowaniu i weryfikacji mechanizmów/układów kontroli i sterowania, pozwalających na złagodzenie lub całkowite wyeliminowanie negatywnego wpływu źródeł na pracę mikrosystemów, jak

również uzyskanie określonych funkcjonalności układu. Badania symulacyjne wymagają opracowania odpowiednich modeli poszczególnych urządzeń z ich układami sterowania. W  literaturze można znaleźć wiele publikacji dotyczących zagadnień modelowania RZE. W zależności od celu wykorzystania prezentowane modele charakteryzują się różnym stopniem złożoności. W artykule [5] zaprezentowano szczegółowy model 1-fazowego źródła PV przyłączonego do  sieci zasilającej. W  skład modelu wchodzą: panel fotowoltaiczny, przekształtnik DC/DC (ang. boost converter), przekształtnik DC/AC oraz filtr LCL. Artykuł [6] prezentuje badania symulacyjne podobnego układu składającego się ze źródła PV, przekształtnika DC/DC, przekształtnika DC/AC oraz sieci zasilającej. Panele fotowoltaiczne odwzorowano przy użyciu gotowego modelu z biblioteki programu PSCAD/ EMTDC. Szczegółowy model mikroturbiny gazowej wraz z zestawem przekształtników DC/DC (Buck-Boost Convertec) oraz DC/ AC (VSC) można znaleźć w pracach [1]. W pozycji [7] przedstawiono złożony model 1-wałowej mikroturbiny gazowej odwzorowujący część elektryczną, mechaniczną oraz cieplną rzeczywistego obiektu. W  artykułach [8, 9, 10] zaprezentowano uproszczone modele źródeł z  przekształtnikami przyłączeniowymi. Poszczególne obiekty odwzorowano jako źródła napięcia stałego DC i  przekształtnik DC/AC. Podobne rozwiązanie można znaleźć w [11], gdzie jedno ze  źródeł energii zamodelowano jako źródło DC przyłączone do sieci poprzez VSC, zaś drugie – PV – odwzorowano za pomocą idealnego źródła prądowego. Uproszczone modele zastosowano


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 162–169

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 162–169. When referring to the article please refer to the original text. PL

w badaniach algorytmów sterowania przekształtnikami. Na podstawie podanych informacji trudno jest dokonać jednoznacznej oceny właściwości modeli i stosowanych algorytmów sterowania. Integrowanie rozbudowanych i  szczegółowych modeli źródeł, zasobników oraz odbiorów energii elektrycznej w jeden duży i  skomplikowany model mikrosystemu elektroenergetycznego może doprowadzić do utworzenia niezwykle złożonej struktury. Wykonanie badań symulacyjnych z wykorzystaniem takiego modelu jest bardzo trudne, a czasami wręcz niemożliwe. Często w  takich sytuacjach okazuje się, że  układ działa niestabilnie, a  wyniki otrzymane z symulacji są rozbieżne. Dlatego też sposób modelowania elementów musi być kompromisem pomiędzy wystarczającą dokładnością odwzorowania rzeczywistych obiektów a stopniem złożoności modelu i szybkością wykonywania obliczeń w danym środowisku symulacyjnym. Wiąże się to  z  koniecznością wprowadzenia pewnych uproszczeń do analizowanych modeli. Celem artykułu jest przedstawienie sposobów modelowania typowych źródeł i  zasobników energii stosowanych w  MSE niskiego napięcia do  analizy pracy takich mikrosystemów. Zaproponowano uproszczone modele źródeł PV i MT oraz bateryjnego zasobnika energii, do których dobrano sposób sterowania w zależności od wymaganych funkcji urządzenia. Przedstawiono także model symulacyjny przykładowego mikrosystemu zrealizowany w środowisku PSCAD/EMTDC oraz wybrane wyniki symulacji ilustrujące działanie MSE przy założonej strategii sterowania. 2. Strategia sterowania pracą mikrosystemów elektroenergetycznych 2.1. Praca w połączeniu z siecią zasilającą Mikrosystemy elektroenergetyczne (MSE) pracują zazwyczaj w połączeniu z siecią zasilającą. Źródła zainstalowane w MSE generują moc na potrzeby lokalnych odbiorów. Sieć zasilająca jest elementem bilansującym, który odbiera nadmiar energii wyprodukowany w MSE lub dostarcza brakującą ilość energii w  czasie, gdy generacja z  lokalnych źródeł jest niewystarczająca na pokrycie zapotrzebowania. W  takim trybie pracy MSE sieć pełni funkcję referencyjnego źródła napięcia, dlatego też nie ma konieczności stosowania dodatkowej regulacji amplitudy napięcia i jego częstotliwości wewnątrz MSE [10, 12]. Zadaniem źródeł sterowalnych, takich jak MT, jest generacja zadanych wartości mocy czynnej i  biernej. Źródła niesterowalne, którymi z założenia są OZE, produkują moc w  zależności od  dostępności energii pierwotnej. Zasobniki energii mogą być stosowane do wspomagania pracy OZE i do ograniczenia mocy wymiany między MSE a siecią zasilającą. W trakcie pracy w połączeniu z siecią zasilającą, zarówno dla źródeł, jak i  zasobników energii, stosuje się sterowanie P-Q, którego celem jest uzyskanie odpowiednich wartości mocy czynnej i  biernej [11,  13]. Przekształtniki przyłączeniowe źródeł pracują w  trybie sterowania prądowego CC-VSC (Current Controled-Voltage Source Converter) w synchronizacji z napięciem sieci. Istotną cechą takiego sterowania

przekształtników jest ograniczanie ich prądu w trakcie stanów przejściowych [14, 15]. Wartości referencyjne dla źródeł mogą być zadawane przez operatora lub nadrzędny układ regulacji w  taki sposób, aby zminimalizować koszty ponoszone przez właściciela mikrosystemu, przy jednoczesnym zapewnieniu prawidłowych warunków pracy układu i uwzględnieniu parametrów technicznych źródła [16]. Sterowanie P-Q stosowane jest także w OZE, przy czym w  celu najbardziej efektywnego wykorzystania tych źródeł stosuje się algorytmy zapewniające uzyskanie maksymalnej w  danych warunkach mocy czynnej, przy tgφ  = 0 [8]. Układ sterowania lokalnego kontroluje moc wyjściową źródła, wykorzystując algorytm MPPT (Maximum Power Point Trucking). Ponieważ ten rodzaj sterowania stosowany dla OZE jest niezależny od innych źródeł i odbiorów, określany jest on mianem sterowania nieinteraktywnego [14]. W zależności od aktualnie przyjętej strategii sterowania dla całego MSE, w którym znajduje się zasobnik energii, może on pracować w  trybie U-f, pełniąc funkcję referencyjnego źródła napięcia, bądź P-Q, pracując jako źródło prądowe. W  takim przypadku konieczne jest jednak uwzględnienie ograniczonej pojemności zasobnika, gdyż zadane wartości mocy czynnej P i biernej Q definiują jego aktualny stan ładowania lub rozładowywania. Jak wspomniano wcześniej, zasobnik energii w MG może pełnić wiele istotnych i złożonych funkcji. Dlatego już na  etapie modelowania zasobnika należy uwzględnić fakt, iż jego model powinien umożliwić zaimplementowanie różnych rodzajów sterowania w zależności od zadań, jakie ma on pełnić w  rozpatrywanym układzie. Oznacza to, że  sposób modelowania zasobnika zależy od pełnionych przez niego funkcji. 2.2. Praca autonomiczna Jeśli istnieje możliwość lokalnego zbilansowania produkcji i zapotrzebowania, mikrosystemy elektroenergetyczne mogą pracować niezależnie od sieci energetyki zawodowej. Taki tryb pracy może wystąpić krótkotrwale  – w  warunkach awaryjnego odłączenia od sieci, lub też może być planowany celowo, w dłuższym okresie czasu. W obu przypadkach pracy autonomicznej należy zapewnić bilans mocy i  kontrolę wartości napięcia oraz częstotliwości w MSE na odpowiednim poziomie. W celu spełnienia tych wymagań konieczne jest zainstalowanie źródła odpowiedzialnego za utrzymanie zadanych wartości napięcia i częstotliwości, które będzie posiadało odpowiednią rezerwę mocy w  celu pokrycia zmian obciążenia w układzie (sterowanie U-f). Przekształtnik takiego źródła pracuje w trybie sterowania napięciowego VC-VSC (Voltage Controled Voltage Source Converter). Możliwy jest przypadek, że  tylko jedno źródło odpowiada za kontrolę napięcia i częstotliwości, a pozostałe realizują odpowiednią generację mocy czynnej i biernej. Strategia taka nazywana jest Single Master Operation (SMO) [13, 17, 18]. Druga możliwość pracy autonomicznej istnieje, gdy w  MSE znajduje się więcej źródeł, które aktywnie uczestniczą w regulacji amplitudy napięcia i jego częstotliwości oraz bilansowaniu mocy

wewnątrz układu. Przy danym obciążeniu, w celu zapewnienia bilansu mocy w układzie, źródła energii dzielą się obciążeniem w zależności od nachylenia swoich charakterystyk statycznych (droop-characteristics) [17, 18]. Im większa wartość współczynnika nachylenia charakterystyki regulacyjnej źródła, tym mniejsza jest moc przez nie generowana w  danych warunkach, a  tym samym mniejszy udział danego źródła w bilansie mocy [5, 8]. Strategia sterowania źródeł w  takim przypadku nazywana jest Multi Master Operation (MMO) [18]. Gdy mikrosystem przechodzi do  pracy autonomicznej po odłączeniu od sieci zasilającej, przynajmniej jedno ze źródeł sterowalnych musi zmienić sposób sterowania. Przekształtnik takiego źródła przełącza się z  trybu sterowania prądowego CC-VSC do trybu sterowania napięciowego VC-VSC. Pozostałe sterowalne źródła energii mogą pracować jak poprzednio, realizując algorytm P-Q. Zarówno sterowalne źródła energii, jak i zasobniki energii mogą pracować w trybie napięciowym jako źródła napięcia referencyjnego w MG. Jednakże na podstawie badań [19] można stwierdzić, iż bateryjny zasobnik energii sterowany według strategii U-f wykazuje zależność wartości skutecznej napięcia i jego częstotliwość od generowanej lub pobieranej mocy. Tego mankamentu nie ma MT gazowa, która zapewnia bardziej stałe napięcie (jej charakterystyka U-f jest sztywniejsza) w całym zakresie obciążenia, co czyni ją lepszym źródłem napięcia referencyjnego. Należy zwrócić uwagę na  fakt, iż zmiana sterowania MT z P-Q do U-f zajmuje kilka minut. Dlatego też niemożliwe jest zapewnienie ciągłości pracy MSE przy przejściu na pracę autonomiczną z MT jako źródłem referencyjnym. W  takiej sytuacji wzrasta rola zasobnika energii, który zapewnia zmianę sterowania bezzwłocznie. 3. Modelowanie źródeł i zasobników energii 3.1. Źródła niesterowalne Dokładny model źródła PV składa się ze źródła napięcia DC o określonej charakterystyce prądowo-napięciowej oraz 1-fazowego inwertora sterowanego jako źródło prądowe. Ponieważ źródła niesterowalne są źródłami nieinteraktywnymi, nie jest konieczne ich dokładne modelowanie. Z punktu widzenia pracy MSE istotne jest natomiast odwzorowanie losowej zmienności generowanej mocy. Przyjęto więc, że model źródła stanowią trzy idealne źródła prądowe, odtwarzające zadane sygnały prądowe iARef, iBRef, iCRef, które są wypracowywane na podstawie zadanej wyjściowej mocy czynnej źródła. Moc zadana jest wyznaczana z  mocy znamionowej źródła, na  którą nakładają się losowe zmiany o różnej wartości i częstotliwości. W  modelu źródła można wyróżnić dwa główne moduły: moduł toru głównego oraz moduł sterowniczy. Moduł sterowniczy obejmuje blok wyznaczania mocy źródła na  podstawie sygnałów losowych odwzorowujących zmienność energii pierwotnej oraz blok wypracowywania referencyjnych sygnałów prądowych.

171


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 162–169

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 162–169. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Struktura modelu mikroturbiny

3.2. Źródła sterowalne Algorytmy sterowania źródeł energii mogą być opracowane z wykorzystaniem różnych układów współrzędnych [20], tj.  układu współrzędnych naturalnych abc, współrzędnych stacjonarnych αβ0 oraz współrzędnych wirujących synchronicznie dq0. Spośród wymienionych możliwości najczęściej stosowany jest układ dq0. W celu przetransformowania współrzędnych z  układu abc do  układu dq0 stosowane jest przekształcenie Clarke’a i  Parka zgodnie z  poniższą zależnością (1):

• 3-fazowy prostownik • przekształtnik DC/DC Buck-Boost z systemem kontroli napięcia DC • 3-fazowy przekształtnik DC/AC sterowany techniką PWM (Pulse With Modulation). Ze względu na stopień złożoności taki model jest trudny do  wykorzystania w  analizie

wieloobiektowych MSE. Mając na uwadze, że  sterowanie mocą źródeł jest realizowane przez przekształtnik przyłączeniowy, a  wewnętrzny układ sterowania zapewnia utrzymywanie stałego napięcia na  wejściu przekształtnika, wprowadzono uproszczenie modelu polegające na  pominięciu części mechanicznej maszyny. Model taki pozwala

(1) Współczynniki k1, k2 są współczynnikami transformacji Clarke’a i Parka. Dla k1 = oraz k2 =

zapewniona jest równość mocy

chwilowych po transformacji odwrotnej abc->dq0. W efekcie zastosowanego przekształcenia wielkości 3-fazowe prądów i napięć transformowane są do układu współrzędnych wirującego synchronicznie z prędkością kątową ω. Oznacza to, że wartości 3-fazowe przemienne xa, xb, xc zamieniane są na wielkości 2-fazowe stałe xd, xq, dzięki czemu filtrowanie oraz kontrola wielkości regulowanych prądów i napięć jest łatwiejsza. Zazwyczaj w takim wypadku wykorzystywane są regulatory PI (proporcjonalno-całkujące), których właściwości dynamiczne są wystarczające w układach, w  których zmienne sterowania są sygnałami stałymi [20]. Dokładny model MT powinien odwzorować podstawowe elementy urządzenia, tj.: • turbinę gazową wytwarzającą na wyjściu moment mechaniczny przy zadanej prędkości • generator synchroniczny z  magnesami trwałymi

172

Rys. 2. Schemat blokowy algorytmu sterowania P-Q zaimplementowany w układzie dq0

Rys. 3. Schemat blokowy algorytmu U-f


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 162–169

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 162–169. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Schemat rozpatrywanego mikrosystemu elektroenergetycznego niskiego napięcia

na badanie algorytmów sterowania źródłami w  stanie pracy ustalonej, ale ze  względu na  znacznie mniejszą inercję nie odwzorowuje dokładnie pracy źródła w  stanach przejściowych. Prezentowany w artykule model MT (rys. 1) składa się z  dwóch głównych modułów, tj. modułu obejmującego obwody pierwotne źródła oraz modułu sterowania. Moduł obwodów głównych zawiera źródło napięcia stałego DC oraz przekształtnik energoelektroniczny DC/AC. Przekształtnik

przyłączony jest do sieci poprzez szeregową indukcyjność. Ponadto zastosowywano również baterię kondensatorów przyłączoną do  zacisków źródła, w  celu odfiltrowania wyższych harmonicznych prądu przekształtnika. Moduł sterowania złożony jest z bloku decyzyjnego wyznaczania sygnałów sterujących, odpowiadający za zapewnienie prawidłowego sterowania pracą źródła i generowanie sygnałów referencyjnych, oraz bloku wykonawczego generującego impulsy zapłonowe wysyłane na zawory przekształtnika.

Algorytm sterowania P-Q dla MT został zaimplementowany w układzie współrzędnych dq0. Na rys. 2 zaprezentowano schemat blokowy układu sterowania. Zawiera on dwie szeregowe pętle, tj. zewnętrzną pętlę mocy i wewnętrzną pętlę prądową. W pętli zewnętrznej na podstawie porównania zadanych sygnałów mocy czynnej i biernej PRef, QRef z sygnałami mierzonymi wyznaczane są sygnały referencyjne składowych prądu w  osi d i  q-idRef iqRef. Następnie w  pętli wewnętrznej składowe te są porównywane odpowiednio z  ich wartościami mierzonymi i na tej podstawie wypracowywane są składowe napięcia referencyjnego udRef oraz uqRef, dostarczane do generatora sygnałów zapłonowych. Wartości idRef, iqRe, udRef oraz uqRef można opisać przy użyciu równań (2) i (3). (2)

kpP1, kpP2, kiP1, kiP2 są współczynnikami regulatorów PI w pętli mocy (3)

Rys. 5. Przebieg mocy czynnej (lewy rysunek) i biernej (prawy rysunek) w MSE

Rys. 6. Przebieg mocy czynnych (lewy rysunek) i biernych (prawy rysunek) w MSE

173


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 162–169

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 162–169. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 7. Napięcie RMS na szynach zbiorczych (lewy rysunek), częstotliwość napięcia (prawy rysunek)

kpC1, kpC2, kiC1, kiC2 są współczynnikami regulatorów PI w pętli prądowej. Synchronizacja napięcia wyjściowego z napięciem sieci realizowana jest poprzez zastosowanie pętli PLL [12, 20, 21, 22, 23].

Badania symulacyjne wykonano w celu oceny zaprezentowanych modeli źródeł i  zasobników oraz skuteczności proponowanych algorytmów. Przedstawione poniżej wyniki ilustrują pracę MSE w różnych trybach pracy.

3.3. Zasobniki energii Zasobnik został zamodelowany w sposób podobny do MT. Główny nacisk położono na  przekształtnik energoelektroniczny łączący zasobnik z  siecią i  na  jego sterowanie. Dla zasobnika zastosowano dwie strategie, sterowania: P-Q, gdy MG pracuje w połączeniu z siecią zasilającą, oraz U-f, gdy MG przechodzi do  pracy autonomicznej. Schemat blokowy algorytmu U-f przedstawiono na rys. 3. Sygnałem wejściowym algorytmu jest zadana wartość napięcia Urms ref. Sygnał Urms  ref jest porównywany z  wartością mierzoną napięcia. Na tej podstawie wyznacza się sygnał błędu, który jest podawany na  regulator PI w  celu wyznaczenia współczynnika modulacji amplitudy mi. Sygnał mi jest wyznaczony na  podstawie równania (4)

4.1. Praca w połączeniu z siecią zasilającą W rozważanym przypadku MSE przez cały czas pracuje w  połączeniu z  siecią zasilającą. Moc źródła PV zmienia się w zakresie 0–10  kWp. Założono, że  zasobnik energii odpowiada za ograniczenie i  utrzymanie mocy wymiany pomiędzy MSE a siecią zasilającą na stałym poziomie, równym 10 kW. Moc generowana przez MT zadawana jest przez operatora / lokalny układ kontroli. Na początku symulacji równa jest 11 kVA, w 7 s następuje zmiana jej wartości i wzrost do 21 kVA. Moc odbioru w chwili t1 = 4 s wzrasta z  22,5 kVA do  32 kVA, po czym w  t2  = 14 s ponownie maleje do  26  kVA. Przyjęto stały współczynnik mocy w układzie, tgφ = 0,4. Na rys. 5 przedstawiono odpowiednio bilans mocy czynnej i  biernej w  MSE. Na jego podstawie można zauważyć, iż moc wyjściowa zasobnika na skutek zmian mocy PV, MT oraz odbioru zmienia się w sposób zapewniający utrzymanie założonej wartości mocy czynnej pobieranej z sieci zasilającej.

(4) Następnie sygnał mi jest przesyłany do bloku wypracowującego referencyjne sygnały napięcia dla wyznaczenia amplitudy tych sygnałów. Kąt fazowy oraz częstotliwość sygnałów napięcia referencyjnego są określane na  podstawie sygnału Θ, pochodzącego z  bloku virtual PLL. Ostatecznie sygnały uARef, uBRef, uCRef dostarczane są do generatora PWM. 4. Badania symulacyjne Badany mikrosystem został zaprezentowany na  rys. 4. Mikrosystem przyłączony jest do  sieci zasilającej poprzez transformator 15/0,4 kV o  mocy znamionowej 63 kVA. Źródłami zainstalowanymi w MSE są: MT o  mocy znamionowej 30 kW i  panele PV o mocy 10 kWp. Odbiorniki energii zostały zastąpione jednym zastępczy odbiorem RL o zmiennej mocy, przy czym maksymalna moc pozorna równa jest 35 kVA. Zasobnik energii przyłączony jest bezpośrednio do szyn zbiorczych MG.

174

4.2. Praca autonomiczna W rozpatrywanym przypadku założono, że  źródłem napięcia referencyjnego jest zasobnik. MT pracuje zgodnie ze strategią P-Q, a zadawane wartości mocy wyznaczane są przez lokalny układ kontroli. Moc źródła PV zmienia się w zakresie 0–10 kWp. Moc odbioru zmienia się tak samo, jak to miało miejsce w przypadku poprzednim. Na rys. 6 zauważono, że bilans mocy w układzie jest zapewniony. Zasobnik energii jest źródłem referencyjnym napięcia i  pełni jednocześnie funkcję bilansowania mocy w  MSE, przy zmianach mocy odbioru i PV. Wartość skuteczna napięcia URMS oraz częstotliwość napięcia w MSE przedstawione są na rys. 7. Widoczne jest, że  napięcie U RMS oraz częstotliwość utrzymywane są na  wymaganym poziomie, świadczy to  o  dotrzymaniu wymagań dotyczących odpowiednich parametrów napięcia zasilającego.

5. Wnioski Ze względu na stopień złożoności obiektów modelowanie mikrosystemów elektroenergetycznych do  badań symulacyjnych jest zagadnieniem trudnym i wymaga przyjęcia wielu założeń upraszczających. Sposób modelowania urządzeń musi zapewniać kompromis pomiędzy dostateczną dokładnością ich odwzorowania, złożonością modelu i  szybkością wykonywania obliczeń w danym środowisku symulacyjnym. Stopień uproszczeń przyjętych w  modelu zależy od  celu i  rodzaju wykonywanych badań. W artykule przedstawiono sposób modelowania typowych źródeł i  zasobników energii elektrycznej stosowanych w  MSE niskiego napięcia do badań symulacyjnych. Głównym celem prowadzonych badań jest opracowanie algorytmów sterowania dla poszczególnych urządzeń w MSE oraz skoordynowanej strategii zarządzania MSE w różnych trybach pracy. Zaprezentowano uproszczone modele źródeł PV i  MT oraz bateryjnego zasobnika energii, które zdaniem autorów są wystarczające z punktu widzenia założonego celu. Przedstawiono model symulacyjny przykładowego mikrosystemu zrealizowany w  środowisku PSCAD/EMTDC oraz wybrane wyniki symulacji. Świadczą one o tym, że zastosowane algorytmy są stabilne i efektywne oraz zapewniają właściwą pracę MSE. Bibliografia 1. Mohamed A., Nizam M., Salam A., Performance Evaluation of Fuel Cell and Microgrid as Distributed Generators in a microgrid, European Journal of Scientific Research 2009, Vol. 30, No. 4, s. 554–570. 2. Wasiak I., Pawełek R., Mieński R., Zasobniki energii w  mikrosystemach elektroenergetycznych, Konferencja „Aktualne problemy elektroenergetyki”, APE 2011, Jurata, 8–10.06.2011, s. 159–166. 3. Qian K. i in., Benefits of Energy Storage in Power Systems with High Level of Intermittent Generation, 20th Int.


M. Małaczek, I. Wasiak | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 162–169

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 162–169. When referring to the article please refer to the original text. PL

Conference on Electricity Distribution (CIRED2009), Praque, 8–11.06.2009 4. Oudalov A., Buehler T., Chartouni D., Utility Scale Applications of Energy Storage, IEEE Energy 2030 Conference (ENERGY 2008), 17–18.11.2008. 5. Perera B.K. i in., Simulation model of a  grid-connected single-phase photovoltaic system in PSCAD/EMTDC, Proc. IEEE Int. Conf. on Power System Technology (POWERCON), 2012. 6. Kalbat A.Y., PSCAD Simulation of Grid-tied photovoltaiv System and Total Harmoci Distortion Analysis”, 3rd International Conference on Electric Power and Energy Converion Systems, Istambul, 2–4.10.2013. 7. Li G. i  in., Modeling and Simulation of a  Microturbine Generation System Based on PSCAD/EMTDC, IEEE 5th International Conference on Critical Infrastructure (CRIS-2010), Beijing, 20–22.09.2010, s. 1–6. 8. Wang Y., Lu Z., Min Y., Analysis and Comparison on the Control Strategies of Multiple Voltage Source Converters in Autonomous Microgrid, 10th IET conference, 2010. 9. Gao C. i  in., Power Control Strategy Design in an Islanded Microgrid Based on Virtual Frequency, Renewable Power Generation Conference (RPG 2013), 2nd IET, 9–11.09.2013

10. Hajilu N. i in., Power control strategy in islanded microgrids based on Vf and PQ theory using droop control of inverters, Electric Industry Automation (ICEIA) 2015 International Congress on, s. 37–42. 11. Bai W., Lee K., Distributed Generation System Control Strategies in Microgrid Operation, Proceedings of the 19th World Congress The International Federation of Automatic Control Cape Town, South Africa, 24–29.08.2014. 12. Ariyasinghe M., Hemapala K., Microgrid test-beds and its control strategies, Smart Grid Renew Energy 2013, Vol. 4, No. 1. 13. Han Y. i in., A smooth transition control strategy for microgrid operation modes, The 6th International Conference on Applied Energy – ICAE2014, 2014. 14. Katiraei F. i in., Microgrid Management. Controls and Operation Aspects of Microgrids, IEEE Power & Energy Magazine 2008, Vol. 6, Issue 3. 15. Gao F., Iravani M.R., A Control Strategy for a Distributed Generation Unit in Grid Connected and Autonomous Modes of Operation, IEEE Transactions on Power Delivery 2008, Vol. 23, No. 2. 16. Colson C.M., Nehir M.H., A  Review of Challenges to  Real-Time power Management of Microgrids, IEEE Power & Energy Society General Meeting, 2009. 17. Vandoorn T.L. i  in., Analogy between conventional grid control and islanded microgrid control based on a  global

dc-link voltage droop, IEEE Trans. Power Del. IEEE Transactions on Power Delivery 2012, Vol. 27, No. 3, s. 1405–1414. 18. Lopes J.P., Moreira C., Madureira A., Defining control strategies for microgrids islanded operation, IEEE Transactions on Power Systems  2006, Vol. 21, No. 2, s. 916–924. 19. Wasiak I., Pawełek R., Kelm P., Autonomous Operation of Low Voltage Microgrids, Acta Energetica 2014, No. 4/21, s. 156–163. 20. Blaabjerg F. i  in., Overview of Control and Grid Synchronization for Distributed Power Generation Systems, IEEE Transactions on Industrial Electronics 2006, Vol. 53, Issue 5, s. 1398–1409. 21. Perez M.A. i in., A robust phase-locked loop algorithm to  synchronize static-power converters with polluted AC systems, IEEE Transactions on Industrial Electronics 2008, Vol. 55, Issue 5, s. 2185– 2192, 2008. 22. Siyu G., Barnes M., Phase-locked loop for AC systems: Analyses and comparisons, Power Electronics, Machines and Drives (PEMD 2012), 6th IET International Conference on, 2012. 23. Limongi L.R. i in., Analysis and comparison of phase locked loop techniques for grid utility applications, in Power Conversion Conference – Nagoya 2007, s. 674–681.

Michał Małaczek

mgr inż. Politechnika Łódzka e-mail: michal.malaczek@p.lodz.pl Absolwent Wydziału Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki Politechniki Łódzkiej (2014). Od 2014 roku doktorant w  Instytucie Elektroenergetyki Politechniki Łódzkiej. Obszary jego zainteresowań to: analiza pracy mikrosystemów elektroenergetycznych, układy przesyłowe HVDC, odnawialne źródła energii, zasobniki energii, przekształtniki energoelektroniczne.

Irena Wasiak

dr hab. inż., prof. nadzw. Politechnika Łódzka e-mail: irena.wasiak@p.lodz.pl Absolwentka Politechniki Łódzkiej. Od początku kariery zawodowej pracuje w Instytucie Elektroenergetyki macierzystej uczelni, aktualnie na stanowisku dyrektora instytutu. Uzyskała stopnie naukowe doktora i doktora habilitowanego z dziedziny elektroenergetyki. Obszar działalności naukowej obejmuje zagadnienia jakości zasilania, integracji rozproszonych źródeł energii w sieciach elektroenergetycznych, funkcjonowania mikrosystemów elektroenergetycznych.

175


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 176–181

Issues of Reactive Power Management in Distributed Energy Sources

Authors Paweł Pijarski Piotr Kacejko Karolina Gałązka Michalina Gryniewicz-Jaworska

Keywords reactive power, PV micro-installation, distributed energy sources

Abstract The widely known limitations to the further development of wind power (Act [1], modest auctioning) have made photovoltaic plants very popular in quantitative terms, micro-scale units as well as systems with several hundred kW capacity or more. Unexpectedly for investors, in addition to various technical and economic problems, the charges for reactive power flow from PV sources to the grid have become an issue. The financial implications of this seemingly small scale flow can be severe for PV investors because of restrictive distribution tariffs. This paper analyses this problem from the prosumer micro-plant perspective. Potential financial burdens arising from PV system characteristics have been analysed, and the technical rationale of the tariffs has been assessed and then questioned. There are also proposals to change the policies of the operator with regard to the issue of reactive power generation by distributed sources.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017314 Received: 14.02.2017 Accepted: 28.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction Distributed power sources connected to the National Power System (NPS) must meet the requirements set by the grid operators, also including those for reactive power management and voltage regulation systems. The high rate of growth of wind power has led to nearly 6,000 MW of installed capacity, however, the RES Act, which has replaced the certificate system with a very modest auction mechanism, and the entry into force in 2016 of the so-called anti-wind-mill law [1], slowed these dynamics for a long period. The above limitations have made photovoltaic sources the most widely used in terms of the number of installations. The domestic market for photovoltaic power plants has grown very dynamically over the last three years, according to the Polish Photovoltaic Association [2] in mid-2016 over 150 MW capacity was installed in 11,500 photovoltaic power plants. It’s share in the generation mix is still marginal, but the number of installations has made an impression. The vast majority are defined by the RES Act [3] as micro-plants (up to 40 kW), the connection requirements for which are reduced to the 176

requirements for converters [4, 5] and the latest requirements of the EU [6] (A type sources). Connections are available on so called notice request (if the micro-plant capacity does not exceed the supply contracted for loads), and the role of the DSO is reduced to the formal verification of the factory certificates of the equipment, and the replacement of the meter. Replacement of the meter is important from the point of view of the support system, as the main idea of this system is the discount on energy purchases (A+ counter) corresponding to 80% or 70% of the energy output to the grid (A– counter). However, a meter fit for these measurements also enables the identification of „reactive energy” (R+  and R– counters). The word energy in parentheses signals the authors’ awareness that the integration of the meter at a time of reactive power has no energy dimension in the physical sense, but the term „reactive energy” is commonly used. For group G tariff customers, and often also for group C, the knowledge of the notion of reactive power and energy is completely redundant to satisfy their consumer needs by purchasing electricity. The most commonly accepted reactive power intake at 40% of active power


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 176–181

(tg φ = 0.4) is sufficient for the operation of ordinary domestic appliances, and any potential reactive power inflow to the grid from the discharge of capacitors in the intake power system is negligible. Therefore, no reactive energy meters are installed in such intake power systems. Also, PV micro-plants are neutral for reactive power, because their power factor is usually set to one (only active power generation). However, reality brings unexpected problems resulting from three facts: • PV inverters in the idle state (zero active power generation or power generation of up to 5% of nominal power) may, depending on the design, introduce into the prosumer plant a marginal capacitive current, e.g. 2–6% of the rated current; in a 10 kW plant this may be 0.5 A, and as the active power output grows, the capacitive current fades • this current can be compensated for by the reactive power of receiving devices, but it may also flow to the grid, which will be recorded by the dedicated master meter (such meters for bidirectional measurements of active but also reactive energy, are called four-quadrant meters)

2. Payment for reactive power output to the grid Document [7] defines the method of assessment of charges for the over-contractual (a new word) consumption of reactive energy by consumers. Clause 3.4.1.c defines: “consumer’s overcontractual intake of reactive energy means the amount of reactive electricity corresponding to ...” and further after points a) and b), c) – “capacitive power factor (overcompensation) with or without active energy intake.” It may be assumed that with zero active power output the prosumer should be treated as any other consumer subject to the above-mentioned tariff, except that this consumer (at their own request) was provided with a meter recording, inter alia, the A+R- measurement. This is also how some operators had construed it, and sent to consumers with PV plants, bills for overcompensation (implicitly for reactive power output to the grid). The billed amounts surprised the prosumers, because according to points 3.4.8 and 3.4.9 of the tariff document [7], their net value is calculated according to the formula: (1) where: Ab – reactive energy output to the grid measured by a master meter as A+R-, Crk – price of active energy announced by the President of ERO pursuant to Art. 23.2.18b of the Energy Law [8], knN – multiplier equal 3 for the low voltage grid as defined in the tariff. The strident reaction of RES supporters and prosumers protesting against the application of formula (1) resulted in the abandonment of tariff charging for reactive power output to the grid from idle inverters. This event was extensively covered by the media. It was probably preceded by a legal assessment which indicated that in any litigation the prosumers would be able to prove that they should not be charged for this

automatically. Later in this paper the concerns of prosumers and the significance of the protests will be assessed.

3. Economic impact of charging for the reactive power output of PV micro-plants to the grid Analyses of the return on investment in the fuel and energy sector recommend that they be carried out in accordance with World Bank standards, e.g. using the UNIDO core formula for updated NPV net worth [11, 12]. The updated net worth is calculated as the sum of the discounts, separately for each year, differences between the proceeds and the cash expenditures, throughout the life of the facility, at a fixed discount rate. The sum thus reflects the benefits that the investor in a development project can earn, as updated at the moment of assessment. Positive NPV is the profitability prerequisite of the project. The project that will produce the highest updated net worth is selected for execution. With regard to PV micro-plants the economic efficiency means the reduction of charges for electricity intake from the grid in relation to the value of the investment project. Unlike most published articles and information materials [13, 14] where a simple payback period is adopted as the criterion for micro-plant economic efficiency evaluation, the authors have once again [9, 10] followed their own concept of the updated net worth NPV, i.e. assessed per unit of installed source capacity (1 kW). The indicator so defined was coded as NPVe (PLN/ kW), and then the return on investment in micro PV plants with different capacities was evaluated, taking into account the charge for reactive energy output to the grid. For assessing the charge for over-contractual reactive energy intake the yearly duration of zero or minimum output of the micro-plant was optimistically assumed at 4000 h, and the average electricity price announced in accordance with the EP act by the President of the Energy Regulatory Office, coded Crk,, at 0.16 PLN/kWh. The capacitive reactive power at zero active power output of prosumer micro-plants was alternatively assumed to be 2%, 4%, 6% of the rated power of the plant. The essence of the study was to check whether the penalty for a small reactive power output will significantly deteriorate the NPV per source power unit. It is worth noting that in a 10 kW micro-plant this is only 0.2–0.6 kVAr. A public facility was subject to a detailed analysis (a group of schools in the Lublin region), where the total annual energy consumption accounted for in the C11 tariff was 85,657 kWh, with a peak power demand of 36 kW. The peak power duration was thus ca. 2,300 h. The installation of a 1 kW to 40 kW photovoltaic plant was considered. The available output of the PV plant was determined by appropriate scaling of the data obtained from an experimental plant installed on the roof of a Lublin University of Technology building. The investment profitability over a 15-year period was analysed. This entire period was treated as the plant lifetime. The cost of equity was assumed to be at the level of 3-year treasury bonds. Different investment financing options were considered – 100% own funds, 70% loan and 30% of own funds, and a 70% subsidy with the same amount of equity. NPVe (PLN/kW) 177


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 176â&#x20AC;&#x201C;181

Fig. 1. NPVe index dependence on PV plant capacity, option: 30% equity, 70% subsidy, Tjr = 4,000 h

Fig. 2. NPVe index dependence on PV plant capacity, option: 100% equity, Tjr = 4,000 h

Fig. 3. NPVe index dependence on PV plant capacity, option: 30% equity, 70% loan, Tjr = 4,000 h

178


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 176–181

was calculated for each micro-plant financing option. The plant was analysed with consideration of the fact that an owner of a micro-plant up to 10 kW is eligible for a discount on energy purchases at the rate of 1 to 0.8, and the owner of a larger micro-plant larger (above 10 kW) at rate 1 to 0.7 – according to the RES Act of June 2016 Year [3] (designation “ME 06.2016”). Aggregate results of the NPVe (PLN/kW) calculations are presented in subsequent figures (1–3). It may be concluded from an analysis of the results that irrespective of the financing option, charging the prosumer for reactive energy output to the grid results in a very significant deterioration in the economic efficiency of the investment as the NPVe decreases by 20–50%, and with a high loan repayment burden, it even drops to zero. The key to understanding this fact is the long period of the idle operation of the micro-plant (more than 4,000 h per year, according to accurate calculations for the plant tested it was as many as 5,800 h). Also, the conversion included in the tariff: charge for 1 kVArh = 3 x 0.16 PLN/kVArh = 0.48 PLN/kVArh can be considered a draconian sanction against the prosumer (and also against the consumer. As stated later in this paper, the technical justification for the amount of this penalty is highly questionable.

4. Technical effects of reactive power flow to the grid In order to check whether the impact of reactive power output to the grid justifies the draconian charges (or threat thereof ) ruining prosumer micro-plant economics, a low voltage test grid consisting of two lines fed from a 63 kVA MV/LV transformer substation was analysed (Fig. 4). This is a low voltage grid with a very typical configuration. What makes it special are the 16 PV micro-plants with an aggregate capacity of 70 kW connected to it. This grid corresponds to a real grid located by the authors in a municipality offering extensive support for prosumer investment, based on funds from the National Environmental Protection Fund. The smallest plant capacity

was 3 kW, the biggest 10 kW. With regard to the load, in spite of the high value of the connection power of one of them (30 kW), the measured peak power of the transformer station did not exceed 48 kW. The aim of the analysis was to demonstrate the effect of reactive power output from PV sources to the grid (this value, which amounted to 2–6% of the rated PV power as reported in chapter 2, was adopted in variants) in terms of the voltage profile and power loss to the grid. In order to obtain a broader view of the operating conditions of the grid, the flows in it were analysed for eight operational states described below: 1. node loads were determined by a factor so defined that the sum of power outputs was equal to the power of the MV/LV transformer; PV sources were not considered, reactive power intake was at tg φ = 0.4 2. node loads were determined by the appropriate scaling so that the sum of power intakes was equal to the MV/LV peak power of the substation; PV sources were not considered, reactive power intake was at tg φ = 0.4 3. node loads as in point 1, PV sources output active powers equal to their rated powers 4. node loads were determined by the appropriate scaling, so that the sum of all loads was equal to 30 kW (summer peak); PV sources output active powers equal to their rated powers 5. node loads were determined by the appropriate scaling, so that the sum of all loads was equal to the MV/LV 8 kW minimum power of the substation; PV sources were not considered 6. node loads were determined by the appropriate scaling, so that the sum of all loads was equal to the MV/LV 8 kW minimum power of the substation; sources do not generate active power, they output reactive power to the grid at 2% of their rated powers 7. node loads were determined by the appropriate scaling, so that the sum of all loads was equal to the MV/LV 8 kW minimum power of the substation; sources do not generate

Fig. 4. Test grid diagram 179


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 176–181

State

1

2

3

4

5

6

7

8

ΔP, kW

4.202

3.890

0.830

2.034

0.164

0.157

0.162

0.171

Tab. 1. Power losses in the considered grid operational states

active power, they output reactive power to the grid at 4% of their rated powers 8. node loads were determined by the appropriate scaling, so that the sum of all loads was equal to the MV/LV 8 kW minimum power of the substation; sources do not generate active power, they output reactive power to the grid at 6% of their rated powers. The following is a graph of voltage changes in each grid node, marked as in Fig. 4, divided into two circuits: first and second.

Fig. 5. Voltage variations in circuit 1

Fig. 6. Voltage variations in circuit 2 180

As can be seen in the drawings, the variation of prosumers loads and outputs in the circuits concerned places the voltage profile of the nodes in the area bounded by the envelopes: upper (maximum output, maximum voltage boost) and lower (maximum load, maximum voltage drop). Capacitive reactive power generation does not adversely affect the profile in any way, and moreover, it stabilizes the voltage at close to 420 V. The potential impact of this generation on the grid power losses is explained in the table below. It is very noticeable, regardless of the reactive power output at the sources’ idle state (2–6%), that the respective power losses are minimal. Thus, there is no justification for a draconian charge on this scale, that system of charging for over-contractual reactive energy intake in accordance with clause 3.4.1 c of the tariff has a severe impact on prosumers [7].


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 176–181

5. Summary This study has proven that the technically feasible flow of capacitive current from micro-plant to grid may cause prosumers to be liable for very severe charges assessed in accordance with the applicable distribution tariffs and four quadrant meters’ measurements. These charges have the potential to significantly worsen the economic efficiency of prosumer sources because, despite the negligible capacitive current value, the idle time of these sources is relatively long, and the unit penalty at PLN 0.5 per kVArh is extremely high. Flow analysis of the grid has yielded no justification for such a high charge, as the capacitive currents in question improve the LV grid’s voltage profile, and their effect on power loss is negligibly small. The abandonment of these charges declared by grid operators should not be viewed as an act of goodwill, but should be pursuant to tariff provisions, which should include the note: capacitive reactive power output to the grid of up to 5% of the prosumer microplant installed capacity, with concurrent active power intake, is not subject to a tariff charge. REFERENCES

1. “Act of 20 May 2016 on investment in wind power plants”, J. of L. 2016, item 961. 2. S.M. Pietruszko, “Rozwój rynku PV to nie tylko wzrost zainstalowanej mocy” [PV market development is not just an increase in installed capacity] [interview], SOLARPROJEKT Construction, 17.10.2016 [online], http://solarprojekt.pl/2016/10/17/s-m-pietruszko-rozwojrynku-pv-to-nie-tylko-wzrost-zainstalowanej-mocy-wywiad/

[access: 1.04.2017]. 3. “Act of 20 February 2015 on renewable energy sources”, J. of L. 2015, item 478, as currently amended. 4. Polish standard PN-EN 50483, May 2010. “Requirements for microgenerating plants to be connected in parallel with public low-voltage distribution grids”.

5. “Kryteria oceny możliwości przyłączania oraz wymagania techniczne dla mikroinstalacji przyłączonych do sieci niskiego napięcia” [Evaluation criteria for connection capacity and technical requirements for micro-installations connection to low-voltage grids] PTPiREE study also adopted by national distribution grid operators] [online], http://www.energa-operator.pl/upload/ wysiwyg/ dokumenty_do_pobrania/uslugi/przylaczenie_do_sieci/ wytworcy/ mozliwosci_wymagania_tech_mikroinstalacji_malych_in-stalacji_ przylaczanych_do_sieci_nnOSD.pdf [access: 1.04.2017]. 6. “Network Code Requirements for Generators” [document accepted as EU Commission Regulation 2016/631 of 14.04.2016] [online], http://data.europa.eu/eli/reg/2016/631/oj [access: 1.04.2017]. 7. “PGE Dystrybucja SA Lublin 2017 tariff for electricity distribution services”. 8. “The Act of 10 April 1997 Energy Law”, J. of L. 1997 No. 54, Item 348 with later amendments). 9. P. Kacejko, P. Pijarski, K. Gałązka, “Prosument – krajobraz po bitwie” [Prosument – landscape after the battle], Rynek Energii, No. 2 (117), 2015, pp. 40–44. 10. K. Gałązka, P. Kacejko, P. Pijarski, “Wykluczeni – jednostki sektora finansów publicznych na straconej pozycji wśród wytwórców OZE?” [Excluded – Have the public finance sector’s agencies lost RES producers’ endorsement?], Rynek Energii, No. 2 (123), 2016, pp. 40–45. 11. J. Paska, “Ekonomika w elektroenergetyce” [Economics in power engineering], OWPW, Warsaw 2007, pp. 93–95. 12. M. Ligus, “Efektywność inwestycji w odnawialne źródła energii – Analiza kosztów i korzyści” [Efficiency of investment in renewable energy sources – Cost-benefit analysis], CeDeWu, Warsaw 2012, pp. 181–182. 13. J. Popczyk, “Prosumenctwo – innowacja przełomowa” [Prosumerism – a breakthrough innovation], Energetyka Cieplna i Zawodowa, No. 2, 2014. 14. Z. Zapałowicz, D. Szyszka, “Stopień wykorzystania energii elektrycznej wytwarzanej przez instalacje fotowoltaiczne” [Utilisation of PV plants’ output], Rynek Energii, No 6 (91), 2010, pp. 77–82.

181


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 176–181

Paweł Pijarski Lublin University of Technology e-mail: p.pijarski@pollub.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering and Computer Science of Lublin University of Technology in 2004. He defended his PhD thesis in 2012. Since 2005 he has been employed at Lublin University of Technology. His research interests are currently related to the impact of distributed generation deployment on power system performance, the sensitivity of overhead power lines to output changes in individual power sources, the optimization of reactive power flows, and heuristic optimization methods.

Piotr Kacejko Lublin University of Technology e-mail: p.kacejko@pollub.pl Graduated from and since 1979 employed at the Faculty of Electrical Engineering of Lublin University of Technology. He was granted habilitation in 1999 at the Faculty of Electrical Engineering of Warsaw University of Technology, and the title of professor seven years later. He conducts research in the field of power system analysis. Author of several dozen research papers and publications in this field. Currently dealing with the issue of distributed generation and its impact on the power grid.

Karolina Gałązka Czestochowa University of Technology e-mail: kg4@interia.pl Graduated from the Faculty of Management of Lublin University of Technology in 2009. During her studies at Lublin University of Technology she started her studies in finance and banking at the School of Entrepreneurship and Administration in Lublin , which she completed in September 2009 in accounting and finance. In 2015, she began her doctoral studies at the Faculty of Management of Częstochowa University of Technology. Her whole research and publication activity has so far focused around two areas: economic and financial analysis, and the development of the RES photovoltaic sector, especially the support systems and their cost-effectiveness assessment.

Michalina Gryniewicz-Jaworska Lublin University of Technology e-mail: michalina.gryniewicz.jaworska@vp.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering and Computer Science of Lublin University of Technology with a degree in Computer Science. Currently a PhD student at the Department of Electrical Grids and Protections, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science of Lublin University of Technology. In her research she deals with issues related to multi criteria optimization and heuristic optimization methods.

182


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 176–181

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 176–181. When referring to the article please refer to the original text. PL

Problemy gospodarki mocą bierną źródeł energetyki rozproszonej Autorzy

Paweł Pijarski Piotr Kacejko Karolina Gałązka Michalina Gryniewicz-Jaworska

Słowa kluczowe

moc bierna, mikroinstalacje PV, źródła energetyki rozproszonej

Streszczenie

Powszechnie znane ograniczenia dalszego rozwoju energetyki wiatrowej (ustawa [1], skromny wymiar aukcji) spowodowały, że obecnie w sensie ilościowym bardzo rozpowszechnione stają się instalacje fotowoltaiczne, zarówno w skali mikro, jak też w odniesieniu do mocy kilkuset kilowatów i większych. Nieoczekiwanie dla inwestorów, oprócz różnych problemów technicznych i ekonomicznych, pojawił się problem opłat za przepływ mocy biernej od źródeł PV do sieci. Finansowe konsekwencje tego pozornie niewielkiego przepływu mogą być dla inwestorów PV dotkliwe ze względu na restrykcyjne zapisy taryf dystrybucyjnych. W artykule poddano analizie ten problem z punktu widzenia mikroinstalacji prosumenckich. Przeanalizowane zostały potencjalne obciążenia finansowe wynikające z właściwości układów PV, równocześnie oceniono techniczne uzasadnienie zapisów taryfowych, poddając je w wątpliwość. Przedstawione zostały również wnioski w zakresie zmiany podejścia operatorów do kwestii generacji mocy biernej przez źródła rozproszone. Data wpływu do redakcji: 14.02.2017 Data akceptacji artykułu: 28.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wstęp Źródła energetyki rozproszonej przyłą cz one d o Kraj owe go Sy ste mu Elektroenergetycznego (KSE) muszą spełniać wymagania określone przez operatorów sieci, m.in. w  zakresie gospodarki mocą bierną oraz układów regulacji napięcia. Dynamika wzrostowa energetyki wiatrowej doprowadziła do  blisko 6000  MW mocy zainstalowanej, jednakże ustawa o  OZE, która zastąpiła system certyfikatów mechanizmem aukcyjnym o  bardzo skromnych parametrach, oraz wejście w  życie w 2016 roku tzw. ustawy antywiatrakowej [1] spowolniły tę dynamikę na  dłuższy okres. Wyszczególnione powyżej ograniczenia spowodowały, że aktualnie w sensie liczby instalacji najbardziej rozpowszechnione stają się źródła fotowoltaiczne. Krajowy rynek elektrowni fotowoltaicznych na przestrzeni trzech ostatnich lat rozwija się bardzo dynamicznie, według Polskiego Towarzystwa Fotowoltaiki [2] w  połowie 2016 roku moc zainstalowana w  11 500 elektrowniach fotowoltaicznych wyniosła ponad 150 MW. Z punktu widzenia struktury źródeł wytwórczych jest to wciąż moc znikoma, ale liczba instalacji robi wrażenie. Ogromną ich większość ustawa o OZE [3] definiuje jako mikroinstalacje (do 40 kW), dla których wymagania przyłączeniowe sprowadzają się właściwie do  wymagań skierowanych pod kątem producentów układów przekształtnikowych [4, 5] oraz najnowszych wymagań określonych przez UE [6] (typ źródeł A). Przyłączenia te są na tzw. zgłoszenie (o ile moc mikroinstalacji nie przekracza mocy umownej dostarczanej w związku z pracą odbiorczą), a rola OSD sprowadza się do formalnego sprawdzenia

certyfikatów fabrycznych urządzeń i wymiany licznika. Wymiana licznika jest istotna z punktu widzenia systemu wsparcia, bowiem główną ideą tego systemu jest opust przy zakupie energii (liczydło A+) odpowiadający 80% lub 70% energii oddanej do  sieci (liczydło  A-). Jednak odpowiedni do  tych pomiarów licznik daje równocześnie możliwość zidentyfikowania „energii biernej” (liczydła R+ oraz R-). Cudzysłów przy słowie energia sygnalizuje świadomość autorów artykułu, że  całkowanie w  czasie mocy biernej dokonywane przez licznik nie ma wymiaru energetycznego w  sensie fizycznym, ale zwyczajowo termin „energia bierna” jest powszechnie używany. Dla odbiorcy w  grupie taryfowej G, a  często także i  w  grupie C, znajomość pojęcia mocy i energii biernej jest zupełnie zbędna do  zaspokojenia potrzeb konsumenckich w  zakresie zakupu energii elektrycznej. Dopuszczalna najczęściej wartość mocy biernej pobieranej na  poziomie do  40% mocy czynnej (tg  φ  =  0,4) jest bowiem wystarczająca przy eksploatacji zwykłych urządzeń bytowo-komunalnych, a ewentualny przepływ do sieci mocy biernej pochodzącej od pracujących w instalacji odbiorczej kondensatorów jest znikomy. Dlatego też dla takich instalacji odbiorczych liczniki energii biernej w ogóle nie są instalowane. Także mikroinstalacje PV są dla problemu mocy biernej neutralne, bowiem ich współczynnik mocy najczęściej nastawiony jest na  wartość równą jeden (wyłącznie generacja mocy czynnej). Rzeczywistość przynosi jednakże niespodziewane problemy wynikające z trzech faktów: • falowniki układów PV w  stanie pracy jałowej (zerowa generacja mocy czynnej

lub generacja mocy na poziomie do 5% mocy znamionowej) mogą (w zależności od  konstrukcji) wprowadzać do  instalacji prosumenta prąd pojemnościowy o nieznacznej wartości, np. 2–6% prądu znamionowego; dla instalacji 10 kW może to być wartość 0,5 A, dla wyższej generacji mocy czynnej prąd pojemnościowy zanika • prąd ten może zostać skompensowany mocą bierną urządzeń odbiorczych, ale może też wpłynąć do  sieci, przy czym po drodze zarejestruje to  dedykowany licznik główny (liczniki takie do pomiaru dwukierunkowego energii czynnej, ale też do jednoczesnego dwukierunkowego pomiaru energii biernej, noszą nazwę czterokwadrantowych) • operator sieci dystrybucyjnej, stwierdzając przepływ mocy do sieci, powinien zastosować zasadę dura lex, sed lex (łac. twarde prawo, ale prawo) wynikającą z  zapisów taryfowych, choć do  tej pory przepływy mocy biernej od  instalacji odbiorczych były całkowicie poza jego zainteresowaniami jako szczątkowe. 2. Wprowadzanie mocy biernej do sieci elektroenergetycznej w ocenie taryfy W  dokumencie [7] określony jest sposób naliczania opłat dla odbiorców za ponadumowny (tego terminu próżno szukać w  słownikach języka polskiego) pobór energii biernej. Punkt 3.4.1.c definiuje: „przez ponadumowny pobór energii biernej przez odbiorcę rozumie się ilość energii elektrycznej biernej odpowiadającą…” i dalej po punktach a) i b), c) – „pojemnościowemu współczynnikowi mocy (przekompensowanie) zarówno przy poborze

183


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 176–181

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 176–181. When referring to the article please refer to the original text. PL

energii elektrycznej czynnej, jak i przy braku takiego poboru”. Można przyjąć stanowisko, że przy zerowej generacji mocy czynnej prosument powinien być traktowany po prostu jako odbiorca podlegający sformułowanemu wyżej taryfowaniu, tyle że  odbiorca ten (na  własne życzenie) uzyskał licznik rejestrujący m.in. pomiar określony jako A+R-. Tak też rozumiały to  niektóre spółki operatorskie, wysyłając podmiotom, które zainstalowały układy PV, rachunki za przekompensowanie (w  domyśle za produkcję mocy biernej i wprowadzanie jej do sieci). Wysokość tych rachunków wprowadziła prosumentów w  zadziwienie, bowiem zgodnie z  punktami 3.4.8 i  3.4.9 dokumentu taryfy  [7] ich wartość netto naliczana jest zgodnie z zależnością: (1) gdzie: Ab – jest energią bierną wprowadzoną do sieci zmierzoną przez licznik główny jako A+R-, Crk – jest ceną energii czynnej ogłoszoną przez prezesa URE, zgodnie art. 23, ust. 2, pkt 18, lit. b) ustawy Prawo energetyczne [8], knN – jest mnożnikiem zdefiniowanym w taryfie równym dla sieci niskiego napięcia. Gwałtowna reakcja środowisk popierających OZE i  prosumentów protestujących przeciwko zastosowaniu formuły (1) spowodowały zaniechanie naliczeń opłat taryfowych za moc bierną wprowadzaną do sieci przez układy falownikowe w stanie jałowym. Rezygnacja ta miała charakter nagłośnionego medialnie gestu. Była prawdopodobnie poprzedzona oceną prawną, która wskazała, że w ewentualnym sporze sądowym prosumenci nie byliby bez szans na udowodnienie, że nie powinni być oni przedmiotową opłatą obciążani automatycznie. Dalsza część artykułu zawiera ocenę istotności obaw i protestów środowisk prosumenckich. 3. Ocena skutków ekonomicznych pobierania opłaty za moc bierną wprowadzaną do sieci przez mikroinstalacje PV Analizy efektywności inwestycji w sektorze paliw i  energii zalecają, aby przeprowadzać je zgodnie ze  standardami Banku Światowego, np. wykorzystując podstawową formułę UNIDO określającą wartość zaktualizowaną netto inwestycji NPV [11,  12]. Zaktualizowana wartość netto jest obliczana jako suma zdyskontowanych, oddzielnie dla każdego roku, różnic pomiędzy wpływami a  wydatkami pieniężnymi, zrealizowanych przez cały okres istnienia obiektu, przy określonym stałym poziomie stopy dyskontowej. Wartość tej sumy wyraża więc zaktualizowaną na  moment dokonywania oceny wielkość korzyści, jakie rozpatrywane przedsięwzięcie rozwojowe może przynieść inwestorowi. Warunkiem rentowności projektu jest dodatnia wartość NPV. Do realizacji wybiera się projekt, który daje największą wartość zaktualizowaną netto. W przypadku prosumenckich mikroinstalacji PV przez efektywność ekonomiczną rozumie się zmniejszenie opłat za energię elektryczną pobraną z  sieci, w  stosunku do wartości przedsięwzięcia inwestycyjnego. W odróżnieniu od większości publikowanych

184

artykułów i materiałów informacyjnych [13, 14], w  których jako kryterium oceny efektywności ekonomicznej mikroinstalacji przyjmowany jest prosty okres zwrotu, w dokonanych badaniach autorzy już po raz kolejny [9, 10] zastosowali własną koncepcję wartości zaktualizowanej netto inwestycji – NPV, odniesioną do jednostki mocy zainstalowanej źródła (1 kW). Tak zdefiniowany wskaźnik określono jako NPVe (zł/ kW), a następnie dokonano oceny sensowności inwestowania w  mikroinstalacje PV o  różnych mocach, przy uwzględnieniu opłaty za wprowadzenie do  sieci energii biernej. Przy naliczaniu opłaty za ponadumowny pobór energii biernej przyjęto optymistycznie czas roczny zerowej lub minimalnej generacji mikroinstalacji wynoszący 4000 h, cenę średnią energii elektrycznej, ogłoszoną zgodnie z  ustawą PE przez prezesa URE, oznaczoną jako Crk, równą 0,16 zł/kWh. Wartość pojemnościowej mocy biernej mikroinstalacji prosumenckiej w  stanie zerowej generacji mocy czynnej przyjęto alternatywnie na poziomie 2%, 4%, 6% mocy znamionowej tej instalacji. Istotą badań było sprawdzenie, czy kara za wprowadzanie niewielkiej ilości mocy biernej wpływa istotnie na pogorszenie wskaźnika NPV w  odniesieniu do  jednostki mocy źródła. Warto bowiem zauważyć, że  dla mikroinstalacji 10 kW ta moc to zaledwie 0,2–0,6 kvar. Przedmiotem szczegółowej analizy był obiekt użyteczności publicznej (zespół szkół na Lubelszczyźnie), w którym całkowite roczne zużycie energii rozliczanej w taryfie C11 wynosiło 85 657 kWh, przy szczytowym zapotrzebowaniu na  moc wynoszącym 36  kW. Czas użytkowania mocy szczytowej kształtował się zatem na poziomie 2300 h. Rozpatrywano zainstalowanie instalacji fotowoltaicznej w zakresie od 1 kW do 40 kW. Moc uzyskiwaną z  instalacji fotowoltaicznej określano poprzez odpowiednie skalowanie danych uzyskiwanych z instalacji doświadczalnej zainstalowanej na  dachu jednego z obiektów Politechniki Lubelskiej. Analizę opłacalności inwestycji przeprowadzono dla okresu równego 15 lat. Cały ten okres został potraktowany jako czas eksploatacji instalacji. Koszt kapitału własnego został określony na  poziomie oprocentowania 3-letnich obligacji skarbu państwa. Uwzględniono zróżnicowane finansowanie inwestycji – w  100% ze  środków własnych, w  70% z  kredytu przy udziale 30% środków własnych oraz z  dotacji 70% przy analogicznej wysokości wkładu własnego. W ramach określonego wariantu finansowania mikroinstalacji policzono wskaźnik NPVe (zł/kW). Analizowaną instalację rozpatrywano, uwzględniając fakt, że właściciel mikroinstalacji do 10 kW może liczyć na  opust w  zakupie energii w stosunku 1 do 0,8, a większych na 1 do 0,7 (powyżej 10 kW) – zgodnie z ustawą o OZE z czerwca 2016 roku [3] (oznaczenie „ME 06.2016”). Sumaryczne wyniki obliczeń wartości wskaźnika NPVe (zł/kW) przedstawiono na rys. 1–3. Analizując otrzymane rezultaty, można stwierdzić, że niezależnie od sposobu finansowania obciążenie prosumenta opłatą

za energię bierną wprowadzaną do sieci w stanie jałowym mikroinstalacji PV skutkuje bardzo znaczącym pogorszeniem efektywności ekonomicznej inwestycji, gdyż wskaźnik NPVe zmniejsza swoją wartość o 20–50%, a w przypadku dużego obciążenia spłata kredytu spada nawet do zera. Kluczem do zrozumienia tego faktu jest długi okres jałowej pracy mikroinstalacji (ponad 4000 h w  roku, wg dokładnych obliczeń dla badanego obiektu było to  aż  5800  h). Także przeliczenie zawarte w taryfie: opłata za 1 kvarh = 3 x 0,16 zł/ kwh = 0,48 zł/kvrh może być uznane za drakońską sankcję w  stosunku do  prosumenta (a  także w  stosunku do  odbiorcy). Jak wskazano w dalszej części artykułu techniczne uzasadnienie dla wysokości tej sankcji jest wysoce wątpliwe. 4. Ocena skutków technicznych przepływu mocy biernej do sieci W celu zbadania, czy oddziaływanie mocy biernej wprowadzonej do  sieci uzasadnia stosowanie (lub groźbę stosowania) drakońskich opłat rujnujących ekonomikę mikroinstalacji prosumenckich, przeanalizowano sieć testową niskiego napięcia składającą się z  dwóch ciągów liniowych zasilanych ze stacji transformatorowej SN/ nn o  mocy 63 kVA (rys. 4). Jest to  sieć niskiego napięcia o  bardzo typowym kształcie. Jej oryginalność wynika z faktu przyłączenia do niej aż 16 mikroinstalacji PV, o  łącznej mocy 70  kW. Badana sieć odpowiada rzeczywistej sieci, którą autorzy napotkali w  gminie oferującej szerokie wsparcie dla inwestycji prosumenckich, bazujące na  środkach Narodowego Funduszu Ochrony Środowiska. Moc najmniejszej instalacji wynosiła 3 kW, największej 10 kW. Jeśli chodzi o odbiory, pomimo dużej wartości mocy przyłączeniowej jednego z nich (30 kW), zmierzona moc szczytowa stacji transformatorowej nie przekroczyła 48 kW. Analiza miała na  celu wykazanie wpływu mocy biernej wprowadzanej do sieci przez źródła PV (wartość tę wynoszącą, jak wskazano w  rozdziale 2, 2–6% mocy znamionowej mikroinstalacji PV przyjmowano wariantowo) na kształt profilu napięciowego sieci oraz wartość strat mocy. W  celu uzyskania możliwie szerokiego poglądu na warunki pracy sieci dokonano jej analizy rozpływowej dla opisanych poniżej ośmiu stanów pracy: 1. obciążenie w węzłach ustalono za pomocą współczynnika wyznaczonego tak, aby suma mocy odbieranych była równa mocy transformatora SN/nN; źródła PV nie są brane pod uwagę, moc bierna pobierana zgodnie z tg φ = 0,4 2. obciążenia w węzłach określono poprzez odpowiednie skalowanie, tak by suma mocy odbieranych była równa mocy szczytowej stacji SN/nN; źródła PV nie są brane pod uwagę, moc bierna pobierana zgodnie z tg φ = 0,4 3. obciążenia w  węzłach jak w  punkcie 1, źródła PV generują moc czynną równą ich mocy znamionowej 4. obciążenia w węzłach określono poprzez odpowiednie skalowanie, tak by suma mocy wszystkich odbiorów była równa mocy 30 kW (szczyt letni); źródła PV


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 176–181

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 176–181. When referring to the article please refer to the original text. PL

.Rys. 1. Zależność wskaźnika NPVe od mocy instalacji fotowoltaicznej, wariant: 30% kapitału własnego, 70% dotacji,

Rys. 2. Zależność wskaźnika NPVe od mocy instalacji fotowoltaicznej, wariant: 100% kapitału własnego,

= 4000 h

Rys. 3. Zależność wskaźnika NPVe od mocy instalacji fotowoltaicznej, wariant: 30% kapitału własnego, 70% kredyt,

generują moc czynną równą ich mocy znamionowej 5. obciążenia w węzłach określono poprzez odpowiednie skalowanie, tak by suma mocy odbieranych była równa mocy minimalnej stacji SN/nN równej 8 kW; źródła PV nie są brane pod uwagę 6. obciążenia w węzłach określono poprzez odpowiednie skalowanie, tak by suma mocy odbieranych była równa mocy

= 4000 h

minimalnej stacji SN/nN równej 8 kW; źródła nie generują mocy czynnej, następuje wprowadzanie mocy biernej do  sieci o  wartości równej 2% ich mocy znamionowej 7. obciążenia w węzłach określono poprzez odpowiednie skalowanie, tak by suma mocy odbieranych była równa mocy minimalnej stacji SN/nN równej 8  kW; źródła nie generują mocy czynnej,

= 4000 h

następuje wprowadzanie mocy biernej do sieci o  wartości równej 4% ich mocy znamionowej 8. obciążenia w węzłach określono poprzez odpowiednie skalowanie, tak by suma mocy odbieranych była równa mocy minimalnej stacji SN/nN równej 8 kW, źródła nie generują mocy czynnej, następuje wprowadzanie mocy biernej do sieci o wartości równej 6% ich mocy znamionowej.

185


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 176–181

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 176–181. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Schemat sieci testowej

Powyżej przedstawiono wykresy zmian napięcia w poszczególnych węzłach sieci, oznaczonych tak jak na rys. 4, z podziałem na dwa obwody: pierwszy i drugi. Jak widać na rysunkach, zmienność stanów obciążenia i  generacji prosumenckiej w rozpatrywanych obwodach lokuje profil napięciowy węzłów w  obszarze ograniczonym obwiedniami: górną (maksymalna generacja, maksymalne podbicie napięcia) oraz dolną (maksymalne obciążenie, maksymalny spadek napięcia). Generacja mocy biernej pojemnościowej w żaden sposób nie wpływa negatywnie na ten profil, co więcej – zapewnia stabilizację wartości napięcia na  poziomie bliskim 420 V. Ewentualny wpływ tej generacji na poziom strat mocy w  sieci wyjaśnia tabela przedstawiona poniżej. Jak łatwo zauważyć, niezależnie od poziomu generacji mocy biernej generowanej w stanie jałowym źródeł (2–6%) straty mocy wywołane ich aktywnością są minimalne. Tym samym brak jakiegokolwiek uzasadnienia dla stosowania drakońskiego w  swoim wymiarze i  dotkliwego dla prosumentów systemu naliczania opłat za ponadumowny pobór energii biernej zgodnie z  p.  3.4.1  c taryfy [7].

Rys. 5. Zmiany napięcia w obwodzie 1

Rys. 6. Zmiany napięcia w obwodzie 2

Stan

1

2

3

4

5

6

7

8

ΔP, kW

4,202

3,890

0,830

2,034

0,164

0,157

0,162

0,171

Tab. 1. Zestawienie strat mocy dla rozpatrywanych stanów pracy sieci

186

5. Podsumowanie Przeprowadzone badania wskazały, że technicznie możliwy przepływ prądu pojemnościowego z  mikroinstalacji do  sieci może być powodem obciążania prosumentów bardzo dotkliwymi opłatami, naliczanymi zgodnie z  obowiązującymi taryfami dystrybucyjnymi i  wskazaniami liczników czterokwadrantowych. Opłaty te mogą w bardzo istotny sposób pogorszyć efektywność ekonomiczną źródeł prosumenckich, ponieważ pomimo znikomej wartości prądu pojemnościowego czas pracy jałowej tych źródeł jest stosunkowo długi, a jednostkowa opłata karna na poziomie 0,5 zł za 1 kvrh jest niezmiernie wysoka. Analiza rozpływowa sieci nie pozwoliła na  znalezienie uzasadnienia dla tak wysokiej opłaty, bowiem przedmiotowe prądy pojemnościowe poprawiają profil napięciowy sieci nn, a ich wpływ na straty mocy jest pomijalnie mały. Rezygnacja z pobierania opłat deklarowana przez operatorów sieci nie powinna być


P. Pijarski et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 176–181

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 176–181. When referring to the article please refer to the original text. PL

z ich strony aktem dobrej woli, ale wynikać z zapisów taryfy, w której powinna znaleźć się adnotacja: przepływ do sieci mocy biernej pojemnościowej na poziomie do 5% mocy zainstalowanej mikroinstalacji prosumenckiej, przy równoczesnym poborze mocy czynnej, nie podlega opłacie taryfowej. Bibliografia 1. Ustawa z dnia 20 maja 2016 r. o inwestycjach w zakresie elektrowni wiatrowych, Dz.U. z 2016, poz. 961. 2. Pietruszko S.M., Rozwój rynku PV to  nie tylko wzrost zainstalowanej mocy [wywiad], SOLARPROJEKT Construction, 17.10.2016 [online], http:// solarprojekt.pl/2016/10/17/s-m-pietruszko-rozwoj-rynku-pv-to-nie-tylkowzrost-zainstalowanej-mocy-wywiad/ [dostęp: 1.04.2017]. 3. Ustawa z dnia 20 lutego 2015 r. o odnawialnych źródłach energii, Dz.U. z 2015, poz. 478, z późn. zm. 4. Polska norma PN-EN 50483, Maj 2010. Wymagania dotyczące równoległego

przyłączania mikrogeneratorów do publicznych sieci rozdzielczych. 5. Kryteria oceny możliwości przyłączania oraz wymagania techniczne dla mikroinstalacji przyłączonych do sieci niskiego napięcia [opracowanie PTPiREE przyjęte także przez krajowych operatorów sieci dystrybucyjnej] [online], http:// w w w. e ne rg a - op e r ator. pl / upl o a d / wysiwyg/dokumenty_do_pobrania/ uslugi/przylaczenie_do_sieci/wytworcy/ mozliwosci_wymagania_tech_mikroinstalacji_malych_instalacji_przylaczanych_do_sieci_nnOSD.pdf [dostęp: 1.04.2017]. 6. Network Code Requirements for Generators [dokument przyjęty w formie rozporządzenia Komisji UE 2016/631 z dnia 14.04.2016] [online], http://data. europa.eu/eli/reg/2016/631/oj [dostęp: 1.04.2017]. 7. Taryfa dla usług dystrybucji energii elektrycznej PGE Dystrybucja SA Lublin 2017. 8. Ustawa z  dnia 10 kwietnia 1997 r. – Prawo energetyczne. Dz.U.   z  1997  r., nr 54, poz. 348, z późn. zm.

9. Kacejko P., Pijarski P., Gałązka K., Prosument – krajobraz po bitwie, Rynek Energii 2015, nr 2 (117), s. 40–44. 10. Gałązka K., Kacejko P., Pijarski P., Wykluczeni – jednostki sektora finansów publicznych na straconej pozycji wśród wytwórców OZE?, Rynek Energii 2016, nr 2 (123), s. 40–45. 11. Paska J., Ekonomika w elektroenergetyce, OWPW, Warszawa 2007, s. 93–95. 12. Ligus M., Efektywność inwestycji w odnawialne źródła energii – Analiza kosztów i  korzyści, CeDeWu, Warszawa  2012, s. 181–182. 13. Popczyk J., Prosumenctwo – innowacja przełomowa, Energetyka Cieplna i Zawodowa 2014, nr 2. 14. Zapałowicz Z., Szyszka D., Stopień wykorzystania energii elektrycznej wytwarzanej przez instalacje fotowoltaiczne, Rynek Energii 2010, nr 6 (91), s. 77–82.

Paweł Pijarski

dr inż. Politechnika Lubelska e-mail: p.pijarski@pollub.pl Studia na Wydziale Elektrotechniki i Informatyki Politechniki Lubelskiej ukończył w 2004 roku. Pracę doktorską obronił w 2012 roku. Od 2005 roku jest pracownikiem Politechniki Lubelskiej. Jego zainteresowania naukowe związane są obecnie z wpływem oddziaływania rozproszonego lokowania źródeł wytwórczych na pracę systemu elektroenergetycznego, wrażliwością elektroenergetycznych linii napowietrznych na zmiany mocy generowanych w poszczególnych źródłach wytwórczych, optymalizacją rozpływów mocy biernej, a także heurystycznymi metodami optymalizacji.

Piotr Kacejko

prof. dr hab. inż. Politechnika Lubelska e-mail: p.kacejko@pollub.pl Jest absolwentem Wydziału Elektrycznego Politechniki Lubelskiej i jej pracownikiem od 1979 roku. Habilitację uzyskał w 1999 roku na Wydziale Elektrycznym Politechniki Warszawskiej, a tytuł profesora siedem lat później. Prowadzi badania z zakresu analiz systemu elektroenergetycznego. Jest autorem kilkudziesięciu prac naukowo-badawczych oraz publikacji z tej dziedziny. Aktualnie zajmuje się problematyką oddziaływania rozproszonych źródeł wytwórczych na sieć elektroenergetyczną.

Karolina Gałązka

mgr inż. Politechnika Częstochowska e-mail: kg4@interia.pl Studia na Wydziale Zarządzania Politechniki Lubelskiej ukończyła w 2009 roku. W trakcie studiów na Politechnice Lubelskiej rozpoczęła studia w Wyższej Szkole Przedsiębiorczości i Administracji w Lublinie na kierunku finanse i bankowość, które ukończyła we wrześniu 2009 roku w specjalności rachunkowość i finanse. W 2015 roku rozpoczęła studia doktoranckie na Wydziale Zarządzania Politechniki Częstochowskiej. Całość jej dotychczasowej aktywności naukowo-badawczej oraz publikacyjnej skupia się wokół dwóch obszarów: problematyki analizy ekonomiczno-finansowej oraz rozwoju sektora OZE w zakresie fotowoltaiki, a zwłaszcza systemów wsparcia i oceny ich opłacalności.

Michalina Gryniewicz-Jaworska

mgr inż. Politechnika Lubelska e-mail: michalina.gryniewicz.jaworska@vp.pl Absolwentka Wydziału Elektrotechniki i Informatyki Politechniki Lubelskiej na  kierunku informatyka. Aktualnie jest doktorantką w  Katedrze Sieci Elektrycznych i Zabezpieczeń na Wydziale Elektrotechniki i Informatyki Politechniki Lubelskiej. W swoich pracach zajmuje się zagadnieniami związanymi z optymalizacją wielokryterialną oraz heurystycznymi metodami optymalizacji.

187


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 188–194

Market Price Prediction of Property Rights from Gas Fired Plants or Plants with Total Installed CHP Source Capacity Below 1 MW until 2025

Authors Alicja Stoltmann Adrian Miller Paweł Bućko

Keywords property rights, energy certification, property right price prediction

Abstract The resolution on the Polish Energy Policy until 2030 (PEP-30) was adopted by the Council of Ministers on 10 November 2009. The document specifies the combined electricity and heat generation as a direction of pursuing the goals of energy efficiency, fuel and energy supply security, competitive fuel and energy markets development, and reduction of the energy sector’s environmental impact. PEP-30 assumes that electricity generation from high-efficiency co-generation will double by 2020 compared to 2006. Since 2007, a support scheme for CHP generators has been in place in Poland, in the form of transferable property rights from the energy origin, so-called certificates. The yellow certificate is granted for energy generated in gas-fired plants or in units with a capacity below 1 MW. The amendment to the Energy Law extends the support scheme’s validity until the end of 2018. This paper presents the market price prediction for property rights in CHP until 2025 for gas fired plants or plants with the total CHP source installed capacity below 1 MW, assuming the scheme’s extension in its present form.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017315 Received: 26.02.2017 Received in revised form: 07.03.2017 Accepted: 28.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction Property rights from gas fired plants or plants with a total capacity installed in CHP source below 1 MW – so-called yellow certificates – were introduced in 2007 as a support scheme for generators under the amendment to the Energy Law [1] pursuant to Directive 2004/8/EC of the European Parliament and of the Council of 11 February 2004 on the promotion of cogeneration based on a useful heat demand in the internal energy market and amending Directive 92/42/EEC [2]. As defined in the Energy Law, cogeneration is the “simultaneous generation of heat and electricity or mechanical energy in the same technological process”  [1]. Combined generation of electricity and heat in cogeneration plants contributes to the reduction of CO2 emissions as a result of increased efficiency of useful energy generation and the saving of primary fuel compared to separated processes [3]. The CHP generation sector development is an important direction of efforts aimed at improving the economy’s energy efficiency 188

included in the Polish Energy Policy until 2030 (PEP-30) [4]. This document sets out six energy policy directions: a) improvement of energy efficiency b) increase in security of fuel and energy supplies c) diversification of electricity generation mix by adding nuclear power d) development of RES, including biofuels e) development of competitive markets for fuels and energy f) reduction of the energy sector’s environmental impact. The CHP generation technology has been adopted as one of the most important areas of actions to achieve the objectives set out in sub points a, b, e, and f [5]. The PEP-30 document recognised that the cogeneration development will increase the country’s energy security and therefore the “double growth by 2020 of the electricity generation by high-efficiency cogeneration technology compared to 2006” [4] has been adopted as a quantitative target of the national energy policy.


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 188–194

The yellow certificate support scheme has been extended until 2018, under the Act of 14 March 2014 amending the Energy Law Act and some other acts [6]. It should be considered necessary because of the need to reach the quantitative target set out in the Polish Energy Policy until 2030 [4], which aims to double the high-efficiency electricity cogeneration by 2020 compared to 2006. This means that in 2020 ca. 49 TWh of electricity should come from the high-efficiency cogeneration. Additional revenue from sale of the yellow certificates of energy origin resulted in the split of an electricity and heat generator’s revenue into two streams: sales of energy and of the yellow certificates. According to the Energy Law, “industrial customer, energy company, final customer and commodity brokerage house or a brokerage house referred to in Sec. 1a, to the extent specified in the regulations issued pursuant to Sect. 9, shall: 1) obtain and submit to the President of the Energy Regulatory Office for redemption any certificate of origin referred to in Art. 9e Sect. 1 or Art. 9o Sec. 1 and issued for electricity generated in a sources located in the territory of the Republic of Poland or located in an exclusive economic zone or 2) pay the substitute fee within the deadline specified in Sec. 5, calculated in the manner specified in Sect. 2” [1]. Prices of the certificates depend on market transactions recorded by the Polish Power Exchange (TGE). Property rights in the certificates of origin for electricity generated in a gas-fuelled CHP plant or with the total installed electric power capacity of up to 1 MW, in the TGE data are marked with the PM-GM symbol. The obligation fulfilment criterion is the submittal to the President of the Energy Regulatory Office (URE) of the required number of certificates or a proof of payment of the substitute fee corresponding to the number of certificates missing to fulfil the obligation. Market trading of the certificates between energy generators and entities obliged to redeem them is subject to the risk of a certificate price fall in the event of their excess (oversupply) in the market. The yellow certificates of energy origin should be obligatorily redeemed in the year of their issue

(by ERO), otherwise their validity expires. This legal regulation prevents the oversupply of yellow certificates in the market as a result of their accumulation. An excessive number of available certificates can significantly lower their market price relative to the substitute fee level. A similar situation occurred in the market of the so-called green certificates issued by the President of the Energy Regulatory Office for energy generation from RES. Resulting from their large oversupply in 2012–2016, the market price of the property rights is more than four times lower than the relevant substitute fee. This creates problems for the regulator, as the scheme is no longer attractive to investors, as well as for energy generators, who now don’t earn the expected benefits, causing them financial difficulties. Listed below are the surpluses of the property rights arising from RES generation and the average annual selling prices in transactions concluded at the Polish Power Exchange (TGE). Revenue from the sale of the certificates significantly affects the financial viability of investment, and consequently the decision to build new plants or not [8]. In [9] the profitability of agricultural biogas plants is analysed. It was found that the certificate price significantly affects the return on investment, due to the revenue from the financial support (relating to the energy certification schemes) and the need to repay high investment outlays. In [10] the determinants are presented of the heat sector development in Poland The support schemes in the form of certificates have been identified as key factors of the enterprises’ positive bottom lines. Also in [11] the yellow certificate support scheme’s importance has been recognised in driving the CHP generation development. It’s been indicated in [12] that CHP heat units feature higher energy efficiency compared to coal or biomass fired units, although their economic efficiency depends on the support measures i.e. the yellow certificates. According to reference literature, the prediction of the market price of property rights is important in determining the profitability of investment and is addressed in the literature.

Fig. 1. Average annual prices of green certificates and surpluses of property rights in each year, source: own compilation of TGE data [7] 189


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 188–194

2. PM-GM demand and supply model In order to forecast the future yellow certificate pricing, a support scheme performance model was developed based on Excel spreadsheet. The authors modelled the basic relationships and conducted scenario studies. The model’s block diagram is shown in Fig. 2, and the assumptions for the model testing scenario are presented later in this paper. The model’s primary objective is to forecast the yellow certificate prices based on the estimated demand and demand balance. In view of the future certificate supply estimates, the profitability was analysed of the investment in the CHP sector covered by the support scheme. Neither the probability of obtaining financing for all investments nor possible organizational problems of their implementation were analysed in the model. The yellow certificate (PM-GM) market price depends on the demand for and supply of the yellow certificates on the market, and on the substitute fee. The demand for and supply of the yellow certificates are determined by three factors. The first factor is the volume of energy sold to final customers, which determines the demand for energy in the National Power System (NPS). The second factor is the obligation to submit certificates to the ERO President for redemption. The third factor is the number of yellow certificates issued. Instead of purchasing the certificates of origin, the seller may pay the substitute fee. The substitute fee takes into account the average electricity selling price on the competitive market. The yellow certificate pricing is shown in Fig. 2. To forecast the yellow certificate prices, the National Power System (NPS) data obtained from the Polish Power Grids (PSE) were used. PSE acts as transmission grid operator (TSO). The data detailed the demand for electricity in the NPS and had been correlated with the volume of electricity sold to end consumers.

Fig. 2. Yellow certificate pricing, source: own compilation 190

The calculated factor – 0.77 – was used to forecast the electricity sales in subsequent years. The installed capacity in each year was determined on the basis of details of the capex projects planned and underway in the Polish power sector. Inwestycje Energetyczne, a web portal dedicated to energy sector development, reports 12 gas-fuelled power generation projects planned or in progress.[13] Each project is described in Tab. 1. It was assumed that in the year following the planned project completion the project installed capacity will be available in the power system. If all projects listed in Tab. 1 are successful, in 2025 the total capacity installed in the concerned plants will be three times higher than in 2016 and will amount to 3,246 MW. The authors have assumed the project implementation scenario according to investor plans. The project implementation probabilities were not analysed in the model. The demand for the energy origin certificates is the product of the obligation to redeem the property rights from the CHP sources gas fired or with the electrical power capacity below 1 MW (as defined in the Energy Law Act [1]) and the volume of electricity sales to final customers. To forecast the volume of certificates issued, the ratio of electricity generation mix in national power plants to the capacity installed in the plants eligible for the yellow certification was determined. The ratio of the volume of yellow certificates issued to the generation output was also determined, thus forecasting the number of the certificates issued by 2025.

3. PM-GM price prediction The model of the PM-GM price prediction until 2025 was based on the ratio of the yellow certificate selling price to the substitute fee, which is dependent on the prices of electricity and


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 188–194

Name

Investor

Installed capacity

HCP Plant Zgierz

PGE Górnictwo i Energetyka Konwencjonalna SA

20 MW

Gas-steam unit in CHP Plant Żerań

PGNiG TERMIKA SA

450 MW

Thermal power

Time frame 29.02.2012 – 03.2016

250 MWt

08.2014

390 MWt

10.2013 – 2022

90 MWt

2017 – Q 03/04 2019

Gas-oil peak-reserve boiler house in CHP Plant Żerań

PGNiG TERMIKA SA

CHP Plant Nowa

TAURON Ciepło, now TAMEH POLSKA sp. z o.o.

55 MW

CHP Plant PAK

Zespół Elektrowni Pątnów-Adamów-Konin

120 MW

Puławy Power Plant

Azoty Puławy Group

400 MW

Łagisza Power Plant

TAURON Wytwarzanie and Polski Fundusz Rozwoju PFR SA

413 MW

266 MWt

21.11.2014 – 2019

CHP Plant Radlin

JSW KOKS SA and ARP SA

104 MW

104 MWt

21.11.2014 – 2019

Pomorzany Power Plant

PGE GiEK SA

Coke Plant Przyjaźń in Dąbrowa Górnicza

Jastrzębska Spółka Węglowa Capital Group

71 MW

16.05.2011 – 29.07.2015

CHP Plant Bydgoszcz

PGE Górnictwo i Energetyka Konwencjonalna SA

400 MW

22.12.2012 – 2027

27.01.2012 – 14.01.2016

30.08.2012 – 31.12.2019

12.2011 – 2024

CHP Plant Gorzów

PGE Górnictwo i Energetyka Konwencjonalna SA

138 MW

CCGT Płock

PKN Orlen SA

608 MW

90 MWt

Q 04 2013 – Q 01/02 2016 01.12.2014 – 2017/2018

CCGT Włocławek

PKN Orlen SA

463 MW

11.2010 – Q 01 2017

CHP Plant Rzeszów

PGE Górnictwo i Energetyka Konwencjonalna SA

29 MW

22.03.2012 – 24.09.2014

CHP Plant Stalowa Wola

TAURON Wytwarzanie SA PGNiG TERMIKA SA

396.3 MW

31.08.2010 – 2018

Tab. 1. Capex project planned in the generation sector, source: own compilation based on [13]

Year

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

[MWh]

7,551,600

8, 942,353

10,373, 129

11,844817

13,358,321

13,558,696

13,762,076

13,968,508

14,178,035

14,390,706

Tab. 2. Volume of certificates of origin required for redemption, i.e. demand, source: own compilation

Fig. 3. Stages of yellow certificate price forecasts until 2025, source: own compilation

CO2 emission allowances. The yellow certificate prices can be predicted in the four stages characterized in Fig. 3. As shown in Fig. 3, for the yellow certificate price prediction modelling purpose, the yearly-average electricity price in the competitive market was determined. The electricity price in the year following the baseline year is increased by the increase in the CO2 emission allowance prices, the emission factor and the share of coal power plants in the overall NPS output. The above relationship can be illustrated by the formula proposed by the authors:

(1) where: CEE(n+1) – yearly-average electricity price in the year following the baseline year, CEE(n) – yearly-average electricity price in the baseline year, as quoted by ERO for each year [14], – CO2 allowance price increase between subsequent years [EUR/MgCO2] [9], K – EUR exchange rate 4.20 [PLN/EUR], E – hare of coal power plants in overall NPS output, adopted as 92.35% [15], C – emission factor 0.94 [MgCO2/MWh] [16]. 191


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 188â&#x20AC;&#x201C;194

Fig. 4. Yearly average electricity prices on competitive market compared to projected CO2 emission allowance prices, source: own compilation based on ERO data[14], CO2 emission forecast based on KOBIZE reports [17]

Year

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

[PLN/MWh]

125.00

115.29

116.62

118.17

119.31

120.24

121.59

123.67

126.21

128.68

Tab. 3. Replacement fee forecast, source: own compilation

Fig. 5. Forecast of yearly average yellow certificate (PM-GM) prices until 2025

Fig. 4 shows the forecast of the average energy price and CO2 emission allowance price until 2025 and the yearly average electricity price on the competitive market. Based on the forecast of the yearly average electricity price, the substitute fee was calculated using the relationship determined 192

by the least squares method. The substitute fee forecast results are presented in Tab. 3. Matching the average yellow certificate selling prices (2014â&#x20AC;&#x201C; 2016) with the substitute fees in each year has shown that the average yellow certificate selling price accounted for ca. 97% of


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 188–194

the respective substitute fee. On this basis, the yellow certificates prices until 2025 were predicted. Fig. 5 shows a graph of the projected yearly average yellow certificate prices until 2025, along with the above-described data that were referred to their baseline values (baseline values – actual 2015 data). These results were obtained after applying the model discussed in the article and entering the data scenario discussed earlier.

4. Conclusions The model studies carried out for the analysed scenario of the NPS conditions until 2025, despite the threefold increase in the installed capacity of gas-fired generation units, provide for a stable situation on the market for energy certificates (yellow certificates). The certificate prices will remain close to the expected substitute fee. This is for two reasons. The first reason is the anticipated rising demand for electricity in the NPS and the growing requirements for the gas-fired CHP cogeneration, and the corresponding expected increase in the capacity installed in this type of sources. The second reason is the legal regulation that does not permit so-called banking, i.e. storing yellow certificates for years to come. While the forecast of the future certificate prices seems optimistic, it should be borne in mind that it depends on the continuation of the current support scheme. The Energy Law defines the obligation to redeem the yellow certificates only until the end of 2018. This short time perspective of the support scheme does not encourage potential investors. The low electricity price compared to primary fuel such as high-methane gas does not allow for investment profitability (without support). A solution should be long-term incentives, which may provide evidence of stability, and thus the limited risk, of investing in such generating units. REFERENCES

1. “The Act of 10 April 1997”, The Energy Law, J. of L. 2006, No. 89, Item 625, as amended. 2. “Directive 2004/8 / EC of the European Parliament and of the Council of 11 February 2004 on the promotion of cogeneration based on a useful heat demand in the internal energy market and amending Directive 92/42/EEC”, O. J. EU L 52/50 of 21.02.2004. 3. K. Dreszer, “Ocena stanu aktualnego i perspektyw rozwoju czystych technologii węglowych możliwych do zastosowania w siłowniach energetycznych w Polsce wraz z opracowaniem charakterystyk techniczno-ekonomicznych” [Assessment of the current state and development prospects of clean coal technologies that can be used in power plants in Poland with the development of technical and economic characteristics], 2008.

4. “Polityka energetyczna Polski do 2030 roku” [w:] “Załącznik do uchwały nr 202/2009 Rady Ministrów z dnia 10 listopada 2009” [The Polish energy policy until 2030 [in:] Annex to Resolution No. 202/2009 of the Council of Ministers of 10 November 2009] Ministry of Economy, 2009. 5. J. Lewandowski, ”Opracowanie założeń i kluczowych elementów Programu Rozwoju w Polsce Kogeneracji” [Assumptions and key elements of the CHP Development Program in Poland], Warsaw 2010. 6. “The Act of 14 March 2014 amending the Energy Law Act and some other acts”, J. of L. 2014 Item 490. 7. www.tge.pl [access: 20.01.2017]. 8. J. Skorek, “Techniczno-ekonomiczna analiza porównawcza budowy gazowych układów kogeneracyjnych małej mocy z silnikiem tłokowym lub turbiną gazową” [Technical-economic comparative analysis of gas-fired low-power cogeneration systems with a reciprocating engine or gas turbine], Instal, No. 4, 2012. 9. P. Sulewski et al., ”Uwarunkowania ekonomiczno-prawne i opłacalność inwestycji w biogazownie rolnicze w Polsce” [Economic and legal conditions and profitability of investments in agricultural biogas plants in Poland], Zagadnienia Ekonomiki Rolnej, Vol. 1, No. 346, 2016. 10. J. Kamiński, A. Malik, ”Analiza krajowego sektora ciepłowniczego – stan obecny i kluczowe determinanty rozwoju” [Analysis of the domestic heating sector – the current state and key determinants of development], Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią Polskiej Akademii Nauk, No. 92, 2016. 11. M. Bartosik et al., ”Wytwarzanie energii elektrycznej – diagnoza i terapia” [Electricity generation – Diagnosis and therapy], Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 92, nr 10, 2016. 12. B. Zaporowski, “Energy Effectiveness and Economic Performance of Gas and Gas-Steam Combined Heat and Power Plants Fired with Natural Gas”, Acta Energetica, No. 1/26, 2016. 13. www.inwestycjeenergetyczne.itc.pw.edu.pl [access: 20.01.2017]. 14. “Informacja Prezesa Urzędu Regulacji Energetyki (nr 15/2014) w sprawie średniej ceny sprzedaży energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym za rok 2013” [Information of the President of the Energy Regulatory Office (No. 15/2014) on the average sale price of electricity on the competitive market in 2013], Urząd Regulacji Energetyki, , Vol. 4, 2014. 15. ”Raport 2015 KSE” [KSE 2015 Report], Polskie Sieci Elektroenergetyczne [online], http://www.pse.pl/index. php?did=2870 [access: 11.05.2017]. 16. Z. Grudziński, ”Sytuacja na giełdach handlu emisją a ceny energii elektrycznej” [Situation on the emission allowance exchange market and electricity prices], Polityka Energetyczna, Vol. 15, book 3, 2012. 17. Krajowy Ośrodek Bilansowania i Zarządzania Emisjami, ”Raport z rynku CO2”, [KOBiZ National Center for Balancing and Emissions Management, Report on CO2 Market] May 2016, No. 53.

193


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | 188–194

Alicja Stoltmann Gdańsk University of Technology e-mail: alicja.stoltmann@pg.gda.pl She graduated from interdisciplinary studies in power engineering, specializing at the Faculty of Electrical Engineering and Automatics in energy markets and in power systems’ design and modelling. At present her research interests include issues related to investment processes in the power industry. She is also interested in modelling steam and gas power plants in the GateCycle environment.

Adrian Miller Gdańsk University of Technology e-mail: a.w.miller@wp.pl Graduated in power engineering and electrical engineering from the Faculty of Electrical Engineering and Automatics of Gdańsk University of Technology. Author and co-author of papers on the electricity market, Poland’s energy security, electricity costs of energy-intensive enterprises. Now a gas market specialist.

Paweł Bućko Gdańsk University of Technology e-mail: pawel.bucko@pg.gda.pl A faculty member of the Power Engineering Department of Gdańsk University of Technology. His research activity is connected with energy economics with particular emphasis on energy system development programming in market conditions. His professional activity is focused on investment analysis of generation sources, analysis of market mechanisms, and energy supply billing principles. He is also an energy auditor and deals with issues of rational use of energy.

194


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 188–194

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 188–194. When referring to the article please refer to the original text. PL

Predykcja ceny rynkowej praw majątkowych z instalacji opalanych paliwami gazowymi lub o łącznej mocy zainstalowanej elektrycznej źródła kogeneracyjnego poniżej 1 MW do 2025 roku Autorzy

Alicja Stoltmann Adrian Miller Paweł Bućko

Słowa kluczowe

prawa majątkowe, certyfikacja energii, predykcja ceny praw majątkowych

Streszczenie

Uchwałę w sprawie Polityki energetycznej Polski do 2030 roku (PEP-30) podjęła Rada Ministrów 10 listopada 2009 roku. W dokumencie wyszczególniono skojarzone wytwarzanie energii elektrycznej i ciepła jako jeden z kierunków realizacji celów: poprawy efektywności energetycznej, wzrostu bezpieczeństwa dostaw paliw i energii, rozwoju konkurencyjnych rynków paliw i energii, a także ograniczenia oddziaływania energetyki na środowisko. PEP-30 zakłada, że do roku 2020 dwukrotnie wzrośnie produkcja energii elektrycznej pochodzącej z wysokosprawnej kogeneracji w stosunku do 2006 roku. Od 2007 roku w Polsce funkcjonuje system wsparcia dla producentów energii elektrycznej i ciepła w procesie kogeneracji, w postaci zbywalnych praw majątkowych pochodzenia energii, tzw. certyfikatów. Za energię wytworzoną w instalacjach opalanych paliwami gazowymi lub w jednostkach o mocy poniżej 1 MW uzyskuje się tzw. żółty certyfikat. Nowelizacja ustawy Prawo energetyczne przedłuża do końca 2018 roku funkcjonowanie systemu wsparcia. W artykule przedstawiono predykcję ceny rynkowej dla praw majątkowych z kogeneracji do 2025 roku dla instalacji opalanych paliwami gazowymi lub o łącznej mocy zainstalowanej elektrycznej źródła kogeneracyjnego poniżej 1 MW, zakładając przedłużenie systemu wsparcia w obecnej formie. Data wpływu do redakcji: 26.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 07.03.2017 Data akceptacji artykułu: 28.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wprowadzenie Prawa majątkowe z instalacji opalanych paliwami gazowymi lub o łącznej mocy zainstalowanej elektrycznej źródła kogeneracyjnego poniżej 1 MW – tzw. żółte certyfikaty  – zostały wprowadzone w  2007 roku jako system wsparcia dla wytwórców na  mocy nowelizacji ustawy Prawo energetyczne [1], będącej skutkiem ogłoszenia Dyrektywy 2004/8/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z  11 lutego 2004 r. w  sprawie wspierania kogeneracji w  oparciu o  zapotrzebowanie na ciepło użytkowe na rynku wewnętrznym energii oraz zmieniającej dyrektywę 92/42/ EWG [2]. Zgodnie z  definicją podaną w  ustawie Prawo energetyczne, kogeneracja to „równoczesne wytwarzanie ciepła i  energii elektrycznej lub mechanicznej w trakcie tego samego procesu technologicznego” [1]. Wytwarzanie energii elektrycznej i ciepła w układach kogeneracyjnych przyczynia się do obniżenia emisji CO2 wskutek zwiększonej sprawności wytwarzania energii użytecznej i  oszczędności paliwa pierwotnego w  porównaniu z  procesami rozdzielonymi [3]. Rozwój sektora skojarzonego wytwarzania energii elektrycznej i  ciepła jest istotnym kierunkiem działań służących poprawie efektywności energetycznej gospodarki uwzględnionym w Polityce energetycznej Polski do 2030 roku (PEP-30) [4]. Dokument ten wskazuje sześć kierunków polityki energetycznej: a) poprawa efektywności energetycznej b) wzrost bezpieczeństwa dostaw paliw i energii

c) dywersyfikacja struktury wytwarzania energii elektrycznej poprzez wprowadzenie energetyki jądrowej d) rozwój wykorzystania odnawialnych źródeł energii, w tym biopaliw e) rozwój konkurencyjnych rynków paliw i energii f) ograniczenie oddziaływania energetyki na środowisko. Technologia skojarzonego wytwarzania energii elektrycznej i ciepła została przyjęta jako jeden z  najistotniejszych kierunków działań, dzięki któremu możliwe będzie osiągnięcie celów określonych w podpunktach a, b, e i f [5]. W dokumencie PEP-30 uznano, że rozwój kogeneracji pozwoli zwiększyć bezpieczeństwo energetyczne kraju i w związku z tym wskazano „dwukrotny wzrost do roku 2020 produkcji energii elektrycznej wytwarzanej w technologii wysokosprawnej kogeneracji, w porównaniu z produkcją w 2006 roku” [4] jako jeden z celów ilościowych polityki energetycznej kraju. Kontynuacja systemu wsparcia w  postaci żółtych certyfikatów została wydłużona do  2018 roku, na  mocy Ustawy z  dnia 14  marca 2014 roku o  zmianie ustawy – Prawo energetyczne oraz niektórych innych ustaw  [6]. Uznać ją należy za niezbędną ze względu na konieczność osiągnięcia celu ilościowego określonego w Polityce energetycznej Polski do 2030 roku [4], który zakłada podwojenie do 2020 roku produkcji energii elektrycznej w  wysokosprawnej kogeneracji w  stosunku do  2006 roku. Oznacza

to, że w  2020 roku ok. 49 TWh energii elektrycznej powinno pochodzić z wysokosprawnej kogeneracji. Dodatkowy przychód ze sprzedaży żółtych certyfikatów pochodzenia energii spowodował rozdzielenie strumienia przychodów dla wytwórcy energii elektrycznej i ciepła na: te związane z przychodem ze sprzedaży energii oraz te pochodzące ze  sprzedaży żółtych certyfikatów. Zgodnie z  ustawą Prawo energetyczne „odbiorca przemysłowy, przedsiębiorstwo energetyczne, odbiorca końcowy oraz towarowy dom maklerski lub dom maklerski, o  których mowa w  ust.  1a, w  zakresie określonym w  przepisach wydanych na  podstawie ust. 9, są obowiązani: 1) uzyskać i przedstawić do  umorzenia Prezesowi Urzędu Regulacji Energetyki świadectwo pochodzenia, o którym mowa w art. 9e ust. 1 lub w  art. 9o ust. 1, wydane dla energii elektrycznej wytworzonej w źródłach znajdujących się na terytorium Rzeczypospolitej Polskiej lub zlokalizowanych w wyłącznej strefie ekonomicznej lub 2) uiścić opłatę zastępczą, w terminie określonym w ust. 5, obliczoną w sposób określony w ust. 2” [1]. Ceny certyfikatów zależą od  transakcji rynkowych rejestrowanych przez Towarową Giełdę Energii (TGE). Prawa majątkowe do  świadectw pochodzenia dla energii elektrycznej wyprodukowanej w kogeneracji opalanej paliwami gazowymi lub o  łącznej zainstalowanej mocy elektrycznej do 1 MW, w danych TGE, oznaczone są symbolem PM-GM. 195


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 188–194

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 188–194. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Zestawienie średniej rocznej ceny zielonych certyfikatów oraz nadwyżki liczby praw majątkowych w poszczególnych latach, źródło: opracowanie własne na podstawie danych TGE [7]

Kryterium wypełnienia obowiązku jest przedstawienie do umorzenia prezesowi Urzędu Regulacji Energetyki (URE) wymaganej liczby certyfikatów lub dowodów uiszczenia opłat zastępczych odpowiadających liczbie certyfikatów brakujących do wypełnienia obowiązku. Obrót rynkowy certyfikatami pomiędzy producentami energii a  podmiotami zobowiązanymi do ich umorzenia obarczony jest ryzykiem spadku ceny certyfikatów w przypadku ich nadmiernej liczby (nadpodaży) na  rynku. Żółte świadectwa pochodzenia energii należy umorzyć obligatoryjnie w  roku ich wydania (przez URE), w  przeciwnym razie ich ważność wygasa. Dzięki tej regulacji prawnej zapobiega się ewentualnemu pojawieniu się nadpodaży żółtych certyfikatów na rynku, w wyniku ich kumulacji. Nadmierna liczba dostępnych do kupienia certyfikatów może spowodować znaczne obniżenie ich ceny rynkowej w  stosunku do  poziomu opłaty zastępczej. Podobna sytuacja zaistniała na rynku tzw. zielonych certyfikatów, czyli wydawanych przez prezesa URE świadectw pochodzenia energii z odnawialnych źródeł. W wyniku ich dużej nadpodaży w  latach 2012–2016 rynkowa cena praw majątkowych jest ponad czterokrotnie niższa niż odpowiednia opłata zastępcza. Stwarza to  problem zarówno dla regulatora, gdyż system nie jest już atrakcyjny dla inwestorów, jak również dla producentów energii, którzy obecnie nie otrzymują zakładanych korzyści, co powoduje ich kłopoty finansowe. Poniżej przedstawiono zestawienie występującej nadpodaży praw majątkowych pochodzących z  OZE oraz średnich cen rocznych wynikających z  zawieranych transakcji kupna na Towarowej Giełdzie Energii (TGE). Przychód ze sprzedaży certyfikatów znacząco wpływa na opłacalność finansową inwestycji, a w konsekwencji na decyzję o budowie lub zaniechaniu budowy nowych instalacji [8]. W [9] przedstawiono analizę opłacalności biogazowni rolniczych. Uznano, że poziomy cen certyfikatów znacząco warunkują opłacalność inwestycji, ze względu na przychód związany ze wsparciem finansowym (odnoszącym się do systemów certyfikacji energii)

196

oraz konieczność spłaty wysokich nakładów inwestycyjnych. W [10] przedstawiono determinanty rozwoju sektora ciepłowniczego w Polsce. Wskazano systemy wsparcia, w  postaci certyfikatów, jako kluczowe elementy uzyskania pozytywnych wyników finansowych przedsiębiorstw. Także w [11] zwrócono uwagę na  istotność systemów wparcia w  postaci żółtych certyfikatów w stymulowaniu rozwoju kogeneracji. W [12] wykazano, że bloki ciepłownicze charakteryzują się wyższą efektywnością energetyczną w  porównaniu z  ciepłowniczymi blokami opalanymi węglem i biomasą, aczkolwiek ich efektywność ekonomiczna uzależniona jest od środków wsparcia w postaci żółtych certyfikatów. Jak wynika z  przeglądu literatury, predykcja ceny rynkowej praw majątkowych ma istotne znaczenie w wyznaczeniu opłacalności inwestycji i jest tematem podejmowanym w literaturze. 2. Model popytu i podaży PM-GM W  celu prognozy kształtowania się przyszłych cen żółtych certyfikatów opracowano model funkcjonowania systemu wsparcia, wykorzystując skoroszyt Excel. Autorzy zamodelowali podstawowe zależności i  przeprowadzili badania scenariuszowe. Schemat blokowy modelu przedstawiony jest na rys. 2, a założenia dotyczące scenariusza badań modelowych prezentowane są w dalszej części artykułu. Podstawowym celem modelu jest określenie prognozy ceny żółtych certyfikatów, na podstawie szacunkowego bilansowania popytu i podaży zapotrzebowania na nie. W zakresie szacowania przyszłej podaży świadectw analizowano opłacalność realizacji inwestycji w sektorze elektrociepłowni, objętych systemem wsparcia. W modelu nie analizowano prawdopodobieństwa uzyskania finansowania dla wszystkich inwestycji oraz ewentualnych problemów organizacyjnych ich realizacji. Cena rynkowa żółtych certyfikatów (PM-GM) uwarunkowana jest wysokością popytu oraz podaży na liczbę żółtych certyfikatów na  rynku oraz wysokością opłaty zastępczej. Wysokość popytu oraz podaży certyfikatów uwarunkowana jest trzema czynnikami. Pierwszym z nich jest wysokość

wolumenu energii sprzedanej odbiorcom końcowym, która warunkuje zapotrzebowanie na energię w  Krajowym Systemie Elektroenergetycznym (KSE). Drugim czynnikiem jest obowiązek umorzenia certyfikatu przed prezesem URE. Trzecim czynnikiem jest liczba wydanych żółtych certyfikatów. Zamiast zakupu certyfikatów pochodzenia energii sprzedawca może uiścić opłatę zastępczą. Wysokość opłaty zastępczej uwzględnia średnią cenę sprzedaży energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym. Schemat kształtowania się ceny żółtych certyfikatów przedstawiono na rys. 2. W  celu wyznaczenia prognozy cen żółtych certyfikatów skorzystano z danych Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE), które pozyskano od  Polskich Sieci Elektroenergetycznych (PSE). PSE pełni rolę operatora sieci przesyłowej (OSP). Dane określają zapotrzebowanie na energię elektryczną w  KSE i  zostały skorelowane z wielkością sprzedaży energii elektrycznej do  odbiorców końcowych. Obliczony współczynnik – wynoszący 0,77 – posłużył do wyznaczenia prognozy sprzedaży energii elektrycznej na kolejne lata. Przewidywaną moc zainstalowaną dla poszczególnych lat wyznaczono na podstawie informacji dotyczących planowanych oraz będących w  budowie inwestycji energetycznych w  Polsce. Według portalu Inwestycje Energetyczne planowanych i  w  trakcie budowy jest 12 inwestycji instalacji wytwarzania energii, dla których energią pierwotną jest gaz [13]. Poszczególne inwestycje scharakteryzowano w  tab. 1. Założono, że  w  roku następnym po planowanym zakończeniu inwestycji określona moc zainstalowana będzie dostępna w systemie elektroenergetycznym. Zakładając powodzenie w realizacji wszystkich inwestycji przedstawionych w  tab. 1, w 2025 roku całkowita moc zainstalowana pochodząca z omawianych instalacji będzie trzykrotnie większa w  stosunku do  mocy zainstalowanej w 2016 roku i będzie wynosić 3246 MW. Autorzy przyjmują scenariusz realizacji inwestycji wg planów inwestorskich.


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 188–194

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 188–194. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 2. Schemat kształtowania się ceny żółtych certyfikatów, źródło: opracowane własne

W modelu nie są analizowane prawdopodobieństwa ich realizacji. Wysokość popytu na  świadectwa pochodzenia energii jest wynikiem iloczynu obowiązku umorzenia praw majątkowych ze źródeł kogeneracyjnych opalanych gazem lub o  mocy elektrycznej poniżej 1 MW (określony w ustawie Prawo energetyczne [1]) i  wielkości sprzedaży energii elektrycznej odbiorcom końcowym. W celu wyznaczenia wolumenu wydawanych świadectw określono stosunek struktury produkcji energii elektrycznej w  elektrowniach krajowych do  mocy zainstalowanej w  instalacjach mogących ubiegać się o  żółte certyfikaty.

Wyznaczono także stosunek wolumenu wydanych żółtych świadectw do produkcji, dzięki czemu wyznaczono predykcję liczby wydawanych świadectw do 2025 roku. 3. Predykcja ceny PM-GM Model predykcji cen PM-GM do 2025 roku wyznaczono na  podstawie stosunku ceny sprzedaży żółtych certyfikatów oraz wysokości opłaty zastępczej, która zależna jest od ceny energii elektrycznej oraz cen uprawnień do emisji CO2. Predykcję cen żółtych certyfikatów można przeprowadzić w czterech etapach, które scharakteryzowano na rys. 3.

Nazwa

Inwestor

Moc zainstalowana

Jak przedstawiono na rys. 3, na  potrzeby modelu predykcji ceny żółtych certyfikatów wyznaczono średnioroczną cenę energii elektrycznej na  rynku konkurencyjnym. Cena energii elektrycznej w roku następnym po roku bazowym zwiększona jest o przyrost cen uprawnień do emisji CO2, współczynnika emisyjności oraz udziału elektrowni węglowych w ogóle jednostek wytwórczych w KSE. Powyższą zależność można zobrazować wzorem zaproponowanym przez autorów: (1)

Moc cieplna

Ramy czasowe

Elektrociepłownia Zgierz

PGE Górnictwo i Energetyka Konwencjonalna SA

20 MW

29.02.2012 – 03.2016

Blok gazowo-parowy w EC Żerań

PGNiG TERMIKA SA

450 MW

250 MWt

08.2014

Kotłownia szczytowo-rezerwowa gazowo-olejowa w EC Żerań

PGNiG TERMIKA SA

390 MWt

10.2013 – 2022

ZW Nowa

TAURON Ciepło, obecnie TAMEH POLSKA sp. z o.o.

55 MW

27.01.2012 – 14.01.2016

ZE PAK

Zespół Elektrowni Pątnów-Adamów-Konin

120 MW

90 MWt

2017 – 03/04 kw. 2019

Elektrownia Puławy

Grupa Azoty Puławy

400 MW

30.08.2012 – 31.12.2019

Elektrownia Łagisza

TAURON Wytwarzanie i Polski Fundusz Rozwoju PFR SA

413 MW

266 MWt

21.11.2014 – 2019

Elektrociepłownia Radlin

JSW KOKS SA i ARP SA

104 MW

104 MWt

07.04.2015 – 2019

Elektrownia Pomorzany

PGE GiEK SA

12.2011 – 2024

Koksownia Przyjaźń w Dąbrowie Górniczej

Grupa Kapitałowa Jastrzębska Spółka Węglowa

71 MW

16.05.2011 – 29.07.2015

Elektrociepłownia Bydgoszcz

Polska Grupa Energetyczna Górnictwo i Energetyka Konwencjonalna SA

400 MW

22.12.2012 – 2027

Elektrociepłownia Gorzów

PGE Górnictwo i Energetyka Konwencjonalna SA

138 MW

90 MWt

04 kw. 2013 – 01/02 kw. 2016

CCGT Płock

PKN Orlen SA

608 MW

01.12.2014 – 2017/2018

CCGT Włocławek

PKN Orlen SA

463 MW

11.2010 – 01 kw. 2017

Elektrociepłownia Rzeszów

PGE Górnictwo i Energetyka Konwencjonalna SA

29 MW

22.03.2012 – 24.09.2014

Elektrociepłownia Stalowa Wola

TAURON Wytwarzanie SA PGNiG TERMIKA SA

396,3 MW

31.08.2010 – 2018

Tab. 1. Planowane inwestycje w sektorze wytwarzania, źródło: opracowanie własne na podstawie [13]

197


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 188–194

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 188–194. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rok

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

[MWh]

7 551 600

8 942 353

10 373 129

11 844 817

13 358 321

13 558 696

13 762 076

13 968 508

14 178 035

14 390 706

Tab. 2. Wolumen świadectw pochodzenia wymaganych do umorzenia, tzw. zapotrzebowanie, źródło: opracowanie własne

Rys. 3. Etapy prognozowania cen żółtych certyfikatów do roku 2025, źródło: opracowanie własne

Rys. 4. Zestawienie średniej rocznej ceny energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym w porównaniu z prognozowaną ceną emisji CO2, źródło: opracowanie własne wg danych URE [14], prognozę emisji CO2 oparto na raportach KOBIZE [17]

Rok

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

[zł/MWh]

125,00

115,29

116,62

118,17

119,31

120,24

121,59

123,67

126,21

128,68

Tab. 3. Prognoza wysokości opłaty zastępczej, źródło: opracowanie własne

gdzie: CEE(n+1) – średnioroczna cena energii elektrycznej w roku następującym po roku bazowym, CEE(n) – średnioroczna cena energii elektrycznej w  roku bazowym, podawana przez URE dla każdego roku  [14], – przyrost cen uprawnień do  emisji CO2 między kolejnymi latami [euro/MgCO2] [9], K – kurs euro równy 4,20 [zł/euro], E – udział elektrowni węglowych w ogóle jednostek wytwórczych w KSE, przyjęto 92,35% [15], C – współczynnik emisyjności wynoszący 0,94 [MgCO2/ MWh] [16]. 198

Na rys. 4 przedstawiono prognozę średniej ceny energii i ceny uprawnień do emisji CO2 do 2025 roku oraz średniorocznej ceny energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym. Na podstawie prognozy średniej rocznej ceny energii elektrycznej wyznaczono wysokość opłaty zastępczej, wykorzystując zależność wyznaczoną metodą najmniejszych kwadratów. Wyniki prognozowania wysokości opłaty zastępczej przedstawiono w tab. 3.

Przyrównanie średnich cen sprzedaży żółtych certyfikatów (2014–2016) do wysokości opłat zastępczych w  poszczególnych latach wykazało, że  średnia cena sprzedaży żółtych certyfikatów wynosiła ok. 97% wysokości opłaty zastępczej. Na tej podstawie dokonano predykcji cen żółtych certyfikatów do 2025 roku. Na rys. 5 przedstawiono wykres prognozowanej średniorocznej ceny żółtych certyfikatów do  2025 roku, wraz z  objaśnionymi powyżej danymi, które odniesiono


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 188–194

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 188–194. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 5. Prognoza średniorocznej ceny żółtych certyfikatów (PM-GM) do 2025 roku

do wartości bazowych tych wielkości (wartości bazowe – dane rzeczywiste z 2015 roku). Wyniki te uzyskano po zastosowaniu omawianego w  artykule modelu i  wprowadzeniu scenariusza danych omówionych wcześniej. 4. Wnioski Przeprowadzone badania modelowe dla analizowanego scenariusza sytuacji w KSE do 2025 roku, pomimo trzykrotnego wzrostu mocy zainstalowanej jednostek wytwórczych wykorzystujących paliwo gazowe, przewidują stabilną sytuację na  rynku świadectw pochodzenia energii (żółtych świadectw). Ceny świadectw utrzymują się w pobliżu przewidywanej opłaty zastępczej. Wynika to z dwóch powodów. Pierwszym powodem jest przewidywane rosnące zapotrzebowanie na  energię elektryczną w KSE oraz rosnące wymagania w stosunku do rozwoju kogeneracji gazowej, adekwatny przewidywany wzrost mocy zainstalowanej w tym typie źródeł. Drugim jest regulacja prawna niepozwalająca na tzw. bankowanie, czyli przechowywanie na kolejne lata żółtych certyfikatów. O ile prognoza ceny certyfikatów na przyszłe lata wydaje się optymistyczna, należy pamiętać, że uzależniona ona jest od kontynuacji obecnego systemu wparcia. Prawo energetyczne definiuje obowiązek umarzania żółtych certyfikatów tylko do  końca 2018 roku. Krótki interwał czasowy dotyczący systemu wsparcia nie zachęca potencjalnych inwestorów. Niska cena energii elektrycznej w stosunku do paliwa pierwotnego, jakim jest gaz wysokometanowy, nie pozwala na  rentowność inwestycji (bez wsparcia). Rozwiązaniem powinno być wprowadzenie zachęt długoterminowych, mogących świadczyć o stabilności, a tym samym ograniczonym ryzyku inwestowania w tego typu jednostki wytwórcze.

Bibliografia 1. Ustawa z dnia 10 kwietnia 1997 r. Prawo energetyczne, Dz.U. z  2006 r., nr 89, poz. 625, z późn. zm. 2. Dyrektywa 2004/8/WE Parlamentu Europejskiego i  Rady z  dnia 11 lutego 2004 r. w sprawie wspierania kogeneracji w  oparciu o  zapotrzebowanie na  ciepło użytkowe na rynku wewnętrznym energii oraz zmieniająca dyrektywę 92/42/EWG, Dz. Urz. UE L 52/50 z 21.02.2004. 3. Dreszer K., Ocena stanu aktualnego i perspektyw rozwoju czystych technologii węglowych możliwych do  zastosowania w  siłowniach energetycznych w  Polsce wraz z  opracowaniem charakterystyk techniczno-ekonomicznych, 2008. 4. Polityka energetyczna Polski do 2030 roku [w:] Załącznik do uchwały nr 202/2009 Rady Ministrów z dnia 10 listopada 2009, Ministerstwo Gospodarki, 2009. 5. Lewandowski J., Opracowanie założeń i  kluczowych elementów Programu Rozwoju w  Polsce Kogeneracji, Warszawa 2010. 6. Ustawa z dnia 14 marca 2014 r. o zmianie ustawy – Prawo energetyczne oraz niektórych innych ustaw, Dz.U. z 2014 r. poz. 490. 7. www.tge.pl [dostęp: 20.01.2017]. 8. Skorek J., Techniczno-ekonomiczna analiza porównawcza budowy gazowych układów kogeneracyjnych małej mocy z silnikiem tłokowym lub turbiną gazową, Instal 2012, nr 4. 9. Sulewski P. i in., Uwarunkowania ekonomiczno-prawne i  opłacalność inwestycji w  biogazownie rolnicze w  Polsce, Zagadnienia Ekonomiki Rolnej 2016, t. 1, nr 346. 10. Kamiński J., Malik A., Analiza krajowego sektora ciepłowniczego – stan obecny

i kluczowe determinanty rozwoju, Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią Polskiej Akademii Nauk 2016, nr 92. 11. Bartosik M. i  in., Wytwarzanie energii elektrycznej – diagnoza i terapia, Przegląd Elektrotechniczny 2016, t. 92, nr 10. 12. Zaporowski B., Energy Effectiveness and Economic Performance of Gas and Gas-Steam Combined Heat and Power Plants Fired with Natural Gas, Acta Energetica 2016, No. 1/26. 13. www.inwestycjeenergetyczne.itc.pw.edu. pl [dostęp: 20.01.2017]. 14. Informacja Prezesa Urzędu Regulacji Energetyki (nr 15/2014) w sprawie średniej ceny sprzedaży energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym za rok 2013, Urząd Regulacji Energetyki, 2014, vol. 4. 15. Raport 2015 KSE, Polskie Sieci Elektroenergetyczne [online], http:// www.pse.pl/index.php?did=2870 [dostęp: 11.05.2017]. 16. Grudziński Z., Sytuacja na  giełdach handlu emisją a ceny energii elektrycznej, Polityka Energetyczna 2012, t. 15, z. 3. 17. Krajowy Ośrodek Bilansowania i Zarządzania Emisjami, Raport z rynku CO2, maj 2016, r. 53.

199


A. Stoltmann et al. | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 188–194

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 188–194. When referring to the article please refer to the original text. PL

Alicja Stoltmann

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.

Adrian Miller

mgr inż. Politechnika Gdańska e-mail: a.w.miller@wp.pl Absolwent Politechniki Gdańskiej Wydziału Elektrotechniki i Automatyki na kierunkach energetyka i elektrotechnika. Autor i współautor artykułów dotyczących rynku energii elektrycznej, bezpieczeństwa energetycznego Polski, kosztów energii elektrycznej przedsiębiorstw energochłonnych. Obecnie pracuje na stanowisku specjalisty ds. rynku gazu.

Paweł Bućko

dr hab. inż. prof. nadzw. PG Politechnika Gdańska e-mail: pawel.bucko@pg.gda.pl Pracuje w Katedrze Elektroenergetyki Politechniki Gdańskiej. Jego działalność naukowa jest związana z ekonomiką energetyki, ze szczególnym uwzględnieniem problematyki programowania rozwoju systemów energetycznych w uwarunkowaniach rynkowych. Jego 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.

200


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | 201–208

Development Prospects of the Polish and German Generating Sectors – Comparative Analysis

Authors Radosław Szczerbowski Bartosz Ceran

Keywords energy policy, energy security, electricity generation

Abstract Energy policy is a security policy of the country. It should be well thought out, and consider the access to energy sources. At the same time, recent years show how important a common voice of a world policy on the issue of energy is. In Poland, attempts have been made for several years to define a new energy strategy model. This strategy should consider consumer needs, and on the other hand respond to climate challenges. However, the question is what will be the new development strategy for the power system in the next years. The paper discusses the current state of the National Power System and the German power system, availability of primary energy sources, and possible energy technologies of the future power system development strategy. These technologies have been described with a view to the perspectives of their application in the power system.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017316 Received: 28.02.2017 Received in revised form: 13.03.2017 Accepted: 27.03.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction In Poland, attempts have been made for several years to define a new energy strategy model, which on the one hand would consider the needs of consumers, and on the other would respond to the challenges posed by the European Union. Poland, with its significant coal resources compared to other EU countries, is a safe country in the context of electricity generation and its relatively low cost. However, the question remains: what will be the new development strategy for the power system in the next years? It is necessary to work out - based on the fuel and energy balances - a long-term energy strategy for Poland, considering the growing needs of individual and industrial consumers while ensuring security. From the Polish perspective, such a strategy should to a large extent ensure high self-sufficiency. A viable energy strategy should take into account our natural resources, the main source of which is coal. Of course, the use of this fuel should be based on clean and highly efficient technologies. Also, the extraction of natural gas from national resources can be increased, perhaps including the still poorly identified shale gas deposits. The use of renewable energy will be of enormous importance, especially of wind and biomass-based technologies,

and photovoltaics, which have visibly grown in recent months, are likely to be more important. It is even more important that the European Union supports the increased share of renewable energy in its Member States’ energy mixes. The development of nuclear power plants is also considered in many studies. Issues of energy security of Poland has attracted a lot of attention. In general, it can be stated that “energy security is a condition that allows the economy to cover the current and prospective demand for fuel and energy, in a technically and economically justified manner, while minimizing the negative impact of the energy sector on the environment and living conditions of society”[5]. Eurostat data shows that in 2015, EU countries were dependent on imports of energy resources and energy by over 54%. The Polish situation is much more favourable; our dependence is just over 29%, which puts us at the forefront of the energy-safest EU countries. Only Denmark is less dependent. In a far worse situation, however, are the EU’s largest economies. The dependence on external energy sources in Germany is nearly 62%, in France approx. 46%, and in the UK approx. 37%. Countries with a relatively low energy dependence on imports use their natural fossil fuels, for example the Czech Republic (31%) and Poland, 201


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | 201–208

Fig. 1. Dependence on imports of energy raw materials in Poland and Germany in 2004–2013, own compilation based on Eurostat data

or renewable sources, for example Denmark (about 13%). Fig. 1 shows the dependence on imported energy sources in Poland and Germany in 2004–2013. It is seen from the chart’s analysis that in all types of fuel Germany is much more dependent on imports than Poland, and as regards solid fuels, Poland can still be considered independent from imports. At present, it seems that Germany is the country that has the most influence on the energy policy of the remaining European Union countries. Initiated in 2011, the German energy transformation “Energiewende” [2], proposed by the government due to the imposed pace of change, represents a new quality in Germany’s energy strategy. The new energy strategy was announced a few months after the accident at Fukushima nuclear power plant. The German government not only adopted an action plan and a role of the new energy policy, but set precise assumptions that reflect the additional values shared by most citizens. This was meant as the German answer to the depletion of natural resources, and the increase of independence from the raw materials imported from unstable regions of the world, and a way to accomplish higher living standards in the future.

2. Comparison of the present state of the Polish and German power systems Comparing the mixes of generation capacities installed in Poland and Germany (Tab. 1 and Fig. 2–3), it can be seen that in our country the dominant fuel is coal. The German energy mix looks much more favourable. At the same time, the use of multiple fuels and technologies allows ensuring adequate generation capacities, and allows meeting environmental protection requirements. The diversification of fuels is also important from the point of view of energy security. 202

Energiewende, the current German energy strategy, has accelerated the resignation of nuclear power and the development of renewable energy sources. According to German government plans, the RES share in electricity generation is expected to gradually increase from the current 34% to 80% in 2050, and greenhouse gas emissions will fall by 80–95% by 2020 compared to 1990. At the same time, coal power is still dominant in Germany’s energy mix; in 2016, coal-fired power plants accounted for 43% of the electricity output (24.7% – lignite, 18.3% – hard coal). The electricity generation mixes in Poland and Germany are compared in Fig. 4. This obviously hampers the accomplishment of emission reduction targets, since lignite combustion contributes to greenhouse gas emissions to the largest degree. In order to achieve the assumed emission reductions, Germany has started a process to

Poland

Germany

Installed capacity [GW]

40.45

191.49

Hourly peak power [GW]

25.55

78.18

Minimum hourly load [GW]

11.28

34.50

Fossil fuel plants [GW]

32.47

77.55

0

10.80

Hydro plants [GW]

2.29

5.59

Renewables [GW]

5.69

97.55

161.72

545.49

Nuclear plants [GW]

Energy output [TWh]

Tab. 1. Basic parameters of the power systems in Poland and Germany, own compilation based on data from: PSE SA, ENTSO-E and https:// www.energy-charts.de/energy.htm [access: 04.03.2017]


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | 201â&#x20AC;&#x201C;208

Fig. 2. Capacities, in GW, installed in Poland and Germany in 2016, own compilation based on data from: PSE SA, ENTSO-E and https://www.energycharts.de/energy.htm [access: 04.03.2017]

Fig. 3. Percentage breakdown of capacities installed in Poland and Germany in 2016, own compilation based on data from: PSE SA, ENTSO-E and https://www.energy-charts.de/energy.htm [access: 04.03.2017]

Fig. 4. Percentage percentage distribution of the electricity generation in Poland and Germany in 2016, own compilation based on data from: PSEÂ SA, ENTSO-E and https://www.energy-charts.de/energy.htm [access: 04.03.2017]

Fig. 5. Contamination emissions relative to gross electricity output [t/GWh] in Poland and Germany, own compilation based on Eurostat data 203


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | 201–208

reduce the coal consumption in the power sector. The process of complete elimination of coal from the power sector is planned to take 25–30 years. Fig. 5 shows the CO2 emissions in Poland and Germany in 1995– 2014. There were several reasons for the increase in CO2 emissions in Germany between 2011 and 2013. The most important was the increase in electricity output from coal-fired power plants, after the decommissioning of eight nuclear power plants after the Fukushima disaster. The decision to abandon nuclear plants coincided with the US shale revolution that had led to a decline in the demand for coal and, consequently, a fall in coal prices worldwide. This had led to an increase in the coal share in the energy mix of EU Member States, including Germany. In addition, resulting from the fall in the CO2 emission allowance prices in the EU emissions trading system, the lignitefuelled power generation had also grown in Germany. As a result, although electricity consumption in Germany decreased

Fig. 6. Age of coal power plants in Poland [1]

Fig. 7. Age of coal power plants in Germany [1] 204

in 2010–2013, and the electricity output from RES increased, the coal-fuelled generation also increased, contributing to an increase in CO2 emissions. Nevertheless, it can be noted from analysing the CO2 emissions relative to the gross electricity output that the Polish power sector’s emissions were by nearly 1/3 higher than those of the German sector. The total capacity now installed in coal-fired power plants in Germany amounts to 49 GW. Of this capacity, 19% are supercritical or ultracritical power plants. This technology has been developed in Germany since 1970. Polish coal-fired power plants generate ca. 28 GW. Supercritical units represent only a few percent of the capacity installed in coal-fired plants. The first supercritical power plant was commissioned only in the 21st century. However, comparison of the age breakdown of the generating capacities installed in the Polish and German systems shows that the generating assets in both systems are largely worn out (Fig. 6 and 7).


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | 201–208

The condition of natural resources at the end of 2015 is detailed in the Inventory of mineral resources in Poland published last year [7]. According to the inventory, in Poland there are 91 lignite deposits, including 9 developed, and 156 hard coal deposits, including 51 developed. The lignite resources are over 23,516 million tons and the hard coal resources are over 56,220 million tons, of which 71.6% are energy coals (type 31–33). The lignite resources are: 14 deposits in the Lower Silesian region, 8 in Kuyavian-Pomeranian, 2 in Lubelski, 21 deposits in Lubuski, 9 in Lodz, 4 in Mazovian, 2 in Opolski and 31 in Wielkopolski regions. Active lignite mines directly supply power plants in Bełchatów, Adamów, Konin and Turów. The hard coal resources are situated in Poland in: Upper Silesian Coal Basin, Lubelski Coal Basin and Lower Silesian Coal Basin, the exploitation of which ended in 2000. One of the main obstacles to continued hard coal extraction may be economic considerations, mainly related to the present and future coal prices on world markets and the cost of coal mining [6]. Hard coal in Germany is almost 90% imported from abroad, while lignite is wholly extracted from domestic deposits. In 2013, the hard coal mining amounted to 7.5 million tons, which accounted for about 12% of the domestic consumption. Ca. 70% of the total coal consumption fuels electricity generation in power plants and CHP plants. On the other hand, 90% of lignite is consumed for electricity generation, and the remaining 10% for industrial processes. Unlike hard coal, lignite resources in Germany are significant. In 2013, Germany was the world’s largest lignite consumer, with mining output of 183 million tons a year. Lignite reserves in Germany are estimated at 35.1 billion tons. It is extracted in four mining areas: Rhine Basin in North RhineWestphalia (53% of German production in 2013), Lusatian Basin in Brandenburg (35% of German production in 2013), Central German Basin in Saxony (11% of German production in 2013), and Helmstedt Basin on the border Saxony-Anhalt and Saxony (1% of German production in 2013). Listed in Tab. 2 are basic details of the both countries’ coal resources.

Coal inventory and mining resources, 2015

Poland

Germany

Total hard coal resources

Mt

56,220

82,959.

Total lignite resources

Mt

23,516

72,700

Coal mining resources

Mt

21,107

2,500

Lignite mining resources

Mt

1,419

36,200

Hard coal imports

Mt

8.2

55.5

Hard coal exports

Mt

9.0

0.1

Tab. 2. Basic details of coal resources in Poland and Germany, own compilation based on https://euracoal.eu/info/country-profiles/ germany/ and https://euracoal.eu/info/country-profiles/poland/ [access: 04.03.2017]

To compare the Polish and German power systems, the following three percentage ratios were used: • utilisation rate (hourly peak power to installed capacity) • minimum utilisation rate (minimum hourly load to installed capacity) • installed capacity utilisation rate. The comparison results are shown in Fig. 8. The following conclusions can be drawn from comparison of these results: • the utilisation, minimum utilisation, and installed capacity utilisation rates in Poland are much higher than in Germany • intensive RES development in Germany results in a decrease in the utilisation. This is related to the significantly lower availability of renewable energy sources compared to conventional power plants. It is also linked to the need to maintain a reserve capacity to generate electricity during low RES-based generation • it can be stated that Germany, which has already installed significant RES capacities in its system, will have to amend the current design rules for dispatchable sources – based systems to power systems with capacities several times over the of peak power.

3. The national energy strategy In recent years much attention has been devoted to issues of strategy and plans of the Polish energy system’s development. This topic was addressed in many legal acts, reports, studies and conference proceedings. The documents, which describe the problem of the energy system’s development, include the following: • The Polish energy policy until 2025, document adopted by the Council of Ministers on August 10, 2005 • The Polish energy policy until 2030, document adopted by the Council of Ministers on November 10, 2009 • Energy mix 2050 – analysis of scenarios for Poland, document prepared for the Ministry of Economy in 2011 • An optimal energy mix model for Poland by 2060, document prepared by the Strategic Analysis Department for the Chancellery of the Prime Minister in 2013. In April 2014, the Council of Ministers adopted a resolution on the adoption of the Energy Security and Environment – a 2020 vision strategy.1 The strategy’s aim is to develop a modern, environmentally friendly energy sector that will be able to ensure Poland’s energy security. The Energy Security and Environment strategy covers two important areas: energy sector and the environment, and identifies the key reforms and necessary steps that should be taken in the 2020 perspective. The strategy documents contain a statement that by 2020 the Polish power industry will rely mainly on coal. Poland, with its significant coal resources compared to other EU countries, is a safe country in the context of electricity generation and its relatively low cost. On February 14, 2017, the Council of Ministers adopted the Strategy for Responsible Development until 2020 (with a view to 2030)2. The strategy is a document developed by the Ministry

1 http://strateg.stat.gov.pl/strategie_pliki/Strategia_Bezpieczenstwo_Energetyczne_i_Srodowisko.pdf. 2 https://www.mr.gov.pl/media/34300/SOR_2017_maly_internet_14072017_wstepPMM.pdf.

205


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | 201–208

Fig. 8. Comparison of the utilisation, minimum utilisation, and installed capacity utilisation rates in Poland are much higher than in Poland (at the end of 2015) and Germany (at the end of 2016), own compilation based on data from Eurostat, EurObserv’ER and ENTSO-E

of Development, which presents Poland’s development until 2030. One of its chapters addresses the energy sector development. One of the most important issues there reported was the need to develop a long-term and stable energy policy, which is to be implemented in line with Polish interests and in a way that ensures security in terms of energy, transmission and distribution. The emphasis should be on actions aimed at improving energy security through, inter alia, ensuring diversification of generation sources, setting conditions to facilitate investment in electricity generation infrastructure, increasing the share of sustainable renewable energy sources, and promoting and developing clusters and energy cooperatives. In addition, the strategy states that it is necessary to increase the energy efficiency of the economy, including the Polish mining sector, to develop smart grids, and energy storage technology. The Ministry of Energy is preparing another strategic document containing scenarios for the future of hard coal mining in Poland. In June 2017, a program for the hard coal sector in Poland was presented, which sets the direction of the sector’s development until 2030. Once approved by the Minister of Energy, it will reach the social and inter-ministerial arrangements. The Program for the hard coal sector in Poland consists of two parts, one of which is an analysis of the sector’s current condition, and the other defines the goals and directions for future activities. Three mining development scenarios have been proposed in the strategy, which also affect the energy sector. The optimistic scenario assumes an increase in coal demand by 20%, and it’s conditioned by the construction of new high-power units and the development of a coal gasification plant. The reference scenario assumes that demand for coal is maintained at the current level. In this variant, 206

new supercritical power generation capacities will be commissioned in the commercial generation sector, and a program of the boiler upgrades in 200 MW units will be implemented. The pessimistic scenario assumes that the hard coal consumption will decline because of delays in the construction of new power units, and of abandonment of the boiler upgrades program in 200 MW units. In view of the concern for the climate and the attempt to stop global warming, renewable energy sources are seen as the energy of the future. The United Nations Conference’s findings on the climate changes, and the subsequent EU legislation on the emissions of harmful substances to the atmosphere have drastically reduced new investment in the conventional energy sector extension. Findings of the 21st Conference of the Parties to the United Nations Framework Convention on Climate Change, held in Paris in 2015, set out several important goals, the accomplishment of which will reduce the greenhouse gas emissions and slow down the global climate changes. As a result, it is assumed that since 2050 the world economy should be almost zero emission. In practice, this means the need to prepare new low-carbon economic development strategies in all countries that have so far treated the problem of pollutant emissions with caution. It is expected that the agreement should enter into force by the end of 2020 at the latest. The EU’s climate and energy policy has a huge impact on the development of the Polish energy sector by 2050. This applies to conventional energy, renewable energy and nuclear energy in the future. The implementation of the 3x20 Energy Package and the EU ETS (European Emissions Trading Scheme) entails the energy sector’s huge investment in the modernisation of


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | 201–208

conventional energy sources, particularly in low carbon technologies. This is especially important for meeting IED Directive’s stringent emission requirements. The new tightened requirements of IED Directive may make white elephants of many green energy capex project so far implemented in the power sector, and will not protect conventional power plants from re-upgrades or shut downs. The latest climate policy guidelines included in the 2050 Roadmap will put the energy sector in front of a great challenge. The proposal to reduce emissions in the energy sector will virtually exclude coal from the energy mix. Because of all that, the Polish energy sector adjustment to EU requirements will certainly be very costly. Moreover, the most important cost of our EU membership in the energy dimension may turn out a restriction of our coal-based energy sector’s development. This will constitute a major obstacle to the use of the potential that we have in our coal and lignite resources. Also, investment in renewable energy sources will certainly be a considerable burden for Poland. However, it should also be noted that the positive effect of the investment in renewable energy sources is development of the renewable energy generation sector in Poland. That is why most investors expect a new energy strategy, which will indicate the development direction for our energy sector’s for the near future.

4. The German energy policy The origins of the Energiewende concept in Germany date back to the 1970s. At that time, nuclear energy opponents began to use this term [4]. Re-initiated in 2011, the German energy transformation Energiewende, proposed by the government due to the imposed pace of change, represents a new quality in Germany’s energy strategy. The new energy strategy was announced a few months after the accident at Fukushima nuclear power plant. The German government not only adopted an action plan and a role of the new energy policy, but set precise assumptions that reflect the additional values shared by most citizens. This was meant as the German answer to depletion of natural resources, and the increase of independence from the raw materials imported from

unstable regions of the world, and an action to raise living standards in the future. The most significant Energiewende assumptions are: • decommissioning of nuclear power plants by 2022 • significant reduction in carbon dioxide emissions • increase in energy efficiency • reduction of energy imports • reliance of the power system on RES. The strategy shall be based mainly on RES development. Pursuant to the amendment of the Act, the RES share in electricity output shall steadily rise from the current approx. 33% to approx. 40–45% in 2025, approx. 50% in 2030, and up to 80% in 2050. The complete transition to the use of low-carbon energy, using mainly RES sources, is a major social challenge, especially because of the need to increase electricity prices. So far, German society is ready to bear the costs associated with the energy transformation. The main problem in the implementation of the new Energiewende energy policy is to ensure the continuity of electricity supply following the phasing-out of subsequent nuclear power plants by 2022. Germany is seeking to use to this end the generation fuelled by coal and natural gas, which is a low-emission raw material and enables meeting the carbon dioxide emission reduction goals. The first significant change related to the new concept of the German energy sector is the construction of new coal-fired power plants. It is quite surprising because of the fuel’s high emissivity; however, it is justified by the need to balance the withdrawn nuclear power plant capacities. At the same time, RES subsidizing results in a reduction in electricity wholesale prices below the profitability threshold. This is particularly evident in some depreciated gas-fired plants. And it casts gas-fired power plants in the role of peak power sources, effectively reducing the energy generation from gaseous fuel.

5. Summary Energy policy is a security policy of the country. It should be well thought out, and take into account the access to energy sources. An important issue is also the need for independence

* incl. nuclear power plants ** incl.: hard coal, lignite, natural gas, liquid fuels

Fig. 9. Current state and planned development of the Polish and German power systems 207


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | 201–208

from imported fuels. At the same time, recent developments show how important a common voice of EU policy on the issue of energy is. Hence the question how far the common voice should interfere with and decide on national energy strategies of European Union countries. Fig. 9 shows the present and planned energy mixes of Poland and Germany. The characteristics and condition of the Polish energy industry is largely a result of decisions taken in the past. An additional element that characterizes the industry is the unique in Europe availability of hard coal and lignite resources, the decades-long exploitation of which has made the electricity market rely heavily on them. This influences, on the one hand, the need to invest in the energy sector, in its generation assets in particular, including those supported or replaced by renewable energy sources, and, on the other hand, limits the options related to the availability of financial and technical resources. The basis of the current changes in the Polish energy sector, it may be noted that coal remains the main fuel, but despite this the sector is slowly changing. Particularly important aspects are the requirements concerning the emissivity of sources and the share of renewable energy and natural gas considered in drafting new energy strategies. Despite the German resentment to carbon fuelled power, it seems that the share of both types of coal in the German energy mix of ca. 25% will decrease very slowly. In the German energy mix, nuclear energy still covers about 15% of the demand. According to the German government’s and parliament’s ruling, the last eight nuclear power plants still in operation will be shut down by 2022. It seems that the current changes in Germany’s energy mix affect the deterioration of its energy security. This is due to increased dependence on supplies of imported energy raw materials. Another significant threat to Germany’s energy security is the instability of generation from wind and photovoltaic plants.

Germany bets on RES energy, so should Poland follow suit or pursue its own energy development option? In this author’s opinion, each state should decide on its energy strategy independently, and choose nuclear power, gas or coal burning, or renewable energy. REFERENCES

1. B. Caldecott, G. Dericks, J. Mitchell, “Stranded Assets and Subcritical Coal. The Risk to Companies and Investors”, Smith School of Enterprise and the Environment, University of Oxford, 2015. 2. “Die Energiewende in Deutschland. Mit sicherer, bezahlbarer und umweltschonender Energie ins Jahr 2050“, Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, Berlin 2012. 3. Eurostat, “Statistical Books, Energy, transport and environment indicators“, 2016 edition. 4. M. Księżniakiewicz, “Nowa era w polityce Niemiec w obszarze odnawialnych źródeł energii“ [A new era in the German RES policy], Rocznik Bezpieczeństwa Międzynarodowego, Vol. 9, No. 1, 2015. 5. J. Paska, “Ekonomiczny wymiar bezpieczeństwa elektroenergetycznego i niezawodności zasilania“ [The economic dimension of energy security and reliability of supply], Rynek Energii, No. 2, 2013. 6. R. Szczerbowski, “Prognoza rozwoju polskiego sektora wytwórczego do 2050 roku – scenariusz węglowy” [Forecast of of the Polish generation sector development until 2050 – the carbon scenario], Polityka Energetyczna, Vol. 9, book 3, 2016. 7. M. Szuflicki, A. Malon, M. Tymiński, “Bilans zasobów złóż kopalin w Polsce wg stanu na 31 XII 2015 r.” [Inventory of mineral resources in Poland as of December 31, 2015], Państwowy Instytut Badawczy, Państwowy Instytut Geologiczny, 2016. 8. M. Wilczyński, “Zmierzch węgla kamiennego w Polsce” [The eclipse of hard coal in Poland], Foundation Institute for Sustainable Development, Warsaw, 2013.

Radosław Szczerbowski Poznań University of Technology e-mail: radoslaw.szczerbowski@put.poznan.pl A graduate and now a lecturer at the Faculty of Electrical Engineering of Poznań University of Technology. The scope of his research interests includes issues related to electricity generation, energy management, and energy security. A member of the Association of Polish Electrical Engineers.

Bartosz Ceran Poznań University of Technology e-mail: bartosz.ceran@put.poznan.pl Graduated in electrical/power engineering from the Electrical Faculty of Poznań University of Technology. Since 2009 a research assistant in the Institute of Electrical Power Engineering at the Faculty of Electrical Engineering of Poznań University of Technology. His research interests include issues of distributed electricity and heat generation, with special emphasis on fuel cell technology.

208


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 201–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 201–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

Perspektywy rozwoju polskiego i niemieckiego sektora wytwórczego – analiza porównawcza Autorzy

Radosław Szczerbowski Bartosz Ceran

Słowa kluczowe

polityka energetyczna, bezpieczeństwo energetyczne, wytwarzanie energii elektrycznej

Streszczenie

Polityka energetyczna to polityka bezpieczeństwa danego kraju. Powinna być przemyślana i uwzględniać dostęp do źródeł energii. Jednocześnie ostatnie lata pokazują, jak ważny jest wspólny głos polityki światowej w kwestii energetyki. W Polsce od kilku lat podejmowane są próby określenia nowego modelu strategii energetycznej. Ta strategia powinna uwzględniać potrzeby odbiorców, a  z  drugiej strony odpowiadać wyzwaniom klimatycznym. Istotne jest jednak pytanie, jak będzie wyglądała nowa strategia rozwoju systemu elektroenergetycznego w perspektywie kolejnych lat. W artykule przedstawiono stan obecny Krajowego Systemu Elektroenergetycznego oraz systemu energetycznego Niemiec, dostępność źródeł energii pierwotnej oraz możliwe technologie energetyczne przyszłej strategii rozwoju systemu energetycznego. Opisano te technologie ze  względu na  perspektywy ich wykorzystania w systemie energetycznym. Data wpływu do redakcji: 28.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 13.03.2017 Data akceptacji artykułu: 27.03.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wprowadzenie W Polsce od  kilku lat podejmowane są próby określenia nowego modelu strategii energetycznej, która z  jednej strony uwzględniałaby potrzeby odbiorców, a  z  drugiej odpowiadałaby wyzwaniom stawianym przez Unię Europejską. Polska, dzięki znacznym złożom węgla, w porównaniu z  pozostałymi państwami Unii Europejskiej jest krajem bezpiecznym w  kontekście produkcji energii elektrycznej i stosunkowo niskich kosztów jej wytwarzania. Pozostaje jednak pytanie, jak będzie wyglądała strategia rozwoju systemu elektroenergetycznego w  perspektywie kolejnych lat. Konieczne jest wypracowanie – na podstawie bilansów paliwowo-energetycznych – wieloletniej strategii energetycznej dla Polski, uwzględniającej rosnące potrzeby odbiorców indywidualnych oraz przemysłowych, a jednocześnie zapewniającej bezpieczeństwo. Z  punktu widzenia Polski taka strategia powinna w znacznym stopniu zapewniać dużą samowystarczalność. Możliwa do zrealizowania strategia energetyczna powinna uwzględniać nasze zasoby naturalne, których głównym źródłem jest węgiel. Oczywiście, wykorzystanie tego paliwa powinno być oparte na  czystych i  wysoko sprawnych technologiach. Możliwe jest także zwiększenie wydobycia gazu z  zasobów krajowych, w tym być może z ciągle słabo rozpoznanych złóż gazu łupkowego. Ogromne znaczenie będzie miało także wykorzystanie odnawialnych źródeł energii, zwłaszcza wiatrowych oraz opartych na  przetwarzaniu biomasy i  prawdopodobnie coraz większe znaczenie będzie miała fotowoltaika, której rozwój w ostatnich miesiącach był bardzo zauważalny. Jest to tym bardziej istotne, że zwiększony udział energii odnawialnych w bilansie energetycznym państw

członkowskich popiera Unia Europejska. W wielu opracowaniach rozważa się także budowę elektrowni jądrowych. Zagadnieniom bezpieczeństwa energetycznego kraju poświęcono wiele uwagi. Ogólnie można zapisać, że  „bezpieczeństwo energetyczne to stan gospodarki umożliwiający pokrycie bieżącego i  perspektywicznego zapotrzebowania odbiorców na  paliwa i  energię, w  sposób technicznie i  ekonomicznie uzasadniony, przy minimalizacji negatywnego oddziaływania sektora energii na środowisko i warunki życia społeczeństwa” [5]. Z danych Eurostatu wynika, że w 2015 roku kraje Unii Europejskiej były uzależnione od  importu surowców energetycznych i energii w ponad 54%. Sytuacja Polski jest zdecydowanie korzystniejsza, nasze uzależnienie wynosi nieco ponad 29%, co plasuje nas w czołówce najbezpieczniejszych energetycznie państw UE. W mniejszym stopniu uzależniona jest tylko Dania. W  zdecydowanie gorszej sytuacji są natomiast największe unijne gospodarki. Uzależnienie od  zewnętrznych surowców energetycznych w  Niemczech wynosi prawie 62%, we Francji ok. 46%, w Wielkiej Brytanii ok. 37%. Kraje o stosunkowo niskim poziomie energetycznego uzależnienia od  importu wykorzystują swoje naturalne paliwa kopalne, przykładem są tu Czechy (31%) i Polska, lub źródła odnawialne, na przykład Dania (ok. 13%). Na rys. 1 przedstawiono zależność od importu surowców energetycznych w Polsce i Niemczech w latach 2004– 2013. Analizując poniższy wykres, można zauważyć, że we wszystkich rodzajach paliw zależność Niemiec od importu jest zdecydowanie wyższa niż Polski, a w zakresie paliw stałych nadal możemy mówić o  niezależności Polski od importu.

Obecnie wydaje się, że krajem, który wywiera zdecydowanie największy wpływ na politykę energetyczną pozostałych krajów Unii Europejskiej są Niemcy. Zainicjowana w 2011 roku niemiecka transformacja energetyczna „Energiewende” [2], zaproponowana przez rząd, ze względu na narzucone tempo zmian stanowi nową jakość w strategii energetycznej Niemiec. Nowa strategia energetyczna pojawiła się kilka miesięcy po awarii elektrowni jądrowych w Fukushimie. Rząd niemiecki nie poprzestał na  ustanowieniu planu działania i roli nowej polityki energetycznej, ale określone zostały założenia uwzględniające dodatkowe wartości wyznawane przez większość obywateli. Ma to  być niemiecka odpowiedź na  zmniejszenie zasobów naturalnych, wzrost uniezależnienia od  surowców importowanych z niestabilnych regionów świata oraz sposób na wyższy poziom życia w przyszłości. 2. Porównanie obecnego stanu polskiego i niemieckiego systemu energetycznego Porównując strukturę mocy zainstalowanych w  Polsce i  Niemczech (tab. 1 i rys. 2–3), można zauważyć, że w naszym kraju dominującym paliwem jest węgiel. Mix energetyczny dla Niemiec przedstawia się o  wiele bardziej korzystnie. Wykorzystanie wielu paliw i  technologii pozwala jednocześnie na  zapewnienie odpowiednich mocy wytwórczych, a także pozwala sprostać wymogom ochrony środowiska. Dywersyfikacja paliw jest też istotna z punktu widzenia bezpieczeństwa energetycznego. Energiewende, czyli realizowana obecnie niemiecka strategia energetyczna, wprowadziła przyspieszoną rezygnację z  energetyki jądrowej i  rozwój odnawialnych źródeł energii. Według niemieckich planów rządowych udział OZE w produkcji energii

209


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 201–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 201–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Zależność od importu surowców energetycznych dla Polski i Niemiec w latach 2004–2013, opracowanie własne na podstawie danych Eurostatu

Polska

Niemcy

Moc zainstalowana [GW]

40,45

191,49

Moc szczytowa godzinowa [GW]

25,55

78,18

Minimalne obciążenie godzinowe [GW]

11,28

34,50

Elektrownie na paliwa kopalne [GW]

32,47

77,55

Elektrownie jądrowe [GW]

0

10,80

Elektrownie wodne [GW]

2,29

5,59

Źródła odnawialne [GW]

5,69

97,55

Produkcja energii [TWh]

161,72

545,49

Tab. 1. Zestawienie podstawowych parametrów systemu elektroenergetycznego w Polsce i Niemczech, opracowanie własne na podstawie danych: PSE SA, ENTSO-E i https://www.energy-charts.de/energy.htm [dostęp: 4.03.2017]

elektrycznej ma się stopniowo zwiększać z obecnych prawie 34% do  80% w  2050 roku, a emisje gazów cieplarnianych do 2050 roku mają spaść o  80–95% w  stosunku do roku 1990 roku. Równocześnie energetyka węglowa nadal dominuje w  koszyku energetycznym Niemiec, w 2016 roku z elektrowni węglowych pochodziło 43% energii elektrycznej (24,7% z  węgla brunatnego, 18,3% z  kamiennego). Porównanie struktury produkcji energii elektrycznej w Polsce i  Niemczech przedstawiono na  rys. 4. To z oczywistych względów utrudnia realizację celów redukcji emisji, ponieważ spalanie węgla brunatnego powoduje największe emisje gazów cieplarnianych. Aby osiągnąć założenia zmniejszenia emisji, Niemcy

Rys. 2. Struktura mocy zainstalowanej w GW w Polsce i Niemczech w 2016 roku, opracowanie własne na podstawie danych: PSE SA, ENTSO-E i https://www.energy-charts.de/ energy.htm [dostęp: 4.03.2017]

Rys. 3. Struktura procentowa mocy zainstalowanej w Polsce i Niemczech w 2016 roku, opracowanie własne na podstawie danych: PSE SA, ENTSO-E i https://www.energy-charts. de/energy.htm [dostęp: 4.03.2017]

210


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 201–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 201–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Struktura procentowa produkcji energii elektrycznej w źródłach wytwórczych w Polsce i Niemczech w 2016 roku, opracowanie własne na podstawie danych: PSE SA, ENTSO-E i https://www.energy-charts.de/energy.htm [dostęp: 4.03.2017]

Rys. 5. Emisja zanieczyszczeń w odniesieniu do produkcji energii elektrycznej brutto [t/GWh] w Polsce i Niemczech, opracowanie własne na podstawie danych Eurostatu

rozpoczęli proces redukcji zużycia węgla w energetyce. Proces całkowitej eliminacji węgla z energetyki planowany jest na okres 25–30 lat. Na rys. 5 przedstawiono emisję CO 2 w  Polsce i  Niemczech w  latach 1995– 2014. Wzrost emisji CO 2 w  Niemczech w latach 2011–2013 miał kilka powodów. Najważniejszym było zwiększenie produkcji energii elektrycznej z  elektrowni węglowych, po wyłączeniu ośmiu elektrowni jądrowych po katastrofie w Fukushimie. Decyzja o rezygnacji z elektrowni jądrowych zbiegła się w  czasie z rewolucją łupkową w USA, która doprowadziła do spadku popytu na węgiel, a co za tym idzie – spadku cen węgla na rynku światowym. Doprowadziło to  do  zwiększenia udziału węgla w  produkcji energii w państwach UE, w tym w Niemczech. Dodatkowo, na skutek spadku cen uprawnień do  emisji CO2 w  unijnym systemie handlu emisjami, wzrosła również produkcja energii z  węgla brunatnego w Niemczech. W efekcie, mimo że w latach 2010–2013 zużycie energii elektrycznej w Niemczech spadło, a produkcja energii elektrycznej z OZE wzrosła, to produkcja energii z węgla również wzrosła, przyczyniając się do wzrostu emisji CO2. Niemniej jednak, analizując poziom emisji CO 2 w  odniesieniu do  produkcji energii elektrycznej brutto, można zauważyć, że Polska

energetyka charakteryzuje się blisko o 1/3 większą emisją w porównaniu z Niemcami. Elektrownie węglowe w  niemieckim systemie energetycznym posiadają obecnie łączną moc zainstalowaną na  poziomie 49 GW. Z tego 19% to elektrownie na parametry nadkrytyczne lub ultra-nadkrytyczne. Technologia ta jest rozwijana w Niemczech od 1970 roku. Polskie elektrownie węglowe wytwarzają obecnie ok. 28 GW. Bloki na  parametry nadkrytyczne stanowią tylko kilka procent mocy zainstalowanej w  blokach węglowych. Pierwsza elektrownia na parametry nadkrytyczne została włączona do systemu elektroenergetycznego dopiero w XXI wieku. Jednak porównując strukturę wiekową jednostek wytwórczych zainstalowanych w  polskim i  niemieckim systemie wytwórczym, można zauważyć, że  oba te systemy dysponują w  znacznym stopniu wyeksploatowanym majątkiem wytwórczym (rys. 6 i 7). W Bilansie zasobów złóż kopalin w Polsce, opublikowanym w ubiegłym roku, przedstawiono stan zasobów naturalnych na koniec 2015 roku [7]. Zawarto w nim informację, że  w  Polsce posiadamy obecnie 91 złóż węgla brunatnego, w tym zagospodarowanych 9, oraz 156 złóż węgla kamiennego, w  tym zagospodarowanych 51. Zasoby węgla brunatnego to ponad 23 516 mln ton, a węgla kamiennego ponad 56 220 mln ton, w tym 71,6% zasobów to węgle energetyczne

(typ 31–33). Zasoby węgla brunatnego to: 14 złóż w województwie dolnośląskim, 8  w  kujawsko-pomorskim, 2 w  lubelskim, 21 złóż w lubuskim, 9 w łódzkim, 4 w mazowieckim, 2 w województwie opolskim oraz 31 złóż w wielkopolskim. Czynne kopalnie węgla brunatnego zasilają bezpośrednio elektrownie w  Bełchatowie, Adamowie, Koninie i Turowie. Zasoby węgla kamiennego znajdują się w Polsce w: Górnośląskim Zagłębiu Węglowym, Lubelskim Zagłębiu Węglowym i  Dolnośląskim Zagłębiu Węglowym, którego eksploatacja zakończyła się w  2000 roku. Jedną z  podstawowych przeszkód, stojącą na  drodze do  dalszego wydobycia węgla kamiennego, mogą być kwestie ekonomiczne, związane przede wszystkim z obecnymi i perspektywicznymi cenami węgla na rynkach światowych i ceną wydobycia węgla krajowego [6]. Węgiel kamienny w Niemczech jest sprowadzany w prawie 90% z zagranicy, natomiast węgiel brunatny jest w całości wydobywany ze złóż krajowych. W 2013 roku wydobycie węgla kamiennego wyniosło ok. 7,5 mln ton, co stanowiło ok. 12% krajowego zużycia. Z całości spalanego węgla kamiennego ok. 70% wykorzystuje się do produkcji energii elektrycznej w  elektrowniach i  elektrociepłowniach. Natomiast 90% węgla brunatnego służy do produkcji energii elektrycznej, pozostałe 10% do procesów przemysłowych.

211


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 201–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 201–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

przedstawiono podstawowe dane dotyczące zasobów węgla w obu krajach. Do porównania polskiego systemu energetycznego z  systemem niemieckim wykorzystano trzy wskaźniki wyrażone w procentach: • stopień wyzyskania (stosunek wartości mocy szczytowej godzinowej do wartości mocy zainstalowanej) • minimalny stopień wyzyskania (stosunek wartości minimalnego obciążenia godzinowego do wartości mocy zainstalowanej) • s t o p i e ń w y k o r z y s t a n i a m o c y zainstalowanej. Wyniki porównania zostały przedstawione na  rys. 8. Z  porównania tych wyników można wyciągnąć następujące wnioski: • stopień wyzyskania, minimalny stopień wyzyskania oraz stopień wykorzystania mocy zainstalowanej w Polsce są znacznie wyższe niż w Niemczech • intensywny rozwój OZE w  Niemczech skutkuje spadkiem stopnia wyzyskania. Jest to związane ze zdecydowanie niższą dyspozycyjnością odnawialnych źródeł energii w  porównaniu z  elektrowniami konwencjonalnymi. Jest to również związane z  koniecznością zachowania mocy rezerwowych, gwarantujących produkcję energii elektrycznej w czasie niskiej generacji z  elektrowni bazujących na  odnawialnych źródłach energii • można stwierdzić, że  Niemcy, które już zainstalowały w  swoim systemie energetycznym znaczne ilości źródeł odnawialnych, będą musiały zmienić dotychczasowe zasady projektowania systemu energetycznego opartego na  źródłach dyspozycyjnych na  rzecz systemu, w  którym moc zainstalowana będzie kilkukrotnie przekraczała wartość mocy szczytowej.

Rys. 6. Wiek elektrowni węglowych w Polsce [1]

Rys. 7. Wiek elektrowni węglowych w Niemczech [1]

Zasoby bilansowe i wydobywalne węgla, dane za rok 2015

Polska

Niemcy

Całkowite zasoby węgla kamiennego

Mt

56 220

82 959

Całkowite zasoby węgla brunatnego

Mt

23 516

72 700

Zasoby wydobywalne węgla kamiennego

Mt

21 107

2 500

Zasoby wydobywalne węgla brunatnego

Mt

1 419

36 200

Import węgla kamiennego

Mt

8,2

55,5

Eksport węgla kamiennego

Mt

9,0

0,1

Tab. 2. Zestawienie podstawowych danych dotyczących zasobów węgla w Polsce i Niemczech, opracowanie własne na podstawie: https://euracoal.eu/info/country-profiles/germany/ oraz https://euracoal.eu/info/country-profiles/ poland/ [dostęp: 4.03.2017]

W przeciwieństwie do  węgla kamiennego zasoby węgla brunatnego w Niemczech są znaczne. W 2013 roku Niemcy były największym na  świecie konsumentem węgla brunatnego z  wydobyciem na  poziomie 183 mln ton rocznie. Rezerwy węgla brunatnego w  RFN szacowane są na 35,1 mld ton. Wydobywa się go w czterech zagłębiach górniczych: Reńskim 1

212

Zagłębiu w Nadrenii Północnej-Westfalii (53% niemieckiego wydobycia w 2013 roku), Łużyckim Zagłębiu w Brandenburgii (35% niemieckiego wydobycia w  2013 roku), Środkowoniemieckim Zagłębiu w Saksonii (11% niemieckiego wydobycia w 2013 roku) oraz w Zagłębiu Helmstedt na pograniczu Saksonii-Anhalt i  Saksonii (1% niemieckiego wydobycia w  2013 roku). W  tab. 2

http://strateg.stat.gov.pl/strategie_pliki/Strategia_Bezpieczenstwo_Energetyczne_i_Srodowisko.pdf.

3. Krajowa strategia energetyczna W ostatnich latach zagadnieniom strategii i  planów rozwoju systemu energetycznego kraju poświęcono wiele uwagi. Temat ten pojawił się w  wielu aktach prawnych, raportach, opracowaniach oraz materiałach konferencyjnych. Dokumenty, które przedstawiają problem rozwoju systemu energetycznego to opracowania m.in.: • Polityka energetyczna Polski do 2025 roku, dokument przyjęty przez Radę Ministrów 4 sierpnia 2005 roku • Polityka energetyczna Polski do 2030 roku, dokument przyjęty przez Radę Ministrów 10 listopada 2009 roku • Mix energetyczny 2050 – analiza scenariuszy dla Polski, dokument opracowany dla Ministerstwa Gospodarki w 2011 roku • Model optymalnego miksu energetycznego dla Polski do roku 2060, dokument opracowany przez Departament Analiz Strategicznych dla Kancelarii Prezesa Rady Ministrów w 2013 roku. W  kwietniu 2014 roku Rada Ministrów podjęła uchwałę w sprawie przyjęcia strategii Bezpieczeństwo Energetyczne i Środowisko – perspektywa do 2020 r.1 Celem strategii jest rozwój nowoczesnego, przyjaznego środowisku sektora energetycznego, który będzie w  stanie zapewnić Polsce bezpieczeństwo energetyczne. Strategia Bezpieczeństwo


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 201–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 201–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 8. Porównanie stopnia wyzyskania, minimalnego stopnia wyzyskania oraz stopnia wykorzystania mocy zainstalowanej w Polsce (na koniec 2015 roku) i Niemczech (na koniec 2016 roku), opracowanie własne na podstawie danych z Eurostatu, EurObserv’ER i ENTSO-E

Energetyczne i Środowisko obejmuje dwa istotne obszary: energetykę i  środowisko oraz określa kluczowe reformy i niezbędne działania, które powinny zostać podjęte w perspektywie do 2020 roku. W dokumentach strategii znalazł się zapis, że  do  2020 roku polska elektroenergetyka będzie opierać się przede wszystkim na  węglu. Polska, dzięki znacznym złożom węgla w  porównaniu z  pozostałymi państwami UE, jest krajem bezpiecznym w kontekście produkcji energii elektrycznej i stosunkowo niskich kosztów jej wytwarzania. 14 lutego 2017 roku przyjęta została uchwałą Rady Ministrów Strategia na rzecz Odpowiedzialnego Rozwoju do  roku 2020 (z  perspektywą do  2030 roku)2. Strategia jest dokumentem opracowanym przez Ministerstwo Rozwoju, w  którym przedstawiono rozwój kraju w  perspektywie do  2030 roku. Jeden z  rozdziałów dokumentu dotyczy rozwoju sektora energetycznego. Wśród najistotniejszych zagadnień wskazano konieczność wypracowania długofalowej i  stabilnej polityki energetycznej, która ma być prowadzona zgodnie z polskim interesem i w sposób zapewniający bezpieczeństwo w  wymiarze źródeł energii, przesyłu i dystrybucji. Największy nacisk ma być położony na działania służące poprawie bezpieczeństwa energetycznego, poprzez m.in.: zapewnienie dywersyfikacji źródeł wytwórczych, stworzenie warunków ułatwiających inwestycje w  infrastrukturę wytwórczą energii elektrycznej, zwiększanie udziału stabilnych odnawialnych źródeł energii, promocję i  rozwój klastrów oraz spółdzielni energetycznych. Dodatkowo w strategii zapisano, że konieczne jest zwiększanie efektywności energetycznej gospodarki, w tym polskiego sektora górniczego, rozwój inteligentnej sieci energetycznej oraz technologii magazynowania energii. Ministerstwo Energii przygotowuje kolejny dokument strategiczny zawierający 2

scenariusze przyszłości górnictwa węgla kamiennego w Polsce. W czerwcu 2017 roku zaprezentowano Program dla sektora węgla kamiennego w Polsce, który ma wyznaczać kierunki rozwoju sektora do 2030 roku. Po zaakceptowaniu przez ministra energii trafi on do uzgodnień społecznych i międzyresortowych. Program dla sektora węgla kamiennego w  Polsce składa się z  dwóch części, z których pierwsza stanowi analizę aktualnej sytuacji sektora węglowego, a druga określa cele i  kierunki działania w  przyszłości. W  strategii zaproponowano trzy scenariusze rozwoju górnictwa, które mają swoje przełożenie również na  sektor energetyki. W scenariuszu optymistycznym zakłada się wzrost zapotrzebowania na  węgiel o  20%, a  warunkiem realizacji tego scenariusza jest budowa nowych bloków dużej mocy oraz powstanie instalacji zgazowania węgla. Scenariusz referencyjny zakłada utrzymanie zapotrzebowania na  węgiel na  obecnym poziomie. W  tym wariancie w  energetyce zawodowej uruchomione zostaną nowe moce wytwórcze w  technologii nadkrytycznej oraz wdrożony zostanie program modernizacji kotłów w  blokach o  mocy 200 MW. Scenariusz pesymistyczny zakłada natomiast, że  zużycie węgla kamiennego obniży się, a przyczyną tego będą opóźnienia w budowie nowych bloków energetycznych oraz zaniechanie programu modernizacji kotłów w blokach o mocy 200 MW. Troska o  klimat i  próba zahamowania globalnego ocieplenia sprawiły, że obecnie w odnawialnych źródłach energii widzi się przyszłość energetyki. Ustalenia Konferencji Narodów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu oraz kolejne zapisy prawne wprowadzane przez Unię Europejską, które dotyczą emisji szkodliwych substancji do  atmosfery, powodują, że drastycznie maleje liczba nowych inwestycji w  rozbudowę sektora energetyki konwencjonalnej. Ustalenia 21 Konferencji Stron Ramowej Konwencji

Narodów Zjednoczonych w sprawie zmian klimatu, która odbyła się w  2015 roku w  Paryżu, zakładają kilka ważnych celów, których spełnienie ma ograniczyć emisję gazów cieplarnianych oraz spowolnić globalne zmiany klimatu. W efekcie zakłada się, że od 2050 roku światowa gospodarka powinna być prawie zeroemisyjna. W praktyce oznacza to konieczność przygotowania nowych strategii niskoemisyjnego rozwoju gospodarczego we  wszystkich państwach, które do  tej pory z  rezerwą traktowały problem emisji zanieczyszczeń. Przewiduje się, że porozumienie powinno wejść w życie najpóźniej do końca 2020 roku. Polityka klimatyczno-energetyczna UE wywiera ogromny wpływ na rozwój polskiej energetyki w perspektywie do 2050 r. Dotyczy to  zarówno energetyki konwencjonalnej, energetyki odnawialnej oraz w przyszłości energetyki jądrowej. Realizacja założeń Pakietu Energetycznego 3x20 oraz EU ETS (Europejski System Handlu Emisjami) wiąże się z koniecznością poniesienia przez energetykę ogromnych nakładów inwestycyjnych na modernizację źródeł energetyki konwencjonalnej, w szczególności zaangażowania w technologie niskoemisyjne. Jest to  szczególnie istotne z  punktu widzenia spełnienia ostrych wymogów emisyjnych Dyrektywy IED. Nowe, zaostrzone wymogi wynikające z Dyrektywy IED mogą doprowadzić do tego, że wiele dotychczasowych inwestycji proekologicznych w  energetyce okaże się chybionych i  nie uchroni elektrowni konwencjonalnych przed ponowną modernizacją lub wyłączeniem z  eksploatacji. Najnowsze założenia polityki klimatycznej ujęte w mapie drogowej 2050 sprawiają, że  sektor energetyczny stoi przed wielkim wyzwaniem. Propozycja redukcji emisji w  sektorze energetycznym praktycznie wykluczy węgiel z  gospodarki energetycznej. To wszystko sprawia, że  koszty dostosowania polskiej energetyki do  wymogów unijnych z  pewnością będą bardzo wysokie. Ponadto najważniejszym kosztem naszego członkostwa w  Unii Europejskiej w  wymiarze energetycznym może okazać się ograniczenie rozwoju energetyki opartej na  węglu. Będzie to  istotna przeszkoda w  wykorzystaniu potencjału, jaki posiadamy w zasobach węgla kamiennego oraz brunatnego. Także inwestycje w odnawialne źródła energii będą dla Polski z pewnością znacznym obciążeniem. Jednak, należy też zaznaczyć, że  pozytywnym efektem inwestycji w OZE jest rozwój sektora produkcji energii odnawialnej w  Polsce. Dlatego też większość inwestorów oczekuje, kiedy pojawi się nowa strategia energetyczna, która wskaże kierunki rozwoju naszej energetyki w najbliższej perspektywie. 4. Polityka energetyczna Niemiec Początki koncepcji Energiewende w  RFN sięgają lat siedemdziesiątych XX wieku. Wówczas to przeciwnicy wykorzystywania energetyki jądrowej zaczęli posługiwać się tym terminem [4]. Natomiast zainicjowana ponownie w 2011 roku niemiecka transformacja energetyczna Energiewende, zaproponowana przez rząd, ze względu na narzucone

https://www.mr.gov.pl/media/34300/SOR_2017_maly_internet_14072017_wstepPMM.pdf.

213


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 201–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 201–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

* z uwzględnieniem elektrowni jądrowych ** w tym: węgiel kamienny, węgiel brunatny, gaz ziemny, paliwa płynne Rys. 9. Zestawienie stanu obecnego i planów rozwoju systemów energetycznych Polski i Niemiec zgodnie z obowiązującymi planami rozwoju

tempo zmian stanowi nową jakość w strategii energetycznej Niemiec. Nowa strategia energetyczna pojawiła się kilka miesięcy po awarii elektrowni jądrowych w Fukushimie. Rząd niemiecki nie poprzestał na  ustanowieniu planu działania i roli nowej polityki energetycznej, ale określone zostały precyzyjne założenia uwzględniające dodatkowe wartości wyznawane przez większość obywateli. Ma to  być niemiecka odpowiedź na  zmniejszenie zasobów naturalnych, wzrost uniezależnienia od surowców importowanych z  niestabilnych regionów świata oraz działanie na rzecz podniesienia poziomu życia w przyszłości. Najistotniejsze założenia Energiewende to: • odstąpienie od  eksploatacji elektrowni atomowych do 2022 roku • znaczna redukcja emisji dwutlenku węgla • wzrost efektywności energetycznej • redukcja importu nośników energii • oparcie systemu elektroenergetycznego na odnawialnych źródłach energii. Strategia ma się opierać głównie na rozwoju odnawialnych źródeł energii. Zgodnie z nowelizacją ustawy udział energii odnawialnej w  produkcji energii elektrycznej ma systematycznie wzrastać z  obecnych ok. 33% do  ok. 40–45% w  2025 roku, ok. 50% w 2030 roku i aż 80% w 2050 roku. Całkowite przejście na korzystanie z energii niskoemisyjnej, z wykorzystaniem głównie źródeł odnawialnych, jest znacznym wyzwaniem społecznym, szczególnie ze  względu na  konieczność podniesienia opłat za energię elektryczną. Jak na  razie społeczeństwo niemieckie jest gotowe do ponoszenia kosztów związanych z transformacją energetyczną. Podstawowym problemem przy realizacji nowej polityki energetycznej Energiewende jest zapewnienie ciągłości dostaw prądu po stopniowym wyłączeniu kolejnych elektrowni jądrowych do 2022 r. Niemcy starają się wykorzystać w tym celu energetykę węglową oraz gaz ziemny, który jest surowcem niskoemisyjnym i  pozwala

214

na zachowanie celów redukcji emisji dwutlenku węgla. Pierwszą znaczącą zmianą związaną z  nową koncepcją niemieckiej energetyki jest budowa nowych elektrowni zasilanych węglem. Jest to dość zaskakujące z powodu wysokiej emisyjności tego paliwa, jednak uzasadnione koniecznością zbilansowania wycofywanych mocy w elektrowniach jądrowych. Jednocześnie dotowanie źródeł odnawialnych skutkuje obniżeniem poziomu cen hurtowych energii elektrycznej poniżej progu opłacalności generacji. Szczególnie jest to widoczne w niektórych zamortyzowanych elektrowniach gazowych. Fakt ten sprawia, że  elektrownie gazowe znalazły się w  roli źródeł szczytowych, skutecznie ograniczając produkcję energii z paliwa gazowego. 5. Podsumowanie Polityka energetyczna to  polityka bezpieczeństwa danego kraju. Powinna być przemyślana i  uwzględniać dostęp do  źródeł energii. Ważną kwestią jest również konieczność uniezależnienia się od importu paliw. Jednocześnie ostatnie wydarzenia pokazują, jak ważny jest wspólny głos polityki unijnej w kwestii energetyki. Stąd rodzi się pytanie, jak dalece ten wspólny głos powinien wpływać i  decydować o  krajowych strategiach energetycznych państw Unii Europejskiej? Na rys. 9 przedstawiono obecny i planowany kształt miksu energetycznego Polski i Niemiec. Kształt i  stan krajowej energetyki jest w  znacznym stopniu wynikiem decyzji podejmowanych w  przeszłości. Dodatkowym elementem, który charakteryzuje polską energetykę, jest specyficzny w Europie dostęp do zasobów węgla kamiennego i brunatnego, których eksploatowanie przez dekady spowodowało, że  rynek energii elektrycznej jest w znacznym stopniu uzależniony od tych paliw. Fakt ten wpływa z  jednej strony na  konieczność podejmowania inwestycji w energetyce dotyczących w szczególności źródeł wytwórczych, w tym

wspieranych lub zastępowanych odnawialnymi źródłami energii, a z  drugiej strony powoduje ograniczenia możliwości związanych z dostępnością środków finansowych i technicznych. Na podstawie zachodzących obecnie zmian w krajowym sektorze energetycznym można zauważyć, że podstawowym paliwem nadal pozostaje węgiel, ale mimo to polska energetyka jednak powoli się zmienia. Szczególnie wymagania dotyczące emisyjności źródeł, udziału energii odnawialnej i gazu ziemnego są istotnymi aspektami, które brane są pod uwagę przez gremia tworzące nowe strategie energetyczne. Mimo negatywnego nastawienia Niemiec do energetyki węglowej wydaje się, że udział obu rodzajów węgla w niemieckim bilansie energetycznym w wysokości ok. 25% będzie się zmniejszał bardzo powoli. W niemieckim miksie energetycznym energia jądrowa nadal zabezpiecza ok. 15% zapotrzebowania na  energię. Zgodnie z  decyzjami rządu i parlamentu Niemiec, ostatnie osiem czynnych jeszcze elektrowni jądrowych zostanie wyłączonych do  2022 roku. Wydaje się, że dokonujące się obecnie zmiany w bilansie energetycznym Niemiec wpływają na ograniczenie bezpieczeństwa energetycznego tego kraju. Dzieje się tak na skutek zwiększenia się uzależnienia od dostaw importowanych surowców energetycznych. Istotnym zagrożeniem dla bezpieczeństwa energetycznego Niemiec jest także niestabilność dostaw energii z  elektrowni wiatrowych i fotowoltaicznych. Niemcy stawiają na  energetykę opartą na odnawialnych źródłach energii, czy zatem Polska powinna iść śladem Niemiec, czy też realizować swój własny wariant rozwoju energetycznego? Zdaniem autora o  strategii energetycznej decyzję powinny podejmować państwa niezależnie, każdy kraj sam powinien wybierać, czy postawi na energetykę jądrową, spalanie gazu lub węgla czy też energetykę odnawialną.


R. Szczerbowski, B. Ceran | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 201–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 201–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

Bibliografia 1. Caldecott B., Dericks G., Mitchell J., Stranded Assets and Subcritical Coal. The Risk to Companies and Investors, Smith School of Enterprise and the Environment, University of Oxford, 2015. 2. Die Energiewende in Deutschland. Mit sicherer, bezahlbarer und umweltschonender Energie ins Jahr 2050. Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, Berlin 2012.

3. Eurostat, Statistical Books, Energy, transport and environment indicators, 2016 edition. 4. Księżniakiewicz M., Nowa era w  polityce Niemiec w  obszarze odnawialnych źródeł energii, Rocznik Bezpieczeństwa Międzynarodowego 2015, t. 9, nr 1. 5. Paska J., Ekonomiczny wymiar bezpieczeństwa elektroenergetycznego i niezawodności zasilania, Rynek Energii 2013, nr 2. 6. Szczerbowski R., Prognoza rozwoju polskiego sektora wytwórczego do 2050

roku – scenariusz węglowy, Polityka Energetyczna 2016, t. 9, z. 3. 7. Szuflicki M., Malon A., Tymiński M., Bilans zasobów złóż kopalin w Polsce wg stanu na  31 XII 2015 r., Państwowy Instytut Badawczy, Państwowy Instytut Geologiczny, 2016. 8. Wilczyński M., Zmierzch węgla kamiennego w Polsce, Fundacja Instytut na rzecz Ekorozwoju, Warszawa 2013.

Radosław Szczerbowski

dr inż. Politechnika Poznańska e-mail: radoslaw.szczerbowski@put.poznan.pl Absolwent, a obecnie wykładowca na Wydziale Elektrycznym Politechniki Poznańskiej. Zakres jego zainteresowań naukowych obejmuje zagadnienia związane z problematyką: wytwarzania energii elektrycznej, gospodarką energetyczną oraz bezpieczeństwem energetycznym. Jest członkiem Stowarzyszenia Elektryków Polskich.

Bartosz Ceran

mgr inż. Politechnika Poznańska e-mail: bartosz.ceran@put.poznan.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Poznańskiej na kierunku elektrotechnika, specjalność elektroenergetyka. Od 2009 roku pracuje w Instytucie Elektroenergetyki Wydziału Elektrycznego Politechniki Poznańskiej na stanowisku asystenta. Jego zainteresowania naukowe dotyczą zagadnień rozproszonego wytwarzania energii elektrycznej i ciepła ze szczególnym uwzględnieniem technologii ogniw paliwowych.

215


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | 216–221

Cooperation of ORC Installation with a Gas Boiler as a Perspective Co-generation System for Households

Authors Jan Wajs Dariusz Mikielewicz

Keywords microcogeneration, ORC, prosumer technology

Abstract This paper reports tests of an innovative micro-CHP unit prototype, consisting of a traditional gas boiler and organic Rankine cycle (ORC), which incorporates original system components such as an axial vapour microturbine, evaporator and condenser. The system co-generates heat and electricity for a single household or a group of households. Electricity is only a by-product during production of heat. While testing the prototype, temperatures of the ORC working fluid and condenser cooling water were measured, as well as the heat flows, electricity output, and the efficiency of the entire system were estimated. It has been shown that the tested system can produce 1 kWe of electricity, and a typical home gas boiler can at the same time act as an autonomous source of heat for heating purposes and for the production of saturated/superheated ethanol vapour in the ORC system. In the authors’ opinion, a commercially available gas boiler, additionally equipped with an ORC module with an ecological working fluid, may be considered a perspective co-generation unit for future households located outside the system heat supply.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017317 Received: 07.03.2017 Accepted: 27.06.2017 Available online: 30.09.2017

1. Introduction In 2008, the Council of the European Union endorsed the 3x20 Energy and Climate Package, which emphasizes energy efficiency and, consequently, cumulative savings in fuel consumption (primarily fossil fuels) and a controlled increase in the share of renewable energy sources in the energy mixes of Member States. Following that legislative package, the Europe 2020 Strategy [1] for smart and sustainable development is currently being pursued. It also highlights energy efficiency as an important element of European energy policy. This confirms one of the main objectives of reducing primary energy consumption by 20% by 2020. As emissions from the generation of utilities (electricity and heat) account for about 80% of total greenhouse gas emissions, increasing its efficiency will undoubtedly contribute to the achievement of the low carbon economy goal and slowing down climate change. The most important priority of Poland’s energy policy strategy until 2030 is the pursuit of energy efficiency improvement, energy security (supplying consumers with heat, electricity and 216

gas) assurance, and generation capacity diversification [2]. This allows for the expectation, that in the coming years the Polish government will increasingly take measures to raise public awareness of the need to save energy and to treat it as a common good. For several years, an intensive two-track effort has been in progress for the development of clean coal technologies and the application of waste heat management systems in the commercial power units of the National Power System (NPS), also, new directions are being explored for distributed energy generation as a support for the operation of the centralized system. In this case distributed generation means output from units of up to 50 MW, which are not subject to the central power distribution. They co-operate with the low voltage (LV), medium voltage (MV) and 110 kV grids [3] or directly supply customers. The progress in the development of a distributed system is also reflected in the numerous power or agro-power plants based on local, often renewable (RES), energy sources. The development of these plants is being supported by a prosumer policy under which a plant user can be either a consumer of electricity from, or a


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | 216–221

seller to, the power grid. Due to the Act on renewable energy sources [4], sources classified as micro-sources have a privileged position (also cogeneration), i.e. units with an installed electrical capacity of up to 40 kW. This provides a great opportunity for the development of micro-CHP units installed to meet the needs of the household. The number of households in Poland accounts for about 6.5% of their total number in the European Union [5]. Over the past 15 years, the sector has seen an increase in electricity consumption of about 25%, and now it accounts for about  20% of the annual energy output [5]. According to ARE and GUS data quoted in [6], electricity demand for households was 34.3 TWh in 2015 and the 2020 demand is projected to reach 38.3 TWh. The sector is the third largest consumer of electricity – behind industry and services, with electricity demand expected to fall slightly in industry and transport in the coming years, while rising in the household and services sectors. Household electric loads are primarily appliances for heating premises and domestic water, and running air-conditioners, electric kitchen, household and home entertainment appliances. Electric heating appliances are complementary sources of heat in residential buildings, but they can also take over as autonomous heat sources for isolated locations. According to ARE and GUS data, the total household demand for heat (including the heating of premises and domestic hot water) amounted to 474.3 PJ in 2015. This demand is projected to increase to 478.2 PJ by 2020. In this respect, the household sector exceeds the industry and services sectors with demands for utility heat at 313.2 and 178.6 PJ [5], respectively. In 2013, the number of households in Poland was 13.3 million, with an average consumption of approximately 2 150 kWh per household [5]. A product that is likely to gain attention in the household sector soon is a co-generation micro-source based on ORC (Organic Rankine Cycle) technology, and endorsed in Directive 2012/27/ UE [7]. The authors’ proposal in this regard is a prototype monoblock microcogeneration unit consisting of a conventional gas boiler coupled with an ORC module. In the form presented herein it is mainly intended for use in households in suburban or rural areas, where single-family housing is being developed, and the existing infrastructure does not allow for the use of system heat. It is worth emphasizing that in most of these facilities, monovalent heating systems are installed with boilers as a source of heat, which is conducive to the application of a cogeneration boiler. The presented unit is the first prototype of a domestic-scale micro-power plant in Poland.

2. ORC technology concept The operating principle of a system based on organic Rankine cycle does not differ from the fundamental operating principle of a classical steam power plant, where the working fluid is water. In ORC system, the heat source (classical boiler, low temperature or so-called waste heat) transmits heat to a low boiling point working fluid, which undergoes isobaric heating and evaporation (also superheating, where needed). This process occurs in the primary heat exchanger of the ORC system, in other words the evaporator or steam generator. The steam flows to the turbine where it expands adiabatically, driving the turbine rotor

Fig. 1. Diagram of the vapour ORC unit

and the electric generator coupled to it. After expansion, the working fluid is condensed in the condenser and directed by the pump in the isochoric pressure rising process for re-evaporation. The alignment of the main elements of ORC cycle is shown schematically in Fig. 1. Having the classic C-R cycle as a reference point, it is obvious that the fundamental difference in ORC cycle is the use of a low-boiling point agent as the working fluid. As a result, lowtemperature waste energy sources can also contribute to the preparation of saturated/superheated vapour. In practice, this means replacing the boiler and combustion system with a heat exchanger, in which the ORC system working medium evaporates at the expense of converting waste energy into the enthalpy of the carrier. ORC technology has its origins in binary geothermal systems, but currently it is also applied in energy conversion systems for biomass, solar radiation, or waste heat from power supply and production processes. The world-leaders in the construction of large-scale units are Nevada-based Ormat® [8], and Italian Turboden [9]. At the same time, many R&D centres are working on an appropriate selection of working fluid [10, 11] and discussing new, more energy efficient ORC concepts [12, 13, 14]. A difficult technological challenge is the practical implementation of a home ORC micro co-generation source. The ORC module working medium selection is a problem in itself, because apart from its physico-chemical properties, in the context of the plant’s operation in a residential building, the working fluid explosiveness and toxicity in the event of a system breakdown/leakage gains particular importance. The dominant technical problem is a small-size expansion device (turbine) with a power output of several kilowatts, that is 100% guaranteed to remain sealed in the presence of the power plant’s organic working fluid. It should be emphasized here that there are no such solutions on the market. In the relevant literature, there are very many studies of the adaptation of fixed volume machines (screw and spiral compressors, pneumatic engines) to operate under the conditions imposed by the expansion of low-boiling point medium vapours [15, 16]. Also, the work of Kosowski et al. [17] has contributed to significant advances in turbines dedicated to ORC micro-systems. During testing of the prototype singlestage axial micro-turbo-set with HFE7100, the internal efficiency 217


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | 216–221

was found to be ca. 85%, which is a globally relevant achievement for rotary machines with an effective output of up to 3 kW [18]. Another direction in the effort to develop ORC microsystems concerns the implementation of innovative heat exchanger (evaporator, condenser, regenerator) solutions. This is also the main research area of the authors of this paper [19, 20, 21]. In this case the high efficiency of the recuperation process is significant, while maintaining the design’s compactness. There are two outstanding manufacturers of up to 10 kW ORC units: Infinity Turbine [22] and Enogia [23]. The products they offer, however, are significantly different from the own concept of an ORC unit with a gas boiler reported by authors in [24].

3. ORC microplant with gas boiler The prototype micro-CHP unit with ORC technology is shown in the form of photograph and axonometric view in Fig. 2. It was designed based on the gas boiler DTG X 23 N, which in its commercial version is offered by the De Dietrich company for households. Based on the experience of other R&D centres, as well as on own research [10, 25], anhydrous ethyl alcohol was selected to be the circulating working fluid. Many analyses have found that it’s the best medium from a thermodynamic point of view. Certain applicability restrictions are due to its explosiveness and lubricity.

As previously stressed, the gas boiler (1) is the autonomous heat source for the ORC microplant. Heat generated at the expense of fuel combustion is transferred to Mobiltherm thermal oil. This oil is an indirect heat carrier circulating in the closed loop between the boiler and evaporator (2) in the ORC module. It is characterized by a high thermal stability and resistance to oxidation, nontoxicity, and favourable properties in indirect heating installations with operating temperatures up to ca. 315°C. Oil circulation is driven by a Wilo pump (8) (model IPH-O32/170–0,37/4) with a maximum capacity of 3.5 m3/h and a maximum head of 6 m. The oil volumetric flow rate is measured with a vane flow meter (7). Ethyl alcohol circulation in the ORC module’s closed loop is driven by a tight gear pump with a Tuthillof magnetic couple (model TXS2.6). Its nominal capacity is 430 l/h at a differential pressure of 10.3 bar. Performance is adjusted by varying the frequency in the 0–60 Hz range of the electric pump motor supply system through an inverter or by using a manually operated throttle valve installed in the bypass stack. While flowing through the evaporator, the alcohol acquires heat from the thermal oil, thereby evaporating, also changing, at a sufficiently high heat flux, into superheated vapour. The saturated/superheated vapour is directed to the turbine (3) where it expands and then flows to the condenser (4). The throttle valve (6) is used for the medium expansion at the start up and

Fig. 2. ORC microplant; (A) axonometric view: 1 – gas boiler, 2 – evaporator, 3 – turbogenerator, 4 – condenser, 5 – ethanol tank, 6 – throttle valve, 7 – oil flow meter, 8 – oil pump, 9 – oil to boiler return connection, 10 – gas pipe, 11 – exhaust, (B): view of the stand 218


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | 216–221

Fig. 3. ORC module power characteristics Photo 1. Vapour micro-turbo-set

warming up of the unit. The ORC module condenser is tap-water cooled. After the condensation process, ethanol is directed to a tank (5). The initial overpressure in the oil system is provided by a nitrogen filled expansion vessel – in the cold system it generates a overpressure of 0.5 bar. The oil system is equipped with a safety valve with an opening pressure of 4.5 bar. The key element in the installation is the axial steam microturbine designed for ethyl alcohol driven operation [17]. The generator is set on the turbine shaft, directly behind its lowpressure section – the turbine and generator assembly therefore have a common body. The microturbine is equipped with a single supersonic turbine stage (Mach number at the outlet of the steering rack is 2.4, the design rotor speed is 36 000 rpm). The turbine stage was designed to work with ethyl alcohol vapour. The assumed alcohol mass output is 25 g/s, its vapour pressure at the turbine inlet is 7 bar, and the vapour pressure after expansion in the turbine is 1 bar. A view of the turbo-set is shown in Photo 1. This turbine’s bearings are lubricated by the ethanol vapours. The evaporator in the prototype microplant is an innovative mini-channel, shell-and-tube heat exchanger with baffles inside the shell [26]. This heat exchanger is designed to work with thermal oil at high temperatures (up to 300°C) and high pressures on the side of the low boiling point fluid evaporating in the pipe bundle (up to 30 bar). The condenser of the ORC module is a compact shell-and-tube heat exchanger with the same design as the evaporator. It has also been produced for the ORC microplant based on thermal-hydraulic calculations [27].

Fig. 4. Energy carrier temperatures in ORC microplant

4. Prototype tests results

Fig. 5. Performance characteristics of ethyl alcohol vapour cycle

Systematic experimental studies of the prototype ORC microplant with anhydrous ethyl alcohol have already been reported by authors [28, 29]. The referenced papers have described in detail the used measurement instruments, the test methodology and calculation algorithms. For the purposes of this paper, however, graphs were constructed to show the heat output, heat carrier temperatures and thermal efficiency of the vapour circuit.

The graphs were drawn up based on heat-flow measurements and thermo-dynamic analysis. According to the authors, they are important for emphasizing the potential of the technology and the initial verification of the idea of a household heating node operation with a proposed cogeneration micro source. 219


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | 216–221

Fig. 3 shows the characteristics of the evaporator and condenser heat rates and the theoretical power associated with the expansion of the alcohol vapour within the evaporation/condensation pressure range. The runs were plotted as a function of the thermal oil temperature. As already mentioned in point 3, the evaporator of the ORC module is supplied with heat through the intermediate circuit with thermal oil, and therefore this heat exchanger’s output may be viewed as a rough approximation of the boiler’s usable heat output. In the authors’ opinion, the reported thermal capacity of the condenser (ca. 15 kW) will cover the thermal load of a typical single family home in Poland with a low temperature heating system. The average water temperature at the condenser outlet is ca. 65°C (Fig. 4), which also allows for the heating of domestic water (required inflow temperature 55°C), although in this case additional calculations should be made in consideration of, inter alia, the impact of the number of residents on domestic hot water consumption. The vapour circuit’s theoretical power is 1 kW. The circuit’s thermal efficiency, plotted in Fig. 5, remains relatively low (ca. 5%), but it should be remembered that the electricity generation in this case is a by-product. The cycle carnotisation method, consisting of lowering the working medium condensation temperature, does not apply here since an attempt was made to fulfil the boiler’s basic function, i.e. supplying consumers with heat.

5. Summary This paper discusses a prototype micro source with ORC technology for residential applications, along with a thermodynamic analysis based on the results of experimental research. These characteristics have confirmed the effectiveness of the gas boiler/ORC module cooperation in a domestic setting and are a premise for the further development of the proposed concept. The authors are aware of the need to expand the system by heat storage, automatic control of turbine operation and the synchronization of electrical parameters with the parameters of the local power grid. These are the basic elements of the current work. Also, the issue of working medium selection for the vapour module remains open. Research work is in progress concerning the use of water as a working medium, and the first results have been already published [29]. In the authors’ opinion, a home gas boiler equipped with an electricity generating module deserves to be classified as a „third generation boiler”. Devices of this type may be of interest for individual households, when their viability, high reliability, and maintenance-free and quiet operation are confirmed. The proposed solution perfectly suits to the national framework for smart specializations in the field of building energy systems. REFERENCES

1. “Communication from the Commission” [online], http://ec.europa.eu/ eu2020/pdf/1_PL_ ACT_part1_v1.pdf [access: 21.03.2017]. 2. “Polityka energetyczna Polski do 2030” [The Polish Energy Policy until 2030], Monitor Polski, No. 2, 2010, pp. 28–149. 220

3. J. Bargiel et al., “Rola generacji rozproszonej w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym na przykładzie gminy Gierałtowice” [The role of distributed generation in the National Power System on the example of Gierałtowice municipality], Acta Energetica, No. 4 (21), 2014, pp. 31–37. 4. Act of 20.02.2015 on renewable energy sources, J. of L. 2015, Item 478. 5. M. Kott, “Efektywność wykorzystania energii elektrycznej w gospodarstwach domowych w kontekście europejskiej polityki energetycznej” [Efficiency of electricity utilization in households in the context of European energy policy], Acta Energetica, No. 3 (25), 2015, pp. 54–59. 6. “Analiza potencjału rynkowego dla technologii – Wysokosprawny płaszczowo-rurowy wymiennik ciepła z techniką mikrostrugową w rurach pęku” [High-performance shell-and-tube heat exchanger with microjet technique in bundle pipes], Expert opinion for CTWT PG, 2015. 7. Directive EU 2012/27 of the European Parliament and the Council of 25.10.2012. 8. “Ormat Technologies” [online], http://www.ormat.com/ [access: 21.03.2017]. 9. Turboden [online], http://www.turboden.eu/en/home/index.php [access: 21.03.2017]. 10. D. Mikielewicz, J. Mikielewicz, “A thermodynamic criterion for selection of working fluid for subcritical and supercritical domestic micro CHP”, Applied Thermal Engineering, Vol. 30, 2010, pp. 2357–2362. 11. R. Rayegan, Y.X. Tao, “A procedure to select working fluids for Solar Organic Rankine Cycles (ORCs)”, Renewable Energy, Vol. 36, 2011, pp. 659–670. 12. M. Jradi, S. Rifat, “Modelling and testing of a hybrid solar-biomass ORC-based micro-CHP system”, International Journal of Energy Research, Vol. 38, 2014, pp. 1039–1052. 13. D. Mikielewicz, J. Mikielewicz, J. Wajs, “Układ turbiny parowej z organicznym obiegiem Rankine’a (ORC) do wykorzystania ciepła odpadowego” [Steam turbine system with organic Rankine cycle (ORC) for waste heat utilization], patent PL 224462, 2013. 14. D. Mikielewicz, J. Wajs, “Organic fash cycle as an alternative to organic rankine cycle for application in domestic heat and power supply system, proceedings” of IV. Conference of WTiUE, Kraków 2016. 15. D. Mikielewicz, J. Mikielewicz, J. Wajs, “Experiences from operation of different expansion devices for application in domestic micro CHP”, Archives of Thermodynamics, Vol. 31, No. 4, 2010, pp. 3–13. 16. D. Ziviani et al., “Characterizing the performance of a single-screw expander in a small-scale organic Rankine cycle for waste heat recovery”, Applied Energy, Vol. 181, 2016, pp. 155–170. 17. K. Kosowski et al., “Mikroturbiny. Badania numeryczne i eksperymentalne” [Microturbines. Numerical and experimental studies], Foundation for the Promotion of the Shipbuilding Industry and Maritime Economy, Gdańsk 2016. 18. W. Włodarski, “Badania eksperymentalne mikroturbozespołów [Experimental studies of micro-turbines”, Foundation for the Promotion of the Shipbuilding Industry and Maritime Economy, Gdańsk 2016. 19. J. Wajs, D. Mikielewicz, “Influence of metallic porous microlayer on pressure drop and heat transfer of stainless steel plate heat exchanger”, Applied Thermal Engineering, Vol. 93, 2016, pp. 1337–1346.


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | 216–221

20. J. Wajs, D. Mikielewicz, E. Fornalik-Wajs, “Strugowy wymiennik ciepła o budowie cylindrycznej, zwłaszcza do odzysku energii cieplnej z niskotemperaturowych źródeł odpadowych” [Plate cylindrical jet heat exchanger dedicated to heat recovery, especially from lowtemperature waste sources], patent PL 224494, 2013. 21. J. Wajs, D. Mikielewicz, E. Fornalik-Wajs, “Thermal performance of a prototype plate heat exchanger with minichannels under boiling conditions”, Journal of Physics, Conference Series, Vol. 745, 032063, 2016, doi:10.1088/1742-6596/745/3/032063 22. Infinity Turbine [online], http://www.infnityturbine.com/ [access:

21.03.2017]. 23. Enogia [online], http://www.enogia.com/ [access: 21/03/2017]. 24. D. Mikielewicz, J. Wajs, J. Mikielewicz, “Gas boiler as a heat source for a domestic micro-CHP”, Journal of Power Technologies, Vol. 94, No. 4, 2014, pp. 317–322. 25. D. Mikielewicz, J. Mikielewicz, “Analytical method for calculation of heat source temperature drop for the Organic Rankine Cycle application”, Applied Thermal Engineering, Vol. 63, 2014, pp. 541–550.

26. J. Wajs, D. Mikielewicz, “Minikanałowy płaszczowo-rurowy wymiennika ciepła” [Minichannels shell-and-tube heat exchanger], Technika Chłodnicza i Klimatyzacyjna, No. 6–7, 2010, pp. 255–259. 27. J. Wajs, D. Mikielewicz, B. Jakubowska, “Performance of shell-andtube condenser with minichannels for the micro domestic ORC”, Applied Thermal Engineering [in reviews]. 28. J. Wajs, D. Mikielewicz, M. Woźnowska, “Gazowy kocioł kogeneracyjny – badania prototype” [Cogeneration gas boiler – investigations of prototype], Instal, No. 1 (369), 2016, pp. 11–17. 29. J. Wajs et al., “Experimental investigation of domestic micro-CHP based on the gas boiler fitted with ORC module”, Archives of Thermodynamics, Vol. 37, No. 3, 2016, pp. 79–93.

Acknowledgements The authors are especially grateful to prof. Jaroslaw Mikielewicz, a fellow member of the PAN Polish Academy of Sciences, initiator and promoter of the idea of home micro power plant with ORC technology, for substantive support of its evolutionary development.

Jan Wajs Gdańsk University of Technology e-mail: Jan.Wajs@pg.edu.pl Assistant Professor in the Department of Power Engineering and Industrial Apparatus at the Faculty of Mechanical Engineering of Gdańsk University of Technology. Member of the Thermodynamics Section of the Committee of Thermodynamics and Combustion of the Polish Academy of Sciences.

Dariusz Mikielewicz Gdańsk University of Technology e-mail: Dariusz.Mikielewicz@pg.edu.pl Head of the Department of Power Engineering and Industrial Apparatus at the Faculty of Mechanical Engineering of Gdańsk University of Technology. Member of the Presidium of Thermodynamics and Combustion of the Polish Academy of Sciences and the Committee on Energy Problems at the Polish Academy’s of Sciences Presidium.

221


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 216–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 216–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

Współpraca instalacji ORC z kotłem gazowym jako perspektywiczny układ kogeneracyjny dla gospodarstw domowych Autorzy

Jan Wajs Dariusz Mikielewicz

Słowa kluczowe

mikrokogeneracja, ORC, technologia prosumencka

Streszczenie

W artykule przedstawiono badania innowacyjnej prototypowej jednostki micro-CHP, składającej się z tradycyjnego kotła gazowego i organicznego obiegu Rankine’a (ORC), w skład którego wchodzą oryginalne elementy układu, jak osiowa mikroturbina parowa, parownik i skraplacz. System umożliwia kogeneracyjne wytwarzanie ciepła i energii elektrycznej na potrzeby pojedynczego gospodarstwa domowego lub grupy gospodarstw domowych. Podczas produkcji ciepła energia elektryczna jest wytwarzana jako produkt uboczny. W trakcie badań prototypu zebrano robocze temperatury czynnika roboczego ORC oraz wody chłodzącej skraplacz, oszacowano strumienie ciepła, wytwarzaną energię elektryczną i efektywność całego systemu. Wykazano, że badany układ jest zdolny wygenerować moc elektryczną na poziomie 1 kWe, a typowy domowy kocioł gazowy może równocześnie stanowić autonomiczne źródło ciepła dla celów grzewczych i produkcji pary nasyconej / pary przegrzanej etanolu w systemie ORC. W opinii autorów komercyjnie osiągalny kocioł gazowy, dodatkowo wyposażony w moduł ORC z ekologicznym czynnikiem roboczym, może być uważany za perspektywiczną jednostkę kogeneracyjną dla przyszłych gospodarstw domowych, zlokalizowanych poza siecią ciepła systemowego. Data wpływu do redakcji: 07.03.2017 Data akceptacji artykułu: 27.06.2017 Data publikacji online: 30.09.2017

1. Wprowadzenie Już w 2008 roku Rada Unii Europejskiej wyraziła aprobatę dla pakietu energetyczno-klimatycznego „3x20”, który kładzie nacisk na zwiększenie efektywności energetycznej, a  co za tym idzie, skumulowaną oszczędność w konsumpcji paliw (przede wszystkim kopalnych) i kontrolowany wzrost udziału odnawialnych źródeł energii w  systemach energetycznych krajów członkowskich. W ślad za pakietem podąża strategia Europa 2020 [1] na rzecz inteligentnego, zrównoważonego rozwoju. W niej również wyeksponowano efektywność energetyczną jako ważny element europejskiej polityki energetycznej. Potwierdza to  jeden z  głównych celów ukierunkowany na redukcję do 2020 roku zużycia energii pierwotnej o 20%. Ponieważ emisje związane z  generacją energii użytkowej (elektrycznej i cieplnej) stanowią ok. 80% całkowitej emisji gazów cieplarnianych, zwiększanie efektywności energetycznej niewątpliwie przyczyni się do  osiągnięcia celu w  postaci gospodarki niskoemisyjnej i spowolni zmiany klimatyczne. Najważniejszy z priorytetów strategii polityki energetycznej Polski do  2030  roku to dążenie do poprawy efektywności energetycznej, zapewnienie bezpieczeństwa energetycznego (zaopatrzenie odbiorców w  ciepło, energię elektryczną i  paliwa gazowe) oraz dywersyfikacja mocy wytwórczych [2]. Pozwala to  przypuszczać, że w najbliższych latach polski rząd będzie w  coraz większym stopniu podejmował działania mające na celu zwiększenie świadomości obywateli co do  konieczności oszczędzania energii i traktowania jej jako

222

dobro wspólne. Od kilku lat prowadzone są także intensywne dwutorowe prace nad rozwojem czystych technologii węglowych oraz aplikacją układów do zagospodarowania ciepła odpadowego w  zawodowych blokach energetycznych Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE), jak również poszukuje się nowych kierunków produkcji energii w systemie rozproszonym – wspomagających pracę systemu scentralizowanego. Pojęcie generacji w systemie rozproszonym obejmuje jednostki o zainstalowanej mocy do 50 MW, niepodlegające centralnej dyspozycji mocy. Współpracują one z siecią dystrybucyjną niskiego napięcia (nN), średniego napięcia (SN) i siecią 110 kV [3] lub bezpośrednio zaopatrują odbiorcę. O  postępie w  rozwoju systemu rozproszonego świadczą m.in. liczne kompleksy energetyczne lub agroenergetyczne bazujące na  lokalnych, często odnawialnych źródłach energii (OZE). Rozwój tych instalacji jest wspomagany polityką prosumencką, w  której założeniu użytkownik instalacji może być zarówno konsumentem wytworzonej energii elektrycznej, jak też sprzedawcą tej energii do sieci elektroenergetycznej. Dzięki ustawie o  odnawialnych źródłach energii [4] uprzywilejowane pod tym względem są tzw. mikroźródła (również kogeneracyjne), czyli jednostki o  zainstalowanej mocy elektrycznej do  40  kW. Daje to  ogromną szansę rozwoju jednostek wytwórczych micro-CHP, instalowanych w celu pokrycia potrzeb gospodarstw domowych. Liczba gospodarstw domowych w  Polsce stanowi ok. 6,5% ogólnej liczby gospodarstw

w Unii Europejskiej (UE) [5]. Na przestrzeni ostatnich 15 lat w  sektorze tym odnotowano wzrost zużycia energii elektrycznej o ok. 25%, a obecnie zagospodarowuje on ok. 20% rocznej produkcji tej energii [5]. Zgodnie z danymi ARE i GUS, przytoczonymi w  [6], zapotrzebowanie na  energię elektryczną w  gospodarstwach domowych wyniosło w  2015 roku 34,3 TWh, a prognozowane zapotrzebowanie na 2020 rok wynosi 38,3 TWh. Sektor ten jest trzecim w kolejności odbiorcą energii elektrycznej – poprzedzają go przemysł i sektor usług, przy czym prognozuje się, że w kolejnych latach popyt na  energię elektryczną nieznacznie spadnie w  przemyśle i  transporcie, natomiast wzrośnie w  sektorze gospodarstw domowych i  usług. Wśród odbiorników energii elektrycznej w gospodarstwach domowych znajdują się przede wszystkim urządzenia do  ogrzewania pomieszczeń i  podgrzewania wody użytkowej, urządzenia klimatyzacyjne, kuchnie elektryczne, sprzęt AGD i RTV. Elektryczne urządzenia grzewcze stanowią właściwie uzupełniające źródła ciepła w  budownictwie mieszkaniowym, ale mogą również przejąć funkcję autonomicznego źródła ciepła w przypadku newralgicznych lokalizacji obiektów. Według danych ARE i GUS łączne zapotrzebowanie na ciepło w gospodarstwach domowych (obejmujące ogrzewanie pomieszczeń i przygotowanie ciepłej wody użytkowej) wyniosło w 2015 roku – 474,3 PJ. Prognozuje się wzrost tego zapotrzebowania do 478,2 PJ w 2020 roku. Pod tym względem sektor gospodarstw domowych góruje nad przemysłem i  sektorem


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 216–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 216–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Schemat ideowy parowej jednostki ORC

usług, dla których w 2015 roku zapotrzebowanie na ciepło użytkowe wyniosło odpowiednio 313,2 i 178,6 PJ [5]. W 2013 roku liczba gospodarstw domowych wynosiła w Polsce 13,3 mln, przy czym na pojedyncze gospodarstwo przypada średnie zużycie ok. 2150 kWh energii elektrycznej [5]. Produktem, który w najbliższej przyszłości może zyskać atrakcyjność w  sektorze gospodarstw domowych, jest kogeneracyjne mikroźródło oparte na  technologii obiegu parowego z  organicznym czynnikiem roboczym. Technologia ORC (Organic Rankine Cycle) znajduje się wśród technologii promowanych w  Dyrektywie 2012/27/UE [7]. Propozycję autorów w tym zakresie stanowi prototypowa monoblokowa jednostka mikrokogeneracyjna, składająca się z  tradycyjnego kotła gazowego sprzężonego z  modułem ORC. W  formie przedstawionej w niniejszym artykule przeznaczona jest ona głównie do  zastosowań w gospodarstwach domowych na obszarach podmiejskich lub wiejskich, gdzie rozwija się budownictwo głównie jednorodzinne, a  istniejąca infrastruktura nie pozwala na  wykorzystanie ciepła systemowego. Warto podkreślić, że  w  większości takich obiektów instalowane są monowalentne systemy grzewcze z  kotłem jako źródłem ciepła, co sprzyja aplikacji kotła kogeneracyjnego. Prezentowana jednostka stanowi pierwszy w  Polsce prototyp mikrosiłowni w skali domowej. 2. Idea technologii ORC Zasada działania układu pracującego z  wykorzystaniem organicznego obiegu Rankine’a  nie odbiega od  fundamentalnej zasady działania klasycznej siłowni parowej, gdzie czynnikiem roboczym jest woda. W  przypadku układu ORC źródło ciepła (klasyczne w postaci kotła, niskotemperaturowe lub tzw. odpadowe) przekazuje energię cieplną niskowrzącemu czynnikowi roboczemu, który z  kolei zostaje izobarycznie podgrzany i  odparowany (w  uzasadnionych przypadkach osiągając też stan pary przegrzanej). Proces ten realizowany jest w podstawowym wymienniku układu ORC, zwanym parownikiem lub wytwornicą pary. Wytworzona para trafia do turbiny, w której ulega adiabatycznemu rozprężaniu, napędzając wirnik turbiny i  sprzężony z  nim generator prądu elektrycznego. Po ekspansji czynnik podlega kondensacji w  skraplaczu i  pompą, w  procesie izochorycznego podnoszenia ciśnienia, kierowany jest

do ponownego odparowania. Uszeregowanie głównych elementów w obiegu ORC pokazano schematycznie na rys. 1. Mając za tło klasyczny obieg C-R, łatwo zauważyć, że zasadniczą różnicę w obiegu ORC stanowi fakt zastosowania czynnika niskowrzącego jako czynnika roboczego. Dzięki temu do przygotowania pary nasyconej/przegrzanej czynnika można również wykorzystać niskotemperaturowe źródło energii odpadowej. W  praktyce oznacza to  zastąpienie kotła i  odbywającego się w  nim procesu spalania wymiennikiem ciepła, w  którym odparowanie czynnika roboczego układu ORC następuje kosztem zmiany entalpii fizycznej nośnika energii odpadowej.

Technologia ORC ma swoją genezę w binarnych systemach geotermalnych, ale obecnie znajduje również zastosowanie w układach do konwersji energii z biomasy, promieniowania słonecznego, czy też zagospodarowania ciepła odpadowego z procesów technologicznych i energetycznych. Potentatami w  budowie jednostek wielkoskalowych są firma Ormat® [8] z siedzibą w Nevadzie oraz włoski Turboden [9]. Równolegle w  wielu ośrodkach naukowych prowadzone są m.in. badania nad właściwym doborem czynników roboczych [10, 11] oraz dywagacje nad nowymi, bardziej efektywnymi energetycznie koncepcjami układów ORC [12, 13, 14]. Trudnym wyzwaniem technologicznym jest praktyczna realizacja domowego kogeneracyjnego mikroźródła w  technologii ORC. Problem stanowi już sam dobór czynnika roboczego dla modułu ORC, ponieważ poza własnościami fizyko-chemicznymi, w  kontekście eksploatacji instalacji w  budynku mieszkalnym szczególnego znaczenia nabiera wybuchowość i toksyczność czynnika w wypadku awarii/rozszczelnienia układu. Dominującym problemem technicznym jest wykonanie małogabarytowego urządzenia ekspansyjnego (turbiny) o mocy efektywnej rzędu kilku kW, gwarantującej 100-procentową szczelność w obecności organicznego medium roboczego siłowni. Należy w tym miejscu podkreślić, że  na  rynku brak jest takich rozwiązań. W  literaturze przedmiotu z  kolei można dostrzec ogromną liczbę prac studialnych,

Rys. 2. Mikrosiłownia ORC; (A) rysunek aksjonometryczny: 1 – kocioł gazowy, 2 – parownik, 3 – turbogenerator, 4 – skraplacz, 5 – zbiornik etanolu, 6 – zawór dławiący, 7 – przepływomierz oleju, 8 – pompa oleju, 9 – króciec powrotu oleju do kotła, 10 – króciec gazowy, 11 – czopuch, (B): widok stanowiska

223


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 216–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 216–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

poświęconych adaptacji znanych maszyn objętościowych (sprężarek śrubowych i spiralnych, silników pneumatycznych) do pracy w warunkach ekspansji par czynników niskowrzących [15, 16]. Do znaczącego postępu w zakresie turbin dedykowanych mikrosiłowniom ORC przyczyniły się też prace Kosowskiego i in. [17]. W badaniach prototypowego jednostopniowego mikroturbozespołu osiowego z  HFE7100 odnotowano sprawności wewnętrzne na  poziomie ok. 85%, co jest światowym osiągnięciem w  przypadku maszyn wirnikowych o  mocy efektywnej w  zakresie do  3  kW [18]. Inny kierunek prac nad rozwojem mikrosiłowni ORC dotyczy wdrażania nowatorskich rozwiązań wymienników ciepła (parownika, skraplacza, regeneratora). Jest to też główny obszar działalności naukowej autorów niniejszej pracy [19, 20, 21]. Oczekuje się w tym przypadku wysokiej efektywności procesu rekuperacji przy jednoczesnym zachowaniu kompaktowości konstrukcji. Wśród producentów jednostek ORC w  zakresie mocy elektrycznej do  10 kW można wskazać dwie firmy, a  mianowicie Infinity Turbine [22] oraz Enogię [23]. Oferowane przez nie produkty są jednak znacząco różne w porównaniu z rozwijaną przez autorów koncepcją mikrosiłowni ORC z kotłem gazowym [24]. 3. Mikrosiłownia ORC z kotłem gazowym Prototypową jednostkę mikro-CHP z technologią ORC pokazano w formie fotografii i  widoku aksjonometrycznym na  rys.  2. Zaprojektowano ją w  oparciu o  kocioł gazowy DTG X 23 N, który w wersji komercyjnej stanowi ofertę firmy De Dietrich dla gospodarstw domowych. Na podstawie doświadczeń z  innych ośrodków badawczych, jak i  badań własnych [10, 25], do  pracy w  obiegu wybrano bezwodny alkohol etylowy. Wiele analiz wykazuje, że pod względem termodynamicznym jest to  najbardziej korzystny czynnik. Pewne ograniczenia stosowania wiążą się z  jego wybuchowością i własnościami smarnymi. Jak już wcześniej zaakcentowano, kocioł gazowy (1) jest autonomicznym źródłem ciepła dla mikrosiłowni ORC. Ciepło wydzielane kosztem spalania paliwa jest odbierane za pomocą oleju termalnego Mobiltherm. Olej ten jest pośrednim nośnikiem ciepła cyrkulującym w  zamkniętej pętli pomiędzy kotłem i  parownikiem (2) modułu ORC. Charakteryzuje się wysoką trwałością termiczną i odpornością na utlenianie, brakiem toksyczności, a  także dobrymi własnościami w instalacjach ogrzewania pośredniego, w temperaturach pracy do  ok. 315°C. Cyrkulację oleju zapewnia pompa (8) Wilo (model IPH-O-32/1700,37/4) o maksymalnej wydajności 3,5 m3/h i  maksymalnej wysokości podnoszenia 6  m. Do pomiaru wydatku objętościowego oleju wykorzystano przepływomierz skrzydełkowy (7). Cyrkulację alkoholu etylowego w  zamkniętym obiegu modułu ORC zapewnia hermetyczna pompa zębata ze sprzęgłem magnetycznym firmy Tuthill (model TXS2.6). Jej nominalna wydajność wynosi 430 l/h przy ciśnieniu różnicowym 10,3 bara. Regulacja wydajności odbywa się poprzez zmianę częstotliwości w  zakresie

224

Fot. 1. Widok turbozespołu parowego

0–60 Hz w układzie zasilania silnika elektrycznego pompy za pośrednictwem falownika bądź dzięki wykorzystaniu zaworu dławiącego sterowanego ręcznie – zainstalowanego na  tzw. boczniku. Alkohol, przepływając przez parownik, pobiera ciepło od oleju termalnego, na skutek czego odparowuje, przechodząc również przy odpowiednio dużej gęstości strumienia ciepła w stan pary przegrzanej. Para nasycona/przegrzana jest docelowo kierowana do  turbiny (3), gdzie się rozpręża, a  następnie płynie do  skraplacza (4). Podczas rozruchu stanowiska i w fazie jego nagrzewania do  ekspansji czynnika służy zawór dławiący (6). Skraplacz modułu ORC jest chłodzony wodą sieciową. Po procesie kondensacji etanol jest kierowany do zbiornika (5). Wstępne nadciśnienie w układzie olejowym zapewnia naczynie wyrównawcze wypełnione azotem – w zimnym układzie wygenerowano nadciśnienie 0,5 bara. Układ olejowy wyposażony jest w  zawór bezpieczeństwa o ciśnieniu otwarcia 4,5 bara. Kluczowym elementem w  instalacji jest osiowa mikroturbina parowa zaprojektowana do  współpracy z  alkoholem etylowym  [17]. Generator prądu posadowiony jest na  wale turbiny, bezpośrednio za jej częścią niskoprężną – zespół turbina i generator mają w związku z tym wspólny kadłub. Mikroturbina wyposażona jest w pojedynczy stopień turbinowy naddźwiękowy (liczba Macha na wylocie z palisady kierowniczej wynosi  2,4, obliczeniowa prędkość obrotowa wirnika to 36 tys. obr./ min). Stopień turbinowy zaprojektowano pod kątem współpracy z  parą alkoholu etylowego. Obliczeniowy wydatek masowy alkoholu wynosi 25 g/s, ciśnienie jego pary na  wlocie do  turbiny 7  barów, a ciśnienie pary po ekspansji w turbinie 1 bar. Widok turbozespołu pokazano na fot. 1. Smarowanie łożysk tej turbiny odbywa się za pomocą par etanolu. Parownikiem w  prototypowej mikrosiłowni jest nowatorski minikanałowy, płaszczowo-rurowy wymiennik ciepła z  przegrodami turbulizującymi przepływ, umieszczonymi wewnątrz płaszcza  [26]. Wymiennik ten zaprojektowano do współpracy z  olejem termalnym w  warunkach wysokich temperatur oleju (do  300°C) i  wysokich ciśnień po stronie czynnika

niskowrzącego, odparowującego w rurach pęku (do 30 barów). Skraplacz modułu ORC jest kompaktowym płaszczowo-rurowym wymiennikiem ciepła o  konstrukcji bliźniaczej do  parownika. Wykonano go również na  potrzeby mikrosiłowni ORC na podstawie obliczeń o charakterze cieplno-przepływowym [27]. 4. Wyniki badań prototypu Systematyczne badania eksperymentalne prototypu mikrosiłowni ORC z bezwodnym alkoholem etylowym były już wcześniej publikowane przez autorów [28, 29]. W przywołanych artykułach opisano szczegółowo zastosowane przyrządy pomiarowe, metodykę badawczą i  algorytmy obliczeniowe. Na potrzeby rozważań prowadzonych w niniejszym artykule skonstruowano natomiast wykresy przedstawiające osiągane moce cieplne, temperatury nośników ciepła i sprawność termiczną realizowanego obiegu parowego. Wykresy opracowano na podstawie przeprowadzonych pomiarów cieplno-przepływowych i analizy termodynamicznej. W opinii autorów są one istotne dla podkreślenia potencjału technologii oraz wstępnej weryfikacji idei funkcjonowania węzła cieplnego gospodarstwa domowego z  proponowanym kogeneracyjnym mikroźródłem. Na rys. 3 pokazano charakterystyki mocy cieplnych parownika i skraplacza oraz mocy teoretycznej związanej z  ekspansją pary alkoholu w  zakresie ciśnień parowanie-skraplanie. Przebiegi wykreślono w funkcji temperatury oleju termalnego. Jak już wspomniano w  rozdziale 3, parownik modułu ORC jest zasilany w ciepło z wykorzystaniem obiegu pośredniego z  olejem termalnym, a zatem wydajność cieplna tego wymiennika może być w  przybliżeniu rozumiana jako użytkowa moc cieplna kotła. Odnotowana wydajność cieplna skraplacza (ok. 15 kW) pozwoli w opinii autorów na pokrycie obciążenia cieplnego typowego domu jednorodzinnego w Polsce z niskotemperaturowym systemem grzewczym. Średnia temperatura wody opuszczającej skraplacz wynosi ok. 65°C (rys. 4), co daje również możliwość przygotowania wody użytkowej (wymagana temperatura zasilania 55°C), choć w  tym przypadku należy przeprowadzić dodatkowe obliczenia, uwzględniając m.in. wpływ


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 216–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 216–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

o magazyn ciepła, układ automatycznej regulacji pracą turbiny i  synchronizacji parametrów elektrycznych z parametrami sieci elektroenergetycznej lokalnego operatora. To elementy obecnie prowadzonych prac. Otwarta pozostaje również sprawa doboru czynnika roboczego dla modułu parowego. Prowadzone są aktualnie prace nad wdrożeniem wody jako czynnika roboczego, a pierwsze rezultaty zostały opublikowane w literaturze [29]. W opinii autorów domowy kocioł gazowy doposażony w  moduł generujący energię elektryczną zasługuje na miano tzw. kotła III generacji. Urządzenia tego typu mogą spotkać się z zainteresowaniem w indywidualnych gospodarstwach domowych, pod warunkiem że  zostanie potwierdzona ich żywotność, wysoka niezawodność, a także możliwość bezobsługowej i  cichej pracy. Proponowane rozwiązanie doskonale wpisuje się również w krajowe ramy inteligentnych specjalizacji w obszarze systemów energetycznych budynków.

Rys. 3. Charakterystyka mocy dla modułu ORC

Bibliografia

Rys. 4. Poziomy temperaturowe nośników energii w mikrosiłowni ORC

Rys. 5. Charakterystyka sprawności dla obiegu parowego z alkoholem etylowym

liczby mieszkańców na pobór ciepłej wody. Moc teoretyczna obiegu parowego kształtuje się na poziomie 1 kW. Sprawność termiczna obiegu, wykreślona na  rys. 5, pozostaje na stosunkowo niskim poziomie (ok. 5%), niemniej należy pamiętać, że  generacja energii elektrycznej w tym przypadku jest produktem ubocznym. Nie ma tu zastosowania metoda karnotyzacji obiegu, polegająca na  obniżeniu temperatury skraplania pary czynnika roboczego, ponieważ podjęto próbę dopełnienia podstawowej funkcji kotła – zaopatrzenia odbiorcy w ciepło.

5. Podsumowanie W artykule omówiono prototypowe mikroźródło z  technologią ORC, przeznaczone do aplikacji w sektorze gospodarstw domowych, wraz z  analizą termodynamiczną, przeprowadzoną na  podstawie wyników badań eksperymentalnych. Przedstawione charakterystyki potwierdziły skuteczność współpracy kotła gazowego z  modułem ORC w  skali domowej i  są przesłanką do kontynuacji prac nad rozwojem proponowanej koncepcji. Autorzy mają świadomość potrzeby rozbudowy układu

1. Komunikat Komisji [online], http://ec.europa.eu/eu2020/pdf/1_PL_ACT_part1_ v1.pdf [dostęp: 21.03.2017]. 2. Polityka energetyczna Polski do 2030, Monitor Polski 2010, nr 2, s. 28–149. 3. Bargiel J. i  in., Rola generacji rozproszonej w  Krajow ym Systemie Elektroenergetycznym na  przykładzie gminy Gierałtowice, Acta Energetica 2014, No. 4/21, s. 31–37. 4. Ustawa z dnia 20.02.2015 o odnawialnych źródłach energii, Dz.U. z 2015 r., poz. 478. 5. Kott M., Efektywność wykorzystania energii elektrycznej w  gospodarstwach domowych w kontekście europejskiej polityki energetycznej, Acta Energetica 2015, No. 3/25, s. 54–59. 6. Analiza potencjału rynkowego dla technologii – Wysokosprawny płaszczowo-rurowy wymiennik ciepła z  techniką mikrostrugową w rurach pęku, Ekspertyza dla CTWT PG, 2015. 7. Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady, 2012/27/UE, 25.10.2012. 8. Ormat Technologies [online], http://www. ormat.com/ [dostęp: 21.03.2017]. 9. Turboden [online], http://www.turboden. eu/en/home/index.php [dostęp: 21.03.2017]. 10. Mikielewicz D., Mikielewicz J., A thermodynamic criterion for selection of working fluid for subcritical and supercritical domestic micro CHP, Applied Thermal Engineering 2010, Vol. 30, s. 2357–2362. 11. Rayegan R., Tao Y.X., A procedure to select working fluids for Solar Organic Rankine Cycles (ORCs), Renewable Energy 2011, Vol. 36, s. 659–670. 12. Jradi M., Riffat S., Modelling and testing of a  hybrid solar-biomass ORC-based micro-CHP system, International Journal of Energy Research 2014, Vol. 38, s. 1039–1052. 13. Mikielewicz D., Mikielewicz J., Wajs J., Układ turbiny parowej z  organicznym obiegiem Rankine’a  (ORC) do  wykorzystania ciepła odpadowego, patent PL 224462, 2013.

225


J. Wajs, D. Mikielewicz | Acta Energetica 3/32 (2017) | translation 216–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 216–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

14. Mikielewicz D., Wajs J., Organic flash cycle as an alternative to organic rankine cycle for application in domestic heat and power supply system, materiały IV Konferencji WTiUE, Kraków 2016. 15. Mikielewicz D., Mikielewicz J., Wajs J., Experiences from operation of different expansion devices for application in domestic micro CHP, Archives of Thermodynamics 2010, Vol. 31, No. 4, s. 3–13. 16. Ziviani D. i in., Characterizing the performance of a  single-screw expander in a  small-scale organic Rankine cycle for waste heat recovery, Applied Energy 2016, Vol. 181, s. 155–170. 17. Kosowski K. i in., Mikroturbiny. Badania numeryczne i eksperymentalne, Fundacja Promocji Przemysłu Okrętowego i Gospodarki Morskiej, Gdańsk 2016. 18. Włodarski W., Badania eksperymentalne mikroturbozespołów, Fundacja Promocji Przemysłu Okrętowego i  Gospodarki Morskiej, Gdańsk 2016. 19. Wajs J., Mikielewicz D., Influence of metallic porous microlayer on pressure drop and heat transfer of stainless steel plate heat exchanger, Applied Thermal

Engineering 2016, Vol. 93, s. 1337–1346. 20. Wajs J., Mikielewicz D., Fornalik-Wajs E., Strugowy wymiennik ciepła o budowie cylindrycznej, zwłaszcza do odzysku energii cieplnej z niskotemperaturowych źródeł odpadowych, patent PL 224494, 2013. 21. Wajs J., Mikielewicz D., Fornalik-Wajs E., Thermal performance of a prototype plate heat exchanger with minichannels under boiling conditions, Journal of Physics, Conference Series 2016, Vol. 745, 032063, doi: 10.1088/1742-6596/745/3/032063 22. Infinity Turbine [online], http://www.infinityturbine.com/ [dostęp: 21.03.2017]. 23. Enogia [online], http://www.enogia.com/ [dostęp: 21.03.2017]. 24. Mikielewicz D., Wajs J., Mikielewicz J., Gas boiler as a heat source for a domestic micro-CHP, Journal of Power Technologies 2014, Vol. 94, No. 4, s. 317–322. 25. Mikielewicz D., Mikielewicz J., Analytical method for calculation of heat source temperature drop for the Organic Rankine Cycle application, Applied Thermal Engineering 2014, Vol.  63, s. 541–550.

26. Wajs J., Mikielewicz D., Minikanałowy płaszczowo-rurowy wymiennika ciepła, Technika Chłodnicza i Klimatyzacyjna 2010, nr 6–7, s. 255–259. 27. Wajs J., Mikielewicz D., Jakubowska B., Performance of shell-and-tube condenser with minichannels for the micro domestic ORC, Applied Thermal Engineering [w recenzjach]. 28. Wajs J., Mikielewicz D., Woźnowska M., Gazowy kocioł kogeneracyjny – badania prototypu, Instal 2016, nr 1 (369), s  11–17. 29. Wajs J. i in., Experimental investigation of domestic micro-CHP based on the gas boiler fitted with ORC module, Archives of Thermodynamics 2016, Vol. 37, No. 3, s. 79–93. Podziękowania Autorzy kierują szczególne podziękowania do  prof. Jarosława Mikielewicza, członka rzeczywistego PAN, inicjatora i  promotora idei mikrosiłowni domowej z  technologią ORC, za opiekę merytoryczną nad jej ewolucyjnym rozwojem.

Jan Wajs

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: Jan.Wajs@pg.edu.pl Adiunkt w Katedrze Energetyki i Aparatury Przemysłowej na Wydziale Mechanicznym Politechniki Gdańskiej. Członek Sekcji Termodynamiki Komitetu Termodynamiki i Spalania PAN.

Dariusz Mikielewicz

prof. dr hab. inż. Politechnika Gdańska e-mail: Dariusz.Mikielewicz@pg.edu.pl Kierownik Katedry Energetyki i Aparatury Przemysłowej na Wydziale Mechanicznym Politechniki Gdańskiej. Członek Prezydium Komitetu Termodynamiki i Spalania PAN oraz Komitetu Problemów Energetyki przy prezydium PAN.

226


NOTES

227


PL

NOTATKI

228


Power Engineering Quarterly