Acta Energetica Power Engineering Quarterly 1/26 (March 2016) by ENERGA SA

1/26 (March 2016)

YEAR 8

R&D | technology | economy | law | management

ISSN 2300-3022

Publisher

ENERGA SA

Patronage

Scientific Council

Programme Council

Rafał Hyrzyński | Marcin Lemański | Marcin Szpak | Grzegorz Widelski | Michał Zalewski

Reviewers

Editor-in-Chief

Zbigniew Lubośny

Vice Editor-in-Chief

Rafał Hyrzyński

Copy Editors

Katarzyna Żelazek | Bernard Jackson

Topic Editors

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

Statistical Editor

Sebastian Nojek

Managing Editor

Jakub Skonieczny

Proofreading

Mirosław Wójcik

Graphic design and typesetting

Art Design Maciej Blachowski

Translation

Skrivanek Sp. z o.o.

Grafix Centrum Poligrafii

Dispatch preparation

ENERGA Obsługa i Sprzedaż Sp. z o.o.

Politechnika Gdańska

ENERGA SA

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 word “innovation” (Latin: innovare, or creating something new) has for years been ubiquitous in financing scientific institutions and projects, sometimes as the carrot and sometimes as the stick. According to “Oslo Manual” (an international methodological publication on statistical surveys of innovation, recommended in the OECD and EU countries) innovation is the implementation of a new or significantly improved product (or service), a new or significantly improved process, a new marketing method, or a new method of organization in terms of business practices, workplace organization or relations with the external environment (Oslo Manual 2005, OECD/Eurostat). This definition is clearly product-oriented, narrower than the notion of novelty in science. The road from an innovative idea to implemented innovation (see: innovation portal www.pl.gov.pl) is complex, and its basic steps are an innovation’s identification, protection, commercialization paths, and implementation. Each of these steps is multi-point and multi-path. A question arises: where in the process, in the area of innovation in technology, are science and technology journals, including Acta Energetica, positioned? Undoubtedly, the authors in such magazines come from scientific institutions and industry, i.e. the main actors creating innovation. They publish accounts of methods, algorithms, theories, and processes, i.e. the innovative elements, which do not necessarily translate into products. Such publications report new solutions as well as completed activities. In either case they are (or may be) a valuable source of information for others. Thus it can be said that the journals of this type are an important element in the development of science, technology, and hence innovation. I therefore invite you to read the papers in this issue of Acta Energetica, wishing the readers the ability to generate innovative solutions (the starting point of innovation is in fact an idea or need) and to continuously ask themselves the fundamental questions in science: why? As to whether the articles in this issue of Acta Energetica contain innovative elements, let’s leave that for the readers to judge. I wish the authors a positive judgment. Zbigniew Lubośny Editor-in-Chief of Acta Energetica

Od redaktora naczelnego Słowo „innowacja” (łac. innovare, czyli tworzenie czegoś nowego) jest od lat wszechobecne w obszarze finansowania instytucji nauki oraz projektów, bywa kluczem lub straszakiem. Według podręcznika „Oslo Manual” (międzynarodowego wydawnictwa metodologicznego badań statystycznych innowacji, zalecanego w krajach OECD i UE) innowacja jest to wdrożenie nowego lub istotnie ulepszonego produktu (wyrobu lub usługi), nowego lub istotnie ulepszonego procesu, nowej metody marketingu lub nowej metody organizacji w zakresie praktyk biznesowych, organizacji miejsca pracy bądź relacji ze środowiskiem zewnętrznym (Oslo Manual 2005, OECD/Eurostat). Definicja ta jest wyraźnie produktowa, zawężona w stosunku do pojęcia nowości w nauce. Droga od pomysłu do wytworzenia innowacji (zajrzyj: portal innowacji www.pi.gov.pl) jest złożona, a jej podstawowe etapy to: identyfikacja innowacji, ochrona innowacji, ścieżki komercjalizacji innowacji oraz wdrożenie innowacji. Każdy z tych etapów jest wielopunktowy i wielościeżkowy. Można postawić pytanie: jak w tym procesie, w obszarze innowacji w technice, lokują się czasopisma naukowo-techniczne, w tym Acta Energetica? Niewątpliwie w czasopismach tego typu publikują osoby wywodzące się z instytucji naukowych oraz przemysłu, tj. głównych podmiotów tworzących innowacje. Publikują informacje o metodach, algorytmach, teoriach, procesach…, tj. elementach innowacyjnych, które jednak nie muszą przekuć się w produkty. Publikacje zawierają rozwiązania nowe, jak i sprawozdania z działań przeprowadzonych. W jednym i drugim przypadku są one (mogą być) cennym źródłem informacji dla innych. Tym samym można stwierdzić, że czasopisma tego typu są istotnym elementem rozwoju nauki, techniki, a w tym innowacyjności. Zachęcam zatem do lektury artykułów zawartych w niniejszym numerze Acta Energetica, życząc Czytelnikom zdolności do generowania rozwiązań innowacyjnych (punktem wyjścia innowacji jest bowiem pomysł lub potrzeba) i ciągłego zadawania sobie podstawowego w nauce pytania: dlaczego? Na pytanie: czy artykuły zawarte w niniejszym numerze Acta Energetica zawierają elementy innowacyjne, drodzy Czytelnicy odpowiecie sobie sami. Czego życzę autorom. prof. dr hab. inż. Zbigniew Lubośny redaktor naczelny Acta Energetica

Table of contents THE METHOD OF MULTI-CRITERIA ANALYSIS TO SUPPORT THE DECISION ON LOAD OR MICRO-GENERATION CONNECTION TO A LOW- OR MEDIUM-VOLTAGE POWER GRID Paweł Bućko, Jerzy Buriak, Krzysztof Dobrzyński, Marcin Jaskólski, Piotr Skoczko, Piotr Zieliński. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 OPERATION OF A BC50 COGENERATION UNIT OF A CHP PLANT IN AN ISOLATED ISLAND SYSTEM Ireneusz Grządzielski, Krzysztof Sroka, Arkadiusz Łacny, Daria Radsak. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15 AUTOMATIC SYNCHRONIZATION OF POWER SYSTEMS IN COMPREHENSIVE AND QUALITATIVE TERMS Grzegorz Grzegorzyca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 CALCULATIONS OF SHORT-CIRCUIT CURRENT FLOWS IN EARTH WIRES OF HV LINES Jacek Klucznik, Zbigniew Lubośny, Krzysztof Dobrzyński. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 THE OPTIMAL CHOICE OF ELECTROCHEMICAL ENERGY STORAGE PARAMETERS Jarosław Korpikiewicz. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 EFFICIENCY OF SUPERCRITICAL COAL POWER STATIONS WITH INTEGRATED CO2 CAPTURE AND COMPRESSION SYSTEMS BASED ON OXY-COMBUSTION TECHNOLOGY Janusz Kotowicz, Mateusz Brzęczek, Marcin Job . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 ELECTRICITY GENERATION RELIABILITY IN A POWER SYSTEM INCLUDING RENEWABLE ENERGY SOURCES Piotr Marchel, Józef Paska. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 WAYS OF IMPROVING THE RELIABILITY OF SUPPLY OF SELECTED IMPORTANT MUNICIPAL CUSTOMERS IN MUNICIPALITIES Bogdan Mól, Paweł Sowa, Joachim Bargiel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 A METHOD OF POWER SYSTEM STATIC STABILITY ANALYSIS Kazimierz Oziemblewski, Ksawery Opala. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 INFLUENCE OF POWER SYSTEM ON OPERATION OF AN HVDC LINK. A CASE STUDY Maksymilian Przygrodzki, Piotr Rzepka, Mateusz Szablicki. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 INFLUENCE OF POWER CONVERTERS ON INCREASING THE SHARE OF RENEWABLE ENERGY SOURCES Katarzyna Przytuła, Dariusz Zieliński. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 THE USE OF SMALL SCALE INVERTERS WORKING WITH RENEWABLE ENERGY SOURCES IN ORDER TO IMPROVE VOLTAGE QUALITY IN A POWER DISTRIBUTION NETWORK Łukasz Rosłaniec. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 ENERGY EFFECTIVENESS AND ECONOMIC PERFORMANCE OF GAS AND GAS-STEAM COMBINED HEAT AND POWER PLANTS FIRED WITH NATURAL GAS Bolesław Zaporowski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152

Spis treści METODA ANALIZY WIELOKRYTERIALNEJ WYBORU WARIANTU PRZYŁĄCZENIA DO SIECI ELEKTROENERGETYCZNEJ DYSTRYBUCYJNEJ NISKIEGO I ŚREDNIEGO NAPIĘCIA Paweł Bućko, Jerzy Buriak, Krzysztof Dobrzyński, Marcin Jaskólski, Piotr Skoczko, Piotr Zieliński......................................................................10 PRACA BLOKU CIEPŁOWNICZEGO BC50 ELEKTROCIEPŁOWNI W WYDZIELONYM UKŁADZIE WYSPOWYM Ireneusz Grządzielski, Krzysztof Sroka, Arkadiusz Łacny, Daria Radsak.....................................................................................................................26 AUTOMATYKA SYNCHRONIZACJI SYSTEMÓW ELEKTROENERGETYCZNYCH W UJĘCIU KOMPLEKSOWYM I JAKOŚCIOWYM Grzegorz Grzegorzyca............................................................................................................................................................................................................39 OBLICZENIA ROZPŁYWU PRĄDÓW ZWARCIOWYCH W PRZEWODACH ODGROMOWYCH LINII WN Jacek Klucznik, Zbigniew Lubośny, Krzysztof Dobrzyński.............................................................................................................................................51 OPTYMALNY DOBÓR PARAMETRÓW ELEKTROCHEMICZNEGO MAGAZYNU ENERGII Jarosław Korpikiewicz............................................................................................................................................................................................................63 EFEKTYWNOŚĆ NADKRYTYCZNYCH ELEKTROWNI WĘGLOWYCH ZINTEGROWANYCH Z INSTALACJAMI WYCHWYTU I SPRĘŻANIA CO2 W TECHNOLOGII OXY-COMBUSTION Janusz Kotowicz, Mateusz Brzęczek, Marcin Job..............................................................................................................................................................77 NIEZAWODNOŚĆ WYTWARZANIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ W SYSTEMIE ELEKTROENERGETYCZNYM PRZY UWZGLĘDNIENIU ODNAWIALNYCH ŹRÓDEŁ ENERGII Piotr Marchel, Józef Paska.....................................................................................................................................................................................................89 SPOSOBY POPRAWY NIEZAWODNOŚCI ZASILANIA WYBRANYCH WAŻNYCH ODBIORCÓW KOMUNALNYCH NA TERENIE GMIN Bogdan Mól, Paweł Sowa, Joachim Bargiel........................................................................................................................................................................98 METODA ANALIZY STABILNOŚCI STATYCZNEJ SYSTEMÓW ELEKTROENERGETYCZNYCH Kazimierz Oziemblewski, Ksawery Opala.......................................................................................................................................................................109 WPŁYW OTOCZENIA SIECIOWEGO NA PRACĘ ŁĄCZA HVDC. STUDIUM PRZYPADKU Maksymilian Przygrodzki, Piotr Rzepka, Mateusz Szablicki........................................................................................................................................120 WPŁYW PRZEKSZTAŁTNIKÓW ENERGOELEKTRONICZNYCH NA WZROST UDZIAŁU ODNAWIALNYCH ŹRÓDEŁ ENERGII Katarzyna Przytuła, Dariusz Zieliński...............................................................................................................................................................................132 WYKORZYSTANIE FALOWNIKÓW MAŁYCH MOCY WSPÓŁPRACUJĄCYCH ZE ŹRÓDŁAMI ODNAWIALNYMI DO POPRAWY JAKOŚCI NAPIĘCIA W SYSTEMIE DYSTRYBUCYJNYM Łukasz Rosłaniec...................................................................................................................................................................................................................146 EFEKTYWNOŚĆ ENERGETYCZNA I EKONOMICZNA GAZOWYCH ORAZ GAZOWO-PAROWYCH ELEKTROCIEPŁOWNI OPALANYCH GAZEM ZIEMNYM Bolesław Zaporowski...........................................................................................................................................................................................................158

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 4–9

The Method of Multi-criteria Analysis to Support the Decision on Load or Micro-generation Connection to a Low- or Medium-voltage Power Grid

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

Keywords development planning, power system, distribution system operator, load connection, microgeneration source connection

Abstract This paper presents a method that supports the decision in terms on selecting the best option of a load connection to a low- or medium-voltage power distribution grid, and of a micro-generation source connection to a low-voltage grid. The method is based on the search for the option with the lowest aggregate assessment measure, which is the weighted average of partial assessment measures determined for each of eight considered criteria. For each of the first three, economic criteria, partial assessment measure was calculated using the normalisation method. For each of the other five, technical criteria, we developed a relative measure of the distance of the indicator from the threshold (e.g. the ratio of voltage drop in power supply line nodes in relation to its permissible value). This algorithm rejects variants whereby the thresholds set for partial criteria were exceeded in the time period of load/micro-generation source connection. The method was implemented in an MS Excel workbook and used to analyse complex problems of load or microgeneration source connections.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016101

1. Introduction Development planning of a low voltage (LV) and medium voltage (MV) power system, taking into account both technical and economic aspects, is a complex process. This is due to the multiplicity of criteria that a Distribution System Operator (DSO) must take into account when making a decision to connect a load or a micro-generation system to their network. Therefore, the development of a method of multi-criteria analysis, which would support the decision-making while considering many options of a load or a micro-generation connection, is increasingly gaining relevance in research and industry practice. Multicriteria methods have been and are being applied in power engineering. Reference [1] discusses a number of these methods, such as: 1) Data Envelopment Analysis (DEA) developed by Charnes, Cooper and Rhodes [2]; 2) Multi-criteria ranking method, 3) Analytic Hierarchy Process (AHP). In the latter method, the decision problem has a hierarchical structure, and each assessment criterion is assigned a weight. As a consequence, a multi-criteria 4

decision-making problem can be structured, and investment options can be ranked [1]. The method uses a multi-step decision process, which results in alignment of investment options in the form of a tree structure (first step), and their assessment (second step). Weighting has special significance there. This method allows, among other features, effective consideration of market conditions. A multi-criteria analysis method was used, for example, to estimate the maximum distributed generation in a power system [3].

2. Method 2.1. Basic assumptions The paper presents an original method for assessing options of load connection to a low- or medium-voltage power distribution grid or micro-generation connection to a low-voltage grid. The power grid performance was analysed in the following three moments of its operation:

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 4–9

• Start – when load/micro-generation is connected to the grid • End of analysis period – resulting from the proposed power system planning horizon (5 years for LV grids, 10 years for MV grids) • Mid-time – in the middle of the analysis period. The time horizon takes into account power grid development in the immediate vicinity of the connected object. This development is expressed by indicators that determine the annual increase in power load in aggregated nodes of the power system. The following eight criteria were proposed for assessing options of load/micro-generation connection to LV and MV distribution grids: 1. Capital expenditures on grid interconnection 2. Average annual cost of electricity, including capital costs, fixed operation and maintenance costs, and variable costs of electricity losses 3. Annual active energy losses in grid components 4. Voltage levels in power grid nodes 5. Permissible grid component loads 6. Dynamic voltage change 7. Electric shock protection 8. The ratio of short-circuit capacity in connection node to output power of micro-generation. The first three criteria are economic, the other five are technical [4], and expressed in the form of indicators limited with thresholds. The set of criteria depends on whether the analysis is carried out on low or medium voltage, and whether it is for a load or a micro-generation [4]. Data for the analysis of a case are retrieved from the request, addressed to DSO, for issuing interconnection terms and conditions. The optimal option is selected from those available and allowed by way of decision criterion. In the following subsections, decision criterion formulation, descriptions of partial assessment measures (criterion function components), penalty function and connection option admissibility conditions were presented.

2.2. Decision criterion The optimal option is selected out of a maximum of three existing interconnection investment project options (W1, W2, W3). The choice is made on the basis of a decision criterion, which is formulated so that it selects the option of minimal (Z) value of aggregate assessment measure (decision criterion), determined for each investment project option. (1) where: w is option index (w = W1, W2, W3); kw is aggregate assessment measure (criterion function) calculated for option w. The final aggregate assessment measure (kw), on the basis of which the selection is made, is the weighted average of aggregate assessment measures calculated for the three time horizons (kw,t1; kw,t2; kw,t3):

(2) where: t is time period index (t1, t2 and t3), for load connection to LV grid (in years): t1 = 0, t2 = 3, t3 = 5, for load connection to MV grid (in years): t1 = 0, t2 = 5, t3 = 10; βt – weight for partial assessment measure in time period t [-]; kw,t – aggregate assessment measure (decision criterion) calculated for option w and in each time period t [-]. The aggregated (synthetic) assessment measure calculated in a single time period is the weighted average of partial assessment measures (criterion function components – partial criteria) ki,w,t, obtained in different time periods for assessed investment project options, including a function of a penalty for exceeding thresholds determined for partial criteria. Weights are assigned to criteria only once and are applied in every option and period. Given the assumption that for criteria 1–3 the penalty function is always 1 (since in this case it should not affect the result), the partial assessment measure formula is:

(3) where: i is the index of partial assessment measure (criterion) of load/ micro-generation connection option (i = 1, 2, …, 8); hi is the weight for criterion i of partial assessment measure of load/ micro-generation connection option [-]; αi,w,t is penalty function for partial assessment measure i, for load connection option w, in time period t [-]; ki,w,t is partial assessment measure of connection (investment project) option w, calculated for criterion i, in time period t. The relationship for partial assessment measure weights is as follows:

(4)

The criteria of connection option assessment are expressed by partial assessment indicators and partial assessment measures. Partial assessment indicators are data describing the partial criterion; for example, criterion 4 (grid node voltages) is described by voltage drop, and criterion 7 (anti-shock protection) is tested against a minimum short-circuit current. Partial assessment measures ki,w,t are calculated as normalised indicator values (criteria 1–3) or as the ratios of partial assessment indicator 5

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 4–9

to its threshold (criteria 4–8). As regards criteria 4–8, the partial assessment measure is 1, when the partial assessment indicator reaches its threshold. The partial assessment measure for criteria 4–8 exceeds 1, when the partial assessment indicator exceeds its threshold or the minimum is not reached, depending on the partial criterion. For criterion 4 (grid voltages), the grid node voltage drop will be limited by an upper threshold (upper acceptable value), while for criterion 7 (anti-shock protection), short circuit current will be limited by a trip current of a protection installed on the beginning of the power line supplying considered consumer. This value is obtained from the overload protection (circuit breaker) time-current characteristic for the time equal to 5 s. A partial assessment measure value exceeding the threshold in the first time period (t = 0) excludes the option from further decision analysis and is marked as unacceptable. Such an excess in any successive time period does not exclude the option (as acceptable). However, the assessment indicator multiplied by the criterion weight (hi) increases the aggregate assessment measure for this option and lowers its chance for selection as the best strategy, as compared to a case where the limit would not be exceeded. Because the most desirable option is that with the minimum aggregate assessment measure, an option in which assessment measure thresholds are reached or exceeded may be less favourable and may not be recommended as the optimal option.

2.3. Partial assessment measures (criterion function components) 2.3.1. Criteria 1–3 – economic Partial assessment measure ki,w,t for this type of criteria was developed by normalisation of indicators (capex, annual average cost, annual average active energy losses) for each option, i.e. by dividing the indicator for each option to the sum of indicators in all three options. This allowed expressing partial assessment measures (criterion function components) as a number in the range from zero to one. The criterion function component for criteria 1–3 was therefore formulated as follows:

(5)

Capital expenditures are incurred only once, in the first time period (t1), and the partial assessment measure is carried over to the other periods of time. If: Knd,w,t1 = Knd,w,t2 = Knd,w,t3, then k1,w,t1 = k1,w,t2 = k1,w,t3. This should be kept in mind when the value of weight h1 for this criterion is set. Unlike investment expenditures (criterion 1), average annual costs (criterion 2) may vary from time to time, since active energy losses may vary (criterion 3), based on which variable costs of electricity supply are calculated.

2.3.2. Criteria 4–6 – upper thresholds Criteria 4 (max. voltage drop), 5 (max. grid component loads) and 6 (dynamic voltage change) seek the maximum partial assessment measures (worst possible cases) from measures determined for supply line nodes or power system components. For criteria 4–6 the partial assessment measure was selected as follows:

for m = var

(6)

where: i is partial criterion index (i = 4, 5, 6); m is the index of supply line node (or power system component e.g. transformer); ki,w,t,m is the ratio of the value of partial assessment measure to its threshold, in option w, in supply line node m, in time t [-]. The ratio of partial assessment measure to its threshold was formulated so that when the partial assessment indicator was zero, i.e. furthest from the threshold, the partial assessment measure reached zero, i.e. the best value from the criterion function value viewpoint. At the same time, when the indicator was at the threshold, the assessment measure was one. Moreover, it was assumed that the measure increased linearly from zero to one, reflecting the distance to the threshold. Thus, the ratio of measure value to its threshold for criteria 4–6 was formulated as follows:

(7)

Where:

, where: i is criterion index (i = 1, 2, 3); Vi,w,t is assessment indicator for criterion i, in option w, for time period t. Where: ,

where: Knd,w,t is investment expenditures of interconnection option w [PLN]; Kr,w,t is average annual cost of electricity in interconnection option w, in time period t [PLN/yr]; ΔEw, t – are annual active energy losses in option w, in year t [MWh/yr]. 6

, or ,

where: Vi,w,t,m is partial assessment indicator for criterion i, in option w, for time t, calculated for node/power system component m; Vdop,i,w,t,m is assessment indicator threshold for option w, for criterion i, in time t (in node/power system component m); ΔUdop%,w is

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 4–9

permissible percentage voltage drop over supply line in option w [%]; ΔU%,w,t,m is percentage voltage drop in option w, in time t, and in node m [%]; Iobc,w,t,m is current load of power system component m (line/transformer), in option w, in time t [A]; Idd,w,t,m is current-carrying capacity of line m in supply track, in option w, in time t [A]; InTD,w,t,m is rated current on the side of the lower voltage of transformer m [A]; dw,t,m is dynamic voltage change in grid node m, in option w, in time t [%], dmax,w is maximum permissible grid voltage change in option w [%].

2.3.3. Criteria 7–8 – minimum indicator limits For criteria 7 (anti-shock protection) and 8 (the ratio of shortcircuit capacity in connection node to output power of microgeneration) the partial assessment measures used for criteria 4–6 should be reversed, because for these criteria the higher an indicator (furthest from the threshold), the better. The partial assessment measure for criteria 7–8 was therefore formulated as follows:

(8) Where:

Fig. 1. Example of penalty function for load connection option assessment criterion

node, in option w and in time t [MVA]; Sn,w,t is micro-generation rated power in option w, in time t [MVA]; (S”k,w,t / Sn,w,t)dop is minimum permissible value of the ratio of short-circuit capacity in connection node to output power of micro-generation [-].

2.4. Penalty function ;

;

where: Vi,w,t is partial assessment indicator for criterion i (i = 7, 8), in option w, in time t; Vdop,i,w,t is assessment indicator threshold for option w, for criterion i, in time t; I”kmin,w,t is minimal short-circuit current in option w, in time t [A]; Ia(5s),w,t is tripping current of overload protection installed at the beginning of supply line, obtained from the circuit breaker time-current characteristic for time equal to 5 s; S”k,w,t is short circuit capacity at interconnection

In order to properly take into account these criteria, which check if their partial assessment measures values do not exceed the threshold (4–8), a penalty function was introduced, based on the methodology presented in [3]. The penalty function will be zero when the minimum significance level for each criterion is not reached. The minimum significance level for criterion i (ai) is defined as the partial assessment measure (e.g. the ratio of voltage drop to its permissible value), respectively close to the measure value corresponding to the partial assessment indicator threshold (i.e. voltage drop) for criterion i (ci), above which the criterion will be significant for the decision-making procedure – that is, will affect the aggregate assessment measure of considered option. The penalty function increases linearly to maximum di, if the partial

Fig. 2. Calculation results as radar graphs; a) results for an option in various time periods; b) results for various options in a time period 7

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 4–9

assessment measure reaches or exceeds its threshold (ci). We assume that the partial assessment measure threshold value is ci = 1, and penalty function maximum is di = 1. The mathematical formulation of the penalty function is as follows:

An example of a penalty function was shown in Fig. 1.

(connection) option recommended to the user. The workbook user can see which of the criteria has not been met, and in addition, in which nodes (power system components) the assessment indexes were exceeded. The user can review indicators in tables and as radar graphs (Fig. 2a–b). Radar graphs represent two approaches to component function criteria display. Firstly (Fig. 2a), results obtained in various time horizons are listed for each option. Secondly (Fig. 2b), results obtained in various options are listed for each time horizon. The waveform in the charts inscribed as “Ogr” is the threshold for criterion values, and is in every case equal to 1. In general, the individual criteria were reduced to the 0–1 range, where 1 represents the criterion threshold achievement. The workbook was tested on a few examples of complex cases of a load or micro-generation connection to power grid.

3. Summary

REFERENCES

(9)

The method presented in this paper was implemented as an extensive set of Microsoft Excel workbooks with Visual Basic for Applications (VBA) modules, containing databases of technical and economic details of grid components, loads, and micro-generation systems. The user of such a workbook enters details of a load/micro-generation connection, specifying the connected object power and type. Then, in a simplified way, although sufficient to analyse the connection, the user models a power grid fragment [4]. The workbook determines the partial assessment indicators for the proper set of criteria, dependent on the type and voltage range (LV / MV) of the connected object. The user verifies the default minimum level of significance of the assessment indicator and its thresholds, then verifies the default weights for time periods and assessment criteria. The workbook checks whether the connection option is admissible and after acceptance its aggregate assessment measure is compared to the measures determined for other admissible options. On this basis the workbook selects the optimal investment project

1. W. Kamrat, “Metody oceny efektywności inwestowania w elektroenergetyce” [Methods of investment effectiveness assessment in the power sector], Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk, 2004. 2. A. Charnes, W.W. Cooper, E. Rhodes, “Measuring the efficiency of decision making units”, European Journal of Operational Research, No. 2, 1978, pp. 429–444. 3. K. Dobrzyński, “Szacowanie maksymalnej mocy generacji rozproszonej w systemie elektroenergetycznym” [Maximum distributed generation output estimation in a power system], Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk, 2014. 4. P. Bućko et al., “Uproszczone modelowanie sieci dystrybucyjnej na potrzeby analiz przyłączeniowych” [Simplified distribution grid modelling for interconnection analysis], XVII International Scientific Conference “Current Problems in Power Engineering”, conference proceedings, Jastrzębia Góra, 2015.

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 4–9

Paweł Bućko Gdańsk University of Technology e-mail: pawel.bucko@pg.gda.pl Dr. Bućko works at the Power Engineering Department of Gdańsk University of Technology. His research activity is associated with the power sector’s economics with special focus on the issues of power system development planning in market conditions. His professional activity is focused on capital expenditure analysis for renewable generation sources, and on analysis of market mechanisms and settlement of accounts principles in electricity supply. He is also an energy auditor and deals with the issues of rational energy usage.

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

Krzysztof Dobrzyński Gdańsk University of Technology e-mail: krzysztof.dobrzynski@pg.gda.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering of Warsaw University of Technology in 1999. In 2012 he obtained his doctoral degree at the Faculty of Electrical and Control Engineering of Gdansk University of Technology. An assistant professor at the Power Engineering Department of Gdańsk University of Technology. His areas of interest include cooperation of distributed generation sources with the power system, mathematical modelling, power system control, and intelligent systems in buildings.

Marcin Jaskólski Gdańsk University of Technology e-mail: marcin.jaskolski@pg.gda.pl Graduated from Gdańsk University of Technology. When working on his doctoral thesis he completed training at the University of Lund in Sweden and research fellowships at the International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) in Laxenburg, Austria (2003) and the Institute of Energy Economics and Rational Use of Energy (IER) at the University of Stuttgart (2002–2003). Currently an assistant professor at the Department of Electric Power Engineering of Gdańsk University of Technology. His scientific interests, besides integrated modelling of power system development, include the use of renewable energy resources and nuclear power generation. In 2010 he attended three-month courses in nuclear energy at Atomic Energy and Alternative Energies Commission (CEA) in Saclay, France. In 2011 he took an internship in nuclear reactor safety analysis at EDF SEPTEN research center in Lyon.

Piotr Skoczko ENERGA-OPERATOR SA e-mail: piotr.skoczko@energa.pl Graduated in power engineering from Gdańsk University of Technology Faculty of Electrical Engineering, and in economics and finance from the university’s Faculty of Management and Economics. Chief grid development engineer at ENERGA-OPERATOR SA. He plans 110 kV grid development. His interests include MV and LV grids development in the context of their interoperability with distributed generation and micro-sources. Author of papers and conference contributions at Gdańsk University of Technology

Piotr Zieliński ENERGA-OPERATOR SA e-mail: piotr.zielinski@energa.pl Graduated in power engineering from the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology. Development Unit manager at ENERGAOPERATOR SA. His interests also include long-term grid planning, engineering calculations, HV distribution grid development, and reactive power optimisation.

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | translation 4–9

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

Metoda analizy wielokryterialnej wyboru wariantu przyłączenia do sieci elektroenergetycznej dystrybucyjnej niskiego i średniego napięcia Autorzy

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

Słowa kluczowe

planowanie rozwoju, system elektroenergetyczny, operator systemu dystrybucyjnego, przyłączanie odbiorcy, przyłączanie źródła mikrogeneracji

Streszczenie

W artykule przedstawiono metodę wspomagającą decyzje w zakresie wyboru najlepszego wariantu przyłączenia odbioru do sieci elektroenergetycznej dystrybucyjnej niskiego napięcia lub średniego napięcia oraz mikrogeneracji do sieci niskiego napięcia. Metoda bazuje na poszukiwaniu wariantu o najniższej wartości miernika oceny syntetycznej, który jest średnią ważoną mierników ocen cząstkowych, wyznaczanych z zastosowaniem ośmiu przyjętych kryteriów. Dla każdego z pierwszych trzech kryteriów o charakterze ekonomicznym obliczono miernik oceny cząstkowej z zastosowaniem metody normalizacji. Dla każdego z kolejnych pięciu kryteriów (technicznych) opracowano względną miarę odległości wskaźnika (np. maksymalny spadek napięcia w węzłach ciągu zasilającego) od jego wartości dopuszczalnej. Opracowany algorytm odrzuca warianty, w których w okresie czasowym przyłączenia rozpatrywanego odbioru/mikrogeneracji zostały przekroczone wartości dopuszczalne wskaźników dla poszczególnych kryteriów cząstkowych. Metodę zaimplementowano w skoroszycie kalkulacyjnym Microsoft Excel i zastosowano do analizy złożonych problemów przyłączenia odbioru lub mikrogeneracji.

1. Wstęp Planowanie rozwoju systemu elektroenergetycznego niskiego napięcia (nn) i średniego napięcia (SN), uwzględniające uwarunkowania techniczne i ekonomiczne, jest złożonym procesem. Wpływ na to ma wielość kryteriów, które należy wziąć pod uwagę przy podejmowaniu przez operatora systemu dystrybucyjnego (OSD) decyzji o przyłączeniu odbioru lub mikrogeneracji do systemu elektroenergetycznego. Dlatego istotnym zagadnieniem zarówno badawczym, jak i praktycznym staje się opracowanie metody analizy wielokryterialnej, która wspomagałaby podejmowanie decyzji w przypadku rozpatrywania wielu wariantów przyłączenia odbioru lub mikrogeneracji. Metody wielokryterialne znajdują zastosowanie w elektroenergetyce. W pracy [1] rozpatrywano kilka takich metod, m.in.: 1) nieparametryczną estymację brzegową (ang. Data Envelopment Analysis – DEA), opracowaną przez Charnesa, Coopera i Rhodesa [2]; 2) wielokryterialne metody rankingowe; 3) hierarchiczną analizę problemową (ang. Analytic Hierarchy Process – AHP). W przypadku zastosowania tej ostatniej metody problem decyzyjny ma strukturę hierarchiczną, a poszczególnym kryteriom oceny przypisuje się wagi. Dzięki temu możliwe jest uporządkowanie wielokryterialnego problemu decyzyjnego, a w efekcie możliwe jest opracowanie rankingu wariantów inwestycyjnych [1]. W metodzie tej stosuje się wieloetapowy proces decyzyjny, którego efektem jest uszeregowanie wariantów inwestycyjnych w formie struktury drzewiastej (w pierwszym etapie), oraz ocenę tych wariantów (w drugim etapie). Przypisanie wag ma tu szczególne znaczenie.

Metoda ta umożliwia m.in. efektywne uwzględnienie uwarunkowań rynkowych. Metodę analizy wielokryterialnej zastosowano na przykład do szacowania maksymalnej generacji rozproszonej w systemie elektroenergetycznym [3]. 2. Metoda 2.1. Podstawowe założenia W artykule zaprezentowano autorską metodę oceny wariantów przyłączenia odbioru do sieci elektroenergetycznej dystrybucyjnej niskiego lub średniego napięcia, lub przyłączenia mikrogeneracji do sieci dystrybucyjnej niskiego napięcia. Zaproponowano przeprowadzanie analizy w trzech przyjętych chwilach czasowych eksploatacji układu sieciowego: • przyłączenie odbiorcy – chwila początkowa • koniec okresu analizy – wynikający z długości okresu planowania układu sieciowego (dla sieci nn proponuje się 5 lat, dla sieci SN – 10 lat) • chwila czasowa pośrednia – w połowie okresu analizy. Horyzont czasowy uwzględnia rozwój sieci elektroenergetycznej w najbliższym otoczeniu przyłączanego obiektu. Rozwój ten wyrażony jest za pomocą wskaźników pozwalających na określenie rocznego wzrostu mocy zapotrzebowanej w zagregowanych węzłach systemu elektroenergetycznego. Zaproponowano osiem kryteriów oceny wariantu przyłączenia odbioru/mikrogeneracji do sieci elektroenergetycznej dystrybucyjnej nn i SN:

1. Nakłady inwestycyjne na realizację przyłączenia 2. Średnie koszty roczne dostawy energii elektrycznej, w tym koszty kapitałowe, koszty eksploatacyjne stałe i koszty strat energii elektrycznej 3. Roczne straty energii elektrycznej czynnej w elementach układu sieciowego 4. Poziom napięcia w węzłach analizowanej sieci 5. Dopuszczalne obciążenie elementów analizowanej sieci 6. Dynamiczna zmiana napięcia 7. Ochrona przeciwporażeniowa 8. Stosunek mocy zwarciowej do mocy źródła mikrogeneracji. Pierwsze trzy mają charakter gospodarczy, kolejnych pięć to kryteria techniczne [4], które wyrażone są w postaci wskaźników ograniczonych wartościami dopuszczalnymi. Zestaw kryteriów jest uzależniony od tego, czy analiza jest prowadzona na niskim czy na średnim napięciu oraz czy dotyczy odbioru czy mikrogeneracji [4]. Dane do analizy rozważanego przypadku wprowadzane są z wniosku o wydanie warunków przyłączenia. Wybór wariantu optymalnego spośród istniejących wariantów dopuszczalnych jest dokonywany z zastosowaniem kryterium decyzyjnego. Poniżej przedstawiono sformułowanie kryterium decyzyjnego, a także opisy mierników ocen cząstkowych (składowych funkcji kryterialnej), funkcji kar i warunków dopuszczalności wariantu. 2.2. Kryterium decyzyjne Spośród istniejących wariantów inwestycyjnych przyłączenia odbioru, maksymalnie

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | translation 4–9

trzech (W1, W2, W3), wybierany jest wariant optymalny. Wybór ten dokonywany jest za pomocą kryterium decyzyjnego, którego sformułowanie opiera się na wskazaniu wartości minimalnej (Z) miernika oceny syntetycznej (funkcji kryterialnej) w poszczególnych wariantach inwestycyjnych.

(1)

gdzie: w – indeks wariantu (w = W1, W2, W3); kw – wartość miernika oceny syntetycznej (funkcji kryterialnej) obliczona dla wariantu w. Ostateczna wartość miernika oceny syntetycznej (kw), na której podstawie dokonywany jest wybór wariantu, jest średnią ważoną mierników oceny syntetycznej obliczonych dla trzech rozpatrywanych punktów horyzontu czasowego (kw,t1; kw,t2; kw,t3):

(2) gdzie: t – indeks okresu czasowego (t1, t2 i t3), przy czym: dla analizy przyłączenia odbioru do sieci niskiego napięcia (w latach): t1 = 0, t2 = 3, t3 = 5, dla analizy przyłączenia odbioru do sieci średniego napięcia (w latach): t1 = 0, t2 = 5, t3 = 10; βt – waga dla miernika oceny cząstkowej w okresie czasu t [-]; kw,t – wartość miernika oceny syntetycznej (funkcji kryterialnej) obliczona dla wariantu w i w każdym okresie czasu t [-]. Miernik oceny syntetycznej obliczany w pojedynczym okresie czasu t stanowi średnią ważoną wartości mierników ocen cząstkowych (składowych funkcji kryterialnej – kryteriów cząstkowych) ki,w,t, uzyskanych w poszczególnych okresach czasu i dla rozpatrywanych wariantów inwestycyjnych, z uwzględnieniem funkcji kary z tytułu przekroczenia wartości dopuszczalnych. Wagi dla kryteriów podawane są tylko raz i znajdują zastosowanie w każdym wariancie i w każdym okresie czasu. Uwzględniając założenie, że dla kryteriów 1–3 funkcja kary przyjmuje zawsze wartość 1 (gdyż w tym przypadku nie powinna mieć wpływu na wynik), sformułowanie miernika oceny cząstkowej przyjmie postać:

(3) gdzie: i – indeks miernika (kryterium) cząstkowej oceny wariantu przyłączenia odbioru/mikrogeneracji (i = 1, 2, …, 8);

hi – waga dla kryterium i cząstkowej oceny wariantu przyłączenia/mikrogeneracji [-]; αi,w,t – wartość funkcji kary dla miernika i cząstkowej oceny w wariancie w przyłączenia odbioru, w okresie czasu t [-]; ki,w,t – wartość miernika oceny cząstkowej wariantu inwestycyjnego w, obliczonego dla kryterium i, w okresie czasu t. Zależność dla wag mierników oceny cząstkowej jest następująca: (4) Kryteria oceny wariantu wyrażane są za pomocą wskaźników oceny cząstkowej i mierników oceny cząstkowej. Wskaźnikami oceny cząstkowej są wielkości opisujące dane kryterium cząstkowe, np. kryterium 4 (poziom napięcia w węzłach analizowanej sieci) opisane jest za pomocą dopuszczalnego spadku napięcia, a kryterium 7 (skuteczność ochrony przeciwporażeniowej) jest badane na podstawie minimalnego prądu zwarciowego. Mierniki oceny cząstkowej ki,w,t wyznaczane są jako wartości znormalizowane wskaźników (kryteria 1–3) lub jako relacje wartości wskaźników oceny cząstkowej do ich wartości dopuszczalnych (kryteria 4–8). W przypadku kryteriów 4–8 mierniki oceny cząstkowej przyjmują wartość 1, gdy wskaźnik oceny cząstkowej osiąga wartość dopuszczalną. Z kolei miernik oceny cząstkowej dla kryteriów 4–8 przyjmuje wartość powyżej 1, gdy wartość dopuszczalna wskaźnika oceny cząstkowej zostaje przekroczona lub wartość minimalna nie zostaje osiągnięta, w zależności od zastosowanego kryterium cząstkowego. W przypadku kryterium 4 (poziom napięcia w sieci) spadek napięcia w węźle sieci będzie ograniczony od góry wartością dopuszczalnego spadku napięcia, a w przypadku kryterium 7 (skuteczność ochrony przeciwporażeniowej) prąd zwarciowy minimalny będzie ograniczony od dołu wartością prądu zadziałania zabezpieczenia, zainstalowanego na początku ciągu zasilającego, odczytaną z charakterystyki czasowo-prądowej tego zabezpieczenia dla czasu 5 s. Przekroczenie wartości dopuszczalnej miernika oceny cząstkowej już w pierwszym okresie czasu (t = 0) powoduje wykluczenie wariantu (wariant niedopuszczalny). Z kolei przekroczenie wartości dopuszczalnych mierników cząstkowej oceny wariantów w kolejnych okresach czasowych nie powoduje wykluczenia wariantu (wariant jest dopuszczalny), ale wskaźnik oceny mnożony przez wagę kryterium (hi) powoduje zwiększenie wartości syntetycznej miary oceny w tym wariancie w stosunku do przypadku, gdy wartość dopuszczalna nie byłaby przekroczona. Ponieważ najbardziej pożądany jest wariant o najniższej wartości syntetycznej miary oceny, ten wariant, w którym przekroczone zostaną wartości dopuszczalne mierników oceny, może okazać się mniej korzystny i nie zostanie rekomendowany jako wariant optymalny. 2.3. Mierniki ocen cząstkowych (składowe funkcji kryterialnej) 2.3.1. Kryteria 1–3 – ekonomiczne Opracowanie miernika oceny cząstkowej ki,w,t dla tego typu kryteriów polegało na normalizacji wskaźników (nakłady

inwestycyjne, średnie koszty roczne, roczne straty energii elektrycznej czynnej) dla poszczególnych wariantów, tzn. odniesieniu wartości tych wskaźników w każdym z wariantów do sumy wartości wskaźnika we wszystkich trzech wariantach. Pozwala to na sprowadzenie miernika oceny cząstkowej (składowej funkcji kryterialnej) do zakresu wartości od zera do jednego. Składowa funkcji kryterialnej dla kryteriów 1–3 została zatem sformułowana następująco:

(5)

gdzie: i – indeks kryterium (i = 1, 2, 3); Vi,w,t – wartość wskaźnika oceny dla kryterium i w wariancie w, dla okresu czasu t. Przy czym: ,

gdzie: Knd,w,t – nakłady inwestycyjne na realizację przyłączenia w wariancie w [zł]; Kr,w,t – średnie koszty roczne dostawy energii elektrycznej w wariancie w przyłączenia, w okresie czasu t [zł/a]; ΔEw,t – roczne straty energii elektrycznej czynnej w wariancie w, w roku t [MWh/a]. Nakłady inwestycyjne ponoszone są tylko raz, w pierwszym okresie czasu (t1), a wartość miernika oceny cząstkowej jest przenoszona do pozostałych okresów czasowych. Jeżeli: Knd,w,t1 = Knd,w,t2 = Knd,w,t3, to k1,w,t1 = k1,w,t2 = k1,w,t3. Należy mieć to na uwadze przy wprowadzaniu wartości wagi h1 dla tego kryterium. W odróżnieniu od nakładów inwestycyjnych (kryterium 1) średnie koszty roczne (kryterium 2) mogą się różnić w poszczególnych okresach czasowych, ponieważ różne mogą być straty energii czynnej (kryterium 3), na których podstawie obliczane są koszty zmienne dostawy energii elektrycznej. 2.3.2. Kryteria 4–6 – wartości wskaźników ograniczone „od góry” Dla kryteriów 4 (dopuszczalny spadek napięcia), 5 (maksymalne obciążenie elementów sieci) i 6 (dynamiczna zmiana napięcia) poszukiwana jest wartość maksymalna miernika oceny cząstkowej (najgorszy z możliwych przypadków) spośród wartości tego miernika wyznaczanych dla węzłów ciągu zasilającego lub elementów systemu elektroenergetycznego. Wartość miernika oceny cząstkowej będzie wybierana dla kryteriów 4–6 następująco: dla m = var (6) gdzie: i – indeks kryterium cząstkowego (i = 4, 5, 6); m – indeks węzła ciągu zasilającego (elementu systemu elektroenergetycznego); ki,w,t,m – wartość miary odległości wskaźnika od wartości dopuszczalnej w wariancie w, w węźle ciągu zasilającego m, dla okresu czasu t [-]. Miara odległości wskaźnika od wartości dopuszczalnej jest sformułowana w taki

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | translation 4–9

sposób, aby przy wartości wskaźnika równej zero, najdalej od wartości dopuszczalnej, miernik oceny cząstkowej osiągał wartość zero, czyli wartość najlepszą z punktu widzenia funkcji kryterialnej. Jednocześnie przy wartości wskaźnika równej jego wartości dopuszczalnej – miernik oceny przyjmował wartość równą jeden. Ponadto założono, że wartość miernika liniowo narasta od wartości zero do wartości jeden, odzwierciedlając miarę bliskości w stosunku do wartości dopuszczalnej. Zatem sformułowanie miar odległości od wartości dopuszczalnych dla kryteriów 4–6 będzie przedstawiać się następująco:

(7)

przy czym:

, lub ,

gdzie: Vi,w,t,m – wartość wskaźnika oceny dla kryterium i w wariancie w, dla okresu czasu t, liczona dla węzła lub elementu systemu elektroenergetycznego m; Vdop,i,w,t,m – wartość dopuszczalna wskaźnika oceny wariantu w, dla kryterium i, w okresie czasu t (w węźle lub elemencie systemu elektroenergetycznego m); ΔUdop%,w – dopuszczalna procentowa wartość spadku napięcia w ciągu zasilającym dla wariantu w [%]; ΔU%,w,t,m – procentowa wartość spadku napięcia w wariancie w, w okresie czasu t i w węźle m [%]; Iobc,w,t,m – prąd obciążenia elementu systemu elektroenergetycznego m (linii/transformatora); w wariancie w, w okresie czasu t [A]; Idd,w,t,m – obciążalność cieplna długotrwała linii elektroenergetycznej m ciągu zasilającego, w wariancie w, w okresie czasu t [A]; InTD,w,t,m – prąd znamionowy dolnej strony transformatora m [A]; dw,t,m – dynamiczna zmiana napięcia w węźle sieci m, w wariancie w, w okresie czasu t [%], dmax,w – maksymalna dopuszczalna zmiana napięcia w sieci dla wariantu w [%].

przy czym: ; ; gdzie: Vi,w,t – wartość wskaźnika oceny dla kryterium i (i = 7, 8), w wariancie w, dla okresu czasu t; Vdop,i,w,t – wartość dopuszczalna wskaźnika oceny wariantu w, dla kryterium i, w okresie czasu t; I”kmin,w,t – prąd zwarciowy minimalny w wariancie w, w okresie czasu t [A]; Ia(5s),w,t – wartość prądu zadziałania zabezpieczenia, zainstalowanego na początku ciągu zasilającego, odczytana z charakterystyki czasowo-prądowej tego zabezpieczenia dla czasu 5 s; S”k,w,t – moc zwarciowa w punkcie przyłączenia, w wariancie w i okresie czasu t [MVA]; Sn,w,t – moc znamionowa źródła mikrogeneracji w wariancie w, w okresie czasu t [MVA]; (S”k,w,t / Sn,w,t)dop – minimalny dopuszczalny stosunek mocy zwarciowej w punkcie przyłączenia źródła mikrogeneracji do jego mocy znamionowej [-].

Funkcja kary będzie przyjmowała wartość równą zeru, gdy minimalny poziom istotności danego kryterium nie zostanie osiągnięty. Minimalny poziom istotności dla kryterium i (ai) definiowany jest jako wartość miernika oceny cząstkowej (np. stosunek spadku napięcia do jego wartości dopuszczalnej), odpowiednio bliska wartości tego miernika odpowiadającej wartości dopuszczalnej wskaźnika oceny cząstkowej (np. spadek napięcia) dla kryterium i (ci), powyżej której dane kryterium będzie istotne dla procedury decyzyjnej – czyli będzie miało wpływ na miarę syntetycznej oceny wariantu. Wartość funkcji kary narasta liniowo do wartości maksymalnej di przy osiągnięciu lub przekroczeniu wartości miernika oceny cząstkowej odpowiadającej wartości dopuszczalnej (ci). Zakładamy, że wartość dopuszczalna miernika oceny cząstkowej ci = 1, jak również maksymalna wartość funkcji kary di = 1. Matematyczne sformułowanie funkcji kary przedstawia się następująco:

2.4. Funkcja kary Chcąc prawidłowo uwzględnić te kryteria, które polegają na sprawdzeniu, czy ich wartość nie przekracza wartości dopuszczalnej (4–8), wprowadzono funkcję kary, opierając się na metodyce przedstawionej w [3].

Rys. 1. Przykładowy przebieg zmienności funkcji kary dla kryterium oceny wariantu przyłączenia odbioru

2.3.3. Kryteria 7–8 – wartości wskaźników ograniczone „od dołu” Dla kryteriów 7 (sprawdzenie skuteczności ochrony przeciwporażeniowej) oraz 8 (sprawdzenie wartości stosunku mocy zwarciowej do mocy źródła mikrogeneracji) należy wykonać odwrócenia miar odległości zastosowanych w kryteriach 4–6, ponieważ dla tych kryteriów im wyższa wartość wskaźnika (im dalsza od wartości dopuszczalnej), tym lepiej. Miernik oceny cząstkowej dla kryteriów 7–8 sformułowano zatem następująco:

, (8) Rys. 2. Wyniki obliczeń w postaci wykresów radarowych; a) zestawienie wyników dla przykładowego wariantu w różnych okresach czasowych; b) zestawienie wyników w przykładowym okresie czasu dla różnych wariantów

(9)

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | translation 4–9

Przykładowy przebieg zmienności funkcji kary przedstawiono na rys. 1. 3. Podsumowanie Przedstawiona metoda została zaimplementowana w formie rozbudowanego zestawu skoroszytów Microsoft Excel z modułami Visual Basic for Applications (VBA) oraz zawierającego bazy danych technicznych i ekonomicznych o elementach sieciowych, odbiorach i źródłach mikrogeneracji. Użytkownik takiego arkusza wprowadza informacje o rozpatrywanym przypadku przyłączenia odbioru lub mikrogeneracji, określając między innymi moc i typ przyłączanego obiektu. Następnie w sposób uproszczony, wystarczający jednak do analizy przyłączenia, modeluje fragment sieci elektroenergetycznej [4]. Skoroszyt kalkulacyjny wyznacza wartości wskaźników oceny dla właściwego zestawu kryteriów, zależnego od typu przyłączanego obiektu i poziomu napięć (nn/SN). Użytkownik weryfikuje domyślne wartości minimalnego poziomu istotności wskaźnika oceny oraz jego wartości dopuszczalne. Następnie dokonuje weryfikacji domyślnych wartości wag dla okresów czasowych oraz kryteriów oceny. Skoroszyt sprawdza, czy dany wariant przyłączenia jest dopuszczalny i po jego akceptacji porównywana jest jego miara oceny syntetycznej z innymi wariantami dopuszczalnymi. Na tej podstawie

skoroszyt wskazuje optymalny wariant inwestycyjny, rekomendowany użytkownikowi. Użytkownik skoroszytu ma możliwość sprawdzenia, które z kryteriów nie zostało spełnione, a dodatkowo w których węzłach (elementach systemu elektroenergetycznego) nastąpiło przekroczenie wskaźnika oceny. Użytkownik ma możliwość obserwacji wartości wskaźników w postaci stabelaryzowanej oraz za pomocą wykresów radarowych (rys. 2a–b). Wykresy radarowe prezentują dwa podejścia zestawienia wartości składowych funkcji kryterialnych. Po pierwsze (rys. 2a), dla poszczególnych wariantów zestawiane są wyniki uzyskane w poszczególnych perspektywach czasu. Po drugie (rys. 2b), dla poszczególnych perspektyw czasu zestawiane są wyniki uzyskane w poszczególnych wariantach. Przebieg widoczny na wykresach, opisany jako „Ogr”, oznacza wartość graniczną dla wartości kryterialnych i jest on w każdym przypadku równy 1. W ogólności wartości poszczególnych kryteriów zostały sprowadzone do zakresu 0–1, gdzie wartość 1 oznacza osiągnięcie wartości granicznej kryterium. Skoroszyt przetestowano na kilku przykładach złożonych przypadków przyłączenia odbioru lub mikrogeneracji do sieci elektroenergetycznej.

Bibliografia 1. Kamrat W., Metody oceny efektywności inwestowania w elektroenergetyce, Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 2004. 2. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E., Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research 1978, nr 2, s. 429–444. 3. Dobrzyński K., Szacowanie maksymalnej mocy generacji rozproszonej w systemie elektroenergetycznym, Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 2014. 4. Bućko P. i in., Uproszczone modelowanie sieci dystrybucyjnej na potrzeby analiz przyłączeniowych, XVII Międzynarodowa Konferencja „Aktualne problemy w elektroenergetyce”, materiały konferencyjne, Jastrzębia Góra 2015.

Paweł Bućko

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

Jerzy Buriak

dr inż. Politechnika Gdańska (od 2015 Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa [PWSZ] w Elblągu) e-mail: jerzy.buriak@pg.gda.pl, j.buriak@pwsz.elblag.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Gdańskiej (1995). Stopień doktora uzyskał na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki swej macierzystej uczelni (2001). W 2014 roku został adiunktem na tym samym wydziale. Od 2015 roku dyrektor Instytutu Informatyki Stosowanej w Państwowej Wyższej Szkole Zawodowej (PWSZ) w Elblągu. Jego zainteresowania zawodowe obejmują: planowania rozwoju systemu elektroenergetycznego, opracowanie modeli optymalizacyjnych oraz baz danych w energetyce.

Krzysztof Dobrzyński

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

Marcin Jaskólski

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

P. Bućko et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | translation 4–9

Piotr Skoczko

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

Piotr Zieliński

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

I. Grządzielski et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 15–25

Operation of a BC50 Cogeneration Unit of a CHP Plant in an Isolated Island System

Authors Ireneusz Grządzielski Krzysztof Sroka Arkadiusz Łacny Daria Radsak

Keywords power system defence and restoration, island system separation, system experiment

Abstract In a paper presented at the previous APE ‚13 conference [1] results of a concept of separating an island system with a BC50 thermal unit in VEOLIA ENERGY Poznan ZEC SA’s power plant (hereinafter ECII Karolin) were presented. The following loads were selected for supply in the separated island system: EC II Karolin’s auxiliaries and general purpose loads, industrial loads in the plant’s immediate vicinity, and, in the future, municipal consumers. The concept of separation of the island supplied from BC50 unit requires comprehensive verification of the adopted assumptions through system experiments before the appropriate separation automation implementation. The paper presents selected results of the first experiment of the operation of the separated island system with a BC50 unit and the plant’s auxiliaries and general purpose loads plus an external consumer, i.e. a waste water treatment plant in the conurbation of Poznań.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2016102

1. Introduction According to the Polish Grid Code [2] the process of adapting generating units to participation in the defence and reconstruction of the National Power System (NPS) is currently proceeding in two directions, aimed at achieving: • black start capabilities, i.e. an ability to start the power station up without power supply from the NPS, according to a plan approved by the transmission system operator (TSO) and continuous operation in island mode, as well as readiness to comply with the TSO’s orders concerning starting up consecutive power stations and enlarging the island • ability to operate within an island, i.e. an ability to switch to island mode operation (house load operation and then island operation) in a contingency situation, in case no power supply from the NPS is available, according to a plan approved by the TSO, and sustained island mode operation, along with a readiness to comply with the TSO’s orders concerning enlargement of the island In the authors’ opinion, these two essential solutions used in the plan of NPS defence and reconstruction may be supplemented by defining small islands of some 20-30 MW, supplied from steam cycle combined heat and power units operating in municipal CHP stations. Currently, the defence strategy adopted by ENTSO-E does not prescribe preventive isolation of individual generating units for

island mode operations, separating sections of systems or separating national systems [3–5] before critical system parameters – voltage or frequency – are achieved during contingencies in the European power system. Earlier, automated isolation of island systems, including isolation of national systems, had been prescribed by defence plans developed for UCTPE and then UCTE. A return to the idea of prompt isolation of proposed island systems of low power loads may be a very important defence measure in the context of the subsequent reconstruction of the NPS. This solution is primarily justified by improvement of security of supplies to large urban areas. Isolation of urban islands could be of great importance, as loss of power supply proves particularly dangerous in large urban areas, both due to the paralysing effect on the municipal and industrial infrastructure, and the created threat for human life. This kind of operation should ensure power supply for critical process equipment of a CHP plant, which would guarantee protection of the process against damage, protection of the district heating system and the creation of conditions for active participation of the CHP plant in the NPS rebuilding process. Of course each case of isolating a municipal CHP unit for island operation (as an exception to the general plan of NPS defence and reconstruction) should be preceded by thorough analyses, including studies determining the impact of switching the CHP plant into island operation on the remaining part of the power system. 15

I. Grządzielski et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 15–25

VEOLIA ENERGIA Poznań ZEC SA (formerly DALKIA Poznań ZEC SA) has undertaken measures aimed at determining the possibility of isolating an island around a BC50 CHP unit in case of a major calamity within the NPS. One of the crucial stages of those works was the development and execution – in midSeptember 2013 – of the first experiment involving separation of an island with the BC50 CHP unit with a rated electrical output of 50 MW. This paper presents selected results of this experiment. A necessary condition for enabling effective separation of an island with the BC50 unit is installation of an appropriate isolating automation system approved by VEOLIA ENERGIA Poznań ZEC SA as well as grid operators. This is considered to be a final stage of the measures undertaken in order to considerably improve security of power supply to the EC II Karolin CHP plant itself and the whole Poznań urban area.

2. Balancing power demand in the island mode The BC50 unit has been nominated for island mode operation due to its highest annual capacity utilisation, as presented in Fig. 1. The unit includes two steam boilers: biomass-fired BFB-110 designated 1K1, and coal-fired OP-140 designated 1K2, which operate together with an extraction-backpressure turbine thus forming a dual unit. Currently switching to the island mode operation is only possible using the BFB-110 boiler with an electrical output of 19 MW, which is characterised by the lowest minimum load level of 14–15 MW. This creates favourable conditions for maintaining operations of critical CHP house load equipment without significant excess of output. Thus the island mode operation with the BC50 unit will not be significantly different from normal operation in terms of the output. Possible output reduction will be smooth, unlike in the case of the other two units characterised by relatively high minimum load levels. Additionally, the BC50 unit is able to cover the summer heat load on its own.

Isolation of an island system requires extremely precise power balancing within such an island to ensure protection of equipment and infrastructure of the Karolin CHP plant. As for the power consumer structure, supplying power to the two sections of the general own consumption switchgear BA 6 kV was assumed to be a priority due to the necessity of protecting critical equipment of the CHP plant, and ensuring personnel safety. Moreover, it is planned to also energise the own consumption switchgears of the units which stay in operation also from the island with the BC50 unit. Currently the only external consumer capable of stable operation within the isolated island system is the Central Sewage Treatment Plant (COŚ), which forms a connection within the 110 kV line between the EC II Karolin CHP station and GPZ Czerwonak substation, and is characterised by a stable power consumption level of some 3 MW. Potential external consumers to be taken into account could include industrial plants connected to the MV 15 kV switching station of the EC II Karolin CHP Plant, which operatively cooperate in the power distribution process, as well as municipal and industrial consumers supplied from substations fed by 110 kV lines outgoing from the 110 kV substation of the EC II Karolin plant. This variant could be implemented in the case of adopting a very comprehensive set of automation equipment for island isolation, as the 15 kV industrial plants and 110 kV consumers have a double-sided power supply and form a connection with the NPS themselves. There is an exception of the Bridgestone plant, which is supplied exclusively from the 110 kV cable line outgoing from the EC II Karolin plant. Yet in this case there is a prohibitive technical barrier of unpredictable operating patterns of the consumer, reflected by strong fluctuations of the power load – both hourly and daily – related to switching large power consumers on and off as shown in Fig. 2. It is possible to distinguish several operating configurations of EC II Karolin plant’s boilers – 1K1, 1K2 (BC 50 unit no. 1), 2K (BC100 unit no. 2) and 3K (BK100 unit no. 3) – depending on ambient air temperature and heat demand from consumers.

Fig. 1. Operating hours of individual units within the EC II Karolin CHP plant in 2013 16

I. Grządzielski et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 15–25

Fig. 2. Active power consumption of the Bridgestone plant during summer season

• 3K (summer season) • 1K1 + 1K2 (summer season) • 1K1 + 3K (summer season and intermediate periods) • 1K1 + 2K + 3K (winter season and intermediate periods) • 1K1 + 1K2 + 2K + 3K (winter season). In the event of switching the BC50 no. 1 unit for island mode operation from full configuration it is proposed to immediately shut down the 1K2 boiler into reserve in order to reduce the output level. Then the own consumption of the BC50 unit is reduced by some 2 MW. It is also necessary to reduce the output of the 1K1 boiler to the minimum permissible level (14–15 MW) in order to ensure stable output reduction. In such a situation, the consumers retained within the island would include general consumers energised from the BA 6 kV switchgear, own consumption of the BC50 unit, and an external consumer – the Central Sewage Treatment Plant (COŚ). The variant of operation of both the BK100 unit and BC50 unit with the 1K1 boiler does not require shutting down the BK100 unit in the process of island isolation, as it is planned to ensure power off-take from that unit to section 2 of the main 110 kV switchgear. Except for the general consumers, own consumption of the BC50 unit and the COŚ, also the own consumption of the BK100 unit would be connected to the island via the backup/start-up bridge from the BA 6 kV switchgear. For the island load defined in such a way, operation of the 1K1 boiler does not require output reduction or even reaching the permissible minimum load. Configuration with all boilers of the EC II Karolin plant in operation requires emergency shut down of the second unit and, in order to enable balancing electrical output, shutting down the 1K2 boiler into reserve upon initiation of the island operation. Electrical diagrams for the proposed solutions are shown in Fig. 3 and Fig. 4. The island separation configuration has been verified for each analysed variant, by analysing power balance for individual days of the year 2013. It has been assumed that the island created

in a proper manner should fulfil the criterion of imbalance not exceeding ± 5 MW. Exemplary results of balance calculations for the 1K1 + 3K configuration are given in Tab. 1. All the analysed cases meet the assumed criterion for balancing the created island.

3. Primary goals of the grid experiment involving creation of an island with the BC50 CHP unit The goals of the first experiment involving creation of an island with the BC50 unit were: • confirmation of the possibility of the BC50 unit switching into island mode operation, where the island supplies own consumption of the CHP plant and consumers connected via the 110 kV COŚ line to the 110 kV substation of the EC II Karolin plant • evaluation of the quality of balancing of generated and consumed power within the created island • determination of the speed control properties of the turbinegenerator installed at the BC50 unit in island mode operation • investigation of the voltage control capabilities of the turbinegenerator installed at the BC50 unit required to ensure proper voltage levels within the created island • confirmation of the possibility to resynchronise the separated island with the NPS.

4. Course of the grid experiment involving creation of an island with the BC50 CHP unit The experiment in question had been preceded by frequent meetings of all stakeholders, i.e. VEOLIA ENERGIA Poznań ZEC SA (formerly DALKIA Poznań ZEC SA), ENEA Operator sp. z o.o., Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA, Poznań Division (formerly Polskie Sieci Elektroenergetyczne – Zachód SA) and AQUANET SA. As a result of final arrangements between all entities involved in the experiment, it was agreed to carry out the test on 17 September 2013, and a detailed test programme was created. According 17

I. Grządzielski et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 15–25

Loads Day

Hour

BC50 output

BC50 own cons.

BT1

BT2

BK100 own cons.

COŚ

Total load

BALANCE

26 July 2013

[MW] 1

16.595

3.084

2.983

1.069

7.219

14.355

0.645

16.538

3.098

2.851

1.003

7.154

14.106

0.894

16.884

3.094

2.842

1.003

7.172

14.111

0.889

15.519

3.120

2.869

1.192

7.196

14.377

0.623

15.183

3.089

3.093

1.223

7.184

14.589

0.411

15.85

3.127

3.058

1.179

7.91

15.274

-0.274

17.063

3.227

2.851

1.043

7.306

14.427

0.573

17.33

3.218

2.856

1.034

7.378

14.486

0.514

16.91

3.192

2.939

1.030

7.282

14.443

0.557

Tab. 1. Active power balance in the isolated island with the BC50 unit, with consumers as for 1K1 + 3K variant

Fig. 3. Simplified electrical diagram of the EC II Karolin plant during island mode operation with the BC50 unit for the 1K1 + 1K2 variant

to the agreements, the following switching operations were performed within the 110 kV grid on the day of the experiment. Necessary switching operations were also performed within the CHP plant’s own consumption system. The electric configuration of the EC II Karolin substation just before the start of the experiment is shown in Fig. 5. 18

The operating status of generating units at the EC II Karolin plant was as follows: • boiler 1K1 – BFB – in operation, supplying the turbine with a load similar to the sum of power consumed through the section 1BA and 110 kV COŚ line; auxiliaries of the BFB boiler energised from the A section of the 1BB switchgear

I. GrzÄ&#x2026;dzielski et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 15â&#x20AC;&#x201C;25

Fig. 4. Simplified electrical diagram of the EC II Karolin plant during island mode operation with the BC50 unit for the 1K1 + 3K, 1K1 + 2K + 3K, and 1K1 + 1K2 + 2K + 3K variants

Fig. 5. Electrical configuration of the EC II Karolin plant prior to creation of the island with the BC50 unit

I. Grządzielski et al. | Acta Energetica 1/26 (2016) | 15–25

• unit no. 3 in operation – generation of process steam and heat for the district heating system • unit no. 2 in reserve. Heating load on the day of the experiment stayed within the 55–70 MW range. Demand of the Poznań district heating system was covered by the no. 1 BC50 unit and additionally by the no. 3 BK100 unit. Thanks to the operation of the no. 3 unit, the thermal load of the BC50 unit was reduced, enabling operation with the fluidised bed (BFB) boiler only. The forecasted electrical load of the BC50 unit on the day of the experiment was around 10 MW. The S1 busbar system with the 110 kV line to COŚ, and BT1 transformer energising the A section of the plant’s general own consumption 6 kV BA switchgear were assigned to the island operation. The A section of the BA switchgear was used to energise the own consumption switchgear of the shut down no. 2 BC100 unit. Consumers of that unit were chosen to create load variations within the island. The BC50 unit was operating with the output of some 11 MW. Active and reactive power demand within the island about to be separated was as follows: • load of the 110 kV COŚ line – 2.1 MW and 0.4 Mvar • load of the section 1 of the 6 kV BA switchgear (via BT1) – 5.5 MW and 4.5 Mvar • own consumption of the no. 1 unit (via 1BT) – 4.1 MW and 3.0 Mvar. Thus the total active and reactive power load within the island was expected at 11.7 MW and 7.9 Mvar. Separation of the island was effected by opening the breaker within the 110 kV coupling in the 110 kV switching station. Electrical configuration of the created island with the BC50 unit is shown in Fig. 6. Due to variations of the turbine speed during island operation, the droop setting of the speed controller on the BC50 unit’s turbine-generator was changed from 6% to 12%. During the island mode operation, variability of the electrical parameters (power, frequency, voltage) was observed upon load changes effected by switching on and off consumers within the own consumption systems of BC100 and BC50 units. The island operation continued for approximately 30 minutes. Resynchronisation of the island with the NPS was made through the coupling breaker, using the synchroniser of the BC50 unit. A time line of the experiment is shown in Tab. 2. During the course of the experiment, along with the normal parameter measurements performed at the EC II Karolin plant, some electrical values were measured and recorded using A-class digital recorders: PQ Box 200 and Unilyzer, installed for the duration of the experiment at the 110 kV switching station for the EC II Karolin plant, within the net output line from the BC50 unit and on the BT1 transformer on the 110 kV side.

No.

Time

Operation