Acta Energetica issue 31 by ENERGA SA

2/31 (June 2017)

YEAR 9

R&D | technology | economy | law | management

ISSN 2300-3022

Publisher

ENERGA SA

Politechnika Gdańska

Patronage

ENERGA SA

Scientific Council

Programme Council

Rafał Hyrzyński | Marcin Lemański | Grzegorz Widelski | Michał Zalewski

Reviewers

Editor-in-Chief

Zbigniew Lubośny

Vice Editor-in-Chief

Rafał Hyrzyński

Managing Editor

Jakub Skonieczny

Copy Editors

Katarzyna Żelazek | Bernard Jackson

Topic Editors

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

Statistical Editor

Sebastian Nojek

Proofreading

Mirosław Wójcik

Graphic design and typesetting

Art Design Maciej Blachowski

Translation

Skrivanek Sp. z o.o.

Grafix Centrum Poligrafii

Dispatch preparation

ENERGA Obsługa i Sprzedaż Sp. z o.o.

Editorial Staff Office

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

Electronic Media

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

Information about the oryginal version

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

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

From the Chief Editor The mandate of science in the area of technology is to create (innovative) solutions that may be applied in the future, to solve the current problems of existing technical systems. These activities in the first area are funded most often by state budgets, and, possibly, by business entities able to finance pioneering, i.e. usually financially risky solutions. Activities in the second area are to some extent prompted by the current needs of technical systems and, therefore, are funded by businesses using these technical systems. As the above implies, an important element of the process of creating innovative solutions is cooperation with the so-called economic environment. A national example of this may be Research & Development Centre planned within the ENERGA Group, which will be based in the LINTE^2 Laboratory of the Faculty of Electrical and Control Engineering of Gdańsk University of Technology. Cooperation between academia and the business environment seems potentially more beneficial to both parties because: • no developed solution needs to “seek” a business entity that will use it (including, for example, its manufacture) • businesses apply radically different approaches to the innovative development process than governmental agencies. It is said, proverbially that if one project out of ten produces results then this is considered as a success. On the other hand, in the budgetary sphere, if one out of ten projects is not successful, it is considered a failure. An important role in the process of innovative solutions development is played by scientific-technical journals. They are a useful source of information about what is going on in technology, with the problems that technology- related businesses, i.e. those employing technical systems, must deal with. They are also a source of ideas and innovative solutions that in the future may potentially influence the performance of technical systems. These journals are thus a kind of link coupling the world of science with industry. So I invite you to view this issue of Acta Energetica (as well as the earlier and future issues) as a source of potential innovations.

Zbigniew Lubośny Editor-in-Chief of Acta Energetica

Od redaktora naczelnego Zadaniem nauki w obszarze techniki jest tworzenie innowacyjnych rozwiązań, które potencjalnie znajdą zastosowanie w przyszłości, oraz takich, które rozwiążą bieżące problemy funkcjonujących systemów technicznych. Powyższe działania w pierwszym obszarze znajdują finansowanie najczęściej w źródłach budżetowych oraz ewentualnie wśród podmiotów gospodarczych zdolnych do finansowania rozwiązań pionierskich, tj. zazwyczaj biznesowo ryzykownych. Działania w drugim obszarze są w pewnym stopniu wymuszane przez bieżące potrzeby systemów technicznych i tym samym są finansowane przez podmioty gospodarcze wykorzystujące te systemy techniczne. Jak z powyższego wynika, istotnym elementem procesu tworzenia rozwiązań innowacyjnych jest współpraca z tzw. otoczeniem gospodarczym. Krajowym przykładem takiej współpracy może być idea powołania w ramach Grupy ENERGA Centrum Badawczo-Rozwojowego, które znajdzie swoją siedzibę w Laboratorium LINTE^2 Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej. Współpraca nauki z otoczeniem gospodarczym wydaje się potencjalnie korzystna dla obu stron, ponieważ: • wytworzone rozwiązanie nie musi „szukać” podmiotu, który będzie je wykorzystywał (w tym np. produkował) • podmioty gospodarcze stosują radykalnie inne podejście do procesu tworzenia innowacji w porównaniu z agendami administracji państwowej – np. twierdzi się, że jeżeli jeden projekt na dziesięć przyniesie efekty, to traktuje się to jako sukces, natomiast w sferze budżetowej, jeżeli jeden na dziesięć projektów nie zakończy się sukcesem, to traktuje się to jako porażkę. W procesie tworzenia rozwiązań innowacyjnych istotną rolę odgrywają czasopisma naukowo-techniczne. Są one bowiem źródłem informacji o tym, co się w technice dzieje, z jakimi problemami borykają się przedsiębiorstwa związane z techniką, tj. wykorzystujące systemy techniczne, a także są źródłem pomysłów i rozwiązań innowacyjnych, które w przyszłości potencjalnie mogą wpłynąć na funkcjonowanie systemów technicznych. Czasopisma stanowią swego rodzaju element sprzęgający świat nauki z przemysłem. Zapraszam zatem do lektury niniejszego numeru Acta Energetica (ale także tych wcześniejszych i przyszłych numerów) jako źródła potencjalnych innowacji. prof. dr hab. inż. Zbigniew Lubośny redaktor naczelny Acta Energetica

Table of contents OPTIMIZING THE PARAMETERS OF A SMALL STANDALONE HYBRID POWER PLANT Elżbieta Bogalecka, Aleksander Michoński . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 LEGISLATIVE BARRIERS TO THE DEVELOPMENT OF DSR SERVICES IN POLAND Piotr Chylmański, Andrzej Kroczek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 ANALYSIS OF INDUCED VOLTAGES AND POWER LOSSES IN HIGH VOLTAGE POWER CABLES FOR SELECTED METHODSOF CABLES SHEATHS BONDING Stanisław Czapp, Krzysztof Dobrzyński, Jacek Klucznik, Zbigniew Lubośny . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 PROTECTION OF EARTHING REACTOR CONNECTED TO THE STAR POINT OF A HIGH VOLTAGE SHUNT REACTOR Krzysztof Dobrzyński, Jacek Klucznik, Zbigniew Lubośny, Stanisław Czapp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 METHOD OF DISTRIBUTION NETWORK RECONFIGURATION AT DAILY OPERATION SCHEDULING Irina Golub, Oleg Voitov, Evgeny Boloev, Ludmila Semenova . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 STUDY OF TRANSIENT PHENOMENA AT A THERMAL UNIT’S STARTING CIRCUIT SET-UP AND AUXILIARY EQUIPMENT START-UP Ireneusz Andrzej Grządzielski, Krzysztof Sroka, Mikołaj Zakrzewski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 IMPACT OF THE POLISH TIE-LINES’ OUTAGES ON THE INTER-AREA OSCILLATIONS PATTERN IN THE SYNCHRONOUS SYSTEM OF CONTINENTAL EUROPE Robert Jankowski, Bogdan Sobczak, Robert Trębski. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 SELECTED EXAMPLES OF THE USE OF STATIC REACTIVE POWER SOURCES TO COMPENSATE THE REACTIVE POWER OF A WIND FARM AND SUPPORT THE VOLTAGE AND REACTIVE POWER CONTROL AT THE POINT OF COMMON COUPLING Jarosław Klucznik, Dariusz Kołodziej . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 THE PROBLEM OF THERMAL UNIT ELASTICITY UNDER THE CONDITIONS OF DYNAMIC RES DEVELOPMENT Tomasz Kowalczyk, Janusz Badur, Paweł Ziółkowski, Sebastian Kornet, Kamil Banaś, Piotr Józef Ziółkowski, Michał Stajnke, Mateusz Bryk. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 TECHNICAL, ECONOMIC AND ORGANIZATIONAL CONDITIONS OF DISTRIBUTED ENERGY SOURCES’ SUPPORT FOR NPS OPERATIONAL SECURITY Rafał Magulski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 TRANSIENT STATE ANALYSIS IN A POWER GRID INCLUDING UNDER FREQUENCY LOAD SHEDDING Adrian Sylwester Nocoń. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 AUTOMATIC ADJUSTMENT OF PHASE SHIFTING TRANSFORMERS – THE ABILITY TO CONTROL THE ACTIVE POWER FLOW IN INTERNATIONAL EXCHANGE LINES Ksawery Opala, Tomasz Ogryczak . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 PROSPECTS FOR TSOS’ COOPERATION IN THE EUROPEAN COMPETITIVE ENERGY AND POWER RESERVES MARKET IN THE CONTEXT OF SOLUTIONS PROPOSED BY ENTSO-E Tomasz Pakulski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 CALCULATION OF SYSTEM STATE MATRIX EIGENVALUES BASED ON ANALYSIS OF INSTANTANEOUS POWER WAVEFORMS AT SHORT-CIRCUIT DISTURBANCES Piotr Adam Pruski, Stefan Paszek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 USE OF LHS SAMPLING TO CALCULATE PROBABILISTIC POWER FLOW Maksymilian Mikołaj Przygrodzki, Wojciech Lubicki . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 PSEUDO-RANDOM SIMULATION OF NODE VOLTAGES IN MEDIUM AND LOW VOLTAGE GRIDS WITH PHOTOVOLTAIC MICRO-INSTALLATIONS Marian Sobierajski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 ENERGY STORAGE CONTROL STRATEGY IN A PROSUMER SYSTEM AND ITS IMPACT ON THE DISTRIBUTION GRID Przemysław Urbanek, Irena Wasiak, Ryszard Pawełek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 2

Spis treści OPTYMALIZACJA PARAMETRÓW MAŁEJ AUTONOMICZNEJ ELEKTROWNI HYBRYDOWEJ Elżbieta Bogalecka, Aleksander Michoński .......................................................................................................................................................................11 BARIERY LEGISLACYJNE DLA ROZWOJU USŁUG DSR W POLSCE Piotr Chylmański, Andrzej Kroczek ...................................................................................................................................................................................24 ANALIZA NAPIĘĆ INDUKOWANYCH I STRAT MOCY W KABLACH ELEKTROENERGETYCZNYCH WYSOKIEGO NAPIĘCIA DLA WYBRANYCH SPOSOBÓW UZIEMIENIA ŻYŁ POWROTNYCH Stanisław Czapp, Krzysztof Dobrzyński, Jacek Klucznik, Zbigniew Lubośny ............................................................................................................ 36 ZABEZPIECZANIE DŁAWIKA UZIEMIAJĄCEGO PRZYŁĄCZONEGO DO PUNKTU GWIAZDOWEGO DŁAWIKA KOMPENSACYJNEGO WYSOKIEGO NAPIĘCIA Krzysztof Dobrzyński, Jacek Klucznik, Zbigniew Lubośny, Stanisław Czapp ............................................................................................................ 50 METHOD OF DISTRIBUTION NETWORK RECONFIGURATION AT DAILY OPERATION SCHEDULING Irina Golub, Oleg Voitov, Evgeny Boloev, Ludmila Semenova ..................................................................................................................................... 63 BADANIE ZJAWISK PRZEJŚCIOWYCH PODCZAS TWORZENIA TORU ROZRUCHOWEGO ORAZ URUCHAMIANIA URZĄDZEŃ POTRZEB WŁASNYCH BLOKU CIEPLNEGO Ireneusz Andrzej Grządzielski, Krzysztof Sroka, Mikołaj Zakrzewski......................................................................................................................... 79 WPŁYW WYŁĄCZEŃ LINII GRANICZNYCH KSE NA OBRAZ OSCYLACJI MIĘDZYOBSZAROWYCH W SYSTEMIE SYNCHRONICZNYM KONTYNENTALNEJ EUROPY Robert Jankowski, Bogdan Sobczak, Robert Trębski ...................................................................................................................................................... 98 WYBRANE PRZYKŁADY WYKORZYSTANIA STATYCZNYCH ŹRÓDEŁ MOCY BIERNEJ DO KOMPENSACJI MOCY BIERNEJ FARMY WIATROWEJ ORAZ WSPOMAGANIA REGULACJI NAPIĘCIA I MOCY BIERNEJ W PUNKCIE PRZYŁĄCZENIA Jarosław Klucznik, Dariusz Kołodziej.............................................................................................................................................................................. 111 PROBLEM ELASTYCZNOŚCI BLOKÓW CIEPLNYCH W WARUNKACH DYNAMICZNEGO ROZWOJU OZE Tomasz Kowalczyk, Janusz Badur, Paweł Ziółkowski, Sebastian Kornet, Kamil Banaś, Piotr Józef Ziółkowski, Michał Stajnke, Mateusz Bryk .......................................................................................................................................................................................... 122 UWARUNKOWANIA TECHNICZNE, EKONOMICZNE ORAZ ORGANIZACYJNE UDZIAŁU ROZPROSZONYCH ŹRÓDEŁ ENERGII W ZAPEWNIENIU BEZPIECZEŃSTWA PRACY KSE Rafał Magulski ..................................................................................................................................................................................................................... 133 ANALIZA STANÓW NIEUSTALONYCH W SIECI ELEKTROENERGETYCZNEJ Z UWZGLĘDNIENIEM DZIAŁANIA SAMOCZYNNEGO CZĘSTOTLIWOŚCIOWEGO ODCIĄŻENIA Adrian Sylwester Nocoń .................................................................................................................................................................................................... 144 AUTOMATYCZNE STEROWANIE PRZESUWNIKAMI FAZOWYMI – MOŻLIWOŚCI REGULACJI PRZEPŁYWU MOCY CZYNNEJ W LINIACH WYMIANY MIĘDZYNARODOWEJ Ksawery Opala, Tomasz Ogryczak................................................................................................................................................................................... 158 PERSPEKTYWY WSPÓŁPRACY OSP NA EUROPEJSKIM KONKURENCYJNYM RYNKU ENERGII I REZERW MOCY W KONTEKŚCIE ROZWIĄZAŃ PROPONOWANYCH PRZEZ ENTSO-E Tomasz Pakulski................................................................................................................................................................................................................... 171 OBLICZENIA WARTOŚCI WŁASNYCH MACIERZY STANU SYSTEMU NA PODSTAWIE ANALIZY PRZEBIEGÓW MOCY CHWILOWEJ PRZY ZAKŁÓCENIACH ZWARCIOWYCH Piotr Adam Pruski, Stefan Paszek..................................................................................................................................................................................... 184 WYKORZYSTANIE LOSOWAŃ METODĄ LHS DO OBLICZEŃ PROBABILISTYCZNEGO ROZPŁYWU MOCY Maksymilian Mikołaj Przygrodzki, Wojciech Lubicki.................................................................................................................................................. 197 PSEUDOLOSOWA SYMULACJA NAPIĘĆ WĘZŁOWYCH W SIECI ŚREDNIEGO I NISKIEGO NAPIĘCIA Z FOTOWOLTAICZNYMI MIKROINSTALACJAMI Marian Sobierajski............................................................................................................................................................................................................... 209 STRATEGIA STEROWANIA ZASOBNIKIEM ENERGII W INSTALACJI PROSUMENCKIEJ I JEJ WPŁYW NA PRACĘ SIECI DYSTRYBUCYJNEJ Przemysław Urbanek, Irena Wasiak, Ryszard Pawełek ................................................................................................................................................ 222

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | 4–10

Optimizing the Parameters of a Small Standalone Hybrid Power Plant

Authors Elżbieta Bogalecka Aleksander Michoński

Keywords hybrid power plant, parameter optimization, energy storage, solar power plant, wind power plant, AHP

Abstract In recent years, interest has grown in Poland in the installation of renewable energy sources (RES), including small standalone hybrid power plants aiming at full independence of energy supply from the power grid. A hybrid power plant consists of renewable energy sources, such as a solar and/or wind power plant, an energy storage facility providing the system’s autonomy, a discharge load for surplus energy in the system, and an emergency power supply. The power plant is equipped with an energy management system. Power plant parameters are tailored to meet the requirements of continuity of supply, cost minimization, return on investment period, and system capacity utilization. The paper presents a methodology for selecting power plant parameters with a larger number of decision criteria. The task is solved as a single-criterion optimization task with a weighted quality indicator. The user priority reflecting indicator weights were determined using the multi-criteria hierarchical method for analysing decision problems, in other words the Saaty’s analytic hierarchy process (AHP). The climatic data typical for Polish territory and the energy needs of a selected household were selected for the study.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017201 Received: 12.02.2017 Received in revised form: 22.03.2017 Accepted: 27.03.2017 Available online: 30.06.2017

Introduction In recent years interest has grown in Poland in the installation of renewable energy sources, not only of high power (solar and wind farms) but also of low power facilities. Investors are often individuals or small businesses. The aim of existing installations is typically the sale of electricity at guaranteed prices, which ensures a reasonable return on investment. The change in the RES installation financing conditions prompts to change low-power installation’s purpose and to redirect it to the coverage of its investor’s demand, and complete independence of the electricity supply from the power grid. Such installations are small autonomous hybrid power plants consisting of: renewable energy sources, such as solar and/or wind power plants, energy storage providing the system with autonomy, a discharge load for surplus energy in the system, and an emergency power supply. An important element of such a power plant is a control system with an energy management system. Power plant components must be selected to meet user needs related to the purpose of the installation. The 4

overriding purpose of an autonomous hybrid power plant is to ensure the continuity of the power supply for a specified period of time, in hours or days. Equally important is the minimization of installation costs and the specific return on investment period. Additional objectives may be formulated, such as the minimum energy storage capacity or maximum utilisation of the installation potential, which means the minimum energy surplus in the system. Partial targets are partly contradictory, as a result of subjective user preferences, and therefore the selection of power plant parameters requires an optimization procedure. The aim of this paper is to present a methodology for the optimal selection of autonomous hybrid power plant parameters, with a greater number of decision criteria. The multi-criteria optimisation task was reduced to a single-criterion optimization task with a weighted quality indicator. The weights reflect user priorities, and for their selection the multi-criteria hierarchical method for analysing decision problems, in other words, Saaty’s analytic hierarchy process (AHP), was used.

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | 4–10

The procedure description is supported by the calculation results for a particular hybrid power plant located in northern Poland and consisting of two renewable energy sources: solar and wind power plants, and an energy storage facility (battery bank). The plant is supposed to meet the needs of the selected household. The RES output depends on the meteorological conditions: sunlight and wind speed. Climatic data were provided by the meteorological station of Gdańsk University of Technology. Determining the optimal size of hybrid power plants involves establishing its operational parameters: solar plant power, wind plant power, and energy storage capacity. The study was conducted for selected energy demand scenarios, and selected representative sunshine and wind speed scenarios. Calculations were conducted using a dedicated mathematical model of the power plant.

Hybrid power plant and parameter selection algorithm Hybrid micro-plant structures may vary, depending on the purpose, power, number of energy sources, energy storage capacity, converters, and control method. Fig. 1 shows the analysed micro-plant consisting of a solar power plant, wind power plant, battery bank, and load. An integral part of the system are converters with implemented algorithms to control the batteries and sources, including enhancing the optimum efficiency of the sources. Often such a system includes an additional processor for energy management, in other words, EMS – Energy Management System. The autonomous hybrid micro-plant parameters depend on many factors. The most important of these are: 1. The basic purpose of the installation, which is to reliably satisfy the energy needs of the user for a specified period. The number of days of autonomous operation of the plant mainly affects the battery capacity and, to a lesser extent, the output of the power sources. The required period of autonomous operation for the plant, defined in hours or days, depends on the local climatic conditions. The meteorological data analysis shows the incidence and number of consecutive days when the input of solar and wind energy is insufficient to meet energy needs. The economically justified period of autonomy is a period of one to three days.

2. Renewable energy resources (solar and wind) at the plant site. The hybrid power plant was to be installed in Poland, where in the summer time more energy is supplied by the sun, and in the winter by wind, so the planned plant was composed of both, solar and wind, power sources. The efficiency of converting primary energy into electricity is known, it depends on the level of technology of the equipment and the method of control, and amounts to ca. 15% for a solar source and ca. 40% for a wind source. With known demand for energy and renewable energy resources, the required aggregate power of the renewable sources can be estimated. Then a decision needs to be made concerning the demand coverage split between solar and wind sources. 3. Energy needs of the user. In general, the energy needs of a household or small business with a fixed production cycle can be determined. For the optimal power plant design, not only the daily energy consumption is important, but also the daily profile of the user’s energy needs: basic and optional. The source capacity depends on the average load, and the battery bank’s capacity depends on the load variability, average and maximum power, and time of day. An energy management system may significantly improve hybrid power plant performance, for example, by re-scheduling the optional loads’ supply to other hours. 4. Additional subjective, individual plant user priorities, these priorities include: meeting energy needs, number of autonomy days, plant cost, plant utilisation, return on investment period. User preferences have a big impact on plant parameters. If low cost is preferred, this prompts the selection of a wind source only with a higher power output, while short return on investment results in the sources’ having less capacity at the expense of supply reliability. Depending on priorities, the installation target achievement indicator is formulated. The quality indicator is a weighted sum of selected partial indicators. The plant user determines what partial criteria must be taken into account and how important they are. To select the indicator weight, Saaty’s multi-criteria hierarchical method of decision problem analysis (AHP) may be employed. The task of selecting hybrid power plant parameters is to determine the wind and solar sources outputs and the battery capacity,

Fig. 1. Diagram of the analysed hybrid plant 5

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | 4–10

Fig. 2. Hybrid power plant parameter selection algorithm

taking assumed user preferences into consideration: number of the plant autonomy days, energy demand, and on-site energy resources. The task can be solved in a trivial way. For an assumed demand for energy, the capacities of the wind and solar plants may be determined, assuming that in the summer time the demand shall be covered only by the solar plant, and in the winter only by the wind plant. The source capacities should be estimated with an appropriate surplus, so that the necessary energy reserve remains in the batteries. As a result, the plant is considerably oversized and more expensive. Taking into account the user preferences and local atmospheric conditions enables the parameters of the power plant to be optimised. The parameter selection procedure is shown in Fig. 2. Inputs to the algorithm are: assumptions (required number of autonomy days n, quality indicator J) and input data strings (j = 1, s). Input data: – user’s energy needs in the form of selected daily profiles POj(t) – weather scenarios selected from meteorological data analysis (insolation Gj(t), wind speed Vj(t)). Based on the number of autonomy days and input data, the initial, basic parameters of the hybrid power plant are determined: battery capacity A and aggregate renewable source output ΣP. The optimal plant configuration is determined on the basis of simulation calculations. For the assumed ratio of solar to wind source outputs Pi: 6

(1) where: PPVi – solar plant output, and PWi – wind plant output in the i-th iteration, calculations are made for all selected load and meteorological profiles. For each Pi and for each input data string the calculations produce the quality indicator Jij, i = 1, ...m, j = 1, ...s. Once all the calculations have been completed, such ratios of the solar plant output to the wind plant output Pi should be chosen that provide the highest quality indices. If an indicator is too low, then the renewable resources output and/or the energy storage capacity should be increased in the next iteration.

Hybrid power plant model The hybrid power plant model is shown in Fig. 3. This is a simplified model of the power balance in the analysed system. The rated battery capacity A is determined based on the number of autonomy days and the aggregate power ΣP of the sources while the rated outputs of the solar plant PPV and of the wind plant PW depend on their assumed ratio Pi. Each simulation is performed for an assumed value Pi. The incoming values to the balance block are the time-series data: power consumed by the loads PO(t) and power supplied by the RES PPV(t) and PW(t). The input data are specific for the assumed autonomy period, from one up to as many as five days. The RES supplied power is calculated on the basis of photovoltaic and wind power plant modules energy models. The energy store is an additional source with an

E. Bogalecka, A. MichoĹ&#x201E;ski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 4â&#x20AC;&#x201C;10

Fig. 3. Hybrid power plant model structure

Fig. 4. Simulation calculation result for a selected input data string of load powers, solar and wind power plant output (left axis) and battery capacity in percentage terms (right axis) as a function of time (in hours)

assumed initial energy reserve. The storage charge A(t) is the main output variable containing information about the system performance: continuity of supply or underutilisation of energy resources. During the simulation, the defined quality indicator is calculated for each input data set. User demand input data are based on the identification of the number of loads, their power, and the timing and durations of their operation. Load profiles change during the year (summer, winter) and the week (weekdays, holidays). For the proper design of the plant, several load scenarios should be prepared, with the loads split into the required and optional categories.

In the solar and wind power plant models, the output powers PPV(t) and PW(t) are calculated for the assumed variable wind speed V(t), insolation G(t), and catalogue data of the installed devices. The modern, even small, wind and solar power plants are fitted with inverters that provide their maximum efficiency. The plant is located at a site with a specific climate. Solar and wind plant outputs are random variables, depending on the time of the year and day, and on the location. Rationalizing the number of calculations induces the selection of several input data profiles representative for renewable sources: insolation and wind speed. Based on the analysis of a years worth of data from the 7

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | 4–10

meteorological station of Gdańsk University of Technology, test data strings were selected for up to five day periods representative for each season. Fig. 4 shows an example simulation result for a three-day summer period, when the sun energy is greater than that of the wind. It was assumed in the example that the solar and wind plant outputs were the same, and the initial battery charge for one day of autonomous operation was 50%. It follows from the waveforms that a system with such parameters does not meet the reliable supply requirement – the battery charge falls to zero twice, but at the end of the third day the system has a small energy surplus. If the optional load supply was rescheduled to a later time when the battery charge level was higher, then all energy needs would be met. This proves the need for an energy management system in an autonomous power plant.

Target achievement indicator To assess the assumed hybrid power plant parameters and simulation calculation results, a quality indicator should be formulated. As mentioned earlier, a plant installation may have several goals and they depend on user preferences. In the study, a quality indicator was proposed in the form of a sum of weighted modules of three partial indicators:

(2)

where: J – quality indicator, Ok – partial indicator, wk – partial indicator weight. Partial criteria are the measures of: a) O1 – power supply continuity b) O2 – utilisation of energy available in the plant system c) O3 – return on investment period. Fulfilling the power supply continuity requirements means that the battery has not been discharged during the period considered. The indicator is the variation from one of the energy deficit in the system missing to cover its demand at any time. Another measure of this indicator may also be a complement to 1 of the relative battery discharge times.

there is any unused surplus energy in the system, this indicator decreases. This criterion minimizes source output and adjusts it to the system’s needs, while at the same time prompting an increase in the battery capacity. The measure of this criterion is a complement to 1 of local energy surplus in the system relative to the energy required:

(4)

where: means the battery charge when there is a local surplus of the power output over consumption in the system. The economic criterion defined as the return on investment period, imposes constraints on the plant parameters, mainly the battery capacity. The measure of the criterion is the deviation from the assumed, desired return on investment period. The return period depends on the plant costs and produced energy value: (5) For the plant parameter selection process, the choice of quality indicator weights wk is important. Since the partial criteria are numerous, and the weighting coefficients represent the system user preferences, they were selected using Saaty’s hierarchy analysis method. Saaty’s method finds the best solution from many variants. The decision maker evaluates partial criteria at their own discretion, by pair comparison, and the relationships between them are determined on the basis of a preference scale assigning scores to verbal assessment. This process is presented in Tab. 1 and 2 for some example preferences. The partial indicator weights wk are calculated according to the procedure described in [1, 2]: (6)

(3)

(7)

where: PO(t)|A(t) = 0 means the load power while the battery is discharged. The second criterion is the constant use of the plant system’s energy resources: the energy produced and accumulated. If

Plant purchase Continuous supply Max. utilisation of output Financial terms of purchase

Tab. 1. Text preferences 8

Continuous supply 1.

(8)

Max. utilisation of output

Financial terms of purchase

Significant preference

Weak / significant preference

Weak preference 1.

E. Bogalecka, A. MichoĹ&#x201E;ski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 4â&#x20AC;&#x201C;10

Continuous supply

Plant purchase

Max. utilisation of output

Financial terms of purchase

Continuous supply

Max. utilisation of output

0.2

Financial terms of purchase

0.25

0.333333333

Tab. 2. Preferences processed into figures

The weights of the data in Tab. 2 are, respectively: (9) i.e. the most important is the power supply continuity assurance. With different user preferences, the indicator weights would have different values. For each input data set the simulation calculations produce a quality indicator in accordance with (2). For the case in Fig. 4, the indicator is 0.76.

Hybrid power plant parameter selection Initial parameters (i.e. aggregate source output and battery capacity) are selected for the average demand and number of autonomy days, taking into account equipment efficiency and a certain power reserve (e.g. 30%). Simulation series are performed for specific load profiles and meteorological conditions, but also for different splits between solar and wind power outputs. As a result of all the calculations, sets of parameters are obtained: solar plant output, wind plant output, and a quality indicator for each season of the year and assumed autonomy period. The results should be evaluated and the optimum solution selected, first for each season (seasonal quality indicator), and then for the whole year (annual average), taking into account the

incidence of the cases considered. The selection is made on the basis of the sets of quality indicators. The selection mode depends on the number of scenarios studied. With a small number, this may be the set of parameters, for which the arithmetic average of the quality indicators is the highest, but for a large number of studied scenarios it should be the most statistically probable value (e.g. median). Fig. 5 shows the calculation results of the quality indicators J with the weights (9) for the studied example. As is evident from the drawing, in Polish conditions it is more advantageous to increase the wind plant capacity at the expense of the solar plant. For the adopted quality criterion, similar outputs of both power sources are most favourable. The number of autonomy days also has a significant impact on the quality indicator. The choice of power plant parameters under the assumption of one day of autonomous operation results in a higher output for the plant, and an excessively long autonomy operation results in a significant increase in battery capacity. Neither of these two cases is optimal for the assumed indicator format. The quality indicator reaches its highest level for 2â&#x20AC;&#x201C;3 days of autonomy. A very important factor for the calculation result is the selection of weather scenarios that reflect the actual climatic conditions and their incidence. It must be realized that the result is not only due to the climatic conditions and energy requirements but also to the quality indicator format. If a very high quality indicator has been obtained for a given configuration, the calculation may be repeated with a lower source output, and if the indicator is too low, the source output may be increased. The hybrid power plant parameter selection process is thus an iterative process, and the presented method and algorithm are only auxiliary tools.

Fig. 5. Quality indicators as a function of solar plant output (100% at the left end of the axis) and wind plant output (100% at the right end) and for different number of autonomy days (1 to 5) 9

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | 4–10

Summary The paper proposes a selection procedure for small hybrid power plant parameters: solar and wind power plant output capacities, and battery capacity. The selection was based on a simplified power plant simulation model describing the process of converting primary energy to electricity, and the power balance in the system. Simulation calculations were performed for selected input data strings: • user electricity demand profiles at different times of the year and days of the week • meteorological data representative of the place and time of the year and selected on the basis of analysis of meteorological data for the last year. The study was conducted for various shares of solar and wind generation in energy demand coverage (from 0% to 100%) and different lengths of time of the hybrid power plant’s autonomous operation. To evaluate the result, and thus to select the optimal power plant parameters, a quality indicator was formulated for individual user preferences. The quality indicator’s weight coefficients were calculated using Saaty’s hierarchy analysis method. The number of simulation calculations depends on the number of demand and weather profiles, and on the resolution of the so-called split factor, i.e. the ratio of the solar to wind power plant outputs. The calculations are not time consuming and do not require complex computational tools. With hourly data resolution, each day’s simulation consists of only 24 computational steps.

As a result of the series of calculations, a quality indicator is obtained for each input data string and for each power plant parameter set. From these data, the optimal plant parameters may be obtained, first for each input data set (i.e. load and weather profile), then for each time of the year and for the entire year. The resulting hybrid power plant parameters meet the requirements at a certain level, in the sense that they minimize the risk of failure to achieve specific goals. There may always occur a random weather situation, whereby even a very carefully designed plant will not meet expectations. The proposed parameter selection methodology is not the only one available [3] and does not ensure 100% fulfilment of expectations, but the selection procedure takes into account such important factors as user preferences, local climatic conditions and user energy needs. REFERENCES

1. A. Michoński, “Optymalizacja elektrowni hybrydowej małej mocy” [Optimization of low power hybrid power plant], Engineer Diploma Thesis, Gdańsk University of Technology, 2016. 2. T.L. Saaty, “A scaling method for priorities in hierarchical structures”, Journal of Mathematical Psychology, No. 15, 1977, pp. 234-281. 3. J.K. Kaldellis, K.A. Kavadias, P.S. Koronakis, “Comparing wind and photovoltaic stand-alone power systems used for the electrification of remote consumer”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 11, No. 1, 2007, pp. 57–77.

Elżbieta Bogalecka Gdańsk University of Technology e-mail: elzbieta.bogalecka@pg.gda.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering and Automatics at Gdańsk University of Technology (1976), where she also obtained her doctorate (1987) and habilitation (1998). The subject of her research are: electrical drive automatics, in particular wind power plant control algorithms, including sensorless control and renewable energy engineering. Author of several dozen studies in this field.

Aleksander Michoński Gdańsk University of Technology e-mail: alemicho@pg.gda.pl Graduated in automatics and robotics from first-grade studies at the Faculty of Electrical Engineering and Automatics at Gdańsk University of Technology (2017). Currently a student of Master degree studies in the same major.

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 4–10

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–10. When referring to the article please refer to the original text. PL

Optymalizacja parametrów małej autonomicznej elektrowni hybrydowej Autorzy

Elżbieta Bogalecka Aleksander Michoński

Słowa kluczowe

elektrownia hybrydowa, optymalizacja parametrów, magazyn energii, elektrownia słoneczna, elektrownia wiatrowa, AHP

Streszczenie

W ostatnich latach wzrosło w Polsce zainteresowanie instalacją odnawialnych źródeł energii (OZE), w tym małych autonomicznych elektrowni hybrydowych mających na celu pełne uniezależnienie od dostaw energii z sieci elektroenergetycznej. Elektrownia hybrydowa składa się z odnawialnych źródeł energii, np. elektrowni słonecznej i/lub wiatrowej, magazynu energii zapewniającego systemowi autonomię, odbiornika zrzutowego wykorzystującego nadwyżki energii w systemie oraz z zasilania awaryjnego. Elektrownia jest wyposażona w układ zarządzania zasobami energetycznymi. Parametry elektrowni dobierane są tak, aby zaspokoić wymagania: ciągłość zasilania, minimalizację kosztów, określony czas zwrotu inwestycji, wykorzystanie potencjału instalacji. W pracy przedstawiono metodologię doboru parametrów elektrowni przy większej liczbie kryteriów decyzyjnych. Zadanie rozwiązuje się jako zadanie optymalizacji jednokryterialnej z ważonym wskaźnikiem jakości. Wagi wskaźnika odzwierciedlające priorytety użytkownika wyznaczono, stosując wielokryterialną metodę hierarchiczną analizy problemów decyzyjnych Saaty’ego (AHP). Do badań wybrano dane klimatyczne typowe dla terenu Polski i potrzeby energetyczne wybranego gospodarstwa domowego. Data wpływu do redakcji: 12.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 22.03.2017 Data akceptacji artykułu: 27.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

Wstęp W ostatnich latach pojawiło się w Polsce zainteresowanie instalacją odnawialnych źródeł energii nie tylko dużej mocy (farmy słoneczne i wiatrowe), ale także małej mocy. Inwestorami są często osoby fizyczne lub małe przedsiębiorstwa. Celem istniejących już instalacji jest przeważnie sprzedaż energii elektrycznej po gwarantowanych cenach, co zapewnia rozsądny czas zwrotu inwestycji. Zmiana warunków finansowania instalacji OZE skłania do zmiany celu instalacji małej mocy – pokrycie potrzeb własnych inwestora i uniezależnienie całkowite od dostaw energii z sieci elektroenergetycznej. Instalacje takie to małe autonomiczne elektrownie hybrydowe składające się z: odnawialnych źródeł energii, np. elektrowni słonecznej i/lub wiatrowej, magazynu energii zapewniającego systemowi autonomię, odbiornika zrzutowego wykorzystującego nadwyżki energii w systemie oraz z zasilania awaryjnego. Istotnym elementem elektrowni jest układ sterowania z systemem zarządzania zasobami energetycznymi. Elementy elektrowni muszą być dobrane tak, aby zaspokoić potrzeby użytkownika związane z celem instalacji. Nadrzędnym celem autonomicznej elektrowni hybrydowej jest zapewnienie ciągłości zasilania odbiorom przez określony czas, liczony w godzinach lub dniach. Równie ważne cele to minimalizacja kosztów instalacji czy określony czas zwrotu inwestycji. Można też sformułować cele dodatkowe, jak np. minimalizacja pojemności magazynu energii, czy maksymalne wykorzystanie potencjału instalacji, co można sprowadzić do wymagania minimalnych nadwyżek energii w systemie. Cele cząstkowe są częściowo sprzeczne, wynikają z subiektywnych preferencji użytkownika i dobór parametrów elektrowni wymaga procedury optymalizacyjnej.

Celem artykułu jest przedstawienie metodologii optymalnego doboru parametrów autonomicznej elektrowni hybrydowej przy większej liczbie kryteriów decyzyjnych. Zadanie optymalizacji wielokryterialnej sprowadzono do zadania optymalizacji jednokryterialnej z ważonym wskaźnikiem jakości. Wartości wag odzwierciedlają priorytety użytkownika i do ich doboru wykorzystano wielokryterialną metodę hierarchiczną analizy problemów decyzyjnych Saaty’ego (AHP). Opis procedury poparto wynikami obliczeń dla przykładowej elektrowni hybrydowej usytuowanej w północnej Polsce i złożonej z dwóch odnawialnych źródeł energii: elektrowni słonecznej i wiatrowej oraz z magazynu energii (akumulatorów). Rozpatrywana elektrownia ma zaspokoić potrzeby wybranego gospodarstwa domowego. Ilość energii ze źródeł odnawialnych zależy od warunków meteorologicznych: nasłonecznienia i prędkości wiatru. Dane klimatyczne pochodzą ze stacji meteorologicznej Politechniki Gdańskiej. Zwymiarowanie elektrowni hybrydowej polega na określeniu jej parametrów: mocy elektrowni słonecznej, mocy elektrowni wiatrowej i pojemności magazynu energii. Badania prowadzono dla wybranych scenariuszy zapotrzebowania na energię i wybranych, reprezentatywnych dla Polski scenariuszy nasłonecznienia i prędkości wiatru. Obliczenia prowadzono na dedykowanym modelu matematycznym elektrowni. Elektrownia hybrydowa i algorytm doboru parametrów Mikroelektrownia hybrydowa może mieć różną strukturę, zależnie od celu, mocy, liczby źródeł energii, magazynu energii, przekształtników, sposobu sterowania. Na rys. 1 pokazano badaną mikroelektrownię

złożoną z elektrowni słonecznej, wiatrowej, akumulatorów i obciążenia. Integralną częścią układu są przekształtniki z zaimplementowanymi algorytmami sterowania akumulatorem energii i źródłami, w tym wymuszaniem pracy źródeł z optymalną sprawnością. Często w układzie jest dodatkowy procesor pełniący rolę układu sterowania zasobami energetycznymi (ang. EMS – Energy Management System). Parametry autonomicznej mikroelektrowni hybrydowej zależą od wielu czynników. Najważniejsze z nich to: 1. Podstawowy cel instalacji, którym jest niezawodne zaspokojenie potrzeb energetycznych użytkownika przez założony czas. Liczba dni autonomicznej pracy instalacji wpływa głównie na pojemność akumulatorów i w mniejszym stopniu na moc źródeł energii. Wymagany okres autonomicznej pracy instalacji, określony w godzinach albo w dniach, zależy od lokalnych warunków klimatycznych. Z analizy danych meteorologicznych wynika częstość występowania i liczba kolejnych dni, gdy ilość energii dostarczanej ze słońca i wiatru jest niewystarczająca do pokrycia potrzeb energetycznych. Za ekonomicznie uzasadniony okres autonomii przyjmuje się okres od jednego do trzech dni. 2. Zasoby energii odnawialnej (słonecznej i wiatrowej) w miejscu instalacji. Instalację elektrowni hybrydowej założono na terenie Polski, gdzie w okresie letnim więcej energii dostarcza słońce, a w okresie zimowym wiatr, więc projektowana elektrownia złożona jest z elektrowni i słonecznej, i wiatrowej. Sprawność przetwarzania energii pierwotnej na energię elektryczną jest znana, zależy od technologii urządzeń oraz sposobu sterowania i wynosi dla elektrowni słonecznej

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 4–10

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–10. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Schemat badanej elektrowni hybrydowej

Rys. 2. Algorytm doboru parametrów elektrowni hybrydowej

ok. 15%, a dla wiatrowej ok. 40%. Przy znanym zapotrzebowaniu na energię i zasobach energii odnawialnej można oszacować wymaganą moc sumaryczną źródeł odnawialnych. Do rozstrzygnięcia pozostaje, jaką część zapotrzebowania pokrywa się z każdego źródła: elektrowni słonecznej i wiatrowej. 3. Potrzeby energetyczne użytkownika. Potrzeby energetyczne gospodarstw domowych czy małych przedsiębiorstw o ustalonym cyklu produkcji są na ogół możliwe do określenia. Dla optymalnego zaprojektowania elektrowni ważna jest nie tylko dobowa ilość energii, ale także profil dobowy potrzeb energetycznych

użytkownika: podstawowych i opcjonalnych. Moc źródeł zależy od wartości średniej obciążeń, natomiast pojemność akumulatorów zależy od zmienności obciążenia, wartości średnich i maksymalnych mocy oraz pory dnia. System zarządzania zasobami energetycznymi może znacznie usprawnić działanie elektrowni hybrydowej, np. przez przeniesienie zasilania odbiorów opcjonalnych na inne godziny. 4. Dodatkowe subiektywne, indywidualne priorytety użytkownika instalacji. Te priorytety to np.: zaspokojenie potrzeb energetycznych, liczba dni autonomii, koszt instalacji, wykorzystanie instalacji, czas

zwrotu. Preferencje użytkownika mają duży wpływ na parametry instalacji. Jeżeli preferowany jest niski koszt, to skłania to do wyboru tylko elektrowni wiatrowej o odpowiednio większej mocy, natomiast szybki czas zwrotu inwestycji skutkuje mniejszą mocą źródeł kosztem gwarancji zasilania. Zależnie od priorytetów formułowany jest wskaźnik osiągnięcia celu instalacji. Wskaźnik jakości jest sumą ważoną wybranych wskaźników cząstkowych. Użytkownik instalacji ustala, jakie kryteria cząstkowe muszą być uwzględnione i jak są ważne. Do wyboru wag wskaźnika osiągnięcia celu można wykorzystać wielokryterialną metodę hierarchiczną analizy problemów decyzyjnych Saaty’ego (AHP). Zadanie wyboru parametrów elektrowni hybrydowej polega więc na określeniu mocy elektrowni wiatrowej i słonecznej oraz pojemności akumulatorów przy założonych: preferencjach użytkownika, liczbie dni autonomii instalacji, zapotrzebowaniu na energię i zasobach energetycznych w lokalizacji. Postawione zadanie można rozwiązać w sposób trywialny. Dla założonego zapotrzebowania na energię można określić moc elektrowni wiatrowej i słonecznej, zakładając, że w okresie letnim potrzeby pokrywane są tylko z elektrowni słonecznej, a w okresie zimowym z wiatrowej. Moce źródeł należy dobrać z odpowiednim zapasem, aby w akumulatorach pozostał niezbędny zapas energii. W wyniku otrzymuje się instalację znacznie przewymiarowaną i odpowiednio droższą. Uwzględnienie preferencji użytkownika i lokalnych warunków atmosferycznych umożliwia zoptymalizowanie parametrów elektrowni. Procedurę doboru parametrów przedstawiono na rys. 2. Wejściami do algorytmu są: założenia (wymagana liczba dni autonomii n, wskaźnik jakości J) oraz ciągi danych wejściowych (j=1, s). Dane wejściowe, to: – potrzeby energetyczne użytkownika w postaci wybranych profili dobowych POj(t) – scenariusze pogodowe wybrane na podstawie analizy danych meteorologicznych (nasłonecznienie Gj(t), prędkość wiatru Vj(t)). Na podstawie liczby dni autonomii i danych wejściowych określa się wstępne, podstawowe parametry elektrowni hybrydowej: pojemność akumulatorów A oraz moc sumaryczną źródeł odnawialnych ΣP. Optymalna konfiguracja elektrowni jest określana na podstawie obliczeń symulacyjnych. Dla założonych proporcji mocy elektrowni słonecznej do wiatrowej Pi: (1) gdzie: PPVi – moc elektrowni słonecznej, a PWi – moc elektrowni wiatrowej w i-tej iteracji, wykonuje się obliczenia dla wszystkich wybranych profili: obciążenia i meteorologicznych. W wyniku obliczeń otrzymuje się dla każdej wartości Pi i dla każdego ciągu danych wejściowych wartość wskaźnika jakości Jij, i=1, ...m, j=1, ..s. Po wykonaniu wszystkich obliczeń należy wybrać takie

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 4–10

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–10. When referring to the article please refer to the original text. PL

proporcje Pi mocy elektrowni słonecznej do wiatrowej, które zapewniają największą wartość wskaźnika jakości. Jeżeli wskaźnik ma wartość zbyt niską, to w kolejnej iteracji należy zwiększyć moc źródeł odnawialnych i/lub pojemność magazynu energii. Model elektrowni hybrydowej Model elektrowni hybrydowej przedstawiono na rys. 3. Jest to uproszczony model bilansu mocy w badanym systemie.

Rys. 3. Struktura modelu elektrowni hybrydowej

Pojemność znamionowa akumulatora A jest określana na podstawie liczby dni autonomii i mocy sumarycznej źródeł ΣP, a moce znamionowe elektrowni słonecznej PPV i wiatrowej PW zależą od założonego stosunku ich mocy Pi. Każdą symulację przeprowadza się dla założonej wartości Pi. Do bloku bilansu dopływają ciągi danych w funkcji czasu: mocy pobieranej przez odbiory PO(t) i mocy dostarczonej przez źródła odnawialne PPV(t) i PW(t). Dane

wejściowe podawane są dla założonego okresu autonomii, od jednego do nawet pięciu dni. Moc dostarczana przez źródła odnawialne jest obliczana na podstawie modeli energetycznych modułów fotowoltaicznych i elektrowni wiatrowej. Magazyn energii jest dodatkowym źródłem z założonym początkowym zasobem energii. Stan naładowania magazynu A(t) jest główną zmienną wyjściową zawierającą informację o działaniu układu: ciągłości zasilania lub niewykorzystaniu zasobów energetycznych. W trakcie symulacji dla każdego zestawu danych wejściowych obliczana jest wartość zdefiniowanego wskaźnika jakości. Dane wejściowe dotyczące zapotrzebowania odbiorcy są budowane na podstawie wiedzy o liczbie odbiorów, ich mocy, a także czasie i okresie działania. Profil odbiorów zmienia się w ciągu roku (lato, zima) i w ciągu tygodnia (dni powszednie, święta). Dla właściwego zaprojektowania instalacji należy przygotować kilka scenariuszy obciążenia z podziałem na odbiory wymagane i opcjonalne. W modelu elektrowni słonecznej i wiatrowej wyliczane są moce PPV(t) i PW(t) dla zadanych przebiegów prędkości wiatru V(t), nasłonecznienia G(t) i danych katalogowych instalowanych urządzeń. Współczesne, nawet małe elektrownie wiatrowe i słoneczne współpracują z przekształtnikami, które zapewniają pracę obiektu z maksymalną sprawnością. Elektrownia posadowiona jest w lokalizacji o określonym klimacie. Ilość energii dostarczanej przez elektrownie słoneczną i wiatrową jest zmienną losową, zależną od pory roku, dnia i miejsca. Zracjonalizowanie ilości obliczeń skłania do wybrania kilku reprezentatywnych profili danych wejściowych dla źródeł odnawialnych: nasłonecznienia i prędkości wiatru.

Rys. 4. Wynik obliczeń symulacyjnych dla wybranego ciągu danych wejściowych. Moc odbiorników, moce elektrowni słonecznej i wiatrowej (lewa oś) oraz pojemność akumulatora w procentach (prawa oś) w funkcji czasu (w godzinach)

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 4–10

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–10. When referring to the article please refer to the original text. PL

Na podstawie analizy danych ze stacji meteorologicznej Politechniki Gdańskiej za okres roku wybrano testowe ciągi danych za okres do pięciu dni, reprezentatywne dla każdej pory roku. Na rys. 4 pokazano przykładowy wynik obliczeń symulacyjnych za okres trzech dni w okresie letnim, gdy ilość energii ze słońca jest większa niż z wiatru. W pokazanym przykładzie założono, że moc elektrowni słonecznej i wiatrowej jest taka sama, a początkowy stan naładowania akumulatorów dobranych dla jednego dnia pracy autonomicznej to 50%. Z przebiegów wynika, że system o takich parametrach nie spełnia warunku gwarancji zasilania – dwukrotnie poziom naładowania akumulatora spada do zera, natomiast pod koniec trzeciego dnia w systemie występuje niewielka nadwyżka energii. Gdyby odbiory opcjonalne zostały przeniesione na okres późniejszy, gdy poziom naładowania akumulatorów jest wyższy, to wszystkie potrzeby energetyczne zostałyby zaspokojone. Świadczy to o potrzebie stosowania w układach autonomicznych systemu zarządzania zasobami energetycznymi. Wskaźnik osiągnięcia celu Do oceny założonych parametrów elektrowni hybrydowej i wyników obliczeń symulacyjnych należy sformułować wskaźnik jakości. Jak wspomniano wcześniej, celów instalacji może być kilka i zależą one od preferencji użytkownika. W pracy zaproponowano wskaźnik jakości w postaci sumy ważonej modułów trzech wskaźników cząstkowych: (2) gdzie: J – wskaźnik jakości, Ok – wartość wskaźnika cząstkowego, wk – waga wskaźnika cząstkowego. Kryteria cząstkowe są miarą: O1 – gwarancji zasilania O 2 – wykorzystania energii dostępnej w instalacji O3 – czasu zwrotu inwestycji. Spełnienie warunku ciągłości zasilania oznacza, że w okresie badanym nie nastąpiło

Tab. 1. Tabela preferencji w postaci tekstowej

Tab. 2. Tabela preferencji przetworzonych na dane liczbowe

rozładowanie akumulatora. Miarą wskaźnika jest odchyłka od jedności energii brakującej do pokrycia potrzeb w każdej chwili w stosunku do wymaganej. Miarą tego wskaźnika może też być odchyłka od jedności względnego czasu rozładowania akumulatorów. (3) gdzie; PO(t)|A(t) = 0 oznacza wartość mocy odbiorów w czasie, gdy akumulator jest rozładowany. Celem drugiego kryterium jest stałe wykorzystywanie zasobów energetycznych instalacji: energii produkowanej i zakumulowanej. Jeżeli w systemie są niewykorzystane nadwyżki energii, to wartość wskaźnika maleje. Kryterium to minimalizuje moc źródeł i dopasowuje ją do potrzeb instalacji, a jednocześnie skłania do zwiększenia pojemności akumulatorów. Miarą tego kryterium jest odchyłka od jedności lokalnych nadwyżek energii w systemie w stosunku do wymaganej:

(4)

Ponieważ kryteriów cząstkowych jest kilka, a współczynniki wagowe reprezentują preferencje użytkownika instalacji, to do doboru ich posłużono się metodą analizy hierarchii Saaty’ego. Metoda Saaty’ego służy do znalezienia najlepszego rozwiązania spośród wielu wariantów. Osoba decydująca ocenia kryteria cząstkowe według własnego uznania, przez porównanie parami, a relacje między nimi określane są na podstawie skali preferencji przypisującej ocenie werbalnej ocenę punktową. W tab. 1 i 2 pokazano ten proces dla przykładowych preferencji. Wartości wag wskaźników cząstkowych wk oblicza się zgodnie z procedurą opisaną w [1, 2]: (6)

(7)

(8) W przypadku danych z tab. 2 te wagi wynoszą odpowiednio: (9)

gdzie: oznacza poziom naładowania akumulatora, gdy w systemie występuje lokalna nadwyżka mocy produkowanej nad zużywaną. Kryterium ekonomiczne, określone jako czas zwrotu inwestycji, wymusza ograniczenia na parametry instalacji, głównie na pojemność akumulatora. Miarą kryterium jest odchyłka od zakładanego, pożądanego czasu zwrotu. Czas zwrotu wynika z kosztów instalacji i ceny wyprodukowanej energii: (5) Dla procesu doboru parametrów instalacji istotny jest dobór wag wk wskaźnika jakości.

czyli najważniejsze jest zapewnienie ciągłości zasilania. Przy innych preferencjach użytkownika współczynniki wagowe miałyby inne wartości. W wyniku obliczeń symulacyjnych otrzymuje się dla każdego zbioru danych wejściowych wartość wskaźnika jakości zgodnie z (2). Dla przypadku z rys. 4 wartość wskaźnika wynosi 0,76. Dobór parametrów elektrowni hybrydowej Wstępne parametry (czyli sumaryczna moc źródeł i pojemność akumulatora) dobierane są dla średniego zapotrzebowania i liczby dni autonomii, przy uwzględnieniu sprawności urządzeń i pewnego zapasu mocy (np.: 30%). Serie badań symulacyjnych

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 4–10

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–10. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 5. Wartość wskaźnika jakości w funkcji mocy elektrowni słonecznej (100% na lewym końcu osi) i wiatrowej (100% na prawym końcu) i dla różnej liczby dni autonomii (od 1 do 5).

wykonuje się dla konkretnych profili obciążenia i warunków meteorologicznych, ale dla różnego udziału elektrowni słonecznej i wiatrowej. W wyniku wszystkich obliczeń otrzymuje się zbiory parametrów: moc elektrowni słonecznej, moc elektrowni wiatrowej i wartość wskaźnika jakości dla każdej pory roku i założonego okresu autonomii. Otrzymane wyniki należy ocenić i określić optymalne rozwiązanie dla każdej pory roku (sezonowy wskaźnik jakości), a następnie dla całego roku (średnia roczna), uwzględniając częstość występowania rozpatrywanych przypadków. Wyboru dokonuje się na podstawie zbiorów wartości współczynnika jakości. Sposób wyboru zależy od liczby badanych scenariuszy. Przy małej liczbie może to być zestaw parametrów, dla którego średnia arytmetyczna wskaźników jakości jest największa, natomiast przy dużej liczbie badanych scenariuszy powinna być to wartość najbardziej prawdopodobna statystycznie (np. mediana). Na rys. 5 pokazano wyniki obliczeń wskaźnika jakości J z wagami (9) dla badanego przykładu. Jak wynika z rysunku w warunkach polskich bardziej korzystne jest zwiększanie mocy elektrowni wiatrowej kosztem słonecznej. Dla przyjętego kryterium jakości najbardziej korzystne są podobne moce obu elektrowni. Liczba dni autonomii też ma istotny wpływ na wartość wskaźnika jakości. Dobór parametrów elektrowni przy założeniu jednego dnia pracy autonomicznej skutkuje większymi mocami elektrowni, a zbyt długi okres pracy autonomicznej znacznym zwiększeniem pojemności akumulatorów. Oba te przypadki nie są optymalne dla założonej postaci wskaźnika. Wskaźnik jakości osiąga największe wartości dla 2–3 dni autonomii. Bardzo istotny dla wyniku obliczeń jest wybór badanych scenariuszy pogodowych odzwierciedlających realne warunki klimatyczne i częstość ich występowania. Trzeba mieć świadomość, że otrzymany wynik jest skutkiem nie tylko warunków klimatycznych i wymagań energetycznych, ale także postaci wskaźnika jakości.

W przypadku uzyskania dla danej konfiguracji bardzo wysokiej wartości wskaźnika jakości można powtórzyć obliczenia dla mniejszej mocy źródeł, a w przypadku zbyt niskiej wartości moc źródeł można zwiększyć. Proces doboru parametrów elektrowni hybrydowej jest więc procesem iteracyjnym, a przedstawiona metoda i algorytm są tylko narzędziami pomocniczymi. Podsumowanie W artykule zaproponowano procedurę doboru parametrów małej elektrowni hybrydowej: mocy elektrowni słonecznej i wiatrowej oraz pojemności akumulatora. Dobór przeprowadzono w oparciu o uproszczony model symulacyjny elektrowni, opisujący proces konwersji energii pierwotnej na energię elektryczną, oraz bilans mocy w systemie. Obliczenia symulacyjne przeprowadzono dla wybranych ciągów danych wejściowych: • profili zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorcy w różnych okresach roku i dni tygodnia • danych meteorologicznych reprezentatywnych dla danego miejsca i pory roku oraz wybranych na podstawie analizy danych meteorologicznych za okres ostatniego roku. Badania przeprowadzono dla różnego udziału elektrowni słonecznej i wiatrowej w pokryciu zapotrzebowania na energię (od 0% do 100%) i różnej liczby założonych dni pracy autonomicznej elektrowni hybrydowej. Do oceny wyniku, a więc i wyboru optymalnych parametrów elektrowni, sformułowano wskaźnik jakości uwzględniający indywidualne preferencje użytkownika. Współczynniki wagowe we wskaźniku jakości dobrano metodą analizy hierarchii Saaty’ego. Ilość obliczeń symulacyjnych zależy od liczby profili zapotrzebowania i pogodowych oraz od rozdzielczości tzw. współczynnika podziału, czyli stosunku mocy elektrowni słonecznej do wiatrowej. Obliczenia nie są czasochłonne i nie wymagają złożonych

narzędzi obliczeniowych. Każda doba symulacji to tylko 24 kroki obliczeniowe przy godzinowej rozdzielczości danych. W wyniku serii obliczeń otrzymuje się dla każdego ciągu danych wejściowych i dla każdego zestawu parametrów elektrowni wartość wskaźnika jakości. Można z tych danych uzyskać optymalne parametry elektrowni dla każdego zestawu danych wejściowych (czyli profilu obciążenia i pogodowego), następnie dla każdej pory roku i dla całego roku. Otrzymane parametry elektrowni hybrydowej spełniają wymagania na określonym poziomie, w tym sensie, że minimalizują ryzyko nieosiągnięcia rezultatów. Zawsze mogą zdarzyć się losowe sytuacje wynikające z pogody, że nawet bardzo starannie zaprojektowana instalacja nie spełni oczekiwań. Przedstawiona metodologia doboru parametrów nie jest jedyną metodą [3] i nie zapewnia 100% spełnienia oczekiwań, ale w procedurze doboru uwzględniono tak ważne czynniki, jak preferencje użytkownika, lokalne warunki klimatyczne i potrzeby energetyczne odbiorcy. Bibliografia 1. Michoński A., Optymalizacja elektrowni hybrydowej małej mocy, praca dyplomowa inżynierska, Politechnika Gdańska, 2016. 2. Saaty T.L., A scaling method for priorities in hierarchical structures, Journal of Mathematical Psychology 1977, No. 15, s. 234–281. 3. Kaldellis J.K., Kavadias K.A., Koronakis P.S., Comparing wind and photovoltaic stand-alone power systems used for the electrification of remote consumer, Renewable and Sustainable Energy Reviews 2007, Vol. 11, No. 1, s. 57–77.

E. Bogalecka, A. Michoński | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 4–10

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 4–10. When referring to the article please refer to the original text. PL

Elżbieta Bogalecka

dr hab. Politechnika Gdańska e-mail: elzbieta.bogalecka@pg.gda.pl Ukończyła Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (1976), tam też zdobyła doktorat (1987) i habilitację (1998). Przedmiotem jej badań są: automatyka napędu elektrycznego, a szczególnie algorytmy sterowania elektrownią wiatrową, w tym sterowanie bezczujnikowe i energetyka odnawialna. Autorka kilkudziesięciu prac z tej dziedziny.

Aleksander Michoński

inż. Politechnika Gdańska e-mail: alemicho@pg.gda.pl Absolwent studiów inżynierskich I stopnia na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej na kierunku automatyka i robotyka (2017). Obecnie student studiów magisterskich II stopnia na tym samym kierunku.

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | 17–23

Legislative Barriers to the Development of DSR Services in Poland

Authors Piotr Chylmański Andrzej Kroczek

Keywords demand management, aggregator, Demand Side Response

Abstract The paper reports steps taken by Enspirion sp. z o.o. to develop DSR services in the Polish market. The authors focused on characterizing the target market, as well as identifying legislative barriers that prevent further development of aggregator activities.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017202 Received: 13.03.2017 Received in revised form: 25.05.2017 Accepted: 22.06.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction In August 2015, it turned out that the supply side regulation of the National Power System (NPS) for the first time in many years was insufficient and a threat to the security of the electricity supply materialized. It is worth noting that the Transmission System Operator (TSO) has for several years pointed out that the drop in the system reserve level is below the required minimum of 18% [1]. It was considered that the only realistic possibility was to introduce supply rationing, i.e. administrative control of the demand side. Supply rationing was a power solution, which, however, prevented us from experiencing a blackout. Unfortunately, the cost of this procedure was borne by the Polish economy, which was not prepared for electricity supply restrictions. Industrial processes that consume electricity are neither continuous nor easily forecastable. They have their inertia and buffers that do not interrupt production nor generate associated losses. Therefore, the question may be asked: would the voluntary participation of consumers in the service in return for remuneration be the optimum solution? According to analysts, the demand management capacity is currently estimated at around 2 GW, which represents about 8% of peak domestic demand [2]. This is sufficient to effectively rescue the system at critical moments. In view of the decommissioning of the old coal powered units along with progress in the industry and the deployment of unstable renewable energy sources (wind and solar), the diversification of security through changing the demand patterns for electricity is essential. This is also reflected in the cost of demand

management services which is several times lower than that of peak-load generation capacity procurement. So far, the supply side has been discussed and analysed. This discussion has mainly focused on building conventional energy sources, restoring degraded generation units, or supporting RES. This results in the NPS balancing by matching the supply curve to the demand curve with an assumed reserve level. In the USA in the 1980s energy engineers concluded that the simultaneous control of supply and demand is better for the NPS and the economy. Thus, the Demand Side Response (DSR) service was introduced as a paid for demand side activity to support power system stability. Unfortunately, energy consumers are more dispersed and less predictable than centralized generation sources. As a result, demand side control requires specialized knowledge from many industries, an understanding of the manufacturing processes involved in them, and IT tools that support such tasks. Currently DSR in the Polish market is restricted to paid-for electricity consumption control within a specific period of time. These services are based on benefit sharing by beneficiaries involved in the process, i.e. electricity consumers, trading companies and the transmission system operator. They all are linked to the aggregator, whose task is to acquire demand side capacity. This task is to facilitate the optimal level of cooperation with service ordering parties, technical supervision, provision of IT solutions, use of own measuring equipment, and the settlement of accounts. An essential element also provided by the aggregation company is the education of energy consumers 17

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | 17–23

towards efficient electricity consumption management and knowledge of the energy market. At the moment, the aggregator’s advantage and, at the same time, challenge is that, by guaranteeing a managed bandwidth, it provides itself with a security buffer in the form of more power than it has contracted with the customer. This ensures the voluntary participation of energy consumers with the service. For example, a minimum band of 10 MW is required to participate in the reduction of power demand for Polish Power Grids. The aggregator strategy allows for the participation in the service of entities with smaller capacities through their aggregation and assumes that the responsibility for the failure of power reduction lies within the aggregator. The only active aggregator in the Polish market is Enspirion of the Energa Group. A virtual power plant has been operating in Enspirion for three years already. During this time, many difficulties have been encountered, the overcoming of which contributes to improving the efficiency of this service. Enspirion’s business involves travelling thousands of kilometres by road and having meetings with energy consumers. Many companies did not believe that they could be paid for changing their peak energy consumption times, even a few times more than they had paid for the electricity. Many were convinced that electricity was a primary medium that they never survive without. This was due to the monopoly of energy companies and their capacity surpluses, which reinforced this misconception. Many companies, when joining a supply chain for the production of goods, do not assume that energy is traded in a free market, and that free markets change over time. Enspirion has analysed many sets of data provided by PSE, to discover that the first major collapse of the system was due to take place in late summer 2015. This was due to the growing peak demand for electricity in the summer. Naturally, the forecasts that come true add credibility to the solutions Enspirion offers. In addition, we have been able to take another step towards optimizing this service and have designed a system for automatic power reduction in industrial facilities. Since its inception in 2013, Enspirion has acquired a 600 MW band, behind which several dozen entities – the largest electricity consumers in the country – sometimes with a low reduction potential but with high participation efficiency, are involved.

2. The role of the aggregator The role of the aggregator is to build a virtual power plant as a tool for providing ancillary and balancing services. The virtual power plant is a group of jointly managed units on the demand and supply side alike. The demand side participates through two mechanisms. The first of these is to decrease or increase the demand for electricity, by way of halting or shifting production processes. This is possible due to the use of natural energy storage in production facilities. The other mechanism is an operation with own generation. Island operation supports the power system, but also covers the costs incurred for emergency power supply testing. The supply side is capable of regulation by increasing or decreasing electricity production. The systems especially suited to participate in virtual power plant are RES, 18

CHP and guaranteed power supply systems. RES by maximizing capacity in stable sources such as biogas and biomass, and by the full utilization of the electricity output of unstable sources such as wind and photovoltaic power plants. CHPs have regulation capabilities that are not fully utilized in the current market model due to low pricing incentives. They can control their electricity output through by operating in condensation mode when electricity prices are high. Another element that can be used in the virtual power plant is a guaranteed power supply system. They allow for parallel operation using UPS systems or diesel generators. It is important to diversify the service participant portfolio so as to create a self-balancing electric power system from the virtual power plant. There are works in progress in the West to correlate demand with wind turbine output. In order to fully exploit the potential of a virtual power plant, it is necessary to create an IT tool. Such a system analyses the electricity consumption in industrial plants or generation from their own sources, in relation to many external factors. The most important factors are the current electricity prices on the markets, weather conditions, transmission grid failures, and failures of centrally organized generating units. The system, by analysing these data as they come in, is able to determine the energy performance required on the demand and supply sides. An additional support for the concept of a virtual power plant is the addition of the prediction mode to the IT system. Based on historical data and forecasts, the system itself plans the operations of the entities against the needs of the virtual power plant and the NPS. With such a tool, the aggregator may provide services such as: • Demand management for electricity trading companies. The main incentive to start such a service should be the electricity market prices. It would be used by entities for whom it would be profitable to reduce or increase the demand for electricity at the prices set by a given trading company. Electricity market analysis indicates a trend of ever-increasing cost-effectiveness and the potential scale of the task of running such a service. However, for its full implementation, it is necessary to describe processes of the aggregator and establish its formal definition, abolish price brackets for electricity, introduce a capacity market, as well as current access to the measurement data of service participants and prices from the electricity markets. • Demand management for distribution companies. For distribution companies, the main incentive to use aggregator services is to reduce the fees for distribution services. This includes optimizing reactive and active power. Also, on the demand side the distribution system operator (DSO) could increase the electricity supply reliability and streamline the grid’s operational management, as well as reducing the capital expenditure for grids. Lowering the SAIDI and SAIFI ratios after 2020 would bring tangible financial benefits to all distribution companies. Activity in this area should be supported by transferring the costs of providing aggregator services directly to the DSO regulated income. An interesting solution would be to vary the hourly electricity prices, e.g. by means of a quality charge rate. The most important thing is the introduction of a law allowing distribution companies to use axillary services.

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | 17–23

• Demand management for TSOs. Emergency services should take precedence over the rest of the service, as their implementation supports the NPS. With high efficiency of service, the aggregator may become a schedule unit on the balancing market. However, this requires establishing the definition of an aggregator in the legal order. Providing frequency and voltage regulation services is a normal, established practise in Western countries.

3. Use of DSR services Aggregator activities and the use of DSR services are positioned at the interface between the power industry and the public. The target market is located between these two primary groups. The first one consists of physical service providers, i.e. electricity consumers and small, distributed electricity generators. In the Polish system, energy consumption can be divided into three basic consumer groups: 1. High voltage consumers – WN (tariff A) There are about 300 entities in this group in Poland, consuming 24,348 GWh per year, and on average each of them consumes 69,966 MWh, which corresponds to an average power demand of 8 MW. These are energy-intensive industrial consumers, for whom the electricity cost is a very important factor affecting the profitability of their core business. With respect to the implementation of DSR type services, they are characterized by the high unitary potential of the services provided, and a high motivation factor for their implementation due to their capabilities. The average power contracted in demand management services is 40%, this rises to 60% with a positive response to the aggregator’s offer to provide services (4). This gives an initial potential for demand management of 600 MW. It should be noted that the existing model of service provision remuneration provides for the payment for service provision only, which was not well received by some contractors. The expected model would be remuneration for readiness to reduce, but this method of settlement must be based on the certainty of delivery of the contracted power. Following the experiences of the years 2014–2016, PSE Polish Power Grids SA launched in the third quarter of 2016 a study of the implementation of the second remuneration model under the so called guaranteed program (5). During the same period, TSO also allowed for participation in the operational power reserve of an active receiving schedule unit and lowered for it the requirements for participation in the balancing market (6). The actions taken significantly change the situation and are in line with the expectations of electricity consumers. It is also assumed that this will contribute to the development of the service and the activation of its greater potential. 2. Medium voltage consumers – SN (tariff B) There are about 34,000 entities in this group, consuming 43,584 GWh per year, and on average each of them consumes 1,271 MWh, which corresponds to an average power demand of 0.15 MW. These customers are mainly industry, large-scale facilities, municipal and the telecommunications

infrastructure. This group is characterized by the high volatility of electricity demand and very different shares of energy costs in the final product or service. Because of the diversity of needs, the current model is not attractive to this group, as it requires a substantial commitment to service provision, and yet its profitability is relatively minor. With its ratio of power acquired by the aggregator to expenses and efforts thereby incurred the group is positioned to be the next to acquire manageable power. At the present stage of market development, its usable power capacity is difficult to estimate, and the scale of activity so far concerns a small group. The “B” tariff consumers, due to their size, cannot provide power reduction on their own, because at TSO level the minimum entry threshold for system services using demand management is 10 MW. Activity in the DSO area, where the minimum size could be lower, is currently legally prohibited. However, due to the transformation of the power industry, work on the launch of ancillary services in distribution is in progress and the necessity of their implementation has been raised [7]. Another advantage of these customers is that it is a large group of entities that make service delivery standards’ development possible. Standard offers and solutions pre-prepared for specific market segments reduce the power acquisition cost. Limited enterprise energy structures require the aggregator to offer a change in the energy consumption profile through remote commands in the so-called Automated Demand Side Response (ADSR) formula. The implementation of ADSR solutions requires a significant development of tools in the areas of telecommunications, computer science and automation. The experience of developed markets indicates that the work in this direction is the basis for developing a product offering for the commercial power industry. 3. Low voltage consumers – nN (tariff C) There are more than 16 million consumers in this group of legal and natural persons, consuming 53,898 GWh annually, on average one user consumes 3.2 kWh. The high degree of fragmentation and low unit power positions of this group means that it is the last one to aggregate power. The research carried out in the implementation of such projects as Kalisz Consumer Test, Smart Toruń and Living Lab tests at GK Energa (8), shows that the potential of this group will be acquirable after the implementation of widely accessible ADSR technologies, systemic management approaches and appropriate legislation. The second primary group is the commercial energy industry, which is the aggregator’s customer and recipient of demand management services. This potential is currently only allowed for: • ancillary services in part related to intervention services at the 200 MW level, and operating power reserve • electricity spot market in bilateral agreements with its participants • balancing market • planned power market [9]. 19

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | 17–23

In view of the experience of Western markets, ancillary services have the largest degree of potential in transmission and distribution. DSR products, due to the specificity of the energy markets, have an impact on all its areas, from which four main categories may be distinguished.

4. Specificity of the electricity market 1. Commercial electricity generators The national power generation capacity is 41,243 MW, of which 25,130 MW is generated in centrally organized units, and 16,113 MW in non-centrally organized units. The share of wind power plant installed capacity in non-centrally organized units is over 5900 MW (10). Centrally organized units are the system’s foundation and they bear the main burden of maintaining the stability and balancing the NPS. Coal and lignite fuelled units account for 23 434 MW. The use of this technology has many limitations, such as the need to shut down units for repairs, the operating range is limited to within the maximum and technical minimum power outputs, start time and costs, and the rate and range of load changes [11]. The impact and cost of the limitations mentioned above may also be minimized through demand management. In the current electricity market model, demand management for generators needs to be allocated in ancillary services, which are managed by the TSO. 2. Electricity sellers Demand management services fit well with the optimization of the contractual position of electricity sellers in the spot markets. The primary electricity spot market in Poland is the day-ahead-market (DAM) run by the Polish Power Exchange. There are ca 40 entities participating in the DAM. The trading volume on the DAM was 27.5 TWh and, in contrast to the futures market, it is following an upward trend. The average amount of power contracted at every hour is 3.145 GW. This amount determines the potential use of DSR services. Currently, this mechanism is used in Energa Obrót SA with the service price referring to the market prices of energy. The service scope was extended to include a payment for readiness. Further development of this area requires the evolution of IT tools for forecasting and the implementation of automation systems. 3. Transmission system operator There is only one TSO in Poland – PSE Polish Power Grids SA. Its main business is the provision of electricity transmission services through the maintenance and extension of the transmission infrastructure, and the stable operation of the NPS. The following ancillary services, divided into three basic groups, and the balancing market, are used to support the NPS operation: a. Regulation ancillary services • Primary regulation • Secondary regulation • Operation in over/under-load (tertiary control) 20

• Automatic voltage and reactive power regulation • Operational power reserve b. Regulation ancillary services of intervention reserve • Intervention operation • Intervention cold reserve • Demand reduction at TSO request c. Other • Active generating schedule unit launch • Non-centrally organized generating units availability • Recovery of the National Power System. At present, the demand potential may be utilized on the balancing market and its relevant services: operational power reserve and demand reduction at TSO request. The prospective area is the whole range of regulation services. The development in response to the potential of the demand side for grid infrastructure will be the same as that for the distribution grid. In the new concept of intervention programs using consumption management potential, the operator introduced a location parameter. 4. DSO The distribution grid is divided between six large operators: • ENEA Operator sp. z o.o. – coverage area 58,193 km2, number of consumers 2.4 mln • ENERGA-OPERATOR SA – coverage area 74,677 km2, number of consumers 2.9 mln • PGE Dystrybucja SA – coverage area 122,433 km2, number of consumers 5.2 mln • innogy Stoen Operator sp. z o.o. – coverage area 510 km2, number of consumers 0.9 mln • TAURON Dystrybucja SA – coverage area 57,069 km2, number of consumers 5.3 mln • PKP Energetyka SA – coverage area the entire country, number of customers is 43,000. Currently, the service provision for this market has been blocked by law and the costs of activities in this area are not considered as expenses eligible for the distribution tariff. Despite this, the Polish Association for Electricity Transmission and Distribution (PTPiRE) is working on the possible use of ancillary services in this area, in the strategies of the energy groups, demand management development is allocated in the area of distribution.

5. Legislative barriers The experience that we have gained and the tools that have been developed allow for a fair assessment of the usefulness of the aggregator in the domestic electricity market. However, we must emphasise the lack of legislation enabling us to operate effectively and to implement new products. Legal provisions to drive innovative solutions are required to participate in such a heavily regulated market. Upon analysis of the current legal status, we suggest the following provisions: 1. Supplement to the glossary in Art. 3 of the Energy Law of the definition of “aggregator”, and definition of “power management services” and “demand reduction services”

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | 17–23

Aggregator – professional entity responsible for managing aggregated production or reduction bands for operators. 2. Amendment to Art. 9c, Para. 3, Points 1) and 8) of the Energy Law by specifying that the DSO is responsible for co-operation with the TSO to ensure the security of electricity supply, the security of the power system operation and the appropriate transmission capacity in the distribution grid; moreover, from the perspective of DSR services development, it seems reasonable to extend the responsibilities of DSOs to include the procurement of ancillary services necessary for the proper functioning of the power system in the area under DSO management, including through cooperation with aggregators 3. Amendments to individual provisions of the Regulation of the Minister of Economy of 4 May 2007 on the detailed conditions for power system operation, including: – the definition of “ancillary service” in § 2, point 23 of the Regulations, by specifying that ancillary services are provided for the power transmission system operator or distribution system operator in the area of its operation, this is necessary for the operator’s assurance of the power system’s proper performance, its operational reliability and maintenance of electricity quality parameters – § 13, para. 4, point 5, by the obligation of the TSO and DSOs to transmit measurement data also at the request of the aggregator – technical requirements for the electrical energy metering and billing systems referred to in point 5 of Annex 1 to the Regulation in such a way as to enable effective recording and retrieval of data by aggregators for the purpose of providing DSR services 4. Amendments to individual provisions of the Regulation of the Minister of Economy of 4 May 2007 on the detailed rules for the shaping and calculation of tariffs and settlements in the trading of electricity, including: – the definition of “ancillary services” in § 2, point 12 of the Regulation (in the same manner as described in point 3) – rules for setting the fee rates for data sharing for the provision of DSR services; Introduction of provisions explicitly permitting the possibility of allocating DSR service costs to eligible tariff costs 5. Introduction to the Energy Law of provisions regulating the system of remuneration for consumers participating in the provision of demand reduction services at the request of TSO/OSD 6. Introduction to the Energy Law of provisions that will allow DSOs to take into account the costs of the reduction service in these DSO tariff calculations. 7. Amedments to the IRiESP Transmission Grid Code, which will have to be included in the Code and tariffs, consisting in particular of: – regulation of realization methods of DSO services on demand for the TSO in order to provide demand reduction services for the TSO – allowing aggregators to acquire hourly read-outs from measurement and billing systems in minimum 15-minute

intervals for the provision of intervention power reduction services 8. Full implementation in Polish law of Directive 2012/27/ EU of the European Parliament and of the Council of 22 October 2012 on energy efficiency, which, inter alia, obliges Member States to promote the use of energy acquired by way of DSR services [3]; Imposes on the TSO and DSOs the obligation of non-discriminating treatment of aggregators; it obliges NRAs (ERO President), TSOs and DSOs to work closely with DSR service providers. The legal solutions above will facilitate the development not only of aggregators but also of competitiveness in the electricity market and will contribute to the maximum use of RES output. The introduction of these provisions will also result in a predictable system of financing for aggregators, which will be able to provide services to various entities, thereby leveraging their full potential. Currently, aggregators can only offer their services to TSOs, and the remuneration model stipulates that only reductions are rewarded. In our opinion, this model should be altered after testing this service under current conditions. DSR is an innovative service for the NPS, and only the acquisition of an effectively managed band may result in a readiness fee. This is the fee that the ordering party pays before using the service and it guarantees the beneficiary a specified revenue.

6. Current areas of DSR use In Poland, with the current IRiESP transmission grid code configuration, the only areas where demand management can be exercised are the balancing market (RB) and ancillary regulation services in the area of intervention reserve. On September 29, 2016 PSE SA launched a consultation process for amending the IRiESP code, pursuant to CB/16/2016 update card – System Balancing and System Restriction Management [12]. The aforementioned document proposes many changes, the main objective of which was to increase the resources that could contribute to NPS balancing, and to improve the price signals supporting NPS balancing, especially during periods of power shortage. Consumers can participate in the balancing market, where their controlled loads are represented in the market by a dedicated type, i.e. active receiving schedule unit. Placing a reduction offer by a customer at a specified time means selling on the balancing market the energy previously purchased, or resigning of energy purchase on the balancing market. The reference level for such a reduction is the planned power consumption, the accuracy of which cannot be higher than 5% of the actual consumption. The amendment proposed in the update card CB/16/2016 extends this error to 10% and limits it only to the load reduction hours offered. The challenge for these types of calls could be: short call time of 50 minutes, low number of implementation hours due to the number of price hikes on the balancing market, and a parameter limiting the number of load reduction offers due to grid conditions.

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | 17–23

The IRiESP update card mentioned above includes the possibility of being paid within the operational power reserve scheme. In general, the amendments shall increase the remuneration for operational power reserve during periods of insufficient system reserve (below 9%) in the NPS. Generating and receiving units that have submitted their bids but are not activated, and fit into the 9 percent reserve in the price stack, will be paid for readiness. Unfortunately, the currently proposed amendment to the IRiESP grid code provides for a much lower chance to be rewarded like this for the recipient balancing mechanism unit offers. This is so, because in an active generating schedule, the unit’s offer price for forced electricity generation is deducted from the original offer price, increased by the unit cost of CO2 emission allowances. Only this reduced offer goes to the operational power reserve price stack. Prices offered by active generating schedule units are directly included in the stack. The weighted average price for operational power reserve from hourly dues amounted to 65.02 PLN/MWh according to the TSO simulation, while the minimum price offered on the balancing market was 70 PLN/ MWh. This change restricts the active generating schedule of the unit’s participation to the conditions which threaten the NPS, and predicting such a condition requires services in place that monitor the system’s stability, which is not in the consumer domain. The regulation of ancillary services in the area of intervention reserve has been extended to include the service: “Demand reduction at TSO request”, which is designed for demand management. Currently, the remuneration system is based on a service fee, which limits the level of interest, however, in the update card No. CB/16/2016 the service is developed into two modes: guaranteed and current. The guaranteed program is intended to book the capacity and to guarantee the supply one year or three months ahead, and the fee shall be split into fixed (readiness) and variable (performance) components. The current program is to provide power for the daily time horizon with only performance paid for. Details of regulation services shall be consulted in the near future and their implementation is scheduled for completion by the end of June 2017. According to the TSO’s assurances, the amendments are intended to provide a basis for the launch of the power market, which corresponds to the conclusions from recent consultations on it – it didn’t go unnoticed that the proposed solutions are merely illustrative [12]. The development of RES and competition in the energy market creates a space for new forms of cooperation. When it comes to Western markets (e.g. USA, France, UK), it may be seen that the power sector (generation, transmission, and distribution) is no longer the exclusive domain of energy corporations, which are being pushed out of the power generation and distribution business by prosumers. The focus of energy companies is moving towards energy market revival, which aims to: • ensure security of supply • protect the environment • cost-optimise supplies • support competition in the energy market • outsource in the energy sector. 22

The shaping of a new energy model may be observed in the German market. E.ON gets rid of conventional power plants and focuses on RES generation, grid and distribution management, and offering new end-user solutions [13]. Companies in the highly developed Western electricity markets are becoming customer-oriented. It is worth noting that this company is not an isolated example. Fortum has established an individual customerbased virtual power plant in Finland. Its managed capacity is much lower than that of industrial consumers, but mass-scale roll-out of this solution may help to balance the power grid [14]. With these actions Western companies are responding to the changing energy market. This is also related to the power sector’s division into conventional and innovative categories. This is where the aggregator entity comes into play, which, through direct contact with electricity consumers manages their demand and the output of their sources. In this way, it maximizes the use of RES energy and stays in touch with industrial plants, the aggregator develops their energy efficiency.

7. Conclusions Demand side activation will turn out to be a more effective tool than building peak capacities, as it does not require long-term planning that takes into account market electricity prices, and is triggered at the system’s most critical moments. The aggregator should be seen as a complement to the NPS and a market participant that stabilizes the output of conventional sources. Unfortunately, our actions are limited due to the lack of laws governing aggregation. In the face of a threat to the NPS stability, the aggregator proposes ready-made solutions, all it takes is to create an environment for the development of such services. REFERENCES

1. “PSE przygotowuje się na niedobór rezerw mocy” [PSE is getting ready for power reserve shortage], PAP [online], http://energetyka.wnp.pl/pse-przygotowuje-sie-na-niedobor-rezerw-mocy,193377_1_0_0.html [access: 25.05.2017]. 2. Demand Response: “A Study of the Potential in Europe”, SIA Partners, 2015 [online], http://energy.sia-partners.com/wpfiles/2015/02/20141218_Article_DR-potential-in-Europe-1.pdf [access: 25.05.2017]. 3. “Statystyka Elektroenergetyki Polskiej 2013” [Statistics of the Polish Power Generation Industry 2013], Agencja Rozwoju Energetyki S.A., Warsaw 2014. 4. “Enspirion’s own study of the implementation of DSR services in 2014–2016”, not published. 5. “Presentation from a meeting on the DSR Interventions Program”, PSE, Konstancin-Jeziorna 2016. 6. Karta Aktualizacji IRiESP [IRiESP Grid Code Update Card] CB/16/2017, PSE, Konstancin-Jeziorna 2016. 7. “Sprawozdanie Polskiego Towarzystwa Przesyłu i Rozdziału Energii Elektrycznej za rok 2014” [Annual 2014 Report of the Polish Society for Transmission and Distribution of Electricity] [online], http://docplayer.pl/5710668-Sprawozdanie-polskiego-towarzystwa-przesylu-irozdzialu-energii-elektrycznej.html [access: 25.05.2017].

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | 17–23

8. “Enspirion’s own study”, not published, of the DSR services implementation in 2014–2016. 9. “Projekt Ustawy o rynku mocy” [Draft Power Market Act], Ministry of Energy, 2016. 10. “Informacje o zasobach wytwórczych” KSE [Details of generating units in the NPS] (as of 30.11.2016), PSE. 11. Pawlik M., “Zaawansowane technologicznie bloki energetyczne – Nowe wyzwania” [Advanced Power Blocks – New Challenges], 2013. 12. “Rozwiązania funkcjonalne rynku mocy” [Functional solutions of the power market], Ministry of Energy, 30.09.2016, Warsaw [online] https://n-2-14.dcs.redcdn.pl/file/o2/tvn/web-content/m/p121/f/8 4f0f20482cde7e5eacaf7364a643d33/22c51182-9bba-47f7-bf11f9f32217047e.pdf [access: 10.07.2017].

13. “E.ON pozbywa się konwencjonalnych elektrowni i skupi się na OZE” [E.ON gets rid of conventional power plants and focuses on RES generation], Gramwzielone.pl [online], http://www.cire. pl/item,123004,1,0,0,0,0,0,eon-pozbywa-sie-konwencjonalnychelektrowni-i-skupi-sie-na-oze.html [access: 25.05.2017]. 14. “Fortum skorzysta z usług indywidualnych odbiorców do bilansowania sieci” [Fortum will use the services of individual consumers to balance the grid], CIRE.PL [online], http://www.cire. pl/item,126056,1,0,0,0,0,0,fortum-skorzysta-z-uslug-indywidualnych-odbiorcow-do-bilansowania-sieci.html [access: 25.05.2017].

Piotr Chylmański Enspirion sp. z o.o. e-mail: piotr.chylmanski@enspirion.pl DSR specialist at Enspirion sp. z o.o. In the company since 2015. Graduated in Power Engineering from Gdańsk University of Technology, Faculty of Electrical Engineering and Automatics. He completed postgraduate studies in Energy Market Operations at the Warsaw School of Economics. Currently he studies economic analytics at the Faculty of Management and Economics of Gdańsk University of Technology as well as energy efficiency in the public sector at the Faculty of Electrical Engineering and Automatics.

Andrzej Kroczek Enspirion sp. z o.o. e-mail: andrzej.kroczek@enspirion.pl A graduate of Rzeszów University of Technology. He received an MSc in Engineering (2004) in metrology and measurement systems at the Faculty of Electrical Engineering and Computer Science. He participated in projects to optimize energy costs and build local CHP systems. His professional interests include the management of energy flows in enterprises, power sector transformations, and Demand Side Response (DSR) services. Manager in the DSR Services Department.

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 17–23

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 17–23. When referring to the article please refer to the original text. PL

Bariery legislacyjne dla rozwoju usług DSR w Polsce Autorzy

Piotr Chylmański Andrzej Kroczek

Słowa kluczowe

zarządzanie popytem, agregator, Demand Side Response

Streszczenie

W artykule opisano działania podejmowane przez Enspirion sp. z o.o., zmierzające do rozwoju usług DSR na polskim rynku. Autorzy skupili się na scharakteryzowaniu rynku docelowego, a także wskazaniu barier legislacyjnych, które uniemożliwiają dalszy rozwój działalności podmiotów agregacyjnych. Data wpływu do redakcji: 13.03.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 25.05.2017 Data akceptacji artykułu: 22.06.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wprowadzenie W sierpniu 2015 roku okazało się, że regulacja stroną podażową Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE) po raz pierwszy od wielu lat była niewystarczająca i wystąpiło zagrożenie bezpieczeństwa dostaw energii elektrycznej. Warto zauważyć, że operator systemu przesyłowego (OSP) już od kilku lat wskazuje na spadek rezerwy w systemie poniżej wymaganego minimum 18% [1]. Uznano, że jedyną możliwością jest wprowadzenie stopni zasilania, czyli administracyjnego sterowania stroną popytową. Stopnie zasilania były rozwiązaniem siłowym, które jednak uchroniło nas przed blackoutem. Niestety, koszty tej procedury poniosła polska gospodarka, która nie była przygotowana na ograniczenia w dostawach energii elektrycznej. Procesy przemysłowe, w których wykorzystuje się energię elektryczną, nie są ciągłe i laminarne. Mają one swoją bezwładność i bufory, które nie powodują przerwania produkcji i nie generują strat za tym idących. W związku z powyższym można sobie zadać pytanie: czy dobrowolny udział odbiorców w usłudze w zamian za wynagrodzenie nie byłby optymalnym rozwiązaniem? Według analityków potencjał zarządzania popytem obecnie szacuje się na ok. 2 GW, co stanowi około 8% szczytowego krajowego zapotrzebowania na moc [2]. Jest to ilość wystarczająca do efektywnego ratowania systemu w krytycznych momentach. W perspektywie wycofywania starych bloków węglowych, rozwoju przemysłu i budowy niestabilnych źródeł OZE (energetyka wiatrowa i słoneczna) dywersyfikacja bezpieczeństwa poprzez kreowanie zmian zapotrzebowania na energię elektryczną jest niezbędna. Przemawiają za tym również koszty, które w przypadku usług zarządzania popytem są o kilkadziesiąt razy niższe niż w przypadku budowy szczytowych mocy wytwórczych. Dotychczas przedmiotem dyskusji i analiz była głównie strona podażowa. Skupiano się głównie na budowie konwencjonalnych źródeł energii, pomocy zdegradowanym jednostkom wytwórczym, czy wspieraniu OZE. Skutkuje to tym, że KSE bilansowany jest poprzez podążanie krzywej

podażowej za krzywą popytową z zakładanym poziomem rezerwy. W latach 80. XX wieku w Ameryce energetycy doszli do wniosku, że jednoczesne sterowanie zarówno podażą, jak i popytem jest o wiele bardziej korzystne dla systemu elektroenergetycznego i gospodarki. Tym samym wprowadzono usługę Demand Side Response (DSR) jako odpłatne działania strony popytowej wspierające stabilność systemu elektroenergetycznego. Niestety, odbiorcy energii są bardziej rozproszeni i mniej przewidywalni niż scentralizowane źródła wytwórcze. W rezultacie sterowanie stroną popytową wymaga specjalistycznej wiedzy z wielu gałęzi przemysłu, zrozumienia dla procesów produkcyjnych w nich zachodzących i narzędzi informatycznych wspierających realizowanie tego typu zadań. Obecnie DSR na polskim rynku sprowadza się do odpłatnego sterowania zużyciem energii elektrycznej w wyznaczonym czasie. Usługi te są realizowane w modelu podziału korzyści wobec beneficjentów biorących udział w tym procesie, czyli odbiorców energii elektrycznej, spółek obrotu i operatora systemu przesyłowego. Spoiwem łączącym wszystkie te podmioty jest agregator, którego zadaniem jest pozyskanie potencjału strony popytowej. Zadaniem agregatora jest wypracowanie optymalnych warunków współpracy ze zleceniodawcą takich usług, nadzór techniczny, zapewnienie rozwiązań informatycznych, zastosowanie własnych urządzeń pomiarowych i prowadzenie rozliczeń. Istotnym elementem, który również realizuje firma agregująca, to edukacja odbiorców energii w kierunku efektywnego zarządzania zużyciem energii elektrycznej i znajomości wdrożonego rynku energii. W tej chwili przewagą agregatora, a jednocześnie wyzwaniem, jest to, iż gwarantując pasmo zarządzane zapewnia sobie bufor bezpieczeństwa w postaci większej ilości mocy niż ma zakontraktowane w umowach ze zleceniodawcą. Tym samym zapewnia odbiorcom energii dobrowolność udziału w usłudze. Przykładowo, aby móc brać udział w redukcji zapotrzebowania na moc dla Polskich Sieci Elektroenergetycznych, wymagane jest minimalne pasmo 10 MW.

Agregator umożliwia udział w tej usłudze podmiotom o mniejszej zdolności poprzez zsumowanie ich potencjałów i wzięcie odpowiedzialności za brak realizacji redukcji na siebie. Jedynym aktywnie działającym agregatorem na polskim rynku jest firma Enspirion z Grupy Kapitałowej Energa. Budowa wirtualnej elektrowni w Enspirion trwa już trzy lata. W tym czasie napotkano wiele trudności, których pokonywanie przyczynia się do poprawy sprawności tej usługi. Działalność Enspirion to tysiące kilometrów w podróży i spotkania z odbiorcami energii. Wiele przedsiębiorstw nie dowierzało, że za przesunięcie zużycia energii w czasie mogą otrzymać wynagrodzenie i to kilkukrotnie przewyższające cenę, którą płacą za jej konsumpcję. Przeświadczenie wielu osób było takie, iż energia elektryczna jest podstawowym medium, którego nigdy nie powinno zabraknąć. Wynikało to z monopolu koncernów energetycznych i nadwyżek w mocy wytwórczej energii, które umacniały wszystkich w tym błędnym przekonaniu. Wiele firm, zapewniając łańcuch dostaw w celu produkcji dóbr, nie zakłada, że zakup energii odbywa się w sposób rynkowy, a rynki zmieniają się w czasie. Enspirion przeprowadził wiele analiz na danych udostępnionych przez PSE, które pokazywały, że pierwsze poważne załamanie systemu miało nastąpić pod koniec lata 2015 roku. Spowodowane było to rosnącym szczytowym zapotrzebowaniem na energię elektryczną w okresie letnim. Sprawdzające się prognozy uwiarygadniają rozwiązania, które proponuje Enspirion. Ponadto udało się wykonać kolejny krok w kierunku optymalizacji tej usługi i zaprojektowano układ do automatycznej realizacji redukcji na obiektach przemysłowych. Działając od 2013 roku, Enspirion pozyskał pasmo 600 MW, za którym kryje się kilkadziesiąt podmiotów – najwięksi odbiorcy energii elektrycznej w kraju, a czasami podmioty o niskim potencjale redukcyjnym, ale wysokiej sprawności udziału. 2. Rola agregatora Rolą agregatora jest zbudowanie wirtualnej elektrowni jako narzędzia służącego do świadczenia usług systemowych

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 17–23

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 17–23. When referring to the article please refer to the original text. PL

i bilansujących. Wirtualna elektrownia jest to grupa wspólnie zarządzanych jednostek zarówno po stronie popytowej, jak i podażowej. Strona popytowa realizuje swój udział za pomocą dwóch mechanizmów. Pierwszy z nich to redukcja bądź zwiększenie zapotrzebowania na energię elektryczną, polegające na wstrzymaniu bądź przesunięciu procesów produkcyjnych. Wiąże się to z wykorzystaniem naturalnych magazynów energii występujących w zakładach produkcyjnych. Drugim z mechanizmów jest praca z wykorzystaniem własnej generacji. Praca wyspowa wspiera system elektroenergetyczny, ale także zapewnia pokrycie kosztów poniesionych na testy awaryjnego zasilania. Strona podażowa ma możliwości regulacyjne poprzez zwiększenie lub zmniejszenie produkcji energii elektrycznej. Szczególne zdolności do uczestnictwa w wirtualnej elektrowni mają OZE, elektrociepłownie oraz układy zasilania gwarantowanego. OZE poprzez zarządzanie produkcją w stabilnych źródłach energii, jakimi są źródła biogazowe i biomasowe, a także poprzez planowane ograniczanie lub magazynowanie energii elektrycznejw niestabilnych źródłach, jakimi są elektrownie wiatrowe i fotowoltaiczne. Elektrociepłownie posiadają możliwości regulacyjne, które w obecnym modelu rynku nie są w pełni wykorzystywane ze względu na zbyt niskie bodźce cenowe. Mogą one regulować generacją energii elektrycznej poprzez pracę na kondesację przy wysokich cenach energii elektrycznej. Kolejnym elementem mogącym znaleźć zastosowanie w wirtualnej elektrowni są układy zasilania gwarantowanego. Zapewniają one działalność Odbiorcy przy wykorzystaniu układów UPS czy generatorów Diesla. Istotne jest dywersyfikowanie portfela uczestników tej usługi, tak aby stworzyć z wirtualnej elektrowni samobilansujący się system elektroenergetyczny. Na Zachodzie są obecnie prowadzone prace, w których koreluje się zapotrzebowanie z generacją elektrowni wiatrowych. Chcąc w pełni wykorzystywać potencjał wirtualnej elektrowni, niezbędne jest stworzenie narzędzia informatycznego. System taki poddaje analizie względem wielu czynników zewnętrznych agregowany pobór energii elektrycznej odbiorców i ich generacji własnej.. Do najważniejszych należą ceny energii elektrycznej na rynkach, sytuacja pogodowa, awarie sieci przesyłowych, a także awarie jednostek wytwórczych centralnie dysponowanych. System, analizując na bieżąco te dane, jest w stanie określić charakterystyki, z jakimi powinny pracować strona popytowa i podażowa. Wsparciem wirtualnej elektrowni jest wzbogacenie jej systemu informatycznego o predykcję. Bazując na danych historycznych i prognozach, system zaplanuje pracę podmiotów względem potrzeb wirtualnej elektrowni i KSE. Dysponując takim narzędziem, agregator może świadczyć takie usługi, jak: • Zarządzanie popytem na potrzeby spółek zajmujących się obrotem energią elektryczną. Głównym bodźcem dla uruchomienia takiej usługi powinny być ceny rynków energii elektrycznej.

Realizowałyby ją podmioty, dla których opłacalne byłoby redukowanie lub zwiększenie zapotrzebowania na energię elektryczną przy cenach określonych przez daną spółkę obrotu. Analiza rynków energii elektrycznej wskazuje na coraz większą opłacalność i częstotliwość uruchamiania takiej usługi. Jednakże dla pełnego jej wdrożenia niezbędne jest opisanie procesów, wprowadzenie definicji agregatora, zniesienie widełek cenowych dla energii elektrycznej, wprowadzenie rynku mocy, a także bieżący dostęp do danych pomiarowych uczestników usługi i cen z rynków energii elektrycznej • Zarządzanie popytem na potrzeby spółek dystrybucyjnych. Głównym bodźcem do korzystania z usług agregatora poprzez spółki dystrybucyjne jest obniżenie opłat z tytułu świadczenia usług dystrybucji. Składa się na to optymalizacja mocy biernej i czynnej. Operator systemu dystrybucyjnego (OSD) za pomocą strony popytowej mógłby również podnieść pewność dostaw energii elektrycznej i usprawnić prowadzenie sieci oraz ograniczyć nakłady inwestycyjne w sieć. Obniżenie współczynników SAIDI i SAIFI po 2020 roku przyniosłoby wymierne korzyści finansowe wszystkim spółkom dystrybucyjnym. Działalność w tym obszarze powinna być wsparta poprzez przenoszenie kosztów świadczenia usług agregatora w sposób bezpośredni do przychodu regulowanego OSD. Ciekawym rozwiązaniem byłoby zróżnicowanie cen godzinowych energii elektrycznej, np. poprzez stawkę opłaty jakościowej. Najważniejsze jest umożliwienie spółkom dystrybucyjnym korzystanie z usług systemowych. • Zarządzanie popytem na potrzeby OSP. Usługi interwencyjne powinny być nadrzędne dla pozostałych usług, ponieważ uruchamiane wspierają KSE. W przypadku uzyskania wysokiej sprawności usługi agregator może się stać jednostką grafikową na rynku bilansującym. Wymaga to jednak wprowadzenia definicji agregatora do porządku prawnego. Świadczenie usług regulacji częstotliwości i napięcia jest również osiągalne. 3. Wykorzystanie usług DSR Działania agregatora i wykorzystanie usług typu DSR odbywają się na styku energetyki zawodowej i odbiorców. Rynek docelowy znajduje się pomiędzy tymi dwoma podstawowymi grupami. Pierwszą z nich stanowią fizyczni wykonawcy usług, czyli odbiorcy energii elektrycznej i mali rozproszeni wytwórcy energii elektrycznej. W polskim systemie zużycie energii można podzielić na trzy podstawowe grupy odbiorców: 1. Odbiorcy wysokiego napięcia – WN (Grupa taryfowa A) Odbiorcy tej grupy to ok. 300 podmiotów w kraju, zużywających rocznie 24 348 GWh, a średnio jeden odbiorca zużywa 69 966 MWh, co odpowiada średniemu zapotrzebowaniu na moc na poziomie 8 MW. Odbiorcy ci to przemysłowi odbiorcy energochłonni, dla których koszt energii elektrycznej jest

bardzo istotnym czynnikiem wpływającym na przychodowość działalności podstawowej. W odniesieniu do realizacji usług typu DSR charakteryzują się oni wysokim potencjałem jednostkowym świadczonych usług i wysoką motywacją do ich realizacji ze względu na możliwości. Średnia wielkość kontraktowanej mocy w usługach zarządzania popytem kształtuje się na poziomie 40%, przy pozytywnej odpowiedzi na ofertę agregatora do realizacji usług wynoszącej 60% (4). Daje to potencjał wyjściowy zarządzania popytem na poziomie 600 MW. Należy zaznaczyć, że dotychczasowy model płatności za realizację usług zakładał jedynie płatność za wykonanie usługi, co nie było dobrze odbierane przez tę grupę wykonawców. Oczekiwanym modelem było wynagradzanie za gotowość do realizacji redukcji, jednak ten sposób rozliczenia musi być oparty na pewności dostawy zakontraktowanej mocy. Po doświadczeniach z lat 2014– 2016 Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA rozpoczęły w trzecim kwartale 2016 roku prace nad wdrożeniem drugiego modelu wynagradzania w tzw. programie gwarantowanym (5). W tym samym okresie OSP dopuścił również do udziału w ramach operacyjnej rezerwy mocy jednostkę grafikową odbiorczą aktywną oraz zmniejszył dla niej wymagania dotyczące uczestnictwa w rynku bilansującym (6). Podjęte działania zmieniają w istotny sposób sytuację i są odpowiedzią na oczekiwania odbiorców energii elektrycznej. Zakłada się również, że przyczyni się to do rozwoju usługi i uaktywnienia większego potencjału. 2. Odbiorcy średniego napięcia – SN (Grupa taryfowa B) Odbiorcy tej grupy to 34 tys. podmiotów zużywających rocznie 43 584 GWh, a średnio jeden odbiorca zużywa 1271 MWh, co odpowiada średniemu zapotrzebowaniu na moc na poziomie 0,15 MW. Odbiorcy ci to przede wszystkim przemysł, duże obiekty wielkopowierzchniowe, infrastruktura komunalna i telekomunikacyjna. Grupa ta charakteryzuje się dużą zmiennością zapotrzebowania na energię elektryczną i bardzo zróżnicowanym poziomem kosztu energii w produkcie lub usłudze finalnej. Z powodu zróżnicowania potrzeb obecnie stosowany model nie jest dla tej grupy atrakcyjny, wynika to z konieczności dużego zaangażowania w realizację usługi, a mimo to profity z jej świadczenia są niewielkie. Wielkość pozyskanej mocy przez agregatora w odniesieniu do kosztów i nakładu pracy pozycjonuje tę grupę jako kolejną do pozyskiwania mocy zarządzalnej. Na obecnym etapie rozwoju rynku jej potencjał mocy do wykorzystania jest trudny do określenia, a doświadczenia z dotychczasowej działalności dotyczą nielicznej grupy. Odbiorcy grupy taryfowej „B”, ze względu na swoją wielkość, nie mogą świadczyć realizacji redukcji samodzielnie, ponieważ minimalny próg wejścia do usług systemowych na poziomie OSP wykorzystujących zarządzanie popytem wynosi 10 MW. Działalność na obszarze

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 17–23

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 17–23. When referring to the article please refer to the original text. PL

OSD, gdzie wielkość minimalna mogłaby być niższa, jest na razie prawnie zablokowana. Jednak w związku z transformacją energetyki prace nad uruchomieniem usług systemowych w obszarze dystrybucji są prowadzone i konieczność ich implementacji jest podnoszona [7]. Kolejną zaletą tych odbiorców jest duża grupa podmiotów, która daje możliwość tworzenia standardów realizacji usług. Przygotowanie standardowych ofert i rozwiązań do konkretnych segmentów rynku obniża koszt pozyskania mocy. Ograniczone struktury energetyczne przedsiębiorców wymagają od agregatora przedstawienia oferty na przeprowadzanie zmiany profilu zużycia energii poprzez polecenia zdalne w formule tzw. Automated Demand Side Response (ADSR). Implementacja rozwiązań typu ADSR wymaga znacznego rozwinięcia narzędzi w obszarach telekomunikacji, informatyki i automatyki. Doświadczenia rozwiniętych rynków wskazują na to, że prace w tym kierunku są podstawą do rozwinięcia oferty produktowej na potrzeby energetyki zawodowej. 3. Odbiorcy niskiego napięcia – nN (Grupa taryfowa C) Odbiorcy tej grupy to ponad 16 mln podmiotów i osób fizycznych, zużywających rocznie 53 898 GWh, a średnio jeden odbiorca zużywa 3,2 kWh. Duże rozdrobnienie i niewielki poziom jednostkowy mocy pozycjonuje tę grupę jako ostatnią do agregowania mocy. Na podstawie przeprowadzonych badań przy realizacji takich projektów, jak: Test Konsumencki Kalisz, Smart Toruń i Living Lab w GK Energa (8) wynika, że potencjał tej grupy będzie możliwy do pozyskania po wdrożeniu szeroko dostępnych technologii ADSR, systemowego podejścia w zarządzaniu i odpowiednich regulacji prawnych. Drugą podstawową grupę stanowi energetyka zawodowa, która jest odbiorcą usług zarządzania popytem i klientem agregatora. Potencjał ten obecnie dopuszczony jest do: • usług systemowych w części związanej z usługami interwencyjnymi na poziomie 200 MW oraz operacyjnej rezerwy mocy • rynku spot energii elektrycznej w umowach bilateralnych z jego uczestnikami • rynku bilansującego • projektowanego rynku mocy [9]. Korzystając z doświadczeń rynków zachodnich, można zauważyć, że największy potencjał mają usługi systemowe na poziomie przesyłu i dystrybucji. Produkty typu DSR ze względu na specyfikę rynku energii mają wpływ na wszystkie jego obszary, z których można wyróżnić cztery główne zbiory. 4. Specyfika rynku energii elektrycznej 1. Zawodowi wytwórcy energii elektrycznej Moc osiągalna elektrowni krajowych to 41 243 MW, z czego w jednostkach wytwórczych centralnie dysponowanych (JWCD) jest 25 130 MW, w jednostkach wytwórczych niebędących centralnie

dy sp onow any m i ( n J WC D ) j e st 16 113 MW. Udział mocy zainstalowanej w elektrowniach wiatrowych w nJWCD wynosi ponad 5900 MW (10). JWCD są podstawą systemu i one ponoszą główny ciężar utrzymania stabilności i bilansowania KSE. Moc 23 434 MW stanowią jednostki oparte na technologiach wykorzystujących jako paliwo węgiel kamienny i brunatny. Korzystanie z tych rozwiązań niesie za sobą wiele ograniczeń, takich jak: konieczność wyłączania jednostek z powodu remontów, ograniczenie zakresu pracy w przedziale mocy maksymalnej i minimum technicznego, czas i koszty rozruchu, czy szybkość i zakres zmian obciążenia [11]. Zminimalizowanie wpływu i kosztów powyższych ograniczeń można uzyskać również poprzez zarządzanie popytem. W obecnej konstrukcji rynku energii elektrycznej zarządzanie popytem na potrzeby wytwórców musi być alokowane w usługach systemowych, których dysponentem jest OSP. 2. Sprzedawcy energii elektrycznej Wykorzystanie usług zarządzania popytem wpisuje się w optymalizację pozycji kontraktowej sprzedawców energii na rynkach spot. Podstawowym rynkiem spot energii elektrycznej w kraju jest rynek dnia następnego (RDN), prowadzony przez Towarową Giełdę Energii. Liczba podmiotów uczestniczących w RDN kształtuje się na poziomie 40. Wolumen obrotu na RDN wyniósł 27,5 TWh i w przeciwieństwie do rynku terminowego ma tendencję wzrostową. Średni poziom mocy, jaka jest kontraktowana w każdej godzinie, to 3,145 GW. Wielkość ta określa możliwości wykorzystania usług DSR. Obecnie mechanizm ten wykorzystuje się w spółce Energa Obrót SA z ceną za usługę odniesioną do cen rynkowych energii. Wdrożono również ofertę realizacji usługi o płatność za gotowość. Dalszy rozwój tego obszaru wymaga ewolucji narzędzi informatycznych w dziedzinie prognoz i implementacji układów automatyki. 3. Operator systemu przesyłowego Na polskim rynku energii rolę OSP sprawuje jeden podmiot – Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA. Głównym przedmiotem jego działalności jest świadczenie usług przesyłania energii elektr ycznej poprzez utrzymanie i rozbudowę infrastruktury przesyłowej oraz prowadzenie stabilnej pracy KSE. Na potrzeby zapewnienia pracy KSE są wykorzystywane następujące usługi systemowe, podzielone na trzy podstawowe grupy, oraz rynek bilansujący: a. Regulacyjne usługi systemowe • regulacja pierwotna • regulacja wtórna • praca z zaniżeniem lub z przeciążeniem (regulacja trójna) • automatyczna regulacja napięcia i mocy biernej • operacyjna rezerwa mocy b. Regulacyjne usługi systemowe w zakresie rezerwy interwencyjnej • praca interwencyjna

• interwencyjna rezerwa zimna • redukcja zapotrzebowania na polecenie OSP c. Pozostałe • usługa uruchomienia JGWa (jednostka grafikowa wytwórcza aktywna) • usługa dyspozycyjności jednostek wytwórczych nJWCD • usługa odbudowy Krajowego Systemu Elektroenergetycznego. Obecnie wykorzystanie potencjału popytu możliwe jest na rynku bilansującym oraz usługach: operacyjnej rezerwy mocy i redukcji zapotrzebowania na polecenie OSP. Obszarem perspektywicznym jest cały obszar usług regulacyjnych. Zagospodarowanie potencjału strony popytowej dotyczące infrastruktury sieciowej będzie tożsame jak w przypadku sieci dystrybucyjnej. W nowej koncepcji interwencyjnych programów wykorzystujących potencjał zarządzania zużyciem operator wprowadził parametr lokalizacji. 4. OSD Sieć dystrybucyjna jest podzielona pomiędzy sześciu dużych operatorów: • ENEA Operator sp. z o.o. – obszar działalności 58 193 km2, liczba odbiorców 2,4 mln • ENERGA-OPERATOR SA – obszar działalności 74 677 km2, liczba odbiorców 2,9 mln • PGE Dystrybucja SA – obszar działalności 122 433 km2, liczba odbiorców 5,2 mln • innogy Stoen Operator sp. z o.o. – obszar działalności 510 km2, liczba odbiorców 0,9 mln • TAURON Dystrybucja SA – obszar działalności 57 069 km2, liczba odbiorców 5,3 mln • PKP Energetyka SA – obszar działalności obejmuje cały kraj, liczba odbiorców 43 tys. Obecnie realizacja usług na potrzeby tego rynku jest zablokowana prawnie i koszty działań w tym obszarze nie są traktowane jako wydatki kwalifikowane do taryfy dystrybucyjnej. Pomimo tego Polskie Towarzystwo Przesyłu i Rozdziału Energii Elektrycznej (PTPiRE) pracuje nad możliwością wykorzystania usług systemowych na tym obszarze, a w strategiach grup energetycznych rozwój zarządzania popytem jest alokowany w obszarze dystrybucji. 5. Bariery legislacyjne Doświadczenie, które już zdobyliśmy, i wypracowane narzędzia pozwalają na rzetelną ocenę przydatności agregatora na krajowym rynku energii elektrycznej. Wskazujemy jednak na brak legislacji umożliwiającej nam skuteczne działanie i wdrażanie nowych produktów. Do uczestnictwa w tak mocno regulowanym rynku niezbędne są uwarunkowania prawne wymuszające rozwiązania innowacyjne. Analizując obecny stan prawny, sugerujemy wprowadzenie następujących zapisów: 1. Uzupełnienie słowniczka zawartego w art. 3 Prawa energetycznego o definicję „agregator”, a także zdefiniowania „usługi

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 17–23

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 17–23. When referring to the article please refer to the original text. PL

zarządzania mocą” lub „usługi redukcji zapotrzebowania” Agregator – profesjonalny podmiot odpowiedzialny za zarządzanie zagregowanym pasmem wytwórczym bądź redukcyjnym na potrzeby operatorów. 2. Zmiana art. 9c, ust. 3, pkt 1) i 8) Prawa energetycznego poprzez dookreślenie, że OSD jest odpowiedzialny za współpracę z OSP przy zapewnieniu bezpieczeństwa dostarczania energii elektrycznej, bezpieczeństwa funkcjonowania systemu elektroenergetycznego i odpowiedniej zdolności przesyłowej w sieci dystrybucyjnej; nadto, z perspektywy rozwoju usług DSR, zasadne wydaje się rozszerzenie zakresu odpowiedzialności OSD o zakup usług systemowych niezbędnych do prawidłowego funkcjonowania systemu elektroenergetycznego w obszarze właściwości danego OSD, w tym poprzez współpracę z agregatorami 3. Zmiana poszczególnych zapisów rozporządzenia ministra gospodarki z dnia 4 maja 2007 roku w sprawie szczegółowych warunków funkcjonowania systemu elektroenergetycznego, w tym: • definicji „usług systemowych” zawartej w § 2, pkt 23 rozporządzenia, poprzez dookreślenie, że usługi systemowe stanowią usługi świadczone na rzecz operatora systemu przesyłowego elektroenergetycznego lub operatora systemu dystrybucyjnego w obszarze jego funkcjonowania, niezbędne do zapewnienia przez tego operatora prawidłowego funkcjonowania systemu elektroenergetycznego, niezawodności jego pracy i utrzymywania parametrów jakościowych energii elektrycznej • § 13, ust. 4, pkt 5, poprzez zobowiązanie OSP i OSD do przekazywania danych pomiarowych także na żądanie agregatora • wymagań technicznych dla układów pomiarowo-rozliczeniowych energii elektrycznej, o których mowa w pkt 5 załącznika nr 1 do rozporządzenia, w sposób umożliwiający efektywne rejestrowanie i pozyskiwanie danych przez agregatorów na potrzeby realizacji usług DSR 4. Zmiana poszczególnych zapisów rozporządzenia ministra gospodarki z dnia 4 maja 2007 roku w sprawie szczegółowych zasad kształtowania i kalkulacji taryf oraz rozliczeń w obrocie energią elektryczną, w tym: • definicji „usług systemowych” zawartej w § 2, pkt 12 rozporządzenia (w taki sam sposób jak opisano w pkt 3) • zasad kalkulowania stawek opłat za udostępnianie danych na potrzeby świadczenia usług DSR; wprowadzenie zapisów dopuszczających wprost możliwość alokacji kosztów usługi DSR do taryfowych kosztów uzasadnionych 5. Wprowadzenie do ustawy Prawo energetyczne zapisów regulujących system wynagradzania odbiorców uczestniczących w świadczeniu usług redukcji zapotrzebowania na polecenie OSP/OSD 6. Wprowadzenie do ustawy Prawo energetyczne przepisów, które pozwolą OSD uwzględnić koszty usług redukcji w kalkulacji taryf tych OSD

7. Wprowadzenie zmian w Instrukcji Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej, które będą musiały zostać uwzględnione w Instrukcji Ruchu i Eksploatacji Sieci Dystrybucyjnej i taryfach, polegających w szczególności na: • uregulowaniu sposobu realizacji przez OSD na rzecz OSP obowiązków w zakresie realizacji usług redukcji zapotrzebowania na polecenie OSP • umożliwieniu agregatorom pozyskiwanie odczytów z układów pomiarowo-rozliczeniowych w ujęciu godzinowym na potrzeby rozliczenia oraz w ujęciu minimum 15-minutowym na potrzeby realizacji usług interwencyjnej redukcji mocy 8. Pełne implementowanie do polskiego p orząd ku prawnego dyrekty w y Parlamentu Europejskiego i Rady 2012/27/UE z dnia 22 października 2012 roku w sprawie efektywności energetycznej, która m.in. zobowiązuje państwa członkowskie do wspierania korzystania z energii pozyskiwanej w ramach usług DSR [3]; nakłada na OSP i OSD obowiązek niedyskryminacyjnego traktowania agregatorów; obliguje krajowe organy regulacyjne (prezesa URE), OSP i OSD do ścisłej współpracy z usługodawcami świadczącymi usługi DSR. Powyższe rozwiązania prawne ułatwią rozwój, nie tylko agregatorowi, ale także konkurencyjności na rynku energii elektrycznej i przyczynią się do optymalnego wykorzystania energii generowanej w OZE. Wprowadzenie tych zapisów spowoduje również przewidywalny system finansowania agregatora, który będzie mógł świadczyć usługi dla różnych podmiotów, wykorzystując tym samym w pełni zgromadzony potencjał. Obecnie agregatorzy mogą zaoferować swoje usługi jedynie OSP. Naszym zdaniem model ten powinien się zmienić po przetestowaniu tej usługi w obecnych warunkach. DSR to innowacyjna usługa dla KSE i dopiero uzyskanie skutecznie zarządzanego pasma może skutkować opłatą za gotowość. Jest to opłata, którą zleceniodawca ponosi przed wykorzystaniem usługi i gwarantuje ona beneficjentom określony przychód. 6. Obecne obszary wykorzystania usługi DSR W Polsce przy obecnej konfiguracji IRiESP, obszarami, w których można wykorzystać zarządzanie popytem, są rynek bilansujący (RB) i regulacyjne usługi systemowe w zakresie rezerwy interwencyjnej. PSE SA 29 września 2016 roku uruchomiły proces konsultacji zmian w IRiESP, wynikających z projektu karty aktualizacji nr CB/16/2016 – Bilansowanie systemu i zarządzanie ograniczeniami systemowymi [12]. W przedstawionym dokumencie zaproponowano wiele zmian, których głównym celem było zwiększenie zasobów mogących uczestniczyć w bilansowaniu oraz poprawa sygnałów cenowych wspierających bilansowanie KSE, zwłaszcza w okresach deficytu mocy. Odbiorcy mogą brać udział w RB, gdzie ich odbiory sterowane reprezentowane są na rynku w dedykowanym typie: jednostki grafikowej odbiorczej aktywnej (JGOa). Złożenie

oferty redukcyjnej przez odbiorcę w wyznaczonej godzinie oznacza sprzedaż na RB energii wcześniej zakupionej lub rezygnację z zakupu energii na RB. Poziomem odniesienia dla takiej redukcji jest planowany pobór mocy, którego dokładność nie może być wyższa niż 5% w stosunku do rzeczywistego poboru. Zmiana zaproponowana w karcie aktualizacji nr CB/16/2016 rozszerza ten błąd do 10% i ogranicza go jedynie do godzin ofert redukcji obciążenia. Wyzwaniem w realizacji tego typu zgłoszeń mogą być: krótki czas wywołania, który wynosi 50 minut, niewielka liczba godzin realizacji, wynikająca z liczby skoków cenowych na RB, oraz parametr ograniczający liczbę ofert redukcji obciążenia ze względu na warunki pracy sieci. We wspomnianej karcie aktualizacji IRiESP uwzględnia się możliwość uzyskania wynagrodzenia w ramach operacyjnej rezerwy mocy (ORM). Ogólnie zmiany zwiększają wynagrodzenie z tytułu ORM w okresach niedostatecznej rezerwy (poniżej 9%) w KSE. Jednostki wytwórcze i odbiorcze, które złożą swoje oferty, nie zostaną uruchomione i zmieszczą się w 9-proc. rezerwie w stosie cenowym, otrzymają wynagrodzenie za gotowość. Niestety, oferty JGOa w obecnej IRiESP mają dużo mniejsze szanse na uzyskanie tego typu wynagrodzenia. Wiąże się to z tym, że w przypadku oferty JGWa od ceny zaoferowanej odejmowana jest cena za wytwarzanie wymuszone energii elektrycznej, powiększona o jednostkowy koszt uprawnień do emisji CO2. Dopiero tak obniżona oferta trafia do stosu cenowego ORM. W przypadku JGOa cena oferty jest bezpośrednio brana do stosu. Średnia ważona cena za ORM z należności godzinowych wyniosła wg symulacji OSP – 65,02 zł/MWh, gdy minimalna cena ofert na RB wynosi 70 zł/MWh. Zmiana ta ogranicza udział JGOa do sytuacji zagrożenia w KSE, przy czym przewidzenie takiej okoliczności wymaga posiadania służb monitorujących stabilność systemu, co nie jest domeną odbiorców. Regulacyjne usługi systemowe w zakresie rezerwy interwencyjnej zostały rozszerzone o usługę pn. „Redukcja zapotrzebowania na polecenie OSP”, która jest przeznaczona do zarządzania popytem. Po wprowadzeniu karty aktualizacji nr CB/16/2016 system wynagradzania został rozwinięty do dwóch trybów w zależności od rodzaju programu. Program gwarantowany ma zapewniać moce z wyprzedzeniem rocznym lub kwartalnym oraz gwarancją dostawy, a wynagrodzenie ma być podzielone na część stałą (za gotowość) i zmienną (za wykorzystanie). Program bieżący ma zapewniać moc w horyzoncie dobowym z wynagrodzeniem jedynie za wykonanie. Wprowadzane zmiany wydają się być dobrą podstawądo uruchomienia rynku mocy, co koresponduje z podsumowaniem zakończonych konsultacji dotyczących tego rynku. Rozwój OZE i konkurencyjności na rynku energii tworzy przestrzeń do realizacji nowych form współpracy. Gdy obserwuje się rynki zachodnie (np.: w USA, Francji, Wielkiej Brytanii), można zauważyć, że energetyka (produkcja, przesył i dystrybucja) przestaje być domeną tylko koncernów energetycznych, wypychanych

P. Chylmański, A. Kroczek | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 17–23

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 17–23. When referring to the article please refer to the original text. PL

przez energetykę prosumencką z obszaru generacji i dystrybucji energii elektrycznej. Punkt ciężkości firm energetycznych przesuwa się w kierunku animowania rynku energii, którego celem jest: • zapewnianie bezpieczeństwa dostaw • ochrona środowiska • optymalizacja kosztowa dostaw • wspieranie konkurencyjności rynku energii • outsourcing energetyczny. Kształtowanie się nowego modelu energetyki możemy zaobserwować na rynku niemieckim. Firma E.ON pozbywa się konwencjonalnych elektrowni na rzecz produkcji w OZE, zarządzania siecią i dystrybucją oraz oferowania nowych rozwiązań dla końcowych odbiorców energii [13]. Firmy na rozwiniętych zachodnich rynkach energii elektrycznej stają się zorientowane na potrzeby klienta. Warto zwrócić uwagę na to, że ww. firma nie jest odosobniona w takim działaniu. Fortum utworzyło w Finlandii wirtualną elektrownię w oparciu o odbiorców indywidualnych. Moc zarządzana jest dużo niższa niż u odbiorców przemysłowych, jednak implementacja tego rozwiązania w skali masowej może pomóc bilansować sieć elektroenergetyczną [14]. Działania zachodnich koncernów są odpowiedzą na zmieniający się rynek energetyczny. Wiąże się to także z rozdziałem energetyki na konwencjonalną i innowacyjną. W tym miejscu pojawia się podmiot agregatora, który poprzez bezpośredni kontakt z odbiorcą energii elektrycznej zarządza jego popytem oraz produkcją. W ten sposób optymalizuje wykorzystanie energii z OZE i mając kontakt z zakładami przemysłowymi rozwija ich efektywność energetyczną.

7. Wnioski Zaktywizowana strona popytowa okaże się efektywniejszym narzędziem niż budowanie szczytowych mocy wytwórczych, ponieważ nie wymaga długofalowego planowania uwzględniającego rynkowe ceny energii elektrycznej, a jest uruchamiana w najbardziej krytycznych dla systemu momentach. Agregator powinien być postrzegany jako uzupełnienie KSE i uczestnik rynku stabilizujący produkcję energii elektrycznej w konwencjonalnych źródłach. Niestety, nasze działania są ograniczane ze względu na brak przepisów prawa dotyczących agregatorów. W obliczu zagrożenia stabilności KSE agregator proponuje gotowe rozwiązania, wystarczy jedynie stworzyć środowisko do rozwoju tego typu usług. Bibliografia 1. PSE przygotowuje się na niedobór rezerw mocy, PAP [online], http://energetyka.wnp.pl/pse-przygotowuje-sie-na-niedobor-rezerw-mocy,193377_1_0_0. html [dostęp: 25.05.2017]. 2. Demand Response: A Study of the Potential in Europe, SIA Partners, 2015 [online], http://energy.sia-partners.com/ wpfiles/2015/02/20141218_Article_ DR-potential-in-Europe-1.pdf [dostęp: 25.05.2017]. 3. Statystyka elektroenergetyki polskiej 2013, Agencja Rozwoju Energetyki SA, Warszawa 2014. 4. Opracowanie własne, Enspirion sp. z o.o. na podstawie realizacji usług DSR w latach 2014–2016, niepublikowane. 5. Prezentacja ze spotkania dotyczącego Interwencyjnych Programów DSR, PSE, Konstancin-Jeziorna 2016.

6. Karta Aktualizacji IRiESP CB/16/2017, PSE, Konstancin-Jeziorna 2016. 7. Sprawozdanie Polskiego Towarzystwa Przesyłu i Rozdziału Energii Elektrycznej za rok 2014 [online], http://docplayer. pl/5710668-Sprawozdanie-polskiegotowarzystwa-przesylu-i-rozdzialuenergii-elektrycznej.html [dostęp: 25.05.2017]. 8. Opracowanie własne, niepublikowane. Enspirion sp. z o.o. na podstawie realizacji usług DSR w latach 2014–2016 9. Projekt Ustawy o rynku mocy, Ministerstwo Energii, 2016. 10. Informacje o zasobach wytwórczych KSE (wg stanu na 30.11.2016), PSE. 11. Pawlik M., Zaawansowane technologicznie bloki energetyczne – Nowe wyzwania, 2013. 12. Rozwiązania funkcjonalne rynku mocy, Ministerstwo Energii, 30.09.2016, Warszawa [online] https://n-2-14.dcs. redcdn.pl/file/o2/tvn/web-content/m/ p121/f/84f0f20482cde7e5eacaf7364 a643d33/22c51182-9bba-47f7-bf11-f9f32217047e.pdf [dostęp: 10.07.2017]. 13. E.ON pozbywa się konwencjonalnych elektrowni i skupi się na OZE, Gramwzielone.pl [online], http://www. cire.pl/item,123004,1,0,0,0,0,0,eon-pozbywa-sie-konwencjonalnych-elektrowni-i-skupi-sie-na-oze.html [dostęp: 25.05.2017]. 14. Fortum skorzysta z usług indywidualnych odbiorców do bilansowania sieci, CIRE.PL [online], http://www.cire.pl/ item,126056,1,0,0,0,0,0,fortum-skorzysta-z-uslug-indywidualnych-odbiorcow-do-bilansowania-sieci.html [dostęp: 25.05.2017].

Piotr Chylmański

Enspirion sp. z o.o. e-mail: piotr.chylmanski@enspirion.pl Specjalista ds. DSR w Enspirion sp. z o.o. Zatrudniony w przedsiębiorstwie od 2015 roku. Absolwent Politechniki Gdańskiej, Wydziału Elektrotechniki i Automatyki na kierunku energetyka. Ukończył studium podyplomowe z zakresu funkcjonowania rynku energii w Szkole Głównej Handlowej. Obecnie studiuje analitykę gospodarczą na Wydziale Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej, a także efektywność energetyczną w sektorze publicznym na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki.

Andrzej Kroczek

Enspirion sp. z o.o. e-mail: andrzej.kroczek@enspirion.pl Absolwent Politechniki Rzeszowskiej. Tytuł zawodowy mgr. inż. (2004) uzyskał w dziedzinie metrologii i systemów pomiarowych na Wydziale Elektrotechniki i Informatyki. Uczestniczył w projektach optymalizacji kosztów zużycia energii i budowy lokalnych układów CHP. Jego zainteresowania zawodowe obejmują zagadnienia związane z zarządzaniem przepływami energii w przedsiębiorstwach, transformacją elektroenergetyki i usługami wykorzysującymi Demand Side Respons (DSR). Pracuje na stanowisku kierownika w Dziale Usług DSR.

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 29–35

Analysis of Induced Voltages and Power Losses in High Voltage Power Cables for Selected Methods of Cables Sheaths Bonding

Authors Stanisław Czapp Krzysztof Dobrzyński Jacek Klucznik Zbigniew Lubośny

Keywords power cables, induced voltages, power losses

Abstract Power is increasingly supplied to city centres with 110 kV cable lines. This is a convenient way to supply power, and practically the only one possible in areas of dense urban development. A high-voltage cable contains a coaxial metallic sheath, in which in normal operation and in fault conditions (during short-circuits) significant line-to-earth voltages can be induced, which threatens electric shock and/or damage to the cable’s outer non-conductive sheath. These voltages depend on the earthing/bonding of the cable’s sheaths, and on the cable configuration. These voltages induce currents, which, in turn, cause additional power losses in the cable. The article presents multivariate analysis of the voltages induced in a selected cable line in steadystate condition. Single-point bonding of sheaths has been discussed, as well as their both-ends bonding, transposition, and transposition of cores (conductors). For each case, the losses of active power in this line have been calculated.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017203 Received: 08.02.2017 Accepted: 06.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction The distribution of electricity using 110 kV cable lines is becoming increasingly popular in Poland. The use of cable lines instead of overhead lines is gaining an edge in powering urban agglomerations, but it isn’t free of disadvantages. These include the induction of voltages in the cable’s sheaths, which may cause electric shock and damage to the cables’ outer non-conductive sheath. Induced voltages can also cause power losses in sheaths and thus contribute to a significant reduction in the cables’ currentcarrying capacity [1–14]. The main factors affecting the voltages induced in sheaths are: • cable design • cable formation (trefoil, flat with cables in contact, flat with spacing between cables) • current in cable cores (conductors) • earthing/bonding of sheaths and their transposition • transposition of cores (conductors).

Voltages induced in a trefoil formation can be calculated from the following relationships [15, 16]: (1)

(2)

(3) where: UL1sh, UL2sh, UL3sh – voltages induced in sheaths of cables in phases L1, L2, L3 respectively, I – current in core, d – average diameter of sheath, Dc – distance between cable axes. In the flat cable formation, these voltages will be:

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 29–35

(4) (5)

(6) where: Dc – distance between outer cable axes and centre cable axis; other symbols as in formulas (1), (2), (3). The article presents the results of analysis of voltages induced in the sheaths of 110 kV cables, and the results of analysis of active power losses in the line, with particular regard to losses in these sheaths. A one-cable per phase system was analysed, and a threecable per phase system with the same current carrying capacity. Calculations were made using the DIgSILENT PowerFactory® software and an original script prepared in the software’s internal programming language. The calculation results have shown that, depending on the earthing/bonding of sheaths and possible transposition of sheaths and/or cores, the induced voltages and active power losses in the sheaths can be clearly differentiated. This is important from the point of view of the risk of electric shock and the cable line’s expected throughput.

2. Description of the cable line A 3-km long cable line was considered, which should allow the transmission of 322 MW of active power. If it is assumed that this

power is to be transmitted in a one-cable per phase line configuration, then cables should be used with 2,000 mm2 copper cores. This configuration and cable size was adopted as the first cable line solution. To avoid the use of cables with such large crosssections, a multi-circuit configuration can be used. Therefore, a configuration of three cables per phase was adopted as a second solution, with 500 mm2 copper cores. The cables were laid flat, spaced by their outside diameter. Clear distance between circuits in the three-cable per phase configuration is equal to the cables’ double outer diameter. Induced voltages were calculated for the following sheaths bonding modes: • single-point bonding • single-point bonding with transposition of sheaths and cores (line divided into 3 x 1 km sections) • both-ends bonding • both-ends bonding with transposition of sheaths and cores (line divided into 3 x 1 km sections) – cross-bonding. Fig. 1 shows the sheaths bonding modes for the one-cable per phase line configuration. In the configuration shown in Fig. 1c, opening of the switch at E4 earthing is the single-point bonding with the transposition of sheaths and/or cores, and closing the switch is the both-ends bonding with the transposition of the said conductors (cores and sheaths). Fig. 2 shows the threecable per phase configuration – only the most complex variant is shown, which corresponds to the one-cable per phase system in Fig. 1c. The calculations results in the diagrams in point 3.1 show the sheath voltage of the phase, for which it was the highest. The

Fig. 1. Analysed cable line with one cable per phase: a) single-point bonding , b) both-ends bonding without transposition of sheaths and cores, c) transposition of sheaths and/or cores (possible both-ends bonding or single-point bonding) 30

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 29–35

induced voltages were calculated for the currents in the cores resulting from the transmitted active power of 322 MW. For each configuration (first – one cable per phase, second – three cables per phase) 1,302 calculation results were obtained.

3. Calculation results 3.1. Induced voltages The simplest high-voltage cable line from the point of view of analysis of the voltages induced in sheaths is that single-point bonded without transposition of sheaths and cores. The shock hazard from induced voltages can occur only at the unearthed end of the line. In the one-cable per phase configuration, the voltages induced at the line’s unearthed end can reach as much as 650 V to earth. Given that the voltages can last for a long time,

they should not exceed 80 V [17]. It is therefore necessary to transpose the sheaths and/or cores, which in some connection variants (Fig. 3a) can reduce the induced voltages. Significantly lower than in the one-cable per phase configuration are the voltages induced in lines with three cables per phase (Fig. 3b). At worst, the induced voltage reaches 200 V, and for many connection options it is clearly lower than 80 V. The voltage reduction in the three-cable per phase configuration is mainly due to the fact that the currents in the cables’ individual cores are much lower than in the one-cable per phase system. Most analyses of the induced voltages consist in calculation of their values at the end of the cable line. However, it is important to remember that the electric shock hazard is also present in the places of sheaths and/or cores’ transposition (Fig. 1c and Fig. 2 – points at E2 and E3 earthings).

Fig. 2. Analysed cable line with three cables per phase – an exemplary diagram of transposition of sheaths and cores

Fig. 3. Voltages induced USh(max) at the end of cable line with single-point bonding: a) one cable per phase, b) three cables per phase 31

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 29â&#x20AC;&#x201C;35

Fig. 4. Voltages induced USh(max) at transposition points with single-point bonding: a) one cable per phase, b) three cables per phase

Fig. 5. Voltages induced USh(max) at transposition points with both-ends bonding: a) one cable per phase, b) three cables per phase

Fig. 6. Active power losses Plosses(total) (in sheaths and cores) with single-point bonding: a) one cable per phase, b) three cables per phase

In addition to transposing, surge arresters are installed in these places, as well as earth connections, which endangers the service personnel and even ordinary persons. Voltage induced at the transposition points are shown in Fig. 4. As in the previous case, the solution with three cables per phase is better. Moreover, only with this solution voltages not higher than 80 V can be achieved. From the point of view of induced voltages, the both-ends bonding is the best. The hitherto unearthed end is then earthed (E4 earthing in Fig. 1c and Fig. 2) and there is no risk of electric 32

shock. Earthing/bonding on both sides of this line, however, is the cause of current flows in the sheaths, originated from induced voltages. These currents are the source of a significant heat flux that limits the line throughput. The maximum power permitted to transmit in the analysed lineâ&#x20AC;&#x2122;s one-cable per phase configuration is 48% (71% with three cables per phase) of the highest power that can be transmitted with single-point bonding. For this reason, it is necessary to transpose the sheaths (cores). This allows the line

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 29–35

Fig. 7. Active power losses Plosses(total) (in sheaths and cores) with both-ends bonding: a) one cable per phase, b) three cables per phase

Fig. 8. Losses in sheaths Plosses(Sheath) and losses in cores Plosses(Core) with both-ends bonding: a) one cable per phase, b) three cables per phase

Fig. 9. Uniformity of load currents in individual cables, expressed as the ratio of current Imin in the least-loaded cable to current Imax in the mostloaded cable, with both-ends bonding: a) one cable per phase, b) three cables per phase

capacity to reach the assumed level (322 MW) and the induced voltages relatively low (Fig. 5).

3.2. Active power losses The choice of the number of parallel circuits and the sheath earthing/bonding method should also be considered from the point of view of the losses of active power in the cable line.

Fig. 6 shows the comparison of total losses (in cores and sheaths) for one-cable per phase (Fig. 6a) and three-cable per phase (Fig. 6b) configurations, with sheaths’ single-point bonding and line load 322 MW. Differences are noticeable, but not large. Large differences between these configurations occur with the line’s both-ends bonding (Fig. 7). In the three-cable per phase configuration the total active power losses can reach 700 kW, 33

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 29–35

while in the one-cable per phase configuration over twice as much, i.e. 1,600 kW. Significant share in the total losses is that of the losses in sheaths in the one-cable per phase configuration. For the analysed cable line, they may be four times larger than the losses in cores (Fig. 8a) – the largest losses in sheaths were ca. 1,200 kW, while the losses in cores amounted to 400 kW. This is not the case for a three-cable per phase system (Fig. 8b). In the worst case, the losses in sheaths were ca. 370 kW, while in cores slightly less than 330 kW. From the foregoing considerations, it follows that the three-cable per phase solution is better from the point of view of the induced voltages and losses of active power in the cable line. However, in terms of uniformity of core currents, it is worse than the one-cable per phase configuration (Fig. 9). In that system, it is close to one. Whereas in the considered multi-circuit system the ratio of the current in the least-loaded cable to the current in the most-loaded cable can be reduced to about 0.8 because of electromagnetic interference.

4. Conclusions Increasingly extensive use of high-voltage large-length cable lines leads to multi-variable analyses of the voltages induced and power losses incurred in the lines’ cable sheaths. Consideration of multi-circuit power supply configurations and sheaths and cores transposition greatly complicates these analyses. Finding the best solution in terms of one or more criteria (electric shock hazard, active power losses, cable load uniformity) requires advanced and time-consuming computer calculations. REFERENCES

1. B. Akbal, “Determination of the sheath current of high voltage underground cable line by using statistical methods”, International Journal of Engineering Science and Computing, Vol. 6, No. 3, 2016, pp. 2188–2192. 2. M. Coates, J. Ware, “Voltages induced in the non-magnetic, metallic sheaths and/or armour of single-core cables”, IEE Wiring Matters 2006, pp. 8–9. 3. S. Czapp et al., “Calculation of induced sheath voltages in power cables – single circuit system versus double circuit system”, Journal of Information, Control and Management Systems, Vol. 12, No. 2, 2014, pp. 113–124.

4. S. Czapp et al., “Computer-aided analysis of induced sheath voltages in high voltage power cable system”, The 10th International Conference on Digital Technologies, 9–11 July 2014. 5. S. Czapp et al., “Induced sheath voltages in 110 kV power cables – case study”, Archives of Electrical Engineering, Vol. 64, No. 3, 2015, pp. 361–370. 6. S. Czapp et al., “Impact of configuration of earth continuity conductor on induced sheath voltages in power cables”, 2016 International Conference on Information and Digital Technologies (IDT), 5–7 July 2016. 7. D. Duda, M. Szadkowski, “Ochrona przeciwprzepięciowa osłon kabli WN w różnych układach połączeń żył powrotnych” [Surge protection of HV cables sheaths in various shield connection systems], Przegląd Elektrotechniczny, Year 90, No. 10, 2014, pp. 37–40. 8. C.K. Jung et al., “Characteristics and reduction of sheath circulating currents in underground power cable systems”, International Journal of Emerging Electric Power Systems, Vol. 1, No. 1, 2004, pp. 1–17. 9. C.K. Jung, “Sheath circulating current analysis of a cross bonded power cable systems”, Journal of Electrical Engineering & Technology, Vol. 2, No. 3, 2007, pp. 320–328. 10. L. Zhonglei et al., “The calculation of circulating current for the singlecore cables in smart grid”, Innov. Smart Grid Technologies, ISGT, Asia, 21–24 May 2012. 11. M. Shaban et al., “Assessing induced sheath voltage in multi-circuit cables: Revising the methodology”, 2015 IEEE Conf. on Energy Conversion (CENCON), 19–20 October 2015. 12. A. Sobral, A. Moura, M. Carvalho, “Technical implementation of cross bonding on underground high voltage lines projects”, 21st International Conference on Electricity Distribution, Frankfurt, 6–9 June 2011, Paper no. 0499. 13. R. Tarko et al., “Statystyczna analiza zakłóceń zwarciowych dla określenia przekroju żył powrotnych kabli średnich napięć” [Statistical analysis of faults for determining cross section of medium voltage cables return conductors], Przegląd Elektrotechniczny, Year 92, No. 7, 2016, pp. 186–189. 14. Z. Yi et. al., “Analysis of the sheath voltage in high-speed railway feeder cable grounding in single-ended mode”, International Conference on Lightning Protection (ICLP), 11–18 October 2014. 15. CIGRE, Working group B1.18, “Special bonding of high voltage power cables”, October 2005. 16. “IEEE Guide for Bonding Shields and Sheaths of Single-Conductor Power Cables Rated 5 kV through 500 kV”, IEEE Std 575™-2014. 17. “EN 50522:2010 Earthing of power installations exceeding 1 kV a.c.”.

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 29–35

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

Krzysztof Dobrzyński Gdańsk University of Technology e-mail: krzysztof.dobrzynski@pg.edu.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering of Warsaw University of Technology in 1999. In 2012 he obtained the degree of doctor of engineering at the Faculty of Electrical and Control Engineering of Gdańsk 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.

Jacek Klucznik Gdańsk University of Technology e-mail: jacek.klucznik@pg.edu.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.

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

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 29–35

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 29–35. When referring to the article please refer to the original text. PL

Analiza napięć indukowanych i strat mocy w kablach elektroenergetycznych wysokiego napięcia dla wybranych sposobów uziemienia żył powrotnych Autorzy

Stanisław Czapp Krzysztof Dobrzyński Jacek Klucznik Zbigniew Lubośny

Słowa kluczowe

kable elektroenergetyczne, napięcia indukowane, straty mocy

Streszczenie

Dostarczanie mocy do centrów miast coraz częściej odbywa się z wykorzystaniem linii kablowych o napięciu 110 kV. To dogodny sposób zasilania, a praktycznie jedyny możliwy w przypadku gęstej zabudowy miejskiej. Kable wysokiego napięcia zawierają współosiową żyłę powrotną, w której podczas normalnej pracy oraz w stanach zakłóceniowych (podczas zwarć) mogą indukować się znaczne napięcia względem ziemi, co zagraża porażeniem i/lub uszkodzeniem zewnętrznej powłoki kabla. Wartości tych napięć zależą od sposobu uziemienia żył powrotnych kabli oraz konfiguracji kabli. Konsekwencją napięć indukowanych są prądy indukowane, a te z kolei są przyczyną dodatkowych strat mocy w kablach. W artykule przedstawiono wielowariantową analizę napięć indukowanych w wybranej linii kablowej. Rozpatrzono uziemienie jednostronne żył powrotnych, uziemienie dwustronne żył powrotnych, transpozycję żył powrotnych oraz transpozycję żył roboczych. Dla każdego z przypadków obliczono straty mocy czynnej w tej linii. Data wpływu do redakcji: 08.02.2017 Data akceptacji artykułu: 06.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wstęp Dystrybucja energii elektrycznej z wykorzystaniem linii kablowych o napięciu nominalnym 110 kV staje się w Polsce coraz bardziej popularna. Wykorzystanie linii kablowych zamiast napowietrznych zyskuje przewagę przy zasilaniu aglomeracji miejskich, ale nie jest pozbawione wad. Należy do nich zaliczyć indukowanie się napięć w żyłach powrotnych kabli, co może być przyczyną porażenia, a także uszkodzenia zewnętrznej nieprzewodzącej powłoki kabli. Napięcia indukowane mogą być też powodem powstawania strat mocy w żyłach powrotnych i z tego powodu przyczyniać się do znacznego ograniczenia obciążalności długotrwałej kabli [1–14]. Głównymi czynnikami wpływającymi na wartość napięć indukowanych w żyłach powrotnych są: • konstrukcja kabli • ułożenie kabli (trójkątne symetryczne, płasko z kablami stykającymi się, płasko z odstępem pomiędzy kablami) • wartość prądu płynącego w żyłach roboczych kabli • sposób uziemienia żył powrotnych oraz ich transpozycja • transpozycja żył roboczych. Napięcia indukowane dla układu trójkątnego symetrycznego można obliczyć na podstawie następujących zależności [15, 16]:

(1)

(2)

(3)

gdzie: UL1sh, UL2sh, UL3sh – napięcia indukowane w żyłach powrotnych kabli odpowiednio fazy L1, L2, L3, I – prąd w żyle roboczej, d – średnia średnica żyły powrotnej, Dc – odległość pomiędzy osiami kabli. W układzie płaskim kabli napięcia te będą wynosić:

tego programu. Wyniki obliczeń wykazały, że w zależności od sposobu uziemienia żył powrotnych i ewentualnej transpozycji żył powrotnych i/lub roboczych, wartości napięć indukowanych oraz strat mocy czynnej w żyłach powrotnych mogą być wyraźnie zróżnicowane. Ma to istotne znaczenie z punktu widzenia zagrożenia porażeniowego oraz oczekiwanej przepustowości linii kablowej.

2. Opis analizowanej linii kablowej Rozważano linię kablową o długości 3 km, która powinna umożliwiać przesył mocy czynnej na poziomie 322 MW. Jeżeli przyjąć, (4) że taka moc ma być przesyłana w układzie z jednym kablem na fazę, to należy zasto (5) sować kable o żyłach roboczych miedzianych o przekroju 2000 mm2. Taki układ i przekrój kabli przyjęto jako pierwsze rozwiązanie linii kablowej. Chcąc uniknąć stosowania kabli o tak dużym przekroju, (6) można zastosować układ wielotorowy. Jako drugie rozwiązanie linii kablowej przygdzie: Dc – odległość pomiędzy osiami kabli jęto zatem układ z trzema kablami na fazę zewnętrznych a osią kabla środkowego; – zastosowano kable o żyłach roboczych pozostałe oznaczenia jak dla zależności (1), miedzianych o przekroju 500 mm2. Kable (2), (3). są ułożone płasko z odstępem w świetle W artykule przedstawiono wyniki analizy między nimi równym średnicy zewnętrznej napięć indukowanych w żyłach powrot- kabla. Odstęp w świetle pomiędzy torami nych kabli o napięciu 110 kV i wyniki w układzie z trzema kablami na fazę jest analizy strat mocy czynnej w linii, ze szcze- równy podwójnej średnicy zewnętrznej gólnym uwzględnieniem strat w tych żyłach. kabla. Napięcia indukowane obliczano dla Analizowano układ z jednym kablem na fazę następujących sposobów uziemienia żył i równoważny z punktu widzenia obciążal- powrotnych: ności długotrwałej układ z trzema kablami • uziemienie jednostronne na fazę. Obliczenia wykonano z wykorzysta- • uziemienie jednostronne z transpozycją niem programu DIgSILENT PowerFactory® żył powrotnych i żył roboczych (linia oraz autorskiego skryptu przygotowanego podzielona na 3 sekcje o długości 1 km) w wewnętrznym języku programowania • uziemienie dwustronne

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 29–35

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 29–35. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Analizowana linia kablowa w układzie z jednym kablem na fazę: a) uziemienie jednostronne, b) uziemienie dwustronne bez transpozycji żył powrotnych i żył roboczych, c) transpozycja żył powrotnych i/lub roboczych (możliwe uziemienie dwustronne lub uziemienie jednostronne)

Rys. 2. Analizowana linia kablowa w układzie z trzema kablami na fazę – przykładowy schemat przedstawiający transpozycję żył powrotnych i żył roboczych

• uziemienie dwustronne z transpozycją żył powrotnych i żył roboczych (linia podzielona na 3 sekcje o długości 1 km). Na rys. 1 przedstawiono rozważane sposoby uziemienia żył powrotnych dla układu

z jednym kablem na fazę. W przypadku układu z rys. 1c otwarcie łącznika przy uziemieniu E4 oznacza uziemienie jednostronne z transpozycją żył powrotnych i/lub żył roboczych, natomiast zamknięcie tego łącznika oznacza uziemienie dwustronne

z transpozycją wymienionych żył. Na rys. 2 przedstawiono układ z trzema kablami na fazę – zaprezentowano tylko wariant najbardziej skomplikowany, który odpowiada układowi z jednym kablem na fazę z rys. 1c.

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 29–35

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 29–35. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wyniki obliczeń zawarte na wykresach w rozdziale 3.1 przedstawiają napięcie żyły powrotnej tej fazy, dla której uzyskano wartość największą. Napięcia indukowane obliczono dla wartości prądu w żyłach roboczych, wynikających z przesyłanej mocy czynnej równej 322 MW. Dla każdego układu (pierwszy – jeden kabel na fazę, drugi – trzy kable na fazę) uzyskano 1302 wyniki obliczeń.

3. Wyniki obliczeń 3.1. Napięcia indukowane Najprostszym sposobem wykonania linii kablowej wysokiego napięcia z punktu widzenia analizy napięć indukowanych w żyłach powrotnych jest jej uziemienie jednostronne bez transpozycji żył powrotnych i roboczych. Zagrożenie porażeniowe od napięć indukowanych może występować wtedy tylko na nieuziemionym końcu linii. W przypadku zastosowania jednego kabla na fazę napięcia indukowane na nieuziemionym końcu linii mogą osiągać nawet

ok. 650 V względem ziemi. Zważywszy na to, że mogą się one utrzymywać długotrwale, nie powinny przekraczać 80 V [17]. Konieczne jest zatem wykonanie transpozycji żył powrotnych i/lub roboczych, co w niektórych wariantach połączeń (rys. 3a) pozwala uzyskać napięcia indukowane mniejsze od tej wartości. Wyraźnie mniejsze napięcia indukowane, w porównaniu z układem z jednym kablem na fazę, uzyskuje się przy zastosowaniu trzech kabli na fazę (rys. 3b). W najgorszym przypadku napięcie indukowane

Rys. 3. Napięcia indukowane USh(max) na końcu linii kablowej przy uziemieniu jednostronnym: a) jeden kabel na fazę, b) trzy kable na fazę

Rys. 4. Napięcia indukowane USh(max) w punktach transpozycji przy uziemieniu jednostronnym: a) jeden kabel na fazę, b) trzy kable na fazę

Rys. 5. Napięcia indukowane USh(max) w punktach transpozycji przy uziemieniu dwustronnym: a) jeden kabel na fazę, b) trzy kable na fazę

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 29–35

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 29–35. When referring to the article please refer to the original text. PL

osiąga 200 V, a dla znacznej liczby przypadków połączeń jest ono wyraźnie niższe niż 80 V. Zmniejszenie się napięć w układzie z trzema kablami na fazę jest spowodowane przede wszystkim tym, że w poszczególnych żyłach roboczych kabli płynie prąd znacznie mniejszy niż w układzie z jednym kablem na fazę. Analiza napięć indukowanych przeważnie sprowadza się do obliczania ich wartości na końcu linii kablowej. Należy jednak pamiętać, że zagrożenie porażeniowe występuje również w miejscach transpozycji żył

powrotnych i/lub żył roboczych (rys. 1c i rys. 2 – punkty przy uziemieniach E2 i E3). Oprócz wykonania transpozycji w miejscach tych instaluje się ograniczniki przepięć, a także przyłącza uziemienia, co stwarza zagrożenie dla obsługi, a nawet osób postronnych. Wartości napięć indukowanych w punktach transpozycji przedstawiono na rys. 4. Podobnie jak w poprzednim przypadku, korzystniejsze jest rozwiązanie z trzeba kablami na fazę. Co więcej, tylko dla tego rozwiązania można osiągnąć napięcia nie wyższe niż 80 V.

Z punktu widzenia napięć indukowanych najkorzystniejsze jest zastosowanie uziemienia dwustronnego. Uziemia się koniec dotychczas nieuziemiony (uziemienie E4 na rys. 1c i rys. 2) i nie występuje zagrożenie porażeniowe. Wykonanie uziemień po obu stronach tej linii jest jednak przyczyną pojawiania się prądów w żyłach powrotnych, pochodzących od napięć indukowanych. Prądy te są źródłem znacznego strumienia cieplnego, który ogranicza przepustowość linii. W przypadku analizowanej linii w układzie z jednym kablem na fazę

Rys. 6. Straty mocy czynnej Plosses(total) (łącznie w żyłach powrotnych i roboczych) przy uziemieniu jednostronnym: a) jeden kabel na fazę, b) trzy kable na fazę

Rys. 7. Straty mocy czynnej Plosses(total) (łącznie w żyłach powrotnych i roboczych) przy uziemieniu dwustronnym: a) jeden kabel na fazę, b) trzy kable na fazę

Rys. 8. Straty w żyłach powrotnych Plosses(Sheath) i straty w żyłach roboczych Plosses(Core) przy uziemieniu dwustronnym: a) jeden kabel na fazę, b) trzy kable na fazę

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 29–35

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 29–35. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 9. Równomierność prądu obciążenia w poszczególnych kablach, wyrażona jako stosunek prądu Imin w kablu najmniej obciążonym do prądu Imax w kablu najbardziej obciążonym, uziemienie dwustronne: a) jeden kabel na fazę, b) trzy kable na fazę

dopuszcza się przesyłanie mocy co najwyżej na poziomie 48% (71% przy trzech kablach na fazę) największej mocy, którą można przesyłać przy uziemieniu jednostronnym. Z tego powodu konieczne jest zastosowanie transpozycji żył powrotnych (roboczych). Dzięki temu można uzyskać przepustowość linii na zakładanym poziomie (322 MW), a napięcia indukowane przyjmują relatywnie niskie wartości (rys. 5). 3.2. Straty mocy czynnej Wybór liczby torów równoległych oraz sposobu uziemienia żył powrotnych powinien być również rozpatrywany z punktu widzenia strat mocy czynnej w linii kablowej. Na rys. 6 przedstawiono porównanie łącznych strat (w żyłach roboczych i powrotnych) dla układu z jednym kablem na fazę (rys. 6a) i układu z trzema kablami na fazę (rys. 6b), przy uziemieniu jednostronnym żył powrotnych i obciążeniu linii mocą 322 MW. Różnice są zauważalne, ale nieduże. Bardzo duże różnice pomiędzy wymienionymi układami występują przy uziemieniu dwustronnym linii (rys. 7). W układzie z trzema kablami na fazę łączne straty mocy czynnej mogą osiągać wartość 700 kW, natomiast w układzie z jednym kablem na fazę ponad dwukrotnie więcej – 1600 kW. Znaczny udział w łącznych stratach mają straty w żyłach powrotnych w układzie z jednym kablem na fazę. Dla analizowanej linii kablowej mogą one być czterokrotnie większe niż straty w żyłach roboczych (rys. 8a) – największa wartość strat w żyłach powrotnych to ok. 1200 kW, natomiast w żyłach roboczych – 400 kW. Takich różnic nie ma w przypadku układu z trzema kablami na fazę (rys. 8b). W najgorszym przypadku straty w żyłach powrotnych to ok. 370 kW, natomiast w żyłach roboczych to nieco poniżej 330 kW. Z powyższych rozważań wynika, że układ z trzema kablami na fazę jest korzystniejszy z punktu widzenia wartości napięć indukowanych i strat mocy czynnej w linii kablowej. Ustępuje on jednak układowi z jednym kablem na fazę, jeżeli brać pod uwagę równomierność prądu w żyłach roboczych poszczególnych faz (rys. 9). W układzie tym jest ona zbliżona do jedności. Natomiast

w rozważanym układzie wielotorowym, w wyniku sprzężeń elektromagnetycznych stosunek prądu w kablu najmniej obciążonym do prądu w kablu najbardziej obciążonym może spadać do wartości ok. 0,8. 4. Wnioski Coraz szersze wykorzystanie linii kablowych wysokiego napięcia o znacznych długościach skłania do wielowariantowych analiz napięć indukowanych i strat mocy w żyłach powrotnych kabli tych linii. Zasilanie w układzie wielotorowym oraz rozważanie transpozycji żył powrotnych i żył roboczych znacznie komplikuje te analizy. Wskazanie rozwiązania najkorzystniejszego z punktu widzenia jednego lub większej liczby kryteriów (zagrożenie porażeniowe, straty mocy czynnej, równomierność obciążenia kabli) wymaga zastosowania zaawansowanych i czasochłonnych obliczeń komputerowych. Bibliografia 1. Akbal B., Determination of the sheath current of high voltage underground cable line by using statistical methods, International Journal of Engineering Science and Computing 2016, t. 6, nr 3, s. 2188–2192. 2. Coates M., Ware J., Voltages induced in the non-magnetic, metallic sheaths and/or armour of single-core cables, IEE Wiring Matters 2006, s. 8–9. 3. Czapp S. i in., Calculation of induced sheath voltages in power cables – single circuit system versus double circuit system, Journal of Information, Control and Management Systems 2014, t. 12, nr 2, s. 113–124. 4. Czapp S. i in., Computer-aided analysis of induced sheath voltages in high voltage power cable system, The 10th International Conference on Digital Technologies, 9–11 lipca 2014. 5. Czapp S. i in., Induced sheath voltages in 110 kV power cables – case study, Archives of Electrical Engineering 2015, t. 64, nr 3, s. 361–370. 6. Czapp S. i in., Impact of configuration of earth continuity conductor on induced sheath voltages in power cables, 2016

International Conference on Information and Digital Technologies (IDT), 5–7 lipca 2016. 7. Duda D., Szadkowski M., Ochrona przeciwprzepięciowa osłon kabli WN w różnych układach połączeń żył powrotnych, Przegląd Elektrotechniczny 2014, r. 90, nr 10, s. 37–40. 8. Jung C.K. i in., Characteristics and reduction of sheath circulating currents in underground power cable systems, International Journal of Emerging Electric Power Systems 2004, t. 1, nr 1, s. 1–17. 9. Jung C.K., Sheath circulating current analysis of a crossbonded power cable systems, Journal of Electrical Engineering & Technology 2007, t. 2, nr 3, s. 320–328. 10. Zhonglei L. i in., The calculation of circulating current for the single-core cables in smart grid, Innov. Smart Grid Technologies, ISGT, Asia, 21–24 maja 2012. 11. Shaban M. i in., Assessing induced sheath voltage in multi-circuit cables: Revising the methodology, 2015 IEEE Conf. on Energy Conversion (CENCON), 19–20 października 2015. 12. Sobral A., Moura A., Carvalho M., Technical implementation of cross bonding on underground high voltage lines projects, 21st International Conference on Electricity Distribution, Frankfurt, 6–9 czerwca 2011, Paper no. 0499. 13. Tarko R. i in., Statystyczna analiza zakłóceń zwarciowych dla określenia przekroju żył powrotnych kabli średnich napięć, Przegląd Elektrotechniczny 2016, r. 92, nr 7, s. 186–189. 14. Yi Z. i in., Analysis of the sheath voltage in high-speed railway feeder cable grounding in single-ended mode, International Conference on Lightning Protection (ICLP), 11–18 października 2014. 15. CIGRE, Working group B1.18, Special bonding of high voltage power cables, październik 2005. 16. IEEE Guide for Bonding Shields and Sheaths of Single-Conductor Power Cables Rated 5 kV through 500 kV, IEEE Std 575™-2014. 17. EN 50522:2010 Earthing of power installations exceeding 1 kV a.c.

S. Czapp et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 29–35

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 29–35. When referring to the article please refer to the original text. PL

Stanisław Czapp

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

Krzysztof Dobrzyński

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: krzysztof.dobrzynski@pg.edu.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Warszawskiej w 1999 roku. W roku 2012 roku uzyskał stopień doktora nauk technicznych 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.

Jacek Klucznik

dr inż. Politechnika Gdańska e-mail: jacek.klucznik@pg.edu.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.

Zbigniew Lubośny

prof. dr hab. inż. Politechnika Gdańska e-mail: zbigniew.lubosny@pg.edu.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.

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 42–49

Protection of Earthing Reactor Connected to the Star Point of a High Voltage Shunt Reactor

Authors Krzysztof Dobrzyński Jacek Klucznik Zbigniew Lubośny Stanisław Czapp

Keywords high voltage overhead line, earthing reactor, protection, shunt reactor

Abstract The article presents the problem of protection of earthing reactors connected to the star point of shunt reactors in high voltage lines, with particular regard to the detection of internal faults. Model analyses for an actual system commissioned in 2015, which is intended to be provided with earthing reactors, are included.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017204 Received: 07.02.2017 Accepted: 27.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction In 2015 the interconnection was commissioned between the Polish system and the Lithuanian system [3–5], consisting of Ełk Bis – Alytus two-circuit 400 kV line and a Back-to-Back (BtB) direct current system installed at Alytus substation (Fig. 3). This interconnection is an energy bridge binding the ENTSO-E system with the systems of Baltic states: Lithuania, Latvia and Estonia. On each end of the line, and independently for each circuit track, shunt reactors have been installed to compensate for reactive power. The reactor’s power is 2 x 50 MVAr on the side of Ełk Bis substation, and 2 x 72 MVAr on the side of Alytus substation. Shunt reactors have been used in high voltage lines for a long time. For the Polish power system, however, it is a pioneering solution which gives the Polish operator an opportunity to familiarise themselves with the specifics of the operation of such systems, especially in close correlation with the DC system. It should be also remembered that solutions of this kind are always designed for a particular location in the system, so the specificity of individual solutions may vary. At present, the star point of the shunt reactors connected to the line on the Ełk Bis substation side is directly earthed, and on the Alytus substation side is earthed through an earthing reactor. In 2016, the transmission network operator (TSO) decided that the star point of the shunt reactors on the Ełk Bis side should also be able to be earthed through an earthing reactor. Their purpose 42

is to reduce the recovery voltage and secondary arc current during a single pole auto-reclosing cycle. The proposed solution assumes the earthing reactor’s operation concurrently with a bypass switch closed during the grid’s normal operating conditions. This solution provides a certain flexibility, i.e. the grid operator can decide if they want the earthing reactor to operate continuously or whether it shall be only switched on for the interruption time in auto-reclosing cycle. Analyses commissioned by the TSO showed [6] that in some fault conditions (not related to the Ełk Bis – Alytus line) the continuous reactor operation could lead to a significant increase in overvoltages. The article presents considerations under the assumption of the earthing reactor operation during single pole auto-reclosing cycle. Because of the specifics of the earthing reactor operation, when in the grid’s normal operating condition, the voltage on its terminals is nearly zero, difficulties appear with detecting disturbances in the reactor. The article analyses the potential disturbances that can occur in the reactor and the possibilities of their detection by dedicated protections.

2. Preliminary concept of earthing reactor’s protection The structure of the existing shunt reactor and its proposed expansion are shown in Fig. 1.

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 42–49

Fig. 1. Proposed earthing reactor design

Fig. 2. Preliminary concept of earthing reactor’s protection

During the system’s normal operation (no faults), disconnectors (D) and circuit breaker (CB) (Fig. 1) are closed, and the shunt reactors operates with its star point earthed. The earthing reactor shall be switched on only in the event of a single-phase shortcircuit in the Ełk Bis – Alytus line and the use of the single pole auto-reclosing. In this case, the signal triggering the auto-reclosing simultaneously opens circuit breaker (CB) bypassing the earthing reactor. The circuit breaker shall be reclosed after a certain delay following the interruption time in the auto-reclosing cycle. The use of earthing reactor entails the development of a concept of selecting a set of suitable protections and their settings. The reactor protection issues have been described in the technical reports of CIGRE [1] and IEEE [2] working groups, but these are studies on shunt reactors connected to lines or substation buses. Based on the above-mentioned documents, the following shunt reactor protection features can be listed: • differential protection (phase) (87R) • restricted earth fault protection (differential) covering shunt reactor’s neutral point (87N) • instantaneous overcurrent protection (50) • time delayed overcurrent protection (51) • time delayed earth fault overcurrent protection (51N) • distance protection (21) • earth fault protection (between tank and earth) • negative sequence overcurrent protection (67Q) • breaker failure protection (51BF) • interturn inslation fault protection (various types) • off-phase circuit-breaker opening protection • Buchholz protection, from sudden pressure increase (63).

also be decisive. Nevertheless, the earthing reactor protection solution can be deducted from these documents [1, 2]. The TSO in the initial phase had defined a protection functions for the earthing reactor: • 51N – time delayed overcurrent protection, two step • 50N – instantaneous overcurrent protection • 46 – negative sequence time overcurrent protection. In this set of protections, the negative sequence overcurrent must be dispensed with because of the inability to measure negative sequence current (single-phase object). The other two protections were correctly identified, with the main aim being to protect the reactor from the effects of overcurrents. Fig. 2 shows the initial assumption of the protection circuit for the earthing reactor. It was also assumed that the protections should be power supply from current transformer CT1 installed on the bus side of the earthing reactor. The assumed rating of the earthing reactor determines the settings of protection functions, which in this case have been determined as follows: • 51N – first step, pick-up current: 12 A with delay time 120 s (nominal continuous rated current of the reactor is 10 A) • 51N – second step, pick-up current: 65 A with delay time 7 sec (nominal short-circuit current of the reactor for t = 10 s is 65 A) • 50N – pick-up current: 120 A (RMS) (nominal short-circuit current is 170 A – peak value).

Not all of these protections should be applied to the earthing reactor. Mainly due to the reactor type, which in this case is an air reactor. On the other hand, the reactor’s single-phase design will

3. Grid model Computer analyses were performed on a model implemented in DIgSILENT PowerFactory® program, a part of which (the closest surroundings of the Ełk Bis – Alytus line) is shown in Fig. 3. Selected 400 kV lines were included magnetic couplings as well as capacitive coupling between circuits., namely: • double circuit Ełk Bis – Alytus line (U009, U010) • double circuit Ełk Bis – Łomża line (E701, E702) 43

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 42–49

Fig. 3. Part of the model of the analysed 400 kV power system

• double circuit Łomża – Ostrołęka line (E010, E011) • single circuit Łomża – Narew line (E702). With the geometric modelling of these lines, a specific grid asymmetry was obtained at the point of connection of shunt reactors (DL1 and DL2), to which the earthing reactors’ connection is contemplated. This asymmetry is also visible in the grid’s normal operating condition, where there are voltage variations in each phase power supplying the shunt reactor, and the current in the earthing reactor is ca. 0.2 A.

4. Detection of internal short circuits in earthing reactor The model described in Chapter 3 was used to analyse internal faults in the earthing reactor. The TSO had assumed that in the system’s normal (no faults) condition the earthing reactor is bypassed with the circuit breaker. This means a very small current flow through the reactor. If in such a condition the earthing reactor gets damaged, then the situation will not change substantially anyway, and the proposed protections will not detect the failure. Considering the case whereby the bypass circuit breaker is constantly open, and at the same time assuming that the earthing reactor’s insulator gets earthed, the current flowing through the current transformer increases – more than twice, but it still is less than 1 A (Fig. 4). 44

The above fault case, because it eliminates the earthing reactor impedance from the short-circuit loop, is most significant in terms of the current flowing to the earth. For other failures in the reactor, e.g. winding to earth short-circuit, a part of the reactor impedance will be present in the short-circuit loop, so that the current flowing through the current transformer will be smaller. This shows that in the grid’s normal operating condition the operator will not be aware of the failure in the reactors. Higher currents should be expected in the case of external failure. In the first step, consideration was given to the situation currently assumed by the TSO, in which the bypass circuit breaker is opened during a single pole auto-reclosing cycle. Simulation was performed in which the following sequence of events was assumed: • 0.1 s – single-phase short-circuit at 5% of the Ełk Bis-Alytus line length, from Ełk Bis substation • 0.2 s – opening both sides of Ełk Bis – Alytus line, and opening of the circuit breaker bypassing the earthing reactor • 0.6 s – end of fault in Ełk Bis – Alytus line • 1.6 s – close both sides of Ełk Bis – Alytus line • 1.7 s – closing of the earthing reactor’s bypass circuit breaker. In addition, the results include two variants of power system operation: • W1 – shunt reactors earthed by earthing reactors at Alytus substation • W2 – shunt reactors off at Alytus substation.

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 42–49

Fig. 4. Results obtained during short-circuit from insulator of the earthing reactor to earth

Opening of the earthing reactor’s bypass circuit breaker causes an increase of the voltage at the star point to ca. 60 kV (Fig. 5), and after 100 ms it decreases to ca. 50 kV. In turn, the current flowing through the earthing reactor is ca. 40 A (Fig. 6). The current and

its flow time do not trigger the earthing reactor’s protection. It can therefore be assumed that the protections’ settings in this case were properly selected, since they should not respond to external failures. Considerations show that the only case where a relatively high current will flow through the earthing reactor when it is failured is a simultaneous single-phase short circuit in Ełk Bis – Alytus line, which will activate the single pole auto-reclosing and will open the earthing reactor’s bypass circuit breaker, and a fault in the earthing reactor. Below are the results showing this scenario, with the following sequence assumed: • 0.1 s – single-phase short-circuit at 5% of the Ełk Bis-Alytus line length, from Ełk Bis substation • 0.2 s – opening both sides of Ełk Bis – Alytus line, and opening of the circuit breaker bypassing the earthing reactor • 0.5 s – short-circuit of earthing reactor insulator to earth, by resistance 20 Ω • 0.6 s – end of fault in Ełk Bis – Alytus line • 1.6 s – closing both sides of Ełk Bis – Alytus line • 1.7 s – closing of the earthing reactor’s bypass circuit breaker. In this case, until the occurrence of a fault in the earthing reactor (t = 0.5 s) the voltage at the star point of the shunt reactor (Fig. 7) changes the same way as in the previous simulation (Fig. 5). From the occurrence of the short-circuit of the earthing reactor insulator to earth, the voltage decreases close to zero, which results from the reactor short circuit’s modelling by a resistance 20 Ω.

Fig. 5. Voltage at the star point of shunt reactor; SR1 – shunt reactor connected to circuit I of Elk Bis – Alytus line on the side of Ełk Bis substation

Fig. 6. Current in earthing reactor; NER – earthing reactor 45

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 42–49

In turn, the current in the current transformer (Fig. 8) significantly increases to ca. 70 A. This is more than the setting of 51N protection’s second step (65 A), but the duration of this current is limited by the auto-reclosing cycle’s interruption time. Even if the earthing reactor has got faulted before the external failure, the duration of the current will not exceed 2 s. The proposed set of protections protects the earthing reactor from overcurrent, but is unable to detect its failure and to notify the operator accordingly. It was therefore proposed to extend the protection set with a differential function that compares the currents flowing in current transformer CT1 and CT2. This assumption was verified made by simulating the following faults: • short-circuit of the earthing reactor insulator to earth • short-circuit of the of earthing reactor winding to earth • interturn fault of the earthing reactor winding. At the same time, it was each time assumed that there would be an external fault causing a large asymmetry in the grid.

4.1. Short-circuit of the earthing reactor insulator to earth It was assumed for the short-circuit of the earthing reactor insulator to earth analysis that the earthing reactor’s bypass circuit breaker is open. The following sequence of events was simulated: • 0.1 s – single-phase short-circuit of shunt reactor bus • 0.3 s – short-circuit of the earthing reactor insulator to earth, by resistance 20 Ω • 0.4 s – end of fault in shunt reactor.

Fig. 9 shows the currents flowing at “from” to “end” side of the earthing reactor. It follows from the figure that in the presented variant (W1) the single-phase short-circuit on the shunt reactor bus causes ca. 30 A current flow in the earthing reactor (time interval 0.1–0.3 s). The occurrence of an additional earth fault of the earthing reactor insulator (time interval 0.3–0.4 s) causes the near zero current to flow through the reactor, and current flowing through current transformer CT1 (flowing de facto to the earth) rises to ca. 65 A, that is to the earthing reactor’s rated short time current for 10 second. It should be noted that the value of this current is primarily due to the short circuit of the shunt reactor bus, which should be detected by the shunt reactor’s protection. When the end of fault on the shunt reactor bus (time interval 0.4–0.5 s), and the earth fault of the earthing reactor insulator remains, then the earth current decreases practically to zero. It follows from the presented simulation that for the unambiguous detection of a failure occured in the earthing reactor, a differential protection is necessary that measures the currents of “from” and “to” side of this reactor. However, such an internal fault could be detected only in the case of an asymmetric external failure occurrence.

4.2. Short-circuit of the earthing reactor winding to earth Another analysed disturbance was a short-circuit of the earthing reactor winding to earth. Faults at three different lengths of the earthing reactor winding were simulated: 10%, 50% and 90%. The following sequence of events was simulated:

Fig. 7. Voltage at the star point of shunt reactor; SR1 – shunt reactor connected to circuit I of Elk Bis – Alytus line on the side of Ełk Bis substation

Fig. 8. Current in earthing reactor (I NER) and current in current transformer (I CT1) 46

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 42–49

Fig. 9. Currents at “from” (CT1) and at “to” (CT2) side of earthing reactor (NER) during single-phase short-circuit of shunt reactor bus and earth fault of earthing reactor insulator

Fig. 10. Currents at “from” (CT1) and at “to” (CT2) side of earthing reactor (NER) during single-phase short-circuit of shunt reactor bus and earth fault at 10% and 90% of earthing reactor winding length (W1)

• • • •

0.1 s – short-circuit of the earthing reactor winding to earth 0.2 s – single-phase short-circuit on shunt reactor bus 0.3 s – opening of earthing reactor’s bypass circuit breaker 0.4 s – end of fault of earthing reactor.

The analyses were carried out for variant W1, in which the shunt reactors at Alytus are working. Figure 10 shows the current flows at “from” (I NER (CT1)) and at “to” (I NER (CT2)) side of the earthing reactor. As follows from these waveforms, the occurrence of a shortcircuit in the earthing reactor only does not cause current flow in this reactor (time interval 0.1–0.2 s). Only a single-phase shortcircuit of the shunt reactor bus and the opening of the bypass circuit breaker causes the current to flow through the earthing reactor (time interval 0.3–0.4 s). In this case, based on the difference of currents measured by CT1 and CT2 transformers, the reactor’s fault can be concluded. It should be noted that this is only possible if there is an additional external failure causing an asymmetry in the power system.

4.3. Interturn fault of the earthing reactor winding The last potential failure that may occur in the earthing reactor is a short-circuit between the winding turns. A interturn fault

was analysed involving: 5%, 10%, 50% of the turns. The following sequence of events was simulated: • 0.1 s – interturn fault in earthing reactor • 0.2 s – single-phase short-circuit on shunt reactor bus • 0.3 s – opening of earthing reactor’s bypass circuit breaker • 0.4 s – end of fault in earthing reactor. Fig. 11 shows the currents at “from” and at “to” side the earthing reactor. It follows from the waveforms that no interturn fault can be detected based on the difference of currents measured by CT1 and CT2 current transformer. Depending on the number of shorted turns, the current flowing through the earthing reactor will increase from ca. 30 A where the turns are few, to ca. 65 A where the entire reactor is shorted (Fig. 12).

5. Summary The proposed earthing reactor protection is sufficient to protect against the effects of overcurrents. However, it does not enable the detection of a failure occur in the reactor. It has been therefore proposed to extend the protection functions with a differential function capable of detecting most failures occured in the reactor (except interturn faults). 47

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 42–49

Fig. 11. Currents at “from” (CT1) and at “to” (CT2) side of earthing reactor (NER) during single-phase short-circuit of shunt reactor bus and interturn fault with 10% turns shorted (W1)

Fig. 12. Currents at “from” (CT1) and at “to” (CT2) side of earthing reactor (NER) during single-phase short-circuit of shunt reactor bus and interturn fault with different number of turns shorted (W1)

REFERENCES

1. CIGRE Working Group B5.37, “Protection, Monitoring and Control of Shunt Reactors”, 2013. 2. IEEE Power Engineering Society, “IEEE Guide for the Protection of Shunt Reactors”, 2007. 3. Z. Lubośny, J. Klucznik, K. Dobrzyński, “Problems of Selecting Protection for Shunt Reactors Working in Extra-High Voltage Grids”, Acta Energetica, No. 2 (27), 2016, pp. 139–143. 4. J. Klucznik et al., “Nonlinear secondary arc model use for evaluation of single pole auto-reclosing effectiveness”, COMPEL – The International Journal For Computation And Mathematics In Electrical And Electronic Engineering, Vol. 34, No. 3, 2015, pp. 647–656.

5. http://www.litpol-link.com/. 6. R. Zajczyk et al., “Analiza potencjalnych zagrożeń dla pracy BtB w wyniku zakłóceń w sieci polskiej wraz z opisem możliwych działań zaradczych” [Analysis of potential threats to BtB operation resulting from failures in the Polish power system, with a description of possible remedial actions] [not published, commissioned by PSE SA], 2016.

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 42–49

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 obtained 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 with the power system, mathematical modelling, power system control, and intelligent systems in buildings.

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.

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, use of artificial intelligence application in power system control, and modelling and control of wind turbines. Editor in Chief of Acta Energetica.

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

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 42–49

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 42–49. When referring to the article please refer to the original text. PL

Zabezpieczanie dławika uziemiającego przyłączonego do punktu gwiazdowego dławika kompensacyjnego wysokiego napięcia Autorzy

Krzysztof Dobrzyński Jacek Klucznik Zbigniew Lubośny Stanisław Czapp

Słowa kluczowe

linia napowietrzna wysokiego napięcia, dławik uziemiający, elektroenergetyczna automatyka zabezpieczeniowa, dławik kompensacyjny

Streszczenie

W artykule przedstawiono problematykę zabezpieczania dławików uziemiających przyłączanych do punktu gwiazdowego dławików kompensacyjnych stosowanych w liniach wysokiego napięcia, ze szczególnym uwzględnieniem detekcji zwarć wewnętrznych. Załączono analizy modelowe dla rzeczywistego układu oddanego do pracy w 2015 roku, który docelowo ma zostać doposażony w dławiki uziemiające. Data wpływu do redakcji: 07.02.2017 Data akceptacji artykułu: 27.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wstęp W 2015 roku zostało oddane połączenie systemu polskiego z systemem litewskim [3–5], na które składa się linia dwutorowa 400 kV relacji Ełk Bis – Alytus i układ prądu stałego Back-to-Back (BtB) zainstalowany w stacji Alytus (rys. 3). Połączenie to stanowi most energetyczny wiążący system ENTSO-E z systemami krajów bałtyckich: Litwy, Łotwy i Estonii. Z każdej strony wybudowanej linii i niezależnie dla każdego toru, w celu kompensacji mocy biernej, zastosowano dławiki kompensacyjne. Moc dławików wynosi 2 x 50 Mvar po stronie stacji Ełk Bis i 2 x 72 Mvar po stronie stacji Alytus. Wykorzystywanie dławików kompensacyjnych w liniach wysokich napięć stosowane jest już od dawna.

Rys. 1. Projektowany układ dławika uziemiającego

Dla polskiego systemu elektroenergetycznego to jednak rozwiązanie pionierskie, które polskiemu operatorowi daje możliwość dobrego poznania specyfiki pracy tego typu układów, zwłaszcza w ścisłej korelacji z układem prądu stałego. Należy również pamiętać, że tego typu rozwiązania zawsze projektowane są dla danego miejsca w systemie, zatem specyfika poszczególnych rozwiązań może się różnić. Aktualnie punkt gwiazdowy dławików kompensacyjnych przyłączonych do linii po stronie stacji Ełk Bis jest bezpośrednio uziemiony, a po stronie stacji Alytus uziemiony przez dławik uziemiający. W 2016 roku operator sieci przesyłowej (OSP) zdecydował, że punkt gwiazdowy dławików kompensacyjnych po stronie stacji Ełk Bis

powinien również mieć możliwość uziemienia przez dławik uziemiający. Ich zastosowanie ma na celu zmniejszenie wartości napięcia powrotnego i prądu wtórnego występującego podczas cyklu 1-fazowego SPZ. Planowane rozwiązanie zakłada pracę dławika uziemiającego z jednoczesnym zastosowaniem wyłącznika bocznikującego, zamkniętego podczas normalnych stanów pracy sieci. Takie rozwiązanie daje określoną elastyczność, tzn. operator sieci może zdecydować, czy chce, żeby dławik uziemiający pracował w sposób ciągły, czy ma być on jedynie załączany na czas przerwy beznapięciowej SPZ. Analizy przeprowadzone na zlecenie OSP wykazały [6], że ciągła praca dławika, w niektórych stanach

Rys. 2. Wstępna koncepcja zabezpieczenia dławika uziemiającego

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 42–49

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 42–49. When referring to the article please refer to the original text. PL

zakłóceniowych (niedotyczących linii Ełk Bis – Alytus), może prowadzić do znacznego wzrostu przepięć. W artykule przedstawiono rozważania zakładające pracę dławika uziemiającego podczas cyklu 1-fazowego SPZ. Ze względu na specyfikę pracy dławika uziemiającego, kiedy w normalnym stanie pracy sieci napięcie na jego zaciskach jest bliskie zeru, pojawiają się trudności z detekcją zakłóceń występujących w dławiku. W artykule przeanalizowano potencjalne zakłócenia, jakie mogą wystąpić w dławiku i możliwości ich detekcji przez dedykowane zabezpieczenia. 2. Wstępna koncepcja automatyki zabezpieczeniowej dławika uziemiającego Strukturę istniejącego układu dławika kompensacyjnego i jego planowaną rozbudowę przedstawiono na rys. 1. Podczas normalnego stanu pracy systemu (bezzakłóceniowego) odłączniki (D) i wyłącznik (CB) (rys. 1) są zamknięte i dławik kompensacyjny pracuje z bezpośrednio uziemionym punktem gwiazdowym. Dławik uziemiający ma być włączany do pracy tylko w przypadku wystąpienia zwarcia 1-fazowego w linii Ełk Bis – Alytus i wykorzystania automatyki 1-fazowego SPZ. W takim przypadku sygnał uruchamiający automatykę SPZ jednocześnie powoduje otwarcie wyłącznika (CB) bocznikującego dławik uziemiający. Ponowne zamknięcie wyłącznika odbywa się z określoną zwłoką po czasie przerwy beznapięciowej SPZ. Zastosowanie dławika uziemiającego wiąże się z opracowaniem koncepcji doboru zestawu odpowiednich zabezpieczeń oraz określeniem ich nastawień. Problematyka zabezpieczenia dławików została opisana w technicznych raportach grup roboczych organizacji CIGRE [1] i IEEE [2], przy czym są to opracowania dotyczące dławików kompensacyjnych przyłączanych do linii lub szyn stacji. Na podstawie powyższych dokumentów można wymienić następujące funkcje zabezpieczeniowe stosowane w dławikach kompensacyjnych: • zabezpieczenie różnicowe (fazowe) (87R) • zabezpieczenie różnicowe obejmujące punkt neutralny dławika (87N) • z a b e z p i e c z e n i e nadprądowe bezzwłoczne (50) • z a b e z p i e c z e n i e nadprądowe zwłoczne (51) • zabezpieczenie nadprądowe ziemnozwarciowe zwłoczne (51N) • zabezpieczenie odległościowe (21) • zabezpieczenie ziemnozwarciowe (pomiędzy kadzią a ziemią) • zabezpieczenie nadprądowe składowej przeciwnej (67Q) • zabezpieczenie od uszkodzenia wyłącznika (51BF) • zabezpieczenie od zwarć międzyzwojowych (różne rozwiązania) • zabezpieczenie od niepełnofazowego otwarcia wyłącznika • zabezpieczenie Buchholza, zabezpieczenie od nagłego wzrostu ciśnienia (63). Nie wszystkie z wymienionych zabezpieczeń powinny zostać zastosowane w przypadku dławika uziemiającego. Głównie ze względu na rodzaj dławika, w tym przypadku

Rys. 3. Część modelu analizowanej sieci 400 kV

Rys. 4. Wyniki uzyskane podczas zwarcia izolatora dławika uziemiającego z ziemią

wykonanego jako dławik powietrzny. Z drugiej strony decydować będzie również 1-fazowa budowa dławika. Niemniej posługując się dokumentami [1, 2], można wnioskować o sposobie zabezpieczenia dławika uziemiającego. OSP we wstępnej fazie określił zestaw zabezpieczeń, które mają chronić dławik uziemiający: • 51N – zabezpieczenie nadprądowo-zwłoczne, o charakterystyce niezależnej, dwustopniowe • 50N – zabezpieczenie nadprądowo-bezzwłoczne • 46 – zabezpieczenie nadprądowe zwłoczne składowej przeciwnej.

W tym zestawie zabezpieczeń należy zrezygnować z zabezpieczenia nadprądowego składowej przeciwnej, ze względu na brak możliwości zmierzenia składowej przeciwnej prądu (obiekt 1-fazowy). Pozostałe dwa zabezpieczenia zostały określone prawidłowo, przy czym kierowano się tu głównie ochroną dławika przed skutkami przetężeń. Na rys. 2 przedstawiono wstępne założenie układu zabezpieczeń dla dławika uziemiającego. Przyjęto również, że zasilanie zabezpieczeń powinno się odbywać z przekładnika prądowego CT1 zainstalowanego po górnej stronie dławika uziemiającego. Zakładane dane znamionowe dławika uziemiającego decydują o nastawieniach

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 42–49

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 42–49. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 5. Napięcie w punkcie gwiazdowym dławika kompensacyjnego; DL1 – dławik kompensacyjny przyłączony do toru I linii Ełk Bis – Alytus po stronie stacji Ełk Bis

Rys. 6. Prąd płynący przez dławik uziemiający; DLu – dławik uziemiający

Rys. 7. Napięcie w punkcie gwiazdowym dławika kompensacyjnego; DL1 –dławik kompensacyjny przyłączony do toru I linii Ełk Bis – Alytus po stronie stacji Ełk Bis

Rys. 8. Prąd płynący w dławiku uziemiającym (I DLu) i prąd płynący przez przekładnik prądowy (I CT1)

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 42–49

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 42–49. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 9. Prąd płynący przed (CT1) i za (CT2) dławikiem uziemiającym (DLu) w czasie zwarcia 1-fazowego na szynach dławika kompensacyjnego oraz zwarcia do ziemi na izolatorze dławika uziemiającego

Rys. 10. Prąd płynący przed (CT1) i za (CT2) dławikiem uziemiającym (DLu) w czasie zwarcia 1-fazowego na szynach dławika kompensacyjnego oraz zwarcia do ziemi w 10% i 90% długości uzwojenia dławika uziemiającego (W1)

poszczególnych funkcji zabezpieczeniowych, które w tym przypadku zostały określone następująco: • 51N – pierwszy stopień, prąd rozruchowy: 12 A ze zwłoką 120 s (prąd znamionowy ciągły dławika równy jest 10 A) • 51N – drugi stopień, prąd rozruchowy: 65 A ze zwłoką 7 s (prąd znamionowy zwarciowy dławika dla t = 10 s równy jest 65 A) • 50N – prąd rozruchowy: 120 A (wartość skuteczna) (prąd znamionowy zwarciowy równy jest 170 A – wartość szczytowa). 3. Model sieci Analizy komputerowe przeprowadzono na modelu zrealizowanym w programie DIgSILENT PowerFactory®, którego część (najbliższe otoczenie rozważanej linii relacji Ełk Bis – Alytus) została przedstawiona na rys. 3. Wybrane linie sieci 400 kV zamodelowano z wykorzystaniem rozmieszczenia geometrycznego przewodów względem siebie i względem ziemi, są to: • dwutorowa linia relacji Ełk Bis – Alytus (U009, U010) • dwutorowa linia relacji Ełk Bis – Łomża (E701, E702) • dwutorowa linia relacji Łomża – Ostrołęka (E010, E011) • linia relacji Łomża – Narew (E702). Dzięki geometrycznemu modelowaniu powyższych linii otrzymuje się określoną asymetrię sieci w punkcie przyłączenia dławików kompensacyjnych (DL1 i DL2),

do których przyłączenie dławików uziemiających jest rozważane. Asymetria ta widoczna jest również w stanie normalnym pracy sieci, gdzie występują różnice wartości napięć w poszczególnych fazach zasilających dławik kompensacyjny, a przez dławik uziemiający płynie prąd około 0,2 A. 4. Detekcja zwarć wewnętrznych w dławiku uziemiającym Model opisany w rozdziale 3 posłużył do analizy detekcji zwarć wewnętrznych dławika uziemiającego. OSP przyjął, że podczas stanu normalnego systemu (bezzakłóceniowego) dławik uziemiający jest zbocznikowany przez wyłącznik. To oznacza, że przez dławik płynie bardzo mały prąd. Jeżeli w takim przypadku nastąpi uszkodzenie w dławiku uziemiającym, to i tak sytuacja zasadniczo się nie zmieni, a proponowane zabezpieczenia nie wykryją uszkodzenia. Rozważając przypadek, w którym wyłącznik bocznikujący jest stale otwarty, i zakładając jednocześnie zwarcie izolatora dławika uziemiającego do ziemi, prąd płynący przez przekładnik wzrasta – co prawda – ponad dwukrotnie, ale w dalszym ciągu jest poniżej 1 A (rys. 4). Powyższy przypadek zwarcia, ponieważ eliminuje z obwodu zwarciowego impedancję dławika uziemiającego, jest najbardziej znaczący pod kątem wartości prądu płynącego do ziemi. Przy innych zakłóceniach występujących w dławiku, np. zwarciu z ziemią uzwojenia, część impedancji

dławika będzie obecna w obwodzie zwarciowym, przez co prąd płynący przez przekładnik będzie mniejszy. To pokazuje, że w normalnym stanie pracy sieci operator nie dowie się o wystąpieniu uszkodzenia w dławiku. Większych wartości prądu należy spodziewać się w przypadku zakłóceń zewnętrznych. W pierwszym kroku rozważono sytuację aktualnie zakładaną przez OSP, w której wyłącznik bocznikujący otwierany jest podczas cyklu 1-fazowego SPZ. Przeprowadzono symulację, w której założono następującą sekwencję zdarzeń: • 0,1 s – zwarcie 1-fazowe w 5% długości linii Ełk Bis – Alytus, od strony stacji Ełk Bis • 0,2 s – otwarcie dwustronne linii Ełk Bis – Alytus oraz otwarcie wyłącznika bocznikującego dławik uziemiający • 0,6 s – przeminięcie zwarcia • 1,6 s – załączenie obustronne linii Ełk Bis – Alytus • 1,7 s – zamknięcie wyłącznika bocznikującego dławik uziemiający. Ponadto wyniki uwzględniają dwa warianty pracy sieci: • W1 – pracujące dławiki kompensacyjne i uziemione przez dławiki uziemiające w stacji Alytus • W2 – wyłączone dławiki kompensacyjne w stacji Alytus. Otwarcie wyłącznika bocznikującego dławik uziemiający powoduje wzrost napięcia w punkcie gwiazdowym do ok. 60 kV (rys. 5), po czym po 100 ms zmniejsza

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 42–49

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 42–49. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 11. Prąd płynący przed (CT1) i za (CT2) dławikiem uziemiającym (DLu) w czasie zwarcia 1-fazowego na szynach dławika kompensacyjnego oraz zwarcia międzyzwojowego z 10% zwartych zwojów (W1)

Rys. 12. Prąd płynący przed (CT1) i za (CT2) dławikiem uziemiającym (DLu) w czasie zwarcia 1-fazowego na szynach dławika kompensacyjnego oraz zwarcia międzyzwojowego z różną liczbą zwartych zwojów (W1)

się ono do ok. 50 kV. Z kolei prąd płynący przez dławik uziemiający kształtuje się na poziomie ok. 40 A (rys. 6). Wartość prądu oraz czas jego przepływu nie powodują pobudzenia zabezpieczeń dławika uziemiającego. Można zatem przyjąć, że nastawienia zabezpieczeń w tym przypadku są dobrane właściwie, ponieważ nie powinny one działać podczas zakłóceń zewnętrznych. Rozważania dowodzą, że jedyny przypadek, kiedy podczas uszkodzenia dławika uziemiającego popłynie przez niego stosunkowo duży prąd, to wystąpienie jednocześnie 1-fazowego zwarcia w linii Ełk Bis – Alytus, co uruchomi automatykę 1-fazowego SPZ i otworzy wyłącznik bocznikujący dławik uziemiający, oraz wystąpienie zakłócenia w dławiku uziemiającym. Poniżej zamieszczono wyniki przedstawiające taki scenariusz zdarzeń, przy czym założono tu następującą sekwencję: • 0,1 s – zwarcie 1-fazowe w 5% długości linii Ełk Bis – Alytus, od strony stacji Ełk Bis • 0,2 s – otwarcie dwustronne linii Ełk Bis – Alytus oraz otwarcie wyłącznika bocznikującego dławik uziemiający • 0,5 s – zwarcie izolatora dławika uziemiającego do ziemi, przez rezystancję 20 Ω • 0,6 s – przeminięcie zwarcia w linii Ełk Bis – Alytus • 1,6 s – załączenie obustronne linii Ełk Bis – Alytus • 1,7 s – zamknięcie wyłącznika bocznikującego dławik uziemiający.

W tym przypadku napięcie w punkcie gwiazdowym dławika kompensacyjnego (rys. 7) do chwili wystąpienia zwarcia w dławiku uziemiającym (t = 0,5 s) ma taki sam przebieg jak w poprzedniej symulacji (rys. 5). Od chwili pojawienia się zakłócenia w dławiku uziemiającym napięcie zmniejsza się do wartości bliskiej zeru, co wynika z modelowania zwarcia w dławiku przez rezystancję przejścia równą 20 Ω. Z kolei prąd płynący przez przekładnik prądowy (rys. 8) znacząco zwiększa swoją wartość i kształtuje się na poziomie ok. 70 A. Jest to wartość większa od drugiego stopnia nastawienia zabezpieczenia 51N (65 A), ale czas utrzymania się takiej wartości prądu ograniczony jest czasem przerwy SPZ. Zakładając nawet, że uszkodzenie w dławiku powstało przed zwarciem zewnętrznym, to czas płynięcia prądu przekraczającego wartość progową zabezpieczenia 51N nie będzie większy niż 2 s. Zaproponowany zestaw zabezpieczeń chroni dławik uziemiający przed nadmiernym prądem, ale nie jest w stanie wykryć jego uszkodzenia i poinformować o tym fakcie operatora. Zaproponowano zatem rozszerzenie zestawu zabezpieczeń o funkcję różnicowoprądową, która porównuje prąd płynący przed i za dławikiem uziemiającym. Przeprowadzono weryfikację takiego założenia poprzez symulowanie wystąpienia następujących zakłóceń: • zwarcie izolatora dławika uziemiającego do ziemi

• zwarcie do ziemi uzwojenia dławika uziemiającego • zwarcie międzyzwojowe w uzwojeniu dławika uziemiającego. Jednocześnie zakładano każdorazowo wystąpienie zakłócenia zewnętrznego powodującego powstanie dużej asymetrii w sieci. 4.1. Zwarcie izolatora dławika uziemiającego do ziemi W przypadku analizy zwarcia izolatora dławika uziemiającego do ziemi założono, że wyłącznik bocznikujący dławik jest otwarty. Symulowano następującą sekwencję zdarzeń: • 0,1 s – zwarcie 1-fazowe na szynach dławika kompensacyjnego • 0,3 s – zwarcie izolatora dławika uziemiającego do ziemi • 0,4 s – przeminięcie zwarcia na szynach dławika kompensacyjnego. Na rys. 9 przedstawiono przebieg prądu płynącego przed i za dławikiem uziemiającym. Z rysunku tego wynika, że w prezentowanym wariancie (W1) zwarcie 1-fazowe na szynach dławika kompensacyjnego powoduje przepływ prądu przez dławik uziemiający na poziomie ok. 30 A (przedział czasu 0,1–0,3 s). Pojawienie się dodatkowego zwarcia do ziemi na izolatorze dławika uziemiającego (przedział czasu 0,3–0,4 s) powoduje, że przez ten dławik zaczyna płynąć prąd bliski zeru, a przed dławikiem prąd (płynący de facto do ziemi) wzrasta do ok. 65 A, czyli do wartości prądu znamionowego

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 42–49

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 42–49. When referring to the article please refer to the original text. PL

zwarciowego 10-sekundowego dławika uziemiającego. Należy tu zauważyć, że wartość tego prądu wynika przede wszystkim ze zwarcia na szynach dławika kompensacyjnego, które powinno zostać wykryte przez zabezpieczenia tego dławika. W przypadku kiedy zwarcie na szynach dławika kompensacyjnego przemija (przedział czasu 0,4–0,5 s), a zwarcie do ziemi na izolatorze dławika uziemiającego pozostaje, wówczas prąd doziemienia maleje praktycznie do zera. Z prezentowanej symulacji wynika, że do jednoznacznego wykrycia zakłócenia powstałego w dławiku uziemiającym należałoby wykorzystać zabezpieczenie różnicowe mierzące prąd przed i za tym dławikiem. Przy czym możliwość wykrycia zakłócenia wewnętrznego byłaby możliwa tylko w przypadku wystąpienia zakłócenia asymetrycznego zewnętrznego. 4.2. Zwarcie do ziemi uzwojenia dławika uziemiającego Kolejnym analizowanym zakłóceniem jest zwarcie do ziemi uzwojenia dławika uziemiającego. Symulowano zwarcie w trzech różnych długościach uzwojenia dławika uziemiającego: 10%, 50% i 90%. Kolejność zdarzeń w symulacji jest następująca: • 0,1 s – zwarcie do ziemi uzwojenia dławika uziemiającego • 0,2 s – zwarcie 1-fazowe na zaciskach dławika kompensacyjnego • 0,3 s – otwarcie wyłącznika bocznikującego dławik uziemiający • 0,4 s – przeminięcie zwarcia do ziemi uzwojenia dławika uziemiającego. Analizy przeprowadzono dla wariantu W1, w którym załączone są dławiki kompensacyjne w stacji Alytus. Na rys. 10 przedstawiono przebiegi prądu płynącego przed (I DLu (CT1)) i za (I DLu (CT2)) dławikiem uziemiającym.

Z przebiegów tych wynika, że pojawienie się jedynie zwarcia do ziemi uzwojenia dławika uziemiającego nie powoduje przepływu prądu w tym dławiku (przedział czasu 0,1–0,2 s). Dopiero zwarcie 1-fazowe na szynach dławika kompensacyjnego i otwarcie wyłącznika bocznikującego powoduje przepływ prądu przez dławik uziemiający (przedział czasu 0,3–0,4 s). W tym przypadku na podstawie różnicy prądu mierzonego przez przekładnik CT1 i CT2 można wnioskować o zakłóceniu występującym w tym dławiku. Należy przy tym pamiętać, że jest to możliwe jedynie wówczas, gdy dodatkowo wystąpi zakłócenie zewnętrzne powodujące wystąpienie asymetrii w sieci. 4.3. Zwarcie międzyzwojowe w uzwojeniu dławika uziemiającego Ostatnim potencjalnym zakłóceniem mogącym wystąpić w dławiku uziemiającym jest zwarcie międzyzwojowe. Przeanalizowano zwarcie międzyzwojowe obejmujące: 5%, 10%, 50% zwojów. Kolejność zdarzeń przyjętych w symulacji jest następująca: • 0,1 s – zwarcie międzyzwojowe w dławiku uziemiającym • 0,2 s – zwarcie 1-fazowe na zaciskach dławika kompensacyjnego • 0,3 s – otwarcie wyłącznika bocznikującego dławik uziemiający • 0,4 s – przeminięcie zwarcia międzyzwojowego w dławiku uziemiającym. Na rys. 11 przedstawiono prąd płynący przed i za dławikiem uziemiającym. Z przebiegów wynika, że nie ma możliwości wykrycia zwarcia międzyzwojowego z wykorzystaniem różnicy prądów mierzonych przed i za dławikiem uziemiającym. W zależności od liczby zwartych zwojów prąd płynący przez dławik uziemiający będzie

wzrastał od wartości ok. 30 A przy małej liczbie zwartych zwojów, do ok. 65 A przy zwarciu całego dławika (rys. 12). 5. Podsumowanie Zaproponowany na wstępie układ zabezpieczeń dławika uziemiającego jest wystarczający ze względu na jego ochronę przed skutkami przetężeń. Nie daje on jednak możliwości detekcji uszkodzeń powstałych w dławiku. Zaproponowano zatem rozszerzenie zestawu zabezpieczeń o funkcję różnicowoprądową, która jest w stanie wykryć większość zakłóceń powstałych w dławiku (oprócz zwarć międzyzwojowych). Bibliografia 1. CIGRE Working Group B5.37, Protection, Monitoring and Control of Shunt Reactors, 2013. 2. IEEE Power Engineering Society, IEEE Guide for the Protection of Shunt Reactors, 2007. 3. Lubośny Z., Klucznik J., Dobrzyński K., Problems of Selecting Protection for Shunt Reactors Working in Extra-High Voltage Grids, Acta Energetica 2016, No. 2/27, s. 139–143. 4. Klucznik J. i in., Nonlinear secondary arc model use for evaluation of single pole auto-reclosing effectiveness, COMPEL – The International Journal For Computation And Mathematics In Electrical And Electronic Engineering 2015, t. 34, nr 3, s. 647–656. 5. http://www.litpol-link.com/. 6. Zajczyk R. i in., Analiza potencjalnych zagrożeń dla pracy BtB w wyniku zakłóceń w sieci polskiej wraz z opisem możliwych działań zaradczych [niepublikowany, na zlecenie PSE SA], 2016.

K. Dobrzyński et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 42–49

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 42–49. 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.

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.

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.

Stanisław Czapp

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

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 57â&#x20AC;&#x201C;62

Method of Distribution Network Reconfiguration at Daily Operation Scheduling

Authors Irina Golub Oleg Voitov Evgeny Boloev Ludmila Semenova

Keywords distribution network, loss reduction, renewable power generation, reconfiguration, active energy consumer, graph theory

Abstract The paper suggests a two-stage optimization algorithm of daily load curves of a distribution network to decrease electricity purchase costs and determine a primary distribution network configuration in presence of renewable power generation or without it. The first stage includes optimization of the daily load curves of active consumers, which ensures decrease of electricity purchase costs considering its price and daily consumption invariability. At the second stage the problem distribution network reconfiguration is solved to decrease power losses in it. The numerical calculations for the test distribution networks confirm the efficiency of the suggested algorithms.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017205 Received: 03.02.2017 Accepted: 22.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction The primary distribution networks (DN) are weakly closed. However, due to availability of normally open tie switches in different places among feeders they operate as open ones. The use of radial configuration is explained by convenient coordination of protection systems and decrease of short circuit currents. The normally closed sectionalizing switches which are used to disconnect one of the feeder sections exist in parallel with the normally open tie switches. Closing of the tie switch (TS) and opening of the corresponding sectionalizing switch (SS) result in a new radial DN configuration. This simple idea called a reconfiguration (RC) algorithm makes it possible to improve power supply reliability and to reduce power and voltage losses in DN, as well as to ensure more complete use of renewable power generation (RG) energy. The publications suggest sets of the algorithms for DN RC to decrease its power losses. According to [1] these sets include: the algorithms of mixed integer and nonlinear programming, heuristic methods such as genetic algorithms, artificial neural networks, ant colony and harmony search. The other algorithms apply linear load flow for loss recalculation at network

RC considering that the nonlinear load flow will need more computing time. In [1] the simplified approaches to adjustment of currents and power losses are applied in combination with the algorithm for construction of a minimal spanning tree to solve the network RC problem. Supposedly this simplification did not allow the better solutions to be determined which were found by other algorithms, such as in [2]. Availability of high-speed programs for calculation of steady states [3], construction of the spanning tree and determination of the composition of branches of the independent loops by their chords [4] formed the base for their application to designing the suggested algorithm for RC of the primary DN to decrease power losses in it. The power losses at the optimal configuration chosen for one of the conditions will not be minimal within the whole range of change in the load curve. Therefore, the DN RC or estimation of its feasibility should follow the load variation. In this case it is possible to choose such a configuration which ensures minimum daily power losses. The work illustrates possibility for using the suggested algorithm for the hourly DN RC, in particular with the renewable energy 57

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 57–62

resources available in the network. The latter, in turn, are an effective means for reducing power losses. The work involves comparison of the effect of renewable generation and hourly RC on daily power losses, as well as their joint effect on the losses. Actually RG can be a basic source of meeting the territorially close loads. With RG reduction in losses will be the greater the larger the distance between the load and main power source is. One more possibility for decreasing the hourly losses is to change hourly power consumption at the load nodes [5], which leads to change in the daily load curve and possible additional reduction of losses. With the constant DN configuration during a day the daily reduction of losses at power transmission from the DN supply node 0 to the consumption node is possible by shifting its load from the most loaded hour to the less loaded hours. Let be the current transmitted from the supply node 0 to the consumption node [6] at the most loaded hour of the daily load curve, then the power losses in this case will be equal to . At shifting current to k less loaded hours the total losses decrease by times. The suggested algorithm for optimization of the daily load curve of consumers takes into consideration an electricity price differentiated with respect to the time of the day. It allows the load of АС to be shifted from more loaded zones of the daily load curve to less loaded zones based on the criterion of maximum benefit for АС at such correction of consumption schedule. The algorithm includes the linear programming problem solution in terms of the preliminary calculation of admissible load flow [3] for each hour of the daily load curves. The losses can be reduced in addition to the obtained reduction owing to change of the active consumers AC load by both the hourly RC and the use of RG.

2. The algorithm for optimization of daily load curves The problem is to minimize the costs on electricity purchase at prices which change during a day and is formulated as the linear programming problem [3] (1) where: – electricity price and – load of node i which correspond to hour t of the daily curves of electricity prices and nodal loads, at fulfillment of the following conditions: feasibility of • changing the active loads of consumers (2) • invariance of the daily energy consumption by each load and, hence, the total daily energy consumption in the network • maintenance of the balance the active and reactive power taking into account losses , and generations , of the active and reactive power as well as the feasibility of changing the generations and for each hour t and the specified value of . 58

All the necessary information for solving problem (1) for each time interval is determined from the calculation of the admissible load flow of DN, considering the constraints on the state variables: nodal voltages, the active and reactive power generations, flows and currents in transmission lines. The admissible load flow of DN is also determined after solving problem (1), which is needed not only for estimation of admissibility of all variables obtained after loads correction, but for estimation of the effect of correction on the decrease of daily energy losses. If the admissible conditions are violated, constraints (2) are corrected and problem (1) is solved over again.

3. The algorithm for the spanning tree construction on the network graph As a rule, the power losses in the closed network are lower than in the open network [7]. Therefore, at RC it is necessary to try that the power losses in the open network were close, if possible, to the power losses in the closed network. The indicated condition can be fulfilled, if the spanning tree with the minimum sum of power losses in its chords will be constructed in the closed network. Such a criterion, however, can prove to be unacceptable, if in the branch with a higher current the resistance is practically equal to zero. Hence, the criterion with the minimum sum of current magnitudes of the chords is more reliable. In the closed network the number of independent loops is equal to , – number of branches, n – number of nodes. The tree includes branches, and k branches are chords, which determine a system of independent loops. The branches of the same network graph can be divided into trees and chords in a different way, which depends on the order of their enumeration. The algorithm for construction of the spanning tree on the closed network with minimum currents in the chords is based on the method of construction of the maximum spanning tree [8]. In this method the network graph branches are ordered by the current magnitude values descending in them. In the cycle from the number of branches the spanning tree sequentially comprises branches, one of the nodes or both nodes of which were not included in the tree as yet. If both nodes of the branch were included in the tree, such a branch is called a chord. As a result of algorithm work all branches of the network graph are referred either to the spanning tree branches or to the chords. To determine the branches of each independent loop by their chords, it is necessary to construct a submatrix of the tree block of the second incidence matrix [9] (3) which contains the number of rows equal to the number of chords and the number of columns equal to the number of

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 57–62

tree branches, where Mtr and Mch – submatrices of the first incidence matrix which correspond to the tree branches and chords. Formula (3) is used as the basis for the topological algorithms [10] for construction of the inverse submatrix and the second incidence matrix. Information on the spanning tree branches, chords and composition of the branches of independent loops is applied in the suggested algorithm for DN RC. The algorithm includes two stages. The composition of disconnected chords is determined at the first stage and at the second stage the spanning tree branches are replaced by the chords. 1.1. To determine a composition of chords the load flow is calculated, all branches are ordered by diminishing currents in them and the loop chords with minimum currents are determined. 1.2. The loops are ordered by the diminishing currents in chords 1.1 (by the rising currents in chords 1.2). 1.3. The loop chord with the maximum (minimum) current is open, then the load flow is recalculated and a new composition of

chords is determined and the remaining chords are open sequentially. At the second stage the possible loss reduction is tested by substitution of the open chords for the spanning tree branches. The analysis starts with the closing of the chord of the first considered loop. 2.1. The network load flow is calculated. Availability of nodes with the degree above two is determined for the loop branches situated to the right and left of the right and left chord nodes. Such node to the right of the chord is denoted as , to the left of the chord as . 2.2. Successive disconnection of each of the branches between nodes and on the side of the chord is simulated, and the load flow is calculated for each of such cases with determination of the total losses. The branch – old or new chord with the minimum total losses is disconnected. If in the loop there are no nodes with the degree above two, successive disconnection of all loop branches is simulated.

Fig. 1. The initial spanning tree of the test 119 nodal DN scheme

Fig. 2. Change in the power losses in the test network scheme (Fig. 1) for two variants (1.1 and 1.2) of the RC algorithm at: а – first, b – second stages (0 – initial composition of chords, 1 – chords obtained after the first stage; replacement of chords at the second stage is shown above the curves b) 59

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 57–62

2.3. It is advisable to repeat the second stage to estimate the possibility for additional replacement of branches in the tree. Efficiency of the suggested algorithm for DN RC is confirmed by the example of the test 119 nodal IEEE scheme, Fig.1 [2]. The test scheme includes 15 TS. The branches with TSs indicated by the dotted lines are chords of the spanning tree shown in Fig. 1. With the cloused TSs in the test scheme the power losses in it amount to 819.67 kW, at the open TSs they increase to 1298.5 kW. Figure 2 presents curves which illustrate changing power losses in the test networks for variants 1.1 and 1.2 of the RC algorithm. Comparison of the results reveals that for variant 1.1 the composition of chords coincides with the composition in [2], allowing the maximum reduction of network losses from 1298.5 kW at the open TS to 870.12 kW. In variant 1.2 the losses will be higher equaling to 878.569 kW, but they will be lower for this scheme than those calculated by the other algorithms [11] and [12], the compositions of the open chords for which are given in [2]. For the first algorithm the losses are 887.54 kW, and for the second – 887.55 kW. The RC algorithm is shown to be successfully applied to reduce power losses at each hour of the daily load curve.

4. The hourly distribution network RC Let us illustrate the efficiency of using the suggested algorithms for DN RC to reduce power losses at each hour of change in the daily load power curves which are equal to the energy values average for an hour. The study of the effect of available RG sources and AC on the losses of the hourly RC will be carried out on the example of the Baran 33 – bus system [11], Fig. 3 with 37 SSs and 5 TSs. The scheme with the open TSs is called initial. The daily curve of the hourly change in active and reactive loads at nodes 1–32 and change in the active generating capacity of RG sources at nodes 6, 9, 13, 32 are taken from the work [13],

which deals with the problem of loss reduction at the hourly DN RC. The commercial loads at nodes 23 and 24 with the maximum daily power consumption totaling 10844.4 kWh are chosen as the nodes with active participation of end users – AC. Comparison of losses in the first line of Table 1 shows that RG has a greater influence on losses than the network RC, and their simultaneous use ensures more than twice decrease of losses as compared to the losses in DN without it. At the same time availability of RG results in both change of power flows in the lines and change in their directions and, hence, in increase of the total number of switchings shown in the brackets in Tab. 1 for the daily RC. Regulation of the daily load curve of AC is additionally effective for reduction of losses. Such an effect is the greater the greater the change in the value of regulation ranges of the maximum load powers. Change in the costs at redistribution of AC powers is given in the third column of Tab. 1 and shown in Fig. 4. Change in the hourly energy losses in DN for the total losses indicated in Tab. 1 as а, а1, b, b1, c, c1, d, d1 is illustrated in Fig. 5, curve b2 corresponds to hourly losses for the switchings in the Baran 33 – bus system which are determined in work [13]. Despite the fact that curves b1 and b2 run into one curve and difference in the daily losses does not exceed 1%, the switchings chosen by these algorithms coincide not for each hour. Figure 6а presents the values of daily energy losses for the DN configurations invariable during a day which coincide with each hourly configuration obtained for DN with RG. Their comparison with the value of the total losses in Fig. 6b for DN with RG which is equal to 636.98 kWh shows that the maximum difference of = 226.44 kWh, and the for the losses for the second hour is fifteenth hour 36.63 kWh. Comparison of the switching cost at the hourly RC with the additional costs on losses due to the absence of RC allows the

Fig. 3. The scheme of the 33 nodal DN, lines with TSs are shown by the dashed lines

Unavailability of RG

Availability of RG

Decrease of AC costs

Without RC

With RC

Without RC

kW [%]

p.u.

kWh

a-1513,97

a1-1055,95 (16)

b-829,37

b1-636,98 (76)

Change in

of АС

–6

58,75

1504,69

1051,56 (22)

821,63

630,96 (78)

–14

144,46

1493.31

1039,17 (16)

812,85

623,14 (78)

–18

180,50

1488,83

1032,19 (16)

809,50

620,11(74)

–26

258,91

c-1481,47

c1-1017,07 (6)

d-803,58

d1-613,91(76)

Tab. 1. Total daily energy losses (kWh) in DN with and without consideration of RG, RC and availability of АС 60

With RC

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 57–62

Fig. 4. Change in the daily load curve of AC at nodes 23, 24 at decrease of the maximum load values for the tenth, eleventh and twelfth hours by 6% – b), 14% – c), 18% – d) and 26% – e) as compared to the initial curve a)

Fig. 5. Change in the hourly energy losses in DN with and without RC, availability of RG sources and АС (the legend corresponds to the notations: a, a1, b, b1, c, c1, d, d1 in Tab. 1, and b2 – the solution obtained in [13]

Fig. 6. Comparison of the total daily energy losses at constant DN configuration determined for each hour of a day for DN with RG: а) with the value of total losses − b), which correspond to the value of b1, Tab. 1

estimation of its expediency. Expediency of maintaining the configuration during a day which is determined for the fifteenth hour can be estimated by the expression

where – price of power losses, – price of one switching, – total number of switchings. RC will be expedient, if the cost of switching is lower than the cost of daily energy losses.

5. Conclusions 1. The topological algorithm for DN RC is generated to reduce power losses, and the possibility for its application to the

hourly DN RC, in particular with availability of renewable energy resources in DN is shown. 2. The algorithm for optimization of the daily load curve of AC by the criterion of minimization of the costs on electricity purchase which also makes possible reduction of losses in DN is suggested. 3. The work studies the influence of renewable energy sources, hourly RC, optimization of the load curve of AC and their joint use on the daily energy losses. 4. The possibility for choosing the invariable DN configuration which supports the daily energy losses comparable with the losses determined at the hourly DN RC. 5. The numerical results for the test DNs confirmed the efficiency of using the suggested algorithms. 61

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 57–62

REFERENCES

1. Ahmadi H., Marti J.R., “Minimum – loss network RC: A minimum spanning tree problem”, Sustainable Energy Grids and Networks, Vol. 1, 2015, ELSEVIER, pp. 1–9. 2. Zhang D., Zhang Z., Fu. I., “An improved TS algorithm for minimum reconfiguration in large-scale distribution systems”, Electric Power Systems Research, Vol. 77 (5–6), 2007, pp. 685–694. 3. Voitov O.N., “Analysis and optimization of steady states of energy systems”, System studies in energy, Retrospective of scientific schools at SEI-ISEM, Editor in chief N.I. Voropai, Nauka, Novosibirsk 2010 (in Russian). 4. Gamm A.Z., Golub I.I., “Observability of electric power systems”, Nauka, Novosibirsk 1990 (in Russian). 5. Voropai N.I. et al., “Optimization of daily load curves of active consumers”, Bulletin of RAS, Energy, No. 1, 2014, pp. 84–90. 6. Gamm A.Z. et al., “The tracing method for load flow for electric power engineers”, Publishing House of NSTU, Novosibirsk 2016 (in Russian).

7. Glazunov A.A., “Electric networks and systems”, Gosenergoizdat, Мoscow 1960 (in Russian). 8. Mainika E., “Algorithms for optimization on networks and graphs”, Mir, Мoscow 1981 (in Russian). 9. Melnikov N.A., “The matrix method for analysis of electric circuits”, Energiya, Мoscow 1972 (in Russian). 10. Gursky S.K., “Algorithmization of condition control problems for bulk power systems”, Nauka i tekhnika, Minsk 1977 (in Russian). 11. Baran M.E., Wu F.F., “Network RC on distribution systems for loss reduction and load balancing”, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 4, No. 2, 1989, pp.1401–1407. 12. Mishima Y. et al., “Method for minimum-loss RC of distribution system by tabu search”, Electrical Engineering in Japan, Vol. 152 (2), 2005, pp. 1149–1155. 13. Dorostkar-Ghamsari M.R. et al., “Value of distribution network RC in presence of renewable energy resources”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 31, No.3, 2016, pp. 1879–1888.

Irina I. Golub Institute of Russian Academy of Sciences e-mail: golub@isem. irk.ru Graduated from Moscow Power Institute as electrical engineer. She has worked at ISEM SB RAS, Irkutsk since 1972. Her scientific interests are connected with power system state analysis.

Oleg N. Voitov Melentiev Energy Systems Institute of Russian Academy of Sciences e-mail: sdo@isem. irk.ru Graduated from Moscow Power Institute as electrical engineer. He has worked at ISEM SB RAS, Irkutsk since 1971. His scientific interests are connected with power system state analysis. He is a leading researcher.

Ludmila V. Semenova Melentiev Energy Systems Institute of Russian Academy of Sciences e-mail: cdo@isem.irk.ru Graduated from Irkutsk National Research Technical University as electrical engineer. She is a postgraduate student at ISEM SB RAS, Irkutsk since 1985.

Evgeny V. Boloev Melentiev Energy Systems Institute of Russian Academy of Sciences e-mail: boloev@isem.irk.ru He received the diploma of electrical engineer from Angarsk Technological University in 1998 and finished postgraduate course at ESI SB RAS.

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 57–62

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 57–62. When referring to the article please refer to the original text. PL

Metoda rekonfiguracji sieci w codziennym działaniu Autorzy

Irina I. Golub Oleg V. Voitov Evgeny N. Boloev Ludmila N. Semenova

Słowa kluczowe

sieć dystrybucyjna, redukcja strat, generacja mocy ze źródeł odnawialnych, rekonfiguracja, aktywny odbiorca energii, teoria grafów

Streszczenie

W poniższym artykule zaproponowano dwustopniowy algorytm optymalizacji dobowego wykresu obciążenia sieci dystrybucyjnej w celu obniżenia kosztów zakupu energii elektrycznej oraz określenia konfiguracji sieci pierwotnej z uwzględnieniem lub bez uwzględnienia źródeł odnawialnych. Pierwszy etap polega na optymalizacji dobowego wykresu obciążeń dla aktywnych odbiorców energii, co zapewni spadek kosztów zakupu energii ze względu na niezmienność cen i poziom zużycia energii. W drugim etapie zajęto się problemem rekonfiguracji sieci dystrybucyjnej w celu zmniejszenia strat mocy z sieci. Przeprowadzone obliczenia numeryczne dla testowej sieci dystrybucyjnej potwierdzają efektywność proponowanych algorytmów. Data wpływu do redakcji: 03.02.2017 Data akceptacji artykułu: 22.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wprowadzenie Pierwotne sieci dystrybucyjne (DN – distribution networks) są budowane jako zamknięte. Jednakże, ze względu na obecność przeważnie otwartych łączników w różnych miejscach linii zasilających, działają jak otwarte. Sieci promieniowe są wykorzystane ze względu na wygodę w koordynacji układu zabezpieczeń oraz w celu obniżenia prądów zwarciowych. Zwykle zamknięte łączniki sekcyjne, wykorzystywane do odłączania poszczególnych sekcji zasilających, są umieszczone równolegle do (normalnie otwartych) łączników podziałowych. W wyniku zamknięcia łącznika podziałowego (TS – tie switch) i otwarcia odpowiadającego mu łącznika sekcyjnego (SS – sectionalizing switch) powstaje nowa, promieniowa konfiguracja sieci dystrybucyjnej. Prosty algorytm, jakim jest algorytm rekonfiguracji (RC), pozwala zwiększyć niezawodność dostaw energii oraz zmniejszyć straty mocy i napięcia w sieci, jak również zapewnić lepsze wykorzystanie energii produkowanej w źródłach odnawialnych (RG – renewable generation). W niniejszym artykule zaproponowano zestaw algorytmów rekonfiguracji sieci dystrybucyjnej powodujących zmniejszenie strat mocy. Według [1] zestaw ten obejmuje: częściowo całkowe i nieliniowe programowanie, metody heurystyczne, np. algorytmy genetyczne, sztuczne sieci neuronowe, algorytm mrówkowy i HSA. Inne algorytmy stosują liniowe obciążenie przepływu do przeliczania rekonfiguracji sieci ze względu na fakt, że stosowanie nieliniowych obciążeń przepływu wydłużyłoby obliczenia. W [1] zastosowano uproszczone podejście do dopasowywania prądów i strat mocy w połączeniu z algorytmami służącymi do tworzenia konstrukcji o minimalnym drzewie rozpinającym, aby rozwiązać zagadnienie rekonfiguracji sieci. Rzekomo to uproszczenie nie pozwalało na znalezienie dokładniejszych rozwiązań,

określanych przez algorytmy takie jak w [2]. Dostępność szybkich programów do obliczania stanów ustalonych [3], konstrukcji drzewa rozpinającego i określania składu gałęzi niezależnych pętli na podstawie ich cięciwy [4] stworzyła podstawę do zastosowania ich w projektowaniu proponowanych algorytmów rekonfiguracji sieci dystrybucyjnej, w celu zmniejszenia strat wewnątrz niej. Straty mocy przy optymalnej konfiguracji, wybranej dla określonych warunków, nie będą minimalne dla dowolnych warunków krzywej obciążenia. Dlatego zmienne obciążenie powinno prowadzić do rekonfiguracji sieci dystrybucyjnej lub oszacowania jej wykonalności. W takim przypadku możliwe jest dobranie takiej konfiguracji, która zapewniłaby minimalne dzienne straty mocy (straty energii). Niniejsza praca ilustruje możliwości wykorzystania proponowanego algorytmu dla godzinowej rekonfiguracji sieci dystrybucyjnej, zwłaszcza gdy do sieci podłączone są także źródła odnawialne. Te ostatnie są skutecznym środkiem obniżającym straty mocy. W pracy zawarto porównanie wpływu generacji ze źródeł odnawialnych i rekonfiguracji godzinowej na dzienne straty mocy, jak również ich wspólny wpływ na straty. W praktyce źródła odnawialne mogą być środkiem łączącym terytorialnie bliskie obciążenia. Im większa odległość pomiędzy obciążeniem a głównym źródłem mocy, tym większy będzie wpływ źródeł odnawialnych na redukcję strat. Kolejną możliwością obniżenia strat godzinowych jest zmiana zużycia energii w obciążonych punktach [5], co prowadzi do zmiany w krzywej dobowej zapotrzebowania i możliwej dodatkowej redukcji strat. Przy stałej konfiguracji sieci w ciągu dnia dobowa redukcja strat przy przesyle mocy z punktu zasilania 0 do punktu odbioru jest możliwa, jeśli przesunie się część obciążenia

z godzin szczytu zapotrzebowania na czas o mniejszym zapotrzebowaniu. Niech będzie prądem przesyłanym z punktu zasilania 0 do punktu odbioru [6] podczas godzin o największym obciążeniu na krzywej zapotrzebowania. Wtedy straty mocy będą wynosiły . W przypadku przesunięcia prądu na k razy mniej obciążoną godzinę, całkowite straty zmniejszają się razy. Proponowany algor ytm optymalizacji krzywej dobowej zapotrzebowania odbiorców uwzględnia różnice w cenach energii elektrycznej w zależności od pory dnia. Pozwala to na przesunięcie obciążenia z okresów bardziej obciążonych na krzywej dobowej zapotrzebowania na okresy o mniejszym obciążeniu, według kryterium maksymalnych korzyści z takiej korekty rozkładu odbioru. Algorytm wykorzystuje programowanie liniowe do wstępnego obliczania dopuszczalnych obciążeń przepływu [3] dla każdej godziny krzywej dobowej zapotrzebowania. Dodatkowe zmniejszenie strat może być osiągnięte dzięki zmianie obciążenia przez aktywnych odbiorców za pomocą rekonfiguracji godzinowej oraz wykorzystaniu źródeł odnawialnych. 2. Algorytm optymalizacji krzywej dobowej zapotrzebowania Zadanie polega na minimalizacji kosztów zakupu energii elektrycznej po cenach, które zmieniają się w ciągu dnia. Jest ono sformułowane jako zagadnienie programowania liniowego [3] (1) gdzie: – cena energii elektrycznej oraz – obciążenie w punkcie i, który odpowiada godzinie t na krzywej dobowej cen energii i obciążeń węzłowych, przy spełnieniu następujących warunków:

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 57–62

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 57–62. When referring to the article please refer to the original text. PL

• realność zmian dynamicznego obciążenia odbiorców (2) • niezmienność dobowego poboru energii dla każdego obciążenia

na skutek tego dobowego poboru energii z sieci • utrzymanie stałości wartości mocy czynnej i mocy biernej, biorąc pod uwagę straty , i generację , mocy czynnej i biernej oraz realność zmian wytwarzania i dla każdej godziny t oraz określoną wartość .

Wszystkie dane niezbędne do rozwiązania (1) dla każdego przedziału czasowego wynikają z obliczeń dopuszczalnego obciążenia sieci, z uwzględnieniem ograniczeń na parametry stanu: napięć węzłowych, generacji mocy czynnej i biernej, przepływów i prądów w liniach przesyłowych. Na dopuszczalne obciążenie sieci ma również wpływ rozwiązanie (1). Jest ono potrzebne nie tylko do oszacowania dopuszczalnych parametrów uzyskanych po korekcie obciążeń, ale także do oszacowania wpływu korekty na spadek dobowych strat energii. Jeżeli nie są spełnione wymagane warunki, ograniczenia (2) są poprawiane i zagadnienie (1) jest liczone jeszcze raz. 3. Algorytm konstrukcji drzewa rozpinającego grafu sieci Z założenia straty mocy w sieci zamkniętej są niższe niż w sieci otwartej [7]. Dlatego przy rekonfiguracji należy się postarać, aby straty w sieci otwartej były jak najbliższe stratom w sieci zamkniętej. Wskazane warunki mogą być spełnione, jeśli drzewo rozpinające o najmniejszej sumie strat w cięciwach będzie utworzone w sieci zamkniętej. Jednakże takie kryterium może okazać się niemożliwe, jeśli w gałęzi z najwyższym prądem opór jest niemal równy zeru. Dlatego kryterium najniższej sumy wartości prądów w cięciwie jest najbardziej niezawodne.

W zamkniętej sieci liczba niezależnych pętli jest równa , – liczba gałęzi, n – liczba węzłów. Drzewo zawiera gałęzi, przy czym k gałęzi to cięciwy, co pozwala na określenie układu niezależnych pętli. Gałęzie jednego grafu mogą być podzielone na drzewa i cięciwy na różne sposoby, w zależności od kolejności ich numeracji. Algorytm konstrukcji drzewa rozpinającego na zamkniętej sieci z minimalnym prądem w cięciwach bazuje na metodzie konstrukcji maksymalnego drzewa rozpinającego [8]. W tej metodzie gałęzie grafu sieci są uporządkowane według wartości prądu wewnątrz nich. W trakcie cyklu drzewo rozpinające, składające się z kilku gałęzi, kolejno obejmuje sąsiadujące gałęzie oraz jeden lub oba węzły, które jak dotąd nie należały do drzewa. Jeśli oba węzły gałęzi należały do drzewa, taka gałąź nazywana jest cięciwą. W związku z działaniem algorytmu wszystkie gałęzie grafu sieci odnoszą się albo do gałęzi drzewa rozpinającego, albo do cięciw. Aby określić gałęzie każdej niezależnej pętli przez ich cięciwy niezbędne jest stworzenie podmacierzy bloku drzewa jako macierzy drugiego stopnia [9] (3) której liczba wierszy równa jest liczbie cięciw, a liczba kolumn równa się liczbie gałęzi, gdzie Mtr i Mch – podmacierze macierzy pierwszego stopnia odpowiadają gałęziom i cięciwom. Wzór (3) jest podstawą algorytmów topologicznych [10] tworzenia odwróconych podmacierzy i macierzy drugiego stopnia. Informacje o gałęziach drzew rozpinających, cięciwach i ułożeniu gałęzi niezależnych pętli są wykorzystane w proponowanym algorytmie dla rekonfigurowanej sieci dystrybucyjnej. Algorytm jest dwustopniowy. Układ niepołączonych cięciw jest określony w stopniu pierwszym, a w stopniu drugim gałęzie drzewa rozpinającego zamieniane są na cięciwy. 1.1. Aby określić układ cięciw, liczony jest przepływ obciążeń. Wszystkie gałęzie są segregowane według prądów wewnątrz nich, malejąco i określane są cięciwy pętli o najmniejszych prądach. 1.2. Pętle są numerowane według malejących prądów w cięciwach 1.1 (według rosnących prądów w cięciwach 1.2).

Rys. 1. Pierwotne drzewo rozpinające schematu testowej sieci węzłowej 119

1.3. Cięciwa pętli z maksymalnym (minimalnym) prądem jest otwarta, następnie przepływ obciążeń jest liczony ponownie i zostaje określony nowy układ cięciw, a pozostałe cięciwy są kolejno otwierane. W drugiej fazie sprawdzana jest potencjalna redukcja strat przez zastąpienie otwartych cięciw gałęzi drzewa rozpinającego. Analiza rozpoczyna się od zamknięcia cięciwy pierwszej rozważanej pętli. 2.1. Liczony jest strumień obciążeń sieci. Dostępność węzłów o stopniu powyżej dwóch jest określona dla gałęzi pętli po prawej i po lewej stronie prawego i lewego węzła cięciwy. Węzeł z prawej strony cięciwy jest oznaczany przez , a z lewej przez . 2.2. Symulowane są kolejne rozłączenia każdej z gałęzi pomiędzy węzłami i na cięciwie, a dla każdego przypadku obliczany jest przepływ obciążenia i wyznaczane są całkowite straty. Gałąź – stara bądź nowa cięciwa o minimalnych stratach całkowitych jest odłączana. Jeżeli w pętli nie ma węzłów o stopniu powyżej dwóch, symulowane jest odłączenie wszystkich gałęzi pętli. 2.3. Zaleca się powtórzenie drugiej fazy w celu oszacowania prawdopodobieństwa dodatkowych zmian gałęzi drzewa. Efektywność proponowanego algorytmu dla rekonfigurowanej sieci dystrybucyjnej potwierdza schemat testowy węzłowy IEEE 119, rys. 1 [2]. Testowy schemat zawiera 15 łączników TS. Gałęzie z łącznikami TS oznaczone liniami punktowymi to cięciwy drzewa rozpinającego, pokazanego na rys. 1. Dla zamkniętych łączników schematu testowego straty mocy wynoszą 819,67 kW, dla otwartych łączników wzrastają do 1298,5 kW. Na rys. 2 pokazano krzywe strat mocy w sieci testowej dla wariantów 1.1 i 1.2 algorytmu rekonfiguracji. Porównanie wyników pokazuje, że dla wariantu 1.1 układ cięciw pokrywa się z układem w [2], co pozwala na maksymalną redukcję strat w sieci z 1298,5 kW dla otwartego łącznika do 870,12 kW. W wariancie 1.2 straty będą większe i wyniosą 878,569 kW. Pomimo to będą one niższe dla tego schematu niż te policzone za pomocą algorytmów [11, 12] określających układ z otwartymi cięciwami, podany w [2]. Dla pierwszego algorytmu straty wynoszą 887,54 kW, a dla drugiego – 887,55 kW. Algorytm rekonfiguracji może być zastosowany do zmniejszenia strat

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 57–62

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 57–62. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 2. Zmiana strat mocy w schemacie sieci testowej (rys. 1) dla dwóch wariantów (1.1 i 1.2) algorytmu rekonfiguracji: a – pierwsza, b – druga faza (0 – początkowe ułożenie cięciw, 1 – cięciwy uzyskane po pierwszej fazie; zamiana cięciw w drugiej fazie jest pokazana jako krzywa b)

mocy w każdej godzinie na krzywej dobowej zapotrzebowania. 4. Godzinowa rekonfigurowana sieć dystrybucji Pokażmy efektywność wykorzystywania proponowanych algorytmów dla rekonfigurowanej sieci w celu redukcji strat w każdej godzinie na krzywej dobowej zapotrzebowania. Są one równe średnim wartościom energii na godzinę. Badanie wpływu dostępnych źródeł odnawialnych i aktywnych odbiorców na godzinowe straty zostanie przedstawione na przykładzie systemu magistrali Baran 33 [11], rys. 3 z 37 łącznikami sekcyjnymi SS i 5 łącznikami TS.

Schemat, na którym łączniki TS są otwarte, jest nazywany początkowym. Dobowy wykres godzinowych zmian mocy czynnej i biernej w węzłach 1–32 oraz generacji mocy przez źródła odnawialne w węzłach 6, 9, 13, 32 zostały przyjęte na podstawie pracy [13], która traktuje o redukcji strat mocy w sieci rekonfigurowanej. Węzły 23 i 24 o dziennym zużyciu energii wynoszącym 10 844,4 kWh są wybrane jako te, na które mogą aktywnie oddziaływać odbiorcy końcowi. Porównanie strat mocy w pierwszym wierszu tab. 1 pokazuje, że wpływ źródeł odnawialnych na straty jest większy niż rekonfiguracja sieci, a ich kombinacja

Rys. 3. Schemat 33-węzłowej sieci, linie z łącznikami TS są oznaczone liniami przerywanymi

aktywnych odbiorców

Obniżenie kosztów aktywnych odbiorców

kW [%]

Zmiana w

Niedostępność RG

Dostępność RG

bez RC

z RC

bez RC

z RC

jednostkowo

kWh

a-1513,97

a1-1055,95 (16)

b-829,37

b1-636,98 (76)

–6

58,75

1504,69

1051,56 (22)

821,63

630,96 (78)

–14

144,46

1493,31

1039,17 (16)

812,85

623,14 (78)

–18

180,50

1488,83

1032,19 (16)

809,50

620,11(74)

–26

258,91

c-1481,47

c1-1017,07 (6)

d-803,58

d1-613,91(76)

zapewnia ponad dwukrotny spadek strat w porównaniu ze stratami w sieci bez tych elementów. Jednocześnie występowanie źródeł odnawialnych skutkuje zarówno zmianą przepływu mocy, jak i zwiększeniem łącznej liczby przełączeń, pokazanych w tab. 1 w nawiasach. Regulacja krzywej dobowej zapotrzebowania aktywnych odbiorców ma dodatkowy wpływ na obniżanie strat. Wpływ ten jest tym większy, im większa jest zmiana wartości maksymalnego obciążenia. Zmiana kosztów redystrybucji mocy do aktywnych odbiorców jest przedstawiona w trzeciej kolumnie tab. 1 i pokazana na rys. 4. Zmiana godzinowych strat energii w sieci do całkowitych strat wskazana jest w tab. 1 jako a, a1, b, b1, c, c1, d, d1 pokazane na rys. 5, krzywa b2 odpowiada godzinowym stratom na łączniki w systemie magistrali Baran 33 – określone w [13]. Pomimo że krzywe b1 i b2 łączą się w jedną linię, a różnice dobowych strat nie przekraczają 1%, przełączenia wybrane przez te algorytmy nie pokrywają się dla poszczególnych godzin. Wykres linii a na rys. 6 przedstawia wartości strat energii w ciągu doby dla sieci dystrybucyjnej o niezmiennym układzie, co pokrywa się z godzinnymi ustawieniami dla sieci ze źródłami odnawialnymi. Porównanie z całkowitymi stratami (wykres linii b na rys. 6) dla sieci ze źródłami odnawialnymi, które są równe 636,98 kWh pokazuje, że maksymalna różnica strat w drugiej godzinie wynosi 226,44 kWh, natomiast w piętnastej 36,63 kWh. Porównanie kosztów przełączeń przy rekonfiguracji godzinowej sieci z dodatkowymi kosztami wynikającymi z niższej sprawności ze względu na brak rekonfiguracji pozwala oszacować jej stosowność. Stosowność utrzymywania stałej konfiguracji w ciągu dnia jest określona dla piętnastej godziny i może być oszacowana na podstawie

Tab. 1. Łączne dobowe straty energii (kWh) w sieci z uwzględnieniem i bez uwzględnienia źródeł odnawialnych, rekonfiguracji i aktywnych odbiorców

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 57–62

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 57–62. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Zmiana krzywej dobowej zapotrzebowania aktywnych odbiorców w węzłach 23 i 24, przy spadku maksymalnego obciążenia dla dziesiątej, jedenastej i dwunastej godziny o 6% – b), 14% – c), 18% – d) oraz 26% – e) w porównaniu z pierwotną krzywą a)

Rys. 5. Zmiana godzinnych strat energii w sieci dystrybucyjnej z rekonfiguracją i bez rekonfiguracji oraz aktywnych odbiorców (legenda odpowiada oznaczeniom: a, a1, b, b1, c, c1, d, d1 w tab. 1, i b2 – wynik uzyskany w [13]

Rys. 6. Porównanie całkowitych dobowych strat energii w sieci o stałej konfiguracji, określonej dla każdej godziny dnia ze źródłami odnawialnymi: a) o wartości strat całkowitych – b) odpowiada wartości b1, tab. 1

gdzie: – cena strat mocy, – cena przełączenia, – łączna liczba przełączeń. Rekonfiguracja będzie sensowna, jeśli koszt przełączeń będzie niższy niż koszt codziennych strat energii. 5. Wnioski 1. Przedstawiono algorytm sortowania topologicznego. Jego celem jest redukcja strat mocy i możliwość aplikacji do sieci, szczególnie tam, gdzie są też włączone odnawialne źródła energii. 2. Algorytm optymalizacji krzywej dobowej zapotrzebowania aktywnych odbiorców bazuje na kryterium minimalizacji kosztów zakupu energii elektrycznej, co pozwala także na obniżenie strat w sieci dystrybucyjnej. 3. W pracy zbadano wpływ odnawialnych źródeł energii, rekonfiguracji godzinowej, optymalizacji krzywej zapotrzebowania aktywnych odbiorców oraz ich łączny wpływ na dobowe straty energii.

4. Możliwość wybrania niezmiennej konfiguracji sieci, w której straty byłyby porównywalne do strat w sieci z rekonfiguracją godzinową. 5. Obliczenia numeryczne dla sieci testowej potwierdziły efektywność wykorzystania proponowanych algorytmów. Bibliografia 1. Ahmadi H., Marti J.R., Minimum – loss network RC: A minimum spanning tree problem [Sieć RC o niskich stratach: zagadnienie minimalnego drzewa rozpinającego], Sustainable Energy, Grids and Networks 2015, t. 1, s. 1–9. 2. Zhang D., Zhang Z., Fu I., An improved TS algorithm for minimum reconfiguration in large-scale distribution systems [Ulepszony algorytm TS minimalnej rekonfiguracji w wielkoskalowych systemach dystrybucyjnych], Electric

Power Systems Research 2007, t. 77, nr (5–6), s. 685–694. 3. Voitov O.N., Analysis and optimization of steady states of energy systems [Analiza i optymalizacja stanów ustalonych w systemach elektro energetycznych], System studies in energy, Retrospective of scientific schools at SEI-ISEM [Studia systemowe nad energią, Przegląd szkół naukowych Instytutu Systemów Energetycznych im. Lwa Aleskandrowicza Melentiewa Syberyjskiego Instytutu Energii], pod red. naukową N.I. Voropai, Nauka 2010, Nowosybirsk [po rosyjsku]. 4. Gamm A.Z., Golub I.I., Observability of electric power systems [Obserwowalność układów elektroenergetycznych], Nauka 1990, Nowosybirsk [po rosyjsku]. 5. Voropai N.I. i in., Optimization of daily load curves of active consumers [Optymalizacja dobowej krzywej zapotrzebowania u aktywnych odbiorców], Biuletyn RAS, Energia 2014, nr 1, s. 84–90

I. Golub et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 57–62

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 57–62. When referring to the article please refer to the original text. PL

6. Gamm A.Z. i in., The tracing method for load flow for electric power engineers [Metoda śledzenia obciążeń dla inżynierów elektryków], Wydawnictwo Nowosy birskiego Te chnicznego Uniwersytetu Państwowego, Nowosybirsk 2016 [po rosyjsku]. 7. Glazunov А.А., Electric networks and systems [Sieci i systemy elektryczne], Gosenergoizdat, Мoskwa 1960 [po rosyjsku]. 8. Mainika E., Algorithms for optimization on networks and graphs [Algorytmy optymalizacji sieci i grafów], Mir, Мoskwa 1981 [po rosyjsku].

9. Melnikov N.A., The matrix method for analysis of electric circuits [Macierzowa metoda analizy obwodów elektrycznych], Energiya 1972, Мoskwa [po rosyjsku]. 10. Gursky S.K., Algorithmization of condition control problems for bulk power systems [Algorytmizacja kontroli stanu głównego systemu elektroenergetycznego], Nauka i Technika 1977 [po rosyjsku]. 11. Baran M.E., Wu F.F., Network RC on distribution systems for loss reduction and load balancing [Rekonfiguracja sieci systemów dystrybucyjnych dla redukcji strat i wyrównania obciążeń], IEEE

Transactions on Power Delivery 1989, t. 4, nr 2, s. 1401–1407. 12. Mishima Y. i in., Method for minimum-loss RC of distribution system by tabu search [Metody minimalizacji strat w systemie dystrybucji za pomocą przeszukiwania tabu], Electrical Engineering in Japan 2005, t. 152 (2), s. 1149–1155. 13. Dorostkar-Ghamsari M.R. i in., Value of distribution network RC in presence of renewable energy resources [Wartość dystrybucji sieci RC w obecności odnawialnych źródeł energii], IEEE Transactions on Power Systems 2016, t. 31, nr 3, s. 1879–1888.

Irina I. Golub

prof. dr inż. Rosyjska Akademia Nauk e-mail: golub@isem.irk.ru Ukończyła Moskiewski Instytut Energetyczny, uzyskując tytuł inżyniera elektryka. Od 1972 roku zatrudniona w ISEM SB RAS w Irkucku. Prowadzi badania związane z analizą stanów systemów elektroenergetycznych.

Oleg N. Voitov

dr inż. Instytut im. Melentiewa Systemów Energetycznych Rosyjskiej Akademii Nauk e-mail: sdo@isem.irk.ru Ukończył Moskiewski Instytut Energetyczny jako inżynier elektryk. Od 1971 roku pracuje w ISEM SB RAS w Irkucku. Piastuje funkcję badacza czołowego. Jego zainteresowania naukowe wiążą się z analizą układów elektroenergetycznych.

Evgeny V. Boloev

dr inż. Instytut im. Melentiewa Systemów Energetycznych Rosyjskiej Akademii Nauk e-mail: boloev@isem.irk.ru Dyplom inżyniera elektryka Otrzymał na Uniwersytecie Technologicznym w Angarsku (1998). Ukończył studia podyplomowe w ESI SB RAS.

Ludmila V. Semenova

inż. Instytut im. Melentiewa Systemów Energetycznych Rosyjskiej Akademii Nauk e-mail: cdo@isem.irk.ru Ukończyła Narodowy Uniwersytet Techniczny w Irkucku jako inżynier elektryk. Od 1986 roku jest doktorantką w ISEM SB RAS w Irkucku. Pracuje na Wydziale Układów Elektroenergetycznych.

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Study of Transient Phenomena at a Thermal Unit’s Starting Circuit Set-up and Auxiliary Equipment Start-up

Authors Ireneusz Andrzej Grządzielski Krzysztof Sroka Mikołaj Zakrzewski

Keywords catastrophic failure, starting circuits, recovery process simulation tests

Abstract As a result of the power system’s catastrophic failure, thermal power plant units should proceed to the house load operation (HLO). Due to the catastrophic failure process dynamics, many units may be subject to emergency outage. It is therefore necessary to restart these units by powering them from blackstart sources with self-propulsion capability. The applicable Transmission Network Code (IRiESP) provides for periodic screening and system tests for such sources. Each system test before, and after, requires a simulation test to evaluate the capacity to supply power to the blackstarted plant through a starting circuit, as well as to restart the concerned unit’s most powerful auxiliary equipment. This paper presents selected results of the simulation studies of transient phenomena in the starting circuit from Dychów Hydropower Plant to Turów Power Plant, related to the system test conducted in July 2016.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017206 Received: 29.03.2017 Accepted: 27.04.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction When an attempt to defend a power system has failed, it is necessary to recover it afterwards, which is the responsibility of the grid operators (TSO and DSO) and of the generating plants [1]. It is up to them to have pre-prepared and tested system recovery plans. An important system recovery step is to provide starting voltage and power to the thermal units that have been shut-down in an emergency. In order to supply power to a thermal power plant unit, a power source capable of self-propulsion (e.g. hydrogenerators in hydroelectric power plant) must be available, as well as a dedicated portion of the power grid, so called starting circuit [2]. The proper performance of a starting circuit is verified by cyclic system tests organized by the TSO in accordance with the provisions of the IRiESP TNC [3]. A very helpful solution of the performance evaluation of a starting circuit when it, and then the blackstarted unit, are powered, is computer simulation. The application of appropriate programs and detailed data on the tested starting circuit’s components allows for a sufficiently accurate analysis of the starting circuit’s performance when it is supplied with starting voltage and power for restarting the 68

auxiliaries of an emergency shutdown unit. Computer simulation allows for detailed analysis of emergency situations arising during system testing. It also allows one to model hazardous scenarios for power equipment and analyse the results without the risk of damaging the actual equipment. One of the programs that can be used for modelling and analysing fixed, as well as transient (electromagnetic and electromechanical), phenomena in a starting circuit is PSCAD v.4.2.1. by Canadian Manitoba HVDC Research Centre [4]. This is a graphical interface of the EMTDC simulation (computational) program. The paper presents selected results of the simulation studies of transient phenomena in the starting circuit from Dychów Hydropower Plant to Turów Power Plant related with the systematic test of thermal unit 6 in July 2016.

2. Development of the starting circuit from Dychów Hydropower Plant to Turów Power Plant in PSCAD program An actual diagram of the starting circuit from Dychów Hydropower Plant to Turów Power Plant is presented in references [5, 6]. The modelled starting circuit’s components are listed

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Location

DYC

No.

Item type

Basic data

name

Value

Elastic water column

Expansion tank

Nominal gate valve position

50.8 cm (1 p.u.)

Nominal output power

28.5 MW (1 p.u.)

hydro power generator

1GA

34.5 MVA; 10.5 kV

hydro power generator

2GA

34.5 MVA; 10.5 kV

transformer

1GB

125±12.5%/10.5 kV; 40 MVA

Nominal head

26 m (1 p.u.)

Idle flow at nominal water column

10 m3/s

Initial output power

10 MW

Initial head

29.8 m

transformer

2GB

125±12.5%/10.5 kV; 40 MVA

transformer

GF02

120±10%/10.5 kV; 25 MVA

synchronous motor

33GA

5.9 MW; 10.5 kV

synchronous motor

34GA

5.9 MW; 10.5 kV

DYC-KOD

line

110 kV; 5.1 km

KOD-LSN

line

110 kV; 18.3 km

LSN

10.

autotransformer

AT- 2

230(±12 x 1.01%)/120 kV; 160 MVA

LSN-MIK

11.

line

220 kV; 107.1 km

MIK-TUE

12.

line

220 kV; 24 km

13.

transformer

06BAT10

230(±8 x 1.25%)/15.75 kV; 305 MVA

14.

transformer

06BBT10

15.75(±8 x 1.25%)/6.3 kV; 50 MVA

TUE

Quantity

Tab. 2. Input data for Hydro Tur 1 model of water turbine at Dychów Hydro Power Plant

Quantity

Value

Number of rotating turbines on the shaft

Rotary exciter

no 34.5 MVA

15.

induction motor

LAC10

4.5 MW; 6.3 kV

Apparent power of attached machine (generator)

16.

induction motor

PAC10

1.25 MW; 6.3 kV

Frequency

50 Hz

17.

induction motor

LCB10

0.63 MW; 6.3 kV

Synchronous speed of machine (generator)

187.5 rpm

18.

induction motor

HLB10

2.5 MW; 6.3 kV

Inertia constant

default

19.

induction motor

obc

1.3 MW; 6.3 kV

Inertia constant of machine (generator)

default

Shaft elasticity constant

default

Tab. 1. Components of modelled starting circuit Tab. 3. Input data for Multimass-SyncM/c model of rotating mass dynamics

in Tab. 1, while Fig. 1–4 show fragments of the circuit’s model developed in the PSCAD program.

2.1. Models of hydro power units 1GA and 2GA The 1GA and 2GA hydro power units were modelled with the same model. The model consists of the following components: synchronous generator (S), hydro turbine (Hydro Tur1), rotating mass dynamics model (Multimass – SyncM/c), static exciter (Exciter ST1A), and PID turbine governor (Hydro Gov2). Fig. 1 shows the graphical symbols of individual components of the 2GA hydro power unit. The configuration panels of individual models were supplemented on the basis of data acquired from Dychów Hydro Power Plant. The basic component of the hydrodynamic model is generator. Input and output signals are denominated consistently with [4]. The hydro power turbine is modelled by the model denominated as Hydro Tur1. Input and output signals are denominated consistently with [4]. The basic parameters introduced by the configuration panel are presented in Tab. 2. For dynamics tests, a rotating mass model adopted for synchronous machines (Multimass-SyncM/c) was selected. Input and output signals are denominated consistently with [4]. The basic data introduced by the configuration panel are presented in Tab. 3. The exciter was modelled with static exciter Exiter ST1A, appropriate to the exciters actual installed in Dychów Hydro Power Plant. Input and output signals are denominated consistently with [4].

The hydro power generator model was paired with a model of hydro turbine’s PID governor, Hydro Gov 2. Input and output signals are denominated consistently with [4]. The basic data introduced by the configuration panel are presented in Tab. 4.

2.2. Models of accumulation pumps 33GA and 34GA The synchronous motors of the accumulation pumps in EW Dychów in the starting circuit serve as a means of hydro power generator’s additional active power load. The pumps are started very smoothly, because the so-called soft start is employed. In the starting circuit model, fixed power loads were used for 10.5 kV supply voltage at 50 Hz and with active and reactive power intakes 5.7 MW and 1.1 MVAr, respectively.

2.3. Models of 1GB and 2GB unit transformers and of GF02 auxiliary transformers in Dychów Hydro Power Plant The 1GB and 2GB unit transformers with rated power 40 MVA in Dychów Hydro Power Plant were modelled on the basis of the classical transformer model used in the PSCAD program [4]. Based on data obtained from Dychów Hydro Power Plant (Tab. 5) the model configuration data were supplemented. The tap changer was implemented by means of slider panels and an algorithm processing their signal into the transformer ratio. The GF02 25 MVA auxiliary transformer was similarly modelled. The main parameters listed in the configuration panel are also shown in Tab. 5. 69

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Quantity

Value

Dead zone of governor

0 p.u.

Permanent droop Rp

0.04 p.u.

Maximum gate valve position Gmax

50.8 cm (1 p.u.)

Minimum gate valve position Gmax

0.0 cm (0 p.u.)

Maximum gate valve opening rate

15 s

Maximum gate valve closing rate

10 s

Time constants and gains

default

Tab. 4. Input data for Hydro-Gov 2 water turbine governor model

Quantity

Value

Apparent power

40 MVA

25 MVA

Frequency

50 Hz

Connection

YNd11

Short-circuit voltage

0.15 p.u.

Losses in iron

0.000575 p.u.

Losses in copper

0.00625 p.u.

Upper voltage

125 kV

120 kV

Lower voltage

10.5 kV

Tap changer side

upper

Tap changer range

±5 x 2.5%

±12 x 0.83%

Tab. 5. Input data of 1GB and 2GB unit transformers and GF02 auxiliary transformer

2.5. Models of 110 kV and 220 kV power lines in starting circuit Dychów – Krosno Odrzańskie – Leśniów – Mikułowa-Turów In the modelled starting circuit the 110 and 220 kV power lines were modelled using the distributed Bergeron model, based on the unit line data. Listed in Tab. 7 are unit data of the modelled lines in pu/m and line lengths in the starting circuit. Their graphic diagrams are shown in Fig. 2–4.

2.6. Induction motors of auxiliaries of unit 6 at Turów Power Plant The auxiliaries are usually driven by short-circuited induction motors with high starting currents. Due to their large number, it was decided to model the four largest ones, which were the first to be started during the starting circuit set-up. Because only basic load details had been obtained, all loads were modelled with the simplest PSCAD model available, the so called typical model [4]. A separate problem of induction motors modelling is the representation of these machines’ starting. The model in the program has two control modes in the process. Initially, the motors should be modelled in speed control mode, and then in mechanical torque control mode. The starting process was modelled using the appropriate algorithm blocks. The modelled loads on 6.3 kV buses of unit 6 auxiliaries in Turów Power Plant include: LAC10 4.5 MW water supply pump, PAC10 1.25 MW cooling water pump, LCB20 0.63 MW condensate pump, and HLB10 2.5 MW (Fig. 4) primary air fan.

In this transformer, the tap changer was implemented in a different way, the transformer ratio remained at the pre-set level.

2.4. Model of AT-2 autotransformer in Leśniów substation and of 06BAT10 unit transformer and 06BBT10 auxiliary transformer in Turów Power Plant The AT-2 autotransformer was modelled as a transformer with a star-star connection, using the classic transformer model [4]. This is due to the lack of a tap changer in the standard autotransformer model. The main parameters listed in the configuration panel are shown in Tab. 6. The tap changer was implemented by algorithm blocks, which allowed to change the ratio during the simulation. This reflects the actual possibility of changing the tap changer position on-load in this autotransformer. The autotransformer’s graphic diagram is shown in Fig. 3. The basic parameters of the 06BAT10 305 MVA unit transformer entered in the configuration panel, are specified also in Tab. 6. The tap changer was implemented using blocks of a suitable algorithm. The transformer’s graphic diagram is shown in Fig. 4. The 06BBT10 three-winding 50 MVA auxiliary transformer was modelled as a two-winding transformer (no use of third winding in the test). This transformer’s tap exchanger was also implemented using algorithm blocks to be able to control the ratio during the simulation. The transformer’s graphic diagram is shown in Fig. 4. 70

Quantity

Value

Apparent power

160 MVA

305 MVA

50 MVA

Frequency

50 Hz

Connection

YNa0yn0

YNd11

Yy0

Short-circuit voltage

0.1 p.u.

Losses in iron

0.0002 p.u.

0.0005 p.u.

Losses in copper

0.002 p.u.

0.003 p.u.

0.004 p.u.

Upper voltage

230 kV

15.75 kV

Lower voltage

120 kV

15.75 kV

6.3 kV

Tap changer side

upper

Tap changer range

±10 x 1%

±8 x 1.25%

Tab. 6. Input data for model of AT-2 autotransformer in Leśniów substation and of 06BAT10 unit transformer and 06BBT10 auxiliary transformer in Turów Power Plant

Name

Route

p.u./m

DYC-KOD

110

2.025

3.533

0.337

5.1

KOD-LSN

110

1.978

3.463

0.334

18.3

LSN-MIK

220

0.116

0.852

1.339

107.1

MIK-TUE

220

0.116

0.852

1.339

24.0

Tab. 7. Unit parameters of power lines 110 and 220 kV (pu/m) of the test starting circuit in PSCAD program

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

2.7. Connectors for starting circuit set-up, simulation control panel In order to control the simulation throughout the model, connectors were installed to switch the circuit’s individual components on with a pre-set delay. In addition, to facilitate their setting, a control panel was set up to adjust their time delay settings (to set a connector’s switch on time).

3. Scope of simulation tests of the Dychów Hydro Power plant – Turów Power Plant starting circuit The use of PSCAD program v.4.2.1. [4] enables relatively simple but accurate simulation of the supply of voltage and starting power

from the starting source to the started thermal power plant unit. Temporary (electromagnetic and electromechanical) transients, such as switching on transformers and power lines at idle, as well as switching on the unit auxiliaries can be concurrently monitored. The adopted switching sequences during the simulation tests when powering the 6 kV switchgear for unit 6 auxiliaries in Turów Power Plant are listed in Tab. 8 (second column). Further switching sequences in the model were always implemented after suppressing the electromagnetic and electromechanical phenomena. In the first stage, the primary objective of the simulation tests was to determine the voltages on the busbars of the main power supply substations and substation during the starting circuit’s set-up, i.e. the circuit’s components were

Fig. 1. Model of 2GA hydro power unit and 2GB unit transformer in Dychów Hydro Power Plant with measuring points indicated

Fig. 2. Model of 110 kV lines from Dychów main power supply substation to Leśniów substation in the Dychów Hydro Power Plant – Turów Power Plant starting circuit 71

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Fig. 3. Model of 220 kV lines from Leśniów substation to Mikułowa substation (without 06BAT10 transformer) in the Dychów Hydro Power Plant – Turów Power Plant starting circuit

Fig. 4. Model of 06BBT10 auxiliary transformer, and of HLB10 2.5 MW primary air fan as an example auxiliary load

DYC-TUE starting circuit set-up

Turn-on time in simulation [s]

Dychów Hydro Power Plant After switching-on

Dychów main power supply substation

Krosno Odrz. main power supply substation

Leśniów substation

Mikułowa substation

Turów Power Plant 6,3 kV auxiliaries

Uhz1

Uhz2

UR110kV

UR220kV

UR6.3kV

[kV]

[MVAr]

[kV]

1.2

Generators 1GA and 2GA

10.50

0.00

115.60

–

3.6

DYC-KOD-LSN 110 kV lines (L1 and L2)

10.50

–0.65

115.70

115.90

–

5.2

AT-2 LSN 120/230 autotransformer

10.50

–0.65

115.70

115.90

215.30

–

6.0

Generator voltage reduction

10.05

–0.60

111.20

111.30

206.80

–

6.8

LSN-MIK 220 kV line (L3)

10.05

–16.50

114.60

115.70

116.20

218.20

220.00

–

MIK-TUE 220 kV line (L4), 06BAT10 unit tr., 06BBT10 aux. tr.

10.05

–19.70

114.40

115.60

116.20

218.80

221.20

5.92

BBT10 tap change to 12

10.05

–19.70

114.40

115.60

116.20

218.80

221.20

6.30

8.4–9.4 –

Tab. 8. Voltages in main power supply substations and substations determined during switching sequence

powered one after another. The calculations also enabled the selection of the tested transformers’ voltage ratios, thus facilitating and streamlining the test. The calculation results are listed in Tab. 8. During the test, the numbers were determined of the taps recommended for AT-2 autotransformer in Leśniów substation, and 06BBT10 auxiliary transformer. It was assumed that 72

initially the 1GB and 2GB unit transformers in Dychów Hydro Power Plant were set to tap 9, the 06BAT10 unit transformer in Turów Power Station also to tap 9, and the 06BBT10 auxiliary transformer to tap 7. Fig. 5–7 show selected results of the simulation of the starting circuit’s operation during its set-up and supplying voltage from

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Dychów Hydro Power Plant to Turów Power Plant, and supplying the starting power needed to start up the selected unit 6 auxiliaries [6]. During the starting circuit set-up – i.e. switching on the DYC-KRO-LSN 110 kV lines and the AT-2 autotransformer in Leśniów substation – the voltage on the Dychów main power supply substation’s 110 kV busbars was 115.5 kV (in simulation test 115.59 kV, Fig. 6). After voltage

reduction on the generator bars to ca. 10 kV (Fig. 5), 111.2 kV and 112.25 kV voltages were obtained, respectively. So, the differences were minimal. After the generator voltage reduction, the Leśniów – Mikułowa 220 kV (LSN-MIK) lines and the Mikułowa-Turów Power Plant (MIK-TUUE) unit line were switched on. The capacitive reactive power flow caused an increase in the voltage on the 110 kV bars of Dychów main power supply

Fig. 5. Voltage changes on 10.5 kV bars of 1GA generator in Dychów Hydro Power Plant recorded in the simulation process (at supplying voltage and starting power); switch-on voltages marked L3 – Switching L3 line on

Fig. 6. Voltage changes on 110 kV busbars generator in Dychów main power supply substation recorded in the simulation process (at supplying voltage and starting power)

Fig. 7. Changes in reactive power load of 1GA generator on 10.5 kV bars in Dychów Hydro Power Plant recorded in the simulation process (at supplying voltage and starting power to selected unit 6 auxiliaries in Turów Power Plant) 73

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Fig. 8. Changes in frequency on 10.5 kV bars of 1GA generator in Dychów Hydro Power Plant recorded in the simulation process (at supplying voltage and starting power to selected unit 6 auxiliaries in Turów Power Plant)

substation – after the LSN-MIK line was switched on, to 114.4 kV (114.7 kV in Fig. 6), after the MIK-TUE was switched on the voltage increased to 114.8 kV (in the simulation test up to 115.4 kV, Fig. 6). The resulting slightly larger differences might have been due to the adopted 220 kV line parameters, which may differ from actual ones. The next step in the starting circuit set-up was switching on the accumulation pumps in Dychów Hydro Power Plant. As mentioned in point 2, they were modelled in a simplified way. The reactive power intake from the two units was set at 3 MVAr (Fig. 7), the voltage on the 110 kV side decreased by ca. 0.6 kV (in the system test and the simulation test alike). Thus, after the two pumps were switched on, the voltage level in the actual test was 114.5 kV, while in the simulation tests 114.2 kV (Fig. 6). Once the starting circuit had been set up and the voltage on the 6 kV auxiliary buses of unit 6 adjusted, in Turów Power Plant the starting power required to start the unit’s auxiliaries was supplied. Only some of the auxiliaries, i.e. those accounting for the circuit’s largest load, were modelled (Fig. 5 and 6). After the recorded significant instantaneous voltage dips (Fig. 5 and 6), steady states followed. Finally, after the last of the modelled loads had been switched on, the voltage recorded during the test on the 110 kV buses of Dychów main power supply substation was 113.5 kV, while in the corresponding moment of the simulation it was 113.4 kV. In the simulation tests a uniform reactive power load of the generators was assumed. Visible at the beginning of the staring circuit set-up process (Fig. 7, refers to loading 1GA generator with reactive power) is a slight inductive load resulting from the house load and transverse losses in the 1GB and 2GB unit transformers. In the system test, this amounted to ca. 0.4 MVAr, while in the simulation to 0.5 MVAr. When the DYC-KRO-LSN 110 kV lines had been switched on, the generators were charged with capacitive reactive power at the level of –0.65 MVAr (system test) and about –0.56 MVAR (simulation). Switching the LSN-MIK 220 kV line on caused loading the generators with capacitive reactive power at the level of –16.5 MVAr (system test) and ca. –16 MVAr (simulation). Switching the 220 kV unit line on increases the generators’ capacitive load up to –19.5 kV. This result was recorded in the system 74

test, similar to that was obtained in the simulation. Computer simulation gives a very good approximation. In the further course of loading the 1GA generator with reactive power, the effects were visible of switching the accumulation pumps and selected unit 6 auxiliaries on in Turów Power Plant. Fig. 8 shows frequency changes throughout the system test duration, obtained in the simulation. They were recorded on the 10.5 kV bars of the 1GA generator. In turn, Fig. 9 shows the frequency changes, and it can be seen that they were recorded during the actual system test. Comparing the frequency variations shown, the difference consists in the high frequency peaks in the simulated waveform when switching the starting circuit on. The peak values during simulation are dependent on sampling time. Sampling time of 50 μs was adopted. The same applies to digital measurements. No such peaks were recorded in actual measurements. However, it should be noted that the steady state frequencies in both recordings are very close. Until the accumulation pumps were switched on, the level was stable at ca. 50 Hz. On the other hand, the pumps’ switching on caused a small dip, which was adjusted by the 1GA and 2GA hydro generators’ controls. Switching the unit 6 auxiliaries on caused much larger frequency changes. They were, however, correctly and efficiently adjusted by the unit governors in Dychów Hydro Power Plant.

4. Comparison of selected instantaneous voltages and currents recorded in the system test and in simulation at switching on starting circuit components During the system test in July 2016, many waveforms were recorded of instantaneous voltages and currents in the transients caused by switching the starting circuit’s components on. This made it possible to compare the actual values with those recorded during the simulations. Fig. 10 and 11 show the changes in the instantaneous current in 1GA generator bars at switching on the DYC-KOD-LSN 110 kV lines, recorded during the system test and as a result of the simulation. Whereas Fig. 12 and 13 show the changes in the instantaneous voltage on 1GA generator bars at switching on the same DYC-KOD-LSN 110 kV lines. The nature of the instantaneous

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Fig. 9. Frequency changes on 10.5 kV bars of 1GA generator in Dychów Hydro Power Plant recorded in the system test (at supplying voltage and starting power)

Fig. 10. Oscillogram of 1GA generator current at switching DYC-KOD-LSN 110 kV lines on, recorded in the system test

Fig. 11. Oscillogram of 1GA generator current at switching DYC-KOD-LSN 110 kV lines on, recorded in the simulation (phase C)

waveforms accompanying transitional states is very similar. The voltages are practically identical. Whereas the current surge recorded during the system test is higher. This is certainly due

to the switching-on moment, as well as the higher current for steady state. Similar results were obtained when the remaining lines were switched on. 75

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Another important component switched on at idle for the starting circuit set-up are the transformers. During this transient, large current surges can be generated by transformer core magnetizing. Modelling this phenomenon requires the availability of data describing the magnetization curve of a given transformer, and these data are extremely difficult to obtain. They are not included in the scope of basic transformer catalogue specification. The results of the attempted mapping of

this process are presented in Fig. 14. The results obtained from the simulation were compared with those recorded during the system test, which are shown in Fig. 15. It follows from the comparison of the instantaneous 1GA generator currents shown in Fig. 14 and 15 that the PSCAD program can accurately reproduce the nature of the electromagnetic transient waveform that accompanies such a switch-on.

Fig. 12. Oscillogram of 1GA generator’s phase-to-phase voltage at switching DYC-KOD-LSN 110 kV lines on, system test

Fig. 13. Oscillogram of 1GA generator’s phase-to-phase voltage at switching DYC-KOD-LSN 110 kV lines on, simulation

Fig. 14. Changes in instantaneous currents in 1GA generator’s three phases at switching AT-2 autotransformer on in Leśniów substation – simulation 76

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Fig. 15. Changes in instantaneous currents in 1GA generator’s three phases at switching AT-2 autotransformer on in Leśniów substation – system test

However, the surge currents obtained by simulation are ca. 2–3 times lower than actual ones. These waveforms are strongly dependent on the phase shift angle at the moment of switching on. Also detailing is needed of the details of transformer unit’s magnetization hysteresis. This requires additional research.

5. Conclusions Based on the results of the simulation results, the following conclusions can be made: 1. In order to ensure the secure set-up of the starting circuit from Dychów Hydro Power Plant to Turów Power Plant, it was recommended to maintain the generator voltage Ug = 10.0 kV by means of the excitation control. 2. Voltage in the tested starting circuit can be controlled by manual adjustment of the on-load tap changer on AT-2 autotransformer in Leśniów substation (the simulation showed that the changer once set to position 14 would not need to be altered). The 6.3 kV voltage on the unit 6 auxiliaries’ busbars can be maintained by the 06BBT10 tap transformer. Its tap changer should be initially set to position 12. 3. The simulation tests have identified numerous electromagnetic and electromechanical transient processes associated with switching the lines and transformers on when setting up the flexible circuit, as well as starting the accumulation pumps and other unit 6 auxiliaries. However, they do not jeopardize the starting circuit’s efficient set-up, and the powered auxiliaries. The voltage and frequency changes were properly and quickly adjusted by the voltages and rotational speed controls of 1GA and 2GA hydro power units. These results were confirmed during the system test in July 2016 [6].

REFERENCES

1. R. Kuczyński, R. Paprocki, J. Strzelbicki, “Obrona i odbudowa Krajowego Systemu Elektroenergetycznego“ [Defense and recovery of the National Power System], Elektroenergetyka, No. 1, 2005, pp. 17–26. 2. I. Grządzielski, K. Sroka, “Elektrownia wodna Dychów jako źródło rozruchowe do odbudowy zdolności wytwórczych elektrowni cieplnych“ [Dychów Hydro Power Plant as a starting source for the recovery of thermal power plant generation capacity], Przegląd Elektrotechniczny, No. 10, 2016, pp. 190–198. 3. “Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej” [IRiESP Transmission Network Code] developed PSE SA w part: „Warunki korzystania, prowadzenia ruchu, eksploatacji i planowania rozwoju sieci” [Conditions for using and operating the grid, and planning its development], version of January 1, 2012, as currently amended. 4. PSCAD v4.2.1, Winnipeg, Manitoba, Canada 2006, updated on July 13, 2006, Manitoba HVDC Research Centre. 5. K. Sroka et al., “Praca równoległa turbozespołu parowego i hydrozespołów w układzie wyspowym tworzonym w warunkach odbudowy Krajowego Systemu Elektroenergetycznego po awarii katastrofalnej” [Parallel operation of a steam turbine set and hydro power sets in the island layout created under conditions of the recovery of the National Electric Power System after catastrophic failure], XVIII Conference “Current Problems in Power Engineering”, June 7–9, 2017. 6. Report of “Próby systemowej uruchomienia bloku Elektrowni Turów z Elektrowni Wodnej Dychów” [System test at starting an unit in Turów Power Plant from Dychow Hydro Power Plant], commissioned by PSE SA and developed by a Consortium of the Poznań University of Technology, Institute of Power Engineering and ZPBE Energopomiar-Elektryka Gliwice, Poznań, September 2016. 77

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 68–78

Ireneusz Andrzej Grządzielski Poznań University of Technology e-mail: ireneusz.grzadzielski@put.poznan.pl Graduated in electrical engineering from the Electrical Engineering Faculty of Poznań University of Technology, where he is now employed as assistant professor. His research interests include issues related to the operation of a power system in transient states, issues of power system defence and recovery, and connection of distributed sources to power system.

Krzysztof Sroka Poznań University of Technology Institute of Electrical Power Engineering e-mail: krzysztof.sroka@put.poznan.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 a 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.

Mikołaj Zakrzewski Poznań University of Technology Institute of Electrical Power Engineering e-mail: mikolaj-zakrzewski@o2.pl Second-degree electrical engineering student at the Faculty of Electrical Engineering of Poznań University of Technology, and first-degree mechatronics student at the Faculty of Mechanical Engineering and Management of the same university. He completed his first-degree studies in energy engineering at Poznań University of Technology (2017). His research interests include modelling of dynamic phenomena in a power system, and the process of power system recovery.

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

Badanie zjawisk przejściowych podczas tworzenia toru rozruchowego oraz uruchamiania urządzeń potrzeb własnych bloku cieplnego Autorzy

Ireneusz Andrzej Grządzielski Krzysztof Sroka Mikołaj Zakrzewski

Słowa kluczowe

awaria katastrofalna, tory rozruchowe, badania symulacyjne procesu odbudowy

Streszczenie

W wyniku awarii katastrofalnej systemu elektroenergetycznego (SE) bloki elektrowni cieplnych powinny przechodzić do pracy na potrzeby własne (PPW). Ze względu na dynamikę procesu awarii katastrofalnej wiele bloków może zostać odstawionych awaryjnie. Istnieje zatem konieczność ponownego uruchomienia tych bloków ze źródeł rozruchowych, posiadających zdolność do samostartu. Obowiązująca Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej (IRiESP) wprowadza dla takich źródeł okresowe testy sprawdzające i próby systemowe. Każda próba systemowa przed, a także po, wymaga przeprowadzenia badań symulacyjnych pozwalających ocenić możliwości podania napięcia do uruchamianej elektrowni torem rozruchowym, a także uruchomienia największych ze względu na moc urządzeń potrzeb własnych uruchamianego bloku. W artykule przedstawiono wybrane wyniki badań symulacyjnych zjawisk przejściowych w torze rozruchowym z EW Dychów do Elektrowni Turów, związanych z przeprowadzoną próbą systemową w lipcu 2016 roku. Data wpływu do redakcji: 29.03.2017 Data akceptacji artykułu: 27.04.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wprowadzenie W przypadku nieudanej próby obrony systemu elektroenergetycznego (SE) konieczna jest późniejsza jego odbudowa, za którą odpowiedzialni są operatorzy sieciowi (OSP i OSD) wraz z wytwórcami [1]. W ich gestii leży posiadanie wcześniej przygotowanych i sprawdzonych planów odbudowy systemu. Jednym z istotnych etapów odbudowy systemu jest podanie napięcia i mocy rozruchowej do bloków cieplnych, które zostały odstawione awaryjnie. Chcąc zasilić blok elektrowni cieplnej w energię elektryczną, konieczne jest źródło zdolne do samostartu (np. hydrogeneratory w elektrowniach wodnych) oraz wydzielony fragment sieci elektroenergetycznej, tzw. tor rozruchowy [2]. Sprawdzenie poprawności pracy torów rozruchowych odbywa się poprzez przeprowadzanie cyklicznych prób systemowych, organizowanych przez OSP zgodnie z zapisami IRiESP [3]. Bardzo pomocnym rozwiązaniem oceny pracy toru rozruchowego podczas podania napięcia, a następnie mocy rozruchowej do uruchamianego bloku jest symulacja komputerowa. Zastosowanie odpowiednich programów oraz szczegółowych danych dotyczących elementów badanego toru rozruchowego pozwala z wystarczającą dokładnością określić pracę toru rozruchowego w czasie podania napięcia oraz mocy rozruchowej do uruchomienia urządzeń potrzeb własnych odstawionego awaryjnie bloku. Symulacja komputerowa umożliwia szczegółową analizę sytuacji awaryjnych powstałych w czasie próby systemowej. Pozwala również na modelowanie scenariuszy niebezpiecznych dla urządzeń elektroenergetycznych i analizę wyników

Lokalizacja

DYC

Lp.

Element

Podstawowe dane

typ

nazwa

hydrogenerator

1GA

hydrogenerator

2GA

34,5 MVA; 10,5 kV

transformator

1GB

125±12,5%/10,5 kV; 40 MVA

transformator

2GB

125±12,5%/10,5 kV; 40 MVA

transformator

GF02

120±10%/10,5 kV; 25 MVA

silnik synchroniczny

33GA

5,9 MW; 10,5 kV 5,9 MW; 10,5 kV

34,5 MVA; 10,5 kV

silnik synchroniczny

34GA

DYC-KOD

linia

110 kV; 5,1 km

KOD-LSN

linia

110 kV; 18,3 km

LSN

autotransformator

AT-2

230(±12 x 1,01%)/120 kV; 160 MVA

LSN-MIK

linia

220 kV; 107,1 km

MIK-TUE

linia

220 kV; 24 km

transformator

06BAT10

230(±8 x 1,25%)/15,75 kV; 305 MVA

transformator

06BBT10

15,75(±8 x 1,25%)/6,3 kV; 50 MVA

silnik indukcyjny

LAC10

4,5 MW; 6,3 kV

silnik indukcyjny

PAC10

1,25 MW; 6,3 kV

silnik indukcyjny

LCB10

0,63 MW; 6,3 kV

silnik indukcyjny

HLB10

2,5 MW; 6,3 kV

silnik indukcyjny

obc

1,3 MW; 6,3 kV

TUE

Tab. 1. Zestawienie elementów modelowanego toru rozruchowego

bez ryzyka uszkodzenia rzeczywistych urządzeń. Jednym z programów mogących posłużyć do modelowania i analizy zjawisk ustalonych, a także nieustalonych (elektromagnetycznych oraz elektromechanicznych) w torze rozruchowym jest program PSCAD

v.4.2.1. kanadyjskiej firmy Manitoba HVDC Research Centre [4]. To graficzny interfejs programu symulacyjnego (obliczeniowego) EMTDC. W artykule przedstawiono wybrane wyniki badań symulacyjnych zjawisk nieustalonych w torze rozruchowym z EW Dychów do Elektrowni Turów

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

związanych z przeprowadzoną próbą systemową bloku cieplnego nr 6, w lipcu 2016 roku. 2. Opracowanie modelu toru rozruchowego z EW Dychów do Elektrowni Turów w programie PSCAD Schemat rzeczywisty toru rozruchowego z EW Dychów do Elektrowni Turów przedstawiono w artykule [5, 6]. Zestawienie elementów modelowanego toru rozruchowego podano w tab. 1, natomiast na rys.1–4 pokazano fragmenty modelu tego toru rozruchowego, opracowanego w programie PSCAD. 2.1. Modele hydrozespołów 1GA i 2GA Dla hydrozespołów 1GA i 2GA zastosowano modele jednakowe. W skład modelu hydrozespołu wchodzą następujące elementy: generator synchroniczny (S), turbina wodna (Hydro Tur1), model dynamiki mas wirujących (Multimass – SyncM/c), wzbudnica statyczna (Exciter ST1A) oraz regulator turbiny typu PID (Hydro Gov2). Na rys. 1 pokazano graficzne symbole poszczególnych elementów dla hydrozespołu 2GA. Panele konfiguracyjne poszczególnych modeli uzupełniono na podstawie danych uzyskanych z EW Dychów. Podstawowym elementem zamodelowanego hydrozespołu jest generator. Oznaczenia sygnałów wejściowych i wyjściowych są zgodne z [4]. Jako model turbiny wodnej zastosowano model oznaczony jako Hydro Tur1. Oznaczenia sygnałów wejściowych i wyjściowych są zgodne z [4]. Wprowadzone podstawowe parametry przez panel konfiguracyjny przedstawiono w tab. 2. Do badań dynamiki wybrano model mas wirujących przystosowany do maszyn synchronicznych (Multimass-SyncM/c). Oznaczenia sygnałów wejściowych i wyjściowych są zgodne z [4]. Podstawowe dane, jakie zostały wprowadzone przez panel konfiguracyjny, przedstawiono w tab. 3.

Wielkość

Wartość

Sprężysty słup wody

nie

Zbiornik wyrównawczy

nie

Nominalna pozycja zasuwy

50,8 cm (1 p.u.)

Nominalna moc wyjściowa

28,5 MW (1 p.u.)

Nominalny spad

26 m (1 p.u.)

Przepływ biegu jałowego przy nominalnym słupie wody

10 m3/s

Początkowa moc wyjściowa

10 MW

Początkowy spad

29,8 m

Tab. 2. Wprowadzone dane do modelu turbiny wodnej EW Dychów Hydro Tur 1

Wielkość

Wartość

Liczba turbin wirujących na wale

Wzbudnica wirująca

nie

Moc pozorna dołączonej maszyny (generatora)

34,5 MVA

Częstotliwość

50 Hz

Prędkość synchroniczna maszyny (generatora)

187,5 obr./min

Stała inercji turbiny

domyślna

Stała inercji maszyny (generatora)

domyślna

Stała sprężystości wału

domyślna

Tab. 3. Wprowadzone dane do modelu dynamiki mas wirujących Multimass-SyncM/c

Wielkość Strefa nieczułości regulatora

0 p.u.

Trwały statyzm Rp

0,04 p.u.

Maksymalne położenie zasuwy Gmax

50,8 cm (1 p.u.)

Minimalne położenie zasuwy Gmin

0,0 cm (0 p.u.)

Maksymalna prędkość otwarcia zasuwy

15 s

Maksymalna prędkość zamknięcia zasuwy

10 s

Stałe czasowe i wzmocnienia

domyślne

Tab. 4. Wprowadzone dane do modelu regulatora turbiny wodnej Hydro-Gov 2

Rys. 1. Model hydrozespołu 2GA oraz transformatora blokowego 2GB w EW Dychów; wskazano miejsca rejestracji pomiarów

Wartość

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

Jako model wzbudnicy wybrano wzbudnicę statyczną Exiter ST1A, adekwatną do rzeczywistych wzbudnic zainstalowanych w EW Dychów. Oznaczenia sygnałów wejściowych i wyjściowych są zgodne z [4]. W modelu hydrogeneratorów zastosowano model regulatora turbiny wodnej typu PID-Hydro Gov 2. Oznaczenia sygnałów wejściowych i wyjściowych są zgodne z [4]. Podstawowe dane, które zostały wprowadzone przez panel konfiguracyjny, przedstawiono w tab. 4. 2.2. Modele pomp akumulacyjnych 33GA i 34GA Silniki synchroniczne pomp akumulacyjnych w EW Dychów w utworzonym torze rozruchowym pełnią rolę dociążenia hydrogeneratorów mocą czynną. Start pomp odbywa się bardzo łagodnie, ponieważ stosowany jest tzw. soft start. W modelu toru rozruchowego zastosowano odbiory o stałej mocy o napięciu zasilania 10,5 kV, przy częstotliwości 50 Hz oraz poborze mocy czynnej 5,7 MW i mocy biernej 1,1 MVar. 2.3. Modele transformatorów blokowych 1GB i 2GB oraz potrzeb własnych GF02 w EW Dychów Transformatory blokowe 1GB i 2GB o mocy znamionowej 40 MVA w EW Dychów zostały zamodelowane na podstawie modelu klasycznego transformatora stosowanego w programie PSCAD [4]. Na podstawie danych uzyskanych z EW Dychów (tab. 5) uzupełniono dane konfiguracyjne modelu. Przełącznik zaczepów został zrealizowany za pomocą paneli suwakowych oraz algorytmu przetwarzającego sygnał na przekładnię transformatora. W podobny sposób zamodelowano transformator potrzeb własnych GF02 o mocy znamionowej 25 MVA. Główne parametry podane w panelu konfiguracyjnym przedstawiono także w tab. 5. W tym transformatorze przełącznik zaczepów został zrealizowany w inny sposób, przekładnia transformatora pozostaje na zadanym poziomie. 2.4. Model autotransformatora AT-2 w stacji Leśniów oraz transformatora blokowego 06BAT10 i potrzeb własnych 06BBT10 w Elektrowni Turów Autotransformator AT-2 został zamodelowany jako transformator w układzie połączeń gwiazda-gwiazda z wykorzystaniem modelu klasycznego transformatora [4]. Jest to związane z brakiem przełącznika zaczepów w standardowym modelu autotransformatora. Główne parametry podane w panelu konfiguracyjnym przedstawiono w tab. 6. Przełącznik zaczepów został zrealizowany poprzez bloki algorytmów, co pozwala na zmianę przekładni w trakcie trwania symulacji. To odzwierciedlenie rzeczywistej możliwości zmiany położenia przełącznika zaczepów pod obciążeniem w przypadku tego autotransformatora. Schemat graficzny autotransformatora widoczny jest na rys. 3. Podstawowe parametry transformatora blokowego 06BAT10 o mocy znamionowej 305 MVA, wpisane do panelu konfiguracyjnego, podano także w tab. 6. Przełącznik zaczepów został zrealizowany przy użyciu bloków odpowiedniego algorytmu. Schemat graficzny transformatora widoczny jest

Wielkość

Wartość

Moc pozorna

40 MVA

25 MVA

Częstotliwość

50 Hz

Układ połączeń

YNd11

Napięcie zwarcia

0,15 p.u.

Straty w żelazie

0,000575 p.u.

Straty w miedzi

0,00625 p.u.

Napięcie górne

125 kV

120 kV 10,5 kV

Napięcie dolne

10,5 kV

Strona przełącznika zaczepów

górna

Zakres przełącznika zaczepów

±5 x 2,5%

±12 x 0,83%

Tab. 5. Wprowadzone dane transformatorów blokowych 1GB i 2GB oraz potrzeb własnych GF02

Wielkość

Wartość

Moc pozorna

160 MVA

305 MVA

50 MVA 50 Hz

Częstotliwość

50 Hz

Układ połączeń

YNa0yn0

YNd11

Yy0

Napięcie zwarcia

0,1 p.u.

Straty w żelazie

0,0002 p.u.

0,0005 p.u.

Straty w miedzi

0,002 p.u.

0,003 p.u.

0,004 p.u.

Napięcie górne

230 kV

15,75 kV

Napięcie dolne

120 kV

15,75 kV

6,3 kV

Strona przełącznika zaczepów

górna

Zakres przełącznika zaczepów

±10 x 1%

±8 x 1,25%

Tab. 6. Wprowadzone do modelu dane autotransformatora AT-2 w stacji Leśniów oraz transformatora blokowego 06BAT10, a także potrzeb własnych 06BBT10 w Elektrowni Turów

p.u./m

2,025

3,533

0,337

5,1

1,978

3,463

0,334

18,3

0,116

0,852

1,339

107,1

0,116

0,852

1,339

24,0

Nazwa

Trasa

DYC-KOD

110

KOD-LSN

110

LSN-MIK

220

MIK-TUE

220

Tab. 7. Parametry jednostkowe linii elektroenergetycznych 110 i 220 kV (w p.u./m) badanego toru rozruchowego zastosowane w programie PSCAD

na rys. 4. Transformator trójuzwojeniowy potrzeb własnych 06BBT10, o mocy znamionowej 50 MVA, zamodelowano natomiast jako transformator dwuuzwojeniowy (brak wykorzystania uzwojenia trzeciego w próbie). W przypadku tego transformatora przełącznik zaczepów również został zrealizowany przy użyciu bloków algorytmu, aby móc regulować przekładnią w trakcie trwania symulacji. Schemat graficzny transformatora widoczny jest na rys. 4. 2.5. Modele linii elektroenergetycznych 110 kV i 220 kV toru rozruchowego Dychów – Krosno Odrzańskie – Leśniów – Mikułowa-Turów W modelowanym torze rozruchowym linie elektroenergetyczne 110 i 220 kV zostały zamodelowane za pomocą modelu rozproszonego Bergerona, na podstawie danych jednostkowych linii. W tab. 7 przedstawiono

dane jednostkowe modelowanych linii w p.u./ oraz długości linii tworzących tor rozruchowy. Ich schematy graficzne widoczne są na rys. 2–4. 2.6. Silniki indukcyjne odbiorów potrzeb własnych (PW) bloku nr 6 w Elektrowni Turów Odbiory potrzeb własnych zasilane są z reguły przez silniki indukcyjne zwarte o dużych prądach rozruchu. W związku z dużą ich liczbą zdecydowano się na zamodelowanie czterech największych uruchamianych w pierwszej kolejności podczas budowy toru. Ze względu na uzyskanie tylko podstawowych informacji o odbiorach wszystkie z nich zostały zamodelowane najprostszym z dostępnych w programie PSCAD modeli, tzw. modelem typowym [4]. Osobnym problemem modelowania silników indukcyjnych jest odwzorowanie

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 2. Model ciągu liniowego 110 kV z GPZ Dychów do SE Leśniów toru rozruchowego z EW Dychów do Elektrowni Turów

Rys. 3. Model ciągu liniowego 220 kV z SE Leśniów do SE Mikułowa (bez transformatora 06BAT10) toru rozruchowego z EW Dychów do Elektrowni Turów

Rys. 4. Model transformatora potrzeb własnych 06BBT10 oraz przykładowego odbioru urządzeń potrzeb własnych - wentylatora powietrza pierwotnego – HLB10 o mocy 2,5 MW

rozruchu tych maszyn. Model w programie ma dwa tryby regulacji w tym procesie. Na początku silniki powinny być modelowane w trybie kontroli prędkości, następnie

należy przejść do kontroli momentu mechanicznego. Proces rozruchu został zamodelowany przy wykorzystaniu odpowiednich bloków algorytmu. Poszczególne

zamodelowane odbiory na szynach 6,3 kV potrzeb własnych bloku nr 6 w Elektrowni Turów (na rys. 4 pokazano dwa z nich) to: pompa wody zasilającej – LAC10 o mocy

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

4,5 MW, pompa wody chłodzącej – PAC10 o mocy 1,25 MW, pompa kondensatu – LCB20 o mocy 0,63 MW, wentylator powietrza pierwotnego – HLB10 o mocy 2,5 MW. 2.7. Łączniki do tworzenia toru rozruchowego, panel sterowania symulacją W celu sterowania symulacją w całym modelu zainstalowano łączniki, których zadaniem jest załączanie poszczególnych elementów toru z zadanym opóźnieniem. Ponadto, aby ułatwić sprawę ich nastawiania, skonstruowano panel sterowania do regulacji nastaw ich zwłoki czasowej (zadania chwili załączenia danego łącznika). 3. Zakres badań symulacyjnych pracy toru rozruchowego z EW Dychów do Elektrowni Turów Zastosowanie programu PSCAD v.4.2.1. [4] daje możliwoś ć przeprowadzenia w sposób stosunkowo prosty, a jednocześnie dokładny, badań symulacyjnych podania napięcia i mocy rozruchowej ze źródła rozruchowego do uruchamianego bloku elektrowni cieplnej. Istnieje jednocześnie możliwość obserwacji chwilowych zjawisk przejściowych (elektromagnetycznych i elektromechanicznych), np. przy załączaniu transformatorów i linii elektroenergetycznych na biegu jałowym, a także załączania urządzeń potrzeb własnych bloku itp. Przyjęte sekwencje łączeniowe w trakcie badań symulacyjnych podczas podania napięcia do rozdzielni potrzeb własnych 6 kV bloku nr 6 Elektrowni Turów podano w tab. 8 (kolumna druga). Kolejne sekwencje łączeniowe w modelu realizowano zawsze po wytłumieniu występujących zjawisk elektromagnetycznych i elektromechanicznych. W etapie pierwszym podstawowym celem badań symulacyjnych było określenie wartości napięć na szynach rozdzielni GPZ i stacji w trakcie tworzenia toru rozruchowego, tzn. w czasie załączania pod napięcie kolejnych elementów toru rozruchowego. Obliczenia pozwoliły

Tworzenie toru rozruchowego DYC-TUE.

Chwila czasowa załączenia w symulacji [s]

również na dobór przekładni transformatorów uczestniczących w próbie, umożliwiając sprawne przeprowadzenie próby. Podsumowanie wyników obliczeń zamieszczono w tab. 8. W trakcie badań ustalono numer zalecanego zaczepu dla AT-2 w SE Leśniów, a także potrzeb własnych

06BBT10. Przyjęto, że początkowo transformatory blokowe w EW Dychów 1GB i 2GB pracują na zaczepie nr 9, transformator blokowy w 06BAT10 w Elektrowni Turów ustawiony jest także na zaczepie nr 9, natomiast transformator potrzeb własnych 06BBT10 na zaczepie nr 7.

Rys. 5. Rejestracja zmian napięcia na szynach 10,5 kV generatora 1GA w EW Dychów uzyskana w procesie symulacji (etap podania napięcia oraz mocy rozruchowej); oznaczono np. Zał. L3 – Załączenie linii L3

Rys. 6. Rejestracja zmian napięcia na szynach 110 kV GPZ Dychów uzyskana w procesie symulacji (etap podania napięcia oraz mocy rozruchowej)

EW Dychów Po załączeniu

GPZ Dychów

GPZ Krosno Odrz.

SE Leśniów

SE Mikułowa

PW El.Turów 6,3 kV

UHZ1

UHZ2

ΣQHZ

UR110kV

UR220kV

UR6.3kV

[kV]

[Mvar]

[kV]

1,2

Generatory 1GA i 2GA

10,50

0,00

115,60

–

3,6

Ciąg liniowy 110 kV DYC-KOD-LSN (L1 i L2)

10,50

–0,65

115,70

115,90

–

5,2

autotransformator AT-2 LSN 120/230

10,50

–0,65

115,70

115,90

215,30

–

6,0

Obniżenie napięcia na generatorach

10,05

–0,60

111,20

111,30

206,80

–

6,8

Linia 220 kV LSN-MIK (L3)

10,05

–16,50

114,60

115,70

116,20

218,20

220,00

–

8,4–9,4

Linia 220 kV MIK-TUE (L4), blokowy 06BAT10, potrzeb własnych 06BBT10

10,05

–19,70

114,40

115,60

116,20

218,80

221,20

5,92

–

Zmiana zaczepu BBT10 na 12

10,05

–19,70

114,40

115,60

116,20

218,80

221,20

6,30

Tab. 8. Zestawienie poziomów napięć wyznaczonych na szynach GPZ-ów i stacji w trakcie realizacji sekwencji łączeniowych

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

Na rys. 5–7 zamieszczono wybrane wyniki badań symulacyjnych pracy toru rozruchowego, podczas jego tworzenia i podania napięcia z EW Dychów do Elektrowni Turów oraz podania mocy rozruchowej potrzebnej do rozruchu wybranych urządzeń potrzeb własnych bloku nr 6 [6]. Podczas tworzenia toru rozruchowego – załączenie ciągu liniowego 110 kV DYC-KRO-LSN oraz autotransformatora AT-2 w SE Leśniów – napięcie na szynach 110 kV GPZ Dychów wynosiło 115,5 kV (w badaniach symulacyjnych 115,59 kV, rys. 6). Po obniżeniu napięcia na szynach generatorowych do ok. 10 kV (rys. 5) uzyskano odpowiednio 111,2 kV i 112,25 kV. Zatem różnice były minimalne. Po obniżeniu napięcia generatorowego załączono linie 220 kV Leśniów – Mikułowa (LSN-MIK) oraz blokową Mikułowa – Elektrownia Turów (MIK-TUE). Przepływ mocy biernej pojemnościowej spowodował wzrost napięcia na szynach 110 kV GPZ Dychów – po załączeniu linii LSN-MIK do 114,4 kV (w badaniach symulacyjnych zarejestrowano 114,7 kV, rys. 6), po załączeniu linii MIK-TUE napięcie wzrosło do 114,8 kV (w badaniach symulacyjnych do 115,4 kV, rys. 6). Powstałe nieco większe różnice mogą być spowodowane przyjętymi parametrami linii 220 kV, które mogą różnić się od rzeczywistych. Następnym etapem tworzenia badanego toru rozruchowego było załączenie pomp akumulacyjnych w EW Dychów. Jak zaznaczono w rozdziale 2, zamodelowano je w sposób uproszczony. Pobór mocy biernej z dwóch jednostek ustalił się na poziomie 3 Mvar (rys. 7), napięcie obniżyło się po stronie 110 kV o ok. 0,6 kV (zarówno w próbie systemowej, jak i podczas badań symulacyjnych). Zatem po załączeniu obu pomp akumulacyjnych poziom napięcia w rzeczywistej próbie wynosił 114,5 kV, natomiast w badaniach symulacyjnych 114,2 kV (rys. 6). Po utworzeniu toru rozruchowego i regulacji napięcia na szynach 6 kV potrzeb własnych bloku nr 6 w Elektrowni Pątnów nastąpiło podanie mocy rozruchowej potrzebnej do uruchomienia urządzeń potrzeb własnych uruchamianego bloku. Zamodelowano tylko część z nich, stanowiącą największe obciążenie toru (rys. 5 i 6). Po zarejestrowanych znacznych chwilowych zapadach napięcia (rys. 5 i 6) następują stany ustalone. Ostatecznie po załączeniu ostatniego z modelowanych odbiorów napięcie zarejestrowane w trakcie próby na szynach 110 kV GPZ Dychów wynosiło 113,5 kV, natomiast w adekwatnym momencie symulacji 113,4 kV W badaniach symulacyjnych założono równomierne obciążenie generatorów mocą bierną. Na początku procesu tworzenia toru rozruchowego widoczne jest (rys. 7, dotyczy obciążania się mocą bierną generatora 1GA) nieznaczne obciążenie mocą indukcyjną, wynikającą z potrzeb własnych i strat poprzecznych w transformatorach blokowych 1GB i 2GB. W próbie systemowej wartość ta wynosiła ok. 0,4 MVar, natomiast w badaniach symulacyjnych 0,5 MVar. Po załączeniu ciągu liniowego 110 kV DYC-KRO-LSN generatory zostały obciążone pojemnościową mocą bierną

Rys. 7. Rejestracja zmian obciążenia mocą bierną generatora 1GA na szynach 10,5 kV w EW Dychów uzyskana w procesie symulacji (etap podania napięcia oraz mocy rozruchowej do wybranych urządzeń potrzeb własnych bloku nr 6 w Elektrowni Turów)

Rys. 8. Rejestracja zmian częstotliwości na szynach 10,5 kV generatora 1GA w EW Dychów uzyskana w procesie symulacji (etap podania napięcia oraz mocy rozruchowej do wybranych urządzeń potrzeb własnych bloku nr 6 w Elektrowni Turów)

na poziomie –0,65 MVar (rejestracja podczas próby systemowej) oraz ok. –0,56 MVar (wynik uzyskany w badaniach symulacyjnych). Załączenie linii 220 kV LSN-MIK powoduje dociążenie generatorów mocą bierną pojemnościową na poziomie –16,5 MVar (rejestracja podczas próby systemowej) i ok. –16 MVar (wynik uzyskany w badaniach symulacyjnych). Załączenie linii blokowej 220 kV powoduje zwiększenie obciążenia generatorów mocą bierną pojemnościową do poziomu –19,5 kV. Wynik taki zarejestrowano w próbie systemowej, podobny uzyskano w badaniach symulacyjnych. Symulacja komputerowa daje bardzo dobre przybliżenie. W dalszym przebiegu obciążania generatora 1GA mocą bierną widoczne są efekty załączania pomp akumulacyjnych oraz wybranych urządzeń potrzeb własnych bloku nr 6 w Elektrowni Turów. Na rys. 8 przedstawiono zmiany częstotliwości w czasie całej próby systemowej, uzyskane w badaniach symulacyjnych. Zarejestrowane zostały na szynach 10,5 kV generatora 1GA. Z kolei na rys. 9 pokazano zmiany częstotliwości, można zauważyć, że zarejestrowane podczas rzeczywistej próby systemowej. Porównując przedstawione przebiegi zmian częstotliwości wyraźną różnicę stanowią duże piki częstotliwości na przebiegu symulowanym, podczas załączania elementów tworzonego

toru rozruchowego. Wartości pików podczas symulacji są uzależnione od czasu próbkowania. Przyjęto czas próbkowania 50 μs. Podobnie sprawa dotyczy pomiarów cyfrowych. W rzeczywistych pomiarach nie rejestrowano takich pików. Należy jednak zauważyć, że poziom częstotliwości stanów ustalonych jest bardzo zbliżony do siebie dla obu rejestracji. Do momentu załączenia pomp akumulacyjnych poziom ten był stabilny i równy ok. 50 Hz. Z kolei załączenie pomp spowodowało nieduży zapad, który został wyregulowany za pomocą regulatorów hydrogeneratorów 1GA i 2GA. Uruchamianie urządzeń potrzeb własnych bloku nr 6 powodowało znacznie większe zmiany częstotliwości. Były one jednak poprawnie i skutecznie regulowane przez układy regulacji prędkości obrotowej hydrozespołów w EW Dychów. 4. Porównanie wybranych wartości chwilowych napięć i prądów podczas załączania elementów toru rozruchowego zarejestrowanych w próbie systemowej oraz w badaniach symulacyjnych Podczas próby systemowej w lipcu 2016 roku zarejestrowano wiele przebiegów wartości chwilowych napięć i prądów w stanach przejściowych, powodowanych załączaniem elementów przedmiotowego

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 9. Rejestracja zmian częstotliwości na szynach 10,5 kV generatora 1GA w EW Dychów, zarejestrowanych podczas próby systemowej (etap podania napięcia oraz mocy rozruchowej)

Rys. 10. Oscylogram prądu generatora 1GA podczas załączania ciągu liniowego linii 110 kV DYC-KOD-LSN – pomiar zarejestrowany w próbie systemowej

Rys. 11. Oscylogram prądu generatora 1GA podczas załączania ciągu liniowego linii 110 kV DYC-KOD-LSN – uzyskany w badaniach symulacyjnych (faza C)

toru rozruchowego. Umożliwiło to porównanie rzeczywistych wartości z wartościami zarejestrowanymi podczas prowadzonych badań symulacyjnych. Na rys. 10 i 11 pokazano przebieg zmian chwilowych wartości prądu na szynach generatora 1GA podczas załączania ciągu liniowego 110 kV DYC-KOD-LSN, zarejestrowany podczas

próby systemowej oraz jako wynik badań symulacyjnych. Natomiast na rys. 12 i 13 pokazano przebieg zmian chwilowych wartości napięcia na szynach generatora 1GA, podczas załączania tego samego ciągu liniowego 110 kV DYC-KOD-LSN. Charakter przebiegów chwilowych towarzyszących stanom

przejściowym jest bardzo podobny. W przypadku przebiegu napięć mamy praktycznie identyczne wartości. Natomiast w przypadku prądu zarejestrowanego w czasie próby systemowej wartość udaru jest większa. To na pewno kwestia momentu załączenia, a także większej wartości prądu dla stanu ustalonego. Podobne wyniki

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

uzyskano przy załączaniu pozostałych linii. Drugim ważnym elementem załączanym przy tworzeniu toru rozruchowego na biegu jałowym są transformatory. Podczas tego procesu przejściowego mogą powstać duże udary prądowe spowodowane magnesowaniem rdzenia transformatora. Modelowanie tego zjawiska wymaga podania wielkości opisujących krzywą magnesowania danego

transformatora, a dane te są niezwykle trudne do uzyskania. Nie wchodzą one w zakres podstawowych danych katalogowych transformatorów. Efekty podjętej próby odwzorowania tego procesu przedstawiono na rys. 14. Wyniki uzyskane z badań symulacyjnych porównano z wynikami zarejestrowanymi podczas próby systemowej, które przedstawiono na rys. 15.

Z porównania przebiegów chwilowych prądu generatora 1GA, pokazanych na rys. 14 i 15, wynika, że w programie PSCAD można prawidłowo odwzorować charakter elektromagnetycznego przebiegu przejściowego, które towarzyszy takiemu załączeniu. Jednak wartości udarowe prądu uzyskane na drodze symulacji są ok. 2–3 razy mniejsze od przebiegów rzeczywistych. Przebiegi te

Rys. 12. Oscylogram napięcia międzyfazowego generatora 1GA podczas załączania ciągu liniowego 110 kV DYC-KOD-LSN – próba systemowa

Rys. 13. Oscylogram napięcia międzyfazowego generatora 1GA podczas załączania ciągu liniowego 110 kV DYC-KOD-LSN – uzyskany w badaniach symulacyjnych

Rys. 14. Zmiany wartości chwilowych prądu generatora 1GA w trzech fazach podczas załączania autotransformatora AT-2 w SE Leśniów – wyniki z badań symulacyjnych

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 15. Zmiany wartości chwilowych prądu generatora 1GA w trzech fazach podczas załączania autotransformatora AT-2 w SE Leśniów – wyniki z pomiarów w czasie próby systemowej

silnie zależą od kąta fazowego przesunięcia w chwili dokonania załączenia. Także uszczegółowienia wymagają dane jednostki transformatorowej w zakresie histerezy magnesowania. Wymaga to przeprowadzenia dodatkowych badań. 5. Wnioski Na podstawie wyników badań symulacyjnych można przedstawić następujące wnioski: 1. W celu zapewnienia bezpiecznego tworzenia toru rozruchowego z EW Dychów do Elektrowni Turów zalecono utrzymywanie przez układ regulacji wzbudzenia generatorów napięcia na poziomie Ug = 10,0 kV; 2. Regulację napięcia w badanym torze rozruchowym można zapewnić za pomocą ręcznej zmiany pozycji przełącznika zaczepów na autotransformatorze AT-2 w SE Leśniów (badania symulacyjne wskazały, że po ustawieniu przełącznika na zaczepie nr 14 nie będzie konieczności zmiany jego położenia). Utrzymanie napięcia na szynach potrzeb własnych bloku nr 6 w Elektrowni Turów na poziomie 6,3 kV zapewni odczepowy transformator 06BBT10. Początkowe położenie powinno być na zaczepie nr 12;

3. Badania symulacyjne wskazały na liczne procesy przejściowe elektromagnetyczne i elektromechaniczne związane z załączaniem linii i transformatorów w tworzonym układzie elastycznym, a także podczas uruchamiania pomp akumulacyjnych i urządzeń potrzeb własnych bloku nr 6. Nie stanowią one jednak zagrożenia dla sprawnego tworzenia toru rozruchowego i uruchamianych urządzeń potrzeb własnych. Zmiany napięcia oraz częstotliwości były poprawnie i szybko regulowane przez układy regulacji napięcia i prędkości obrotowej hydrozespołów 1GA i 2GA. Wyniki te zostały potwierdzone podczas przeprowadzonej próby systemowej w lipcu 2016 roku [6]. Bibliografia 1. Kuczyński R., Paprocki R., Strzelbicki J., Obrona i odbudowa Krajowego Systemu Elektroenergetycznego, Elektroenergetyka 2005, nr 1, s. 17–26. 2. Grządzielski I., Sroka K., Elektrownia wodna Dychów jako źródło rozruchowe do odbudowy zdolności wytwórczych elektrowni cieplnych, Przegląd Elektrotechniczny 2016, nr 10, s. 190–198.

3. Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej (IRiESP) opracowana przez PSE SA w części: „Warunki korzystania, prowadzenia ruchu, eksploatacji i planowania rozwoju sieci”, w treści obowiązującej od 1 stycznia 2012 r. ze zmianami. 4. PSCAD v4.2.1, Winnipeg, Manitoba, Canada 2006, data aktualizacji: 13.07.2006 Manitoba HVDC Research Centre. 5. Sroka K. i in., Praca równoległa turbozespołu parowego i hydrozespołów w układzie wyspowym tworzonym w warunkach odbudowy Krajowego Systemu Elektroenergetycznego po awarii katastrofalnej, XVIII Konferencja „Aktualne problemy w elektroenergetyce”, 7–9.06.2017. 6. 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.

I.A. Grządzielski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 68–78

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 68–78. When referring to the article please refer to the original text. PL

Ireneusz Andrzej Grządzielski

dr inż. Politechnika Poznańska e-mail: ireneusz.grzadzielski@put.poznan.pl Ukończył studia na Wydziale Elektrycznym Politechniki Poznańskiej na kierunku elektrotechnika, gdzie obecnie pracuje na stanowisku adiunkta. Zakres jego zainteresowań naukowych obejmują zagadnienia związane z pracą systemu elektroenergetycznego w stanach nieustalonych, problematyką obrony i odbudowy systemu elektroenergetycznego, przyłączaniem źródeł rozproszonych do systemu elektroenergetycznego.

Krzysztof Sroka

dr inż. Politechnika Poznańska Instytut Elektroenergetyki e-mail: krzysztof.sroka@put.poznan.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.

Mikołaj Zakrzewski

inż. Politechnika Poznańska Instytut Elektroenergetyki e-mail: mikolaj-zakrzewski@o2.pl Student studiów drugiego stopnia na kierunku elektrotechnika na Wydziale Elektrycznym Politechniki Poznańskiej oraz pierwszego stopnia na kierunku mechatronika na Wydziale Budowy Maszyn i Zarządzania również Politechniki Poznańskiej. Ukończył studia pierwszego stopnia na kierunku energetyka na Politechnice Poznańskiej (2017). Jego zainteresowania naukowe to modelowanie zjawisk dynamicznych w systemie elektroenergetycznym oraz proces odbudowy systemu elektroenergetycznego.

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 89–97

Impact of the Polish Tie-lines’ Outages on the Inter-area Oscillations Pattern in the Synchronous System of Continental Europe Authors Robert Jankowski Bogdan Sobczak Robert Trębski

Keywords system security, loop flows, inter-area oscillations, small signal stability

Abstract Loop flows in the European power system (ENTSO-E CE) not only limit trade capacity, but also compromise power system operational security. In order to reduce unscheduled power transfers, phase shifters are most commonly used, usually installed on tie-lines. Where these devices are not available or their control range has been exhausted, and the unscheduled power transfer is greater than the allowable, transmission grid operators, in extreme cases, to maintain the integrity of their own systems may decide to introduce topological changes resulting in interconnection weakening. Such action reduces the undesired power transfer, but at the same time it affects the frequency and the damping of inter-area oscillations in the ENTSO-E CE system. The results presented in this paper provide a qualitative assessment (show trends of changes) of the impact of the Polish NPS (National Power System) border lines’ outages on the damping and frequency, and the contribution of NPS generators to inter-area oscillations. Due to the problems with low frequency oscillation damping in ENTSO-E CE, any reduction in the damping or frequency from the initial state should be considered a potential threat to secure system operation.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017207 Received: 14.02.2017 Accepted: 08.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Study models The analyses were carried out on models of the continental part of the European power system (ENTSO-E CE). The power flow model developed in the framework of TYNDP [1] was used. For the purpose of this study the model was updated with transmission projects completed in the area of interest, and adapted to the requirements of dynamic studies. The part of the system corresponding to NPS was replaced by the detailed model provided by the Polish TSO. Because the availability of dynamic data for the ENTSO-E CE area is limited1, the dynamic model was developed using the method proposed by ENTSO-E’ Subgroup System Protections and Dynamics. This method, described in [2, 3, 4, 5], consists in dividing the studied area into regions, and then generating

a dynamic model using typical simple models of generator, voltage regulator, power system stabilizer and turbine with its regulator, and so fine tuning settings of these devices (uniform parameters for all generations belonging to the region) to get responses in line with records of the real devices’ performance after disturbances recorded in ENTSO-E CE system. According to this method, the ENTSO-E CE model was divided into six regions (Fig. 1). A disturbance appropriate for testing the inter-area stability may be the loss of a large power load or generation in an area relevant for low-frequency inter-area oscillations, and a signal appropriate for recording may be frequency, the measurements of which at different locations of the synchronous system, represent the inter-area oscillations’ significant characteristics. Used for this study were the frequencies recorded after

1 Any

use of detailed models requires the consent of their owner (transmission system operators, consortia accomplishing projects dealing with issues related to ENTSO-E CE dynamics).

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 89–97

Fig. 1. Division of the continental Europe system into regions for dynamic modelling (based on A. Semerov’s presentation)

the 2011 loss of a more than 1,000 MW unit at Vandellos nuclear power plant (Spain) measured at 400 kV substations in Recarei (Portugal), Soazza (Switzerland) and Atatürk (Turkey). The ENTSO-E CE dynamic model (except NPS) was a simplified model, in which all power generators were modelled using simple, typical (from PSLF or PSS®E simulation program library), and uniform models of each device type: • GENROU – synchronous generator model • SEXS – voltage regulator model • PSS2A – power system stabilizer model • TGOV1 – turbine and turbine regulator model. In the process of model tuning up to actual responses, the following parameters were changed: • generator inertia • gain K of SEXS voltage regulator • gain Ks1 of PSS2A system stabilizer • droops (1/R) and time constants T2, T3 in TGOV1 model.

2. Study model validation By analogy to the SPD approach presented in [2, 3], also in current study the parameters were tuned basing on the measurements of disturbed frequency waveforms from the ENTSO-E CE area. The responses of selected generators were tuned according to the simulated disturbance of the outage of the generator at Vandellos nuclear power plant (Spain) operated at 1,040 MW. The parameters were tuned using the particle swarm optimization method.

The tuning of the model was mainly focused on achieving the proper waveforms of frequency restoration (primary control) and frequency of inter-area oscillations. Fig. 2 shows the waveforms for the SPD model published in [5], and Fig. 3 shows the waveforms obtained in the developed base model. In the frequency oscillations shown in Fig. 3 there can be seen excitation of oscillations with ca. 5 s cycle (f = 0.21–0.22 Hz) in the record from Portugal, and of oscillations with frequency of ca. 0.15 Hz recorded in Turkey. The developed model was also evaluated in terms of consistency of the results of inter-area stability with the results available in other studies [6, 7, 8]. The following inter-area oscillation describing elements were compared2: • mode frequency • mode damping • mode’s geographic structure, understood as the identification of coherent generators for a given oscillation (generators oscillating in the same phase), taking into account the amplitude of these generators’ oscillations. Because of the significant impact of the load modelling on modes’ frequency and damping [9] and the lack of such information in available publications, many calculations were performed, based on which it was assumed that a load corresponding to active power was in 50% modelled as a constant power and in 50% as a constant current. On the other hand, a load corresponding to reactive power was in 50% modelled as a constant power, and in 50% as a constant impedance.

Further in the paper the terms “dynamic mode” or “mode” will be used interchangeably with regard to oscillations. This is more convenient and at the same time more accurate, because mode frequency is not in fact constant and can vary by several or even a dozen or so percent.

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 89–97

Inter-area modes based on [6, 7]

in the computational model

Mode designation in the paper

Frequency (Hz)

Damping [%]

Frequency (Hz)

Damping [%]

0.16

2.8 ÷ –0.2

0.14

11.1

0.22

4.8 ÷ 0.2

0.24

7.3

0.32

6.0

0.34

4.3

0.41

4.0

0.38

4.4

no data avail.

0.42

4.7

Tab. 1. Inter-area modes as identified in ENTSO-E [6, 7] and in the developed model

Fig. 2. Frequencies after plant outage in Spain obtained in SPD model, source: [4]

The results’ comparison is shown in Tab. 1 (please note that the available information only applies to oscillations with the lowest frequencies <0.5 Hz). Actually, the two lowest frequencies were damped better than that reported in [6], but the difference can be explained by the simplifications applied in the ENTSO-E CE model, the most important being:

• providing all generators with properly tuned system stabilizers • providing all generators with turbine regulators with active primary control and without dead zone, and as such very effective in damping very low frequency oscillations. Considering the above, it should be borne in mind that the damping reported hereinunder for the two modes with the lowest frequencies are too optimistic, but the main focus should be on the direction of damping changes resulting from power system configuration changes. The geographic structure of individual modes in the developed model demonstrates high compatibility with the structures shown in available publications, as shown in Fig. 4–7. The generators in the areas with red arrows oscillate in the opposite phase to the generators in the areas with blue arrows. The contribution of the generators in the areas with grey arrows to the oscillations is small. The yellow dashed line shows the boundary between the oscillating areas, the generators in this region do not take part in the oscillation.

Fig. 3. Frequencies derived from the ENTSO-E CE model developed for the purpose of this study in selected ENTSO-E CE locations after plant outage in Spain 91

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 89â&#x20AC;&#x201C;97

Fig. 4. Geographic structure of 0.16 Hz mode according to [6] (left) and mode TR (0.14 Hz) in the developed ENTSO-E CE model (right)

Fig. 5. Geographic structure of 0.22 Hz mode according to [6] (left) and mode SP (0.24 Hz) in the developed ENTSO-E CE model (right)

Fig. 6. Geographic structure of 0.32 Hz mode according to [6] (left) and mode BK (0.34 Hz) in the developed ENTSO-E CE model (right)

3. Analysed power system configurations For the purpose of the study the following power system configurations3 were analysed (Fig. 8): 3

1. partial division on the southern NPS border, selected Polish units supplied the Czech and Slovak power system (marked in red)

In these options the impact of the phase-shifters between the Polish and German, and between the Czech and German power systems, is ignored.

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 89–97

Fig. 7. Geographic structure of IT 0.38 Hz mode in the ENTSO-E CE model (right) and 0.4–0.5 Hz according to [8] (left)

Fig. 8. Analysed divisions in ENTSO-E grid structure

2. division on the tie-lines with the Czech and Slovak systems (division on the border lines with SPS and CPS marked in green) 3. division on the tie-lines with the grid of 50Hertz German operator, NPS without interconnection with the German system (marked in blue). For each of these options, the impact was examined of the introduction of a special system reconfiguration in the Czech grid, in which parts of several substations were selected for interoperation with the German system. This way majority of the Czech power system was separated from the German system (marked in black).

4. Impact of new power system configurations on inter-area modes Fig. 9 shows a summary set of the modes with frequencies below 0.5 Hz observed in the analysed operation configurations of NPS partially separated from the European system. Three modes: 0.14 Hz (TR), 0.24 Hz (SP) and 0.38 Hz (IT) remain relatively unchanged and can be unequivocally identified. However, attention should be paid to the noticeable damping reduction, and above all to the reduction of the TR mode frequency to 0.12 Hz in each of the scenarios taking into account the additional grid reconfiguration in the Czech Republic. 93

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 89–97

Although the grid structure changes do not significantly reduce the damping of 0.24 Hz mode, it should be noted that the engagement of the Polish generators is increasing from 0.4 to 0.8 (Fig. 10), and this means increasing the importance of Polish PSS’s structures and settings to the damping of this mode (comparable to the currently most relevant devices in Spain and Portugal). In turn, 0.34 Hz (BK) mode disappears upon the division on the Polish-German border or inside the Czech power system. The other modes are not so unequivocally identifiable, since their

identifying frequencies as well as structures (the share of generating units from individual system areas) evolve. The division in the southern part of NPS or on the Polish-Czech and Polish-Slovak border triggers the mode with frequency 0.32–0.33 Hz and 4–6% damping (in Fig. 9 the points outlined in green), in which the generators in Poland oscillate opposite to generators in Italy and in the Balkan countries (Fig. 11). The additional division in the Czech Republic increases the share of the generators in Italy. The additional division within the Czech

Fig. 9. Modes distribution on the complex plane in the initial model and the analysed options of NPS’ partial separation from the European system. Damping and frequency were additionally introduced to the axes description

Fig. 10. Mode 0.24 Hz structure before division (left) and after the divisions on NPS’ western border and inside the Czech system (right) 94

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 89–97

system also causes appearance of a new 0.29 Hz mode with low damping 2.3–3.6% (in Fig. 9 the points outlined in brown), in which the generators in Poland, Turkey and Germany oscillate opposite those in the Czech Republic, Slovakia, Hungary and the Balkan countries (Fig. 11). In the case of the 0.42 Hz (CB) mode, it was observed that the division in the southern part of NPS or on its southern boundary converts the mode into a mode with higher 0.47–0.48 Hz frequency, in which the generators in the Czech Republic and

Slovakia oscillate against those in Greece, other Balkan countries, and Poland. The damping of this mode is like that in the initial condition. The additional division in the Czech grid results in a decrease in the frequency to 0.44 Hz and a simultaneous increase in the damping. Then the significant share is seen of the five Polish generators in the separated southern part of NPS (Fig. 12). In turn, the division at the Polish-German border reduces the frequency to ca. 0.39 Hz and at the same time increases the

Fig. 11. Structure of new mods 0.32 Hz (left) and 0.29 Hz (right) after the division on the southern border of NPS and in the Czech Republic

Fig. 12. Mode CB (0.42 Hz) structure after the system division in the southern part of NPS (left) and the additional division in the Czech Republic (right) 95

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 89–97

damping. The additional division in the Czech Republic has no visible effect on further changes in the mode.

5. Conclusions The impact of topology changes in NPS and in the Czech Republic on the inter-area stability was analysed on a specially developed ENTSO-CE CE model. It has been found that the model, despite its significant simplifications, adequately represents the low-frequency oscillations in the continental Europe’s system, but its nature (the way how power flow model is built, use of typical simple models) renders accurate calculation of inter-area modes impossible. However, the observed trends of changes in the damping and frequency remain credible. It has been found that the analysed topology changes have a significant impact on the pattern of low frequency oscillations in ENTSO-E CE. This is particularly noticeable when switching Polish tie-lines is associated with a system reconfiguration in the Czech Republic. Because there are problems in ENTSO-E CE with low frequency oscillation damping, any reduction in the damping or frequency from those determined for the base model should be considered a potential threat to ENTSO-E CE’s secure operation. The adverse impact of reduced damping is obvious, but the adverse impact of frequency reduction is due to the deterioration of system stabilizers’ effectiveness, and even the potential for their adverse effect on the damping. For TR mode with the lowest frequency, its significant reduction down to 0.12 Hz is observed in all scenarios. There is also a reduction in the damping. It is caused by the increase of the value of equivalent impedance between the oscillating areas, i.e. Turkey with the Balkans and the Iberian Peninsula. This increase is obviously due to the divisions in NPS and in the Czech Republic. Changes in the frequency and damping of the second low frequency mode, SP, are not so prominent, but the introduction of the special arrangement in the Czech Republic leads to a significant increase in the contribution of generators in NPS, which means that the generators in NPS will be much more responsible for oscillation damping (now this is mainly done by generators in Spain and Portugal). The effectiveness of the stabilizers installed on Polish generation units in the damping of oscillations of frequencies in 0.20–0.25 Hz range has not been analysed so far. A common feature of the analysed scenarios is the appearance of two completely new modes. With the division at the southern border their frequencies are 0 ̴ .32 Hz and 0 ̴ .27–0,29 Hz, respectively, while the latter occurs only after the special grid reconfiguration in the Czech Republic. The share of NPS generators in these modes is always significant, and their damping is distinctly less than that of the modes present in the base model. With the full division on the southern border of NPS and the special arrangement in the Czech Republic, the damping

is only 2%, so it is very small. It cannot be ruled out that small signal analysis performed on an adequately accurate model will show even less damping of these oscillations. It seems advisable to conduct further studies defining remedies for the identified hazards, in particular a study of the efficiency of low frequency oscillation damping by large NPS generators, and to propose appropriate changes in the settings (or structures) of the systems responsible for low frequency oscillation damping. REFERENCES

1. “ENTSO-E Ten-Year Network Development Plan 2012”, ENTSO-E publication 2012 [online], www.entsoe.eu/fleadmin/user_upload/_library/SDC/TYNDP/2012/TYNDP_2012_report.pdf [access: 30.03.2017]. 2. “Documentation on Controller Tests in Test Grid Configurations”, ENTSO-E SG SPD Report 2013 [online], https://www.entsoe.eu/ fleadmin/user_upload/_library/publications/entsoe/RG_SOC_ CE/131127_Controller_Test_Report.pdf [access: 30.03.2017]. 3. “Dynamic Study Model Range of Applications and Modelling Basis”, ENTSO-E SG SPD Report 2015. 4. A. Semerow et al., “Dynamic Study Model for the Interconnected Power System of Continental Europe in Different Simulation Tools”, PowerTech 2015, Amsterdam. 5. A. Semerow et al., “An Innovative Method to Develop Power System Equivalents with Focus on Inter-Area Oscillations and Primary Control Representation”. 6. E. Grebe et al., “Low Frequency Oscillations in the Interconnected System of Continental Europe”, PES 2010, Minneapolis, USA. 7. “Analysis of CE Inter-Area Oscillations of 19 and 24 February 2011”, ENTSO-E SG SPD Report 21.08.2011 [online], https://www.entsoe.eu/ fleadmin/user_upload/_library/publications/entsoe/RG_SOC_CE/ Top7_110913_CE_inter-area-oscil_feb_19th_24th_fnal.pdf [access: 30.03.2017]. 8. “European Wind Integration Study (EWIS) Final Report 2010”. 9. B. Sobczak, R. Trębski, M. Wilk, “Wykorzystanie modeli generycznych w analizach dynamicznych synchronicznego systemu kontynentalnej Europy” [Use of generic models in dynamic analyzes of the synchronous system of continental Europe], XVIII Conference “Current Problems in Power Engineering”, Jastrzębia Góra, June 7–9, 2017. 10. P. Kundur, “Power system stability and control”, McGraw-Hill, 1993.

This paper utilises the results of a study completed by the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering on the commission of PSE SA to determine the effects for the security of NPS and the entire European system of a possible introduction of special arrangements preventing circular flows observed at the western and southern borders of NPS.

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 89–97

Robert Jankowski Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: r.jankowski@ien.gda.pl Graduated in power engineering from the Faculty of Electrical Engineering of Gdańsk University of Technology. Employed in the Automatics and System Analysis Department of the Institute of Power Engineering, Gdańsk Branch. His area of interest covers issues related to planning the development and the operating management of power system.

Bogdan Sobczak Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: B.Sobczak@ien.gda.pl Graduated in automation from the Faculty of Electronics of Gdańsk University of Technology. Head of the System Analysis Team in the Department of Automation and System Analysis at Institute of Power Engineering, Gdańsk Branch. His research interests: dynamics and stability of power systems.

Robert Trębski PSE SA e-mail: Robert.Trebski@pse.pl A graduate of the Faculty of Electrical Engineering of Warsaw University of Technology (1993) and the Faculty of Management of University of Warsaw (1996). In PSE SA, and then PSE Operator SA, since 1993. Specializes in power system modelling for online and offline applications used in the National Dispatch Centre, and NPS operational analyses.

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 89–97

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 89–97. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wpływ wyłączeń linii granicznych KSE na obraz oscylacji międzyobszarowych w systemie synchronicznym kontynentalnej Europy Autorzy

Robert Jankowski Bogdan Sobczak Robert Trębski

Słowa kluczowe

bezpieczeństwo systemu, przepływy kołowe, oscylacje międzyobszarowe, stabilność małosygnałowa

Streszczenie

Obserwowane w pracy europejskiego systemu elektroenergetycznego (ENTSO-E CE) przepływy kołowe powodują nie tylko ograniczenie zdolności wymiany handlowej, ale również stwarzają realne zagrożenie dla bezpieczeństwa pracy systemu. W celu ograniczenia takich przesyłów coraz powszechniej stosowane są przesuwniki fazowe instalowane zazwyczaj na liniach granicznych. W sytuacji, gdy urządzeń tych nie ma, czy też ich zakres regulacyjny został wyczerpany, a niepożądany przesył jest większy od dopuszczalnego, operatorzy sieci przesyłowej w skrajnych przypadkach, dla zachowania integralności własnego systemu, mogą podjąć decyzje o wprowadzeniu zmian topologicznych, skutkujących osłabieniem połączeń międzysystemowych. Działanie takie prowadzi do ograniczenia niepożądanego przesyłu, ale równocześnie oddziałuje na częstotliwość i tłumienie oscylacji międzyobszarowych obserwowanych w ENTSO-E CE. Przedstawione w artykule wyniki dokonują oceny jakościowej (pokazują trendy zmian) wpływu wyłączeń linii granicznych w KSE na wielkość tłumienia i częstotliwości oraz zaangażowania generatorów KSE w oscylacjach międzyobszarowych. Ponieważ w ENTSO-E CE występują problemy z tłumieniem oscylacji niskich częstotliwości, to każde zmniejszenie tłumienia lub częstotliwości w stosunku do stanu wyjściowego należy traktować jako potencjalne zagrożenie dla bezpiecznej pracy. Data wpływu do redakcji: 14.02.2017 Data akceptacji artykułu: 08.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Modele obliczeniowe Analizy wykonano na modelach kontynentalnej części europejskiego systemu elektroenergetycznego (ENTSO-E CE). Wykorzystano model rozpływowy opracowany w ramach TYNDP [1]. Model ten zaktualizowano na potrzeby pracy o inwestycje w obszarze zainteresowania oraz dostosowano do wymagań analiz dynamicznych. Część systemu odpowiadającą KSE zastąpiono modelem dokładnym dostarczonym przez OSP. Ponieważ dostępność danych dynamicznych dla obszaru ENTSO-E CE jest ograniczona1, dlatego model dynamiczny opracowano, wykorzystując metodę zaproponowaną przez działającą w ramach ENTSO-E grupę roboczą System Protections and Dynamics. Metoda ta – opisana w [2, 3, 4, 5] – polega na podziale badanego obszaru na regiony, a następnie wygenerowaniu modelu dynamicznego wykorzystującego typowe proste modele generatora, regulatora napięcia, stabilizatora systemowego oraz turbiny wraz z jej regulatorem i dostrojeniu tych urządzeń (parametry jednolite dla wszystkich generacji należących do danego regionu), tak by uzyskać odpowiedzi zbieżne z rejestracjami działania rzeczywistych urządzeń po zakłóceniach obserwowanych w systemie ENTSO-E CE. Zgodnie z tą metodą model ENTSO-E CE został podzielony na sześć regionów (rys. 1). Do zbadania stabilności międzyobszarowej odpowiednim zakłóceniem może być utrata 1

dużej generacji lub odbioru w obszarze istotnym dla oscylacji międzyobszarowych niskiej częstotliwości, zaś sygnałem właściwym do rejestracji częstotliwość, której pomiary w różnych lokalizacjach systemu synchronicznego odwzorowują istotne cechy oscylacji międzyobszarowych. W przypadku wykonanej pracy wykorzystano pomiary częstotliwości z 2011 roku po utracie bloku pracującego z mocą ponad 1000 MW w elektrowni jądrowej Vandellos (Hiszpania), mierzone w stacjach 400 kV w Recarei (Portugalia), Soazza (Szwajcaria) i Atatürk (Turcja). Model dynamiczny ENTSO-E CE (poza KSE) był modelem uproszczonym, w którym wszystkie generacje zamodelowano przy wykorzystaniu prostych typowych (z biblioteki programu PSLF czy PSSE) jednakowych modeli poszczególnych typów urządzeń: • GENROU – model generatora synchronicznego • SEXS – model regulatora napięcia • PSS2A – model stabilizatora systemowego • TGOV1 – model turbiny i regulatora turbiny. W procesie dostrajania modeli do rzeczywistych odpowiedzi zmieniano następujące parametry: • inercję generatora • wzmocnienie K regulatora napięcia SEXS • wzmocnienie Ks1 stabilizatora systemowego PSS2A

• wartości statyzmu (1/R) oraz stałych czasowych T2, T3 w modelu TGOV1. 2. Walidacja modelu obliczeniowego Podobnie jak w projekcie SPD [2, 3], tak i w niniejszej pracy strojenie parametrów wykonano, wykorzystując pomiary przebiegu zakłóconej częstotliwości z obszaru ENTSO-E CE, do których dostrajano odpowiedzi wybranych generatorów po symulowanym zakłóceniu awaryjnego wyłączenia generatora w elektrowni jądrowej Vandellos (Hiszpania), pracującego z mocą 1040 MW. Dostrajanie parametrów przeprowadzono, wykorzystując metodę roju cząstek (ang. particle swarm optimization). W dostrajaniu modelu skupiono się przede wszystkim na uzyskaniu odpowiedniego przebiegu odbudowy częstotliwości (regulacja pierwotna) oraz częstotliwości oscylacji międzyobszarowych. Na rys. 2 pokazano przebiegi dla modelu SPD zamieszczone w [5], zaś na rys. 3 przebiegi w opracowanym modelu bazowym. Na rys. 3 w przebiegach częstotliwości dla opracowanego modelu widoczne jest wzbudzenie oscylacji o okresie ok. 5 s (f = 0,21–0,22 Hz) w rejestracji w Portugalii oraz oscylacji o częstotliwości ok. 0,15 Hz rejestracji w Turcji. Ocenę opracowanego modelu wykonano także pod kątem zbieżności wyników stabilności międzyobszarowej z wynikami dostępnymi w innych opracowaniach [6, 7, 8]. Porównywano elementy charakteryzujące oscylacje międzyobszarowe2, którymi są:

Każde wykorzystanie modeli dokładnych wymaga zgody ich właściciela (operator systemu przesyłowego, konsorcjum realizujące projekty, których przedmiotem są zagadnienia związane z dynamiką ENTSO-E CE). 2 W dalszej części tekstu zamiennie do oscylacji używane będzie określenie „mod dynamiczny” albo tylko „mod”. Jest to wygodniejsze i zarazem bardziej ścisłe, ponieważ częstotliwość modu nie jest w rzeczywistości stała i może się zmieniać o kilka, a nawet kilkanaście procent.

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 89–97

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 89–97. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Podział systemu Europy kontynentalnej na regiony do celów tworzenia modelu dynamicznego (na podstawie prezentacji A. Semerova)

• częstotliwość modu • tłumienie modu • struktura geograficzna modu, rozumiana jako identyfikacja koherentnych generatorów dla danej oscylacji (generatory oscylujące w tej samej fazie) wraz z uwzględnieniem amplitudy oscylacji tych generatorów. Ze względu na znaczący wpływ sposobu modelowania odbioru na częstotliwość i tłumienie modów [9] oraz brak takich informacji w dostępnych publikacjach, wykonano wiele obliczeń, na podstawie których przyjęto, że odbiór odpowiadający mocy czynnej był w 50% modelowany jako stała moc, a w 50% jako stały prąd. Odbiór odpowiadający mocy biernej był natomiast w 50% modelowany jako stała moc, a w 50% jako stała impedancja. Porównanie wyników przedstawiono w tab. 1 (należy zaznaczyć, że publikowane dostępne informacje dotyczą wyłącznie oscylacji o najniższych częstotliwościach <0,5 Hz). Co prawda, dla dwóch najniższych częstotliwości tłumienie jest znacznie lepsze, niż podane w [6], jednak różnicę można wytłumaczyć uproszczeniami zastosowanymi w modelu ENTSO-E CE, z których najważniejsze to: • wyposażenie wszystkich generatorów w odpowiednio dostrojone stabilizatory systemowe • wyposażenie wszystkich generatorów w regulatory turbin z aktywną regulacją pierwotną bez strefy nieczułości, a w związku z tym bardzo efektywnych w tłumieniu oscylacji bardzo niskich częstotliwości. Uwzględniając powyższe, należy mieć na uwadze, że prezentowane w dalszej części artykułu wartości tłumienia dla dwóch modów o najniższej częstotliwości są zbyt optymistyczne, jednak ważny jest kierunek

Rys. 2. Przebiegi częstotliwości po stracie generacji w Hiszpanii uzyskane w modelu SPD, źródło: [4] Mody międzyobszarowe na podstawie [6, 7]

w modelu obliczeniowym

Częstotliwość [Hz]

Tłumienie [%]

Częstotliwość [Hz]

Tłumienie [%]

Opis modu w artykule

0,16

2,8 ÷ –0,2

0,14

11,1

0,22

4,8 ÷ 0,2

0,24

7,3

0,32

6,0

0,34

4,3

0,41

4,0

0,38

4,4

b.d.

0,42

4,7

Tab. 1. Mody międzyobszarowe identyfikowane w ENTSO-E [6, 7] oraz występujące w opracowanym modelu

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 89–97

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 89–97. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 3. Przebiegi częstotliwości otrzymane z modelu ENTSO-E CE, opracowanym do celów niniejszej pracy, w wybranych lokalizacjach ENTSO-E CE po stracie generacji w Hiszpanii

Rys. 4. Struktura geograficzna modu 0,16 Hz wg [6] (po lewej) i modu TR (0,14 Hz) w opracowanym modelu ENTSO-E CE (po prawej)

Rys. 5. Struktura geograficzna modu 0,22 Hz wg [6] (po lewej) i modu SP (0,24 Hz) w opracowanym modelu ENTSO-E CE (po prawej)

Rys. 6. Struktura geograficzna modu 0,32 Hz wg [6] (po lewej) i modu BK (0,34 Hz) w opracowanym modelu ENTSO-E CE (po prawej)

100

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 89–97

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 89–97. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 7. Struktura geograficzna modu IT 0,38 Hz w opracowanym modelu ENTSO-E CE (po prawej) oraz 0,4–0,5 Hz wg [8] po lewej

Rys. 8. Analizowane podziały w strukturze sieci ENTSO-E

zmian tego tłumienia, spowodowany zmianami konfiguracji pracy systemu. Struktura geograficzna poszczególnych modów w opracowanym modelu wykazuje dużą zgodność ze strukturami pokazanymi w dostępnych publikacjach, co przedstawiono na rys. 4–7. Generatory na obszarach z zaznaczonymi czerwonymi strzałkami oscylują w przeciwfazie do generatorów na obszarach z zaznaczonymi niebieskimi strzałkami. Generatory na obszarach z szarymi strzałkami mają mały udział w oscylacjach. Żółta przerywana linia pokazuje granicę między obszarami, generatory położone w tym rejonie nie biorą udziału w oscylacji. 3

3. Analizowane scenariusze podziałów Na potrzeby realizowanej pracy przeprowadzono analizy następujących układów pracy3 (rys. 8): 1. wprowadzenie częściowego podziału na południowej granicy KSE, wydzielone bloki pracowały na sieć czeską i słowacką (oznaczenie kolorem brązowym) 2. wprowadzenie podziału na granicy KSE z systemami Czech i Słowacji (podział na liniach granicznych z SEPS i CEPS oznaczenie kolorem zielonym) 3. wprowadzenie podziału na liniach granicznych z siecią operatora niemieckiego 50Hertz, KSE pracujący bez

połączenia z systemem niemieckim (oznaczenie kolorem niebieskim). Dla każdego z tych układów zbadano wpływ wprowadzenia układu specjalnego w sieci czeskiej, w którym wydzielono kilka stacji do współpracy z systemem niemieckim, co fizycznie oznaczało odcięcie systemu czeskiego od systemu niemieckiego (oznaczenie kolorem czarnym). 4. Wpływ podziałów na zmianę modów międzyobszarowych Na rys. 9 zamieszczono zbiorcze zestawienie modów o częstotliwościach poniżej 0,5 Hz, obserwowanych w poszczególnych

W poniższych układach nie brano pod uwagę wpływu działania przesuwników fazowych między systemem polskim i niemieckim oraz czeskim i niemieckim.

101

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 89–97

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 89–97. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 9. Rozkład modów na płaszczyźnie zespolonej w modelu wyjściowym oraz analizowanych układach pracy KSE częściowo oddzielanego od systemu europejskiego. Dodatkowo do opisu osi wprowadzono tłumienie oraz częstotliwość

analizowanych specjalnych układach pracy KSE częściowo oddzielanego od systemu europejskiego. Trzy mody 0,14 Hz (TR), 0,24 Hz (SP) i 0,38 Hz (IT) pozostają relatywnie niezmienne i możliwe jest ich jednoznaczne określenie. Należy jednak zwrócić uwagę na zauważalne zmniejszenie tłumienia, a przede wszystkim zmniejszenie częstotliwości modu TR do 0,12 Hz w każdym ze scenariuszy uwzględniających dodatkowy podział w Czechach. Co prawda, w modzie 0,24 Hz wprowadzenie zmian w strukturze sieci nie

powoduje wyraźnego zmniejszenia tłumienia, to należy zauważyć, że zaangażowanie polskich generatorów wzrasta z poziomu 0,4 do 0,8 (rys. 10), a to oznacza zwiększenie znaczenia struktur i nastaw stabilizatorów KSE w tłumieniu tego modu (równorzędne z najbardziej istotnymi obecnie urządzeniami w Hiszpanii i Portugalii). Z kolei mod 0,34 Hz (BK) zanika, gdy wprowadzany jest podział na granicy polsko-niemieckiej lub wewnątrz systemu czeskiego. Identyfikacja pozostałych modów nie jest już tak jednoznaczna, ewoluują

zarówno wartości identyfikujące mod częstotliwości, jak również jego struktura (udział jednostek generacyjnych z poszczególnych obszarów systemu). Wprowadzenie podziału na południu KSE lub granicy polsko-czeskiej i polsko-słowackiej powoduje pobudzenie modu o częstotliwości 0,32–0,33 Hz i tłumieniu 4–6% (na rys. 9 punkty zakreślone na zielono), w którym generatory w Polsce oscylują względem generatorów we Włoszech oraz w krajach bałkańskich (rys. 11). Dodatkowy podział w Czechach powoduje zwiększenie udziału generatorów we Włoszech i bardziej wyraźne rozciągnięcie modu. Wprowadzenie dodatkowego podziału wewnątrz systemu czeskiego powoduje również pobudzenie nowego modu 0,29 Hz o słabym tłumieniu 2,3–3,6% (na rys. 9 punkty zakreślone na brązowo), w którym generatory w Polsce, Turcji i Niemczech oscylują względem generacji Czech, Słowacji, Węgier oraz krajów bałkańskich (rys. 11). W przypadku modu 0,42 Hz (CB) zaobserwowano, że podział na południu KSE lub południowej granicy KSE powoduje, że mod ten przekształca się w mod o częstotliwości 0,47–0,48 Hz, w którym generatory Czech i Słowacji oscylują przeciw generatorom w Grecji oraz w innych krajach bałkańskich i Polsce. Tłumienie tego modu jest zbliżone do tłumienia w stanie wyjściowym. Wprowadzenie dodatkowego podziału w sieci czeskiej powoduje obniżenie częstotliwości do 0,44 Hz i równocześnie wzrost tłumienia. Widoczny jest wówczas znaczący udział polskich pięciu generatorów pracujących w południowej wydzielonej części KSE (rys. 12). Z kolei wprowadzenie podziału na granicy polsko-niemieckiej powoduje zmniejszenie częstotliwości do ok. 0,39 Hz z równoczesnym zwiększeniem tłumienia. Dodatkowy podział w Czechach nie ma widocznego wpływu na dalsze zmiany w modzie.

Rys. 10. Struktura modu 0,24 Hz przed podziałami (po lewej) oraz po podziałach na zachodniej granicy KSE i wewnątrz systemu czeskiego (po prawej)

102

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 89–97

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 89–97. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 11. Struktura nowych modów 0,32 Hz (po lewej) i 0,29 Hz (po prawej) po podziale na południowej granicy KSE oraz w Czechach

Rys. 12. Struktura modu CB (0,42 Hz) po podziale systemu na południu KSE (po lewej) oraz dodatkowym podziale w Czechach (po prawej)

5. Wnioski Analizę wpływu podziałów w KSE i zmian topologii w Czechach na stabilność miedzyobszarową przeprowadzono na specjalnie do tego celu opracowanym modelu ENTSO-E CE. Stwierdzono, że opracowany model mimo dużych uproszczeń dobrze odwzorowuje obraz oscylacji niskiej częstotliwości w systemie kontynentalnej Europy, jednak charakter wykorzystanego modelu (sposób budowy modelu rozpływowego, zastosowanie typowych prostych modeli) wyklucza możliwość dokładnego obliczenia modów międzyobszarowych. Wiarygodne pozostają natomiast obserwowane trendy zmian tłumienia i częstotliwości. Stwierdzono, że badane podziały mają znaczący wpływ na obraz oscylacji niskiej częstotliwości w ENTSO-E CE. Obserwowane jest to szczególnie wyraźnie

w sytuacji, gdy podział w KSE jest kojarzony z układem specjalnym w Czechach. Ponieważ w ENTSO-E CE występują problemy z tłumieniem oscylacji niskich częstotliwości, to każde zmniejszenie tłumienia lub częstotliwości w stosunku do wartości wyznaczonych dla modelu bazowego należy traktować jako potencjalne zagrożenie dla bezpiecznej pracy ENTSO-E CE. Negatywny wpływ zmniejszonego tłumienia jest oczywisty, natomiast negatywny wpływ zmniejszenia częstotliwości wynika ze zmniejszania się skuteczności stabilizatorów systemowych, a nawet możliwości ich negatywnego oddziaływania na tłumienie. Dla modu TR o najniższej częstotliwości we wszystkich scenariuszach obserwuje się wyraźne obniżenie częstotliwości aż do wartości 0,12 Hz. Widoczne jest

również zmniejszenie tłumienia. Wynika to ze zwiększenia zastępczej impedancji między oscylującymi obszarami, czyli Turcją i Bałkanami a Półwyspem Iberyjskim. To zwiększenie jest oczywiście wynikiem wprowadzanych podziałów w KSE i Czechach. Częstotliwość i tłumienie drugiego modu o najniższej częstotliwości SP nie ulega tak widocznym zmianom, jednak wprowadzenie specjalnego układu w Czechach prowadzi do znacznego zwiększenia udziału generatorów KSE, co oznacza, że generatory w KSE będą w znacznie większym stopniu odpowiadać za tłumienie oscylacji (obecnie ta funkcja jest spełniana głównie przez generatory w Hiszpanii i Portugalii). Efektywność stabilizatorów zainstalowanych na polskich jednostkach generacyjnych w tłumieniu oscylacji o częstotliwości rzędu 0,20–0,25 Hz nie była dotąd przedmiotem analiz.

103

R. Jankowski et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 89–97

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 89–97. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wspólną cechą analizowanych scenariuszy jest pojawienie się dwóch zupełnie nowych modów. Przy podziale na południowej granicy ich częstotliwość wynosi ∼0,32 Hz i ∼0,27–0,29 Hz, przy tym ten drugi zaczyna występować dopiero po wprowadzeniu układu specjalnego w Czechach. W tych modach zawsze duży udział mają generatory KSE, a ich tłumienie jest znacząco mniejsze niż modów, które są obecne w modelu bazowym. Przy pełnym podziale na południowej granicy KSE i układzie specjalnym w Czechach tłumienie to wynosi jedynie 2%, a więc jest bardzo małe. Nie można wykluczyć, że analiza małosygnałowa wykonana na odpowiednio dokładnym modelu pokaże jeszcze mniejsze tłumienie tych oscylacji. Wydaje się celowe przeprowadzenie dalszych badań określających środki zaradcze dla zidentyfikowanych zagrożeń, w szczególności badanie efektywności tłumienia oscylacji niskich częstotliwości przez duże generatory KSE oraz wypracowanie propozycji odpowiednich zmian nastaw (lub struktur) układów odpowiedzialnych za tłumienie oscylacji niskich częstotliwości.

Bibliografia 1. “ENT SO-E Ten-Ye ar Net work Development Plan 2012”, ENTSO-E publication 2012 [online], www.entsoe. eu/fleadmin/user_up-load/_library/SDC/ TYNDP/2012/TYNDP_2012_report.pdf [access: 30.03.2017]. 2. “Documentation on Controller Tests in Test Grid Configurations”, ENTSO-E SG SPD Report 2013 [online], https:// www.entsoe.eu/fleadmin/user_upload/_ library/publications/entsoe/RG_SOC_ CE/131127_Controller_Test_Report.pdf [access: 30.03.2017]. 3. “Dynamic Study Model Range of Applications and Modelling Basis”, ENTSO-E SG SPD Report 2015. 4. A. Semerow et al., “Dynamic Study Model for the Interconnected Power System of Continental Europe in Different Simulation Tools”, PowerTech 2015, Amsterdam. 5. A. Semerow et al., “An Innovative Method to Develop Power System Equivalents with Focus on Inter-Area Oscillations and Primary Control Representation”. 6. E. Grebe et al., “Low Frequency Oscillations in the Interconnected System of Continental Europe”, PES 2010, Minneapolis, USA.

7. “Analysis of CE Inter-Area Oscillations of 19 and 24 February 2011”, ENTSO-E SG SPD Report 21.08.2011 [online], https://www.entsoe.eu/ fleadmin/user_ upload/_library/publications/entsoe/RG_ SOC_CE/Top7_110913_CE_inter-area-oscil_feb_19th_24th_fnal.pdf [access: 30.03.2017]. 8. “European Wind Integration Study (EWIS) Final Report 2010”. 9. B. Sobczak, R. Trębski, M. Wilk, “Wykorzystanie modeli generycznych w analizach dynamicznych synchronicznego systemu kontynentalnej Europy” [Use of generic models in dynamic analyzes of the synchronous system of continental Europe], XVIII Conference “Current Problems in Power Engineering”, Jastrzębia Góra, June 7–9, 2017. 10. P. Kundur, “Power system stability and control”, McGraw-Hill, 1993. W artykule wykorzystano wyniki pracy, jaką Instytut Energetyki Oddział Gdańsk wykonał na zlecenie PSE SA w celu określenia skutków, jakie dla bezpieczeństwa KSE oraz całego systemu europejskiego mogłoby mieć wprowadzenie specjalnych układów pracy zapobiegających przepływom kołowym, obserwowanym na zachodniej i południowej granicy KSE.

Robert Jankowski

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: r.jankowski@ien.gda.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Gdańskiej ze specjalnością elektroenergetyka. Pracuje w Zakładzie Automatyki i Analiz Systemowych Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk. Obszar jego zainteresowań obejmuje zagadnienia związane z planowaniem rozwoju oraz prowadzeniem ruchu w systemie elektroenergetycznym.

Bogdan Sobczak

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: B.Sobczak@ien.gda.pl Absolwent Wydziału Elektroniki Politechniki Gdańskiej, kierunek automatyka. Pracuje w Instytucie Energetyki Instytucie Badawczym Oddział Gdańsk jako kierownik Zespołu Analiz Systemowych w Zakładzie Automatyki i Analiz Systemowych. Jego zainteresowania naukowe to: dynamika i stabilność systemów elektroenergetycznych.

Robert Trębski

mgr inż. PSE SA e-mail: Robert.Trebski@pse.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Warszawskiej (1993) i Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego (1996). Od 1993 roku pracownik PSE SA, później PSE Operator SA. Specjalizuje się w zagadnieniach modelowania systemu elektroenergetycznego na potrzeby aplikacji online i offline wykorzystywanych w KDM oraz analizach pracy KSE.

104

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | 105–110

Selected examples of the Use of Static Reactive Power Sources to Compensate the Reactive Power of a Wind Farm and Support the Voltage and Reactive Power Control at the Point of Common Coupling

Authors Jarosław Klucznik Dariusz Kołodziej

Keywords wind farm, reactive power compensation, static reactive power sources, URST

Abstract The paper presents selected real examples of the reactive power compensation of a wind farm grid using all available reactive power sources. It also discusses the possibility of extending the currently available range of reactive power regulation of a wind farm using installed capacitor banks and shunt reactors. The examples presented here are a collection of the authors’ experiences from the design and implementation of the URST control systems in wind farms Osieki (Pomeranian Voivodeship) and Banie (West Pomeranian Voivodeship).

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017208 Received: 14.02.2017 Accepted: 07.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction

2. Wind farm Osieki

Transmission system operator’s requirements for the wind farms connected to the highest voltage power substations, including the need to maintain set values at the point of common coupling, have forced the installation of additional static reactive power sources in the designed wind farms. Wind farms, except wind turbines with reactive power control, are equipped with capacitor banks and shunt reactors (with fixed or adjustable power). These sources primarily serve to compensate for the reactive power of the farm’s internal grid, but they can also be used to extend the voltage and reactive power control capability at the point of common coupling. The paper presents a collection of experiences from the design and implementation of the URST control systems in URST wind farms Osieki and Banie. The URST control systems developed by the Institute of Power Engineering are designed for wind farms and ensure their adjustment to the transmission grid code requirements IRiESP [1], for example by way of completion of the missing control criteria, implementation of the interoperability with supervision control systems, and extension of the static reactive power sources control functions in the wind farm’s substation.

Simplified diagram of the WF Osieki is shown in Fig. 1. The farm is located in the vicinity of Kopaniewo in the district of Lębork. It has 30 ALSTOM wind turbines with a total capacity 90 MW. It is connected to the power system in the 110 kV switchgear separated for wind farms at 400/110 kV Żarnowiec substation. The connection is made of a ca. 40 km double-circuit cable line. The Osieki wind farm’s substation is made up of one 110/30 kV transformer (TR1), one 110 kV 29.4–67.0 Mvar adjustable reactor (DŁA), two 30 kV 0.63 Mvar reactors DŁ1, DŁ2), and two 30 kV 0.3 and 0.4 Mvar capacitor banks (BKR1, BKR2). The farm’s wind turbines are connected to the 30 kV switchgear with several cable lines and can together supply reactive power in the range of –45 to +45 Mvar (at low voltage). In accordance with the requirements set out by the transmission system operator [2], the wind farm at standstill shall ensure that power factor cos φ = 1.0 is maintained at the point of common coupling, i.e. that the reactive power in its internal grid is compensated. In the absence of active power generation in wind turbines, the reactive power sources in the farm’s internal grid, which need to be compensated, are primarily the capacitances of the double-circuit 110 kV cable line that outputs power from the farm to the power system, the capacitances of the cable 105

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | 105–110

lines connecting the wind turbines to the 30 kV switchgear at the WF substation, as well as the reactive power losses in the reactances of T1 transformer and the transformers of individual wind turbines. Changes in voltage U in the 110 kV switchgear of Żarnowiec substation cause noticeable changes in the reactive power generated in the 110 kV double-circuit cable line. Maintaining a constant voltage in the substation’s 30 kV switchgear with TR1 transformer reduces the impact of 110 kV voltage changes on the reactive power generated in 30 kV lines (with limited accuracy due to step change in the transformer ratio, set deadband, and voltage control delay). Of prime importance to the process of the Osieki farm grid’s reactive power compensation is the 110 kV adjustable reactor (DŁA) with a 21-position tap changer that enables the power adjustment from 29.4 to 67.0 Mvar at the rated voltage. The DŁA reactor power range should be sufficient to compensate the reactive power of the farm operated with either one or two 110 kV cable circuits connected in parallel. The reactor power rush due to a tap change is not constant, at the rated near the 21st positions of the changer it is only 1.0 Mvar, while in the vicinity of the 1st it is 3.3 Mvar. Because of the significant change in the DŁA reactor power, additional static reactive power sources had to be applied, i.e. reactors (DŁ1, DŁA2) and capacitor banks (BKR1,

Fig. 1. Simplified Osieki WF diagram 106

BKR2), to achieve a sufficient compensation accuracy in the order of a Mvar fractionation as measured at the point of the farm connection. The process of the Osieki wind farm grid’s automatic power compensation (by the device marked URST in Fig. 1), while the turbines are idle, is implemented as follows: • TR1 transformer serves to maintain a constant voltage in the 30 kV switchgear with the accuracy resulting from the set control dead band and delay. Adjustment parameters have been selected to ensure a limited number of tap changer position changes. The voltage control is coordinated with that by means of static reactive power sources; • The reactive power compensation program checks the deviation from zero of the reactive power Q measured at the farm’s point of common coupling in Żarnowiec substation. If a permanent power deviation greater than the DŁA reactor power rush due to a tap changer position change is detected, the program decides to change the reactor power, i.e. to change the position of the reactor’s tap changer, to reduce the deviation. The above step is repeated with some delay if the deviation from zero of the reactive power at the point of connection is greater than the DŁA reactor power rush; • Upon completion of the adjustable DŁA reactor’s action, additional regulation is performed by means of the reactors and capacitor banks on the 30 kV switchboard side. This allows to

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | 105–110

obtain the accuracy of a fraction of Mvar. The algorithm calculates and selects a variant of further operation whereby the reactive power at the point of the farm’s connection will be closer to zero under the actual conditions. As the first further operation variant, only the change in the actual configuration of the reactors and capacitor banks’ connection on the 30 kV side is analysed. The second variant consists in an additional change of the position of the adjustable DŁA reactor’s tap changer followed by a change in the actual configuration of the reactors and capacitor banks’ connection. Ultimately, this variant is realised, which allows the reactive power to be closer to zero at the point of the farm’s connection. The preset control activation thresholds (dead bands) and delays have been selected so that, similarly to the voltage regulation with TR1, the numbers of the changes in the position of the adjustable 110 kV reactor’s tap changer and of the activations or deactivations of the reactors and capacitor banks on the 30 kV side would be limited due to the wear and tear of the tap changers and switches. Control of the static reactive power source switches on the 30 kV side also takes into account, as much as possible, the number of automatic activations or deactivations, so as to uniformly wear and tear the switchgear. When the Osieki wind farm is operating, i.e. the wind turbines generate electricity, the use of static reactive power sources undergoes a certain change. In general, static reactive power sources are used to ensure the fulfilment of the transmission or distribution system operator’s requirement of the wind farm’s capability to generate reactive power. In some wind turbines, the use of additional static reactive power sources is necessary to meet the requirement of reactive power availability in the range of capacitive cos φ = 0.95 to inductive cos φ = 0.95 with the active power equal to the capacity [1, 2]. In other cases, static sources extend the available reactive power range beyond the required range, which is advantageous for the transmission or distribution system operator. Total reactive power of wind turbines in the Osieki farm, while they are operating, amounts to ±45 Mvar range for the low voltage side. Fig. 2 shows the PQ characteristics of a single Alstom turbine [3]. From the figure shown, wind turbines with significant surplus meet the requirement of reactive power output in the range defined by cos φ = 0.95. In order to ensure the same range of reactive power as at cos φ = 0.95 at the point of the wind farm’s connection to the power system, it is necessary to compensate for the reactive power in the wind farm’s internal grid also when the farm’s wind turbines are running. As with the farm at standstill, the capacity of the cable lines and the reactive power losses in the transformer’s reactances are responsible for its non-compensating. Reactive power generated in 110 and 30 kV lines depends on the voltage in the lines. In addition, the reactive power balance includes the reactive power losses dependent on the wind turbines’ active power output at a given moment. Therefore, maintaining the wind farm grid in the compensated condition is a continuous process that follows the voltage changes at the common coupling point and in the farm grid and the wind turbines’ active power output. However,

Fig. 2. PQ characteristic of wind turbine at Osieki WF

it doesn’t need to be done with the same accuracy as in the farm at standstill, where it is necessary to maintain cos φ = 1.00 at the point of common coupling, but only enough to ensure the availability of reactive power within the range defined by cos φ = 0.95. The automatic adjustment process including static reactive power sources and wind turbines performs the reactive power compensation described above, and also uses a static source to extend the reactive power control range of the farm at the point of connection when required. The adjustment follows the following rules: • Due to the speed of response and the range of available reactive power, wind turbines play an important role in the process of adjusting the selected parameter (reactive power, power factor cos φ, voltage according to static characteristics) at the point of the wind farm connection; • Control by DŁA adjustable reactor on the 110 kV side, due to the economical use of its tap exchanger, is a slow process that serves the above described reactive power compensation. The difference between reactive power Q measured at the common coupling point and aggregate reactive power QT generated by all turbines and measured on the low voltage side is calculated. This difference is used as a measure of the farm grid’s non-compensation during its operation. Changing DŁA reactor’s power by changing its tap changer’s position is intended to reduce this difference, i.e. to ensure that the requirement is satisfied of the reactive power availability in the range corresponding to cos φ = 0.95 at the point of connection; • When, resulting from the adjustment of selected parameters at the common coupling point, the wind turbines’ regulation capacity is exhausted, i.e. the aggregated reactive power QT generated by the turbines is close to the maximum QTmax or minimum QTmin of the reactive power that all turbines can deliver under actual conditions, the power of DŁA reactor is then changed to increase the capacity. For Osieki WF it was assumed that when (QTmax – QT ) < 10 Mvar or (QT – QTmin) < 10 Mvar the power of DLA reactor is changed, which moves the turbines’ aggregate reactive power QT closer to the centre of <QTmin, QTmax> range. Maintaining reactive 107

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | 105–110

power QT closer to the centre of the range that determines the available reactive power output of the farm’s all turbines ensures that in the event of a sudden change in demand for reactive power or in response to a significant setpoint jump resulting in the need for a change in the reactive power output, the regulation will not need to be started with the time-consuming reactor power change, as the supply of reactive power available in the turbines will allow for faster reaction. In addition, this solution also allows for widening the range of available reactive power beyond that provided by the turbine with the power which, to an extent, the adjusted reactor can provide; • The reactors and capacitor banks on the 30 kV switchgear side are not used because of their negligible power and the lack of a noticeable effect on the adjusted parameters at the farm connection point; • Voltage regulation in the 30 kV switchgear using TR1 transformer is subject to the same rules as in the case of the farm at standstill.

3. Banie wind farm Fig. 3 shows a simplified diagram of the Banie wind farm. It is located in the municipality of Kozielice (Pyrzyce district),

Fig. 3. Simplified WF Banie diagram 108

where 53 VESTAS wind turbines with 106 MW aggregate capacity are installed, and where Kozielice 110/33 kV substation is located. The Banie wind farm is connected to the power system at the 220 kV switchgear of Krajnik 400/220/110 kV power substation. Power from the wind farm is output through the Kozielice substation through an over 40 km cable line to the second, Nowe Czarnowo 220/110 kV, substation, located just near the Krajnik substation, where the farm is connected to the system. There are two 110/33 kV transformers in Kozielice substation, TR1 and TR2. To the substation’s 33 kV switchgear the wind turbines are connected with cable lines. Nowe Czarnowo substation is equipped with one 220/110/30 kV transformer (TR1) and three static reactive power sources at the 30 kV switchgear: one 11 Mvar capacitor bank (BKS1) and two 25 Mvar reactors (DL1, DL2). Like Osieki WF, the farm, while idle, is required by the transmission system operator to maintain cos φ = 1.0 [4] at the point of its connection. The reactive power sources that cause the farm’s internal grid’s non-compensation are the capacities of 110 and 33 kV cable lines and reactive power losses in the transformers at the both substations. To compensate for the reactive power of the idle wind farm’s internal grid the DL1 and DL2 reactors and BKS1 capacitor banks

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | 105–110

are used in the first place, which are switched on at the 30 kV switchgear connected to the third winding of 220/110/30 kV TR1 transformer at the Nowe Czarnowo substation. The static reactive power sources’ powers have been so selected that, as a result of their proper activation, reactive power of several Mvar is reached at the wind farm’s point of common coupling. Further measures aimed at the farm grid’s accurate compensation, i.e. bringing the reactive power at the point of common coupling as close to zero as possible, are implemented using TR1 220/110/30 kV transformer in Nowe Czarnowo substation and the over 40 km 110 kV cable line connecting both substations. The dependence of the reactive power generated in the cable line on its voltage was leveraged (with gain of ca. 0.5 Mvar/ kV). Since the TR1 and TR2 transformers at Kozielice substation are responsible for maintaining a constant voltage in the 33 kV switchgear, it is not necessary to maintain a constant voltage in the wind farm’s internal 110 kV grid using the TR1 transformer at Nowe Czarnowo substation. Maintaining an appropriate voltage at the 110 kV switchgear of Nowe Czarnowo substation leads to the generation of such reactive power in the cable line, which is needed to accurately compensate the farm at the point of its connection (with the accuracy resulting from the voltage jump due to a change of the tap changer’s position). The flexibility, with which the voltage in the 110 kV grid can be changed as part of the reactive power compensation process in Banie FW, reaches ca. 7–8 kV. It depends on the voltage level at the 220 kV switchgear in Krajnik substation, on the adjustment ranges of the transformer tap changers in the farm’s substations, on the voltages permitted in individual switchgear, and on other restrictions. The process of the Banie wind farm grid’s automatic power compensation (by the device marked URST in Fig. 3), while the turbines are idle, is implemented as follows: • TR1 and TR2 transformers at Kozielice substation serve to maintain a constant voltage in the 33 kV switchgear with the accuracy resulting from the set control dead band and delay. Adjustment parameters have been selected to ensure a limited number of tap changer position changes. The voltage regulation is coordinated with that by means of static reactive power sources; • The reactive power compensation program checks the deviation from zero of the reactive power Q measured at the farm’s point of common coupling in Krajnik substation. In case of high deviation of reactive power, it is decided to change the configuration of the reactors’ and capacitor banks’ connection so that the deviation is reduced; • Upon completion this operation with the use of static reactive power sources, the additional regulation is performed by changing the voltage in the 110 kV switchgear, i.e. by way of one or more changes of TR1 transformer voltage ratio at Nowe Czarnowo substation (change of the tap changer position). In this way, it is possible to obtain reactive power compensation accuracy of a fraction of Mvar. Voltage in the wind farm’s 110 kV grid is changed unless the permitted voltages have been exceeded at its individual nodes, and the extreme positions of individual transformers’ tap changers have been reached.

The preset control activation thresholds (dead bands) and delays have been selected so that the numbers of the changes in the position of individual transformers’ tap changers, and of the activations or deactivations of the reactors and capacitor banks on the 30 kV side would be limited due to the wear and tear of the tap changers and switches. Control of the static reactive power source switches also takes into account, as much as possible, the number of automatic activations or deactivations, so as to uniformly wear and tear the switchgear. When Banie wind farm is running, the static reactive power sources are still used to compensate the reactive power of its inner grid. However, the use of TR1 220/110/30 kV transformer is different, as there is no longer any need for precise compensation. All three transformers are responsible for maintaining constant voltages at the respective 110 and 33 kV nodes of the farm’s internal grid, and for mitigating the effect of changes in the wind turbines’ reactive power output on voltage levels in the farm’s internal grid. Wind turbines in Banie farm can generate the aggregate reactive power in the range of ±53 Mvar, provided that their active power output fits in an interval in which they have the widest range of reactive power. Fig. 4 shows the PQ characteristics of a single Vestas turbine [5]. It follows from the figure that the turbines alone do not fully meet the transmission or distribution system operator’s requirement of the capability to generate reactive power within the range defined by cos φ = 0.95 [1, 4]. Although over a wide range of active power output they generate reactive power with a large surplus compared to the requirements, with an active power output already close to the capacity the range of available reactive power is clearly narrowing. In this case, the reactive power generation capability requirement can be met with the support from additional reactive power sources such as capacitor banks and reactors. The process of automatic adjustment of a selected parameter at the WF Banie point of common coupling (reactive power, power factor cos φ, voltage according to static characteristics), including static reactive power sources and wind turbines, performs the above-mentioned reactive power compensation when necessary.

Fig. 4. PQ characteristic of wind turbine at Banie WF 109

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | 105–110

The static sources are used to extend the reactive power control range of the wind farm as a whole under conditions of a large, close to the capacity, active power output when the <QTmin, QTmax> range of the wind turbines’ available reactive power is narrowing as shown in Fig. 4. The adjustment follows the following rules: • Due to the speed of response and the range of available reactive power, wind turbines play an important role in the process of adjusting the selected parameter at the point of the wind farm connection • The program’s algorithm checks whether the preset reactive power (or the reactive power needed to attain the preset cos φ or voltage according to the static characteristics) at the wind farm’s point of common coupling can be obtainable only by means of the reactive power derived from wind turbines. If so, the adjustment is limited to the change in the wind turbines’ preset output QTsetpoint • If the preset value cannot be reached at the farm’s connection point due to the shortage of the farm turbines’ reactive power output, it is decided to change the configuration of the reactors’ and capacitor banks’ connections to support the regulation process with the reactive power from static sources and the reactive power generated in the farm’ internal grid (the farm grid is deliberately over-compensated or under-compensated) • The transformers in the substations of the farm are used to maintain constant voltages in the 110 and 33 kV switchgear. This reduces the impact of changes in the wind turbines’ reactive power output on the voltages in the switchgear.

4. Conclusions The characteristics of the Osieki and Banie facilities presented in the paper, as well as the URST algorithms used, are selected examples of various solutions of wind farm design and of various uses by control systems of the static power sources therein installed. Osieki wind farm uses the installed static reactive power sources primarily to compensate for the reactive power in its internal grid during downtime and during operation in changing conditions

and configuration of the long double-circuit cable line. The wind farm investor put a great deal of emphasis on the compensation accuracy at the farm’s standstill, hence the presence of an adjustable reactor with variable ratio and of additional reactors and low-power capacitor banks. The wide range of the reactive power available from wind turbines has made static reactive power sources unnecessary to meet the requirement to provide reactive power in the interval corresponding to cos φ = 0.95. They serve instead to widen the already abundantly wide range of the reactive power available at the Osieki wind farm point of common coupling. Banie wind farm also uses the installed reactors and capacitor banks to compensate for the reactive power in its internal grid at standstill. The concurrent use of the transformer to change the voltage in the farm’s internal grid allows for increased compensation accuracy. At the farm’s operation, the static sources play an important role in extending the reactive power control range and allow to meet the requirement of reactive power availability in the range corresponding to cos φ = 0.95. REFERENCES

1. Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej [IRiESP Transmission Grid Code] Warunki korzystania, prowadzenia ruchu, eksploatacji i planowania rozwoju sieci [Conditions for using and operating the grid, and planning its development] [online], Version 2.1, consolidated text in force from February 1, 2013, http://www.pse.pl/uploads/ kontener/IRiESPKorzystanie_tekst_jednolity_01022013.pdf [access: February 2017]. 2. Umowa o przyłączenie do sieci przesyłowej farmy wiatrowej Osieki [The Osieki wind farm interconnection agreement] of May 10, 2010. 3. Alstom (now General Electric) technical documentation, 2014. 4. Umowa o przyłączenie do sieci przesyłowej farmy wiatrowej Banie [The Banie wind farm interconnection agreement] of October 25, 2011. 5. Vestas technical documentation, 2014.

Jarosław Klucznik Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: j.klucznik@ien.gda.pl Graduated from the Faculty of Electrical and Control Engineering (2007) and Faculty of Management and Economics (2010) of Gdańsk University of Technology. MSc Eng. in power system engineering Since 2007 in the Gdańsk Branch of Institute of Power Engineering. Scientific interests: power distribution calculations in power systems and system automatic control engineering, e.g. ARST transformer regulation systems and control systems for wind farms (URST).

Dariusz Kołodziej Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: d.kolodziej@ien.gda.pl Graduated as M.Sc. from the Faculty of Electronics at Gdańsk University of Technology (1990). Since 1991 a research assistant in the Gdańsk Branch of Institute of Power Engineering. Engaged in activities related to the development and implementation in the NPS of automatic voltage and reactive power controls in high voltage substations (ARST), control systems for wind farms (URST), coordinating of ARST system operations, and more recently to the use of wind farms for voltage control in coordination with ARST systems.

110

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 105–110

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 105–110. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wybrane przykłady wykorzystania statycznych źródeł mocy biernej do kompensacji mocy biernej farmy wiatrowej oraz wspomagania regulacji napięcia i mocy biernej w punkcie przyłączenia Autorzy

Jarosław Klucznik Dariusz Kołodziej

Słowa kluczowe

farma wiatrowa, kompensacja mocy biernej, statyczne źródła mocy biernej, URST

Streszczenie

W artykule przedstawiono wybrane, rzeczywiste przykłady kompensacji mocy biernej sieci farmy wiatrowej z wykorzystaniem wszystkich dostępnych źródeł mocy biernej. Omówiono również możliwości poszerzania aktualnego dostępnego zakresu regulacyjnego mocy biernej farmy wiatrowej z wykorzystaniem zainstalowanych baterii kondensatorów i dławików kompensacyjnych. Przedstawione przykłady stanowią zbiór doświadczeń z projektowania i wdrażania przez autorów artykułu układów regulacji farm wiatrowych URST w FW Osieki (województwo pomorskie) oraz w FW Banie (województwo zachodniopomorskie). Data wpływu do redakcji: 14.02.2017 Data akceptacji artykułu: 07.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wstęp Wymagania operatora systemu przesyłowego dotyczące farm wiatrowych przyłączonych do stacji elektroenergetycznych najwyższych napięć, w tym konieczność utrzymywania zadanych wartości w punkcie przyłączenia, wymusiły instalowanie dodatkowych źródeł mocy biernej w projektowanych farmach wiatrowych. Farmy wiatrowe, poza turbinami wiatrowymi z możliwością regulacji mocy biernej, wyposażone są w baterie kondensatorów i dławiki kompensacyjne (o stałej lub regulowanej mocy). Źródła te przede wszystkim służą do kompensacji mocy biernej sieci wewnętrznej farmy, mogą jednak być również wykorzystywane do poszerzenia możliwości regulacji napięcia i mocy biernej w punkcie przyłączenia. W artykule przedstawiono zbiór doświadczeń z projektowania i wdrażania układów regulacji farm wiatrowych URST w FW Osieki oraz w FW Banie. Opracowane przez Instytut Energetyki układy regulacji URST przeznaczone są dla farm wiatrowych i zapewniają dopasowanie farmy wiatrowej do wymagań IRiESP [1], na przykład poprzez uzupełnienie brakujących kryteriów regulacji, realizację funkcji współpracy z nadrzędnymi układami regulacji lub objęcie funkcją regulacji statycznych źródeł mocy biernych zainstalowanych w stacji abonenckiej farmy wiatrowej. 2. Farma wiatrowa Osieki Schemat uproszczony farmy wiatrowej Osieki (Lotnisko) przedstawiony jest na rys. 1. Farma zlokalizowana jest w okolicach Kopaniewa w powiecie lęborskim. Posiada 30 turbin wiatrowych firmy ALSTOM o łącznej mocy 90 MW. Przyłączona jest do systemu elektroenergetycznego w wydzielonej dla farm wiatrowych rozdzielni 110 kV w stacji 400/110 kV Żarnowiec. Połączenie

zostało zrealizowane za pomocą dwutorowej linii kablowej o długości ok. 40 km. Stacja abonencka Lotnisko farmy wiatrowej posiada jeden transformator TR1 110/30 kV, dławik regulowany 110 KV DŁA o mocy 29,4–67,0 Mvar, dwa dławiki 30 KV DŁ1 i DŁ2 o mocy 0,63 Mvar każdy oraz dwie baterie kondensatorów 30 kV BKR1 i BKR2 o mocach odpowiednio 0,3 i 0,4 Mvar. Turbiny wiatrowe farmy przyłączone są do rozdzielni 30 kV kilkoma liniami kablowymi i mogą one łącznie dostarczyć moc bierną w zakresie od –45 do +45 Mvar (w odniesieniu do niskiego napięcia). Farma wiatrowa w czasie postoju, zgodnie z warunkami określonymi przez operatora systemu przesyłowego [2], powinna zapewnić utrzymanie w miejscu przyłączenia współczynnika mocy cos ϕ = 1,0, czyli mieć skompensowaną moc bierną w swojej sieci wewnętrznej. Przy braku generacji mocy czynnej w turbinach wiatrowych źródłami mocy biernej w sieci wewnętrznej farmy, które powodują konieczność kompensacji, są przede wszystkim pojemności dwutorowej linii kablowej po stronie 110 kV wyprowadzającej moc z farmy do systemu elektroenergetycznego, pojemności linii kablowych łączących turbiny wiatrowe z rozdzielnią 30 kV w stacji abonenckiej, a także straty mocy biernej na reaktancjach transformatora TR1 oraz transformatorów poszczególnych turbin wiatrowych. Zmiany napięcia U zachodzące w rozdzielni 110 kV stacji Żarnowiec wywołują zauważalne zmiany mocy biernej generowanej w dwutorowej linii kablowej 110 kV. Utrzymywanie stałego poziomu napięcia w rozdzielni 30 kV stacji abonenckiej za pomocą transformatora TR1 zmniejsza wpływ zmian napięcia 110 kV na wielkość mocy biernej generowanej w liniach 30 kV (z ograniczoną dokładnością wynikającą ze skokowej zmiany przekładni

transformatora, nastawionej strefy nieczułości i opóźnienia regulacji napięcia). W procesie kompensacji mocy biernej sieci farmy Osieki pierwszorzędną rolę odgrywa dławik regulowany 110 kV DŁA wyposażony w 21-pozycyjny przełącznik zaczepów pozwalający na zmianę mocy, w zakresie od 29,4 do 67,0 Mvar przy napięciu znamionowym. Zakres mocy, jakim dysponuje dławik DLA, powinien wystarczyć do kompensacji mocy biernej sieci farmy pracującej z jednym torem, jak i z dwoma torami kablowymi 110 kV połączonymi równolegle. Skok mocy dławika towarzyszący zmianie zaczepu nie jest stały, przy napięciu znamionowym w okolicach 21 pozycji przełącznika zaczepów wynosi jedynie 1,0 Mvar, podczas gdy w okolicach 1 pozycji aż 3,3 Mvar. Ze względu na skokową zmianę mocy dławika DŁA o dość znacznej wartości konieczne było zastosowanie dodatkowych statycznych źródeł mocy biernej: dławików (DŁ1, DŁ2) i baterii kondensatorów (BKR1, BKR2), aby osiągnąć dostateczną dokładność kompensacji rzędu ułamka megawara mierzoną w miejscu przyłączenia farmy. Proces automatycznej kompensacji mocy biernej sieci farmy wiatrowej Osieki (realizowany przez urządzenie oznaczone URST na rys. 1), w czasie gdy turbiny nie pracują, realizowany jest następująco: • Transformator TR1 służy do utrzymywania stałej wartości napięcia w rozdzielni 30 kV z dokładnością wynikającą z nastawionej strefy nieczułości i opóźnienia regulacji. Parametry regulacji zostały tak dobrane, aby zapewnić ograniczoną liczbę zmian położenia przełącznika zaczepów. Regulacja napięcia jest koordynowana z regulacją realizowaną za pomocą statycznych źródeł mocy biernej; • Program kompensacji mocy biernej sprawdza wielkość odchyłki od zera

111

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 105–110

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 105–110. When referring to the article please refer to the original text. PL

mocy biernej Q mierzonej w miejscu przyłączenia farmy w SE Żarnowiec. W przypadku stwierdzenia trwałej odchyłki mocy większej niż skok mocy dławika, DŁA towarzyszący zmianie bieżącej pozycji przełącznika zaczepów podejmuje decyzję o zmianie mocy dławika, tzn. zmianie położenia przełącznika zaczepów dławika w kierunku zapewniającym zmniejszenie wielkości odchyłki. Powyższy krok jest z pewnym opóźnieniem powtarzany, jeżeli wielkość odchyłki od zera mocy biernej w miejscu przyłączenia jest większa od skoku mocy dławika DŁA; • Po zakończeniu działania z wykorzystaniem dławika regulowanego DŁA wykonywane jest doregulowywanie za pomocą dławików i baterii kondensatorów znajdujących się po stronie rozdzielni 30 kV. Pozwala to uzyskać dokładność rzędu ułamka megawarów. Algorytm układu oblicza i wybiera taki wariant dalszego działania, w którym moc bierna w miejscu przyłączenia farmy będzie w aktualnych warunkach bliższa wartości zerowej. Jako pierwszy wariant dalszego działania analizowana jest wyłącznie zmiana aktualnego stanu załączenia dławików i baterii kondensatorów po stronie 30 kV. Drugi wariant zakłada dodatkową zmianę położenia przełącznika zaczepów dławika regulacyjnego DŁA, a następnie zmianę aktualnego stanu załączenia dławików i baterii kondensatorów. Ostatecznie realizowany jest ten wariant, który pozwala uzyskać moc bierną bliższą wartości zerowej w miejscu przyłączenia farmy. Nastawione progi zadziałania (strefy nieczułości) i opóźnienia regulacji tak zostały dobrane, aby – podobnie jak w przypadku regulacji napięcia za pomocą TR1 – liczba zmian położenia przełącznika zaczepów dławika regulowanego 110 kV DŁA oraz załączeń lub wyłączeń dławików i baterii kondensatorów po stronie 30 kV była ograniczona ze względu na zużycie przełączników zaczepów i wyłączników. Sterowanie wyłącznikami statycznych źródeł mocy biernej po stronie 30 kV uwzględnia również, na tyle, ile jest to możliwe, liczbę wykonanych załączeń i wyłączeń zrealizowanych automatycznie, tak aby równomiernie zużywać aparaturę łączeniową. Gdy farma wiatrowa Osieki pracuje, tj. turbiny wiatrowe wytwarzają energię, zastosowanie statycznych źródeł mocy biernej ulega pewnej zmianie. W ogólności statyczne źródła mocy biernej używane są po to, aby zapewnić spełnienie wymagania operatora systemu przesyłowego lub dystrybucyjnego w zakresie zdolności do generacji mocy biernej przez farmę wiatrową. W turbinach wiatrowych niektórych producentów zastosowanie dodatkowych statycznych źródeł mocy biernej jest niezbędne do spełnienia warunku dostępności mocy biernej w zakresie od cos ϕ = 0,95 pojemnościowej do cos ϕ = 0,95 indukcyjnej przy mocy czynnej równej mocy osiągalnej [1, 2]. W innych przypadkach źródła statyczne rozszerzają dostępny zakres mocy biernej poza wymagany zakres, co jest korzystne dla operatora systemu przesyłowego lub dystrybucyjnego.

112

Rys. 1. Uproszczony schemat FW Osieki

Turbiny wiatrowe w farmie Osieki, gdy pracują, dysponują łącznie mocą bierną w zakresie ±45 Mvar w odniesieniu do strony niskiego napięcia. Na rys. 2 przedstawiono charakterystykę PQ pojedynczej turbiny firmy Alstom [3]. Z przedstawionego rysunku wynika, że turbiny wiatrowe ze znaczną nadwyżką spełniają wymaganie dostarczania mocy biernej z przedziału określonego przez cos ϕ = 0,95. Aby zapewnić ten sam zakres mocy biernej cos ϕ = 0,95 w miejscu przyłączenia farmy wiatrowej do systemu elektroenergetycznego, konieczne jest skompensowanie mocy biernej w sieci wewnętrznej farmy wiatrowej także wtedy, gdy turbiny wiatrowe farmy pracują. Tak samo jak w przypadku farmy niepracującej pojemności linii kablowych i straty mocy biernej na reaktancjach w transformatorze są odpowiedzialne za jej nieskompensowanie. Moc bierna generowana w liniach 110 i 30 kV zależna jest od napięć tam panujących. Ponadto do bilansu mocy biernej wchodzą straty mocy biernej zależne od wielkości mocy czynnej wytwarzanej przez turbiny wiatrowe w danej chwili. Zatem utrzymywanie stanu skompensowania sieci farmy wiatrowej jest procesem ciągłym, podążającym za zmianami napięć w miejscu przyłączenia i w sieci farmy oraz mocy czynnej wytwarzanej przez turbiny wiatrowe. Nie jest jednak konieczne realizowanie tego z taką dokładnością jak przy farmie niepracującej, gdy zależy na utrzymaniu cos ϕ = 1,00 w miejscu przyłączenia, a jedynie na tyle, aby zapewnić dostępność

mocy biernej z zakresu określonego przez cos ϕ = 0,95. Proces automatycznej regulacji, obejmujący statyczne źródła mocy biernej oraz turbiny wiatrowe, realizuje opisaną powyżej kompensację mocy biernej, ponadto wykorzystuje statyczne źródło do rozszerzania zakresu regulacyjnego mocy biernej farmy w miejscu przyłączenia wtedy, gdy jest to możliwe. Regulacja odbywa się według następujących zasad: • Ze względu na szybkość reakcji i zakres dostępnej mocy biernej turbiny wiatrowe odgrywają pierwszorzędną rolę w procesie regulacji wybranej wielkości (moc bierna, współczynnik mocy, czyli cos ϕ, napięcie według charakterystyki statycznej) w miejscu przyłączenia farmy wiatrowej; • Regulacja dławikiem regulowanym DŁA po stronie 110 kV, ze względu na konieczność oszczędnego korzystania z jego przełącznika zaczepów, jest procesem powolnym służącym wyżej opisanej kompensacji mocy biernej. Obliczana jest różnica mocy biernej Q mierzonej w miejscu przyłączenia i mierzonej po stronie niskiego napięcia sumarycznej mocy biernej QT generowanej przez wszystkie turbiny. Różnica ta jest używana jako miara nieskompensowania sieci farmy w czasie jej pracy. Zmiany mocy dławika DŁA poprzez zmianę położenia przełącznika zaczepów mają na celu zmniejszenie wartości tej różnicy, czyli zapewnienie spełnienia warunku dostępności mocy biernej z przedziału

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 105–110

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 105–110. When referring to the article please refer to the original text. PL

dostępny w turbinach pozwoli na szybszą reakcję. Dodatkowo to rozwiązanie pozwala również na poszerzenie zakresu dostępnej mocy biernej poza zakres zapewniany przez turbiny o moc, jaką może w pewnej części dostarczyć dławik regulowany; • Dławiki i baterie kondensatorów po stronie rozdzielni 30 kV nie są wykorzystywanie ze względu na ich znikomą moc i brak zauważalnego wpływu na regulowane wielkości w miejscu przyłączenia farmy; • Regulacja napięcia w rozdzielni 30 kV za pomocą transformatora TR1 odbywa się na tych samych zasadach jak w przypadku farmy, gdy nie pracuje. Rys. 2. Charakterystyka PQ turbiny wiatrowej FW Osieki

Rys. 3. Uproszczony schemat FW Banie

określonego przez cos ϕ = 0,95 w miejscu przyłączenia; • Gdy w wyniku prowadzonej regulacji wybranej wielkości w miejscu przyłączenia następuje wyczerpywanie się możliwości regulacyjnych turbin wiatrowych, czyli gdy wartość sumarycznej mocy biernej generowanej przez turbiny QT jest bliska wartości maksymalnej Q Tmax lub minimalnej Q Tmin mocy biernej, jaką w aktualnych warunkach mogą dostarczyć wszystkie turbiny, wykonywana jest zmiana mocy dławika DŁA w celu zwiększenia zapasu regulacyjnej mocy farmy wiatrowej. W przypadku FW Osieki przyjęto, że w przypadku, gdy

(QTmax – QT) < 10 Mvar lub (QT – QTmin) < 10 Mvar następuje zmiana mocy biernej dławika DŁA, dzięki czemu uzyskuje się przesunięcie sumarycznej mocy biernej turbin Q T bliżej środka przedziału <QTmin, QTmax>. Utrzymywanie mocy biernej QT bliżej środka przedziału określającego dostępny zakres mocy biernej z wszystkich turbin farmy zapewnia, że w przypadku nagłej zmiany zapotrzebowania na moc bierną lub w odpowiedzi na znaczny skok wartości zadanej skutkującej koniecznością zmiany produkcji mocy biernej nie będzie konieczne rozpoczęcie regulacji od czasochłonnej zmiany mocy dławika, gdyż zapas mocy biernej

3. Farma wiatrowa Banie Na r ys. 3 przedstawiono uproszczony schemat farmy wiatrowej Banie. Zlokalizowana jest ona w gminie Kozielice (powiat pyrzycki), gdzie zainstalowano 53 turbiny wiatrowe firmy VESTAS o łącznej mocy 106 MW oraz gdzie znajduje się stacja abonencka 110/33 kV Kozielice. Farma wiatrowa Banie przyłączona jest do systemu elektroenergetycznego w rozdzielni 220 kV stacji elektroenergetycznej 400/220/110 kV Krajnik. Moc z farmy wiatrowej wyprowadzona jest poprzez stację Kozielice za pomocą linii kablowej o długości ponad 40 km do drugiej stacji abonenckiej 220/110 kV Nowe Czarnowo, znajdującej się tuż przy stacji Krajnik, w której jest miejsce przyłączenia farmy. Stacja abonencka Kozielice posiada dwa transformatory TR1 i TR2 110/33 kV. Do rozdzielni 33 kV tej stacji przyłączone są liniami kablowymi turbiny wiatrowe. Stacja abonencka Nowe Czarnowo wyposażona jest w transformator TR1 220/110/30 kV oraz statyczne źródła mocy biernej w rozdzielni 30 kV: baterię kondensatorów BKS1 o mocy 11 Mvar oraz dwa dławiki DL1 i DL2 o mocach 25 Mvar każdy. Podobnie jak w przypadku FW Osieki, w czasie gdy farma nie pracuje, operator systemu przesyłowego wymaga, aby w miejscu przyłączenia utrzymywany był cos ϕ = 1,0 [4]. Źródła mocy biernej powodujące nieskompensowanie sieci wewnętrznej farmy to pojemności linii kablowych 110 i 33 kV oraz straty mocy biernej na reaktancjach w transformatorach w obydwu stacjach abonenckich. Do kompensacji mocy biernej sieci wewnętrznej niepracującej farmy wiatrowej Banie w pierwszym rzędzie wykorzystywane są dławiki DL1 i DL2 oraz bateria kondensatorów BKS1, załączane w rozdzielni 30 kV połączonej z trzecim uzwojeniem transformatora 220/110/30 kV TR1 w stacji Nowe Czarnowo. Moce statycznych źródeł mocy biernej dobrane zostały tak, że w wyniku odpowiedniego ich załączenia osiąga się w miejscu przyłączenia farmy wiatrowej moc bierną rzędu pojedynczych megawarów. Dalsze działania mające na celu dokładne skompensowanie sieci farmy, czyli sprowadzenie mocy biernej w punkcie przyłączenia do wartości możliwie najbliższej zeru, realizowane są z wykorzystaniem transformatora TR1 220/110/30 kV w stacji Nowe Czarnowo oraz linii kablowej 110 kV o długości ponad 40 km, łączącej obydwie

113

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 105–110

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 105–110. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Charakterystyka PQ turbiny wiatrowej FW Banie

stacje abonenckie. Wykorzystano zależność mocy biernej generowanej w linii kablowej od panującego w niej napięcia (uzyskano ok. 0,5 Mvar/kV). Ponieważ transformatory TR1 i TR2 w stacji Kozielice odpowiadają za utrzymanie stałej wartości napięcia w rozdzielniach 33 kV, nie jest zatem konieczne utrzymywanie stałej wartości napięcia w wewnętrznej sieci 110 kV farmy wiatrowej za pomocą transformatora TR1 w stacji Nowe Czarnowo. Utrzymywanie odpowiedniej wartości napięcia w rozdzielni 110 kV stacji Nowe Czarnowo prowadzi do wygenerowana takiej ilości mocy biernej w linii kablowej, która jest potrzebna do dokładnego skompensowania farmy w miejscu przyłączenia (z dokładnością wynikającą ze skokowej zmiany napięcia towarzyszącej zmianie pozycji przełącznika zaczepów). Swoboda, z jaką może być zmieniane napięcie w sieci 110 kV w ramach procesu kompensacji mocy biernej w FW Banie, sięga ok. 7–8 kV. Zależy ona od poziomu napięcia w rozdzielni 220 kV w SE Krajnik, od zakresów regulacyjnych przełączników zaczepów transformatorów w stacjach abonenckich farmy, dopuszczalnych poziomów napięć w poszczególnych rozdzielniach i innych ograniczeń. Proces automatycznej kompensacji mocy biernej sieci farmy wiatrowej Banie (realizowany przez urządzenie oznaczone URST na rys. 3), w czasie gdy turbiny nie pracują, realizowany jest następująco: • Transformatory TR1 i TR2 w stacji abonenckiej Kozielice służą do utrzymywania stałych wartości napięć w rozdzielniach 33 kV z dokładnością wynikającą z nastawionej strefy nieczułości i opóźnienia regulacji. Parametry regulacji zostały tak dobrane, aby zapewnić ograniczoną liczbę zmian położeń przełączników zaczepów. Regulacja napięć jest koordynowana z regulacją realizowaną za pomocą statycznych źródeł mocy biernej; • Program kompensacji sprawdza wielkość odchyłki od zera mocy biernej Q mierzonej w miejscu przyłączenia farmy w SE Krajnik. W przypadku stwierdzenia dużej odchyłki mocy biernej podejmowana jest decyzja o zmianie stanu załączenia dławików i baterii kondensatorów, tak aby wielkość odchyłki uległa zmniejszeniu;

114

• Po zakończeniu powyższego działania z wykorzystaniem statycznych źródeł mocy biernej wykonywane jest doregulowywanie poprzez zmianę napięcia w rozdzielni 110 kV, czyli jedną lub kilkukrotną zmianę przekładni transformatora TR1 w stacji Nowe Czarnowo (zmianę położenia przełącznika zaczepów). W ten sposób możliwe jest uzyskanie dokładności kompensacji mocy biernej rzędu ułamka megawarów. Zmiany napięcia w sieci 110 kV farmy wiatrowej wykonywane są, o ile nie są przekroczone dopuszczalne poziomy napięć w poszczególnych węzłach sieci wewnętrznej farmy wiatrowej i nie zostały osiągnięte skrajne położenia przełączników zaczepów poszczególnych transformatorów. Nastawione progi zadziałania (strefy nieczułości) i opóźnienia regulacji tak zostały dobrane, aby liczba zmian położeń przełączników zaczepów poszczególnych transformatorów oraz załączeń lub wyłączeń dławików i baterii kondensatorów po stronie 30 kV była ograniczona ze względu na zużycie przełączników zaczepów i wyłączników. Sterowanie wyłącznikami statycznych źródeł mocy biernej uwzględnia również, na tyle, ile jest to możliwe, liczbę wykonanych załączeń i wyłączeń zrealizowanych automatycznie tak, aby równomiernie zużywać aparaturę łączeniową. Gdy farma wiatrowa Banie pracuje, statyczne źródła mocy biernej nadal są wykorzystywane do kompensacji mocy biernej sieci wewnętrznej farmy. Zmianie ulega jednak zastosowanie transformatora TR1 220/110/30 kV, gdyż przy pracującej farmie nie ma już potrzeby prowadzenia precyzyjnej kompensacji. Wszystkie trzy transformatory odpowiedzialne są za utrzymanie stałych wartości napięć w odpowiednich węzłach 110 i 33 kV sieci wewnętrznej farmy i za niwelowanie wpływu zmian mocy biernej generowanej przez turbiny wiatrowe na poziomy napięć w sieci wewnętrznej farmy. Turbiny wiatrowe w farmie Banie podczas pracy dysponują łącznie mocą bierną w zakresie ±53 Mvar, o ile ich moce czynne są w przedziałach, w których dysponują najszerszym zakresem mocy biernej. Na rys. 4 przedstawiono charakterystykę PQ pojedynczej turbiny firmy Vestas [5].

Z przedstawionego rysunku wynika, że same turbiny nie w pełni spełniają wymaganie operatora systemu przesyłowego lub dystrybucyjnego dotyczące zdolności do generacji mocy biernej w zakresie określonym przez cos ϕ = 0,95 [1, 4]. Mimo że w szerokim zakresie mocy czynnych udostępniają moc bierną z dużą nadwyżką w stosunku do wymagań, to dla mocy czynnych bliskich już mocy osiągalnej następuje wyraźne zawężenie zakresu dostępnej mocy biernej. W takim przypadku spełnienie wymagań dotyczących zdolności do generacji mocy biernej jest możliwe przy wsparciu ze strony dodatkowych źródeł mocy biernej, takich jak baterie kondensatorów czy dławiki. Proces automatycznej regulacji wybranej wielkości w miejscu przyłączenia FW Banie (moc bierna, współczynnik mocy cos ϕ, napięcie według charakterystyki statycznej), obejmujący statyczne źródła mocy biernej oraz turbiny wiatrowe, realizuje opisaną powyżej kompensację mocy biernej, gdy jest to konieczne. Wykorzystuje statyczne źródła do rozszerzania zakresu regulacyjnego mocy biernej farmy wiatrowej jako całości w warunkach dużej generacji mocy czynnej, bliskiej mocy osiągalnej, gdy turbiny wiatrowe notują zawężanie zakresu <QTmin, QTmax> dostępnej mocy biernej zgodnie z rys. 4. Regulacja odbywa się według następujących zasad: • Ze względu na szybkość reakcji i zakres dostępnej mocy biernej turbiny wiatrowe odgrywają pierwszorzędną rolę w procesie regulacji wybranej wielkości w miejscu przyłączenia farmy wiatrowej; • Algorytm programu sprawdza, czy dla miejsca przyłączenia farmy wiatrowej zadana wartość mocy biernej (lub moc bierna niezbędna dla osiągnięcia zadanego cos ϕ lub napięcia zgodnie z charakterystyką statyczną) jest możliwa do uzyskania wyłącznie z użyciem mocy biernej pochodzącej od turbin wiatrowych. Jeżeli tak, to regulacja ogranicza się do zmiany zadanej generacji QTzadane turbin wiatrowych; • Jeżeli osiągnięcie wartości zadanej w miejscu przyłączenia farmy jest niemożliwe ze względu na zbyt mały zapas mocy biernej w turbinach wiatrowych farmy, podejmowana jest decyzja o zmianie stanu załączenia dławików i baterii kondensatorów, tak aby wspomóc proces regulacji mocą bierną ze statycznych źródeł oraz mocą bierną generowaną w sieci wewnętrznej farmy (sieć farmy zostaje celowo przekompensowana lub niedokompensowana); • Transformatory w stacjach abonenckich farmy służą utrzymaniu stałej wartości napięć w rozdzielniach 110 i 33 kV. Pozwala to na zmniejszenie wpływu zmian generacji mocy biernej przez turbiny wiatrowe na napięcia we wspomnianych rozdzielniach. 4. Wnioski Przedstawione w artykule charakterystyki obiektów Osieki i Banie oraz zastosowane algorytmy układów URST stanowią wybrane przykłady różnych rozwiązań zarówno projektowych po stronie farm wiatrowych, jak i różnego wykorzystania przez układy

J. Klucznik, D. Kołodziej | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 105–110

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 105–110. When referring to the article please refer to the original text. PL

regulacji zainstalowanych w nich statycznych źródeł mocy biernej. Farma wiatrowa Osieki wykorzystuje zainstalowane statyczne źródła mocy biernej przede wszystkim do kompensacji mocy biernej sieci wewnętrznej w czasie postoju oraz w czasie pracy w zmieniających się warunkach i konfiguracji pracy długiej dwutorowej linii kablowej. Inwestor farmy wiatrowej położył duży nacisk na dokładność kompensacji w czasie postoju farmy, stąd obecność regulowanego dławika ze zmienną przekładnią oraz dodatkowych dławików i baterii kondensatorów małej mocy. Szeroki zakres dostępnej mocy biernej z turbin wiatrowych spowodował, że statyczne źródła mocy biernej nie są konieczne do spełnienia wymagania dotyczącego udostępnienia mocy biernej z przedziału określonego przez cos ϕ = 0,95. Służą one natomiast poszerzeniu i tak już

z nadmiarem szerokiego zakresu dostępnej mocy biernej w miejscu przyłączenia farmy wiatrowej Osieki. Farma wiatrowa Banie również wykorzystuje zainstalowane dławiki i baterię kondensatorów do kompensacji mocy biernej sieci wewnętrznej w czasie postoju. Jednoczesne wykorzystanie transformatora do zmiany napięcia w wewnętrznej sieci farmy pozwala na zwiększenie dokładności kompensacji. Podczas pracy statyczne źródła odgrywają istotną rolę w poszerzaniu zakresu regulacyjnego mocy biernej i umożliwiają spełnienie wymagania dotyczącego dostępności mocy biernej w zakresie wyznaczonym przez cos ϕ = 0,95.

Bibliografia 1. Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej. Warunki korzystania, prowadzenia ruchu, eksploatacji i planowania rozwoju sieci [online], Wersja 2.1, Tekst obowiązujący od 1 lutego 2013. http://www.pse.pl/uploads/kontener/ IR iESPKorzyst anie_tekst_j e dnolity_01022013.pdf [dostęp: luty 2017]. 2. Umowa o przyłączenie do sieci przesyłowej farmy wiatrowej Osieki z 10 maja 2010. 3. Dokumentacja techniczna firmy Alstom [obecnie General Electric], 2014. 4. Umowa o przyłączenie do sieci przesyłowej farmy wiatrowej Banie z 25 października 2011. 5. Dokumentacja techniczna firmy Vestas, 2014.

Jarosław Klucznik

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: j.klucznik@ien.gda.pl Absolwent Wydziału Elektrotechniki i Automatyki (2007) oraz Wydziału Zarządzania i Ekonomii (2010) Politechniki Gdańskiej. Magister inżynier specjalności systemy elektroenergetyczne. Od 2007 roku zatrudniony w gdańskim oddziale Instytutu Energetyki. Do obszaru jego zainteresowań naukowych należą: obliczenia rozpływowe w systemie elektroenergetycznym oraz systemowa automatyka regulacyjna – układy regulacji transformatorowej ARST, układy regulacji farm wiatrowych URST.

Dariusz Kołodziej

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: d.kolodziej@ien.gda.pl Ukończył studia magisterskie na Wydziale Elektroniki Politechniki Gdańskiej (1990). Od 1991 roku jest zatrudniony w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk na stanowisku asystenta. Zajmuje się działalnością związaną z rozwojem i wdrażaniem w KSE układów automatycznej regulacji napięcia i mocy biernej stacji najwyższych napięć (ARST), układów regulacji dla farm wiatrowych (URST), koordynacją pracy układów regulacji ARST, a w ostatnim czasie z wykorzystaniem farm wiatrowych do regulacji napięć w powiązaniu z układami ARST.

115

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 116–121

The Problem of Thermal Unit Elasticity Under the Conditions of Dynamic RES Development

Authors Tomasz Kowalczyk Janusz Badur Paweł Ziółkowski Sebastian Kornet Kamil Banaś Piotr Józef Ziółkowski Michał Stajnke Mateusz Bryk

Keywords energy storage, operational flexibility, steam turbine, gas turbine, SOEC, hydrogen technologies, machine monitoring

Abstract The paper is an overview of selected ways of increasing the operational flexibility of steam units, which are predominant in the Polish power system. These studies were prompted by the dynamic changes in the structures of installed capacity and generation output in the National Power System due to a rapid increase in the number of wind turbines in the country. The methods of thermal unit operational flexibility improvement are divided into two groups. The first group comprises solutions with heat and mass storage as well as chemical energy storage. These are solutions to manage the auxiliary load of units regardless of system load. The second group consists of methods for an off-design increase in the safe level of thermal energy machine design stress. The development of numerical tools using complex methods of thermal stress determination, such as Burzyński-Pęcherski’s theory, combined with advanced on-line machine diagnostics, allows for an extension in the operational range of a machine, beyond the original safe operation limit without risk of damage or loss of service life, in other words.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017209 Received: 14.02.2017 Received in revised form: 12.06.2017 Accepted: 22.06.2017 Available online: 30.06.2017

Introduction Intensive development of wind power generation in Poland has led to more and more visible changes in the capacity structure installed in the National Power System (NPS). As reported by Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA, at the end of 2015, the capacity installed in the Polish system amounted to 40,445 MW, of which wind turbines and other renewable sources, excluding commercial hydro power plants, accounted for 5687 MW, i.e. 14% of the system power [1]. Whereas they generated 10,114 GWh, i.e. 6% of the national output (161,772 GWh). In the years 2013–2015, the capacity installed in wind power plants increased by 2,183 MW, i.e. 62%. At that time, their yearly 116

output increased by 4,219 GWh, i.e. nearly 72%. Unfortunately, in the commercial power sector of the NPS the installed capacity declined by 1.5% in this period. The hazards that it brings about may be demonstrated by the example of the days of the highest and lowest demand for power in 2015. On December 26, 2015, when the demand for power was at its lowest, i.e. 11,242 MW, wind turbines were contributing 2,000 MW, which accounted for 100% of their available capacity, ca. 35% of achievable capacity, and nearly 18% of the system load. On July 10, 2015, when the demand for power was at 25,101 MW, i.e. the highest, wind turbines were contributing 1,484 MW, which accounted for 100% of their available capacity, nearly 40% of achievable capacity,

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 116–121

and less than 6% of system demand. As can be seen from this example, wind turbines are loaded independently of the system demand, and their availability depends on current weather conditions. For this reason, they must be secured with a power reserve guaranteed by thermal power plants. This causes many problems when balancing the power system, because such power plants are to some extent unpredictable and their output is difficult to plan. Their sudden switch-ons and switch-offs following changes in the wind must be compensated for by thermal power plants, which significantly increases their maintenance costs, and reduces the viability and efficiency of their electricity generation, as these units are often operated at their technical minimums determined by PSE. Also, distribution and transmission system operators incur capital expenditures to upgrade their power grids and fit them for the connection of renewable sources. The introduction of so many wind plants into the NPS requires thermal power plants to increase their operational flexibility to ensure the stable operation of the entire power system. In this case, operational flexibility means the capability of the thermal unit to respond rapidly to a power deficit due to a sudden decrease in wind speed, which, in addition may coincide with a sudden increase in the grid demand. The second problem is the reduction in the minimum power output to the grid, with which the power station must operate for a long time without adversely affecting the energy conversion efficiency and the useful life of the thermal circuit elements. The aim of this approach is to avoid unit outage to hot power reserve. There are two areas in which thermal units could possibly be upgraded to increase their flexibility. The first includes energy storage, which allows the load from generating units to be balanced during periods of low grid demand, and to deliver power during periods of peak demand. However, since electricity is difficult to store on an industrial scale, mass and heat storage is used, and recently, also the storage of chemical energy, especially hydrogen has been considered [2]. The second upgrade area includes thermal machinery, mainly boilers and steam turbines. In this area, the authors propose the development of machine monitoring systems, taking into account the stress and strain adaptation of the material, which significantly improves the elasticity of thermal machines without sacrificing their service life [3].

due to field and environmental constraints, less landscapeinvasive approaches are being developed that are less capitalintensive and often allow the storage of energy at the stage of its generation.

Storage of compressed air in gas turbine circuits Among these solutions are CAES Compressed Air Energy Systems that store compressed air. When they are interoperable with gas turbines, these systems are more economically feasible than those that only compress and expand the air. This results from the calculation of a profit that does not only result from the difference between the energy purchase and sale prices depending on the grid load, but from making an allowance for the addition to the load of the inter-operated generating unit. This speeds the return on investment up and, operated this way, heat machines can work longer under more favourable operating conditions, and be less frequently shut-down, which increases their efficiency and viability. Losses in the cycle of such system charging and discharging are primarily due to the pressure drop (momentum balance) and heat loss to the environment (energy balance). An additional loss source is the operation of rotary machines under partial load, which can significantly reduce their thermodynamic efficiency. The heat loss problem can be solved, for example, by compressors split into two trunks with an intercooler, which allows for the storage of cold air and eliminates the tanks’ thermal insulation problem. Possible cooling of the air during storage is even energy-efficient, as it reduces the mechanical power intake of the high-pressure compressor, which in turn increases the turbogenerator set’s net output power. The largest pressure losses in such circuits are due to the isochoric storage of air in fixed capacity tanks, which decreases the cycle efficiency during tank unloading. The solution to this problem is the use of isobaric tanks [5, 6]. The capacities of such tanks are variable, and they are deployed deep under water using hydrostatic pressure. These may be balloons placed in water reservoirs and various geological formations flooded by water and connected to a surface reservoir.

Energy storage Balancing energy production and consumption by storing it is the most intuitive approach to the problem. Because the direct storage of electricity is difficult, many indirect methods have been developed consisting of thermal mass storage with appropriate properties and parameters [4]. Currently, the most common method is to store the potential energy of water in pumped storage power plants. These solutions allow for the storage of large amounts of energy while maintaining the high efficiency of the charge-discharge cycle. The largest pumped storage power plant in Poland has a regulation capacity of 1,516 MW (up to 800 MW input from the grid and 716 MW output to it), with a cycle efficiency of 73%. However,

Fig. 1. Schematic diagram of the system of compressed air storage in gas turbine circuit Symbols: water is marked in blue in an isobaric tank deep underground plus a surface tank, CC – combustion chamber, HPC – high-pressure compressor, LPC – low-pressure compressor, GT – gas turbine, G – electric generator, V – three-way control valve 117

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 116–121

Rotary machine flow losses in various operating modes may be reduced by the appropriate configuration of their thermodynamic circuits. An example of a system integrating the solutions described above is shown in Fig. 1. With complete elimination of the above energy losses, the system’s cycle would be 100% efficient. The output power of such a system is controlled by turning the low-pressure compressor on at times of low power demand. In this mode, part of the air flow is directed to the turbo generator set, and the other part to the tank. When the tank is discharged, at the time of peak demand, the low-pressure compressor is disconnected and the turbine is fed from the tank. This increases the turbo generator set’s output with the power needed to drive the low-pressure compressor. This study was based on the thermodynamic parameters of GE LMS100 gas turbo set [7], assuming an equal pressure increase in both compressors. Disconnecting the low-pressure compressor increases the turbo generator set’s output by 50% (96–144 MW). To ensure the turbo set’s 10-minute operation under a nominal load and with its low-pressure compressor off, 6,600 m3 of non-isolated storage space capable of withstanding a 6.5 bar pressure is needed. The isobaric tank filled with water would have to be deployed 65 m below the surface of the reservoir.

Storage of heat with hot water in steam turbine circuits A similar solution for steam turbine circuits is to store the boiler feed water’s thermal energy. A diagram of a sample solution is shown in Fig. 2. The power control in this case consists of controlling the volume of steam directed to low-pressure regeneration. When the grid demand is low, the low-pressure regeneration is fed with the maximum extraction steam flow, which heats the water pumped from the cold tank to the hot tank. During peak demand, the steam vents are closed, the live steam flow is unchanged, and the steam unit’s net output power rises.

Fig. 2. Schematic diagram of the hot water storage in the feed water’s thermal regeneration system. Symbols: red – hot water tank, blue – condensate tank, purple – heat exchanger for high-pressure regeneration, green – heat exchanger for low-pressure regeneration, B – boiler, HP –steam turbine high-pressure part, MP – medium pressure part, LP – low-pressure part, G – power generator, DG – degasser, V – three-way control valves 118

As demonstrated in [8], the above solution can achieve very high cyclical efficiency because the only significant loss of energy is due to the heat transfer through the thermal insulation of the hot tank with a pressure of 1.0–1.5 MPa and a temperature of 180–200°C. On the other hand, this method requires large storage volumes because the unit energy stored in hot water is relatively small (for these water parameters it is in the range of 4.4–4.5 kJ/kg*K). To raise a 400 MW turbo set’s power by 50 MW for 10 minutes, number of tanks with capacities ca. 180 m3 each would be needed.

Hydrogen storage The latest approach to the energy storage problem is storing the chemical energy of hydrogen or hydrocarbons. The simplest systems consist of wind turbines or photovoltaic panels and PEM-type semi-permeable membranes electrolysers, which can be operated as fuel cells when fed with hydrogen and oxygen. Such solutions are characterized by relatively low cycle efficiency of 25–45% [9]. This is due to the fuel cell efficiency of 40–60%, which is lower than that in the electrolyser mode, 67–87% [10]. Considering the entire system, additional losses due to the compression of stored hydrogen should be taken into account, as the electrolysis process in PEMs is typically carried out at pressures of several to several dozen bars. It is worth mentioning that there are also studies in progress of the high-pressure electrolysis of water using PEM membranes under pressure up to several hundred bars [11]. A more efficient system for storing hydrogen energy using reversible cells is the use of SOEC Solid Oxide Electrolyser Cell high temperature electrolysers, which can be operated in the fuel cell mode as SOFC Solid Oxide Fuel Cell. SOEC cells are different from PEM cells, primarily due to their ability to operate at high steam temperatures of 500–900°C. As a result, the share of thermal energy required for the electrolysis process is increasing, relative to the share of electricity. Unfortunately, current material problems do not allow for simultaneous high temperatures and pressures, so high-temperature cells operate at similar pressures to PEM devices. SOECs achieve efficiency of more than 90% [12], but in the fuel cell mode their efficiency is much lower, due to the high temperature of the waste heat, it is in the range of 40–60%. By configuring an SOFC fuel cell with a gas turbine or another waste heat system, efficiency of up to 79% may be achieved [13]. A diagram of a steam unit with an SOEC segment fed with reheated steam is shown in Fig. 3. In the proposed solution, at the power system’s low load, a portion of reheated steam is directed to the electrolyser. The steam intake is small compared to the of electricity consumed in its electrolysis. With electrolyser efficiency at 85%, to produce 0.44 kg/s of hydrogen 4 kg/s of steam at 550°C is needed, and up to 47.6 MW of electricity. Combining hydrogen production with electricity generation allows power generators to utilize the entire waste heat generated during the charging and discharging cycle. The overall balance of the water electrolysis process is described by the following equation:

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 116–121

Fig. 3. Steam circuit with an SOEC cell feed system, where: B – boiler, HP, MP, LP – high-pressure, medium-pressure, and low-pressure steam turbine parts, respectively, DG – degaser, CON - steam condenser, P1 – main condensate pump, P2 – main feed pump, G – power generator, TR – unit transformer, VSC – voltage source converter

(1) where: ΔH – change in enthalpy, TΔS – conversion heat expressed by the product of absolute temperature and entropy increase, ΔG – change in Gibbs free energy. The change in Gibbs’ free energy represents the share of electricity, the change in entropy represents the heat demand of the process, and the change in enthalpy determines the conversion’s energy demand [12]. Fig. 4 shows the relationship between the above parameters and the temperature. As can be seen from the graph in Fig. 4, the energy balance of hydrogen production is more beneficial for steam than for water. This is due to the Gibbs free energy balance, and entropy of substrates and water electrolysis products. As the temperature increases (above 100°C), the energy consumption of the process increases slightly. Thus, it might be the case that it is most cost-effective to run steam electrolysis within a temperature range of 100–150°C. However, with consideration of the large share of electricity in this process and the efficiency of its generation in thermal circuits, it is better in the Polish power system to run electrolysis at a high temperature. In that case, the share of thermal energy that drives the process related to the share of electricity increases from 0.08 at 200° C to 0.40 at 900°C. It can therefore be concluded that at the power system’s low load it is more energy-efficient to produce hydrogen in thermal power plants than in wind power plants. In such a solution, wind turbines can be fully loaded to supply the power system, and the thermal power plants’ load is due to the grid demand and the burden of hydrogen production. The density of energy stored in hydrogen is the highest of these methods and is 141.8 MJ/kg, but due to the low density of hydrogen, the combustion heat per unit volume under normal

conditions is 11.6 MJ/Nm3. Because of this, hydrogen is stored under high pressure or is injected into the natural gas network. To generate 50 MW for 10 minutes, ca. 352 kg (4083.2 Nm3) of hydrogen must be burned in a fuel cell with a total energy efficiency of 60%.

Increasing thermal machine stress and strain performance A different approach to the problem of the operational flexibility of thermal machinery is to control the stress and strain performance of their construction. This requires several measuring points relatively readily accessible in the structure of the machine, the resulting measurements form the basis for the control and measurement system with the relevant algorithms implemented for the control of complex, non-linear thermal effects between the fluid and the machine construction, the so called Thermal-FSI

Fig. 4. Balance of enthalpy, entropy, and Gibbs free energy of the water electrolysis as a function of temperature 119

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 116–121

Fluid Solid Interaction. In order to determine structure’s strength under dynamic temperature changes, precise 3D modelling is required, based on the simultaneous calculations of steam flows and the resulting temperature distribution, as well as on the determination of stresses, and then counting the service life under a load cycle. This solution is faster, cheaper and much more informative than destructive testing. It should be noted that there are currently well-proven models based on benchmarkexperiments that incorporate many phenomena in solids. Such a proven and frequently used model including, but not limited to, plastic range, and isotropic and kinematic hardening is the Chaboche model. Thermal-FSI methods have been developed at the Institute of Energy Conversion of the Polish Academy of Sciences for many years, resulting in numerous scientific publications and industrial implementations [3, 14, 15]. As shown in [16], it is possible to speed up a steam turbine starting from the cold state by 40%. Another important issue is the identification of boiler operating conditions, due to the combustion process [17] as well as the thermal loads [18, 19].

Conclusions The structure of power generation in power systems is currently undergoing significant changes. This applies to changes in the energy mix as well as in the generating units’ operating conditions, including those in the base load zone. Connecting RES sources to the power system requires more operational flexibility of thermal generating units, i.e. fast start and load changes, to ensure power reserves and operation under very low loads. These requirements can be met by storing energy and increasing the stress and strain performance of the thermal machine structure. The most efficient energy storage based solution is the pumped storage power plant. However, as shown, the best method is to store energy at its generation point, such systems are characterized by very high cycle efficiency, but the density of the stored energy is the problem. From the stress/strain perspective, the new models of thermal stress determination are very effective. The application of the model of elastic-plastic material adaptation or the BurzyńskiPęcherski hypothesis opens up huge possibilities to shorten the start-up and shut-down times of thermal machines. REFERENCES

1. “KSE Report 2015”, PSE SA [online], http://www.pse.pl/index. php?did=2870 [access: 10.02.2017]. 2. S. Lepszy, T. Chmielniak, “Technical and economic analysis of energy storage system using hydrogen underground reservoirs

120

with covering of peak electricity demand”, Conference proceedings CPOTE 2016, Katowice 2016, pp. 14–16. 3. J. Badur et al., “Pozaprojektowe ograniczenia mające na celu utrzymanie dyspozycyjności turbiny parowej dużej mocy” [Non-design constraints aimed at maintaining the availability of high power steam turbine], Energetyka, Vol. 749, 2016, pp. 652–654. 4. X. Luo et al., “Overview of current development in electrical energy storage technologies and the application potential in power system operation”, Applied Energy, Vol. 137, 2015, pp. 511–536. 5. J. Mas, J.M. Rezola, “Tubular design for underwater compressed air energy storage”, Journal of Energy Storage, Vol. 8, 2016, pp. 27–34. 6. Y.M. Kim, D.G. Shin, D. Favrat, “Operating characteristics of constantpressure compressed air energy storage (CAES) system combined with pumped hydro storage based on energy and exergy analysis”, Energy, Vol. 36, 2011, pp. 6220–6233. 7. M.J. Reale, “New high efficiency simple cycle gas turbine – GE’s LMS100TM”, General Electric Company, 2004. 8. J. Badur, T. Kowalczyk, “Poprawa elastyczności bloków parowych poprzez magazynowanie ciepła i masy” [Steam unit’s flexibility improvement by storing heat and mass], Nowa Energia, Vol. 55, 2017, pp. 60–62. 9. B. Ceran, “Analiza energetyczna hybrydowego systemu wytwórczego z odwracalnym ogniwem paliwowym jako magazynem energii” [Energy Analysis of Hybrid Hydrogen Production System with Reversible Fuel Cell as Energy Storage], Logistka, No. 4, 2015, pp. 8627–8635. 10. M. Carmo et al., “A comprehensive review on PEM water electrolysis”, International Journal of Hydrogen Energy, Vol. 38, 2011, pp. 4901–4934. 11. S.A. Grigoriev et al., “High-pressure PEM water electrolysis and corresponding safety issues”, International Journal of Hydrogen Energy, Vol. 36, 2013, pp. 4901–4934. 12. International Atomic Energy Agency, “Hydrogen Production Using Nuclear Energy”, Vienna, 2013. 13. M. Lemański, J. Topolski, J. Badur, “Analysis strategies for gas turbine – solid Oxide fuel cell hybrid cycles, Technical, economic and environmental aspects of combined cycles power plants” [in:] “Technical, Economic, and Environmental Aspects of Combined Cycle Power Plants”, edited by Z. Domachowski, Gdańsk University of Technology Printers, 2004, pp. 213–220. 14. J. Badur et al., “An advanced Thermal-FSI approach to flow heating/ cooling”, Journal of Physics: Conference Series, Vol. 530, 2014, p. 12039. 15. J. Badur, D. Sławiński, “Rozruchy maszyn energetycznych we współpracy z odnawialnymi źródłami energii” [Starting energy machinery in inter-action with renewable energy sources], Nowa Energia, Vol. 51, 2016, pp. 78–80. 16. D. Sławiński, “Rozruch maszyn energetycznych z uwzględnieniem sprężysto-plastycznego dostosowania się konstrukcji” [Starting power machines with consideration of elastic-plastic adaptation of structure], PhD dissertation, IMP PAN, 2016.

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 116–121

Tomasz Kowalczyk Robert Szewalski Institute of Fluid-Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences e-mail: tkowalczyk@imp.gda.pl Graduated from Gdańsk University of Technology with a degree in energetics, a PhD student and, since 2013, an employee of R. Szewalski Institute of Fluid Machinery of the Polish Academy of Sciences. Author of numerous scientific articles and speaker at national and foreign scientific conferences. Interested in the integration of different energy systems, including hydrogen technologies.

Janusz Badur Robert Szewalski Institute of Fluid-Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences e-mail: janusz.badur@imp.gda.pl A graduate of Cracow University of Technology, longtime employee of the R. Szewalski Institute of Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences, creator of the Department of Energy Conversion. He has worked for many years in thermodynamics and numerical thermomechanics, specializing in the modelling of flows mixed, under phase transitions and chemical reactions under conditions of severe mechanical and thermal turbulence. For years he has co-operated with industry on steam and gas turbines, boilers and relevant issues related to power plant performance. Author of over 200 publications and 3 monographs, 30 PhD thesis promoter. He has managed more than 80 expert opinion projects.

Paweł Ziółkowski Robert Szewalski Institute of Fluid-Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences e-mail: pawel.ziolkowski@imp.gda.pl Graduated from Gdańsk University of Technology with a degree in mechanics and mechanical engineering. Since 2011 with the R. Szewalski Institute of Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences. Author or co-author of more than 70 scientific publications and a speaker at national and international scientific and technical conferences. His research interests are related to modelling traditional thermal circuits as well as the modern ones with the use of oxycombustion and CCS, and aimed at energy conversion intensification.

Sebastian Kornet Robert Szewalski Institute of Fluid-Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences e-mail: sebastian.kornet@imp.gda.pl Graduated from the Faculty of Mechanical Engineering of Gdańsk University of Technology (2011). Since 2012 with the R. Szewalski Institute of Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences, PhD student and researcher in the Department of Energy Conversion. Has completed a six-month internship abroad at Alstom Power in Baden, Switzerland (2015/2016). Author of numerous scientific articles and speaker at national and foreign scientific conferences. His interests include the numerical modelling of condensation and evaporation in high power steam turbines.

Kamil Banaś Robert Szewalski Institute of Fluid-Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences e-mail: kamil.banas@imp.gda.pl Graduated from University of Rzeszów (2009) with an M.Sc. degree in mathematics, then from Rzeszów University of Technology with an engineer degree from the Faculty of Mechanical Engineering and Aeronautical Engineering (2012), where he also completed postgraduate studies in Aviation Engines (2015). A design engineer at Pratt &amp; Whitney Rzeszów SA. Currently he is also a PhD student at the Department of Energy Conversion of R. Szewalski Institute of Fluid-Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences.

Piotr Józef Ziółkowski Robert Szewalski Institute of Fluid-Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences e-mail: piotr.ziolkowski@imp.gda.pl Student of Gdańsk University of Technology, since 2015 specialist at the Department of Energy Conversion IMP PAS. His interests include the interaction between fluids and solids.

Michał Stajnke Gdańsk University of Technology e-mail: michal.stajnke@imp.gda.pl Student of energy engineering and flow machines at Gdańsk University of Technology. Specialist at the Institute of Fluid-Flow Machinery. His interests include CFD flow calculations and the modelling of complex combustion reaction mechanisms.

Mateusz Bryk Gdańsk University of Technology e-mail: mateusz.bryk@imp.gda.pl Student of Energy Engineering and Fluid-Flow Machinery at Gdańsk University of Technology. Specialist at the Institute of Fluid-Flow Machinery. Interests: ThermalFuid-Solid Interaction.

121

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 116–121

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 116–121. When referring to the article please refer to the original text. PL

roblem elastyczności bloków cieplnych P w warunkach dynamicznego rozwoju OZE Autorzy

Tomasz Kowalczyk Janusz Badur Paweł Ziółkowski Sebastian Kornet Kamil Banaś Piotr Józef Ziółkowski Michał Stajnke Mateusz Bryk

Słowa kluczowe

magazyn energii, elastyczność pracy, turbina parowa, turbina gazowa, SOEC, technologie wodorowe, monitoring maszyn

Streszczenie

W pracy przedstawiono przegląd wybranych sposobów zwiększania elastyczności pracy bloków parowych, które stanowią największą siłę wytwórczą w polskim systemie elektroenergetycznym. Motywacją do podjęcia prac w tym kierunku są dynamiczne zmiany w strukturze mocy zainstalowanej i energii wytwarzanej w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym związane z szybkim wzrostem liczby siłowni wiatrowych na terenie kraju. Metody poprawy elastyczności pracy bloków cieplnych podzielono na dwie grupy. Pierwszą grupę stanowią rozwiązania wykorzystujące magazyny ciepła i masy oraz magazyny energii chemicznej. Są to rozwiązania pozwalające kształtować obciążenie potrzeb własnych bloku niezależnie od obciążenia systemu. Drugą grupę stanowią metody pozwalające na pozaprojektowe wytężanie konstrukcji maszyn cieplnych. Rozwój narzędzi numerycznych wykorzystujących złożone metody wyznaczania naprężeń cieplnych, takie jak np. teoria Burzyńskiego–Pęcherskiego, w połączeniu z zaawansowanymi systemami diagnostyki maszyn online, umożliwiają wychodzenie z pracą maszyn poza granice tzw. bezpiecznej pracy bez ryzyka uszkodzeń lub utraty żywotności. Data wpływu do redakcji: 14.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 12.06.2017 Data akceptacji artykułu: 22.06.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

Wstęp Intensywny rozwój siłowni wiatrowych w Polsce prowadzi do coraz bardziej widocznych zmian w strukturze mocy zainstalowanej w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym (KSE). Jak raportują Polskie Sieci Elektroenergetyczne SA na koniec 2015 roku moc zainstalowana w polskim systemie elektroenergetycznym wyniosła 40 445 MW, z czego elektrownie wiatrowe i inne źródła odnawialne, z wyłączeniem zawodowych elektrowni wodnych, osiągnęły moc zainstalowaną równą 5687 MW, co stanowi 14% udziału w mocy systemu [1]. Natomiast wytworzona przez nie energia elektryczna na poziomie 10 114 GWh stanowi 6% produkcji krajowej (161 772 GWh). W latach 2013–2015 moc zainstalowana w elektrowniach wiatrowych wzrosła o 2183 MW, co stanowiło ponad 62-proc. przyrost. W tym czasie ilość wyprodukowanej rocznie energii w tych obiektach wzrosła o 4219 GWh, co stanowiło blisko 72-proc. przyrost. Niestety, w energetyce zawodowej w tym okresie odnotowano 1,5-proc. spadki mocy zainstalowanej w KSE. Zagrożenia, jakie to ze sobą niesie, można przedstawić na przykładzie dnia największego i najmniejszego zapotrzebowania na moc w 2015 roku. 26 grudnia 2015 roku, kiedy wystąpiło najmniejsze zapotrzebowanie na moc, równe 11 242 MW, elektrownie wiatrowe były obciążone na poziomie 2000 MW, co stanowiło 100% ich mocy dyspozycyjnej, ok. 35% mocy osiągalnej i blisko 18% obciążenia systemu.

122

Natomiast 10 lipca 2015 roku, kiedy wystąpiło największe zapotrzebowanie systemu równe 25 101 MW, obciążenie elektrowni wiatrowych wyniosło 1484 MW, co stanowiło 100% ich mocy dyspozycyjnej, blisko 40% mocy osiągalnej i niespełna 6% zapotrzebowania systemu. Jak wynika z przytoczonego przykładu, elektrownie wiatrowe są obciążane niezależnie od zapotrzebowania systemu, a o ich dyspozycyjności decydują korzystne warunki pogodowe w danym okresie. Z tego powodu muszą być one zabezpieczone rezerwą mocy gwarantowaną przez elektrownie cieplne. Jest to sytuacja powodująca wiele problemów przy bilansowaniu mocy systemu, ponieważ elektrownie tego typu są w pewnym stopniu nieprzewidywalne i trudno prognozowalne. Nagłe ich załączenia lub wyłączenia, uwarunkowane występowaniem wiatru, muszą być kompensowane przez elektrownie cieplne, co w znacznym stopniu zwiększa koszty ich utrzymania, obniża żywotność oraz sprawność wytwarzania energii elektrycznej, gdyż bloki często pracują na swoich minimach technicznych określonych przez PSE. Dodatkowe nakłady inwestycyjne ponoszą również operatorzy systemu dystrybucyjnego i przesyłowego, modernizując swoje sieci elektroenergetyczne i dostosowując je do przyłączenia źródeł OZE. Wprowadzenie do KSE tak dużej liczby elektrowni wiatrowych wymaga od elektrowni cieplnych zwiększonej elastyczności pracy w celu zapewnienia stabilnej pracy całego systemu elektroenergetycznego.

Pod pojęciem elastyczności pracy należy rozumieć tu możliwości szybkiej reakcji bloku cieplnego na deficyty mocy związane z nagłym zmniejszeniem prędkości wiatru, co dodatkowo może nakładać się z nagłym wzrostem zapotrzebowania sieci. Drugim problemem jest obniżenie minimalnej mocy elektrycznej oddawanej do sieci, z jaką elektrownia może długotrwale pracować bez negatywnego wpływu na sprawność konwersji energii czy żywotność elementów obiegu cieplnego. Celem takiego podejścia jest uniknięcie konieczności odstawiania bloku do gorącej rezerwy mocy. Istnieją dwa obszary możliwych modernizacji bloków cieplnych w celu zwiększania ich elastyczności. Pierwszy obejmuje magazynowanie energii, co pozwala dociążać jednostki wytwórcze w okresach małego zapotrzebowania sieci i oddawać moc w okresach szczytowego zapotrzebowania. Ponieważ jednak energia elektryczna jest trudna do magazynowania na skalę przemysłową, stosowane są magazyny masy i ciepła, a w ostatnich latach rozważa się również magazynowanie energii chemicznej paliw, szczególnie wodoru [2]. Drugim obszarem działań w tym kierunku jest modernizacja maszyn cieplnych, przede wszystkim kotłów i turbin parowych. W tym obszarze autorzy proponują rozwój systemów monitoringu maszyn z uwzględnieniem sprężysto-plastycznej adaptacji materiału, pozwalających znacząco poprawić elastyczność maszyn cieplnych bez utraty żywotności [3].

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 116–121

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 116–121. When referring to the article please refer to the original text. PL

Magazynowanie energii Bilansowanie produkcji i zużycia energii poprzez jej magazynowanie jest najbardziej intuicyjnym podejściem do problemu. Z powodu trudności bezpośredniego magazynowania energii elektrycznej rozwinięto wiele metod pośrednich polegających na magazynowaniu masy czynnika o odpowiednich właściwościach i parametrach [4]. Obecnie, najbardziej rozpowszechnioną metodą jest magazynowanie energii potencjalnej wody w elektrowniach szczytowo-pompowych. Rozwiązania te umożliwiają magazynowanie dużych ilości energii przy zachowaniu wysokich sprawności cyklu ładowania-rozładowania. Największa elektrownia szczytowo-pompowa w Polsce dysponuje mocą regulacyjną 1516 MW (do 800 MW poboru energii elektrycznej z sieci i 716 MW dla generacji energii), przy sprawności cyklu na poziomie 73%. Jednak z powodu ograniczeń terenowych i środowiskowych obecnie rozwijane są metody mniej ingerujące w zmiany krajobrazu, wymagające mniejszych nakładów inwestycyjnych i często umożliwiające magazynowanie energii już na etapie jej generacji. Magazynowanie sprężonego powietrza w obiegu turbiny gazowej Przykładami rozwiązań opisanych w poprzednim punkcie są układy CAES (z ang. Compressed Air Energy Systems) magazynujące sprężone powietrze. Jeśli układy takie współpracują z turbinami gazowymi, to charakteryzują się korzystniejszym bilansem ekonomicznym niż układy jedynie sprężające i rozprężające powietrze. Wynika to z kalkulacji zysków, które nie wynikają jedynie z różnicy pomiędzy kupnem i sprzedażą energii po różnych cenach, w zależności od obciążenia sieci, ale pozwalają w większym stopniu obciążać jednostkę wytwórczą, z którą współpracuje. Wpływa to korzystnie na okres zwrotu inwestycji, ponadto dzięki takiemu sposobowi prowadzenia maszyn cieplnych mogą one dłużej pracować w bardziej korzystnych warunkach pracy i być rzadziej odstawiane, co zwiększa ich sprawność i żywotność. Wielkość strat w cyklu ładowania i rozładowania takich systemów wynika przede wszystkim ze spadków ciśnienia (bilans pędu) oraz strat ciepła do otoczenia (bilans energii). Dodatkowym źródłem strat jest eksploatacja maszyn wirnikowych pod obciążeniem częściowym, co może znacząco obniżać ich sprawność termodynamiczną. Rozwiązaniem problemu strat ciepła jest np. rozdzielenie sprężarki na dwa kadłuby z chłodnicą międzystopniową, pozwala to na magazynowanie zimnego powietrza i eliminuje problem stosowania izolacji termicznej na zbiornikach. Ewentualne ochłodzenie powietrza w czasie magazynowania jest nawet korzystne energetycznie, ponieważ zmniejsza to moc mechaniczną pobieraną przez sprężarkę wysokiego ciśnienia, co w efekcie zwiększa moc netto turbozespołu. Największe straty ciśnienia w takich obiegach wynikają z izochorycznego magazynowania powietrza w zbiornikach o stałej pojemności, co powoduje spadek sprawności obiegu w czasie rozładowywana zbiorników. Rozwiązaniem tego problemu

jest zastosowanie zbiorników izobarycznych [5, 6]. Zbiorniki tego typu posiadają zmienną objętości i są umieszczone na dużej głębokości pod powierzchnią wody, wykorzystując ciśnienie hydrostatyczne. Mogą to być balony umieszczone w zbiornikach wodnych lub różnego rodzaju formacje geologiczne zalane wodą połączoną ze zbiornikiem powierzchniowym. Natomiast zmniejszenie strat przepływowych maszyn wirnikowych w czasie różnych trybów pracy można osiągnąć, odpowiednio konfigurując obieg termodynamiczny. Przykład systemu integrującego opisane wyżej rozwiązania przedstawiono na rys. 1. Eliminując całkowicie powyższe straty energii, cykl takiego systemu posiadałby 100% sprawności. Regulacja mocy takiego układu polega na załączaniu sprężarki niskiego ciśnienia w trakcie małego zapotrzebowania na moc. W tym trybie pracy część powietrza kierowana jest do turbozespołu, a druga część do zbiornika. W trakcie rozładowywania zbiornika, w okresie szczytowego zapotrzebowania sieci, sprężarka niskiego ciśnienia jest rozprzęgana, a turbina zasilana jest ze zbiornika. Powoduje to przyrost mocy netto turbozespołu o wartość mocy potrzebnej do napędu sprężarki niskiego ciśnienia. W niniejszej analizie bazowano na parametrach termodynamicznych turbozespołu gazowego GE LMS100 [7], przy założeniu jednakowego przyrostu ciśnienia w obu sprężarkach. Odłączenie sprężarki niskiego ciśnienia powoduje 50-proc. przyrost mocy netto turbozespołu (96MW–144 MW). Zapewnienie 10-minutowej pracy turbozespołu przy obciążeniu nominalnym z wyłączoną sprężarką niskiego ciśnienia wymaga nieizolowanej przestrzeni magazynowej o objętości 6600 m3, zdolnej wytrzymać ciśnienie 6,5 bara. Zbiornik izobaryczny wypełniany wodą musiałby się znajdować na głębokości ok. 65 m poniżej lustra wody górnego zbiornika. Magazynowanie energii cieplnej z wykorzystaniem gorącej wody w obiegu turbiny parowej Podobnym rozwiązaniem, mającym zastosowanie w obiegach turbin parowych, jest magazynowanie energii termicznej wody

Rys. 1. Schemat poglądowy systemu magazynowania sprężonego powietrza w obiegu turbiny gazowej. Przyjęte oznaczenia: kolorem niebieskim oznaczono wodę w zbiorniku izobarycznym na dużej głębokości pod powierzchnią ziemi oraz zbiornik powierzchniowy, K – komora spalania, SWP – sprężarka wysokoprężna, SNP – sprężarka niskoprężna, TG – turbina gazowa, G – generator elektryczny, Z – trójdrożny zawór regulacyjny

zasilającej kocioł. Schemat przykładowego rozwiązania przedstawiono na rys. 2. Regulacja mocy w tym przypadku polega na sterowaniu ilości pary kierowanej na regenerację niskoprężną. W czasie niskiego zapotrzebowania sieci na regenerację niskoprężną kierowany jest maksymalny strumień pary upustowej, który podgrzewa wodę pompowaną ze zbiornika zimnego do gorącego. W trakcie szczytu zapotrzebowania upusty pary są zamykane, strumień pary świeżej nie ulega zmianie, a moc netto bloku parowego wrasta. Jak wykazano w pracy [8], powyższe rozwiązanie może osiągać bardzo wysokie sprawności cyklu, ponieważ jedyna istotna strata energii wynika z przenikania ciepła przez izolację termiczną gorącego zbiornika, w którym panuje ciśnienie 1,0–1,5 MPa i temperatura w granicach 180–200°C. Z drugiej strony metoda ta wymaga dużych objętości magazynowych, ponieważ jednostkowa energia zgromadzona w gorącej wodzie jest stosunkowo niewielka (dla podanych parametrów wody zawiera się w przedziale 4,4–4,5 kJ/(kg*K)). Zmiana mocy turbozespołu klasy 400 MW o 50 MW na okres 10 minut wymaga objętości każdego zbiornika na poziomie 180 m3.

Rys. 2. Schemat poglądowy systemu magazynowania gorącej wody w układzie regeneracji termicznej wody zasilającej. Przyjęte oznaczenia: kolorem czerwonym oznaczono magazyn gorącej wody, kolorem niebieskim zbiornik skroplin, wymienniki ciepła regeneracji wysokoprężnej oznaczono kolorem fioletowym, a niskoprężnej zielonym, K – kocioł, WP – część wysokoprężna turbozespołu, SP – część średnioprężna, NP – część niskoprężna, G – generator elektryczny, ODG – odgazowywacz, Z – trójdrożne zawory regulacyjne

123

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 116–121

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 116–121. When referring to the article please refer to the original text. PL

Magazynowanie wodoru Najnowszym podejściem do problemu magazynowania energii jest magazynowanie energii chemicznej wodoru lub węglowodorów. Najprostsze systemy składają się z turbin wiatrowych lub paneli fotowoltaicznych i elektrolizerów z membraną półprzepuszczalną typu PEM, które zasilone wodorem i tlenem mogą pracować jako ogniwa paliwowe. Rozwiązania takie charakteryzują się stosunkowo niską sprawnością cyklu, na poziomie 25–45% [9]. Wynika to ze sprawności pracy w trybie ogniwa paliwowego, na poziomie 40–60%, która jest niższa niż dla pracy w trybie elektrolizera, 67–87% [10]. Rozważając cały system, należy dodatkowo uwzględnić straty związane ze sprężaniem magazynowanego wodoru, ponieważ sam proces elektrolizy w urządzeniach PEM jest zazwyczaj przeprowadzany pod ciśnieniem kilku do kilkunastu barów. Warto nadmienić, iż są również prowadzone badania nad wysokociśnieniową elektrolizą wody z zastosowaniem membran PEM pod ciśnieniem do kilkuset barów [11]. Bardziej sprawnym systemem magazynowania energii w postaci wodoru przy użyciu ogniw odwracalnych jest zastosowanie wysokotemperaturowych elektrolizerów SOEC (z ang. Solid Oxide Electrolyser Cell), które mogą pracować w trybie ogniwa paliwowego jako SOFC (z ang. Solid Oxide Fuel Cell). Elektrolizery SOEC różnią się od elektrolizerów PEM przede wszystkim możliwością pracy przy wysokiej temperaturze pary, w zakresie 500–900°C. Dzięki temu rośnie udział energii termicznej, potrzebnej do zajścia procesu elektrolizy, w stosunku do udziału energii elektrycznej. Niestety, obecnie problemy materiałowe nie pozwalają na jednoczesne uzyskiwanie wysokich temperatur i ciśnień, z tego powodu elektrolizery wysokotemperaturowe pracują przy podobnych ciśnieniach jak urządzenia typu PEM. Elektrolizery SOEC osiągają sprawność nawet ponad 90% [12], natomiast pracując w trybie ogniwa paliwowego ich sprawność jest znacznie niższa, ze względu na wysoką temperaturę ciepła odpadowego zawiera się w granicach 40–60%. Konfigurując ogniwo paliwowe SOFC z turbiną gazową lub innym systemem wykorzystującym ciepło odpadowe, możliwe jest osiągnięcie sprawności na poziomie nawet 79% [13]. Schemat bloku parowego z członem SOEC zasilanym parą z przegrzewu wtórnego przedstawiono na rys. 3 W proponowanym rozwiązaniu, w stanach niskiego obciążenia systemu elektroenergetycznego część pary wtórnie przegrzanej jest kierowana do elektrolizera. Udział pobieranej pary jest niewielki w stosunku do ilości energii elektrycznej pobranej do jej elektrolizy. Zakładając sprawność elektrolizera na poziomie 85%, do wyprodukowania 0,44 kg/s wodoru potrzeba 4 kg/s pary wodnej o temperaturze 550°C i aż 47,6 MW energii elektrycznej. Skojarzenie produkcji wodoru z wytwarzaniem energii elektrycznej pozwala zutylizować w całości powstające w czasie cyklu ładowania i rozładowania ciepło odpadowe. Ogólny bilans procesu elektrolizy wody opisuje równanie:

124

Rys. 3. Obieg parowy z układem zasilania ogniwa SOEC, gdzie: K – kocioł, WP, SP, NP – odpowiednio część wysokoprężna, średnioprężna i niskoprężna turbiny, ODG – odgazowywacz, KON – kondensator pary, P1 – główna pompa kondensatu, P2 – główna pompa zasilająca, G – generator elektryczny, TR – transformator blokowy, PN – przetwornica napięcia

Rys. 4. Bilans entalpii, entropii i energii swobodnej Gibbsa procesu elektrolizy wody w funkcji temperatury

(1) gdzie: ΔH – zmiana entalpii, TΔS – ciepło przemiany wyrażone iloczynem temperatury bezwzględnej i przyrost entropii, ΔG – zmiana energii swobodnej Gibbsa. Zmiana energii swobodnej Gibbsa reprezentuje udział energii elektrycznej, zmiana entropii zapotrzebowanie na ciepło procesu, a zmiana entalpii określa zapotrzebowanie energetyczne przemiany [12]. Na rys. 4 przedstawiono zależność wyżej opisanych parametrów od temperatury. Jak wynika z wykresu przedstawionego na rys. 4, bilans energetyczny produkcji wodoru jest bardziej korzystny dla pary niż dla wody. Bierze się to z bilansu energii swobodnej Gibbsa, entropii substratów oraz produktów reakcji elektrolizy wody. Wraz ze wzrostem temperatury (dla temperatur powyżej 100°C) nieznacznie wzrasta energochłonność procesu. Wynikać by więc mogło z tego, że najbardziej opłacalne jest przeprowadzanie elektrolizy dla pary w granicach temperatury 100–150°C. Jednak biorąc pod uwagę duży udział energii elektrycznej w tym procesie i sprawność jej generacji w obiegach cieplnych, bardziej korzystne w polskim systemie elektroenergetycznym jest przeprowadzanie elektrolizy przy wysokiej temperaturze. Wtedy udział

energii termicznej napędzającej proces odniesiony do udziału energii elektrycznej wzrasta od 0,08 dla 200°C do 0,40 dla 900°C. Można więc wnioskować, że w stanach niskiego obciążenia systemu elektroenergetycznego bardziej sprawne energetycznie jest produkowanie wodoru w elektrowniach cieplnych niż przy wykorzystaniu elektrowni wiatrowych. W takim rozwiązaniu elektrownie wiatrowe mogą być w pełni obciążone na potrzeby systemu elektroenergetycznego, a obciążenie elektrowni cieplnych wynika z zapotrzebowania sieci i obciążenia produkcją wodoru. G ęstoś ć energii zmagazynowanej w wodorze jest najwyższa z opisywanych metod i wynosi 141,8 MJ/kg, jednak ze względu na małą gęstość wodoru ciepło spalania na jednostkę objętości w warunkach normalnych wynosi 11,6 MJ/Nm3. Z tego powodu wodór przechowuje się pod wysokim ciśnieniem lub zatłacza się do sieci gazu ziemnego. Wytwarzanie mocy 50 MW przez okres 10 minut wymagałoby zużycia ok. 352 kg (4083,2 Nm3) wodoru przy użyciu ogniwa paliwowego o całkowitej sprawności energetycznej równej 60%. Wytężanie konstrukcji maszyn cieplnych Odmiennym podejściem do problemu elastyczności pracy maszyn cieplnych jest

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 116–121

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 116–121. When referring to the article please refer to the original text. PL

kontrolowanie wytężania ich konstrukcji. Wymaga to zastosowania kilku punktów pomiarowych stosunkowo łatwo dostępnych w korpusie, na bazie których będzie następowała weryfikacja systemu kontrolno-pomiarowego z zaimplementowanymi algorytmami sterowania złożonych, nieliniowych zjawisk oddziaływania termicznego pomiędzy płynem i konstrukcją maszyny, tzw. Thermal-FSI (z ang. Fluid Solid Interaction). W celu określenia wytrzymałości danej konstrukcji w warunkach dynamicznych zmian temperatury niezbędne jest precyzyjne modelowanie 3D, oparte na jednoczesnych obliczeniach przepływu pary i wynikającego z tego rozkładu temperatury, jak i na wyznaczaniu naprężeń, a następnie zliczaniu żywotności przy danym cyklu obciążenia. Jest to rozwiązanie szybsze, tańsze i dające znacznie więcej informacji niż przeprowadzanie prób niszczących. Należy wspomnieć, że obecnie istnieją sprawdzone modele oparte na eksperymentach benchmarkowych, które zawierają wiele zjawisk zachodzących w ciele stałym. Takim sprawdzonym i stosowanym modelem uwzględniającym między innymi zakres plastyczny, wzmocnienie izotropowe i kinematyczne jest model Chaboche’a. Metody Thermal-FSI rozwijane są w Zakładzie Konwersji Energii IMP PAN od wielu lat, owocem tych badań są liczne publikacje naukowe oraz wdrożenia przemysłowe [3, 14, 15]. Jak wykazano w pracy [16], możliwe jest skrócenie czasu rozruchu turbiny parowej ze stanu zimnego o 40%. Innym istotnym zagadnieniem jest również zbadanie warunków pracy kotła, ze względu na proces spalania [17], jak i obciążenia termiczne [18, 19]. Wnioski Struktura wytwarzania energii w systemach elektroenergetycznych ulega obecnie znacznym zmianom. Dotyczy to zarówno zmian proporcji w miksie energetycznym, jak i warunków pracy jednostek wytwórczych, również tych pracujących w podstawie obciążenia. Przyłączanie do systemu elektroenergetycznego OZE wymaga od cieplnych jednostek wytwórczych większej elastyczności pracy, tzn.

możliwości szybkich startów i zmian obciążenia w celu zapewnienia rezerwy mocy oraz pracy pod bardzo małym obciążeniem. Powyższe wymogi można spełnić poprzez magazynowanie energii oraz zwiększanie wytężania konstrukcji maszyn cieplnych. Z rozwiązań nastawionych wyłącznie na magazynowanie energii najbardziej sprawne są elektrownie szczytowo-pompowe. Jednak jak wykazano, magazynowanie energii najlepiej jest prowadzić na etapie jej produkcji, systemy takie charakteryzują się bardzo wysoką sprawnością cyklu, problemem natomiast jest gęstość zmagazynowanej energii. Od strony wytężania konstrukcji bardzo dobre efekty przynosi zastosowanie nowych modeli wyznaczania naprężeń termicznych. Zastosowanie modelu adaptacji sprężysto-plastycznej materiału, czy hipotezy Burzyńskiego–Pęcherskiego daje ogromne możliwości w kierunku skracania czasów rozruchów i odstawień maszyn cieplnych. Bibliografia 1. Raport KSE 2015, PSE SA [online], http://www.pse.pl/index.php?did=2870. [dostęp: 10.02.2017]. 2 Lepszy S., Chmielniak T., Technical and economic analysis of energy storage system using hydrogen underground reservoirs with covering of peak electricity demand, materiały konferencyjne CPOTE 2016, Katowice 2016, s. 14–16. 3. Badur J. i in., Pozaprojektowe ograniczenia mające na celu utrzymanie dyspozycyjności turbiny parowej dużej mocy, Energetyka 2016, Vol. 749, s. 652–654. 4. Luo X. i in., Overview of current development in electrical energy storage technologies and the application potential in power system operation, Applied Energy 2015, Vol. 137, s. 511–536. 5. Mas J., Rezola J.M., Tubular design for underwater compressed air energy storage, Journal of Energy Storage 2016, Vol. 8, s. 27–34. 6. Kim Y.M., Shin D.G., Favrat D., Operating characteristics of constant-pressure compressed air energy storage

(CAES) system combined with pumped hydro storage based on energy and exergy analysis, Energy 2011, Vol. 36, s. 6220–6233. 7. Reale M.J., New high efficiency simple cycle gas turbine – GE’s LMS100TM, General Electric Company, 2004. 8. Badur J., Kowalczyk T., Poprawa elastyczności bloków parowych poprzez magazynowanie ciepła i masy, Nowa Energia 2017, Vol. 55, s. 60–62. 9. Ceran B., Analiza energetyczna hybrydowego systemu wytwórczego z odwracalnym ogniwem paliwowym jako magazynem energii, Logistka 2015, nr 4, s. 8627–8635. 10. Carmo M. i in., A comprehensive review on PEM water electrolysis, International Journal of Hydrogen Energy 2011, Vol. 38, s. 4901–4934. 11. Grigoriev S.A. i in., High-pressure PEM water electrolysis and corresponding safety issues, International Journal of Hydrogen Energy 2013, Vol. 36, s. 4901–4934. 12 International Atomic Energy Agency, Hydrogen Production Using Nuclear Energy, Wiedeń, 2013. 13. Lemański M., Topolski J., Badur J., Analysis strategies for gas turbine – solid Oxide fuel cell hybrid cycles, Technical, economic and environmental aspects of combined cycles power plants [w:] Technical, Economic, and Environmental Aspects of Combined Cycle Power Plants, red. Z. Domachowski, Zakład Poligrafii Politechniki Gdańskiej, 2004, s. 213–220. 14. Badur J. i in., An advanced Thermal-FSI approach to flow heating/cooling, Journal of Physics: Conference Series 2014, Vol. 530, s. 012039. 15. Badur J., Sławiński D., Rozruchy maszyn energetycznych we współpracy z odnawialnymi źródłami energii, Nowa Energia 2016, Vol. 51, s. 78–80. 16. Sławiński D., Rozruch maszyn energetycznych z uwzględnieniem sprężysto-plastycznego dostosowania się konstrukcji, rozprawa doktorska, IMP PAN, 2016.

125

T. Kowalczyk et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 116–121

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 116–121. When referring to the article please refer to the original text. PL

Tomasz Kowalczyk

mgr inż. Instytut Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego, Polska Akademia Nauk e-mail: tkowalczyk@imp.gda.pl Absolwent Politechniki Gdańskiej na kierunku energetyka, doktorant i od 2013 roku pracownik Instytutu Maszyn Przepływowych im. R. Szewalskiego Polskiej Akademii Nauk. Autor licznych artykułów naukowych i prelegent na krajowych i zagranicznych konferencjach naukowych. Zainteresowania: integraca różnych systemów energetycznych, w tym technologii wodorowych.

Janusz Badur

prof. dr hab. inż. Instytut Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego, Polska Akademia Nauk e-mail: janusz.badur@imp.gda.pl Absolwent Politechniki Krakowskiej, wieloletni pracownik Instytutu Maszyn Przepływowych im. R. Szewalskiego Polskiej Akademii Nauk, twórca Zakładu Konwersji Energii. Od wielu lat zajmuje się termodynamiką i numeryczną termomechaniką, specjalizując się w modelowaniu przepływów podlegających mieszaniu, przemianom fazowym i reakcjom chemicznym w warunkach silnej turbulencji mechanicznej i cieplnej. Od lat współpracuje z przemysłem w zakresie turbin parowych i gazowych, kotłów oraz pokrewnych zagadnień związanych z pracą elektrowni. Autor ponad 200 publikacji i 3 monografii, promotor 30 doktoratów. Kierował wykonaniem ponad 80 ekspertyz.

Paweł Ziółkowski

mgr inż. Instytut Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego, Polska Akademia Nauk e-mail: pawel.ziolkowski@imp.gda.pl Absolwent Politechniki Gdańskiej na kierunku mechanika i budowa maszyn. Od 2011 roku jest pracownikien Instytutu Maszyn Przepływowych im. R. Szewalskiego Polskiej Akademii Nauk. Autor lub współautor ponad 70 publikacji naukowych oraz prelegent na krajowych i zagranicznych konferencjach naukowych oraz naukowo-technicznych. Jego zainteresowania naukowe związane są z modelowaniem tradycyjnych obiegów cieplnych, jak i tych nowoczesnych z zastosowaniem oksyspalania i CCS oraz nakierowanych na wzmożoną konwersję energii.

Sebastian Kornet

mgr inż. Instytut Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego, Polska Akademia Nauk e-mail: sebastian.kornet@imp.gda.pl Ukończył studia na Wydziale Mechanicznym Politechniki Gdańskiej (2011). Od 2012 roku jest doktorantem i pracownikiem Instytutu Maszyn Przepływowych im. R. Szewalskiego Polskiej Akademii Nauk w Zakładzie Konwersji Energii. Odbył półroczny staż zagraniczny w firmie Alstom Power w Baden, Szwajcaria (2015/2016). Autor licznych artykułów naukowych oraz prelegent na krajowych i zagranicznych konferencjach naukowych. Obszar jego zainteresowań to modelowanie numeryczne kondensacji i odparowania w turbinach parowych dużej mocy.

Kamil Banaś

mgr inż. Instytut Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego, Polska Akademia Nauk e-mail: kamil.banas@imp.gda.pl Ukończył studia magisterskie na kierunku matematyka Uniwersytetu Rzeszowskiego (2009), następnie zdobył stopień inżyniera na Wydziale Budowy Maszyn i Lotnictwa na Politechnice Rzeszowskiej (2012), gdzie ukończył również podyplomowe studia Silniki Lotnicze (2015). Pracuje jako inżynier projektant w Pratt & Whitney Rzeszów SA. Obecnie jest również doktorantem w Zakładzie Konwersji Energii Instytutu Maszyn Przepływowych im. R. Szewalskiego Polskiej Akademii Nauk.

Piotr Józef Ziółkowski

inż. Instytut Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego, Polska Akademia Nauk e-mail: piotr.ziolkowski@imp.gda.pl Student Politechniki Gdańskiej, od 2015 roku specjalista w Zakładzie Konwersji Energii IMP PAN. Jego zainteresowania obejmują zagadnienia oddziaływania między płynem a ciałem stałym (Fuid-Solid Interaction).

Michał Stajnke

inż. Politechnika Gdańska e-mail: michal.stajnke@imp.gda.pl Student Politechniki Gdańskiej na kierunku energetyka, specjalizacji maszyny przepływowe. Pracownik Instytutu Maszyn Przepływowych na stanowisku specjalisty. Jego zainteresowania obejmują obliczenia przepływowe CFD oraz modelowanie złożonych mechanizmów reakcji spalania.

Mateusz Bryk

inż. Politechnika Gdańska e-mail: mateusz.bryk@imp.gda.pl Student Politechniki Gdańskiej na kierunku energetyka, specjalizacji maszyny przepływowe. Pracownik Instytutu Maszyn Przepływowych na stanowisku specjalisty. Zainteresowania: cieplne oddziaływanie pomiędzy płynem a ciałem stałym (Thermal-Fuid-Solid Interaction).

126

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 127–132

Technical, Economic and Organizational Conditions of Distributed Energy Sources’ Support for NPS Operational Security Author Rafał Magulski

Keywords virtual power plant, distributed generation, ancillary services

Abstract The intensive development of distributed generation including renewable energy sources (RES) and the co-generation of electricity and heat is a result of the implementation of European and national energy policy. This policy is due to the growing relevance of distributed sources to generate sufficient power supplies, also their role in ensuring the security and minimizing the costs of the National Power System (NPS) operation will have to increase. The paper presents the concept of distributed energy sources’ interoperability within a virtual power plant (VPP), to provide ancillary services for energy market participants (TSO – transmission system operator, DSOs – distribution system operators, trade balancing and demand management services’ providers). The concept considers the technical, economic and organizational aspects of the characteristics of the generating sources as well as the energy markets and ancillary services’ determinants.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017210 Received: 14.02.2017 Received in revised form: 18.04.2017 Accepted: 22.06.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction The traditional operation of a power system assumes a unidirectional power flow from large generating units through high voltage transmission grids to medium voltage nodes and further on to end users. The development and diffusion of renewable energy technologies, distributed generation from local energy resources in particular, further strengthened by European energy policy granting privileges to renewable energy sources, has changed this well-established situation. Liberalization of the energy sector and the introduction of energy markets have led to further changes in the power system, in the areas of technical equipment and grid management and control alike. The virtual power plant is a new element in the management of distributed generation sources that can contribute to increasing the power system operational security. The current development of distributed energy sources, in particular, of the hard-to-predict RES sources (wind generation, photovoltaics, etc.), will contribute to an increase in their share of the electricity generation mix at the expense of conventional units. The high proportion of sources with variable output power

which depends on current weather conditions, has an adverse impact on the controllability of the NPS. During periods of low power demand, such as the night-time off-peak period or public holidays, the required minimum number of operating conventional units at their minimum required capacity may not be maintained. The number of units scheduled for operation at each hour of the day is due, among other factors, to the minimum number of units in each: • power plant, because of the plant’s security (power plant constraints) • grid node, for meeting the power grid security criteria (grid constraints). The decisive element that sets the power system restructuring direction is the balancing market, which balances electricity production and consumption. Currently, only transmission grids belong to the balancing market. However, it is imperative to introduce balancing mechanisms in the distribution grid area to ensure the efficient development of distributed generation and the reliable and economically viable supply of electricity to consumers. 127

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 127–132

2. Formal and legal conditions The network codes implemented by the EU are instruments for the creation of a single energy market in the European Union. They contain common rules for power system operation and management and aim to eliminate the technical barriers to further market integration. They specify the requirements that ensure the accomplishment and maintenance of a satisfactory level of system operation security through coordinated operation of the transmission grids and distribution systems, such as the assurance of access to the appropriate level of ancillary services. The network code Requirements for Generators, (RFG NC) [4], defines a common set of requirements for the connection of generating sources to the power system. The provisions of the code should be applied to all new generating units and to those existing units which are considered significant. Meeting the new requirements for generating units may contribute to their more active use in the provision of services according to the demands of the system operator. The provisions of the Code specify the technical requirements for power sources from 0.8 kW. It follows from these provisions that type B units (1 MW to 50 MW) shall be equipped with systems for active and reactive power control, and with automatic controls that allow them to remain in service during grid faults for a limited period. Sources connected to the MV network must now meet the conditions set out in the IRiESD distribution grid code. The distribution system operator is obliged to connect any generator meeting the relevant connection requirements who has applied for it, and for prosumer micro-plants with an installed capacity not exceeding the power ordered for the supply of the installation’s loads, only a notice of connection to the DSO grid is required. Distributed generation in medium and low voltage grids is usually disabled by disturbances and non-rated operating conditions. Units of this type are not used to provide any regulation services. In the NPS, only the generating sources connected to the 110 kV closed grid or to the transmission grid are required to operate under non-rated voltage and frequency conditions. The current catalogue of ancillary regulation services is mainly adjusted to suit the capacity of large baseload thermal power plants. At present, most of the ancillary services market is integrated with the balancing market, as they serve a similar technical and commercial function [3]. With their assistance, the TSO acquires the technical means to provide the necessary level of power reserve and to balance the instantaneous power in the system. Ancillary services from generating units are mainly acquired within the framework of balancing market processes, and their terms of provision result from the technical requirements set out in the IRiESP distribution grid code and in the bilateral transmission agreements. For this reason, participation of distributed generation in the ancillary regulation services market would require direct and active participation in the balancing market. This would mean the need to meet a wide range of requirements, like those applicable to centrally-dispatched generating units. Adapting a single RES installation to the independent provision of ancillary services would probably entail a significant increase 128

in its operating costs and as such this would not be economically justifiable. Therefore, from the perspective of cost-effectiveness of providing ancillary services, it would be advisable to aggregate, within a single schedule unit participating in the balancing market, as many distributed sources as possible for the joint provision of services as a group. At present, the TSO does not exploit the regulation capacity of the generators connected to the distribution grid. This is due to, inter alia, their low capacities compared to the needs of the system, limited accessibility, the need to obtain reserves from many sources (complex organizational and communication processes, the need to develop ICT systems, etc.). In the future, with the RES share in the system increasing, an increase in the demand for regulation capacity may be expected. Interest in the potential of the sources connected to the distribution networks will occur when the TSO has exhausted its ability to provide ancillary services for the sources connected to the LV grid and the coordinated HV grid. The comprehensive amendment to the Renewable Energy Act adopted in 2016 has brought about many changes relevant to the ability of the distributed sources to provide regulation services [2]. It has introduced two new forms of entrepreneurship, so-called clusters and energy cooperatives. The purpose of an energy cluster agreement must be to generate and balance demand, and to distribute or trade energy from RES or other sources within the distribution network. The operational area of a cluster may not exceed the boundaries of one county or five municipalities. An energy co-operative is an association that aims to generate energy for its own (members) use and to sell surpluses, if there are any, to the grid. The aggregate energy output within a cooperative shall be limited by the energy carrier (for electricity – unit capacities up to 10 MWe). In addition, cooperative members must be located in one municipality. These solutions, while focusing on maximizing the energy consumption near the place of its generation, are beneficial from the perspective of NPS operation safeguards and may become in the future the basis for creating local balancing areas that interact with distribution network operators. However, the territorial constraints and total capacity limits in such an aggregated entity may constitute a barrier to its provision of regulation services to the TSO (too little regulation potential). The amendment to the act has also introduced a new model for the settlement of accounts for the renewable energy output from prosumer micro-plants, whereby guaranteed tariffs have been replaced by a system of so-called discounts. This means that the surplus energy outputs to the grid are not sold, but accounted for together with the energy inputs of the prosumer when its demand could not be covered by its own generation. The external power grid acts in this case as an energy storage facility and a prosumer supplying 1 kWh of energy may receive 0.8 (or 0.7 kWh) at another time, avoiding the payment in part which corresponds to the energy price and variable distribution rates. In such a model, the surplus energy holder is the obliged seller, and the only party that may be interested in the possibility of the aggregation of such sources within the framework of a joint schedule unit.

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 127–132

Other RES plants, if they wish to exercise their right to sell their energy outputs to the obliged seller, in order to settle accounts for their RES energy supplies must be “individually or collectively observable” within a group of RES generating units. For this reason, it is not possible to create a virtual power plant, which would consist of RES plants and conventional generating units alike. At the beginning of 2018, this restriction will cease to apply to renewable energy sources with a generating capacity of more than 500 kW, they will no longer be subject to the obligation to purchase energy through an obliged seller, and will have to find buyers in the competitive market.

3. The virtual power plant concept with ancillary services from distributed energy sources The virtual power plant (VPP) is a centrally optimized and controlled set of distributed generating and/or receiving units which, upon the request of an aggregator controlling the operation of the virtual power plant, can change their active power outputs. The virtual power plant may include units of different types: • controllable and highly predictable generating units, i.e. CHPs, reservoir hydropower plants and biogas plants, if they can store biogas • sources with limited precise output power forecasting capabilities, which only have controllable power output limits, such as all RES sources dependant on atmospheric conditions • consumers, mostly industrial, who can alter their rate of energy consumption in a given period by influencing the production process, e.g. heating plants (changing the rate

of energy consumption of circulating pumps and thrust fans, using heat storage capacities in the heat distribution network) • aggregated individual consumers, with the ability to control demand • energy storages that can be operated as generating sources (storage discharge) or in load mode (storage charge). The operations of individual units are determined by the aggregator, which optimizes the operations of all units according to the objectives pursued. It may occur that an entity that holds controllable assets or possesses market or technical knowledge of the grid condition implements the optimization of the regulation of resources management. The general concept of the VPP management system structure is shown in Fig. 1. Forecasting the VPP operating conditions is one of the most important elements for increasing NPS security. It should cover all sources with or without limited fuel storage and/or production capacity and controllable demand for customer power, including forecasts of potential changes in the demand for power from flexible consumers. The following features should be implemented and included in the forecasting system: • forecast of demand for regulation services • forecast of the availability of regulation services from RES sources • forecast of market environment. Based on the data above, the use of the available controllable resources is planned to cover the forecast demand for regulation services. The aggregation of the production resources of VPPs, in particular the hard-to-predict sources, i.e. wind farms and photovoltaic power plants, will increase NPS security by reducing the

Fig. 1. General concept of the VPP management system structure 129

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 127–132

demand for power reserves. Aggregation of sources will help to compensate for forecast errors in RES output and variations depending on atmospheric conditions, this is known as the smoothing effect. With their output and controllable loads control systems and regulation mechanisms, distributed sources may provide ancillary services to system operators. Depending on the technical capabilities of the sources, the following services may be provided: • frequency and active power regulation - related to shortterm energy and frequency balancing in the power system. Control systems with varying activation times and available control bands are employed. Frequency and active power are controlled automatically (primary, secondary and tertiary control). These services are primarily provided by generating units. They can also be provided by other entities, such as load management and energy storage systems • voltage and reactive power regulation - services necessary to retain the required grid voltage, to maintain system security. The service consists of the generation of reactive (capacitive or inductive) power. This service employs synchronous generators (generating units, dynamic synchronous condensers) and passive components (e.g.: capacitor banks, transformers with adjustable voltage ratios) • application under a threat to system security and emergency conditions (island readiness and system recovery after system failures).

4. Experiences of European countries using VPP power plants to provide ancillary services

sources (dispersion, connection point, technical parameters); • in some countries wind and photovoltaic sources are used to provide frequency and voltage regulation, but in Europe these are still sporadic cases • in the future, the RES share in the energy mix will systematically increase. Therefore, this large share of variable renewable generation in energy systems will require more detailed research and simulation to assess the relevant needs and technical requirements taking into account RES characteristics • the increasing share of RES with variable output profiles will be the largest in the distribution grid. Therefore, with this share growing, DSO cooperation with the TSO will become more and more important for the coordination of actions directed toward the utilization of the controllable capacity of sources connected to the distribution grid at different voltage levels. The project has demonstrated the need to continue the research and development of communications infrastructure technologies that enable the secure and fast provision of ancillary services, as well as to develop ancillary service implementation methodologies and strategies: • probabilistic planning for power system management and development • optimisation of strategies for ancillary services provision by renewable sources connected to the distribution network • technical and business definitions of new ancillary services.

4.2. SmartNet pilots The project aims to develop the optimal architecture for data exchange between the TSO and DSO to monitor and utilize

In the context of current changes in the European climate and energy policy [5, 6, 7], a strong emphasis may be observed on the transition to a “low carbon” European economy. This is manifested by, inter alia, the adoption of increasingly ambitious CO2 reduction targets, as well as raising the targeted share of renewable energy in the EU energy mix. Accordingly, the utilisation of RES sources regulation capacity is widely explored in research and development projects. Some selected projects that reflect the trends and development of new ancillary services that may be provided by renewable energy sources are reported below.

4.1. REserviceS Program In the REserviceS project framework many economic and technical recommendations have been developed for the possible use of wind and solar generation to provide regulation services, addressed, inter alia, to: European Network of Transmission System Operators for Electricity (ENTSO-E), national transmission and distribution system operators, market participants, EU Agency for the Cooperation of Energy Regulators (ACER), national regulators, and the European Commission and national energy policy-makers. The most important conclusions and observations resulting from the implementation of the project include: • the ability of wind/PV sources to provide ancillary services is largely dependent on the power system characteristics (size, energy mix, disturbance immunity, etc.) and the connection 130

Fig. 2. Voltage regulation within the project [5]

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 127–132

distribution grid resources (incl. RES capacities) in the provision of ancillary services, including power reserve, system balancing, voltage regulation, constraint management [8]. The purpose of the project is based on, inter alia, the implications of the introduction of network codes. The project provides for the development of three pilot plants. From the ancillary service provision perspective, the pilot project is interesting because it explores the possibilities of using distribution grid resources for voltage and active power regulation and the provision of secondary regulation services. Aggregation of the technical capabilities of distribution grid resources will require, inter alia: • an estimation of the regulation capabilities at each point of the HV/MV grid (power P, Q) • forecast of power P for sources (in 1 h, 74 h advance with an update every 3 h) • determination of the total allowable P and Q adjustment ranges in the grid (aggregated within VPP). The voltage regulation method is shown in Fig. 2. TSO calculates the operating point at the TSO-DSO interconnection point. DSO receives the signal and, based on the specified parameters, determines the setpoints for each distributed source, taking into account their capabilities (size, adjustment range, dynamics).

5. Summary and conclusions At present, due to demand-driven growth dynamics, meeting the peak demand for power with baseload power plants is more and more of a challenge. The primary providers of the ancillary services of the NPS that ensure grid operation security and the reliability of energy supply to consumers, are thermal generating units. Their technical parameters in many cases do not allow for a rapid response due to changes in power generation, e.g. from wind farms. Along with the increasing volatility of consumer demand for power, the demand for regulation services is also growing, currently these services are only provided by centrally dispatched units. Due to the emerging characteristics of energy consumers, forecast errors and the related rising demand for reserves the growth in demand for control services also applies to RES sources, especially those that rely on variable weather conditions. In the future, an increase in RES capacity will contribute to their increasing share in the electricity mix at the expense of conventional units. The high proportion of sources with variable output depending on current weather conditions has an adverse impact on NPS controllability, especially in the low demand period (off peak periods, public holidays). At that time, the minimum number of operating conventional units and the minimum power output of the centrally dispatched units required to cover power demand and provide a power reserve for generation may be jeopardised. Over the past few years NPS operation has been characterized by unfavourable trends, which pose increasing challenges for the daily balancing of the system. The requirement for power to be reliably supplied by centrally dispatched units during off-peak

periods is decreasing, while the requirement for power to be reliably supplied by centrally dispatched units at peak demand is increasing, as well as the power reserves required for NPS operation security and reliability. It is therefore necessary to seek new solutions, inter alia by leveraging the ability to provide control services by distributed sources aggregated within VPP. While single source control capacity is very minor, their aggregation within VPP will help to overcome these shortcomings. Building a complete VPP system is a complex task that requires capital expenditures for the design and implementation of an IT system that manages the power plants, development and deployment of a communication infrastructure, and an upgrade of the automatic control systems of the power plants. An unambiguous estimate of the potential gains from VPP functionality implementation requires taking into account many variable factors including the capacities and technical limitations of the power sources. The experience of European countries indicates that distributed generation is technologically ready to provide regulation services, and the reported actions which have been undertaken, for example, in Germany, Austria and Italy, indicate efficiency in the acquisition of reserves, and cost-effectiveness of investment using some form of VPP solution. REFERENCES

1. “The Act of 10 April 1997 of The Energy Law”, valid as of June 21, 2017 [online], https://www.ure.gov.pl/pl/prawo/ustawy/17,dok.html [access: 5.07.2017]. 2. “Act of 20 February 2015 on the renewable energy sources”, Chancellery of the Sejm, study on the basis of Journal of Laws 2015 item 478, 2365; Journal of Laws 2016 items 925, 1579. 3. “Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej – Bilansowanie systemu i zarządzanie ograniczeniami systemowymi” [The Transmission Grid Code – System balancing and system constraint management], version 1.0, text valid from July 1, 2016, Warsaw [online], file:///C:/ Users/21000301/Downloads/IRiESP-Bilansowanie_v1.0_tekst_jednolity_po_KA_CB_14_2015_od_01.01.2016.pdf [access: 5.07.2017]. 4. “ENTSO-E Network Code on Requirements for Grid Connection Applicable to all Generators (RfG)”, April 2016, [online], http://eur-lex. europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=OJ:JOL_2016_112_R_0001 [access: 5.07.2017]. 5. “Communication from the Commission. Europe 2020. Strategy for smart, sustainable and inclusive growth”, European Commission; COM (2010) 2020, Brussels, March 3, 2010. 6. “Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions. Roadmap for moving to a competitive low carbon economy in 2050 COM (2011) 112”, Brussels, March 8, 2011. 7. SmartNet Project [online], http://smartnet-project.eu/ [access: 5.07.2017].

131

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 127–132

Rafał Magulski Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: r.magulski@ien.gda.pl Graduated in management and marketing from Gdańsk University of Technology, Faculty of Management and Economics (1998). A senior technical and engineering specialist in the Department of System Strategy and Development, Institute of Power Engineering, Branch in Gdańsk. His professional interests include problems of market functioning in the power sector, and power system pre-development studies.

132

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 127–132

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 127–132. When referring to the article please refer to the original text. PL

Uwarunkowania techniczne, ekonomiczne oraz organizacyjne udziału rozproszonych źródeł energii w zapewnieniu bezpieczeństwa pracy KSE Autor

Rafał Magulski

Słowa kluczowe

wirtualna elektrownia, generacja rozproszona, usługi systemowe

Streszczenie

Intensywny rozwój generacji rozproszonej, wykorzystującej odnawialne źródła energii (OZE) oraz skojarzone wytwarzanie energii elektrycznej i ciepła, jest efektem realizacji europejskiej i krajowej polityki energetycznej. Wzrost znaczenia źródeł rozproszonych w zaspokajaniu zapotrzebowania na energię elektryczną powoduje, że ich rola w zapewnieniu bezpieczeństwa i minimalizacji kosztów funkcjonowania Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE) również będzie musiała się zwiększać. W artykule przedstawiono koncepcję współdziałania rozproszonych źródeł energii w ramach wirtualnej elektrowni (VPP – Virtual Power Plant), w celu możliwości świadczenia usług systemowych adresowanych do uczestników rynku energii (operator systemu przesyłowego – OSP, operatorzy systemów dystrybucyjnych – OSD, podmioty oferujące bilansowanie handlowe oraz świadczące usługi zarządzania popytem). Koncepcja uwzględnia aspekty techniczne, ekonomiczne oraz organizacyjne wynikające z właściwości źródeł wytwórczych oraz z uwarunkowań rynków energii i usług systemowych. Data wpływu do redakcji: 14.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 18.04.2017 Data akceptacji artykułu: 22.06.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wstęp Tradycyjne funkcjonowanie systemu elektroenergetycznego opiera się na założeniu jednokierunkowego przepływu mocy od dużych jednostek wytwórczych poprzez sieci przesyłowe wysokich napięć do węzłów średniego napięcia i dalej do odbiorców końcowych. Rozwój i rozpowszechnienie źródeł odnawialnych, a w szczególności generacji rozproszonej wykorzystującej lokalne zasoby energetyczne, dodatkowo wzmocniony europejską polityką energetyczną, dającą przywileje odnawialnym źródłom energii, zmienił tę ugruntowaną sytuację. Liberalizacja sektora energetycznego oraz wprowadzenie rynków energii zaowocowały dalszymi zmianami w systemie elektroenergetycznym zarówno w sferze technicznego wyposażenia, jak i zarządzania i sterowania siecią. Wirtualna elektrownia jest nowym elementem zarządzania rozproszonymi zasobami wytwórczymi, który może przyczynić się do zwiększenia bezpieczeństwa pracy systemu elektroenergetycznego. Obserwowany rozwój rozproszonych źródeł energii, w szczególności trudno prognozowalnych źródeł OZE (generacja wiatrowa, fotowoltaika itp.), będzie przyczyniał się do coraz większego udziału tych źródeł w strukturze produkcji energii elektrycznej kosztem jednostek konwencjonalnych. Wysoki udział źródeł o zmiennej mocy wyjściowej, uzależnionej od aktualnych warunków pogodowych, ma niekorzystny wpływ na regulacyjność pracy KSE. W przypadku okresów niskiego zapotrzebowania na moc, tj. doliny nocnej czy dni świątecznych, zagrożone może być utrzymanie minimalnej wymaganej liczby pracujących jednostek konwencjonalnych oraz minimalnego wymaganego poziomu mocy zainstalowanej pracujących jednostek

konwencjonalnych (JWCD). Planowana do pracy liczba jednostek w ciągu dnia dla każdej godziny wynika m.in. z minimalnej liczby bloków w poszczególnych: • elektrowniach ze względu na bezpieczeństwo elektrowni (ograniczenia elektrowniane) • węzłach sieci dla spełnienia kryteriów bezpieczeństwa pracy sieci elektroenergetycznej (ograniczenia sieciowe). Decydującym elementem ukierunkowującym reorganizację systemu elektroenergetycznego jest rynek bilansujący, będący narzędziem równoważenia produkcji i zużycia energii elektrycznej. Obecnie rynek bilansujący funkcjonuje jedynie w obszarze sieci przesyłowych. Niezbędne jest jednak wprowadzenie w obszarze sieci dystrybucyjnej mechanizmów bilansowania, tak aby zapewnić efektywny rozwój generacji rozproszonej oraz niezawodne i ekonomicznie uzasadnione zaopatrzenie odbiorców w energię elektryczną. 2. Uwarunkowania formalnoprawne Wdrażane w ramach UE kodeksy sieciowe stanowią instrument w celu stworzenia jednolitego rynku energii w Unii Europejskiej. Zawierają wspólne zasady funkcjonowania i zarządzania systemami elektroenergetycznymi oraz mają na celu eliminację barier technicznych dla dalszej integracji rynku. Określają wymagania zapewniające osiągnięcie i utrzymanie zadowalającego poziomu bezpieczeństwa pracy systemu poprzez skoordynowaną pracę sieci przesyłowych i systemów dystrybucyjnych, m.in. poprzez zapewnienie dostępu do odpowiedniego poziomu usług systemowych. Kodeks sieciowy, dotyczący wymagań dla wytwórców (ang. Requirements for Generators, RFG NC) [4], definiuje wspólny zestaw wymagań w zakresie przyłączania

do systemu elektroenergetycznego obiektów wytwórczych. Zapisy kodeksu powinny być stosowane do wszystkich nowych jednostek wytwórczych oraz istniejących, uznanych za znaczące. Spełnienie nowych wymagań stawianych jednostkom wytwórczym może się przyczynić do bardziej aktywnego udziału tych jednostek w świadczeniu usług na żądanie operatora systemu. Zapisy kodeksu precyzują wymagania techniczne dla źródeł wytwórczych już od 0,8 kW. Wynika z nich, że jednostki typu B (moc w przedziale od 1 MW do 50 MW) będą wyposażone w układy umożliwiające zarówno regulację mocy czynnej i biernej, jak i automatykę pozwalającą na utrzymanie w pracy podczas zwarć w sieci przez określony czas. Źródła wytwórcze przyłączane obecnie do sieci SN muszą spełniać warunki określone w IRiESD. Operator systemu dystrybucyjnego ma obowiązek przyłączenia wytwórcy spełniającego warunki przyłączenia, który o to wystąpi, a w przypadku mikroinstalacji prosumenckich o mocach zainstalowanych nieprzekraczających mocy zamówionej instalacji odbiorczej wymagane jest jedynie zgłoszenie przyłączenia do OSD. Generacja rozproszona w sieciach średnich i niskich napięć przy zakłóceniach i w warunkach pracy innych od znamionowych najczęściej jest wyłączana. Jednostki tego typu nie są wykorzystywane do świadczenia jakichkolwiek usług regulacyjnych. W KSE wymagania dotyczące pracy w stanach napięcia i częstotliwości różniących się od wartości nominalnych obowiązują jedynie źródła wytwórcze przyłączone do sieci zamkniętej 110 kV oraz do sieci przesyłowej. Obowiązujący aktualnie katalog regulacyjnych usług systemowych w głównej mierze dostosowany jest

133

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 127–132

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 127–132. When referring to the article please refer to the original text. PL

do możliwości ich świadczenia przez duże systemowe elektrownie cieplne. Obecnie większa część rynku usług systemowych zintegrowana jest z rynkiem bilansującym, ponieważ służą one realizacji podobnej funkcji techniczno-handlowej [3]. OSP pozyskuje za ich pomocą środki techniczne do zapewnienia niezbędnego poziomu rezerw mocy oraz bilansowania chwilowych wartości mocy w systemie. Pozyskanie usług regulacyjnych z jednostek wytwórczych odbywa się głównie w ramach procesów rynku bilansującego, a warunki ich świadczenia wynikają z wymagań technicznych sformułowanych w IRiESP oraz w bilateralnych umowach przesyłania. Z tego względu uczestnictwo generacji rozproszonej w rynku regulacyjnych usług systemowych wymagałoby bezpośredniego i aktywnego uczestnictwa w rynku bilansującym. Oznaczałoby to konieczność spełnienia szerokiego zakresu wymagań, zbliżonego do tego, jaki obowiązuje jednostki wytwórcze centralnie dysponowane. Dostosowanie pojedynczej instalacji OZE do samodzielnego świadczenia usług regulacyjnych wiązałoby się prawdopodobnie ze znacznym wzrostem kosztów funkcjonowania i z tego względu nie miałoby to ekonomicznego uzasadnienia. Dlatego z perspektywy opłacalności świadczenia usług systemowych uzasadnione byłoby zagregowanie w ramach jednej jednostki grafikowej, uczestniczącej w rynku bilansującym, możliwie dużej liczby źródeł rozproszonych, w celu grupowego świadczenia usług. Obecnie OSP nie wykorzystuje potencjału regulacyjnego generacji przyłączonej do sieci dystrybucyjnej. Wynika to m.in.: z niewielkich mocy jednostek w porównaniu z potrzebami systemowymi, utrudnionego dostępu do jednostek, konieczności pozyskiwania rezerw ze znacznej liczby źródeł (skomplikowany proces organizacyjny, komunikacyjny, konieczność rozbudowy systemów teleinformatycznych itp.). W przyszłości, przy rosnącym udziale w systemie źródeł OZE, można oczekiwać wzrostu zapotrzebowania na moce regulacyjne. Zainteresowanie możliwościami źródeł przyłączonych do sieci dystrybucyjnych wystąpi wtedy, gdy OSP wyczerpie możliwości świadczenia usług regulacyjnych przez źródła przyłączone do sieci NN oraz koordynowanej sieci WN. Kompleksowa nowelizacja ustawy o odnawialnych źródłach energii, wprowadzona w 2016 roku, wnosi wiele zmian istotnych dla możliwości świadczenia usług regulacyjnych przez generację rozproszoną [2]. Wprowadza ona dwie nowe formy przedsiębiorczości, tzw. klastry oraz spółdzielnie energetyczne. Celem porozumienia w zakresie klastra energii musi być wytwarzanie i równoważenie zapotrzebowania, dystrybucja lub obrót energią z OZE lub z innych źródeł w ramach sieci dystrybucyjnej. Obszar działania klastra nie może przekraczać granic jednego powiatu lub pięciu gmin. Spółdzielnia energetyczna to zrzeszenie, które ma na celu produkcję energii na użytek własny (członków) oraz ewentualną sprzedaż nadwyżek do sieci. Łączna produkcja energii wewnątrz spółdzielni limitowana jest w zależności

134

od nośnika energii (dla energii elektrycznej – moc jednostek do 10 MWe). Ponadto członkowie spółdzielni muszą być zlokalizowani na terenie jednej gminy. Rozwiązania te, koncentrując się na kwestiach maksymalizacji zużycia energii w pobliżu miejsca jej wytworzenia, są korzystne z perspektywy bezpieczeństwa funkcjonowania KSE i mogą stać się w przyszłości podstawą do tworzenia lokalnych obszarów bilansowania, współdziałających z operatorami sieci dystrybucyjnych. Jednak wskazane ograniczenia terytorialne oraz limity łącznej mocy w zagregowanej jednostce mogą stanowić barierę dla możliwości świadczenia usług regulacyjnych na rzecz OSP (zbyt mały potencjał regulacyjny). Nowelizacja ww. ustawy wprowadza również nowy model rozliczeń za energię odnawialną wyprodukowaną w mikroinstalacjach prosumenckich, w którym taryfy gwarantowane zastąpiono systemem tzw. opustów. Oznacza to, że wprowadzone do sieci nadwyżki energii nie podlegają sprzedaży, lecz są rozliczane łącznie z energią pobraną przez prosumenta w okresach, kiedy jego zapotrzebowanie nie mogło być pokryte przez własne źródło wytwórcze. Zewnętrzna sieć energetyczna działa w tym wypadku jak magazyn energii i prosument, wprowadzając do niej 1 kWh energii, może odebrać 0,8 (lub 0,7) kWh, unikając płatności w części odpowiadającej cenie energii oraz zmiennym stawkom za dystrybucję. W takim modelu dysponentem nadwyżek energii jest sprzedawca zobowiązany i jedynie on może być zainteresowany możliwością agregacji tego typu źródeł w ramach wspólnej jednostki grafikowej. Pozostałe instalacje OZE, o ile chcą korzystać z prawa do sprzedaży wyprodukowanej energii sprzedawcy zobowiązanemu, w celu rozliczenia ilości wyprodukowanej energii odnawialnej muszą być „obserwowalne” indywidualnie bądź w sposób zagregowany, w ramach grupy jednostek

wytwórczych OZE. Z tego względu nie jest możliwe tworzenie wirtualnej elektrowni, na którą składać się będą jednocześnie instalacje OZE oraz konwencjonalne jednostki wytwórcze. Ograniczenie to przestanie obowiązywać z początkiem 2018 roku, w przypadku odnawialnych źródeł energii o mocy zainstalowanej powyżej 500 kW, które przestaną podlegać obowiązkowi zakupu energii przez sprzedawcę zobowiązanego i będą musiały znaleźć nabywców na rynku konkurencyjnym. 3. Koncepcja wirtualnej elektrowni wykorzystująca usługi systemowe z rozproszonych źródeł energii Wirtualna elektrownia (ang. Virtual Power Plant – VPP) to centralnie optymalizowany i sterowany zespół rozproszonych jednostek wytwórczych i/lub odbiorczych, które na żądanie agregatora sterującego pracą wirtualnej elektrowni są w stanie zmienić wielkość mocy czynnej. W skład wirtualnej elektrowni mogą wchodzić jednostki różnych typów: • sterowalne i dobrze prognozowalne jednostki wytwórcze, tj. elektrociepłownie wytwarzające ciepło w skojarzeniu z energią elektryczną (CHP), elektrownie wodne zbiornikowe oraz biogazownie, jeżeli posiadają możliwość magazynowania biogazu • źródła o ograniczonych możliwościach precyzyjnego prognozowania mocy oddawanej do sieci, sterowalne tylko w zakresie ograniczania mocy oddawanej do sieci, takie jak wszystkie źródła OZE, zależne od warunków atmosferycznych • odbiorcy o przewidywalnym poborze mocy, najczęściej przemysłowi, mogący w określonym okresie zmienić zużycie energii, wpływając na proces produkcyjny, np. ciepłownie (zmiana zużycia energii przez pompy obiegowe i wentylatory ciągu, wykorzystanie możliwości akumulacji ciepła w sieci ciepłowniczej)

Rys. 1. Ogólna koncepcja struktury systemu zarządzania VPP

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 127–132

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 127–132. When referring to the article please refer to the original text. PL

• z ag regowani o dbi orc y i ndy w i dualni, z możliwością sterowania zapotrzebowaniem • zasobniki energii, mogące pracować jako źródło wytwórcze (tryb rozładowania) lub być wykorzystywane w trybie odbiorczym (ładowanie zasobnika). O pracy poszczególnych jednostek decyduje agregator, który zgodnie z realizowanymi przez siebie celami optymalizuje pracę wszystkich jednostek. Może nim być podmiot władający zasobami regulacyjnymi lub posiadający wiedzę rynkową lub techniczną o stanie sieci, umożliwiającą optymalne dysponowanie zasobami regulacyjnymi. Ogólną koncepcję struktury systemu zarządzania VPP przedstawiono na rys. 1. Prognozowanie warunków pracy VPP jest jednym z najważniejszych elementów umożliwiających zwiększenie bezpieczeństwa KSE. Powinno ono obejmować wszystkie źródła nieposiadające lub posiadające ograniczoną zdolność magazynowania paliwa i/lub produkcji oraz sterowalne zapotrzebowanie na moc odbiorców, wliczając w to prognozy możliwości zmiany zapotrzebowania na moc elastycznych odbiorców. W ramach systemu prognozowania powinny być realizowane następujące funkcje: • prognoza zapotrzebowania na usługi regulacyjne • prognoza dyspozycyjności usług regulacyjnych ze źródeł OZE • prog noza war un ków oto czeni a rynkowego. Na podstawie powyższych danych realizowane jest planowanie (optymalizacja) wykorzystania dostępnych zasobów regulacyjnych w celu pokrycia prognozowanego zapotrzebowania na usługi regulacyjne. Zagregowanie zasobów wytwórczych w ramach VPP, w szczególności trudno prognozowalnych źródeł, tj. farm wiatrowych czy elektrowni fotowoltaicznych, pozwoli na zwiększenie bezpieczeństwa KSE poprzez zmniejszenie zapotrzebowania na rezerwy mocy. Agregacja źródeł będzie się bowiem przyczyniać do kompensowania błędów prognoz i zmienności generacji OZE zależnej od warunków atmosferycznych (ang. smoothing effect). Dzięki zastosowaniu systemów kontroli oraz mechanizmów regulacyjnych generacji i sterowalnych odbiorów możliwe będzie świadczenie przez źródła rozproszone regulacyjnych usług systemowych na rzecz operatorów systemów. W zależności od możliwości technicznych źródeł usługi mogą być dostarczane w zakresie: • regulacji częstotliwości i mocy czynnej – związane z krótkoterminowym bilansowaniem energii i częstotliwości w systemie elektroenergetycznym. Wykorzystywane są układy regulacji o zróżnicowanych czasach aktywacji oraz dostępnych pasmach regulacji. Regulacja częstotliwości i mocy czynnej jest realizowana automatycznie (regulacja pierwotna i wtórna oraz trójna). Powyższe usługi świadczone są przede wszystkim przez jednostki wytwórcze. Mogą być również dostarczane przez inne podmioty, np.: odbiory lub systemy magazynowania energii • regulacji napięć i mocy biernej – usługi niezbędne do utrzymania wymaganego

poziomu napięcia w sieci, w celu zachowania bezpieczeństwa pracy systemu. Usługa polega na wytwarzaniu mocy biernej (pojemnościowej lub indukcyjnej). Regulacja ta odbywa się z wykorzystaniem generatorów synchronicznych (jednostki wytwórcze, dynamiczne kompensatory synchroniczne) i elementów pasywnych (m.in.: baterie kondensatorów, transformatory z możliwością regulacji przekładni) • wykorzystywania w stanach zagrożenia bezpieczeństwa systemu i stanach awaryjnych (gotowość do pracy wyspowej oraz do odbudowy systemu po awariach systemowych). 4. Doświadczenia krajów europejskich wykorzystujących elektrownie VPP do świadczenia usług systemowych Biorąc pod uwagę zmiany zachodzące w europejskiej polityce klimatyczno-energetycznej [5, 6, 7], można zauważyć silny nacisk w kierunku transformacji gospodarek europejskich na „niskoemisyjne”. Przejawia się to wprowadzaniem m.in. coraz ambitniejszych celów w zakresie redukcji emisji CO2, a także podnoszeniem celów dotyczących udziału energii ze źródeł odnawialnych w energii zużywanej w UE. W tym kontekście wykorzystanie możliwości regulacyjnych źródeł OZE jest szeroko analizowane w projektach badawczo-rozwojowych. Poniżej przedstawiono wybrane projekty, które odzwierciedlają trendy i rozwój nowych usług systemowych, które mogą być świadczone przez odnawialne źródła energii. 4.1. Program REserviceS W ramach projektu REserviceS opracowano wiele zaleceń ekonomicznych i technicznych dotyczących możliwości wykorzystania generacji wiatrowej i słonecznej w celu świadczenia usług regulacyjnych oraz opracowano rekomendacje skierowane m.in. do: Europejskiej Sieci Operatorów Sy ste mów Pr z e s y ł ow ych E ne rg i i Elektrycznej (ENTSO- E), krajowych operatorów systemów przesyłowych i dystrybucyjnych, uczestników rynku, unijnej Agencji ds. Współpracy Organów Regulacji Energetyki (ACER), regulatorów krajowych oraz Komisji Europejskiej i podmiotów decydujących o kształcie krajowej polityki energetycznej. Do najważniejszych wniosków i spostrzeżeń wynikających z realizacji projektu zaliczono następujące: • możliwość świadczenia usług systemowych przez generację wiatrową/fotowoltaikę jest w dużym stopniu zależna od charakterystyki danego systemu energetycznego (wielkości, miksu energetycznego, odporności na zakłócenia itp.) oraz sposobu przyłączania odnawianych źródeł (stopień rozproszenia, miejsce przyłączenia, parametry techniczne) • w niektórych krajach wykorzystuje się źródła wiatrowe i fotowoltaiczne do świadczenia regulacji częstotliwości i napięcia, jednak w Europie nadal są to sporadyczne przypadki • w przyszłości udział odnawialnych źródeł w miksie energetycznym będzie się systematycznie zwiększał. Dlatego duży udział zmiennej generacji odnawialnej w systemach energetycznych będzie wymuszał

przeprowadzenie bardziej szczegółowych badań i symulacji w celu oceny potrzeb i wymogów technicznych z uwzględnieniem cech charakterystycznych źródeł OZE • największy przyrost źródeł odnawialnych, charakteryzujących się zmiennym profilem produkcji, będzie występował w sieci dystrybucyjnej. Dlatego w warunkach rosnącego udziału coraz większe znaczenie będzie miała współpraca OSD z OSP w zakresie koordynacji działań ukierunkowanych na wykorzystanie zdolności regulacyjnych źródeł przyłączonych do sieci dystrybucyjnej na różnych poziomach napięcia. Projekt wykazał potrzebę kontynuacji badań i prac nad rozwojem technologii w zakresie infrastruktury komunikacyjnej, umożliwiającej w sposób szybki i bezpieczny świadczenie usług systemowych, a także opracowanie metodologii i strategii wdrażania usług systemowych: • p l a n ow a n i a pro b a bi l i s t y c z n e g o w obsłudze systemów energetycznych • optymalizacji strategii do świadczenia usług regulacyjnych przez źródła odnawialne przyłączone do sieci dystrybucyjnej • definiowania pod względem technicznym i ekonomicznym nowych usług systemowych. 4.2. SmartNet pilots Projekt zakłada opracowanie optymalnej architektury wymiany danych pomiędzy OSP i OSD w celu monitorowania oraz wykorzystania zasobów w sieci dystrybucyjnej (m.in. możliwości źródeł OZE) w zakresie świadczenia usług systemowych, m.in.: rezerwy mocy, bilansowania systemu, regulacji napięcia, zarządzania ograniczeniami [8]. Cel projektu wynika m.in. z implikacji wprowadzenia kodeksów sieciowych. W ramach projektu przewidziano budowę trzech instalacji pilotażowych. Z punktu widzenia świadczenia usług systemowych interesujący jest pilotaż, badający możliwości wykorzystania zasobów w sieci dystrybucyjnej w zakresie: regulacji napięcia oraz aktywnej regulacji mocy i świadczenia usług w zakresie regulacji wtórnej. Agregacja technicznych możliwości zasobów w sieci dystrybucyjnej będzie wymagała m.in.: • oszacowania możliwości regulacyjnych w każdym punkcie sieci WN/SN (moc P, Q) • prognozy mocy P dla źródeł (z wyprzedzeniem 1 h, 74 h z aktualizacją co 3 h) • określenia łącznego dopuszczalnego zakresu zmian P i Q w sieci (zagregowanych w ramach VPP). Sposób regulacji napięcia przedstawiono na rys. 2. OSP oblicza punkt pracy w punkcie przyłączania OSP-OSD. OSD otrzymuje sygnał i na podstawie określonych parametrów wyznacza zadane wartości dla poszczególnych źródeł rozproszonych z uwzględnieniem ich możliwości (wielkość, zakres zmian, dynamika). 5. Podsumowanie i wnioski Obecnie występująca dynamika wzrostu zapotrzebowania powoduje, że coraz większym wyzwaniem staje się pokrycie szczytowego zapotrzebowania na moc przez JWCD, pracujące w dolinie krzywej obciążenia.

135

R. Magulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 127–132

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 127–132. When referring to the article please refer to the original text. PL

elektrowni. Jednoznaczne oszacowanie wielkości ewentualnych zysków wynikających z zaimplementowania funkcjonalności VPP wymaga uwzględnienia wielu zmiennych czynników, łącznie z uwzględnieniem możliwości i ograniczeń technicznych źródeł. Doświadczenia krajów europejskich wskazują, że generacja rozproszona jest technicznie przystosowana do świadczenia usług regulacyjnych, a przedstawione działania są stosowane np. w Niemczech, Austrii i Włoszech, wskazują na skuteczność w pozyskiwaniu rezerw oraz opłacalność inwestycji w szeroko rozumianą VPP. Bibliografia

Rys. 2. Regulacja napięcia realizowana w ramach projektu [5]

W KSE podstawowym dostawcą usług regulacyjnych, zapewniających bezpieczeństwo pracy sieci i niezawodność dostaw energii do odbiorców, są jednostki wytwórcze cieplne. Parametry techniczne tych jednostek w wielu przypadkach nie pozwalają na szybką reakcję, wynikającą ze zmian mocy np. generacji wiatrowej. Skutkiem coraz większej zmienności zapotrzebowania odbiorców na moc jest wzrost zapotrzebowania na usługi regulacyjne świadczone obecnie wyłącznie przez JWCD. Podobnie jak w przypadku odbiorców energii, błędy prognoz i związane z nimi rosnące zapotrzebowanie na rezerwy dotyczą również źródeł OZE, w szczególności technologii uzależnionych od zmiennych warunków pogodowych. W przyszłości wzrost mocy OZE będzie się przyczyniał do coraz większego ich udziału w strukturze produkcji energii elektrycznej kosztem jednostek konwencjonalnych. Wysoki udział źródeł o zmiennej mocy wyjściowej, uzależnionej od aktualnych warunków pogodowych, ma niekorzystny wpływ na regulacyjność KSE, w szczególności w okresie niskiego zapotrzebowania (dolina nocna, dni świąteczne). Zagrożone może być wówczas utrzymanie minimalnej wymaganej liczby pracujących jednostek Rafał Magulski

konwencjonalnych oraz minimalnego wymaganego poziomu mocy dyspozycyjnej JWCD dla pokrycia zapotrzebowania na moc i zapewnienia rezerwy w kierunku zwiększania generacji. W kilku ostatnich latach w pracy KSE daje się zaobserwować niekorzystne trendy, stwarzające coraz większe wyzwania związane z dobowym bilansowaniem systemu. Sukcesywnie maleje zapotrzebowanie na moc do pokrycia przez JWCD w dolinie, rośnie zapotrzebowanie na moc do pokrycia przez JWCD w szczycie oraz rośnie poziom rezerw mocy wymaganych ze względu na bezpieczeństwo i niezawodność pracy KSE. Konieczne jest zatem poszukiwanie nowych rozwiązań, m.in. poprzez wykorzystanie możliwości świadczenia usług regulacyjnych przez generację rozproszoną zagregowaną w ramach VPP. O ile pojedyncze źródła posiadają niewielki potencjał regulacyjny, o tyle ich agregacja w ramach VPP umożliwi zniwelować te wady. Budowa kompletnego systemu VPP jest złożonym zadaniem, które wymaga nakładów inwestycyjnych związanych z projektem i budową systemu informatycznego zarządzającego pracą elektrowni, budową infrastruktury komunikacyjnej oraz modernizacją układów automatyki

1. Ustawa z dnia 10 kwietnia 1997 r. Prawo energetyczne, stan na dzień 21 czerwca 2017 [online], https://www.ure.gov.pl/ pl/prawo/ustawy/17,dok.html [dostęp: 5.07.2017]. 2. Ustawa z dnia 20 lutego 2015 r. o odnawialnych źródłach energii, Kancelaria Sejmu, opracowanie na podstawie Dz.U. z 2015 r. poz. 478, 2365; Dz.U. z 2016 r. poz. 925, 1579. 3. Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Przesyłowej – Bilansowanie systemu i zarządzanie ograniczeniami systemowymi, wersja 1.0, tekst obowiązujący od dnia 1.07.2016, Warszawa [online], file:///C:/Users/21000301/ Downloads/IRiESP-Bilansowanie_v1.0_ tekst_jednolity_po_KA_CB_14_2015_ od_01.01.2016.pdf. 4. ENT SO-E Net work C o de on Requirements for Grid Connection Applicable to all Generators (RfG), kwiecień 2016 [online], http://eur-lex. europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=O J:JOL_2016_112_R_0001. 5. Komunikat Komisji. Europa 2020. Strategia na rzecz inteligentnego i zrównoważonego rozwoju sprzyjającego włączeniu społecznemu, Komisja Europejska; KOM(2010) 2020, Bruksela, 3 marca 2010. 6. Komunikat Komisji do Parlamentu Europejskiego, Rady, Europejskiego Komitetu Ekonomiczno-Społecznego i Komitetu Regionów. Plan działania prowadzący do przejścia na konkurencyjną gospodarkę niskoemisyjną do 2050 r. KOM(2011) 112, Bruksela, 8 marca 2011. 7. Projekt SmartNet [online], http:// smartnet-project.eu/.

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: r.magulski@ien.gda.pl Absolwent Politechniki Gdańskiej Wydziału Zarządzania i Ekonomii na kierunku zarządzanie i marketing (1998). Obecnie zatrudniony na stanowisku starszego specjalisty inżynieryjno-technicznego w Zakładzie Strategii i Rozwoju Systemu Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk. Jego zawodowe zainteresowania obejmują: problematykę funkcjonowania rynku w sektorze elektroenergetyki, studia przedprojektowe dotyczące rozwoju systemów energetycznych.

136

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | 137–143

Transient State Analysis in a Power Grid Including Under Frequency Load Shedding

Author Adrian Sylwester Nocoń

Keywords transient states, uncertainty of mathematical model parameters, under frequency load shedding

Abstract The paper presents an analysis of selected transient states of an industrial power grid. It was assumed that power sources with voltage and rotation control systems are installed in the grid. Interaction of the generation units’ control systems with under frequency load shedding relays was analysed. The study included a comparative analysis of transient states for various under frequency load shedding algorithms. The analysis concerned the uncertainty of parameters of selected mathematical models of the power system’s components. Model parameters’ uncertainty was considered by multiple simulations and outlining the envelope (stop bands) of the family of the analysed signals’ waveforms. To estimate the simulation results’ reliability appropriate statistical indicators were used.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017211 Received: 08.02.2017 Accepted: 27.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction The steady increase in the number of distributed electricity sources installed in the power system is due to the development of renewable energy source technologies, including biomass combustion systems. In these systems, a steam turbine generator may be used as a power source. An appropriately equipped generating unit with a synchronous generator (voltage and frequency regulator) can provide electricity for an autonomous grid. In order to enable autonomous power grid operation (island mode operation), balancing of the active power generated in the sources and consumed in the receivers should be ensured. Surplus of the power increases, and its deficit decreases the grid frequency [8]. The set frequency is maintained (active power balanced) in two ways: by changing the generating units’ active power output, and by changing the receivers’ power input. The first is accomplished by the frequency regulation system installed in the steam turbine control system. Turbine power is controlled by change in the steam volume, and its rate is limited by the system inertia. Usually the active power consumed by receivers can only be decreased, almost instantaneously by switching the receivers off.

This purpose is served by under frequency load shedding (UFLS) systems. In order to validate both constant frequency maintaining systems’ inter-operation, analyses of transient conditions (simulation tests) are necessary, in particular those related to sudden active power-unbalance, such as, for instance, the grid’s transition to island operation. For existing grids, this requires designation of reliable parameters of their mathematical models [12]. Uncertainty of the parameters of mathematical models of newly designed or modernized grids [15] should be considered in simulation studies [11]. The paper presents selected transient states of an upgraded industrial power grid designed for autonomous operation. The grid upgrade (extension) consists in the installation of a new generator unit with a synchronous generator. The study included a comparative analysis of transient states for various under frequency load shedding algorithms. Parameter uncertainty of the power system components’ selected mathematical models was considered by multiple simulations and outlining the envelope (stop bands) of the family of the analysed signals’ waveforms. In the study the number of necessary simulations was limited by tracking appropriately selected statistical indicators.

137

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | 137–143

2. Industrial power grid modelling Subject to the analysis was a 12-node medium-voltage power grid (Un = 15 kV) with the structure shown in Fig. 1. Two generating units with steam turbines are installed in the grid: existing G1 unit with an asynchronous generator (rated power Pn = 1.9 MW), and planned G2 unit with a synchronous generator (rated power Pn = 5.7 MW). The grid is loaded with induction motors in eight processing lines, two of which are the generation units’ auxiliary systems. The average – i.e. the most frequent – active power consumed by receivers is 9.9 MW, of which 3.9 MW is supplied from the National Power System (NPS). For modelling the grid components standard mathematical models [1, 7, 12] were used: RL circumferential model for modelling G1 generator and all induction motors, GENROU model for G2 generator, and IEEEG1 model for steam turbine in G1 and G2 units. In addition, the G2 synchronous control system included: PI frequency regulator (AFR) in the turbine control system and PID voltage regulator (AVR) in the synchronous generator excitation system. In view of the grid upgrade, it was assumed that the uncertain parameters were those of the mathematical model of the planned source G2. Total number of uncertain parameters in the assumed mathematical model of G2 was 36. Therefore, based on sensitivity analysis [10], it was assumed that the uncertain parameters were: d-axis d transient time constant in (Td0’), d-axis subtransient reactance in (Xd”), and time constant of mechanical inertia (H) of the synchronous generator’s GENROU model. In addition, time constant of the synchronous generator’s exciter (Tw) and gain (KAVR) and time constants (TI AVR, TD AVR) of the AVR voltage regulator. In the case under consideration, the uncertainty of parameters was taken into account using the modified Monte Carlo simulation method [4, 9, 13, 14]. In this method, by multiple simulations, the result is obtained in the form of a range of values (e.g. band of waveforms), in which the actual waveform is highly likely to fit. This result (band of waveforms) can be therefore used to derive reliable conclusions and to evaluate the inter-operation of the power grid components in various transient states, taking into account the uncertainty of mathematical model parameters. Multiple simulations are performed for different values of uncertain parameters of the power grid components’ mathematical models. In each simulation uncertain parameter values are chosen randomly from the adopted intervals determining the possible range of parameter changes [9, 13]. The more variants (different sets of mathematical model parameters) are analysed, the more reliable result will be achieved. A certain result would have been reached if all possible combinations of uncertain parameters were analysed, which would be unrealisable. Therefore, it is worth looking for a method that will allow to estimate the reliability of the results (bands of waveforms) and, consequently, to reduce the number of necessary simulations. For this purpose, tracking was proposed of some indicators of the resulting waveforms [13], which are discussed in point 4. Simulations were carried out by drawing the individual parameter 138

Fig. 1. Industrial power grid structure

values from the following ranges: Td0’ – 2÷12 s, Xd” – 0.05÷0.2 p.u., H – 2÷12 s, Tw – 0.15÷0.4 s. All AVR regulator parameters were drawn from range (1 ± 35%) of the value determined according to the guidelines [2] based on the adopted parameters of G2 generator. Due to an unknown distribution of probabilities of the uncertain parameters, uncorrelated random distributions were assumed in the given interval. Parameters of the mathematical models of the power grid’s other components were taken from test reports and data sheets provided by the grid operator.

3. Under frequency load shedding systems The under frequency load shedding systems [3, 5, 6] serve to rapidly reduce the active power consumption in a particular grid portion. UFLS systems, tracking the frequency, relieve the grid load by turning off receivers. Number of disconnected receivers (degree of shedding) depends on the active power deficit and the actual frequency associated with it. In the present study two UFLS algorithms were tested: algorithm based on frequency tracking (basic) [3, 5, 6] and algorithm based on power tracking. The basic UFLS algorithm provides five shedding stages, at each stage appropriate reduction of the power consumption is required [6]. In the analysed grid, the active power reduction required at each UFLS level cannot be accomplished for process-related reasons. Power reduction for a given degree of relief can be accomplished only by turning off the entire process line. Listed in Tab. 1 are UFLS shedding degrees and the corresponding power reductions: recommended for NPS [6] and implemented in the analysed grid (powers of individual process lines). The power reduction in NPS is calculated as percentage of the system’s peak demand, while in the analysed grid it is calculated as percentage of the average (most frequent) grid load. It is worth noting that the sum of the reduced power for all five thresholds according to the requirements for NPS is 50%, while for the analysed grid it is 49%. Listed in Tab. 1 are also the names of grid nodes with switched off receivers and their shutdown priorities, and receivers in the nodes with priority 1 are switched off first, and the receiver at node W11 is switched off as the last (priority 2). The second tested UFLS algorithm was that based on tracking active power in the grid. The ULFS system, measuring the active powers supplied by NPS (transmitted by line L1) PNPS, generated in sources G1 and G2 (PG1, PG2), and consumed by each

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | 137–143

k-th receiver (Pk), may determine the power deficit ΔPD causing the frequency to decrease:

ULFS degree

Node with switched off receiver (Fig. 1)

W11

Receiver shut down priority

(1)

The ULFS system gets activated in this case when a non-zero power deficit occurs (ΔPD > 0), and receivers are switched off with 100 ms delay. In order to eliminate unwanted ULFS activations (power deficit that triggers the ULFS system may be temporary due to transient states or numerical errors [5]), a second activation criterion has been introduced in the algorithm. This condition is a change in the frequency in excess of a limit rate, here assumed as –0.3 Hz/s. Frequency change rate Δf/Δt was determined by linear regression for three frequency measurements with a time step of 10 ms. According to the shut-down priorities shown in Tab. 1, concurrently switched-off may be 4 receivers (the receivers in nodes from W6 to W9 with the same shut-down priority) and, finally, the receiver in node W11. Consequently, power may be reduced in 16 different ways (4 shut-downs of individual receivers, 6 shut-downs of 2 receivers simultaneously, 4 shutdowns of 3 receivers, shut-down of 4 receivers, and shut-down of 5 receivers). The UFLS system’s task is to select such a combination Z of switching off k receivers, so that the reduced power PR is equal (or close to) the power deficit: (2) where: n – number of disconnected receivers, Z – combination of n-elements selected from all 16 options. With this few available combinations, all possible values of the shed load can be tracked. Once all the combinations have been arranged relative to PR power, the choice of the solution will consist in finding the combination, for which equation (1) is fulfilled.

4. Transient states with consideration of parameters’ uncertainty When analysing possible transient states of the industrial grid, they can be divided into: transient states during the grid’s interoperation with NPS, transient states during autonomous operation, and the grid’s transition from inter-operation with NPS to autonomous operation and vice versa. In order to demonstrate the ULFS impact on the grid performance, for further analysis the transient state during the grid’s transition from inter-operation with NPS to autonomous operation was adopted. In the case under consideration, this transient state is associated with a sudden unbalance of active power, with the grid power deficit of 3.9 MW. The waveforms resulting from multiple simulations with consideration of the mathematical model parameters’ uncertainties are many. Based on them, a band bounded by limit waveforms can be determined. The widest possible band is the area, which contains all the resulting waveforms. This area is bounded by two extreme waveforms: maximum qmax(t) and minimum qmin(t). The band limiting waveforms are determined

Trigger frequency

49.0

48.7

48.5

48.3

48.1

Shed load in NPS

Shed load in the grid

ULFS time delay

0.2

0.5

Tab. 1. ULFS shedding thresholds and corresponding powers

in accordance with the relations applicable to the i-th time moment: (3) whereas: yj(ti) – dynamic waveform (in the case under consideration generator terminal voltage Vt, instantaneous power p and frequency f) determined for the j-th random set of mathematical model parameters, m – number of randomized mathematical parameter sets (number of simulations performed). In addition, waveform bands may be limited by: percentiles α and β [16], according to dependencies: (4) while percentile α determines the upper, and β the lower, band’s limit. It was assumed for further study that α = 5 and β = 95, and then waveforms q5(t) and q95(t) limit the band for 90% of all waveforms. Four indicators were used to track changes in the waveforms and consequently to evaluate waveform reliability: Qmax/min – area of the band limited by waveforms qmax(t) and qmin(t), Q90% – area of the band limited by waveforms q5(t) and q95(t), and absolute maximum ζmax and minimum ζmin values occurring in waveforms yj(t), while each indicator can be formulated as follows: (5)

(6)

(7)

(8) According to the assumptions presented in point 3, two UFLS algorithms were analysed. In the considered transient state, the first algorithm (basic UFLS) switched off individual receivers based on the actual frequency and the assumed time delays shown in Tab. 1. The second algorithm determined power deficit ΔPD, and on this basis selected combinations of receivers to be switched off, and the power deficit was equal to the power input from 139

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | 137–143

NPS (PNPS). Graphical interpretation of the selection of receiver combinations for switching off by the UFLS system is shown in Fig. 2, where the difference between the reduced power for the combination of shut downs and the power deficit is shown on y-axis (ΔPR = Pr-ΔPd = Pr-PNPS), and on x-axis are shown the corresponding shut down combinations. For further analysis combinations 2 and 5 (Fig. 2) were adopted, thus taking into account the inaccuracy of the required shed load’s determination (2). Case No. 2 corresponds to combination Z = {W6; W7; W8; W9} (4-element combination Z means switching off the receivers connected to nodes from W6 to W9), while power difference ΔPR

Fig. 3. Waveforms of G1 generator terminal voltage

Fig. 4. Waveforms of G2 generator terminal voltage

Fig. 5. Waveforms of G1 generator instantaneous power

140

Fig. 2. Graphical interpretation of possible combinations of receivers for switching off

A.S. NocoĹ&#x201E; | Acta Energetica 2/31 (2017) | 137â&#x20AC;&#x201C;143

Fig. 6. Waveforms of G2 generator instantaneous power

Fig. 7. Waveforms of grid frequency

Fig. 8. Waveforms of indicators (5) and (6) for G1 instantaneous power

Fig. 9. Waveforms of indicators (7) and (8) for G1 instantaneous power

141

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | 137–143

is then 0.36 MW (that is, more power is off than needed for grid balance), whereas in combination No. 5 the power difference ΔPR is –0.3 MW. Fig. 3–7 show the waveforms obtained during the grid’s transition to autonomous operation. Fig. 8 and 9 show waveforms of indicators (5)–(8) during multiple simulations. For all waveforms presented, figure (a) refers to the basic algorithm, while (b) and (c) correspond to variants 2 and 5, respectively, of the second UFLS algorithm.

5. Summary It follows from comparison of the waveforms shown in Fig. 3–7 that the analysed UFLS algorithms correctly interact with the generating units’ control systems, enabling the grid’s transition to autonomous operation while maintaining the system’s angular stability. At the grid’s transition to autonomous operation, and power deficit of 3.9 MW, the basic UFLS algorithm activates only its two degrees, so the receivers connected to W7 and W8 nodes with aggregate power of 3.24 MW are switched off. In the transient state, the frequency does not drop below 48.5 Hz, and the frequency recovery time is very strongly dependent on the uncertain parameters (Fig. 7a). For the second algorithm, the cases of switching off 4 receivers (case No. 2, switching off 4.34 MW) and 3 receivers was examined (case No. 5, switching off 3.68 MW), so more receivers were switched off than by the basic algorithm. In the transient state, in both cases the system frequency did not drop below 49.5 Hz. Furthermore, the minimum and maximum frequencies and the frequency recovery time are practically independent of the uncertain parameters (Fig. 7b and c). In view of the above, the second UFLS algorithm should be so modified that it would switch off as few receivers as possible, while maintaining the appropriate offload power (in addition to the offload power, the number of disconnected receivers should also be considered in the shutdown combination selection). The proposed statistical indicators change as the number of simulations increases. In particular, this refers to indicators (5) and (6), that is the measures of the area determined by limit waveforms. However, the number of simulations can be determined, after which these indicators do not change significantly any more. For Qmax/min it is ca. 250 simulations, and for Q90% – ca. 100 simulations, regardless of the UFLS algorithm variant. Therefore, once the stabilization of the value of a particular indicator has been reached, the simulations can be discontinued, and the resulting waveform band (multiple simulation result) can be regarded as reliable, i.e. such, which very likely contains the actual waveform. Further increasing the number of simulations does not significantly change the result (waveform band) any more, since the resulting waveforms are already contained in the already determined band. Indicators Qmax/min and Q90% can also be considered as a measure of the sensitivity of a waveform (waveform band) to parameter variations, i.e. the lower the indicator, the narrower the band, so the waveform shows less sensitivity to parameter changes.

142

REFERENCES

1. F.P. Mello de, L.H. Hannett, “Validation of synchronous machine models and derivation of model parameters from tests”, IEEE Transaction on Power Apparatus and Systems, Vol. 100, No. 2, 1981, pp. 662–672. 2. “Dokumentacja techniczna układu wzbudzenia Unitrol firmy ABB” [Technical documentation ABB Unitrol excitation unit]. 3. A. Halinka, P. Rzepka, M. Szablicki, “Systemy automatyki częstotliwościowego odciążania i bilansowania mocy czynnej obszarów sieciowych” [Systems of automatic under frequency active power load shedding and balancing in grid areas], Przegląd Elektrotechniczny, Yearbook 90, No. 8, 2015, pp.105–109. 4. M.H. Kalos, P.A. Whitlock, “Monte Carlo methods”, WILEY Verlag GmbH & Co., Weinheim 2008. 5. A. Klimpel, “Odciążanie jako ostateczny środek obrony KSE” [Load shedding as the ultimate national power system defence], Elektroenergetyka, No. 3–4 (13–14), 2012, pp. 84–97. 6. A. Klimpel, “Zabezpieczenia póładaptacyjne podczęstotliwościowei podczęstotliwościowe SCO” [Semi-adaptive sub-frequency UFSL protections], conference proceedings of scientific-technical conference „Technologie w energetyce”, 22–25.05.2015, pp. 31–55. 7. P.C. Krause, “Analysis of electric machinery”, McGraw-Hill Book Company, New York 1986. 8. J. Machowski, J.W. Bialek, J.R. Bumby, “Power System Dynamics: Stability and Control”, John Wiley & Sons, 2008. 9. S.J. Nanou, O.D. Tzortzopoulos, S.A. Papathanassiou, “Evaluation of an enhanced power dispatch control scheme for multi-terminal HVDC grids using Monte-Carlo simulation”, Electric Power Systems Research, Vol. 140, November 2016, pp. 925–932. 10. A. Nocoń, S. Paszek, “Sensitivity analysis of power system stability factors including the uncertainty of mathematical models parameters”, Kwartalnik Elektryka, Vol. 2 (218), 2011, pp. 7–17. 11. A. Nocoń, S. Paszek, “Transient states and island mode operation of industrial electricity networks”, in: 13th Selected Issues of Electrical Engineering and Electronics (WZEE), Rzeszów 2016, pp. 1–6. 12. S. Paszek et al., “Pomiarowa estymacja paramentów dynamicznych generatorów synchronicznych i układów wzbudzenia pracujących w krajowym systemie elektroenergetycznym” [Measurement estimation of dynamic parameters of synchronous generators and excitation systems operated in the national power system], Silesian University of Technology Publishers, Gliwice 2013. 13. S. Paszek, A. Nocoń, “Parameter polyoptimization of PSS2A power system stabilizers operating in a multi-machine power system including the uncertainty of model parameters”, Applied Mathematics and Computation, No. 267, 2014, pp. 750–757. 14. S. Raychaudhuri, “Introduction to Monte Carlo simulation”, Proceedings of the 2008 Winter Simulation Conference [online], http://www.informs-sim.org/wsc08papers/012.pdf [access: 9.05.2016]. 15. S. Robak, “Źródła niepewności w analizie systemów elektroenergetycznych” [Uncertainty sources in power system analysis], Przegląd Elektrotechniczny, No. 84 (1), 2008, pp. 54–57. 16. A. Zimny, “Statystyka opisowa” [Descriptive statistics], State University of Applied Sciences in Konin Publishers, Konin 2010.

A.S. NocoĹ&#x201E; | Acta Energetica 2/31 (2017) | 137â&#x20AC;&#x201C;143

Adrian Sylwester NocoĹ&#x201E; Silesian University of Technology e-mail: adrian.nocon@polsl.pl Author or co-author of 63 publications, incl. three monographies. Reviewer of several scientific papers, including some from the Philadelphia list. His research interests include power system transients analysis, performance analysis of distributed on and off grid sources, optimization and polyoptimization methods using genetic algorithms, artificial intelligence methods.

143

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 137–143

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 137–143. When referring to the article please refer to the original text. PL

Analiza stanów nieustalonych w sieci elektroenergetycznej z uwzględnieniem działania samoczynnego częstotliwościowego odciążenia Autor

Adrian Sylwester Nocoń

Słowa kluczowe

stany nieustalone, niepewność parametrów modelu matematycznego, samoczynne częstotliwościowe odciążenie

Streszczenie

Autor przedstawia w artykule analizę wybranych stanów przejściowych zakładowej sieci elektroenergetycznej. Założono, że w sieci zainstalowane są źródła energii elektrycznej wyposażone w układy regulacji napięcia i prędkości kątowej. Analizowano interakcje układów regulacji zespołów wytwórczych z zabezpieczeniem samoczynnego częstotliwościowego odciążenia. W ramach badań przeprowadzono analizę porównawczą stanów przejściowych dla różnych algorytmów zabezpieczenia samoczynnego częstotliwościowego odciążenia. W analizie uwzględniono niepewność parametrów wybranych modeli matematycznych elementów badanego systemu elektroenergetycznego. Niepewność parametrów modeli uwzględniono poprzez symulacje wielokrotne i wyznaczenie obwiedni (pasm granicznych) rodziny przebiegów analizowanych sygnałów. Do oszacowania wiarygodności uzyskanych wyników z badań symulacyjnych wykorzystano odpowiednio dobrane wskaźniki statystyczne. Data wpływu do redakcji: 08.02.2017 Data akceptacji artykułu: 27.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wprowadzenie Stały wzrost liczby rozproszonych źródeł energii elektrycznej zainstalowanych w systemie elektroenergetycznym związany jest z rozwojem technologii odnawialnych źródeł energii, w tym układów ze spalaniem biomasy. W układach tych jako źródło energii elektrycznej może być zastosowany generator napędzany turbiną parową. Odpowiednio wyposażony zespół wytwórczy z generatorem synchronicznym (regulatorem napięcia i częstotliwości) możne stanowić źródło energii elektrycznej dla sieci pracującej autonomicznie. W celu umożliwienia pracy autonomicznej sieci elektroenergetycznej należy zapewnić m.in. zbilansowanie mocy czynnej generowanej w źródłach i zużywanej w odbiornikach. Nadwyżka mocy powoduje wzrost, a jej deficyt spadek częstotliwości w sieci [8]. Utrzymanie zadanej wartości częstotliwości (bilansowanie mocy czynnej) realizowane jest dwoma sposobami: poprzez zmianę wytwarzanej mocy czynnej w zespołach wytwórczych oraz poprzez zmianę mocy pobieranej przez odbiorniki. Za pierwszy sposób odpowiedzialny jest układ regulacji częstotliwości zainstalowany w układzie regulacji turbiny parowej. Regulacja mocy turbiny jest związana ze zmianą ilości pary, a szybkość zmiany mocy ograniczona jest bezwładnością układu. Zmiana mocy czynnej pobieranej przez odbiorniki jest zazwyczaj możliwa jedynie w dół (zmniejszenie wartości mocy) i może być realizowana prawie natychmiastowo poprzez wyłączanie odbiorników. Do realizacji tego zadania stosowane są układy samoczynnego częstotliwościowego odciążenia (SCO). W celu weryfikacji poprawności współpracy obu układów zapewniających utrzymanie stałej wartości częstotliwości konieczne są analizy stanów przejściowych (badania symulacyjne), w szczególności związanych

144

z nagłym niezbilansowaniem mocy czynnej, np. przejście sieci do pracy wyspowej. Dla sieci istniejących wymaga to wyznaczenia wiarygodnych parametrów modeli matematycznych [12]. Dla sieci nowo projektowanych lub modernizowanych występuje niepewność parametrów modeli matematycznych [15], którą należy uwzględnić w badaniach symulacyjnych [11]. W artykule przedstawiono wybrane stany przejściowe modernizowanej zakładowej sieci elektroenergetycznej przeznaczonej do pracy autonomicznej. Modernizacja (rozbudowa) sieci polega na zainstalowaniu nowego zespołu wytwórczego z generatorem synchronicznym. W ramach badań przeprowadzono analizę porównawczą stanów przejściowych dla różnych algorytmów SCO. Niepewność parametrów wybranych modeli matematycznych elementów badanego systemu elektroenergetycznego uwzględniono poprzez symulacje wielokrotne i wyznaczenie obwiedni (pasm granicznych) rodziny przebiegów analizowanych sygnałów. W badaniach ograniczano liczbę niezbędnych symulacji poprzez śledzenie odpowiednio dobranych wskaźników statystycznych. 2. Modelowanie zakładowej sieci elektroenergetycznej Analizowano 12-węzłową sieć elektroenergetyczną średniego napięcia (Un = 15 kV) o strukturze przedstawionej na rys. 1. W sieci zainstalowane są dwa zespoły wytwórcze z turbinami parowymi: istniejący zespół G1 z generatorem asynchronicznym (o mocy znamionowej Pn = 1,9 MW) i planowany zespół G2 z generatorem synchronicznym (o mocy znamionowej Pn = 5,7 MW). Obciążenie sieci stanowią silniki indukcyjne wchodzące w skład ośmiu linii technologicznych, z czego dwie linie to potrzeby własne zespołów wytwórczych. Średnia – najczęściej

występująca – moc czynna zużywana przez odbiorniki wynosi 9,9 MW, z czego 3,9 MW pobierane jest z Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE). Do zamodelowania elementów badanej sieci wykorzystano standardowe modele matematyczne [1, 7, 12]: obwodowy RL do zamodelowania generatora G1 i wszystkich silników indukcyjnych, GENROU – generator G2, IEEEG1 – turbiny parowe zespołów G1 i G2. Ponadto w układzie sterowania zespołu synchronicznego G2 uwzględniono: regulator częstotliwości typu PI (AFR) w układzie sterowania turbiny oraz układ regulacji napięcia typu PID (AVR), stanowiący część układu wzbudzenia generatora synchronicznego. Ze względu na modernizację sieci przyjęto, że niepewnymi parametrami są parametry modelu matematycznego planowanego źródła G2. Dla przyjętego modelu matematycznego zespołu wytwórczego G2 sumaryczna liczba parametrów niepewnych wynosi 36. W związku z tym na podstawie analizy wrażliwości [10] przyjęto, że parametrami niepewnymi są: przejściowa stała czasowa w osi d (Td0’), reaktancja podprzejściowa w osi d (Xd”) oraz stała czasowa inercji mechanicznej (H) modelu GENROU generatora synchronicznego. Ponadto stała czasowa wzbudnicy generatora synchronicznego (Tw) oraz wzmocnienie (KAVR) i stałe czasowe (TI AVR, TD AVR) regulatora napięcia AVR. W rozważanym przypadku niepewność parametrów uwzględniono z wykorzystaniem zmodyfikowanej metody symulacji Monte Carlo [4, 9, 13, 14]. W metodzie tej, poprzez symulacje wielokrotne, uzyskuje się wynik w postaci przedziału wartości (np. pasma przebiegów), w którym z dużym prawdopodobieństwem znajdować się będzie przebieg rzeczywisty. Uzyskany wynik (pasmo przebiegów) można więc

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 137–143

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 137–143. When referring to the article please refer to the original text. PL

wykorzystać do wyciągnięcia wiarygodnych wniosków i oceny współpracy elementów sieci elektroenergetycznej w różnych stanach przejściowych z uwzględnieniem niepewności parametrów modeli matematycznych. Symulacje wielokrotne wykonuje się dla różnych wartości niepewnych parametrów modeli matematycznych elementów sieci elektroenergetycznej. Wartości parametrów niepewnych w każdej symulacji wybierane są losowo z przyjętych przedziałów, określających możliwy zakres zmian parametrów [9, 13]. Im więcej zostanie przeanalizowanych wariantów (różnych zestawów parametrów modeli matematycznych), tym bardziej wiarygodny wynik zostanie osiągnięty. Wynik pewny zostałby osiągnięty, gdyby przeanalizować wszystkie możliwe kombinacje parametrów niepewnych, co jest nierealizowalne. W związku z tym warto poszukiwać metody, która pozwoli na oszacowanie wiarygodności wyników (pasm przebiegów), a w konsekwencji pozwoli na zmniejszenie liczby niezbędnych symulacji. W tym celu zaproponowano śledzenie pewnych wskaźników określających uzyskane pasmo przebiegów [13], przy czym wskaźniki te omówiono w rozdziale 4. Symulacje przeprowadzono, losując wartości poszczególnych parametrów z następujących przedziałów: Td0’ – 2÷12 s, Xd” – 0,05÷0,2 p.u., H – 2÷12 s, Tw – 0,15÷0,4 s. Wszystkie parametry regulatora AVR losowano z przedziału (1±35%) wartości wyznaczonej zgodnie z wytycznymi z pracy [2] na podstawie przyjętych parametrów generatora G2. Ze względu na nieznany rozkład prawdopodobieństwa niepewnych parametrów przyjęto nieskorelowane rozkłady losowe w zadanym przedziale. Parametry modeli matematycznych pozostałych elementów analizowanej sieci elektroenergetycznej zaczerpnięto z protokołów badań i kart katalogowych udostępnionych przez operatora sieci. 3. Układy samoczynnego częstotliwościowego odciążenia Układy samoczynnego częstotliwościowego odciążenia [3, 5, 6] służą do szybkiego zmniejszenia poboru mocy czynnej w określonym fragmencie sieci. Układy SCO, śledząc częstotliwość, odciążają sieć poprzez wyłączenie odbiorników. Liczba wyłączanych odbiorników (stopień odciążenia) zależy od wartości deficytu mocy czynnej i związanej z nim aktualnej wartości częstotliwości. W prezentowanych badaniach przebadano dwa algorytmy działania SCO: algorytm bazujący na śledzeniu wartości częstotliwości (podstawowy) [3, 5, 6] i algorytm bazujący na śledzeniu wartości mocy.

Rys. 1. Struktura zakładowej sieci elektroenergetycznej

Rys. 2. Graficzna interpretacja możliwych kombinacji odbiorników do wyłączenia

W podstawowym algorytmie działania układów SCO stosuje się pięć stopni odciążania, na każdym stopniu wymagana jest odpowiednia redukcja mocy pobieranej [6]. W analizowanej sieci z przyczyn technologicznych nie ma możliwości zachowania wymaganej wartości redukcji mocy czynnej dla poszczególnych stopni działania układu SCO. Redukcja mocy dla danego stopnia odciążenia jest możliwa tylko poprzez wyłączenie całej linii technologicznej. W tab. 1 zestawiono stopnie odciążania SCO i odpowiadające im wartości redukcji mocy: zalecane dla KSE [6] i realizowane w analizowanej sieci (moce poszczególnych linii technologicznych). Moc odciążenia dla KSE liczona jest jako procent szczytowego zapotrzebowania systemu, natomiast w analizowanej sieci liczona jest jako procent średniego (najczęściej występującego) obciążenia sieci. Warto zwrócić uwagę, że suma redukowanej mocy dla wszystkich pięciu progów według wymagań dla KSE wynosi 50%, natomiast dla analizowanej sieci 49%. W tab. 1 przedstawiono ponadto nazwy węzłów sieci z wyłączanymi odbiornikami oraz ich priorytet wyłączenia, przy czym odbiorniki w węzłach oznaczonych priorytetem równym 1 wyłączane są w pierwszej kolejności, a odbiornik w węźle W11 wyłączany jest jako ostatni (priorytet równy 2).

Stopień SCO Węzeł z wyłączanym odbiornikiem (rys. 1)

Priorytet wyłączania odbiornika

Drugim analizowanym algorytmem działania układu SCO jest algorytm bazujący na śledzeniu wartości mocy czynnej w sieci zakładowej. Układ SCO, mierząc wartości mocy czynnej dostarczanej z KSE (moc przesyłana linią L1) PKSE, wytwarzanej w źródłach G1 i G2 (PG1, PG2) oraz zużywanej przez każdy k-ty odbiornik (Pk), może wyznaczyć deficyt mocy ΔPD powodujący obniżanie się częstotliwości: (1) Wyzwolenie działania układu SCO w tym przypadku następuje, gdy pojawia się niezerowy deficyt mocy (ΔPD > 0), a wyłączenie odbiorników następuje ze zwłoką równą 100 ms. W celu eliminacji niepożądanych działań układu SCO (wyzwalający układ SCO deficyt mocy może być chwilowo wywołany przez stany przejściowe lub błędy numeryczne [5]) w rozważanym algorytmie wprowadzono drugi warunek konieczny do wyzwolenia wyłączeń realizowanych przez SCO. Warunkiem tym jest zmiana wartości częstotliwości większa niż założona wartość graniczna, którą przyjęto równą –0,3 Hz/s. Wartość zmiany częstotliwości Δf/Δt wyznaczano metodą regresji liniowej dla trzech pomiarów częstotliwości z krokiem czasowym równym 10 ms. Zgodnie z priorytetami wyłączeń przedstawionymi w tab. 1 jednoczesnemu 3

W11

Częstotliwość wyzwalająca

49,0

48,7

48,5

48,3

48,1

Moc odciążenia w KSE

Moc odciążenia w analizowanej sieci

Zwłoka czasowa SCO

0,2

0,5

Tab. 1. Progi odciążania SCO i odpowiadające im wartości mocy

145

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 137–143

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 137–143. When referring to the article please refer to the original text. PL

wyłączeniu mogą podlegać 4 odbiorniki (odbiorniki w węzłach od W6 do W9 mają ten sam priorytet wyłączenia) oraz, w ostatniej kolejności, odbiornik w węźle W11. W związku z tym redukcja mocy może nastąpić na 16 różnych sposobów (4 wyłączenia pojedynczych odbiorników, 6 wyłączeń 2 odbiorników jednocześnie,

Rys. 3. Przebieg napięcia zaciskowego generatora G1

Rys. 4. Przebieg napięcia zaciskowego generatora G2

Rys. 5. Przebieg mocy chwilowej generatora G1

Rys. 6. Przebieg mocy chwilowej generatora G2

146

4 wyłączenia 3 odbiorników, wyłączenie 4 odbiorników i wyłączenie 5 odbiorników). Zadaniem układu SCO jest wybór takiej kombinacji Z wyłączenia k odbiorników, aby moc redukowana PR była równa (lub zbliżona do) wartości deficytu mocy: (2)

gdzie: n – liczba wyłączanych odbiorników, Z – wybrana n-elementowa kombinacja spośród wszystkich 16 możliwości. Ze względu na niewielką liczbę kombinacji możliwe jest śledzenie wszystkich możliwych wartości mocy odciążenia. Po uszeregowaniu wszystkich kombinacji względem

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 137–143

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 137–143. When referring to the article please refer to the original text. PL

wartości mocy PR wybór rozwiązania będzie polegać na odszukaniu takiej kombinacji, dla której spełnione będzie równanie (1). 4. Stany przejściowe z uwzględnieniem niepewności parametrów Analizując możliwe stany nieustalone badanej sieci zakładowej, można je podzielić na: stany nieustalone występujące w czasie współpracy sieci z KSE, stany nieustalone w czasie pracy autonomicznej oraz przejście sieci od współpracy z KSE do pracy autonomicznej i odwrotnie. W celu uwidocznienia oddziaływania układu SCO na pracę sieci do dalszej analizy przyjęto stan nieustalony związany z przejściem sieci zakładowej od współpracy z KSE do pracy autonomicznej. W rozważanym przypadku taki stan nieustalony wiąże się z nagłym niezbilansowaniem mocy czynnej, przy czym deficyt mocy w sieci wynosi wówczas 3,9 MW. Wynikiem wielokrotnych badań symulacyjnych z uwzględnieniem niepewności parametrów modeli matematycznych jest

wiele przebiegów. Na ich podstawie można wyznaczyć pasma ograniczone przebiegami granicznymi. Najszersze możliwe pasmo to obszar, w którym znajdują się wszystkie wyznaczone przebiegi. Obszar taki ograniczony jest dwoma przebiegami skrajnymi: maksymalnym q max (t) i minimalnym q min(t). Przebiegi ograniczające pasmo wyznacza się zgodnie z zależnościami obowiązującymi dla i-tej chwili czasu:

(3) przy czym: y j(ti) – przebieg dynamiczny (w rozważanym przypadku napięcie zaciskowe generatora Vt, moc chwilowa p oraz częstotliwość f) wyznaczony dla j-tego losowego zestawu parametrów modeli matematycznych, m – liczba losowanych zestawów parametrów modeli matematycznych (liczba przeprowadzonych symulacji).

Ponadto pasma przebiegów mogą zostać ograniczone przez: α i β percentyl [16], zgodnie z zależnościami:

(4)

przy czym precentyl α określa górną, a β dolną granicę pasma. W dalszej części przyjęto, że α = 5, a β = 95, wówczas przebiegi q5(t) i q95(t) ograniczają pasmo dla 90% wszystkich wyznaczanych przebiegów. Do śledzenia zmian wyznaczanych pasm przebiegów, a w konsekwencji do oszacowania wiarygodności przebiegów zastosowano cztery wskaźniki: Qmax/min – pole pasma ograniczonego przez przebiegi qmax(t) i qmin(t), Q90% – pole pasma ograniczonego przez przebiegi q5(t) i q95(t) oraz bezwzględne maksymalne ζmax i minimalne ζmin wartości występujące w przebiegach yj(t), przy czym zależności na poszczególne wskaźniki można zapisać następująco:

Rys. 7. Przebieg częstotliwości w sieci

Rys. 8. Przebiegi wskaźników (5) i (6) dla przebiegów mocy chwilowej G1

Rys. 9. Przebiegi wskaźników (7) i (8) dla przebiegów mocy chwilowej G1

147

A.S. Nocoń | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 137–143

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 137–143. When referring to the article please refer to the original text. PL

(5) (6) (7) (8) Zgodnie z założeniami przedstawionymi w rozdziale 3 analizowano dwa algorytmy działania układu SCO. W rozważanym stanie przejściowym, dla pierwszego algorytmu (podstawowego algorytmu SCO) wyłączenia poszczególnych odbiorników następowały zgodnie z aktualną wartością częstotliwości i przyjętymi zwłokami czasowymi przedstawionymi w tab. 1. Dla drugiego algorytmu wyznaczano wartość deficytu mocy ΔPD i na tej podstawie typowano kombinacje odbiorników do wyłączenia, przy czym deficyt mocy równy jest wartości mocy pobieranej z KSE (PKSE). Graficzną interpretację sposobu wyboru kombinacji odbiorników do wyłączenia przez układ SCO przedstawiono na rys. 2, przy czym na osi rzędnych przedstawiono różnicę pomiędzy mocą redukowaną dla danej kombinacji wyłączeń a deficytem mocy (ΔPR = PR-ΔPD = PR-PKSE), a na osi odciętych odpowiadające jej kombinacje wyłączeń. Do dalszej analizy przyjęto kombinacje nr 2 i 5 (rys. 2), uwzględniając w ten sposób niedokładność wyznaczenia wymaganej wartości mocy odciążenia (2). Przypadek nr 2 odpowiada kombinacji Z = {W6; W7; W8; W9} (4-elementowa kombinacja Z oznacza, że wyłączeniu podlegają odbiorniki przyłączone do węzłów od W6 do W9), przy czym różnica mocy ΔPR wynosi wówczas 0,36 MW (tzn. wyłączono większą moc, niż wymaga to zbilansowanie sieci), natomiast w kombinacji nr 5 różnica mocy ΔPR wynosi –0,3 MW. Na rys. 3–7 przedstawiono uzyskane pasma przebiegów w czasie przejścia sieci do pracy autonomicznej. Rysunki 8 i 9 przedstawiają przebiegi wskaźników (5)–(8) w czasie symulacji wielokrotnych. Dla wszystkich prezentowanych przebiegów rysunek (a) dotyczy algorytmu podstawowego, natomiast (b) i (c) odpowiadają odpowiednio wariantowi drugiemu i piątemu drugiego algorytmu SCO. 5. Podsumowanie Porównując przebiegi przedstawione na rys. 3–7, można stwierdzić, że analizowane algorytmy SCO poprawnie współpracują z układami regulacji zespołów wytwórczych, umożliwiając przejście sieci do pracy autonomicznej z zachowaniem stabilności kątowej układu. Dla algorytmu podstawowego układ SCO w czasie przejścia sieci do pracy autonomicznej przy deficycie mocy równym 3,9 MW aktywuje tylko dwa stopnie, Adrian Sylwester Nocoń

w związku z tym wyłączane są odbiorniki przyłączone do węzłów W7 i W8 o łącznej mocy 3,24 MW. W stanie przejściowym częstotliwość nie spada poniżej 48,5 Hz, a czas odbudowy częstotliwości bardzo silnie zależy od wartości parametrów niepewnych (rys. 7a). Dla drugiego algorytmu badano przypadek wyłączenia 4 odbiorników (przypadek 2, wyłączenie mocy 4,34 MW) i 3 odbiorników (przypadek 5, wyłączenie mocy 3,68 MW), wyłączeniu podlega więc większa liczba odbiorników niż w algorytmie podstawowym. W stanie przejściowym, w obu przypadkach częstotliwość w systemie nie spada poniżej 49,5 Hz. Ponadto minimalna i maksymalna wartość częstotliwości oraz czas odbudowy częstotliwości praktycznie nie zależą od wartości parametrów niepewnych (rys. 7b i c). Biorąc powyższe spostrzeżenia pod uwagę, należałoby tak zmodyfikować drugi algorytm SCO, aby włączeniu podlegała jak najmniejsza liczba odbiorników, przy zachowaniu odpowiedniej wartości mocy wyłączanej (w kryterium wyboru kombinacji wyłączeń należałoby uwzględnić, oprócz mocy odciążenia, również liczbę wyłączanych odbiorników). Zaproponowane wskaźniki statystyczne zmieniają się wraz ze zwiększaniem liczby przeprowadzanych symulacji. W szczególności odnosi się to do wskaźników (5) i (6), czyli miar pola wyznaczonego przez przebiegi graniczne. Można jednak określić pewną liczbę symulacji, po której nie występują już znaczące zmiany wartości tych wskaźników. Dla wskaźnika Qmax/min jest to ok. 250 symulacji, a dla Q90% – ok. 100 symulacji, niezależnie od wariantu algorytmu SCO. W związku z tym, po osiągnięciu stabilizacji wartości konkretnego wskaźnika można skończyć już przeprowadzać symulacje, a uzyskane pasmo przebiegów (wynik symulacji wielokrotnej) można uznać za wiarygodne, czyli takie, w którym z dużym prawdopodobieństwem będzie znajdować się przebieg rzeczywisty. Dalsze zwiększanie liczby przeprowadzonych symulacji nie zmienia już wyniku (pasma przebiegu) w sposób znaczący, ponieważ uzyskiwane przebiegi mieszczą się w już wcześniej wyznaczonym paśmie. Wartości wskaźników Q max/min i Q 90% można również traktować jako miarę wrażliwości danego przebiegu (pasma przebiegów) na zmiany parametrów, im wskaźnik przyjmuje mniejsze wartości, tym pasmo jest węższe, zatem przebieg wykazuje mniejszą wrażliwość na zmiany parametrów. Bibliografia 1. Mello de F.P., Hannett L.H., Validation of synchronous machine models and derivation of model parameters from tests, IEEE Transaction on Power Apparatus and Systems 1981, Vol. 100, No. 2, s. 662–672.

2. Dokumentacja techniczna układu wzbudzenia Unitrol firmy ABB. 3. Halinka A., Rzepka P., Szablicki M., Systemy automatyki częstotliwościowego odciążania i bilansowania mocy czynnej obszarów sieciowych, Przegląd Elektrotechniczny 2014, r. 90, nr 8, s. 105–109. 4. Kalos M.H., Whitlock P.A., Monte Carlo methods, WILEY Verlag GmbH & Co., Weinheim 2008. 5. Klimpel A., Odciążanie jako ostat e c z ny ś ro d e k o brony K SE , Elektroenergetyka 2012, nr 3–4 (13–14), s. 84–97. 6. Klimpel A., Zabezpieczenia póładaptacyjne podczęstotliwościowe i podczęstotliwościowe SCO, materiały konferencji naukowo-technicznej „Technologie w energetyce”, 22–25.05.2015, s. 31–55. 7. Krause P.C., Analysis of electric machinery, McGraw-Hill Book Company, New York 1986. 8. Machowski J., Bialek J.W., Bumby J.R., Power System Dynamics: Stability and Control, John Wiley & Sons, 2008. 9. Nanou S.J., Tzortzopoulos O.D., Papathanassiou S.A., Evaluation of an enhanced power dispatch control scheme for multi-terminal HVDC grids using Monte-Carlo simulation, Electric Power Systems Research 2016, Vol. 140, November 2016, s. 925–932. 10. Nocoń A., Paszek S., Sensitivity analysis of power system stability factors including the uncertainty of mathematical models parameters, Kwartalnik Elektryka 2011, z. 2 (218), s. 7–17. 11. Nocoń A., Paszek S., Transient states and island mode operation of industrial electricity networks, in: 13th Selected Issues of Electrical Engineering and Electronics (WZEE), Rzeszów, 2016, s. 1–6. 12. Paszek S. i in., Pomiarowa estymacja parametrów dynamicznych generatorów synchronicznych i układów wzbudzenia pracujących w krajowym systemie elektroenergetycznym, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2013. 13. Paszek S., Nocoń A., Parameter polyoptimization of PSS2A power system stabilizers operating in a multi-machine power system including the uncertainty of model parameters, Applied Mathematics and Computation 2015, No. 267, s. 750–757. 14. Raychaudhuri S., Introduction to Monte Carlo simulation, Proceedings of the 2008 Winter Simulation Conference [online], http://www.informs-sim.org/wsc08papers/012.pdf [dostęp: 9.05.2016]. 15. Robak S., Źródła niepewności w analizie systemów elektroenergetycznych, Przegląd Elektrotechniczny 2008, nr 84(1), s. 54–57. 16. Zimny A., Statystyka opisowa, Wydawnictwo Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Koninie, Konin 2010.

dr inż. Politechnika Śląska e-mail: adrian.nocon@polsl.pl Autor lub współautor 63 publikacji, w tym 3 monografii. Recenzent kilku artykułów naukowych, w tym z listy filadelfijskiej. Jego zainteresowania badawcze to analiza SEE w stanach nieustalonych, analiza pracy źródeł rozproszonych on i off grid, metody optymalizacji i polioptymalizacji z wykorzystaniem algorytmów genetycznych, metody sztucznej inteligencji.

148

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | 149–157

Automatic Adjustment of Phase Shifting Transformers – the Ability to Control the Active Power Flow in International Exchange Lines Authors Ksawery Opala Tomasz Ogryczak

Keywords phase shifting transformers, control system, active power flow control

Abstract The authors presented the characteristics of Mikułowa substation in terms of its location and grid connections, brief functional description of its automatic controls, and the results of tests of the automatic control of four phase shifting transformers installed in Mikułowa – Hagenwerder international exchange lines. The tests were carried out as part of the phase shifting transformers’ commissioning at Mikułowa substation in 2016. These results allow one to verify the actual range of control of active power flow between the power system of Poland and Germany, and the control’s effect on the power flow in the NPS. This is the first such installation on a cross-border interconnection in Poland. So far the active power flow in the National Power System (NPS) has never been altered with the use of phase shifting transformers.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017212 Received: 15.02.2017 Accepted: 27.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction The origin of this article was the practical experience related to the installation of four phase shifting transformers, rated at 1,200 MVA each, at the Mikułowa substation. Phase shifting transformers with such rated power that have not been used in the NPS before. Yet they are operated in foreign power systems, e.g. in Germany – at Diele substation. The phase shifting transformers (PSTs) have been installed in two 400 kV Mikułowa – Hagenwerder international exchange lines to control the active power flow. The PSTs (Fig. 1) are practically symmetrical (sides: Source – S and Load – L) and each of them consists of two separate transformers: series and exciter. Both windings of the exciter transformer are star-connected. Its primary winding is powered from the grid and the secondary winding interoperates with the on-load tap-changer. The series transformer’s secondary winding, which generates the booster voltage, is connected in series with the line, in which the voltage phase shift is controlled. The full line current flows also through the winding. The series transformer’s primary winding is, however, delta-connected (which provides a voltage shift of π/2) and is powered from the exciter transformer’s control winding [1].

The control of active power flow through the phase shifting transformers consists in changing the flow without changing the aggregate power output to the grid. The known dependency is used here, which determines the active power flow in a single inductive branch. It has the following form [2]: (1) where: P – active power outgoing from the branch, Ui, Uj – at beginning and end of the branch, δ – load angle (difference of node voltage arguments at the beginning and end of the branch, δ = δi – δj). The active power flow control with phase shifting transformers consists in changing the load angle by changing the tap position in the exciter transformer’s secondary winding. The phase shifting transformers at Mikułowa substation have 65 control steps (±32 taps), with which the value and direction of the active power flow in MIK-HAG (Mikułowa-Hagenwerder) line can be changed. They are provided with two interoperable Reinhausen tap changers. The first on-load tap changer (OLTC) adjusts the tap positions in the range of 0... 32 and is located at the exciter 149

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | 149–157

transformer (Fig. 1). The second ARS (Advance Retard Switch) is responsible for widening the control scope from Advance – the direction of increasing active power import to Retard – increasing exports. The active power flow directions and values depending on the ARS and OLTC tap-changer positions are shown in Fig. 2. To change the Advance/Retard direction, OLTC taps should be changed one by one in the direction of tap 0. The Advance/Retard

control direction will change automatically upon OLTC transition from 0R to 1A or from 0A to 1R [3]. Changing OLTC tap positions should be continued until the desired position is reached.

2. Mikułowa node (MIK) specification Mikułowa 400/220/110 kV substation is located near the PolishGerman border in the vicinity of Turów Power Plant (ca. 30 km

Fig. 1. Connections between the exciter and series transformers of the Siemens Weiz phase shifter in Mikułowa substation [3] 150

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | 149–157

Fig. 2. Tap changer adjustment for active power flow control. Hence, the maximum active power import can be obtained in position 32A, and the maximum export in position 32R

Fig. 3. MIK control node topology

away). The substation is directly connected with two 400 kV lines (36 km) with Hagenwerder substation in Germany. In the line’s circuit labelled as HAG567, two PST1 and PST2 phase shifting transformers are installed in series. Similarly, two phase shifter PST3 and PST4 are installed in the line’s HAG568 circuit. The 400 kV switchgear is also connected with a single line to Czarna substation (Fig. 3). At present generators G2, G3, G4, G5, and G6 are connected to the Mikułowa 220 kV switchgear, and generator G1 is connected to the Turów Power Plant 110 kV switchgear. At 400/220/110 kV Mikułowa substation AT1 and AT2 400/220 kV, 500 MVA autotransformers, and AT3 and AT4 220/110 kV, 160 MVA autotransformers are operated. There are also two 500 MVA phase shifting transformers TD1 and TD2. TD1 and TD2 are located on the side of the lower 220 kV winding of autotransformers AT1 and AT2, respectively.

3. SSPF phase shifting transformers control system The SSPF monitors the status of the 567 and 568 lines’ topologies and the SP coupler in the Mikułowa substation (Fig. 4) and matches its mode of operation to the current operating condition (switches, measurements from current and voltage transformers). Circuits for the current and voltage measurements and the switch status representation are output directly to the SSPF (Fig. 5). Likewise, the PST1–PST4 tap positions are controlled directly through the SSPF output contacts [4]. The SSPF is the source of the signals which allows for switching on the 567 and 568 lines and the coupler. These signals from SSPF are used by the SSiN system. For external technical reasons, no measurements and representations from the Hagenwerder substation side are available to the SSPF. For this reason, it was assumed that the HAG567 and HAG568 lines are permanently connected at the Hagenwerder 380 kV switchgear. 151

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | 149–157

Fig. 4. Current and voltage transformers and switches, whose status is forwarded to SSPF

Fig. 5. SSPF hardware configuration

Control parameters: • EpsP – dead zone of active power setpoint Pzad • DeadTime – time [s], for which SSPF’s automatic operation is stopped 152

• • • •

RatioDif – permissible tap ratio difference between lines UnderVLock value – undervoltage lock value OverVLock value – overvoltage lock value OvercurrentLock value – overcurrent lock value.

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | 149–157

Fig. 6. SSPF control screen

The system performs control tasks based on the control parameters set locally from the SSPF terminal or the substation’s SSIN computer system terminal, or remotely from the regional/ national power dispatch level using the DYSTER system. The SSPF terminal in the station serves to locally enter the control setpoints, to control, and graphically render the SSPF control process performance. The presentation of the results in the simplified SSPF functional diagram (SSPF control screen – Fig. 6) consists in the display of the actual voltages, power, tap numbers, ARS positions, setpoints, messages and signalling. Detailed readings of the measurement from transformers in individual bays are shown on the measurement screen (Fig. 7). The SSPF operation is remotely controlled and supervised from the regional/national power dispatch level through the DYSTER system terminal with the same SSPF handling functionality as that of the local terminal in the substation. The connection of the substation’s SSPF system with SSiN is redundant and enables the transmission of the control process related data and the retrieval of SSiN setpoint data for the control process. The SSNN provides the communication with the regional/national power dispatch level.

4. SSPF operation description The SSPF system is designed for automatic management of the Mikułowa substation operation in the following areas: • maintaining a setpoint of active power flow through the substation’s phase shifting transformers – criterion P • control of the phase shifting transformers tap positions (setting the PSTs tap number setpoint and/or tap position control up/down) – criterion Z. No asymmetric PST operation (1-0, 2-0 and 2-1) is permitted in the SSPF automatic adjustment mode. The criterion P (according to active power setpoint Pzad) is the basic condition of automatic

operation. With criterion P, the control system (SSPF) task is to maintain the active power setpoint Pzad for the MIK node, and to maintain the appropriate flows in 400 kV MIK-HAG lines, e.g. to avoid circular power flows. No PST operation with various automatic (with SSPF) and manual (without SSPF) control modes is allowed. When this happens, then PF, which is in automatic mode, will be automatically excluded from it by SSPF. Example: Both PSTs are set for automatic operation in each line; if then one of them is switched to manual operation, then the other PSTs automatic operation will be blocked. The SSPF detects undesired operating conditions of the phase shifters operating in HAG 567 and HAG 568 lines. Upon detection of such a condition, the SSPF generates the warning signals shown below (Fig. 7): 1. Unsymmetrical operation of HAG 567/568 lines – notice of asymmetry (1–0, 2–0, 2–1) operation of HAG 567 and HAG 568 lines 2. Unsymmetrical configuration of HAG 567 line – notice of asymmetry of switched-off HAG 567 line with respect to switched-on HAG 568 line 3. Unsymmetrical configuration of HAG 568 line – notice of asymmetry of switched-off HAG 568 line with respect to switched-on HAG 567 line 4. RatioDif overrun for HAG567/568 – notice of aggregate mismatch of taps between the lines 5. RatioDif overrun for PF1-PF2 – notice of mismatch of the taps of PF1 and PF2 phase shifters (in HAG 567 line) 6. RatioDif overrun for PF3-PF4 – notice of mismatch of the taps of PF3 and PF4 phase shifters (in HAG 568 line). SSPF operation rules under criterion Z The SSPF enables a change of the PSTs OLTC tap positions by setting the tap number or moving the tap up/tap down arrows. 153

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | 149–157

The OLTC tap number setpoints range from –32 to +32 (from 32 Retard to 32 Advance). The SSPF (for all PSTs) performs sequential control simultaneously in pairs: PST1 and PST3 and PST2 and PST4. 1. With one, either HAG 567 or 568, line in operation, when taps are changed by setting a tap number in a phase shifting transformer in a line, the SSPF transfers the tap position setpoint also to the other PST in the line. 2. With both HAG 567 and 568 lines in operation, when taps are changed by setting a tap number for a PST in one of line, the SSPF transfers the setpoint also to all other PSTs in the both line circuits. 3. With the tap up/tap down arrows, taps are changed on each PST individually. Any tap number change so affected also changes the setpoint of the PST. 4. The SSPF prevents setting a tap number for a change larger than by one tap step – such a larger change would require subsequent setting of setpoints by one higher than the current tap position. SSPF operation rules under criterion P The SSPF system allows to change the actual active power flow in HAG567 and HAG568 lines by pre-setting its setpoint value Pzad. The power setpoints range from –1,170 MW to +1,170 MW. A power setpoint is assigned to each of HAG567 and HAG568 lines (Fig. 6). When the lines are operated in parallel, entering a new setpoint for either line assigns it to the other line too. The actual power flow through a line (PST) may be different from the setpoint by the SSPF system’s deadband, which is epsP +/–30 MW. For example, for power setpoint 1,170 MW the resulting power flow through the shifter will range from 1,140 MW to 1,200 MW. To change the active power flow direction, the power setpoint should be entered with the appropriate sign, “+” for imported power and “-” for exported power, respectively.

Fig. 7. Screen of all available SSPF measurements 154

The SSPF changes the tap positions by one at a time towards the set setpoint. The Advance/Retard control directions toggle automatically upon a tap change from 0R to 1A or 0A to 1R by the OLTC. Then the SSPF keeps on changing the OLTC taps until the power setpoint is reached. The SSPF (for all PSTs) performs sequential control simultaneously in pairs: PST1 and PST3, and PST2 and PST4, changing their position by one at a time.

5. Results of phase shifter performance tests The active power flow control with phase shifting transformers was tested on May 16, 2016 as part of the SSPF acceptance tests. Four PST1–PST4 were operated during the tests. Both HAG567 and HAG568 were operated in parallel – connected to the R400 kV Mikułowa and R380 kV Hagenwerder switchgear. The first test consisted in a change of PSTs taps from 0 to 20 under criterion Z. The test is shown in Fig. 8. The resulting aggregate (HAG567 and HAG568) ranges of changes in the active and reactive power flows were 700 MW and 80 MVAr, respectively. The resulting voltage change at the R400 kV Mikułowa switchgear was 6.5 kV. The next test consisted in changing the criterion from Z to P, and setting power setpoint Pzad = 500 MW for each line. This enforced the reverse change of the PST taps from position 20 (Fig. 9). Once the expected active power flow had been reached (with the accuracy up to dead band ±30 MW), the setpoint Pzad was changed to 400 MW. This was to force the PST tap position change to the initial zero. When the PST zero tap had been reached, the setpoint Pzad was changed to 450 MW to stop the control under criterion P. Then the control under criterion Z was tested, with negative tap positions (ARS switch position = Retard) from 0 to –10. The resulting aggregate (HAG567 and HAG568) ranges of changes

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | 149–157

in the active and reactive power flows were ∆P = 400 MW and ∆Q = 30 MVAr, respectively (Fig. 10). The resulting voltage increase at the R400 kV Mikułowa switchgear was ∆U = 3 kV. The last test consisted in enforcing the upward change of PST taps when operated under criterion P (Fig. 11) during PST operation. For this purpose, the new active power flow setpoint Pzad = 350 MW was set for both lines.

Once the pre-set active power flow setpoint had been reached (with the accuracy up to dead band ±30 MW), the Pzad setpoint was changed to 400 MW. To conclude the control under criterion P, Pzad = 440 MW was set. Finally, during the test, the range of PF tap numbers change from –8 to –2 was accomplished.

Fig. 8. Criterion Z – tap position changes from 0 to 20

Fig. 9. Criterion P – tap position changes from 20 to 0 155

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | 149–157

6. Summary The installation of four PSTs in the international exchange lines allows efficient control of the active power flow between the grids managed by the Polish grid operator (PSE SA) and the German grid operator (50Hertz). The SSPF system implemented by the Institute of Power Engineering is an effective tool for the

Fig. 10. Criterion Z – tap position changes from 0 to –10

Fig. 11. Criterion P – tap position changes from –8 to –2 156

automatic control of the active power flow. In addition, the SSPF monitors the operating status of all PSTs and counteracts the uncontrolled switching operations of HAG567 and HAG568 lines on the Mikułowa substation side. The completed tests allowed verifying the estimated control capacity of the PSTs. Under the test conditions, the average

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | 149–157

change by. ca. 40 MW/tap and 0.35 kV/tap was achieved. In addition, it has been observed that with an active power flow change also the reactive power flow changes by ca. 10%. The actual conditions and grid constraints did not allow to test the PST control capacity over the full tap adjustment range (from –32 to 32). The test results and the 50Hertz operator’s experience with similar phase shifters in Diele substation are sufficient to adopt linear extrapolation of the obtained characteristics for the remaining PST control range.

REFERENCES

1. Kocot H. et al., “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. 4, 2014. 2. Korab R., Owczarek R., “Kształtowanie transgranicznych przepływów mocy z wykorzystaniem transformatorów z regulacją poprzeczną” [Control of cross-border power flows with lateral controller transformers], Energetyka, No. 5, 2011. 3. “Performance specification customer order PST PSE Polen”, Maschinenfabrik Reinhausen GmbH, Regensburg, Germany, 2015. 4. “Draft of the futures of the usage of a Tapcon 260 at a phase shifter”, VA TECH Elin Transformatoren GmbH & Co, Weiz, Austria, 2005.

Ksawery Opala Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: k.opala@ien.gda.pl Graduated from Gdańsk University of Technology – Faculty of Electrical and Control Engineering and Faculty of Management and Economics. Completed post-graduate Studies in Nuclear Power Engineering at the Faculty of Electric Engineering and Automatics at his alma mater. Since 2001 a research assistant in the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering. His area of interest includes ARNE and ARST automatic control, areal voltage and reactive power control, power grid performance analysis and flow calculations. He developed the control concept and was involved in the implementation of the Phase Shifter Control System at Mikułowa substation, and many ARST/ARNE systems in the NPS.

Tomasz Ogryczak Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: t.ogryczak@ien.gda.pl Graduated from Gdańsk University of Technology, Faculty of Electronics, and from post-graduate Studies of Law and Management, Faculty of Management and Economics. 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 employed as manager of the Power System Automation Department. 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.

157

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 149–157

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 149–157. When referring to the article please refer to the original text. PL

Automatyczne sterowanie przesuwnikami fazowymi – możliwości regulacji przepływu mocy czynnej w liniach wymiany międzynarodowej Autorzy

Ksawery Opala Tomasz Ogryczak

Słowa kluczowe

przesuwnik fazowy, system sterowania, regulacja przepływu mocy czynnej

Streszczenie

Autorzy przedstawili charakterystykę stacji elektroenergetycznej Mikułowa ze względu na jej lokalizację i powiązania sieciowe, skrócony opis funkcjonalny zastosowanej automatyki oraz wyniki badań działania układu automatycznej regulacji czterech przesuwników fazowych zainstalowanych w liniach wymiany międzynarodowej Mikułowa – Hagenwerder. Badania wykonano w ramach prac uruchomieniowych przesuwników fazowych prowadzonych w SE Mikułowa w 2016 roku. Wyniki te pozwalają zweryfikować rzeczywisty zakres regulacji przepływu mocy czynnej pomiędzy systemem elektroenergetycznym Polski i Niemiec oraz wpływ regulacji na rozpływ mocy czynnej w KSE. Jest to pierwsza tego typu instalacja na połączeniu transgranicznym w Polsce. Zmiana przepływu mocy czynnej z wykorzystaniem przesuwników fazowych nie była dotychczas stosowana w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym (KSE). Data wpływu do redakcji: 15.02.2017 Data akceptacji artykułu: 27.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wprowadzenie Genezą powstania niniejszego artykułu były doświadczenia praktyczne związane z instalacją czterech przesuwników fazowych, o mocy znamionowej 1200 MVA każdy, w stacji elektroenergetycznej Mikułowa. Przesuwniki fazowe o takiej mocy znamionowej są urządzeniami, które nie były dotychczas stosowane w KSE. Pracują natomiast w zagranicznych systemach energetycznych, np. w Niemczech – stacja elektroenergetyczna Diele. Przesuwniki fazowe – PF (ang. Phase Shifting Transformer – PST) zainstalowano w dwóch liniach wymiany międzynarodowej Mikułowa – Hagenwerder 400 kV, w celu regulacji przepływu mocy czynnej. Zastosowane PF (rys. 1) są praktycznie symetryczne (strona: Source – S i Load – L) i każdy z nich składa się z dwóch osobnych transformatorów (series – szeregowy i exciter – wzbudzający). Transformator wzbudzający TW ma oba uzwojenia połączone w gwiazdę. Uzwojenie pierwotne TW jest zasilane z sieci, a uzwojenie wtórne współpracuje z przełącznikiem zaczepów pod obciążeniem. Uzwojenie wtórne transformatora szeregowego TS, wytwarzające napięcie dodawcze, jest włączone w szereg z linią, w której reguluje się przesunięcie fazowe napięcia. Przez uzwojenie przepływa pełny prąd linii. Uzwojenie pierwotne TS jest natomiast połączone w trójkąt (co zapewnia przesunięcie napięć o π/2) i jest zasilane z uzwojenia regulacyjnego transformatora wzbudzającego [1]. Regulacja przepływu mocy czynnej przez przesuwniki fazowe polega na zmianie rozpływu bez zmiany sumarycznej mocy wytwarzanej w sieci. Wykorzystana jest tutaj znana zależność określająca przepływ mocy czynnej przez pojedynczą gałąź

158

o charakterze indukcyjnym. Ma ona następującą postać [2]: (1) gdzie: P – moc czynna wypływająca z rozpatrywanej gałęzi, Ui, Uj – moduły napięć na początku i końcu gałęzi, δ – kąt obciążenia (różnica argumentów napięć węzłowych na początku i końcu gałęzi, δ = δi – δj). Regulacja przepływu mocy czynnej przez przesuwniki fazowe polega na zmianie wartości kąta obciążenia poprzez zmianę numeru zaczepu w uzwojeniu wtórnym TW. Zainstalowane w SE Mikułowa PF posiadają 65 stopni regulacji (±32 zaczepy), dzięki którym możliwa jest zmiana wartości, jak i kierunku mocy czynnej płynącej w linii MIK-HAG (Mikułowa–Hagenwerder). PF posiadają dwa przełączniki zaczepów firmy Reinhausen współpracujące ze sobą. Pierwszy przełącznik OLTC (On-Load Tap Changer) zmienia położenie numeru zaczepu w zakresie 0… 32 i jest zlokalizowany przy TW (rys. 1). Natomiast drugi przełącznik ARS (Advance Retard Switch) odpowiada za poszerzenie zakresu regulacyjnego z Advance – kierunek zwiększania importu mocy czynnej na Retard – wzrost eksportu. Kierunki i wartość przepływu mocy czynnej w zależności od zmian położenia przełączników zaczepów ARS i OLTC przedstawiono na rys. 2. Aby zmienić kierunek Advance/Retard należy zmieniać zaczep PPZ stopniowo o jeden, w kierunku zaczepu 0. Zmiana kierunku sterowania Advance/Retard nastąpi automatycznie w chwili przejścia przez PPZ z pozycji 0R na 1A lub 0A na 1R [3]. Należy kontynuować zmianę zaczepów PPZ aż do osiągnięcia żądanej pozycji PPZ.

2. Charakterystyka węzła Mikułowa (MIK) Stacja elektroenergetyczna Mikułowa 400/220/110 kV jest położona przy granicy polsko-niemieckiej w pobliżu Elektrowni Turów (ok. 30 km). Stacja połączona jest bezpośrednio dwoma liniami 400 kV (o długości 36 km) ze stacją niemiecką Hagenwerder. W torze linii, oznaczonej jako HAG567, zainstalowano szeregowo dwa przesuwniki fazowe PF1 i PF2. Analogicznie w torze linii HAG568 zainstalowano szeregowo dwa przesuwniki fazowe PF3 i PF4. Rozdzielnia 400 kV połączona jest również pojedynczą linią za stacją Czarna (rys. 3). Aktualnie do rozdzielni 220 kV przyłączone są generatory: G2, G3, G4, G5, G6, natomiast do rozdzielni 110 kV Elektrowni Turów przyłączony jest generator G1. W stacji elektroenergetycznej 400/220/110 kV Mikułowa pracują: autotransformatory AT1 i AT2 400/220 kV o mocy znamionowej Sn = 500 MVA oraz autotransformatory AT3 i AT4 220/110 kV o mocy znamionowej Sn = 160 MVA. W stacji pracują także przesuwniki fazowe oznaczone jako TD1 i TD2 o mocy znamionowej Sn = 500 MVA. TD1 i TD2 zlokalizowane są po stronie dolnego uzwojenia 220 kV autotransformatorów odpowiednio AT1 i AT2. 3. System sterowania przesuwników fazowych SSPF SSPF monitoruje stan topologii linii 567 i 568 oraz sprzęgła SP w stacji Mikułowa (rys. 4) i dobiera sposób działania do aktualnego stanu pracy (łączniki, pomiary z przekładników prądowych i napięciowych). Obwody pomiarów prądowych i napięciowych oraz odwzorowania stanu położenia łączników koniecznych do poprawnej pracy układu są doprowadzone bezpośrednio do SSPF (rys. 5). Podobnie sterowanie

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 149–157

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 149–157. When referring to the article please refer to the original text. PL

zmianą zaczepów przesuwników PF1 – PF4 realizowane jest bezpośrednio poprzez styki wyjściowe SSPF [4]. SSPF jest źródłem sygnałów zezwalających na załączenie linii 567 i 568 oraz sprzęgła, które są wykorzystywane przez system SSiN. Z powodów zewnętrznych problemów technicznych SSPF nie dysponuje pomiarami i odwzorowaniami ze strony stacji Hagenwerder. Z tego powodu przyjęto, że linie HAG567 i HAG568 są stale połączone w rozdzielni 380 kV Hagenwerder. Parametry regulacji: • EpsP – strefa nieczułości wartości zadanej mocy czynnej Pzad • DeadTime – okres czasu [s], na który zatrzymana jest praca automatyczna SSPF • RatioDiff – dopuszczalna różnica przekładni pomiędzy liniami • UnderVLock value – wartość blokady podnapięciowej • OverVLock value – wartość blokady nadnapięciowej • OvecurrentLock value – wartość blokady nadprądowej. Zadania regulacyjne realizowane są przez system w oparciu o parametry regulacji zadawane lokalnie z terminalu SSPF lub terminalu systemu komputerowego SSiN stacji, czy też zdalnie z poziomu ODM/KDM za pomocą systemu DYSTER. Terminal SSPF w stacji służy do miejscowego wprowadzania wartości zadanych procesu regulacji, sterowania oraz graficznej prezentacji działania procesu regulacji SSPF. Prezentacja wyników na uproszczonym schemacie funkcjonalnym SSPF (ekran regulacji SSPF – rys. 6) polega na wyświetlaniu bieżących wartości napięć, mocy, numerów zaczepów, pozycji ARS, wartości zadanych, komunikatów i sygnalizacji. Szczegółowe odczyty pomiarów z przekładników w poszczególnych polach umieszczone są na ekranie pomiarów (rys. 7). Zdalne sterowanie i nadzór nad działaniem SSPF realizowany jest z poziomu ODM/ KDM za pomocą systemu DYSTER poprzez terminal o takiej samej funkcjonalności w zakresie obsługi SSPF, jak terminal lokalny w stacji. Połączenie systemu SSPF stacji z SSiN jest redundantne i umożliwia przekazywanie danych związanych z procesem regulacji oraz pobieranie danych z SSiN w zakresie wartości zadanych dla procesu regulacji. Poprzez SSiN realizowana jest komunikacja z ośrodkami nadrzędnymi ODM/KDM.

Rys. 1. Schemat połączeń pomiędzy TW i TS przesuwnika fazowego produkcji Siemens Weiz, zastosowanego w SE Mikułowa [3]

4. Opis działania SSPF System SSPF przeznaczony jest do automatycznego prowadzenia ruchu SE Mikułowa w następującym zakresie: • utrzymywanie zadanego poziomu mocy czynnej przepływającej przez przesuwniki fazowe stacji – kryterium P • sterowanie zaczepami przesuwników fazowych (ustawianie zadanego numeru zaczepu przesuwnika i/lub realizacja sterowań zaczep w górę/ dół) – kryterium Z. Nie dopuszcza się asymetrycznej pracy PF (1-0, 2-0 i 2-1) w trybie automatycznej regulacji SSPF. Kryterium P (wg zadanej mocy czynnej Pzad) jest podstawowym warunkiem pracy automatycznej. W kryterium P zadaniem systemu sterowania (SSPF) jest

Rys. 2. Sterowanie przełącznikiem zaczepów w celu regulacji przepływu mocy czynnej. Stąd maksymalny import mocy czynnej można uzyskać w położeniu 32A, a maksymalny eksport w położeniu 32R

159

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 149–157

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 149–157. 105–110. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 3. Topologia węzła regulacyjnego MIK

Rys. 4. Przekładniki prądowe i napięciowe oraz łączniki, których stan doprowadzony jest do SSPF

Rys. 5. Konfiguracja sprzętowa SSPF

160

utrzymanie zadanej mocy czynnej Pzad dla węzła MIK oraz utrzymywanie odpowiednich przepływów w linach 400 kV MIK-HAG, np. unikanie wystąpienia krążenia mocy. Nie dopuszcza się pracy PF z różnymi trybami regulacji automatycznej (SSPF) i ręcznej (bez SSPF). Gdy zaistnieje taki przypadek, to PF, który jest w trybie pracy automatycznej, pozostanie wyłączony z pracy automatycznej przez SSPF. Przykład: Obydwa PF załączone do pracy automatycznej w danej linii; jeżeli następnie jeden z nich zostanie przełączony do pracy ręcznej, to praca automatyczna drugiego zostanie zablokowana. System SSPF wykrywa niepożądane stany pracy przesuwników fazowych pracujących w linii HAG 567 i HAG 568. Po wykryciu takich stanów SSPF generuje przedstawione poniżej sygnały ostrzeżeń (rys. 7): 1. Niesymetr yczna praca linii HAG567/568 – informacja o niesymetrycznej (1-0, 2-0, 2-1) pracy linii HAG 567 i HAG 568 2. Niesymetryczna konfiguracja linii HAG567 – informacja o niesymetrii wyłączonej linii HAG 567 w stosunku do załączonej linii HAG 568 3. Niesymetryczna konfiguracja linii HAG568 – informacja o niesymetrii wyłączonej linii HAG 568 w stosunku do załączonej linii HAG 567 4. P r z e k r o c z e n i e R at i o D i f f d l a HAG567/568 – informacja o sumarycznym rozstrojeniu zaczepów pomiędzy liniami 5. Przekroczenie RatioDiff dla PF1-PF2 – informacja o rozstrojeniu zaczepów przesuwników PF1 i PF2 (w linii HAG 567) 6. Przekroczenie RatioDiff dla PF3-PF4 – informacja o rozstrojeniu zaczepów przesuwników PF3 i PF4 (w linii HAG 568). Zasady pracy SSPF w kryterium Z SSPF umożliwia zmianę pozycji PPZ na przesuwnikach poprzez zadawanie numeru zaczepu lub sterowanie strzałkami zaczep w górę / zaczep w dół. Zakres nastawień zadanych numerów zaczepów PPZ wynosi od –32 do +32 (od 32 Retard do 32 Advance).

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 149–157

Rys. 6. Ekran regulacji SSPF

Rys. 7. Ekran wszystkich dostępnych pomiarów SSPF

Rys. 8. Kryterium Z – zakres zmiany zaczepów od 0 do 20

Układ SSPF (dla pracy wszystkich PF) wykonuje sterowania sekwencyjne jednocześnie parami: PF1 i PF3 oraz PF2 i PF4. 1. W układzie pracy jednej linii HAG 567 lub 568, w przypadku zmiany zaczepów wykonywanej przez zadawanie numeru zaczepów na jednym z przesuwników w danej linii, układ SSPF powoduje przepisanie tej samej wartości zadanej także dla drugiego przesuwnika w tej linii. 2. W układzie pracy obu linii HAG 567 i 568, w przypadku zmiany zaczepów wykonywanej przez zadawanie numeru zaczepów na jednym z przesuwników w jednej z linii, układ SSPF powoduje przepisanie tej samej wartości zadanej także dla wszystkich pozostałych przesuwników w obu torach linii. 3. Zmianę zaczepów strzałkami zaczep w górę / zaczep w dół wykonuje się indywidulanie na każdym z przesuwników z osobna. Zmiana numeru zaczepu wykonana w ten sposób powoduje także zmianę wartości zadanej danego przesuwnika. 4. Układ SSPF uniemożliwia zadanie numeru zaczepów większej niż zmiana o jeden zaczep – zmiana o więcej numerów zaczepów wymaga kolejno zadawania wartości większej o jeden numer od bieżącego zaczepu. Zasady pracy układu SSPF w kryterium P Układ SSPF umożliwia zmianę aktualnego przesyłu mocy czynnej w liniach HAG567 i HAG568 poprzez zadawanie wartości mocy Pzad. Zakres zadawania wartości mocy wynosi od –1170 MW do +1170 MW. Moc zadana przypisana jest do każdej z linii HAG567 i HAG568 (rys. 6). W przypadku pracy równoległej linii wprowadzenie nowej wartości zadanej dla jednej z linii powoduje przepisanie tej wartości zadanej dla drugiej linii. Rzeczywista wartość mocy przepływającej przez linię (przesuwniki) może się różnić od zadanej o wartość strefy nieczułości układu SSPF, która wynosi epsP +/– 30 MW. Np. dla wartości zadawanej mocy 1170 MW wynikowa moc przepływająca przez przesuwnik będzie się zawierać w zakresie od 1140 MW do 1200 MW. Aby zmienić kierunek przepływu mocy czynnej, należy zadać wartości mocy z odpowiednim znakiem, odpowiednio „+” dla mocy importowanej i „–” dla mocy eksportowanej. Układ SSPF zmienia pozycje zaczepów co jeden zaczep w kierunku osiągnięcia nastawionej zadanej wartości mocy. Zmiana kierunku sterowania Advance/Retard następuje automatycznie w chwili przełączenia przez PPZ zaczepu z 0R na 1A lub z 0A na 1R. Następnie układ SSPF kontynuuje zmianę zaczepów PPZ aż do osiągnięcia zadanej wartości mocy. Układ SSPF (dla pracy wszystkich PF) wykonuje sterowania sekwencyjne jednocześnie parami: PF1 i PF3 oraz PF2 i PF4, zmieniając w jednym kroku pozycję o jeden zaczep. 5. Wyniki badań pracy przesuwników fazowych Próbę regulacji przepływu mocy czynnej z wykorzystaniem przesuwników fazowych wykonano 16 maja 2016 roku w ramach

161

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 149–157

Rys. 9. Kryterium P – zakres zmiany zaczepów od 20 do 0

Rys. 10. Kryterium Z – zakres zmiany zaczepów od 0 do –10

Rys. 11. Kryterium P – zakres zmiany zaczepów od –8 do –2

162

testów odbiorczych układu SSPF. Podczas prób pracowały cztery przesuwniki PF1 – PF4. Obie linie HAG567 i HAG568 pracowały równolegle – połączone w rozdzielni R400 kV Mikułowa oraz R380 kV Hagenwerder. Pierwsza próba polegała na zmianie w kryterium Z zaczepów PF od wartości 0 do 20. Przebieg próby zaprezentowano na rys. 8. Uzyskany sumaryczny (linia HAG567 i HAG568) zakres zmian przepływu mocy czynnej wynosi 700 MW, mocy biernej 80 Mvar. Zmiana wartości napięcia na rozdzielni R400 kV Mikułowa wyniosła 6,5 kV. Kolejna próba polegała na zmianie kryterium z Z na P i wymuszeniu wartości zadanej Pzad = 500 MW dla każdej z linii. Dzięki temu wymuszono powrotną zmianę zaczepów PF z pozycji 20 (rys. 9). Po osiągnięciu oczekiwanej wartości przepływu mocy czynnej (z dokładnością do strefy nieczułości ±30 MW) dokonano zmiany Pzad na 400 MW. Miało to na celu wymuszenie osiągnięcia przez PF wyjściowej pozycji zerowej zaczepów. Po uzyskaniu zerowego zaczepu przez PF zmieniono wartość Pzad na 450 MW, aby przerwać regulację w kryterium P. Następnie przeprowadzono próbę regulacji w kryterium Z w zakresie zaczepów ujemnych (pozycja przełącznika ARS = Retard) od 0 do –10. Osiągnięto sumaryczną (w obu liniach) zmianę przepływu mocy czynnej ∆P = 400 MW oraz mocy biernej ∆Q = 30 Mvar (rys. 10). Uzyskany podczas próby przyrost napięcia dla rozdzielni R400 Mikułowa wyniósł ∆U = 3 kV. Ostatnia próba polegała na wymuszeniu podczas pracy PF w kryterium P zmiany zaczepów w górę (rys. 11). W tym celu przyjęto nową wartość zadaną przepływu mocy czynnej (dla obu linii) Pzad = 350 MW. Po osiągnięciu zadanej wartości przepływu mocy czynnej (z dokładnością do strefy nieczułości ±30 MW) dokonano zmiany Pzad na 400 MW. W celu zakończenia regulacji, w kryterium P przyjęto Pzad = 440 MW. Ostatecznie podczas próby osiągnięto zakres zmian numerów zaczepów PF od –8 do –2. 6. Podsumowanie Instalacja czterech PF w liniach wymiany międzynarodowej pozwala na skuteczne kształtowanie poziomu przepływu mocy czynnej, pomiędzy sieciami zarządzanymi przez operatora sieci polskiej (PSE SA) i niemieckiej (50Hertz). Wdrożony przez Instytut Energetyki układ SSPF jest skutecznym narzędziem pozwalającym na prowadzenie automatycznej regulacji przepływu mocy czynnej. Dodatkowo SSPF kontroluje stan pracy wszystkich PF oraz przeciwdziała niekontrolowanym operacjom łączeniowym linii HAG567 i HAG568 po stronie SE Mikułowa. Przeprowadzone próby pozwoliły urealnić szacowane dotąd możliwości regulacyjne zainstalowanych PF. W badanych warunkach osiągnięto średnią zmianę ok. 40 MW/ zaczep i 0,35 kV/ zaczep. Dodatkowo zaobserwowano, że zmiana wartości przepływu mocy czynnej wywołuje ok. 10-proc. zmianę przepływu mocy biernej.

K. Opala, T. Ogryczak | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 149–157

Bieżące warunki i ograniczenia sieciowe nie pozwoliły na zbadanie możliwości regulacji PF w pełnym zakresie regulacji (od zaczepu –32 do 32). Wyniki z prób oraz doświadczenia operatora 50Hertz z podobnymi przesuwnikami w SE Diele są wystarczające do przyjęcia liniowej ekstrapolacji uzyskanych charakterystyk dla pozostałego zakresu regulacji PF.

Bibliografia 1. Kocot H. i in., Dobór głównych parametrów przesuwników fazowych dla zachodnich połączeń transgranicznych KSE, Przegląd Elektrotechniczny 2014, r. 90, nr 4. 2. Korab R., Owczarek R., Kształtowanie transgranicznych przepływów mocy z wykorzystaniem transformatorów

z regulacją poprzeczną, Energetyka 2011, nr 5. 3. Performance specification customer order PST PSE Polen, Maschinenfabrik Reinhausen GmbH, Regensburg, Germany, 2015. 4. Draft of the futures of the usage of a Tapcon 260 at a phase shifter, VA TECH Elin Transformatoren GmbH & Co, Weiz, Austria, 2005.

Ksawery Opala

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: k.opala@ien.gda.pl Absolwent studiów magisterskich na Politechnice Gdańskiej – Wydział Elektrotechniki i Automatyki oraz Wydział Zarządzania i Ekonomii. Ukończył podyplomowe Studium Energetyki Jądrowej na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki macierzystej uczelni. Od 2001 roku jest zatrudniony w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk na stanowisku asystenta. Obszar zainteresowań obejmuje automatykę regulacyjną ARNE i ARST, obszarową regulację napięcia i mocy biernej, analizy stanu pracy sieci elektroenergetycznej i obliczenia rozpływowe. Opracował koncepcję regulacji oraz zajmował się wdrożeniem Systemu Sterownia Przesuwnikami Fazowymi Mikułowa oraz wielu układów ARST/ARNE w KSE.

Tomasz Ogryczak

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: t.ogryczak@ien.gda.pl Absolwent Politecniki Gdańskiej – ukończył studia magisterskie na Wydziale Elektroniki oraz podyplomowe Studium Prawno-Menedżerskie na Wydziale Zarządzania i Ekonomii. 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.

163

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 164–170

Prospects for TSOs’ Cooperation in the European Competitive Energy and Power Reserves Market in the Context of Solutions Proposed by ENTSO-E

Author Tomasz Pakulski

Keywords ENTSO-E network codes, power reserve, TSO cooperation

Abstract The author has presented the prospects for cooperation between transmission system operators (TSOs) in balancing energy and power reserves after the introduction of ENTSO-E network codes. New areas of TSO activity are presented, as well as powers related to the process of ensuring the NPS operation’s safety and reliability within the framework of the created model of the European competitive energy market. In particular, issues related to the exchange and sharing of reserves and the exchange and settlement of balancing services. The requirements for TSOs’ co-operation within Coordinated Balancing Areas (CoBA) and the implications of implementing functions performed within CoBAs were presented in this paper. The terms of TSOs’ cooperation with Balancing Service Providers (BSP) and Balance Responsible Parties (BRP) in terms of acquisition, activation and settlement of balancing products have been defined.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017213 Received: 02.02.2017 Accepted: 27.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction The main objective of the European model of the energy market developed by the European Commission (EC) is to reduce the overall operating costs of the power system (PS) and to create conditions for reliable energy supply. To this end, proposals were made for specific market mechanisms in the form of a set of ENTSO-E network codes. They define the requirements to achieve and maintain a satisfactory level of PS operational security through coordinated operation of transmission grids and cooperation of TSO operators. The requirements set out in the codes are intended to contribute to operational security of the interconnected PSs and to the proper performance of the energy market between synchronous areas (SA). In addition, they should allow for a satisfactory level of frequency quality, and for efficient use of the power system resources throughout the European Union. The regulations and requirements for the European market model with regard to power reserves and ancillary services are contained in network codes for: 164

• load-frequency control and reserves (LFC&R NC) – sets out uniform requirements and rules for frequency regulation in terms of dimensioning, activation, cross-border exchange and sharing of reserves: Frequency Containment Reserve (FCR), Frequency Restoration Reserve (FRR), Replacement Reserve (RR) • The common concepts are equivalent to the existing primary, secondary, and tertiary reserves • electricity balancing (EB NC) – regulates issues related to acquiring and cross-border exchanges of balancing services in the area of reserves and balancing energy.

2. TSO cooperation in the European energy and power reserve market 2.1. Load Frequency Control (LFC) Blocks and Areas The Codes assume that continental Europe’s (CE) synchronous area will consist of several mutually connected Load Frequency

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 164–170

Control (LFC) Blocks managed by the central regulator. Each LFC Block will include at least one LFC Area. The idea of dividing continental Europe into LFC Blocks and Areas is shown in Fig. 1.

• common requirements and rules for balancing reserves • settlement, exchange and sharing reserves between TSOs in CoBA, so called TSO-TSO Settlement Function.

2.2. Coordinated Balancing Areas

2.4. Operator agreements

The Codes provide for the establishment of Coordinated Balancing Areas (CoBA). The CoBA concept assumes that each TSO is required to create at least one CoBA with at least two TSOs from different EU Member States. Within each CoBA area at least one reserve or balancing energy product should be exchanged. The TSO in a CoBA should regularly exchange products for its own needs and to regulate the FRR/RR frequency in this Area. A model of CoBA creation is shown in Fig. 2. The model also assumes the possibility of exchanging balancing services between two connected CoBAs, where balancing services are already exchanged within the individual CoBAs. Fig. 3 shows the dependencies of standard energy and reserve products exchanged within CoBA.

All TSOs operating in a CoBA are required to enter into Synchronous Area’s operator agreements not later than 12 months after the entry into force of the LFC&R and EB Codes between: • all TSOs from one SA and all TSOs from the other SA, so called Synchronous Area Operational Agreement, or • TSOs from different LFC Blocks in the same AS, so called LFC Block Operational Agreement. The agreements should include: – rules for defining reserves in individual LFC Blocks – methodology for determining maximum volumes of reserve exchange/sharing between LFC Blocks in the same SA or different SAs – roles and responsibilities of TSOs involved in the reserve exchange or sharing in a SA or between SAs – operating procedures in the case of lack of FRR and RR reserves – requirements for the availability of FRR/RR reserves, and the requirements for inspection and monitoring of the control quality after reserve activation.

2.3. TSO cooperation within CoBA According to the assumptions set out in the Codes, each TSO in a CoBA should cooperate with the other TSOs in defining a common proposal for this area in terms of: • requirements for the performance of algorithms optimizing CoBA functions to minimize the aggregated costs, in particular: –– Capacity Procurement Optimisation Function –– Activation Optimisation Function • exchange of balancing services with other CoBAs • a common method for setting prices for energy reserves and balancing products

3. Reserve exchange and sharing Determining the demand for reserves is the responsibility of individual TSOs. Each TSO should provide sufficient reserves of power at any time, in accordance with its dimensioning methodology set out in the Code, so called Dimensioning Rules.

Fig. 1. Division of Synchronous Area into LFC Blocks and Areas [2]

Fig. 2. CoBA Balancing Area creation model [5] 165

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 164–170

Fig. 3. Dependencies of standard energy and reserve products in CoBA [5]

Fig. 4. Reserve exchange of – idea and example [2]

The size of the required reserve may be limited in the event of entering into an agreement for the exchange or sharing of reserves between individual LFC Areas within the same LFC Block or between LFC blocks in the same SA or different SAs.

3.1. Exchange of FRR/RR reserves in Synchronous Area An example of the exchange of 200 MW power reserve between TSOs from one LFC Area (B) to another LFC Area (A) is shown in Fig. 4. Each TSO in a SA containing more than one LFC Block, involved in the exchange of FRR/RR reserves in the SA, should ensure fulfill the requirements in Tab. 1. 166

3.2. Sharing of FRR/RR reserves in Synchronous Area The reserve sharing process allows for the reduction of the FRR reserves required in the LFC Block relative to the level resulting from the application of the Reserve Dimensioning Rules, by concluding a sharing agreement with a TSO from another LFC Area. An example of the sharing of 100 MW power reserve between one LFC Area (A) and another LFC Area (B) is shown in Fig. 5. Under the operator agreement the TSO from LFC Block (A) will be able to make a portion of its own reserve available to a TSO from another LFC Block (B), which experiences local balancing problems.

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 164–170

Synchronous Area

Synchronous Area containing more than one LFC Block

FRR/RR reserve exchange allowed

FRR/RR reserve exchange limitations

Between TSOs from different LFC Blocks

The TSOs from the LFC Blocks between which reserves are exchanged should ensure that at least 50% of the total FRR/RR reserve resulting from the Dimensioning Rules and prior to each decrease in the reserve due to its sharing, is still available in each LFC Block

Between TSOs from different LFC Areas in the same LFC Block

TSOs in LFC Areas in the same LFC Block may in their operator agreements specify internal limits of the FRR reserves exchange between individual LFC Areas to ensure that they are distributed evenly across the SAs.

Tab. 1. Requirements and restrictions for FRR/RR reserve exchange in Synchronous Area

Fig. 5. Reserve sharing – idea and example [2]

Fig. 6. Maximum shared reserve volume determination – examples A and B [2]

It is possible to conclude a unilateral operator agreement that can be concluded for reserve sharing, under which the TSO from Area B may use the reserves located in Area A but not the other way around, or a bilateral agreement under which the reserves in Area B are available also to the TSO from Area A. The shared reserve volume, by which the FRR reserves required for a LFC Block in continental Europe’s Synchronous Area can

be reduced, should not exceed 30% of the demand for reserve resulting from the expected highest simultaneous imbalance in the LFC Block, the so called Dimensioning Incident. Examples illustrating the maximum volume of reserve shared between LFC Areas are shown in Fig. 6.

167

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 164–170

3.3. Reserve exchange and sharing between Synchronous Areas Each TSO in each Synchronous Area should specify in an operator agreement the method for determining the maximum reserve volumes available for exchange or sharing between Synchronous Areas. The agreement should include the impact on the interoperation of the SAs, between which reserves are exchanged/ shared, and also reserve exchange or sharing stability, and operational security.

4. Balancing reserve acquisition and activation rules 4.1. Balancing reserve acquisition in CoBA Area Each TSO is responsible for the acquisition of balancing reserves out of the FRR/RR control process from their providers (BSP) on

Fig. 7. Reserve acquisition rules – independently and within CoBA [6]

Fig. 8. Balancing energy bid acquisition rules [5] 168

a market basis, in accordance with established balancing rules, so called T&C. An overall reserve acquisition scheme is shown in Fig. 7. The Code defines the ability to acquire reserves independently, while balancing the areas of responsibility of individual TSOs (national level), and in common within the CoBA (cross-border level). Common reserve acquisition within a CoBA is the responsibility of all TSOs in the CoBA declaring the exchange or sharing of balancing reserves with other TSOs in a SA or between SAs. Each TSO should specify their maximum available transmission capacity, so called Cross Zonal Capacity, and should ensure the fulfilment of operational security requirements [3]. Operators declaring the exchange or sharing of balancing reserves with other TSOs within CoBA: • should develop a unified method of acquiring reserves from BSPs, exchanged or shared in this Area

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 164–170

The rules for transferring reserves in CoBAs are set in common by all TSOs in the CoBA within the framework of balancing rules (T&C). An overall model of the balancing reserve transfer in CoBA is shown in Fig. 9.

4.3. Activation and exchange of balancing services in CoBA Area The cross-border balancing market is intended to finally operate in accordance with the TSO-TSO model. Each operator shall forward the bids to the CoBA’s central activation mechanism, which is implemented by AOF Activation Optimisation Function. The mechanism will select bids in the optimization process, aiming to cover the demand for balancing energy or reserves across the CoBA, taking into account, among other things: bid prices and availability, balancing energy demand, available transmission capacities, technical limitations, and operational security. An example of the bid activation is shown in Fig. 10.

5. Settlements between market participants Fig. 9. Transfer of the duty to provide reserves within CoBA [5]

• are obliged to forward all bids for the type of reserve received from the BSPs connected to their grids to the global mechanism for optimizing the use of reserves throughout the CoBA. Market participants submit bids for reserves and energy only to the TSO in the grid area to which they are connected. Selection is based on a set of bids sorted in order of their prices according to the CMOL Common Merit Order List. An overall bid acquisition scheme is shown in Fig. 8.

4.2. Balancing reserve transfer in CoBA Area The Code assumes the possibility of transferring the duty to provide reserves between different BSPs within the same CoBA.

The Code defines the following mechanisms of the settlement between TSOs, Balancing Service Providers (BSPs) and Balance Responsible Parties (BRPs): • TSO-BSP – settlement between TSO and the BSPs connected in the TSO’s area of responsibility, for the supply of balancing energy and reserves • TSO-BRP – settlement between TSO and the BRPs acting in the TSO’s area of responsibility, for the energy imbalance • TSO-TSO – settlement between individual TSOs, for the balancing energy and reserve exchanged between them. The TSO-TSO settlement model is shown in Fig. 11. Pricing mechanisms and settlement rules for the acquired balancing reserves, both between TSO and BSP/BRP and between TSOs, will be defined by the TSOs in CoBA declaring the cross-border exchange of balancing reserves.

Fig. 10. An example of the activation of balancing energy bids from individual TSOs [5] 169

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 164–170

Fig. 11. TSO-TSO settlement model [6]

6. Summary and conclusions This article presents the prospects of cooperation between TSO operators in balancing energy and power reserves after the introduction of the network codes. The solutions proposed by ENTSO-E introduce new areas of TSO activity and the powers related to the process of ensuring the NPS operation’s security and reliability within the framework of the developed model of the European competitive energy market. These include in particular issues related to the exchange and sharing of reserves and the exchange and settlement of balancing services. The aim of the actions will be to reduce the total operating costs of the power system, and to create conditions for reliable energy supplies throughout the European Union. The European energy market will be divided into blocks, within which the power and frequency will be controlled, and a common power reserve will be acquired. The creation of Coordinated Balancing Areas will allow for optimizing the common acquisition of balancing reserves, with maintaining operational safety, and taking into account technical constraints and available transmission capacities. The Network Codes provide for the ability to exchange or share reserves with other TSOs located in the same or different Synchronous Areas. The process of sharing reserves is intended

to optimize the volume of reserves held in the power system, and consequently shall lead to a reduction in the required reserves relative to those resulting from the overall methodology of their dimensioning. The exchange of reserves will allow each TSO to maintain security and flexibility in the process of acquiring reserves within its own area of activity. At the same time, it will contribute to increasing the efficiency of the use of regulation resources across the European Union. The reserve exchange process, unlike the reserve sharing, will only change the geographic distribution of the reserves but will not affect the total reserves held in the system. The target market model will be the TSO-TSO exchange model, which will require close co-operation between operators, and in particular the definition of the roles and responsibilities of the operators involved in the reserve exchange and sharing within a Synchronous Area or between Synchronous Areas. Efficient cooperation of operators will be essential to fulfill ENTSO-E Codes’ requirements and to create a unified, competitive energy market across the European Union. REFERENCES

1. “ENTSO-E Network Code on Load-Frequency Control and Reserves”, June 2013. 2. “ENTSO-E Supporting Document for the Network code on LoadFrequency Control & Reserves”, 28.06.2013. 3. “ENTSO-E Network Code on Operational Security”, 24.09.2013. 4. “ENTSO-E Network Code on Electricity Balancing”, version 3.0, 6.08.2014. 5. “ENTSO-E Supporting Document for the Network Code on Electricity Balancing”, 06.08.2014. 6. “Kodeks sieci w zakresie bilansowania” [Network Code on Electricity Balancing], PSE, Konstancin-Jeziorna, 2.08.2013. 7. www.pse.pl. 8. www.ure.gov.pl. 9. www.entsoe.eu.

Tomasz Pakulski Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering e-mail: t.pakulski@ien.gda.pl Graduated in electrical engineering from the Faculty of Electrical and Control Engineering at Gdańsk University of Technology (2005). Now a technical and engineering specialist in the Department of Strategy and System Development. His professional interests include issues of power system operation and development of conventional and renewable energy sources, ancillary and regulation services, forecasting, and smart grid actions and initiatives.

170

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 164–170

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 164–170. When referring to the article please refer to the original text. PL

Perspektywy współpracy OSP na europejskim konkurencyjnym rynku energii i rezerw mocy w kontekście rozwiązań proponowanych przez ENTSO-E Autor

Tomasz Pakulski

Słowa kluczowe

kodeksy sieciowe ENTSO-E, rezerwy mocy, współpraca OSP

Streszczenie

Autor zaprezentował perspektywy współpracy pomiędzy operatorami systemów przesyłowych (OSP) w zakresie energii bilansującej oraz rezerw mocy po wprowadzeniu kodeksów sieciowych ENTSO-E. Przedstawiono nowe obszary aktywności OSP oraz uprawnień związanych z procesem zapewnienia bezpieczeństwa i niezawodności pracy KSE w ramach tworzonego modelu europejskiego, konkurencyjnego rynku energii. Obejmują one w szczególności zagadnienia związane z wymianą i współdzieleniem rezerw oraz wymianą i rozliczaniem usług bilansowania. Zaprezentowano wymagania określające współpracę operatorów OSP w ramach obszarów skoordynowanego bilansowania (CoBA) oraz konsekwencje wynikające z implementacji funkcji realizowanych w ramach CoBA. Określono zasady współpracy OSP z dostawcami usług bilansowania (BSP) oraz podmiotami odpowiedzialnymi za bilansowanie (BRP) w zakresie pozyskiwania, aktywacji i rozliczania produktów bilansowania. Data wpływu do redakcji: 02.02.2017 Data akceptacji artykułu: 27.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wstęp Głównym celem tworzonego przez Komisję Europejską (KE) europejskiego modelu rynku energii jest obniżenie całkowitych kosztów funkcjonowania systemu elektroenergetycznego (SE) oraz stworzenie warunków dla niezawodnych dostaw energii. W tym celu opracowano propozycje konkretnych mechanizmów działania rynku w postaci zbioru kodeksów sieciowych ENTSO-E. Określają one wymagania zapewniające osiągnięcie i utrzymanie zadowalającego poziomu bezpieczeństwa pracy SE poprzez skoordynowaną pracę sieci przesyłowych oraz wzajemną współpracę operatorów OSP. Wymogi określone w kodeksach mają przyczynić się do zapewnienia bezpieczeństwa pracy połączonych SE oraz właściwego funkcjonowania rynku energii pomiędzy obszarami synchronicznymi (OS). Dodatkowo mają pozwolić na utrzymanie zadowalającego poziomu jakości częstotliwości oraz na efektywne wykorzystanie zasobów systemu elektroenergetycznego w całej Unii Europejskiej.

Przepisy i wymagania dotyczące europejskiego modelu rynku w zakresie rezerw mocy oraz regulacyjnych usług systemowych zawarte są w kodeksach sieciowych dotyczących: • regulacji częstotliwości i mocy oraz rezerw regulacyjnych (ang. LFC&R NC) – określa jednolite wymagania i zasady dotyczące prowadzenia regulacji częstotliwości w zakresie wymiarowania, aktywowania, wymiany transgranicznej oraz współdzielenia rezerw: Frequency Containment Reserve (FCR), Frequency Restoration Reserve (FRR), Replacement Reserve (RR). Wypracowane wspólne pojęcia są odpowiednikami obecnie istniejącej rezerwy pierwotnej, wtórnej i trójnej. • bilansowania elektroenergetycznego (ang. EB NC) – reguluje zagadnienia związane z pozyskiwaniem oraz transgraniczną wymianą usług bilansujących w zakresie rezerw oraz energii bilansującej.

2. Współpraca OSP na europejskim rynku energii i rezerw mocy 2.1. Bloki i obszary regulacji mocy i częstotliwości (LFC) Kodeksy zakładają, że obszar synchroniczny Europy kontynentalnej (CE) będzie się składał z wielu wzajemnie połączonych bloków regulacji mocy i częstotliwości (ang. LFC Block), zarządzanych przez centralnego regulatora. W skład każdego bloku LFC będzie wchodził co najmniej jeden obszar LFC (ang. LFC Area). Ideę podziału OS Europy kontynentalnej na bloki i obszary LFC przedstawiono na rys. 1. 2.2. Obszary skoordynowanego bilansowania Kodeksy przewidują powstanie obszarów skoordynowanego bilansowania (CoBA). Koncepcja tworzenia obszarów CoBA zakłada, iż każdy OSP jest zobowiązany stworzyć co najmniej jeden obszar CoBA z co najmniej dwoma OSP z różnych krajów członkowskich UE. W ramach każdego obszaru CoBA powinno dojść do wymiany

Rys. 1. Podział obszaru synchronicznego na bloki i obszary LFC [2]

171

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 164–170

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 164–170. When referring to the article please refer to the original text. PL

• • Rys. 2. Model tworzenia obszarów skoordynowanego bilansowania CoBA [5]

• •

Rys. 3. Zależności w zakresie standardowych produktów typu energia i rezerwy w obszarze CoBA [5]

172

2.4. Umowy operatorskie Wszyscy OSP działający w ramach CoBA są zobowiązani zawrzeć umowy operatorskie obszaru synchronicznego, nie później niż 12 miesięcy po wejściu w życie kodeków LFC&R oraz EB, pomiędzy: • wszystkimi OSP z jednego OS oraz wszystkimi OSP z drugiego OS (ang. Synchronous Area Operational Agreement) lub • OSP z różnych bloków LFC na tym samym OS (ang. LFC Block Operational Agreement). Umowy powinny zawierać m.in.: –– zasady określania wielkości rezerw w poszczególnych blokach LFC –– metodykę określania maksymalnych wolumenów wymiany/współdzielenia rezerw pomiędzy blokami LFC w tym samym lub w różnych OS –– role i zakres odpowiedzialności operatorów OSP zaangażowanych w wymianę lub współdzielenie rezerw na OS lub pomiędzy OS –– procedury ruchowe na wypadek wyczerpania się rezerw FRR i RR –– wymagania dotyczące dyspozycyjności rezerw FRR/RR oraz wymagania w zakresie kontroli i monitorowania jakości regulacji po aktywacji rezerw.

energia i rezerwy wymienianych w obszarze CoBA.

3. Wymiana i współdzielenie rezerw Obowiązek określenia zapotrzebowania na rezerwy spoczywa na poszczególnych OSP. Każdy z operatorów OSP powinien zapewnić wystarczającą ilość rezerw mocy w dowolnym czasie, zgodnie z przedstawioną w kodeksie metodyką jej wymiarowania (ang. Dimensioning Rules). Wielkość wymaganej rezerwy może zostać ograniczona w przypadku zawarcia umowy wymiany (ang. Exchange) lub współdzielenia (ang. Sharing) rezerw pomiędzy poszczególnymi obszarami LFC, znajdującymi się w obrębie tego samego bloku LFC lub pomiędzy blokami LFC w tym samym lub w różnych OS.

2.3. Współpraca OSP w ramach CoBA Zgodnie z założeniami przedstawionymi w kodeksach każdy OSP z obszaru CoBA powinien współpracować z innymi OSP w określaniu wspólnej propozycji dla tego obszaru w zakresie: wymagań dla działania algorytmów optymalizujących funkcje w ramach CoBA w celu minimalizowania łącznych kosztów, w szczególności:

3.1. Wymiana rezerw FRR/RR w obszarze synchronicznym Przykład wymiany pomiędzy OSP rezerwy mocy o wartości 200 MW z obszaru LFC (B) do obszaru LFC (A) przedstawiono na rys. 4. Każdy z OSP w OS, zawierający więcej niż jeden blok LFC, zaangażowany w wymianę rezerw FRR/RR w danym OS, powinien zapewnić spełnienie wymagań zawartych w tab. 1.

Rys. 4. Wymiana rezerw – idea oraz przykład [2]

przynajmniej jednego produktu w zakresie rezerw bądź energii bilansującej. OSP z obszaru CoBA powinien regularnie dokonywać wymiany produktów na własne potrzeby oraz na potrzeby regulacji częstotliwości FRR/RR w tym obszarze. Model tworzenia CoBA przedstawiono na rys. 2. Model zakłada ponadto możliwość wymiany usług bilansowania pomiędzy dwoma połączonymi obszarami CoBA, w przypadku gdy usługi bilansowania są już wymieniane wewnątrz poszczególnych obszarów CoBA. Na rys. 3 zaprezentowano zależności w zakresie standardowych produktów typu

–– optymalizacji wspólnego pozyskiwania rezerw bilansujących (ang. Capacity Procurement Optimisation Function) –– optymalizacji aktywacji ofert bilansujących (ang. Activation Optimisation Function) wymiany usług bilansowania z innymi obszarami CoBA wspólnej metody ustalania cen w zakresie rezerw oraz produktów bilansowania w zakresie energii wspólnych wymagań i zasad dotyczących pozyskiwania rezerw bilansujących rozliczania, wymiany i współdzielenia rezerw pomiędzy OSP w CoBA (ang. TSO-TSO Settlement Function).

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 164–170

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 164–170. When referring to the article please refer to the original text. PL

Obszar synchroniczny

Obszar synchroniczny zawierający więcej niż jeden blok LFC

Wymiana rezerw FRR/RR dozwolona

Ograniczenia dla wymiary rezerw FRR/RR

Pomiędzy OSP z różnych bloków LFC

Operatorzy OSP z bloków LFC, między którymi dokonywana jest wymiana rezerw, powinni zagwarantować, że minimum 50% łącznej rezerwy FRR/RR, wynikającej z procesu wymiarowania (ang. Dimensioning Rules) i przed każdym zmniejszeniem rezerwy ze względu na jej współdzielenie, jest dalej dostępna w każdym z bloków LFC

Pomiędzy OSP z różnych obszarów LFC tego samego bloku LFC

Operatorzy z obszarów LFC wchodzących w skład tego samego bloku LFC mogą określić w umowach operatorskich wewnętrzne limity wymiany rezerw FRR/RR pomiędzy poszczególnymi obszarami LFC w celu zapewnienia równomiernego ich rozprowadzenia na OS

Tab. 1. Wymagania i ograniczenia dotyczące wymiany rezerw FRR/RR na obszarze synchronicznym

3.2. Współdzielenie rezerw FRR/RR w obszarze synchronicznym Proces współdzielenia rezerw umożliwia zmniejszenie wymaganej wielkości rezerw FRR w bloku LFC w stosunku do poziomu wynikającego z zastosowania metodyki wymiarowania rezerw (ang. Dimensioning Rules), poprzez zawarcie umowy współdzielenia z OSP z innego obszaru LFC. Przykład współdzielenia rezerwy mocy o wartości 100 MW pomiędzy obszarami LFC (A) oraz LFC (B) przedstawiono na rys. 5. OSP z bloku LFC (A) będzie mógł na podstawie umowy operatorskiej udostępnić część własnej rezerwy operatorowi OSP z innego bloku LFC (B), na którym wystąpiły lokalne problemy z bilansowaniem. Możliwe jest zawarcie jednostronnej umowy operatorskiej na współdzielenie rezerw, w której OSP z obszaru B może wykorzystać rezerwy ulokowane w obszarze A, ale nie odwrotnie lub umowy dwustronnej, w której OSP z obszaru A ma również dostęp do rezerw w obszarze B. Wielkość rezerwy współdzielonej, o którą można zredukować rezerwy FRR, wymagane dla bloku LFC w obszarze synchronicznym Europy kontynentalnej nie powinna przekraczać 30% zapotrzebowania na rezerwę wynikającą z oczekiwanego najwyższego jednoczesnego wystąpienia niezbilansowania w bloku LFC (ang. Dimensioning Incident). Przykłady ilustrujące maksymalny wolumen rezerwy współdzielonej pomiędzy obszarami LFC przedstawiono na rys. 6. 3.3. Wymiana i współdzielenie rezerw pomiędzy obszarami synchronicznymi Każdy z OSP, w każdym z obszarów synchronicznych, powinien określić w umowie operatorskiej metodykę wyznaczania maksymalnych wolumenów dla wymiany lub współdzielenia rezerw pomiędzy obszarami synchronicznymi. Umowa powinna zawierać m.in. wpływ na wzajemną pracę OS, między którymi dokonywana jest wymiana/współdzielenie rezerw, stabilność procesu wymiany lub współdzielenia rezerw oraz bezpieczeństwo ruchowe. 4. Zasady pozyskiwania i aktywacji rezerw bilansujących 4.1. Pozyskiwanie rezerw bilansujących w obszarze CoBA Każdy OSP jest odpowiedzialny za pozyskanie rezerw bilansujących z procesu regulacji FRR/RR od ich dostawców (BSP) w sposób rynkowy, zgodnie z ustalonymi zasadami bilansowania (ang. T&C). Ogólny schemat pozyskiwania rezerw przedstawiono na rys. 7.

Rys. 5. Współdzielenie rezerw – idea oraz przykład [2]

Rys. 6. Określenie maksymalnego wolumenu rezerwy współdzielonej – przykład A i B [2]

Kodeks definiuje możliwość pozyskiwania rezerw w sposób niezależny, w ramach bilansowania obszaru odpowiedzialności poszczególnych OSP (poziom krajowy) oraz wspólny w ramach obszaru CoBA (poziom transgraniczny). Wspólne pozyskiwanie rezerw w ramach obszaru CoBA obowiązuje wszystkich OSP z CoBA deklarujących wymianę lub współdzielenie rezerw bilansujących z innymi OSP, w danym OS lub pomiędzy OS. Każdy z OSP powinien określić maksymalne dostępne zdolności przesyłowe (ang. Cross Zonal Capacity) oraz zapewnić spełnienie wymagań dotyczących zachowania bezpieczeństwa ruchowego [3]. Operatorzy deklarujący wymianę lub współdzielenie rezerw bilansujących z innymi OSP w ramach CoBA:

• powinni opracować ujednoliconą metodę pozyskiwania rezerw od BSP, wymienianych lub współdzielonych w tym obszarze • mają obowiązek przekazania wszystkich ofert na dany typ rezerwy, otrzymanych od BSP podłączonych do ich sieci, do globalnego mechanizmu optymalizującego wykorzystanie rezerw w całym obszarze CoBA. Uczestnicy rynku zgłaszają oferty na rezerwy i energię wyłącznie do OSP w obszarze sieci, do którego są przyłączeni. Wybór następuje w oparciu o stos cenowy ofert uszeregowanych według listy CMOL (ang. Common Merid Order List). Ogólny schemat pozyskiwania ofert przedstawiono na rys. 8.

173

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 164–170

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 164–170. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 7. Zasady pozyskiwania rezerw – w sposób niezależny oraz w ramach CoBA [6]

4.2. Transfer rezerw bilansujących w obszarze CoBA Kodeks zakłada możliwość transferu obowiązku świadczenia rezerw pomiędzy różnymi BSP w ramach tego samego obszaru CoBA. Zasady transferu rezerw w CoBA są ustalane wspólnie przez wszystkich OSP z CoBA w ramach zasad bilansowania (T&C). Ogólny model transferu obowiązku świadczenia rezerw w obszarze CoBA przedstawiono na rys. 9.

Rys. 8. Zasady pozyskiwania ofert energii bilansującej [5]

Rys. 9. Transfer obowiązku świadczenia rezerw w ramach obszaru CoBA [5]

174

4.3. Aktywacja i wymiana usług bilansujących w obszarze CoBA Transgraniczny rynek bilansujący ma docelowo działać zgodnie z modelem OSP-OSP. Każdy z operatorów będzie przekazywać oferty do centralnego mechanizmu aktywacji w CoBA, realizowanego za pomocą funkcji AOF (ang. Activation Optimisation Function). Mechanizm będzie wybierał oferty w procesie optymalizacji, dążąc do pokrycia zapotrzebowania na energię bilansującą bądź rezerwy w całym obszarze CoBA, biorąc pod uwagę m.in.: ceny ofert i ich dostępność, zapotrzebowanie na energię bilansującą, dostępne zdolności przesyłowe, ograniczenia techniczne, bezpieczeństwo ruchowe. Przykład aktywacji ofert przedstawiono na rys. 10. 5. Rozliczenia pomiędzy uczestnikami rynku Kodeks definiuje następujące mechanizmy rozliczeń pomiędzy operatorami systemu przesyłowego (OSP), dostawcami usług (BSP) oraz podmiotami odpowiedzialnymi za bilansowanie (BRP): • OSP-BSP – rozliczenia pomiędzy OSP a BSP przyłączonymi w jego obszarze odpowiedzialności, w zakresie dostarczonej energii bilansującej oraz rezerw • OSP-BRP – rozliczenia pomiędzy OSP a BRP działającymi w jego obszarze odpowiedzialności w zakresie energii niezbilansowania • OSP-OSP – rozliczenia pomiędzy poszczególnymi OSP za wymienioną pomiędzy nimi energię bilansującą oraz rezerwy.

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 164–170

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 164–170. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 10. Przykład aktywacji ofert energii bilansującej od poszczególnych OSP [5]

Rys. 11. Model rozliczeń OSP-OSP [6]

Model rozliczeń OSP-OSP przedstawiono na rys. 11. Mechanizmy wyceny oraz zasady rozliczania pozyskanych rezerw bilansujących, zarówno pomiędzy OSP i BSP/BRP oraz pomiędzy operatorami, zostaną zdefiniowane przez OSP z CoBA, deklarujących transgraniczną wymianę rezerw bilansujących. 6. Podsumowanie i wnioski W artykule zaprezentowano perspektywy współpracy pomiędzy operatorami OSP w zakresie energii bilansującej oraz rezerw mocy po wprowadzeniu kodeksów sieciowych. Proponowane przez ENTSO-E rozwiązania wprowadzają nowe obszary aktywności OSP oraz uprawnienia związane z procesem zapewnienia bezpieczeństwa i niezawodności pracy KSE w ramach tworzonego modelu europejskiego, konkurencyjnego rynku energii. Obejmują w szczególności zagadnienia związane z wymianą i współdzieleniem rezerw oraz wymianą i rozliczaniem usług bilansowania. Celem działań będzie obniżenie całkowitych kosztów funkcjonowania systemu elektroenergetycznego oraz stworzenie warunków

dla niezawodnych dostaw energii w całej Unii Europejskiej. Europejski rynek energii zostanie podzielony na bloki, w obrębie których będzie prowadzona regulacja mocy i częstotliwości oraz będzie pozyskiwana wspólna rezerwa mocy. Utworzenie obszarów skoordynowanego bilansowania umożliwi optymalizację wspólnego pozyskiwania rezerw bilansujących, z zachowaniem bezpieczeństwa ruchowego, przy uwzględnieniu ograniczeń technicznych oraz dostępnych zdolności przesyłowych. Kodeksy sieci wprowadzają możliwość wymiany lub współdzielenia rezerw z innymi OSP, znajdującymi się w tym samym lub w różnych obszarach synchronicznych. Proces współdzielenia rezerw w zamierzeniu optymalizuje wielkość rezerw utrzymywanych w systemie elektroenergetycznym i w konsekwencji prowadził do zmniejszenia wymaganych rezerw w stosunku do wartości, która wynika z ogólnej metodyki ich wymiarowania. Wymiana rezerw pozwoli każdemu OSP zachować bezpieczeństwo oraz elastyczność w procesie pozyskania rezerw w ramach własnego obszaru działalności. Jednocześnie

będzie przyczyniać się do zwiększenia efektywności wykorzystania zasobów regulacyjnych w całej Unii Europejskiej. Proces wymiany rezerw w przeciwieństwie do współdzielenia rezerw będzie zmieniał jedynie rozmieszczenie geograficzne rezerw, ale nie będzie wpływał na łączną wielkość rezerw utrzymywanych w systemie. Docelowym modelem rynku będzie model wymiany OSP-OSP, który będzie wymagał ścisłej współpracy pomiędzy poszczególnymi operatorami, w szczególności określenia roli i zakresu odpowiedzialności operatorów zaangażowanych w wymianę oraz współdzielenie rezerw na obszarze synchronicznym lub pomiędzy obszarami synchronicznymi. Efektywna współpraca operatorów będzie niezbędna do spełnienia wymagań kodeksów ENTSO-E i stworzenia ujednoliconego, konkurencyjnego rynku energii w całej Unii Europejskiej. Bibliografia 1. ENTSO-E Network Code on LoadFrequency Control & Reserves, 28.06.2013. 2. ENTSO-E Supporting Document for the Network code on Load-Frequency Control & Reserves, 28.06.2013. 3. ENTSO-E Network Code on Operational Security, 24.09.2013. 4. ENTSO-E Network Code on Electricity Balancing, version 3.0, 6.08.2014. 5. ENTSO-E Supporting Document for the Network Code on Electricity Balancing, 6.08.2014. 6. Kodeks sieci w zakresie bilansowania, PSE, Konstancin-Jeziorna, 2.08.2013. 7. www.pse.pl. 8. www.ure.gov.pl. 9. www.entsoe.eu.

175

T. Pakulski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 164–170

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 164–170. When referring to the article please refer to the original text. PL

Tomasz Pakulski

mgr inż. Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk e-mail: t.pakulski@ien.gda.pl Absolwent Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej, kierunek: elektrotechnika (2005). Zatrudniony na stanowisku specjalisty inżynieryjno-technicznego w Zakładzie Strategii i Rozwoju Systemu. Jego zawodowe zainteresowania obejmują problematykę pracy systemu elektroenergetycznego oraz rozwoju klasycznych i odnawialnych źródeł energii, usługi systemowe i regulacyjne, prognozowanie, działania i inicjatywy Smart Grid.

176

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | 177–183

Calculation of System State Matrix Eigenvalues Based on Analysis of Instantaneous Power Waveforms at Short-circuit Disturbances Authors Piotr Pruski Stefan Paszek

Keywords power system, angular stability, electromechanical eigenvalues, transient states

Abstract The paper presents the results of calculations of the eigenvalues (associated with electromechanical phenomena) of the state matrix of a power system (PS) model, based on analysis of the disturbance waveforms of instantaneous power of PS generating units. There were taken into account disturbances in the form of a low-current short circuit in various PS transmission lines. The eigenvalue calculation method used in the investigations consists in the approximation of the analysed disturbance waveforms with waveforms being a superposition of modal components associated with the searched eigenvalues. This approximation consist in the minimisation of the objective function defined as the mean square error that occurs between the approximated and approximating waveform. For the objective function minimisation, a hybrid optimisation algorithm being a serial connection of the genetic and gradient algorithms was used. This connection eliminates the basic disadvantages of these both algorithms. To avoid calculation errors caused by the algorithm getting stuck in the objective function local minimum, the eigenvalues were calculated repeatedly for each waveform.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017214 Received: 27.01.2017 Accepted: 02.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction With constantly increasing customer demand for electricity, the power system (PS) may in some situations operate on the border of its angular stability. A loss of the PS angular stability may cause a serious system failure, the consequence of which may be a vast number of customers deprived of electricity supply. The PS angular stability can be determined using angular stability factors [6, 9, 10, 11, 12], calculated on the basis of the system state matrix eigenvalues associated with electromechanical phenomena (electromechanical eigenvalues). These eigenvalues can be calculated based on the state matrix of the PS model linearised at a steady operating point, but in this case the calculation results indirectly depend on the assumed models of individual power system components and their parameters. The model parameters used in calculations are often not sufficiently accurate and reliable [1, 9, 10, 11, 12]. Electromechanical eigenvalues can also be calculated with a good accuracy based on the analysis of actual disturbance waveforms that occur in the PS after various disturbances [9, 10, 11, 12, 13]. In this case, calculation results are

not affected by the assumed power system model and its parameters, but only by the current operating conditions of the system [9, 10, 11]. Calculation of system state matrix eigenvalues based on the analysis of transient waveforms of selected quantities is called modal analysis. There are two types of this analysis [9]: experimental modal analysis – there are taken into account the disturbance waveforms occurring after the purposeful introduction of a test disturbance to the system. The term “experimental” is meant to emphasize the fact that there is carried out an experiment consisting in introducing a disturbance; operational modal analysis – consists in using measurements during PS operation without introducing a test disturbance. Dynamic waveforms appear under the influence of stochastic disturbances, e.g. short-circuits or stochastic load power changes. The aim of this paper is to calculate the PS state matrix electromechanical eigenvalues based on the analysis of the instantaneous power disturbance waveforms of the PS generating units for a short-term low-current short circuit disturbance in various 177

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | 177–183

transmission lines in the system. This is an example of operational modal analysis.

2. Linearised power system model The power system model linearised at a steady operating point is described by the state equation and output equation [9, 10, 11, 12]: Δx = AΔx + BΔu

(1)

Δy = CΔx + DΔu (2)

where: Δx, Δu, Δy – vectors of the deviations from the steady values of, respectively: state variables, input variables (input functions) and output variables, A – state matrix. Matrix elements A, B, C and D from PS state equation (1) and output equation (2) are calculated for a steady working point [9, 10, 11]. The waveforms of output quantities of the linearised PS model can be calculated directly by integrating the state equation (1), or on the basis of eigenvalues and eigenvectors of the state matrix A. An output variable waveform is the superposition of modal components dependent on the eigenvalues and eigenvectors of state matrix A [9, 10, 11, 12]. For a disturbance in the form of Dirac impulse of the i-th input variable ∆uj(t) = Uδ(t–t0), where U is the pulse energy, the waveform of the j-th output variable (at D = 0 and assuming the presence of only singular eigenvalues) has the form [9, 10, 12]: (3) where: Mih – amplitudes of particular modal components equal in this case to the participation factors Fih [9, 10, 11, 12] of the h-th eigenvalue in the waveform of the i-th output variable. The PS responses to some short small disturbances which often appear in the system (e.g. low-current short-circuits) are, after a certain time since the instant of the disturbance occurrence, similar in shape to the PS response to a rectangular pulse. At these disturbances, the deviations of state and output variables with respect to a fixed operating point should be small. Too large deviations of these quantities would make the use of the linearised model of the PS impossible. From the investigations performed it follows that after tp = 0.3–1.2 s since the disturbance occurrence, the waveforms of the electromechanical output quantities can be calculated with a satisfactory accuracy based on the electromechanical eigenvalues from [2]: (4) where: vh,k, wh,k – k-th element of, respectievely, the h-th right and left side eigenvector. In formula (4), the left-side eigenvector element determines the observability of the h-th modal component (associated with the h-th eigenvalue) in the k-th state variable. The right-side eigenvector element determines the impact of the k-th state variable on the h-th modal component. Their product Kkh is therefore a measure of the correlation between the k-th state variable and h-th modal component [2]. 178

The correlation coefficients Kkh are approximately proportional to the amplitudes Mih of appropriate modal components in the i-th output variable strongly associated with the k-th state variable. Usually, in PS models, angular speeds of generating units are state variables, and instantaneous powers of these units are output variables. The instantaneous power of the unit, as an electromechanical quantity, is strongly connected with the angular speed. This is due to the fact that the angular speed of the generator is mainly influenced by the mechanical power of the turbine and the instantaneous output power of the generator [2]. In the i-th row of the matrix C associated with the generator instantaneous power, the element of the column connected with the angular speed of this generator has the greatest absolute value. The absolute values of the other elements in that row are much smaller, however, generally different from zero.

2.1. Electromechanical eigenvalues of the power system In the case of disturbance waveforms of the instantaneous power of generating units, the oscillating modal components associated with electromechanical eigenvalues are of large significance. These eigenvalues are complex and conjugate pairs. Their real parts are associated with the damping of the modal components. A modal component is damped if the real part of the corresponding eigenvalue is negative. The smaller this real part, the greater the damping. The modules of imaginary parts of the eigenvalues are equal to the oscillation pulsations of the modal components associated with them, and typically are contained in the range (0.63–12.6) rad/s. Therefore they correspond to the oscillation frequency range (0.1–2) Hz [9, 10, 11, 12]. These electromechanical eigenvalues influence in different ways the disturbance waveforms of output quantities of individual generating units due to different values of their complex, conjugate pairs of participation factors [9, 10, 11, 12].

3. The method for calculations of electromechanical eigenvalues For calculations, there were used transient waveforms of the deviations of instantaneous power ΔP of generating units that occurred after a symmetrical low-current short circuit (through high impedance) in a PS transmission line. The eigenvalue calculation method used in investigations consists in an approximation of instantaneous power disturbance waveforms of individual units by formula (3). The eigenvalues and complex amplitudes of the modal components associated with them are unknown parameters of this approximation. The waveform approximation consists in an iterative selection of these parameters so as to minimise the value of the objective function defined as mean square error εw between the approximated and approximating waveforms [12]: (5) where: λ – vector of eigenvalues, M – vector of amplitudes of modal components, ΔP – analysed instantaneous power deviation waveform, l – waveform sample number, N – number of waveform

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | 177–183

samples, index „m” denotes the approximated waveform, and index „a” – the approximating waveform, calculated on the basis of the eigenvalues and modal component amplitudes by formula (3). Eigenvalues with small amplitudes M in the analysed waveform are ignored in the calculation on the basis of this waveform. To eliminate the effect of the fast decaying modal components associated with the real and complex eigenvalues, which are not electromechanical eigenvalues, it is convenient to start the waveform analysis after a certain time tp after the disturbance occurrence [9, 10]. For the calculations presented in this paper, there was assumed tp = 0.5 s. The objective function (5) is minimized by a hybrid optimization algorithm (Fig. 1) consisting of serially connected genetic and gradient algorithms, which eliminates the major disadvantages of these two algorithms. The results obtained from the genetic algorithm are the starting point for the gradient algorithm. The use of a genetic algorithm in the first stage of the search for the objective function minimum eliminates the problem of the starting point precise determination, whereas the gradient algorithm used in the second stage converges faster and allows finding the extremum more accurately. For the genetic algorithm, there were assumed 50 generations, population of 20 individuals, and chromosome length of 6 bits. Selection was performed by the elite method [4, 9], which ensures that the best fitting individuals of a given generation will proceed to the next generation. The maximum number of iterations assumed for the gradient algorithm was 1000 [6, 9, 10, 11, 12]. The absolute values of the correlation coefficients of the eigenvalues in the waveforms of particular generating units, calculated using Eq. (4) for the short-circuit disturbance, are only approximately proportional to the amplitudes of the appropriate modal components in these waveforms. Therefore in this case, selection of wide search ranges for the amplitudes of individual modal components is necessary. Waveforms ΔP are calculated based on the voltage and current waveforms (phase or axial, that is calculated by Park’s transformation [7]) in the generator armature. Due to the occurrence of many objective function local minima, where the optimisation algorithm can get stuck, the approximation process was carried out repeatedly based on the same instantaneous power waveform. Calculation results with the objective functions larger than a certain assumed limit were rejected. The arithmetic means of the results not rejected in subsequent calculations were assumed to be the final results of the calculations of the real and imaginary parts of individual eigenvalues [9, 10, 11, 12].

Fig. 1. Functional diagram of the hybrid algorithm [9]

As the optimisation algorithm operates more efficiently when the number of optimised parameters is less, calculations of the eigenvalues based on each of the analysed waveforms were carried out in many stages. In each stage, most often only one electromechanical eigenvalue was calculated. The other eigenvalues were neglected since the modal components associated with them decayed after a few seconds. In subsequent stages, there were calculated the eigenvalues associated with stronger damped modal components when assuming the previously calculated eigenvalues to be known. The complex amplitudes of the modal components associated with the eigenvalues assumed as known were calculated once again each time [9].

4. Exemplary calculations Exemplary calculations were carried out for the 7-machine test PS CIGRE shown in Fig. 2. In the calculations, there were used the waveforms that occurred after disturbances in a form of short-term low-current short circuits in one of the PS transmission lines (fault locations are marked as „D1”, „D2”, and „D3” in Fig. 2). The CIGRE PS model was developed in MATLAB/Simulink environment and it includes the impact of a central frequency regulator [11]. The following models were used in the calculations: GENROU synchronous generator with nonlinear magnetisation characteristics [3, 5, 8], static excitation system working in the Polish Power System [5], IEEEG1 steam turbine [8], and PSS3B power system stabiliser [5, 8]. Eigenvalues (including electromechanical eigenvalues) of the PS state matrix can be calculated directly on the basis of the PS model and parameters in the MATLAB/Simulink program. These electromechanical eigenvalues are hereinafter called „original eigenvalues”. Comparison of the eigenvalues calculated on the basis of the objective function (5) minimisation and the original eigenvalues was assumed as a measure of the calculation accuracy [9, 10, 11, 12]. In Tab. 1 the original eigenvalues of the analysed PS CIGRE are presented. Table 2 shows the relative absolute values of correlation coefficients |Kh|pu of each h-th electromechanical eigenvalue in

Fig. 2. The analysed 7-machine PS CIGRE [5] 179

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | 177–183

the waveforms of particular generating units (in relation to the electromechanical eigenvalues correlation coefficient with the largest absolute value in a given waveform). The relative absolute λ1, 1/s

–0.8763±j10.4448

λ4, 1/s

–0.5274±j8.7481

λ2, 1/s

–0.8324±j10.6182

λ5, 1/s

–0.4165±j7.8724

λ3, 1/s

–0.7627±j9.6686

λ6, 1/s

–0.1888±j6.5421

Tab. 1. Original eigenvalues of the PS CIGRE

Unit

|K1|pu

|K2|pu

|K3|pu

|K4|pu

|K5|pu

|K6|pu

0.0001

0.0008

0.9995

0.0244

0.0442

0.0110

0.0020

0.4783 0.1014

0.0622

0.1058

0.0115

0.0166

0.4514

0.0224

0.0033

0.0049

0.0323

0.7403

0.1805

0.0062

0.1916

0.1237

0.6573

0.1174

0.0001

0.0099

0.0134

0.0280

0.0802

0.0281

0.4575

0.2946

Tab. 2. Correlation coefficients |Kh|pu of the PS CIGRE eigenvalues in the waveforms of particular generating units

values of |Kh|pu coefficients of the eigenvalues calculated on the basis of individual waveforms are bolded. Tab. 3 contains absolute errors Δλ of calculations of the PS CIGRE electromechanical eigenvalues based on the analysis of the disturbance waveforms of the deviations of instantaneous power ΔP of individual generating units. The eigenvalues were not calculated on the basis of the waveforms, in which they had too small absolute values of correlation coefficients. In the table there are also listed arithmetic means of the calculation errors of successive eigenvalues based on the waveforms of individual units. These averages were assumed as the final results. The mean eigenvalues so calculated do not take into account the results (with an asterisk) of real or imaginary parts significantly different from the other calculation results of particular eigenvalues. From Tab. 3 it follows that in most cases the electromechanical eigenvalues were calculated with a satisfactory accuracy. The calculation errors were generally higher for the eigenvalues associated with strongly damped modal components. In some cases, these eigenvalues were not correctly calculated. The best calculation accuracy for all the analysed short-circuit locations was obtained from the waveforms of units G1 and G2, on which only two weakly damped modal components associated with eigenvalues λ4 and λ6 influenced significantly, which

Short circuit in line L7 Unit

Δλ1, 1/s

Δλ2, 1/s

Δλ3, 1/s

Δλ4, 1/s

Δλ5, 1/s

Δλ6, 1/s

–

-0.0036±j0.0007

–

-0.0421±j0.0594

–

-0.0550 j0.0879

–

0.0247 j0.0942

–

0.0185 j0.5833

–

-0.0903±j0.5494

-0.0436±j0.0009

-0.2436 j1.1227*

0.6082 j4.0000 *

–

0.1049 j0.4721

-0.3498 j1.3295*

0.0359 j1.8581

–

-0.6951 j0.6023*

-0.0110 j0.0106

-0.0107±j0.1711

-0.0938 j0.1507

0.5493 j3.1116*

–

-0.1881±j0.1255

–

-0.1750±j1.2760

-0.0172±j0.0057

Mean

0.0471 j0.1505

-0.0377 j0.3670

-0.0761 j0.8663

-0.0293 j0.0436

-0.1326±j0.9127

-0.0179 j0.0078 Δλ6, 1/s

Short circuit in line L8 Unit

Δλ1, 1/s

Δλ2, 1/s

Δλ3, 1/s

Δλ4, 1/s

Δλ5, 1/s

–

0.0163±j0.0923

–

-0.0501±j0.0716

–

0.0320±j0.4361

–

-0.0124 j0.0300 0.0042 j0.1033

–

0.0588±j0.0171

–

0.0127 j0.0450

-0.3061 j2.9262

0.0209 j4.0000*

–

-0.4173±j0.1211

-0.0728 j0.0024

-0.0553±j0.0142

–

0.0580±j0.0508

-0.0653 j0.0594

0.2914 j2.8557

0.3559 j2.9188*

0.2719 j2.0620*

–

-0.4623±j0.4686*

–

-0.0503±j0.0848

0.0425 j0.1025

Mean

-0.1440 j1.8869

-0.0070±j0.0073

-0.0553±j0.0142

0.0242±j0.2642

0.0068±j0.0302

-0.0162 j0.0447

Unit

Δλ1, 1/s

Δλ2, 1/s

Δλ3, 1/s

Δλ4, 1/s

Δλ5, 1/s

Δλ6, 1/s

–

0.0023 j0.0011

–

-0.0317 j0.1712

–

-0.0035±j0.0024

–

-0.0012±j0.0013

–

-0.1415 j0.7391

–

-0.1361±j0.7362

0.0920 j0.3405

-0.5774 j0.1372

-0.5995 j0.8683

–

0.3190 j1.4359

-0.6386±j0.2984

0.0439 j0.7212

–

0.0657±j0.7523

0.0077 j0.3438

0.6698 j3.9186

0.1506 j1.4894

-1.0000±j0.7695*

–

0.0757 j1.0958

–

-0.0497±j0.8947

-0.0029±j0.0302

Mean

0.1371 j1.8306

-0.3072 j0.6996

0.0598 j0.9085

-0.0006±j0.0007

-0.0400±j0.7944

0.0128 j0.1648

Short circuit in line L12

Tab. 3. Absolute errors of eigenvalue calculations 180

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | 177–183

made their approximation simpler. Also for these two eigenvalues the best overall accuracy of calculations was obtained on the basis of the waveforms of various units. The calculation accuracy of individual eigenvalues is usually better in the case of instantaneous power waveforms of units that are closer to the short-circuit location if the calculated eigenvalues have large enough relative absolute values of coefficients |Kh|pu in these waveforms. For example, the eigenvalue λ4 was calculated on the basis of the instantaneous power waveforms of units G1 and G2 more accurately in the case of short circuits in the lines L7 and L12. Averaging the final results of individual eigenvalues calculations in most cases increased the calculation accuracy.

approximating waveforms approximated waveform

4 ∆P1, MW

∆P1, MW

approximating waveforms approximated waveform

For example, Figs. 3 and 4 show the disturbance waveforms of instantaneous power ΔP of units G1 and G7 for all the analysed short-circuit locations and the band of approximating waveforms corresponding to the not-rejected calculation results. This band determines the range of the instantaneous power changes containing all approximating waveforms corresponding to the individual calculation results. From Figs. 3 and 4 it follows that the approximation accuracy was better in the case of the waveforms of unit G1, in which there intervene significantly only two modal components associated with electromechanical eigenvalues, than in the case of the unit G7 waveforms. The waveforms of particular units vary significantly depending on the fault location.

0 -5

2 0 -2 -4

t, s

approximating waveforms approximated waveform

∆P1, MW

-6 0

0 -10 -20 0

t, s

Fig. 3. Exemplary waveforms of instantaneous power of unit G1 at a short-circuit in the line: L7 (a), L8 (b) and L12 (c) a)

5 0 -5 -10 0

approximating waveforms approximated waveform

∆P7, MW

approximating waveforms b) approximated waveform

0 -10

t, s

approximating waveforms approximated waveform

∆P7, MW

2 0 -2 -4 0

t, s

Fig. 4. Exemplary waveforms of instantaneous power of unit G7 at a short-circuit in the line: L7 (a), L8 (b) and L12 (c) 181

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | 177–183

5. Summary Based on the performed investigations the following conclusions have been drawn: • It is possible to calculate with a good accuracy electromechanical eigenvalues based on the analysis of instantaneous power waveforms occurring after a short circuit in a PS transmission line. Generally, good accuracy was obtained in calculations of the eigenvalues associated with weakly damped modal components, which have the largest impact on the PS angular stability. The lower calculation accuracy of the eigenvalues associated with strongly damped modal components may be caused by faster decaying of these modal components and their lower envelope values after time tp, and also by the need to assume wide ranges of searching for modal component amplitudes Mih. • The accuracy of calculation of individual eigenvalues depends on the fault location. It is usually better in the case of the waveforms of instantaneous power of units that are closer to the short-circuit location, if the calculated eigenvalues have large relative absolute values of coefficients |Kh|pu in these waveforms. This may be due to the fact that a short circuit close to the generating unit influences its instantaneous power waveforms in a more direct way, and the impact of the other generating units on these waveforms is smaller. • Usually, the less modal components intervene in a significant way in the instantaneous power waveforms, the better the accuracy of the instantaneous power waveform approximation and of the electromechanical eigenvalue calculations. • Assuming the arithmetic means of the eigenvalues determined on the basis of the waveforms of various generating units as the final calculation results in most cases enabled increasing the calculation accuracy. • The used calculation method allows determining the generating units of the PS in which the eigenvalues associated with weakly damped modal components (which threaten the angular stability of the PS) intervene significantly. By appropriate selection of the parameters of power system stabilizers in these units, it is possible to shift the eigenvalues on the complex plane to the left and thus improve the angular stability of the PS.

182

REFERENCES

1. H.B. Cetinkaya, S. Ozturk, B. Alboyaci, “Eigenvalues Obtained with Two Simulation Packages (SIMPOW and PSAT) and Effects of Machine Parameters on Eigenvalues”, Electrotechnical Conference, MELECON 2004, Proceedings of the 12th IEEE Mediterranean, Vol. 3, 2004, pp. 943–946. 2. J. Machowski, J. Białek , J. Bumby, “Power System Dynamics: Stability and Control”, John Wiley & Sons, Chichester, New York 2008. 3. F.P. de Mello, L.H. Hannett, “Representation of Saturation in Synchronous Machines”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. PWRS-1, November, No. 4, 1986, pp. 8–18. 4. A. Nocoń, S. Paszek, “Polioptymalizacja regulatorów napięcia zespołów prądotwórczych z generatorami synchronicznymi” [Polyoptimisation of synchronous generator voltage regulator], Monograph No. 150, Silesian University of Technology Publishing House, Gliwice 2008. 5. S. Paszek, “Wybrane metody oceny i poprawy stabilności kątowej systemu elektroenergetycznego” [Selected methods for assessment and improvement of power system angular stability], Monograph No. 357, Silesian University of Technology Publishing House, Gliwice 2012. 6. S. Paszek, A. Nocoń, “The method for determining angular stability factors based on power waveforms”, AT&P Journal Plus 2, Power System Modelling and Control, 2008, pp. 71–74. 7. W. Paszek, “Dynamika maszyn elektrycznych prądu przemiennego” [AC electrical machines dynamics], Helion, 1998. 8. Power Technologies, a Division of S&W Consultants Inc., Program PSS/E Application Guide, Siemens Power Technologies Inc., 2002. 9. P. Pruski, S. Paszek, “Analiza modalna wybranych przebiegów zakłóceniowych w systemie elektroenergetycznym. Wyznaczanie wskaźników stabilności kątowej” [The modal analysis of selected disturbance waveforms in a power system. Determination of angular stability factors], Monograph No. 592, Silesian University of Technology Publishers, Gliwice 2016. 10. P. Pruski, S. Paszek, “Assessment of Polish Power System angular stability based on analysis of different disturbance waveforms”, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, No. 63, Vol. 2, 2015, pp. 435–441. 11. P. Pruski, S. Paszek, “Calculations of electromechanical eigenvalues based on generating unit instantaneous power and angular speed waveforms at a step disturbance”, Acta Energetica, No. 2 (23), 2015, pp. 68–73. 12. P. Pruski , S. Paszek, “Calculations of electromechanical eigenvalues based on instantaneous power waveforms”, Przegląd Elektrotechniczny, No. 4, 2014, pp. 214–217. 13. H. Saitoh et al., “On-line modal analysis based on synchronized measurement technology”, Proc. of International Conference on Power System Technology, 2002, pp. 817–822.

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | 177â&#x20AC;&#x201C;183

Piotr Adam Pruski Silesian University of Technology e-mail: piotr.pruski@polsl.pl Graduated with distinction as MSc. Eng. from the Faculty of Electrical Engineering of the Silesian University of Technology (2009). He defended, also with distinction, his doctoral thesis at the same Faculty (2013). His research interests include power system performance analysis, optimisation algorithms, digital signal processing and programming. In 2011, 2014 and 2016 he was awarded with collective I and II-grade Rector prizes for scientific achievements. Author or co-author of 61 publications, incl. 2 monographies.

Stefan Paszek Silesian University of Technology e-mail: stefan.paszek@polsl.pl His research interests include: power system analysis in transient states, power system angular stability, optimisation and polyoptimisation of system stabilisers and voltage regulators of synchronous generators, estimation of parameters of generating unit models in power system, new models of synchronous generators using the artificial neural network technology, application of fuzzy controllers in electric machines regulation systems. Author or co-author of 196 publications, incl. 6 monographies. Co-author of three academic textbooks.

183

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 177–183

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 177–183. When referring to the article please refer to the original text. PL

Obliczenia wartości własnych macierzy stanu systemu na podstawie analizy przebiegów mocy chwilowej przy zakłóceniach zwarciowych Autorzy

Piotr Adam Pruski Stefan Paszek

Słowa kluczowe

system elektroenergetyczny, stabilność kątowa, elektromechaniczne wartości własne, stany nieustalone

Streszczenie

W artykule przedstawiono wyniki obliczeń wartości własnych (związanych ze zjawiskami elektromechanicznymi) macierzy stanu modelu systemu elektroenergetycznego (SEE) na podstawie analizy przebiegów zakłóceniowych mocy chwilowej zespołów wytwórczych SEE. Analizowano zakłócenia w postaci zwarcia małoprądowego w różnych liniach przesyłowych SEE. Wykorzystana metoda obliczeń wartości własnych polega na aproksymacji analizowanych przebiegów zakłóceniowych za pomocą przebiegów będących superpozycją składowych modalnych związanych z poszukiwanymi wartościami własnymi. Aproksymacja ta polega na minimalizacji funkcji celu określonej jako błąd średniokwadratowy, występujący między przebiegiem aproksymowanym i aproksymującym. Do minimalizacji funkcji celu wykorzystano hybrydowy algorytm optymalizacyjny, stanowiący szeregowe połączenie algorytmu genetycznego i gradientowego. Połączenie to eliminuje podstawowe wady obu algorytmów. Aby uniknąć błędów obliczeń spowodowanych utknięciem algorytmu w minimum lokalnym funkcji celu, obliczenia wartości własnych dla każdego przebiegu przeprowadzano wielokrotnie. Data wpływu do redakcji: 21.01.2017 Data akceptacji artykułu: 02.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wstęp Zwiększające się ciągle zapotrzebowanie odbiorców na energię elektryczną powoduje, że system elektroenergetyczny (SEE) może w pewnych sytuacjach pracować na granicy stabilności kątowej. Utrata stabilności kątowej SEE może być przyczyną wystąpienia poważnej awarii systemowej, skutkującej pozbawieniem zasilania bardzo dużej liczby odbiorców. Stabilność kątową SEE można określić przy wykorzystaniu wskaźników stabilności kątowej [6, 9, 10, 11, 12], obliczanych na podstawie wartości własnych macierzy stanu SEE związanych ze zjawiskami elektromechanicznymi (elektromechanicznych wartości własnych). Te wartości własne można obliczyć na podstawie macierzy stanu modelu SEE zlinearyzowanego w ustalonym punkcie pracy, jednak w tym przypadku wyniki obliczeń zależą pośrednio od przyjętych modeli poszczególnych elementów SEE i wartości ich parametrów. Wykorzystywane w obliczeniach wartości parametrów tych modeli często nie są dostatecznie dokładne i wiarygodne [1, 9, 10, 11, 12]. Elektromechaniczne wartości własne można również obliczyć z dobrą dokładnością na podstawie analizy przebiegów nieustalonych, które pojawiają się w SEE po różnych zakłóceniach [9, 10, 11, 12, 13]. Wówczas na wyniki obliczeń nie wpływa przyjęty model SEE i jego parametry, tylko rzeczywisty, aktualny stan pracy SEE [9, 10, 11]. Obliczanie wartości własnych macierzy stanu układu na podstawie analizy przebiegów nieustalonych wybranych wielkości nosi nazwę analizy modalnej. Można wyróżnić dwa jej rodzaje [9]: Analizę modalną eksperymentalną – brane są w niej pod uwagę przebiegi zakłóceniowe

184

występujące po celowym wprowadzeniu do układu zakłócenia testowego. Słowo „eksperymentalna” podkreśla fakt, że przeprowadza się eksperyment polegający na wprowadzeniu zakłócenia; Analizę modalną eksploatacyjną – polega na wykorzystaniu pomiarów w trakcie eksploatacji SEE bez wprowadzenia zakłócenia testowego. Przebiegi dynamiczne pojawiają się pod wpływem zakłóceń stochastycznych, np. zwarć lub stochastycznych zmian mocy w odbiorach. Celem niniejszej pracy jest obliczenie elektromechanicznych wartości własnych macierzy stanu SEE na podstawie analizy przebiegów zakłóceniowych mocy chwilowej generatorów zespołów wytwórczych SEE przy zakłóceniu w postaci krótkotrwałego zwarcia małoprądowego występującego w różnych liniach przesyłowych SEE. Jest to przykład analizy modalnej eksploatacyjnej. 2. Zlinearyzowany model SEE Zlinearyzowany w ustalonym punkcie pracy model SEE opisany jest równaniem stanu i równaniem wyjścia [9, 10, 11, 12]: Δx = AΔx + BΔu

(1)

Δy = CΔx + DΔu (2) gdzie: Δx, Δu, Δy – wektory odchyłek od wartości ustalonych odpowiednio: zmiennych stanu, zmiennych wejściowych (wymuszeń) i zmiennych wyjściowych, A – macierz stanu. Elementy macierzy A, B, C i D z równania stanu (1) i równania wyjścia (2) SEE są obliczane dla ustalonego stanu jego pracy [9, 10, 11].

Przebiegi czasowe wielkości wyjściowych zlinearyzowanego modelu SEE można obliczyć, całkując numerycznie równanie (1) lub na podstawie wartości własnych i wektorów własnych macierzy stanu A. Przebieg każdej wielkości wyjściowej stanowi superpozycję składowych modalnych zależnych od wartości własnych i wektorów własnych macierzy A [9, 10, 11, 12]. Przy zakłóceniu w postaci impulsu Diraca w przebiegu j-tej zmiennej wejściowej ∆uj(t) = ∆Uδ(t–t 0), gdzie ∆U oznacza energię impulsu, przebieg i-tej zmiennej wyjściowej (przy D = 0 i założeniu występowania tylko jednokrotnych wartości własnych) ma postać [9, 10, 12]: (3) gdzie: Mih – amplitudy poszczególnych składowych modalnych równe w tym przypadku czynnikom udziału Fih [9, 10, 11, 12] h-tych wartości własnych w przebiegach i-tych zmiennych wyjściowych. Odpowiedzi SEE na niektóre krótkotrwałe małe zakłócenia, często pojawiające się w systemie (np. zwarcia małoprądowe), po pewnym czasie od wystąpienia zakłócenia są zbliżone co do kształtu do odpowiedzi SEE na impuls Diraca. Z przeprowadzonych badań wynika, że po czasie od chwili wystąpienia zakłócenia równym 0,3–1,2 s przebiegi elektromechanicznych wielkości wyjściowych (np. mocy chwilowej i prędkości kątowej zespołów wytwórczych) mogą być obliczone z zadowalającą dokładnością na podstawie wzoru (3). W przypadku takich zakłóceń czynniki udziału Fih nie mogą być obliczone. W każdym przypadku

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 177–183

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 177–183. When referring to the article please refer to the original text. PL

możliwe jest natomiast obliczenie współczynników korelacji h-tej wartości własnej i k-tej zmiennej stanu [2]: (4) gdzie: vh, k, wh, k – k-ty element odpowiednio h-tego prawostronnego i lewostronnego wektora własnego. We wzorze (4) element lewostronnego wektora własnego określa obserwowalność h-tej składowej modalnej (związanej z h-tą wartością własną) w k-tej zmiennej stanu. Element prawostronnego wektora własnego określa, jaki wpływ ma k-ta zmienna stanu na h-tą składową modalną. Wartość ich iloczynu Kkh jest więc miarą korelacji między k-tą zmienną stanu i h-tą składową modalną [2]. Współczynniki korelacji Kkh są w przybliżeniu proporcjonalne do amplitud Mih odpowiednich składowych modalnych w przebiegu i-tej zmiennej wyjściowej silnie związanej z k-tą zmienną stanu. W modelach SEE często prędkości kątowe zespołów wytwórczych są zmiennymi stanu, a moce chwilowe tych zespołów są zmiennymi wyjściowymi. W przypadku zespołów wytwórczych w SEE moc chwilowa zespołu jest silnie powiązana z jego prędkością kątową. Wynika to z faktu, że na prędkość kątową generatora mają wpływ przede wszystkim moment napędowy pochodzący z turbiny i moment obciążenia proporcjonalny do mocy czynnej, wydawanej przez generator [2]. W i-tym wierszu macierzy C, związanym z mocą chwilową generatora, największą co do modułu wartość ma element k-tej kolumny związany z prędkością kątową tego generatora. Wartości pozostałych elementów tego wiersza są znacznie mniejsze co do modułu, jednak na ogół różne od zera. 2.1. Elektromechaniczne wartości własne SEE W przebiegach zakłóceniowych mocy chwilowej zespołów wytwórczych SEE dominują oscylacyjne składowe modalne związane z elektromechanicznymi wartościami własnymi – zespolone, parami sprzężone wartości własne. Ich części rzeczywiste decydują o tłumieniu związanych z nimi składowych modalnych. Składowa modalna jest tłumiona, gdy część rzeczywista odpowiadającej jej wartości własnej jest ujemna; im jest ona mniejsza, tym większe jest tłumienie. Moduły części urojonych tych wartości własnych równe są pulsacjom oscylacji związanych z nimi składowych modalnych i mieszczą się zwykle w przedziale (0,63–12,6) rad/s, co odpowiada zakresowi częstotliwości (0,1–2) Hz [9, 10, 11, 12]. Te wartości własne w różny sposób ingerują w przebiegach zakłóceniowych wielkości wyjściowych poszczególnych zespołów wytwórczych, co jest związane z różnymi wartościami ich zespolonych, parami sprzężonych czynników udziału [9, 10, 11, 12]. 3. Metoda obliczeń wartości własnych W obliczeniach wykorzystano przebiegi zakłóceniowe odchyłek mocy chwilowych ΔP zespołów wytwórczych, występujące po symetrycznym zwarciu małoprądowym (przez dużą impedancję) w jednej z linii przesyłowych SEE.

Rys. 1. Schemat działania algorytmu hybrydowego [9]

Rys. 2. Analizowany 7-maszynowy SEE CIGRE [5]

Wykorzystana w badaniach metoda obliczeń elektromechanicznych wartości własnych polega na aproksymacji przebiegów zakłóceniowych mocy chwilowej poszczególnych zespołów wytwórczych na podstawie wyrażenia (3). Wartości własne i zespolone amplitudy związanych z nimi składowych modalnych w analizowanym przebiegu są nieznanymi parametrami tej aproksymacji. Aproksymacja przebiegów polega na iteracyjnym doborze jej parametrów, tak aby zminimalizować wartość funkcji celu zdefiniowanej jako błąd średniokwadratowy εw występujący między przebiegiem aproksymowanym a aproksymującym [12]: (5) gdzie: λ – wektor wartości własnych, M – wektor amplitud składowych modalnych, ΔP – analizowany przebieg odchyłki mocy chwilowej, l – numery próbek przebiegów, N – liczba próbek przebiegów, indeks „m” oznacza przebieg aproksymowany, a indeks „a” – przebieg aproksymujący, obliczony na podstawie wartości własnych i ich amplitud według wzoru (3). Wartości własne o małych amplitudach M w analizowanym przebiegu są pomijane w obliczeniach na podstawie tego przebiegu. Aby wyeliminować wpływ szybko zanikających składowych modalnych pochodzących od rzeczywistych oraz zespolonych wartości własnych, niebędących elektromechanicznymi wartościami własnymi, analizę przebiegów rozpoczynano po pewnym czasie tp od chwili wystąpienia zakłócenia [9, 10]. W obliczeniach przedstawionych w niniejszym artykule przyjęto wartość czasu tp = 0,5 s.

Do minimalizacji funkcji celu (5) wykorzystano hybrydowy algorytm optymalizacyjny (rys. 1), będący szeregowym połączeniem algorytmów genetycznego i gradientowego, co eliminuje podstawowe wady tych algorytmów. Wyniki uzyskane przy użyciu algorytmu genetycznego stanowią punkt startowy dla algorytmu gradientowego. Zastosowanie algorytmu genetycznego w pierwszym etapie poszukiwania minimum funkcji celu eliminuje problem precyzyjnego określenia punktu startowego. Z kolei zastosowany w drugim etapie algorytm gradientowy jest szybciej zbieżny i pozwala na odnalezienie poszukiwanego ekstremum z większą dokładnością. Dla algorytmu genetycznego przyjęto maksymalną liczbę pokoleń równą 50, wielkość populacji równą 20 osobników i długość chromosomu wynoszącą 6 bitów. Selekcję przeprowadzono metodą elitarną [4, 9], która gwarantuje, że najlepiej przystosowane osobniki z danego pokolenia znajdą się w następnym pokoleniu. Dla algorytmu gradientowego przyjęto maksymalną liczbę iteracji równą 1000 [6, 9, 10, 11, 12]. Moduły współczynników korelacji wartości własnych w przebiegach poszczególnych zespołów, obliczane dla zakłócenia zwarciowego przy użyciu wzoru (4), są tylko w pewnym przybliżeniu proporcjonalne do amplitud odpowiednich składowych modalnych w tych przebiegach. Dlatego konieczny jest w tym przypadku dobór szerokich zakresów poszukiwań amplitud poszczególnych składowych modalnych. Przebiegi ΔP obliczane są na podstawie przebiegów napięć i prądów twornika generatora (fazowych lub osiowych, czyli obliczonych poprzez transformację Parka [7]). Z powodu występowania dużej liczby minimów lokalnych funkcji celu, w których algorytm optymalizacyjny może utknąć,

185

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 177–183

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 177–183. When referring to the article please refer to the original text. PL

λ1, 1/s

–0,8763±j10,4448

λ4, 1/s

–0,5274±j8,7481

λ2, 1/s

–0,8324±j10,6182

λ5, 1/s

–0,4165±j7,8724

λ3, 1/s

–0,7627±j9,6686

λ6, 1/s

–0,1888±j6,5421

Tab. 1. Oryginalne wartości własne SEE CIGRE

Zespół

|K1|pu

|K2|pu

|K3|pu

|K4|pu

|K5|pu

|K6|pu

0,0001

0,0008

0,9995

0,0244

0,0442

0,0110

0,0020

0,4783

0,0622

0,1058

0,0115

0,0166

0,1014

0,4514

0,0224

0,0033

0,0049

0,0323

0,7403

0,1805

0,0062

0,1916

0,1237

0,6573

0,1174

0,0001

0,0099

0,0134

0,0280

0,0802

0,0281

0,4575

0,2946

Tab. 2. Współczynniki korelacji |Kh|pu wartości własnych SEE CIGRE w przebiegach kolejnych zespołów

przebiegi aproksymujące przebieg aproksymowany

4 ∆P1, MW

∆P1, MW

przebiegi aproksymujące przebieg aproksymowany

5 0 -5

2 0 -2 -4

t, s

przebiegi aproksymujące przebieg aproksymowany

∆P1, MW

-6 0

0 -10 -20 0

t, s

Rys. 3. Przykładowe przebiegi mocy chwilowej zespołu G1 przy zwarciu w linii: L7 (a), L8 (b) i L12 (c)

0 -5 -10 0

przebiegi aproksymujące przebieg aproksymowany

∆P7, MW

przebiegi aproksymujące przebieg aproksymowany

0 -10

t, s

przebiegi aproksymujące przebieg aproksymowany

4 ∆P7, MW

2 0 -2 -4 0

t, s

Rys. 4. Przykładowe przebiegi mocy chwilowej zespołu G7 przy zwarciu w linii: L7 (a), L8 (b) i L12 (c)

186

proces aproksymacji przeprowadzano wielokrotnie na podstawie tego samego przebiegu. Odrzucano wyniki o wartościach funkcji celu większych niż pewna przyjęta wartość graniczna. Jako wynik końcowy obliczeń części rzeczywistych i części urojonych poszczególnych wartości własnych przyjęto średnie arytmetyczne z wyników nieodrzuconych w kolejnych obliczeniach [9, 10, 11, 12]. Ponieważ algorytm optymalizacyjny działa sprawniej, gdy liczba optymalizowanych parametrów jest mniejsza, obliczenia wartości własnych na podstawie każdego z analizowanych przebiegów przeprowadzano wieloetapowo. W każdym z etapów obliczano najczęściej tylko jedną elektromechaniczną wartość własną. Na początku, na podstawie kolejnych przebiegów obliczano wartości własne związane z najsłabiej tłumionymi składowymi modalnymi, pomijając pozostałe wartości własne, ponieważ związane z nimi składowe modalne zanikają po kilku sekundach. W kolejnych etapach obliczano wartości własne związane z silniej tłumionymi składowymi modalnymi, przyjmując wcześniej obliczone wartości własne jako znane. Zespolone amplitudy składowych modalnych, związanych z wartościami własnymi przyjętymi jako znane, za każdym razem były obliczane ponownie [9]. 4. Przykładowe obliczenia Przykładowe obliczenia przeprowadzono dla 7-maszynowego testowego SEE CIGRE przedstawionego na rys. 2. Wzięto pod uwagę przebiegi występujące po zakłóceniach w postaci krótkotrwałych zwarć małoprądowych w jednej z linii przesyłowych SEE (miejsca zwarcia oznaczono jako „Z1”, „Z2” i „Z3” na rys. 2). Model SEE CIGRE opracowano w środowisku MATLAB/Simulink i uwzględniono w nim oddziaływanie centralnego regulatora częstotliwości [11]. W przeprowadzonych obliczeniach wykorzystano modele: generatora synchronicznego GENROU z nieliniową charakterystyką magnesowania [3, 5, 8], statycznego układu wzbudzenia, pracującego w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym [5], turbiny parowej IEEEG1 [8] i stabilizatora systemowego PSS3B [5, 8]. Wartości własne (w tym elektromechaniczne wartości własne) macierzy stanu SEE można obliczyć bezpośrednio na podstawie modelu i parametrów SEE w programie MATLAB/ Simulink. Obliczone w ten sposób elektromechaniczne wartości własne są nazywane w artykule „oryginalnymi wartościami własnymi”. Porównanie wartości własnych obliczonych na podstawie minimalizacji funkcji celu (5) i oryginalnych wartości własnych przyjęto jako miarę dokładności obliczeń [9, 10, 11, 12]. W tab. 1 przedstawiono oryginalne wartości własne analizowanego SEE CIGRE. Tabela 2 zawiera względne moduły współczynników korelacji |Kh|pu poszczególnych h-tych elektromechanicznych wartości własnych w przebiegach kolejnych zespołów wytwórczych (w odniesieniu do największego co do modułu współczynnika korelacji elektromechanicznych wartości własnych w danym przebiegu). Pogrubiono względne moduły współczynników |Kh|pu

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 177–183

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 177–183. When referring to the article please refer to the original text. PL

Zwarcie w linii L7 Zesp.

Δλ1, 1/s

Δλ2, 1/s

Δλ3, 1/s

Δλ4, 1/s

Δλ5, 1/s

Δλ6, 1/s

–

–0,0036±j0,0007

–

–0,0421±j0,0594

–

–0,0550 j0,0879

–

0,0247 j0,0942

–

0,0185 j0,5833

–

–0,0903±j0,5494

–0,0436±j0,0009

–0,2436 j1,1227 *

0,6082 j4,0000 *

–

0,1049 j0,4721

–0,3498 j1,3295 *

0,0359 j1,8581

–

–0,6951 j0,6023 *

–0,0110 j0,0106

–0,0107±j0,1711

–0,0938 j0,1507

0,5493 j3,1116 *

–

–0,1881±j0,1255

–

–0,1750±j1,2760

-0,0172±j0,0057

Średnia

0,0471 j0,1505

–0,0377 j0,3670

–0,0761 j0,8663

–0,0293 j0,0436

–0,1326±j0,9127

–0,0179 j0,0078

Zwarcie w linii L8 Zesp.

Δλ1, 1/s

Δλ2, 1/s

Δλ3, 1/s

Δλ4, 1/s

Δλ5, 1/s

Δλ6, 1/s

–

0,0163±j0,0923

–

–0,0501±j0,0716

–

0,0320±j0,4361

–

–0,0124 j0,0300

–

0,0588±j0,0171

–

0,0127 j0,0450

0,0042 j0,1033

–0,3061 j2,9262

0,0209 j4,0000*

–

–0,4173±j0,1211

–0,0728 j0,0024

-0,0553±j0,0142

–

0,0580±j0,0508

–0.0653 j0,0594

0,2914 j2,8557

0,3559 j2,9188*

0,2719 j2,0620*

–

–0,4623±j0,4686*

–

–0,0503±j0,0848

0,0425 j0,1025

Średnia

–0,1440 j1,8869

–0,0070±j0,0073

–0,0553±j0,0142

0,0242±j0,2642

0,0068±j0,0302

–0,0162 j0,0447

Zwarcie w linii L12 Zesp.

Δλ1, 1/s

Δλ2, 1/s

Δλ3, 1/s

Δλ4, 1/s

Δλ5, 1/s

Δλ6, 1/s

–

0,0023 j0,0011

–

–0,0317 j0,1712

–

–0,0035±j0,0024

–

–0,0012±j0,0013

–

–0,1415 j0,7391

–

–0,1361±j0,7362

0,0920 j0,3405

–0,5774 j0,1372

–0,5995 j0,8683

–

0,3190 j1,4359

–0,6386±j0,2984

0,0439 j0,7212

–

0,0657±j0,7523

0,0077 j0,3438

0,6698 j3,9186

0,1506 j1,4894

–1,0000±j0,7695 *

–

0,0757 j1,0958

–

–0,0497±j0,8947

-0,0029±j0,0302

Średnia

0,1371 j1,8306

–0,3072 j0,6996

0,0598 j0,9085

–0,0006±j0,0007

–0,0400±j0,7944

0,0128 j0,1648

Tab. 3. Błędy bezwzględne obliczeń wartości własnych

wartości własnych, które zostały obliczone na podstawie poszczególnych przebiegów. W tab. 3 przedstawiono błędy bezwzględne Δλ obliczeń elektromechanicznych wartości własnych SEE CIGRE na podstawie analizy przebiegów zakłóceniowych odchyłek mocy chwilowych ΔP poszczególnych zespołów wytwórczych. Wartości własne nie były obliczane na podstawie przebiegów, w których miały zbyt małe moduły współczynników korelacji. W tabeli zestawiono także średnie arytmetyczne błędów uzyskanych wyników obliczeń kolejnych wartości własnych na podstawie przebiegów poszczególnych zespołów. Średnie te przyjęto jako wyniki końcowe obliczeń. Obliczone średnie wartości własne nie uwzględniają wyników (oznaczonych gwiazdką) o częściach rzeczywistych lub urojonych znacznie różniących się od pozostałych wyników obliczeń poszczególnych wartości własnych. Z tab. 3 wynika, że w większości przypadków uzyskano zadowalającą dokładność obliczeń

elektromechanicznych wartości własnych. Błędy obliczeń były na ogół większe dla wartości własnych związanych z silnie tłumionymi składowymi modalnymi. W niektórych przypadkach te wartości własne nie zostały poprawnie obliczone. Najlepszą dokładność obliczeń w przypadku wszystkich analizowanych miejsc wystąpienia zwarcia uzyskano na podstawie przebiegów zespołów G1 i G2, w których ingerują znacząco tylko dwie słabo tłumione składowe modalne związane z wartościami własnymi λ4 i λ6, dzięki czemu ich aproksymacja była prostsza. Także dla tych dwóch wartości własnych uzyskano ogólnie najlepszą dokładność obliczeń na podstawie przebiegów różnych zespołów. Dokładność obliczeń poszczególnych wartości własnych zazwyczaj jest lepsza w przypadku przebiegów mocy chwilowej zespołów znajdujących się bliżej miejsca zwarcia, jeżeli obliczane wartości własne mają wystarczająco duże względne moduły

współczynników |Kh|pu w tych przebiegach. Przykładowo wartość własna λ4 została obliczona na podstawie przebiegów mocy chwilowej zespołów G1 i G2, dokładniej w przypadku zwarć w liniach L7 i L12. Uśrednianie wyników końcowych obliczeń poszczególnych wartości własnych w większości przypadków zwiększyło dokładność obliczeń. Przykładowo na rys. 3 i 4 przedstawiono przebiegi zakłóceniowe mocy chwilowej ΔP zespołów G1 i G7 dla wszystkich analizowanych miejsc zwarcia oraz pasma przebiegów aproksymujących, odpowiadających nieodrzuconym wynikom obliczeń. Pasmo to określa zakres zmian mocy chwilowej, w którym zawierają się wszystkie przebiegi aproksymujące, odpowiadające poszczególnym wynikom obliczeń. Z rys. 3 i 4 wynika, że dokładność aproksymacji była lepsza w przypadku przebiegów zespołu G1, w którym interweniują w sposób znaczący tylko dwie składowe

187

P. Pruski, S. Paszek| Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 177–183

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 177–183. When referring to the article please refer to the original text. PL

modalne, związane z elektromechanicznymi wartościami własnymi, niż w przypadku przebiegów zespołu G7. Przebiegi poszczególnych zespołów znacząco się różnią w zależności od miejsca wystąpienia zwarcia. 5. Podsumowanie Na podstawie przeprowadzonych badań sformułowano następujące wnioski: • Możliwe jest obliczenie z dobrą dokładnością elektromechanicznych wartości własnych na podstawie analizy przebiegów mocy chwilowej występujących po zakłóceniu zwarciowym w jednej z linii przesyłowych SEE. Dobrą dokładność obliczeń najczęściej uzyskiwano dla wartości własnych związanych ze słabo tłumionymi składowymi modalnymi, których wpływ na stabilność kątową SEE jest największy. Mniejsza dokładność obliczeń wartości własnych związanych z silnie tłumionymi składowymi modalnymi może być spowodowana szybszym zanikaniem tych składowych modalnych i mniejszymi wartościami ich obwiedni po czasie tp, a także koniecznością przyjęcia szerokich zakresów poszukiwań amplitud składowych modalnych Mih. • Dokładność obliczeń poszczególnych wartości własnych zależy od miejsca wystąpienia zwarcia. Jest ona zazwyczaj lepsza w przypadku przebiegów mocy chwilowej zespołów znajdujących się bliżej miejsca zwarcia, jeżeli obliczane wartości własne mają duże względne moduły współczynników |Kh|pu w tych przebiegach. Może to wynikać z faktu, że zwarcie występujące blisko zespołu wytwórczego wpływa na przebiegi jego mocy chwilowej w sposób bardziej bezpośredni, a wpływ pozostałych zespołów wytwórczych na te przebiegi jest mniejszy. • Dokładność aproksymacji przebiegów mocy chwilowej i obliczeń elektromechanicznych wartości własnych jest zwykle tym lepsza, im mniej składowych

modalnych ingeruje w sposób znaczący w tych przebiegach. • Przyjęcie wyników końcowych obliczeń poszczególnych wartości własnych jako średnich arytmetycznych wyników ich obliczeń na podstawie analizy różnych przebiegów pozwoliło na zwiększenie dokładności i wiarygodności obliczeń. • Zastosowana metoda obliczeń pozwala na ustalenie, w których zespołach wytwórczych SEE ingerują w sposób znaczący wartości własne związane ze słabo tłumionymi składowymi modalnymi, zagrażającymi stabilności kątowej SEE. Poprzez odpowiedni dobór parametrów stabilizatorów systemowych w tych zespołach możliwe jest przesunięcie w lewo tych wartości własnych na płaszczyźnie zespolonej i tym samym możliwa jest poprawa stabilności kątowej SEE. Bibliografia 1. Cetinkaya H.B., Ozturk S., Alboyaci B., Eigenvalues Obtained with Two Simulation Packages (SIMPOW and PSAT) and Effects of Machine Parameters on Eigenvalues, Proc. of the 12th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference MELECON 2004, Vol. 3, s. 943–946. 2. Machowski J., Białek J., Bumby J., Power System Dynamics. Stability and Control, John Wiley & Sons, Chichester, New York 2008. 3. de Mello F.P., Hannett L.H., Representation of Saturation in Synchronous Machines, IEEE Transactions on Power Systems 1986, Vol. PWRS-1, November, No. 4, s. 8–18. 4. Nocoń A., Paszek S., Polioptymalizacja regulatorów napięcia zespołów prądotwórczych z generatorami synchronicznymi, Monografia nr 150, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2008. 5. Paszek S., Wybrane metody oceny i poprawy stabilności kątowej systemu elektroenergetycznego, Monografia

nr 357, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2012. 6. Paszek S., Nocoń A., The method for determining angular stability factors based on power waveforms, AT&P Journal Plus 2 2008, Power System Modeling and Control, s. 71–74. 7. Paszek W., Dynamika maszyn elektrycznych prądu przemiennego, Helion, 1998. 8. Power Technologies, a Division of S&W Consultants Inc., Program PSS/E Application Guide, Siemens Power Technologies Inc., 2002. 9. Pruski P., Paszek S., Analiza modalna wybranych przebiegów zakłóceniowych w systemie elektroenergetycznym. Wyznaczanie wskaźników stabilności kątowej, Monografia nr 592, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2016. 10. Pruski P., Paszek S., Assessment of Polish Power System angular stability based on analysis of different disturbance waveforms, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences 2015, No. 63, Vol. 2, s. 435–441. 11. Pruski P., Paszek S., Calculations of electromechanical eigenvalues based on generating unit instantaneous power and angular speed waveforms at a step disturbance, Acta Energetica 2015, No. 2/23, s. 68–73. 12. Pruski P., Paszek S., Calculations of electromechanical eigenvalues based on instantaneous power waveforms, Przegląd Elektrotechniczny 2014, No. 4, s. 214–217. 13. Saitoh H. i in., On-line modal analysis based on synchronized measurement technology, Proc. of International Conference on Power System Technology, 2002, s. 817–822.

Piotr Adam Pruski

dr inż. Politechnika Śląska e-mail: piotr.pruski@polsl.pl Studia magisterskie ukończył z wyróżnieniem na Wydziale Elektrycznym Politechniki Śląskiej w Gliwicach (2009). Również z wyróżnieniem obronił rozprawę doktorską na tym samym wydziale (2013). Jego zainteresowania badawcze to analiza pracy systemu elektroenergetycznego, algorytmy optymalizacyjne, cyfrowe przetwarzanie sygnałów oraz programowanie. W 2011, 2014 oraz 2016 roku otrzymał zespołowe Nagrody Rektora stopnia I i II za osiągnięcia naukowe. Autor i współautor 61 publikacji, w tym 2 monografii.

Stefan Paszek

prof. dr hab. inż. Politechnika Śląska e-mail: stefan.paszek@polsl.pl Zainteresowania naukowe: analiza systemu elektroenergetycznego (SEE) w stanach nieustalonych, stabilność kątowa SEE, optymalizacja i polioptymalizacja stabilizatorów systemowych oraz regulatorów napięcia generatorów synchronicznych, estymacja parametrów modeli zespołów wytwórczych SEE, nowe modele generatorów synchronicznych przy zastosowaniu techniki sztucznych sieci neuronowych, zastosowanie regulatorów rozmytych w układach regulacji maszyn elektrycznych. Autor i współautor 196 publikacji, w tym 6 monografii. Współautor 3 podręczników akademickich.

188

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | 189–196

Use of LHS Sampling to Calculate Probabilistic Power Flow

Authors Maksymilian Mikołaj Przygrodzki Wojciech Lubicki

Keywords probabilistic power flow, simulation methods, transmission system reliability

Abstract Power flow is the task of determining node voltages and branch loads in a given state of the power system. In the case of probabilistic flow, the task’s input data and calculation results alike are in the form of probability distributions. These distributions can be specified for the power demand, power generation availability and levels in nodes, and grid configuration. Elements that make up the grid configuration may be assigned a binary distribution, the result of which determines the element’s status (on or off). This distribution characteristic parameter is the failure rate of the element. This paper presents the results of a comparison of Monte Carlo and LHS sampling. The sampling concerned grid infrastructure availability. Calculations were made for two grid systems with different sizes corresponding to the test model (ca. 50 branches) and the national transmission grid model (over 400 branches). Based on the results, conclusions were drawn as to the possibility of using LHS simulation in the probabilistic power flow calculation.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017215 Received: 13.02.2017 Received in revised form: 19.05.2017 Accepted: 22.06.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction To describe the world around us, and also a power system, general models are used, which can be divided, for example, into deterministic and probabilistic categories. Deterministic models are theoretical models that can be used wherever the further reflection of the phenomena is not particularly important. In contrast, probabilistic models can be understood either narrowly as models created solely on the basis of probability theory, or broadly as those reflecting the randomness of the surrounding phenomena. In this case statistical models will also be included in the group of probabilistic models. This approach is more universal and is widely used in the national literature of the subject [3, 4]. It is also supported by the parallel development of probability theory and mathematical statistics characterized by, for example, study [2], and accomplished by leading researchers including, inter alia: Pascal, Bernoulli, Lapunov, Gauss, and Laplace. Probabilistic power flow is a power flow, for which input data and calculation results are in the form of probability distributions. The input data are the probability distributions of power demand in grid nodes, and of power availability and generation. In addition, input data is also produced by the grid system configuration, as

well as other model parameters (impedances, capacities). The results of power distribution calculations are distributions of the probability of node voltages and branch flows. By analysing electrical circuits in probabilistic terms, three main causes can be identified for the randomness of the process. These are: random initial conditions, random parameters of elements (devices), random inputs, and any combinations thereof [4]. Under the actual operating conditions of the power system all three causes of random phenomena typically occur at the same time. In general, probabilistic methods of power flow determination can be divided into simulations, analytical methods, and approximations. Analytical and approximation methods are often combined into one group defined as analytical methods. Simulation methods consist of performing a certain number of deterministic power flows, where the data for such power flows are the result of input data simulations according to their probability distributions. To determine the input data for the i-th simulation, various simulation methods may be employed. The number of necessary simulations depends on the adopted simulation method, and, for example, for the Monte Carlo method it may be several hundred or tens of thousands depending on 189

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | 189–196

the analysed system’s size. Other methods, such as LHS, allows the required number of simulations to be reduced. The choice of sampling method is therefore important for the probabilistic power flow calculation duration.

2. Simulation methods of analysis The issues related to grid infrastructure availability were studied using Monte Carlo and LHS sampling. Monte Carlo sampling is based on the law of large numbers formulated by J. Bernoulli [6]. The law assumes that with a sufficiently large number of samples, the incidence of a given random event will be insignificantly different from its probability, which in practice means the use of the convergence of the incidence of a given event in N samples with the probability of this event occurring while N tends to infinity. Fig. 1 shows the probability

density function F(x) returning the probability P that the variable x is less than or equal to X, i.e. F(x) = P(x≤X). To generate random values, the Monte Carlo method uses the reverse cumulative function, that is G(F(x)) = x. First, the number k is drawn from the range 0 to 1 according to a uniform distribution, and then the value X is determined using the function x = G(k). An advantage of the Monte Carlo method is its simplicity and generality, while a disadvantage is its slow convergence. The probability estimation error is inversely proportional to the root of the number N of the completed simulations. As a result, increasing the accuracy of a given task’s solution by one order of magnitude requires a 100-fold increase in the calculation effort. The LHS method uses a similar idea to the Monte Carlo method, but narrows the sampling interval to the appropriate layers. The idea of the method is shown in Fig. 2 (triangular distribution of

Fig. 1. Use of a cumulative distribution function F(x) and reverse cumulative function G(F(x))

Fig. 2. Division of cumulative function and density function into p ranges of equal probability 190

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | 189â&#x20AC;&#x201C;196

the random variable X is examined), and the course of the procedure is as follows: a) the probability density function is divided into p partitions with equal probability. In Fig. 2 the number of partitions p equals 5, so the width of a single layerâ&#x20AC;&#x2122;s probability range is 0.2 b) two random numbers are generated â&#x20AC;&#x201C; In the first iteration the number (sequence) of partitions is randomly drawn, and in the second iteration the value x is determined, the same way as in the Monte Carlo method, but within the range of the drawn partition

c) the actions from point b) are repeated until the values x are determined for all partitions d) the values drawn for all partitions make up the so-called batch. Draws can be repeated for any number of batches. The basic difference between the above described methods of random state determination is due to the very nature of these methods. The LHS method maps a probability distribution significantly more efficient than the Monte Carlo method [1]. In this case efficiency means the quality of distribution mapping in the same (preferably small) number of draws. The comparison

Fig. 3. Histogram of results for a) 100, b) 300, c) 5000 random states 191

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | 189–196

is shown in Fig. 3 with the assumption of 100, 300 and 5,000 random states. The goal was to map the triangular distribution of a random variable with the expected value of 10 and the standard deviation of 4.08 (Fig. 2). Fig. 3 shows the histograms as functions of the number of draws (N).

3. Availability of grid infrastructure components The availability of the individual components of the grid structure that make up its configuration is a random variable. This variable can be assigned a binary distribution: an element is either on or off. The probability that an element is off may be determined according to the classic Laplace definition as the ratio of the number of outcomes favouring a given event to the total number of equally probable outcomes. Thus, the characteristic parameter will be the number of hours per year when the element is off with reference to the total number of hours per year. It should be assumed that in every hour of the year the situation that an element is off is just as likely. This is a simplified assumption, because it ignores the impact of, inter alia, seasonality and lack of memory about the element’s state in the preceding hour. If an element was turned off an hour earlier, the probability that in the next hour it would still be off may be higher than if it was on an hour earlier. In addition, it should be decided whether the hours, when the item is off, includes only emergency outages, or also those due to other causes, such as planned outages. The transmission system operator (PSE SA) publishes on its website [5] the 400 kV and 220 kV line outage rates in sequential months of the year. The list includes: the average number of outages per line segment, average number of outages per 100 km of line, average outage time per line segment, and average outage time per 100 km of line. The outages listed are broken down into: aggregate, planned, emergency, operational and for voltage reduction. The data were used to estimate the grid infrastructure availability rates. The published data are differentiated for line voltages (400 kV and 220 kV) and outage purpose (planned and emergency). Fig. 4 shows the outage times yearly-averaged in 2006–2015. Apart from the distinction between planned and emergency

Fig. 4. Yearly-averaged 400 kV and 220 kV line outage times 192

outages, Fig. 4 also shows the operational outages and those implemented to reduce voltage in the power system. During the whole period, the total monthly-averaged outage time was ca. 150 hours/100 km, including scheduled outage time of 108 hours/100 km (72% of the total time), while the emergency outage time was ca. 10 hours/100 km (7% of the total time). From the above it follows that the aggregate average monthly time of operational outages and outages for voltage reduction was about 32 hours/100 km. To determine the probability of the outage of a specific line in the model, the general definition of random event probability was used. With the event times assumed to be at the level of total monthly-averaged outage time, i.e. 150 hours/100 km, and at the level of monthly-averaged emergency outage time, i.e. 10 hours/100 km, the probabilities of a outage of a 100 km line are 0.20548 and 0.01370, respectively, (this probability should not be confused with that of the n-1 state of the grid). Using the above described method of determining the outage probability of individual lines, the respective values were determined for all branches of the test grid and the transmission grid. Then simulations of network infrastructure outages were performed, which resulted in the branch statuses – on/off. The numbers of branches included in the sampling were: test grid – 50, transmission grid – 423. Samples were drawn using the Monte Carlo and LHS methods. The numbers of Monte Carlo draws were 1000, 5000, and 10,000; while for the LHS method 250 random states were assumed. Three different values were considered of the LHS characteristic parameters, i.e. the number of partitions and batches.

3.1. Infrastructure component availability analysis using the LHS method Below in Tab. 2 the results are shown of LHS simulations of the grid infrastructure (branches) availability in a 50-branch test grid model, assuming a failure probability at a level resulting from the time of emergency outages, and, alternatively, from the total outage time (emergency and planned). The table headings specify the numbers of batches and partitions adopted in the simulation, which allows for the assessment of their impact

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | 189–196

on the results. For example, the 5B_50P designation means 5 batches and 50 partitions. For the case of the 50-element test network and a outage probability at the emergency outage time level, in about 90% random states, no grid component outages were noted. The remaining cases were mostly single shut-downs, and not all model components were affected. In two random states two incidents of concurrent outages were noted. There was no significant impact of the number of partitions and batches on the results. In the case of a outage probability assumed at the level of total outage time in the aggregate number of random states, cases of single or double outages are predominant. The share of single outages was 31–42%, and for double outages it was 28–31%. In either case, the number of random states exceeded the number of grid components. At this point let us consider non-outage (complete) system states and multiple (more than 2) outage system states. The maximum number of outage components

was 6. There was no significant impact of the number of partitions and batches on the results. In particular, the number of single outage states initially increased along with a decrease in the number of partitions and an increase in the number of batches, and then decreased rapidly. No such dependence was found for the remaining sets of outages, e.g. the number of complete systems, n-2 systems, etc., to a very limited extent these depended on the assumed parameters of the LHS model. In the case of n-4 systems, an alternating change in the number of such states was found. Fig. 5 and 6 show the results of LHS simulations in the 423-element transmission grid model. It was found by analysing the results with a outage probability at the level of emergency outage time that between 14% and 19% of the random states included no grid component outages (complete systems). The remaining cases were mostly single outages, and not all model components were affected. The maximum share of single outage states was

5B_50P

10B_25P

25B_10P

50B_5P

Number of complete systems

230

226

232

Number of n-1 systems

Number of n-2 systems

Tab. 1. Results of the LHS simulation of grid infrastructure availability in the test network (50 elements, 250 draws), probability at the level of emergency outage time

5B_50P

10B_25P

25B_10P

50B_5P

Number of complete systems

Number of n-1 systems

105

Number of n-2 systems

Number of n-3 systems

Number of n-4 systems

Number of n-5 systems

Number of n-6 systems

Tab. 2. Results of the LHS simulation of grid infrastructure availability in the test network (50 elements, 250 draws), probability at the level of total outage time

Fig. 5. Results of the LHS simulation of grid infrastructure availability in the transmission grid (423 elements, 250 draws), probability at the level of emergency outage time 193

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | 189â&#x20AC;&#x201C;196

Fig. 6. Results of the LHS simulation of grid infrastructure availability in the transmission grid (423 elements, 250 draws), probability at the level of total outage time

Outages No of draws

Emergency

Total

1,000

5,000

10,000

1,000

5,000

10,000

Number of complete systems

894

4,479

8,993

199

1,040

2,072

Number of n-1 systems

102

489

951

353

1,687

3,373

Number of n-2 systems

260

1,272

2,572

Number of n-3 systems

118

664

1,331

Number of n-4 systems

257

496

Number of n-5 systems

126

Number of n-6 systems

Number of n-2 systems

Tab. 3. Results of the Monte Carlo simulation of the test grid infrastructure (50 elements) availability

36%, and that of double outages was 30%. The number of n-3 outage states approximately equalled that of complete systems. The number of four component outages ranged from 4% to 9%. The states from n-5 to n-7 were identified in individual cases. If the case of a outage probability assumed at a level of the total outage time, multiple outage states prevailed. No cases were found of complete systems, single outages, and multiple outages up to and including n-11. The states from n-12 to n-18 were identified in individual cases. The largest number of random states was that of n-23 to n-28, the maximum number was 29 states, but it usually did not exceed 25. States from n-34 to n-42 were incidental. No correlation was found between the results obtained and the assumed LHS model parameters.

3.2. Infrastructure component availability analysis by Monte Carlo method Listed in Tab. 3 and shown in Fig. 7 and 8 are the results of grid infrastructure availability drawings using the Monte Carlo method. The tables list the results for the test and transmission grids with the outage probabilities assumed with regard to the emergency and total outage times, respectively. It may be concluded from an analysis of the results obtained for the test grid that both methods, LHS and Monte Carlo alike, produced similar numbers of random states. In the case of a outage probability of an element assumed to be at the level of 194

emergency outage time, the shares of complete systems, i.e. with no outages, amounted to 91.4% (LHS) and 89.6% (Monte Carlo). The same values for n-1 states were 8.3% and 9.8%, respectively, and for n-2 states, 0.3% and 0.5%. The maximum difference was 1.8 percentage points. With the outage probability assumed to be at the total (emergency, planned, etc.) outage time level, similar shares of random numbers were also obtained by both methods. This time the n-1 states predominated, with a share of 35.5% using the LHS and 34.3% using the Monte Carlo methods. Similar values were also obtained for states n-3, n-4, and n-5. The largest differences were identified for complete and n-2 systems, with a difference of 3.6 percentage points. For the transmission grid â&#x20AC;&#x201C; only model, with the outage probability of an element assumed to be at the emergency outage time level, both methods yielded random states involving systems from complete to n-7. Only in the case of the Monte Carlo method and 5,000 and 10,000 draws, single n-8 and n-9 states were obtained. The distributions of individual states in both methods were similar, as in the case of the test grid, which means the maximum difference of 2.4 percentage points identified for n-1 states. With the outage probability of an item assumed to be at the total outage time level, both methods produced a wide spectrum of random states, including systems from n-12 to n-42. With 10,000 draws using the Monte Carlo method single n-10 and n-43 states were obtained. The largest difference in the number

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | 189–196

Fig. 7. Results of the Monte Carlo simulation of transmission grid infrastructure availability (423 elements), probability at the level of emergency outage time

Fig. 8. Results of the Monte Carlo simulation of transmission grid infrastructure availability (423 elements), probability at the level of total outage time

of random states, i.e. 1.5 percentage points, was found for n-31 systems. Taking into account that the shares of the random state numbers (LHS, Monte Carlo) are not very large (4.6%, 6.1% respectively), this is a significant difference. It is similar for the other random states.

4. Summary The LHS and Monte Carlo methods were used to obtain random states of grid infrastructure component availability. In conclusion, the Monte Carlo method applied to a simulation to solve probabilistic flow yielded full representation of the grid infrastructure availability random states in each model considered. The structure of the share of the different outage types obtained using the LHS method was not significantly different from the Monte Carlo results, especially for smaller systems and with the assumption that the outage probability was at the emergency outage time level. The advantage of the LHS method is a significant reduction in the number of random states considered as compared to the Monte Carlo method. The downside, however, is that with a limited number of random states, those that have a significant impact on the power system’s operating conditions may not be identified.

REFERENCES

1. S. Kałuża, M. Przygrodzki, “Ocena ekonomiczna stanu sieci w ujęciu probabilistycznym” [Economic assessment of grid condition in probabilistic terms], Zeszyty Naukowe Elektryka, Vol. 53, issue 1, [201], 2007. 2. A. Kowalczyk, “Metody probabilistyczne” [Probabilistic methods], Rzeszów University of Technology Publishers, 2013. 3. J. Popczyk, “Modele probabilistyczne w sieciach elektroenergetycznych” [Probabilistic models in power grids], Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 1991. 4. K. Skowronek, “Obwody elektryczne w ujęciu stochastycznym” [Electrical circuits in stochastic terms], Poznań University of Technology Publishers, 2011. 5. “Miesięczne raporty z funkcjonowania Krajowego Systemu Elektroenergetycznego i Rynku Bilansującego” [Monthly reports on the operation of the National Power System and the Balancing Market] (2006–2017) [online], http://www.pse.pl/index. php?modul=8&y=2017&m=3&id_rap=311 [access: 21/07/2017] 6. D. Vose, “Quatitative Risk Analysis: A Gide to Monte Carlo Simulation Modelling”, John Wiley&Sons 1996. 195

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 189â&#x20AC;&#x201C;196

Maksymilian MikoĹ&#x201A;aj Przygrodzki PSE Innowacje sp. z o.o., Silesian University of Technology e-mail: maksymilian.przygrodzki@polsl.pl Assistant professor at the Institute of Power Engineering and Control Systems of Silesian University of Technology in Gliwice, expert at PSE Innovations sp. z o.o. He deals with issues related to power grid performance, particularly in the long-term horizon, and issues related to distributed energy.

Wojciech Lubicki PSE SA e-mail: wojciech.lubicki@pse.pl Manager at PSE SA responsible for the design for capital expenditure projects in the transmission grid. PhD student at the Institute of Electrical Power Engineering and Control Systems of the Silesian University of Technology in the probabilistic elements of the transmission grid development planning process.

196

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 189–196

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 189–196. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wykorzystanie losowań metodą LHS do obliczeń probabilistycznego rozpływu mocy Autorzy

Maksymilian Mikołaj Przygrodzki Wojciech Lubicki

Słowa kluczowe

probabilistyczny rozpływ mocy, metody symulacyjne, niezawodność układu przesyłowego

Streszczenie

Rozpływ mocy jest zadaniem wyznaczenia wartości napięć węzłowych oraz obciążeń gałęziowych w danym stanie systemu elektroenergetycznego. W przypadku probabilistycznego rozpływu zarówno dane wejściowe zadania, jak i wyniki obliczeń mają postać rozkładów prawdopodobieństwa. Rozkłady te można określić dla zapotrzebowania na moc, dostępności i poziomu generacji mocy w węzłach oraz konfiguracji układu sieciowego. Elementom tworzącym konfigurację układu sieciowego można przypisać rozkład dwustanowy, w wyniku którego określa się stan elementu (element pracuje lub jest wyłączony). Parametrem charakterystycznym tego rozkładu jest współczynnik awaryjności danego elementu. W artykule przedstawiono wyniki porównania losowań przeprowadzonych metodą Monte Carlo oraz metodą LHS. Losowania te dotyczyły dostępności infrastruktury sieciowej. Obliczenia przeprowadzono dla dwóch układów sieciowych o różnej liczebności odpowiadającej modelowi testowemu (około 50 gałęzi) oraz modelowi krajowej sieci przesyłowej (ponad 400 gałęzi). Na podstawie uzyskanych wyników sformułowano wnioski co do możliwości wykorzystania symulacji metodą LHS w obliczeniach probabilistycznego rozpływu mocy. Data wpływu do redakcji: 13.02.2017 Data wpływu do redakcji po recenzjach: 19.05.2017 Data akceptacji artykułu: 22.06.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wstęp Do opisu otaczającego nas świata, w tym także do opisu systemu elektroenergetycznego, wykorzystywane są ogólnie pojęte modele, które można podzielić np. na deterministyczne oraz probabilistyczne. Modele deterministyczne to modele o charakterze teoretycznym, które mogą być wykorzystywane wszędzie tam, gdzie pełniejsze odzwierciedlenie zachodzących zjawisk nie jest szczególnie istotne. Dla odmiany modele probabilistyczne można rozumieć wąsko, tzn. jako modele tworzone wyłącznie na gruncie teorii prawdopodobieństwa, lub szeroko jako modele odzwierciedlające losowość otaczających nas zjawisk. Wówczas do grupy modeli probabilistycznych zaliczać się będą także modele statystyczne. Takie podejście jako bardziej uniwersalne jest powszechnie używane w krajowej literaturze przedmiotu [3, 4]. Przemawia za nim również równoległy rozwój teorii prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej scharakteryzowany np. w pracy [2], dokonany przez czołowych badaczy, m.in.: Pascala, Bernoulliego, Lapunowa, Gaussa czy Laplace’a. Probabilistyczny rozpływ mocy to rozpływ mocy, dla którego dane wejściowe oraz wyniki obliczeń mają postać rozkładów prawdopodobieństwa. Danymi wejściowymi są rozkłady prawdopodobieństwa dla zapotrzebowania na moc w węzłach sieciowych oraz w zakresie dostępności i generacji mocy. Ponadto daną wejściową jest również konfiguracja układu sieciowego, a także pozostałe parametry modelu (impedancje, obciążalności). Wynikiem obliczeń rozpływu mocy są rozkłady prawdopodobieństwa napięć węzłowych oraz przepływów gałęziowych. Analizując obwody elektryczne w ujęciu probabilistycznym, można wyróżnić trzy podstawowe przyczyny losowości

zachodzących procesów. Są to: losowe warunki początkowe, losowe wartości parametrów elementów (urządzeń), losowe wymuszenia, a także ich dowolne kombinacje [4]. W warunkach rzeczywistej pracy systemu elektroenergetycznego wszystkie trzy przyczyny losowości zjawisk występują zazwyczaj jednocześnie. Ogólnie, metody wyznaczania probabilistycznego rozpływu mocy można podzielić na symulacyjne, analityczne i aproksymacyjne. Metody analityczne i aproksymacyjne są często łączone w jedną grupę definiowaną jako metody analityczne. Metody symulacyjne polegają na wykonaniu określonej liczby deterministycznych rozpływów mocy, przy czym dane do takiego rozpływu mocy są wynikiem symulacji danych wejściowych zgodnie z ich rozkładami prawdopodobieństwa. Do określenia wartości danych wejściowych dla i-tej symulacji mogą być wykorzystane różne metody symulacyjne. Liczba symulacji niezbędnych do wykonania zależy od przyjętej metody symulacyjnej i przykładowo dla metody Monte Carlo może wynosić kilkaset lub kilkadziesiąt tysięcy w zależności od wielkości analizowanego układu. Inne metody, np. LHS, pozwalają na zmniejszenie wymaganej liczby symulacji. Wybór metody losowań ma więc istotne znaczenie dla czasu trwania obliczeń probabilistycznego rozpływu mocy. 2. Symulacyjne metody analizy Przedmiotowe kwestie związane z dostępnością infrastruktury sieciowej zbadano, posługując się losowaniami przeprowadzonymi metodą Monte Carlo oraz metodą LHS. U podstaw losowań metodą Monte Carlo leży prawo wielkich liczb sformułowane przez J. Bernoulliego [6]. Mówi ono, że przy dostatecznie wielkiej liczbie prób częstość danego

zdarzenia losowego będzie się nieistotnie różniła od prawdopodobieństwa jego wystąpienia, co w praktyce metody oznacza wykorzystanie zbieżności częstości występowania danego zdarzenia w N próbach do prawdopodobieństwa tego zdarzenia wówczas, gdy N dąży do nieskończoności. Na rys. 1 przedstawiono funkcję gęstości prawdopodobieństwa F(x) zwracającą prawdopodobieństwo P tego, że zmienna x będzie o wartości mniejszej lub równej X, tzn. F(x) = P(x≤X). Do generowania wartości losowych metodą Monte Carlo wykorzystuje się funkcję odwrotną do dystrybuanty, tzn. G(F(x)) = x. Najpierw więc losowana jest liczba k z przedziału od 0 do 1 wg rozkładu równomiernego, a następnie określa się wartość X, korzystając z funkcji x = G(k). Zaletą metody Monte Carlo jest jej prostota i ogólność, natomiast wadą jest jej wolna zbieżność. Wielkość popełnianego błędu estymacji prawdopodobieństwa jest odwrotnie proporcjonalna do pierwiastka z wykonanej liczby N symulacji. W efekcie zwiększenie dokładności rozwiązywania danego zadania o jeden rząd wymaga 100-krotnego zwiększenia nakładu obliczeń. Metoda LHS korzysta z podobnej idei jak metoda Monte Carlo, zawężając jednak przedział losowań do odpowiednich warstw. Ideę metody pokazano na rys. 2 (badany jest rozkład trójkątny zmiennej losowej X), a przebieg postępowania jest następujący: a) funkcja gęstości prawdopodobieństwa jest dzielona na p partycji (z ang. partition) o jednakowym prawdopodobieństwie. Na rys. 2 wartość p wynosi 5, wobec czego szerokość przedziału prawdopodobieństwa pojedynczej warstwy wynosi 0,2 b) generowane są dwie liczby losowe – w pierwszej iteracji losowany jest numer (kolejność) partycji, zaś w drugiej iteracji

197

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 189–196

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 189–196. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 1. Wykorzystanie dystrybuanty F(x) i dystrybuanty odwrotnej G(F(x))

Rys. 2. Podział funkcji skumulowanej oraz funkcji gęstości na p przedziałów o równym prawdopodobieństwie

określa się wartość x, analogicznie jak w metodzie Monte Carlo, lecz w zakresie wartości wylosowanej partycji c) działania z p. b) powtarza się do stanu wyznaczenia wartości x dla wszystkich partycji d) wartości wylosowane dla wszystkich partycji składają się na tzw. paczkę (ang. batch). Losowania można powtórzyć dla dowolnej liczby paczek. Podstawowa różnica pomiędzy opisanymi powyżej metodami określania stanów losowych wynika z samej natury tych metod. Efektywność odwzorowania danego rozkładu prawdopodobieństwa jest zdecydowanie większa dla metody LHS w porównaniu z metodą Monte Carlo [1]. Przy czym przez efektywność rozumie się jakość odwzorowania rozkładu przy tej samej (najlepiej niewielkiej) liczbie losowań. Porównanie przedstawiono na rys. 3 przy założeniu 100, 300 i 5000 stanów losowych. Celem było odwzorowanie rozkładu trójkątnego zmiennej losowej o wartości

198

oczekiwanej wynoszącej 10 oraz odchyleniu standardowym rzędu 4,08 (rys. 2). Na rys. 3 przedstawiono ukształtowanie histogramów w funkcji liczby losowań (N). 3. Dostępność składowych infrastruktury sieciowej Dostępność poszczególnych składowych struktury układu sieciowego tworzących jego konfigurację ma charakter zmiennej losowej. Zmiennej tej można przypisać rozkład dwustanowy: dany element pracuje lub jest wyłączony. Prawdopodobieństwo tego, że dany element jest wyłączony, może być wyznaczone zgodnie z klasyczną definicją Laplace’a jako liczba wyników sprzyjających danemu zdarzeniu do łącznej liczby jednakowo prawdopodobnych wyników. Parametrem charakterystycznym będzie więc liczba godzin w ciągu roku, kiedy element nie pracuje, odniesiona do łącznej liczby godzin w ciągu roku. Należy przyjąć przy tym, że w każdej godzinie roku zdarzenie polegające na tym, że dany

element jest wyłączony, jest tak samo prawdopodobne. Jest to założenie upraszczające, ponieważ pomija się m.in. wpływ sezonowości, a także brak pamięci co do stanu elementu w godzinie poprzedzającej. Jeśli bowiem godzinę wcześniej element był wyłączony, to prawdopodobieństwo, że w kolejnej godzinie będzie nadal wyłączony, może być większe niż dla przypadku, gdy dany element godzinę wcześniej był włączony. Dodatkowo należy rozstrzygnąć, czy liczba godzin, kiedy dany element jest wyłączony, ma obejmować jedynie przypadki wyłączeń awaryjnych, czy także wyłączenia spowodowane innymi przyczynami, np. wyłączeniami planowanymi. Operator systemu przesyłowego (PSE SA) publikuje na swojej stronie internetowej [5] wskaźniki wyłączeń linii 400 kV i 220 kV w kolejnych miesiącach roku. Zestawienie obejmuje: średnią liczbę wyłączeń na odcinek linii, średnią liczbę wyłączeń na 100 km linii, średni czas trwania wyłączenia na odcinek linii oraz średni

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 189–196

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 189–196. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 3. Histogram wyników dla a) 100, b) 300, c) 5000 stanów losowych

Rys. 4. Średnioroczne czasy wyłączeń linii 400 kV i 220 kV

czas trwania wyłączenia na 100 km linii. Wyłączenia przedstawiane są w podziale na: łączne, planowe, awaryjne, operatywne oraz dla obniżenia napięć. Dane te wykorzystano do oszacowania wskaźników dostępności infrastruktury sieciowej. Publikowane dane są zróżnicowane dla poziomów napięciowych linii (400 kV i 220 kV), jak i charakteru wyłączeń (planowe oraz awaryjne). Na rys. 4 przedstawiono uśrednione dla okresów rocznych wartości czasów wyłączeń w latach 2006–2015. Poza wyróżnieniem wyłączeń planowych i awaryjnych dodatkowo na rys. 4 przedstawiono wyłączenia operatywne oraz te, które zrealizowano dla obniżenia napięć w systemie elektroenergetycznym. W całym rozpatrywanym okresie średniomiesięczny łączny czas wyłączeń wynosił ok. 150 godz./100 km, w tym wyłączenia planowe trwały ok. 108 godz./100 km (72% czasu łącznego), natomiast czas wyłączeń awaryjnych wynosił ok. 10 godz./100 km (7% czasu łącznego). Z powyższego wynika, że średniomiesięczny czas wyłączeń operatywnych oraz dla obniżenia napięć kształtował się na poziomie ok. 32 godz./100 km. Do wyznaczenia prawdopodobieństwa wyłączenia konkretnej linii w modelu skorzystano z ogólnej definicji prawdopodobieństwa zdarzenia losowego. Przy przyjęciu czasu zdarzenia na poziome średniomiesięcznego łącznego czasu wyłączenia wynoszącego 150 godz./100 km oraz na poziomie średniomiesięcznego czasu wyłączenia awaryjnego wynoszącego 10 godz./100 km prawdopodobieństwa wyłączenia 100-kilometrowej linii wynoszą odpowiednio 0,20548 i 0,01370 (nie należy tego prawdopodobieństwa utożsamiać z prawdopodobieństwem stanu n-1 układu sieciowego). Korzystając z opisanego powyżej sposobu określania prawdopodobieństwa wyłączenia poszczególnych linii, wyznaczono odpowiednie wartości dla wszystkich gałęzi sieci testowej oraz sieci przesyłowej. Następnie przeprowadzono symulacje wyłączeń infrastruktury sieciowej, w których wynikiem był status gałęzi – załączona/wyłączona. Liczba gałęzi objętych losowaniami wynosiła: sieć testowa – 50 szt., sieć przesyłowa – 423 szt. Losowania przeprowadzono metodą Monte Carlo oraz LHS. Liczba losowań metodą Monte Carlo wynosiła 1000, 5000 i 10 000 losowań, natomiast w metodzie LHS założono 250 stanów losowych. Rozpatrzono przy tym różne wartości parametrów charakterystycznych metody LHS, tj. liczby partycji i paczek. 3.1. Analizy dostępności składowych infrastruktury przeprowadzone metodą LHS W tab. 2 przedstawiono wyniki symulacji metodą LHS dostępności infrastruktury sieciowej (gałęzi) w modelu sieci testowej o liczbie 50 gałęzi, przy przyjęciu prawdopodobieństwa awarii na poziomie wynikającym z czasu trwania przerw awaryjnych oraz alternatywnie łącznego czasu trwania wyłączeń (awaryjnych oraz planowych). W nagłówkach tabel podano liczby paczek i partycji przyjętych w danej symulacji, co pozwala na ocenę ich wpływu na uzyskane wyniki. Przykładowo oznaczenie 5B_50P oznacza 5 paczek i 50 partycji.

199

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 189–196

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 189–196. When referring to the article please refer to the original text. PL

Dla przypadku 50-elementowej sieci testowej i prawdopodobieństwa wyłączenia na poziomie czasu trwania wyłączeń awaryjnych w około 90% stanów losowych nie zanotowano wyłączeń elementów sieciowych. Pozostałe przypadki to przede wszystkim stany pojedynczych wyłączeń, przy czym nie objęły one wszystkich elementów modelu. W dwóch stanach losowych stwierdzono jednoczesne wyłączenie dwóch elementów. Nie zanotowano istotnego wpływu liczby partycji i paczek na uzyskane wyniki. W przypadku przyjęcia prawdopodobieństwa wyłączenia na poziomie łącznego czasu trwania wyłączeń w łącznej liczbie stanów losowych dominują przypadki wyłączeń pojedynczych lub podwójnych. Udział wyłączeń pojedynczych kształtuje się na poziomie 31–42%, natomiast wyłączeń podwójnych 28–31%. W obu przypadkach liczba stanów losowych przekracza liczbę elementów układu sieciowego. W następnej kolejności występują układy bez wyłączeń (pełne) oraz układy wyłączeń wielokrotnych (większych niż 2). Maksymalna liczba wyłączonych elementów osiągnęła liczbę 6 szt. W analizowanej symulacji stwierdzono wpływ liczby partycji i paczek na uzyskane wyniki. W szczególności liczba stanów pojedynczych wyłączeń wraz ze zmniejszeniem liczby partycji i wzrostem liczby paczek początkowo rośnie, by następnie ulec gwałtownemu obniżeniu. Nie stwierdzono takiej zależności w przypadku pozostałych zestawów wyłączeń, np. liczba układów pełnych, n-2, itd. w niewielkim stopniu zależy od założonych parametrów modelu LHS. W przypadku układów n-4 stwierdzono naprzemiennie zmieniającą się liczbę takich stanów. Na rys. 5 i 6 przedstawiono wyniki symulacji przeprowadzonych metodą LHS w układzie 423-elementowego modelu sieci przesyłowej. Analizując wyniki przy prawdopodobieństwie wyłączenia na poziomie czasu trwania wyłączeń awaryjnych, stwierdzono, że od 14% do 19% stanów losowych nie zawierało wyłączeń elementów sieciowych (układy pełne). Pozostałe przypadki to przede wszystkim stany pojedynczych i podwójnych wyłączeń, przy czym nie objęły one wszystkich elementów modelu. Stanów pojedynczych wyłączeń stwierdzono maksymalnie 36%, zaś stanów wyłączeń podwójnych maksymalnie 30%. Liczba stanów n-3 odpowiadała w przybliżeniu liczbie układów pełnych. Liczba stanów wyłączeń czterech elementów wyniosła od 4% do 9%. Stany od n-5 do n-7 zidentyfikowano w pojedynczych przypadkach. W przypadku przyjęcia prawdopodobieństwa wyłączenia na poziomie łącznego czasu trwania wyłączeń dominują stany wyłączeń wielokrotnych. Nie stwierdzono przypadków wystąpienia układów pełnych, stanów wyłączeń od pojedynczych oraz wielokrotnych aż do n-11 włącznie. Stany od n-12 do n-18 wystąpiły w pojedynczych przypadkach. Największa liczba stanów losowych to stany od n-23 do n-28, maksymalna liczba to 29 stanów, ale zwykle nie przekracza ona liczby 25. Stany od n-34 do n-42 to przypadki incydentalne. Nie stwierdzono zależności uzyskanych wyników od założonych parametrów modelu LHS.

200

5B_50P

10B_25P

25B_10P

50B_5P

Liczba układów pełnych

230

226

232

Liczba układów n-1

Liczba układów n-2

Tab. 1. Wyniki symulacji metodą LHS dostępności infrastruktury dla sieci testowej (50 elementów, 250 losowań), prawdopodobieństwo wyłączenia na poziomie czasu trwania wyłączeń awaryjnych

5B_50P

10B_25P

25B_10P

50B_5P

Liczba układów pełnych

Liczba układów n-1

105

Liczba układów n-2

Liczba układów n-3

Liczba układów n-4

Liczba układów n-5

Liczba układów n-6

Tab. 2. Wyniki symulacji metodą LHS dostępności infrastruktury dla sieci testowej (50 elementów, 250 losowań), prawdopodobieństwo wyłączenia na poziomie łącznego czasu trwania wyłączeń

Rys. 5. Wyniki symulacji dostępności infrastruktury dla sieci przesyłowej metodą LHS (423 elementy, 250 losowań), prawdopodobieństwo wyłączenia na poziomie czasu trwania wyłączeń awaryjnych

Rys. 6. Wyniki symulacji dostępności infrastruktury dla sieci przesyłowej metodą LHS (423 elementy, 250 losowań), prawdopodobieństwo wyłączenia na poziomie łącznego czasu trwania wyłączeń

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 189–196

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 189–196. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wyłączenia

Awaryjne

Łączne

Liczba losowań

1 000

5 000

10 000

1 000

5 000

10 000

Liczba układów pełnych

894

4 479

8 993

199

1 040

2 072

Liczba układów n-1

102

489

951

353

1 687

3 373

Liczba układów n-2

260

1 272

2 572

Liczba układów n-3

118

664

1 331

Liczba układów n-4

257

496

Liczba układów n-5

126

Liczba układów n-6

Liczba układów n-7

Tab. 3. Wyniki symulacji metodą Monte Carlo dostępności infrastruktury dla sieci testowej (50 elementów)

Rys. 7. Wyniki symulacji dostępności infrastruktury dla sieci przesyłowej metodą Monte Carlo (423 elementy), prawdopodobieństwo wyłączenia na poziomie czasu trwania wyłączeń awaryjnych

Rys. 8. Wyniki symulacji dostępności infrastruktury dla sieci przesyłowej metodą Monte Carlo (423 elementy), prawdopodobieństwo wyłączenia na poziomie łącznego czasu trwania wyłączeń

3.2. Analizy dostępności składowych infrastruktury przeprowadzone metodą Monte Carlo W tab. 3 oraz na rys. 7 i 8 przedstawiono wyniki losowań dostępności infrastruktury sieciowej metodą Monte Carlo. Tabele zawierają odpowiednio wyniki dla sieci testowej i sieci przesyłowej, przy przyjęciu prawdopodobieństwa awarii na podstawie czasu wyłączeń awaryjnych lub łącznego czasu wyłączeń. Analizując wyniki uzyskane dla sieci testowej, można stwierdzić, że stosując

zarówno metodę LHS, jak i Monte Carlo, uzyskano zbliżony udział liczby poszczególnych stanów losowych. W przypadku przyjęcia prawdopodobieństwa wyłączenia danego elementu na poziomie czasu wyłączeń awaryjnych stwierdzono układy pełne, tj. bez wyłączeń w 91,4% (LHS) i 89,6% (Monte Carlo). Analogiczne wartości dla stanów n-1 wynoszą odpowiednio 8,3% i 9,8% oraz dla stanów n-2 odpowiednio 0,3% i 0,5%. Maksymalna różnica wynosi więc 1,8 punktu procentowego. Przy przyjęciu prawdopodobieństwa na poziomie łącznego

czasu wyłączeń (awaryjnych, planowych itd.) również uzyskano zbliżone udziały liczby stanów losowych w obu metodach. Tym razem dominowały stany n-1, których udział wynosił 35,5% w metodzie LHS oraz 34,3% w metodzie Monte Carlo. Zbliżone wartości uzyskano także dla stanów n-3, n-4 i n-5. Największe różnice zidentyfikowano dla układów pełnych oraz n-2, dla których różnica ta wynosi 3,6 punktu procentowego. Dla modelu obejmującego wyłącznie sieć przesyłową, przy prawdopodobieństwie wyłączenia elementu wynikającym z czasu wyłączeń awaryjnych, w obu metodach uzyskano stany losowe obejmujące układy – od układu pełnego do układów n-7. Jedynie w przypadku metody Monte Carlo i losowań w liczbie 5000 i 10 000 uzyskano pojedyncze stany n-8 i n-9. Rozkład liczby poszczególnych stanów w obu metodach, analogicznie jak w przypadku sieci testowej, jest zbliżony, co oznacza maksymalną różnicę na poziomie 2,4 punktu procentowego zidentyfikowaną dla stanów n-1. Przy prawdopodobieństwie wyłączenia elementu wynikającym z łącznego czasu wyłączeń w obu metodach uzyskano szerokie spektrum stanów losowych obejmujące układy – od układu n-12 do układów n-42. W przypadku metody Monte Carlo i losowań w liczbie 10 000 uzyskano pojedyncze stany n-10 i n-43. Największą różnicę liczby stanów losowych stwierdzono dla układów n-31 w wysokości 1,5 punktu procentowego. Biorąc pod uwagę, że udział liczby stanów losowych (LHS; Monte Carlo) jest niezbyt duży i wynosi odpowiednio (4,6%; 6,1%), to jest to różnica znacząca. Podobnie przedstawia się sytuacja dla pozostałych stanów losowych. 4. Podsumowanie Przedstawiono metody LHS i Monte Carlo, które wykorzystano w celu uzyskania losowych stanów dostępności składowych infrastruktury sieciowej. Reasumując, można stwierdzić, iż metoda Monte Carlo w zastosowaniu do symulacji przy rozwiązywaniu rozpływu probabilistycznego daje pełną reprezentację losowych stanów dostępności infrastruktury w poszczególnych rozpatrywanych modelach. Struktura udziału poszczególnych typów wyłączeń uzyskana metodą LHS nie odbiega znacząco od wyników uzyskanych metodą Monte Carlo, zwłaszcza dla mniejszych układów oraz przy przyjęciu prawdopodobieństwa wynikającego z czasu wyłączeń awaryjnych. Zaletą metody LHS jest znaczne ograniczenie liczby rozpatrywanych stanów losowych w porównaniu z metodą Monte Carlo. Wadą jednak jest to, że przy ograniczonej liczbie stanów losowych mogą nie zostać zidentyfikowane te o istotnym wpływie na warunki pracy systemu elektroenergetycznego.

201

M.M. Przygrodzki, W. Lubicki | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 189–196

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 189–196. When referring to the article please refer to the original text. PL

Bibliografia 1. Kałuża S., Przygrodzki M., Ocena ekonomiczna stanu sieci w ujęciu probabilistycznym, Zeszyty Naukowe Elektryka 2007, r. 53, z. 1 (201). 2. Kowalczyk A., Metody probabilistyczne, Wydawnictwo Politechniki Rzeszowskiej, 2013.

3. Popczyk J., Modele probabilistyczne w sieciach elektroenergetycznych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 1991. 4. Skowronek K., Obwody elektryczne w ujęciu stochastycznym, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, 2011. 5. Miesięczne raporty z funkcjon ow a n i a K r aj ow e g o Sy s t e mu Elektroenergetycznego i Rynku

Bilansującego (2006–2017) [online], http://www.pse.pl/index.php?modul=8&y=2017&m=3&id_rap=311 [dostęp: 21.07.2017]. 6. Vose D., Quatitative Risk Analysis: A Gide to Monte Carlo Simulation Modelling, John Wiley&Sons 1996.

Maksymilian Mikołaj Przygrodzki

dr hab. PSE Innowacje sp. z o.o., Politechnika Śląska e-mail: maksymilian.przygrodzki@polsl.pl Adiunkt w Instytucie Elektroenergetyki i Sterowania Układów Politechniki Śląskiej, ekspert w firmie PSE Innowacje sp. z o.o. Zajmuje się zagadnieniami związanymi z funkcjonowaniem sieci elektroenergetycznej, w szczególności w horyzoncie długoterminowym, oraz zagadnieniami związanymi z energetyką rozproszoną.

Wojciech Lubicki

mgr PSE Inwestycje SA e-mail: wojciech.lubicki@pse.pl Kierownik projektu w PSE SA odpowiedzialny za przygotowanie projektów inwestycyjnych w sieci przesyłowej. Doktorant w Instytucie Elektroenergetyki i Sterowania Układów Politechniki Śląskiej z zakresem badań obejmującym elementy probabilistyczne procesu planowania rozwoju sieci przesyłowej.

202

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 203–208

Pseudo-random Simulation of Node Voltages in Medium and Low Voltage Grids with Photovoltaic Micro-installations

Author Marian Sobierajski

Keywords low voltage grid, photovoltaic micro-installations, pseudo-random numbers, statistical analysis

Abstract Power generation by photovoltaic cells depends on random weather conditions, so at the planning stage the active powers output to the grid from photovoltaic micro-installations can be treated as multidimensional random variables with equal probability distribution. Such microinstallations’ passive power outputs depend on the pre-set power factor and therefore should be treated as multidimensional functions of the random active power outputs. Likewise, the received input powers can be treated the same way. Random changes in the output and input powers can be simulated using a pseudo-random number generator. Node voltages corresponding to the random outputs and inputs are derived from the iterative solution of nodal equations for each pseudo-random power balance. The resulting voltages are subjected to statistical analysis. This allows estimating the probability distribution, expected values and standard deviations, and to calculate the probabilities of exceeding the permitted voltage deviations. These considerations will be illustrated by an example calculation.

Marian Sobierajski DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017216 Received: 27.01.2017 Accepted: 22.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction Photovoltaic (PV) micro-systems are increasingly connected to low-voltage grids. Fig. 1 shows an example grid supplied from a 110 kV node, where a high number of PV micro-installations are present in the low voltage grids connected to the MV buses. As a result, the power can flow both from the 110 kV node to MV/LV transformers, and the other way around. Consequently, the power flow in the node’s 110 kV/MV transformer can change direction depending on weather conditions. This is so because any node of a low-voltage grid with a high number of PV microinstallations can either input or output power. Photovoltaic cell’s output power depends on random weather conditions. The longer the time ahead of the planned grid operation conditions, the greater the weather forecasts errors and thus the output uncertainty. With pessimistic approach, all values between the minimum and maximum shall be considered as equally probable. It seems reasonable to consider at the planning stage the power outputs to a low-voltage grid as multidimensional random variables with equal distribution of probability. Whereas PV micro-installation’s passive power outputs depend on the pre-set power factor. For this reason, they can

be treated as a multidimensional function of the random active power outputs. In a low voltage grid, besides the micro-installations’ output powers, active and passive powers are input and consumed. At the planning stage with a long advance time, the active power inputs can also be treated as multidimensional random variables with equal probability distribution, while the passive power inputs as a function of the multidimensional random variable. Normally, the reactive power input should not exceed the permissible power factor tg fi of 0.4.

2. Deterministic power flow There are non-linear dependencies between nodal powers and voltages resulting from the Ohm and Kirchhoff laws. In the rectangular system of node voltages, these are square relations

(1)

(2)

203

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 203–208

where: Pi = PGi – PLi – nodal active power at node i; Qi = QGi – Qila – nodal reactive power at node in; – unknown rms voltage at node is; ei, fi – real and imaginary components of voltage at node i; Gij, Bij – mutual nodal conductance and susceptance; Gii, Bii – own nodal conductance and susceptance. The grid’s balancing node is the external 110 kV grid. The system of equations for the entire grid can be iteratively solved for the given nodal active and passive power outputs and inputs. The calculated voltages must be within acceptable ranges, typically +/–10% Un. In the case of rapid voltage changes caused by the micro-installations’ sudden outages, voltage variations should generally be less than 3%.

In general, medium and low voltage overhead and cable lines can be modelled as dipoles without transverse capacities or quadripoles with transverse capacities, depending on the availability of data. For cable lines, it is advisable to consider the cable capacities, which means that these lines should be modelled as symmetrical quadripoles. At the 110 kV/MV substation there is a transformer with on-load adjustable voltage ratio. Also at MV/LV transformer nodes with a large number of connected PV micro-installations, transformers with on-load adjustable voltage ratio are installed, e.g. in Germany. Due to the presence of several voltage levels it is necessary to carry out calculations in relative units referring to a common base power, e.g. 100 MVA, and to the rated voltages

Fig. 1. Schematic diagram of grid supplied from 110 kV/MV substation with a large number of PV micro-installations in the low voltage grids

Fig. 2. Equivalent circuit of a transformer with ideal transformer modelling the turns ratio change 204

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 203–208

of each network. The impact of turns ratio change on the transformer’s equivalent parameters is considered by introducing to its equivalent circuit on the initial node side an ideal transformer with variable voltage ratio t, as shown in Fig. 2. Idle transformer’s voltage ratio in relative units is equal to the ratio of its rated voltages expressed in relative units:

(8) In the case of transverse parameters, the admittance in relative units is, respectively: (9) (10)

(3)

Where the transformer voltage ratio is on-load adjustable:

Taking into account the impact of the voltage ratio change on the transformer parameters in relative computer calculations requires introducing the transformer’s equivalent circuit shown in Fig. 3. Complex own admittances of the nodes of the quadripole modelling a transformer with adjustable voltage ratio are: (11)

(4) (12)

where:

transformer’s actual turns ratio, after tap change

on the upper voltage side at node p. Transformer’s ratio change alters its complex impedances (admittances). If a transformer’s longitudinal impedance in relative units on the side of node k is: (5) then on the side of node p it depends on the transformer’s actual voltage ratio: (6) In the admittance terms:

Complex mutual admittances of the quadripole’s nodes are equal: (13) It should be noted that changing a transformer’s ratio alters the complex own and mutual admittances in the grid nodes connected to the transformer’s beginning and end nodes. This fact must be taken into account when iteratively solving the system of power flow nodal equations (1, 2).

3. Power flow model with random nodal power changes At any node of the grid supplied from the 110 kV/MV substation the power can be either input or output within the range between the minimum and maximum. For power output: (14)

(7) Reactive power results from the active power output and the pre-set power factor tgφ

Fig. 3. Equivalent circuit of a transformer with adjustable voltage ratio 205

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 203–208

(15) Likewise, the input active powers result from the maximum and minimum demand:

the theoretical distribution function. With its values known, the empirical distribution function can be approximated by n-th degree polynomial function. This produces a continuous function describing the empirical distribution. For this purpose, first, we standardise random variable:

(16) – average

(26)

Nodal load’s reactive power input results from its power factor: (17) It can be assumed at the planning stage that each active power is equally likely in the range from the minimum to maximum, i.e. the active power is subject to a rectangular probability distribution within the range. With MATLAB random numbers can be generated, which are subject to rectangular probability distribution in range [0,1]. For this purpose, the rand feature is used. To generate a pseudo-random number with rectangular probability interval in range [a, b] the following formula should be used: x = a + (b - a)rand

(18)

With the application of formula (18) for the output and input nodal powers the following dependencies are obtained: • power output at node from PV micro-installation

– standard deviation – standardised random variable

(27) (28)

(29) (30) (31) Then we approximate the empirical distribution function by n-th degree polynomial: (32)

Pg. = PMing + (PGmax – PGmin)rand (19)

A function that describes the empirical distribution function must be a non-decreasing function, which meets with a pre-set accuracy the following restrictions:

(20)

(33)

• power input at node PL = PLmin + (PLmax – PLmin)rand (21)

After finding the polynomial that approximates the empirical distribution function, the probability can be estimated of such an event that the angle offset does not exceed the permissible value:

(22)

(34)

Determination of empirical cumulative distribution function requires an increasing sorting of the voltages at a given node. The resulting is a sample of nsym incrementally sorted simulations: (Y1, Y2, ..., Ynsym) (23) The empirical cumulative distribution function is defined by formula: (24) where: – number of elements satisfying the inequality (25) Empirical cumulative distribution function Fe(y) is uniform across intervals and jumps by 1/nsym in points yi. It is a statistical approximation of the unknown theoretical distribution function and is similar in shape. The larger the number nsym of simulations, the better the empirical distribution function approximates 206

4. Power flow simulation in an exemplary power grid with photovoltaic micro-installations The diagram of the grid is shown in Fig. 1. Short circuit power of the external system is 1,500 MVA. Transformer T1 with adjustable voltage ratio has the following parameters: SN = 40 MVA; UNH = 115 kV +/–16%, +/–12 adjustment steps; UNL = 22 kV; uk = 11%; Pcu = 205 kW; PFe = 33 kW; I0 = 0.5%. The 20 kV AFL6 70 line’s equivalent parameters are: R = 4 Ω, X = 3,6 Ω, B = 32 μS. The low voltage grid is connected by a medium voltage line and adjustable ratio transformer T2 with the following parameters: SN = 100 kVA; UNH = 21 kV +/–10%, +/–8 adjustment steps; UNL = 0.42 kV; uk = 4.5%; Pcu = 1.7 kW; PFe = 0.22 kW; I0 = 2%. The LV line consists of 9 AFL 70 mm2 sections, each 100 m long (Rsection = 0,0436 Ω, Xsection = 0.0309 Ω). Aggregate power input from the substation’s 20 kV buses is (5 + j2) MVA. Power inputs and outputs in the LV grid’s nodes are characterized by the minimum and maximum active powers and power factors: PGmin = 1 kW, PGmax = 10 kW, tgφ = –0.3, PLmin = 1 kW, PLmax = 2 kW, tgφ = 0.4.

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 203–208

Node No.

Name

Option

Udopmin

Udopmax

p{Udopmin <U< Udopmax}

Power system

T1 adjustment

1.1

0.9

1.1

T1T2 adjustment

1.1

0.9

1.1

T1 adjustment

1.0985

0.9

1.1

T1T2 adjustment

1.0985

0.9

1.1

T1 adjustment

1.0589

0.9

1.1

T1T2 adjustment

1.0589

0.9

1.1

T1T2 adjustment

1.0592

0.0001

0.9

1.1

T1T2 adjustment

1.0589

0.0001

0.9

1.1

T1 adjustment

1.0632

0.0012

0.9

1.1

T1T2 adjustment

1.0011

0.0013

0.9

1.1

T1 adjustment

1.0716

0.0031

0.9

1.1

T1T2 adjustment

1.0098

0.0033

0.9

1.1

T1 adjustment

1.0789

0.0047

0.9

1.1

T1T2 adjustment

1.0176

0.0051

0.9

1.1

T1 adjustment

1.0853

0.0062

0.9

1.1

0.99

T1T2 adjustment

1.0243

0.0067

0.9

1.1

T1 adjustment

1.0909

0.0076

0.9

1.1

0.89

T1T2 adjustment

1.0301

0.0082

0.9

1.1

T1 adjustment

1.0954

0.0087

0.9

1.1

0.7

T1T2 adjustment

1.0349

0.0094

0.9

1.1

T1 adjustment

1.099

0.0097

0.9

1.1

0.54

T1T2 adjustment

1.0386

0.0105

0.9

1.1

T1 adjustment

1.1017

0.0105

0.9

1.1

0.44

T1T2 adjustment

1.0415

0.0114

0.9

1.1

T1 adjustment

1.1034

0.0111

0.9

1.1

0.38

T1T2 adjustment

1.0434

0.012

0.9

1.1

T1 adjustment

1.1043

0.0114

0.9

1.1

0.35

T1T2 adjustment

1.0443

0.0124

0.9

1.1

Fig. 4. Random voltage changes in grid with photovoltaic micro-installations exceed the permissible voltage Udopmax = 1.1 Un

110 kV node

20 kV node

wL1

wL2

wL3

wL4

wL5

wL6

wL7

wL8

Fig. 5. MV/LV transformer voltage ratio adjustment prevents excesses over the permissible voltage Udopmax = 1.1 Un in grid 14

Two variants of the grid operation with PV micro-installations were analysed. The results are presented in Tab. 1. T1 adjustment option – T1 transformer ratio adjustment maintains 1.05 Un voltage on the MV side, no T2 transformer adjustment. T1T2 adjustment option – T1 transformer ratio adjustment maintains 1.05 Un voltage on the MV side, and at the same time T2 transformer ratio adjustment maintains Un voltage on the LV side. Random voltage changes are shown in Fig. 4 and Fig. 5, while Umin = mU – 3sU, Umax = mU + 3sU. It can be seen that in the grid operation option without the MV/LV transformer ratio adjustment the permissible grid voltage levels are violated. MV/LV transformer voltage ratio adjustment prevents such voltage level violations due to grid voltages’ random changes.

wL9

Tab. 1. Power flow simulation results: mU – expected value, sU – standard deviation, Udopmin, Udopmax – allowable minimum and maximum grid voltages, p {Udopmin < U < Udopmax} – probability of random voltage changes remaining within the permissible range

5. Summary Power generation by photovoltaic cells depends on random weather conditions, so at the planning stage the active powers output to the grid from photovoltaic micro-installations can be treated as multidimensional random variables with equal probability distribution. 207

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | 203–208

Micro-installations’ passive power outputs depend on a pre-set power factor and therefore should be treated as functions of the random active power outputs. In a low voltage grid, besides the micro-installations’ output powers, active and passive powers are input and consumed. At the planning stage, the input powers, as well as the output powers, can also be treated as a multidimensional random variable with equal probability distribution. Random changes in the vector of nodal powers in the grid can be simulated using a pseudo-random number generator. After the voltage-nodes equations’ iterative solution, random voltages are obtained in the grid’s individual nodes. After statistical analysis, the empirical cumulative distribution of the voltage probability in any node of the grid is obtained, which

makes it possible to estimate the probability of random voltages remaining in the permissible range. MV/LV transformer voltage ratio adjustment allows preventing the random voltage’s excesses over the permissible grid voltages. REFERENCES

1. Z. Kremens, M. Sobierajski, “Analiza systemów elektroenergetycznych” [Analysis of power systems], WNT, Warsaw 1996. 2. A. Plucińska, E. Pluciński, “Rachunek prawdopodobieństwa. Statystyka matematyczna. Procesy stochastyczne” [Probability calculus. Mathematical statistics. Stochastic processes], WNT, Warsaw 2000.

Marian Sobierajski Wrocław University of Technology e-mail: marian.sobierajski@pwr.edu.pl Prof. Sobierajski deals with scientific issues related to planning and controlling power systems. His works mainly refer to probabilistic power flows, voltage stability and electricity quality, and to interoperation of distributed sources with transmission grids. He has recently studied smart power grids, interoperation of photovoltaic micro-installations and small systems with medium and low voltage distribution grids and frequency control during island operation.

208

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 203–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 203–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

Pseudolosowa symulacja napięć węzłowych w sieci średniego i niskiego napięcia z fotowoltaicznymi mikroinstalacjami Autor

Marian Sobierajski

Słowa kluczowe

sieć niskiego napięcia, mikroinstalacje fotowoltaiczne, liczby pseudolosowe, analiza statystyczna

Streszczenie

Wytwarzanie mocy przez ogniwa fotowoltaiczne zależy od losowych warunków pogodowych, dlatego na etapie planowania moce czynne wprowadzane do sieci przez mikroinstalacje fotowoltaiczne mogą być traktowane jako wielowymiarowa zmienna losowa o równomiernym rozkładzie prawdopodobieństwa. Natomiast wytwarzane moce bierne mikroinstalacji zależą od zadanego współczynnika mocy i dlatego powinny być traktowane jako wielowymiarowa funkcja losowych wytwarzanych mocy czynnych. Podobnie mogą być traktowane moce odbierane. Losowe zmiany mocy generowanych i odbieranych mogą być symulowane z wykorzystaniem generatora liczb pseudolosowych. Napięcia węzłowe odpowiadające losowym generacjom i odbiorom wynikają z iteracyjnego rozwiązania równań węzłowych dla każdej pseudolosowej realizacji bilansów mocy. Otrzymane wartości napięć poddane są analizie statystycznej. Pozwala to oszacować rozkład prawdopodobieństwa, wartości oczekiwane i odchylenia standardowe oraz wyliczyć prawdopodobieństwa przekroczenia dopuszczalnych odchyleń napięć. Rozważania zostaną zilustrowane przykładem obliczeniowym. Data wpływu do redakcji: 27.01.2017 Data akceptacji artykułu: 22.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wprowadzenie Do sieci niskiego napięcia coraz częściej przyłączane są mikroinstalacje fotowoltaiczne (PV). Na rys. 1 pokazano przykładową sieć zasilaną z GPZ 110 kV, w której w poszczególnych sieciach niskiego napięcia, połączonych z magistralami SN, występuje duża liczba mikroinstalacji PV. W rezultacie moc może płynąć zarówno z GPZ do punktów transformatorowych SN/nN, jak i odwrotnie. W konsekwencji moc w transformatorze w GPZ 110 kV/SN może zmieniać kierunek, zależnie od warunków pogodowych. Dzieje się tak, ponieważ w dowolnym węźle sieci niskiego napięcia z dużą liczbą mikroinstalacji może wystąpić zarówno moc odbierana, jak i generowana. Moc wytwarzana przez ogniwa fotowoltaiczne zależy od losowych warunków pogodowych. Im dłuższy okres czasu wyprzedzający planowane warunki pracy sieci, tym większe błędy prognoz pogodowych i tym większa niepewność generacji. Pesymistyczne podejście nakazuje rozważać jako jednakowo prawdopodobne wartości między minimalną i maksymalną wartością. Zasadne wydaje się traktowanie na etapie planowania generowanych mocy w sieci niskiego napięcia jako wielowymiarowej zmiennej losowej o równomiernym rozkładzie prawdopodobieństwa. Natomiast moce bierne wytwarzane przez mikroinstalacje zależą od zadanego współczynnika mocy. Z tego powodu mogą być traktowane jako wielowymiarowa funkcja losowych wytwarzanych mocy czynnych. W sieci niskiego napięcia, obok mocy wytwarzanych przez mikroinstalacje, występują pobory mocy czynnych i biernych. Na etapie planowania z dużym okresem wyprzedzenia moce czynne odbierane mogą być również traktowane jako wielowymiarowe zmienne losowe o równomiernym

rozkładzie prawdopodobieństwa, natomiast moce bierne odbierane jako funkcja wielowymiarowej zmiennej losowej. Zwykle pobór mocy biernej nie powinien przekraczać dopuszczalnego tangensa mocy 0,4.

mikroinstalacji zmiany napięć powinny być na ogół mniejsze od 3%. W ogólności linie napowietrzne i kablowe średniego oraz niskiego napięcia mogą być modelowane w postaci dwójników bez pojemności poprzecznych lub czwórników 2. Deterministyczny rozpływ mocy z pojemnościami poprzecznymi, zależnie Między mocami i napięciami węzłowymi od dostępności danych. W przypadku linii występują nieliniowe zależności wynikające kablowych wskazane jest uwzględnienie z praw Ohma i Kirchhoffa. W układzie skła- pojemności kabli, co oznacza, że linie te dowych prostokątnych napięć węzłowych są powinny być modelowane w postaci symeto zależności kwadratowe trycznych czwórników. W stacji GPZ 110 kV/SN występuje trans formator z regulowaną przekładnią pod obciążeniem. Również w punktach transformatorowych SN/nN z dużą liczbą przy(1) łączonych mikroinstalacji instaluje się transformatory z regulowaną przekładnią pod obciążeniem, np. w Niemczech. Ze względu na występowanie kilku poziomów napięć konieczne jest prowadzenie obliczeń (2) w jednostkach względnych odniesionych do wspólnej mocy bazowej, np. 100 MVA, gdzie: oraz do napięć znamionowych poszczególPi = PGi – PLi – węzłowa moc czynna w węźle i; nych sieci. Uwzględnienie wpływu zmiany Qi = Q Gi – QLi – węzłowa moc i bierna przekładni zwojowej na parametry zastępcze transformatora uzyskuje się, wprowaw węźle i; – nieznana wartość dzając do schematu zastępczego po stronie skuteczna napięcia w węźle i; ei, fi – składowa węzła początkowego idealny transformator rzeczywista i urojona napięcia w węźle i; Gij, o zmiennej przekładni t, rys. 2. Bij – konduktancja i susceptancja węzłowa Przekładnia w jednostkach względnych wzajemna; Gii, Bii – konduktancja i suscep- nieobciążonego transformatora jest równa tancja węzłowa własna. stosunkowi napięć znamionowych transformatora wyrażonych w jednostkach Węzłem bilansującym sieci jest sieć względnych: zewnętrzna 110 kV. Układ równań dla całej sieci może być rozwiązany iteracyjnie dla zadanych węzłowych mocy czynnych i biernych generowanych oraz odbieranych. Wyliczone napięcia muszą się mieścić w dopuszczalnych przedziałach, zwykle +/–10% Un. W przypadku szybkich zmian (3) napięć powodowanych nagłym wyłączeniem

209

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 203–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 203–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

(11) (12) Zespolone admitancje wzajemne węzłów tego czwórnika są sobie równe: (13) Należy zauważyć, że zmiana przekładni transformatora powoduje zmianę zespolonych admitancji własnych i wzajemnych w węzłach sieci łączących się węzłami początku oraz końca transformatora. Fakt ten musi być uwzględniony w trakcie iteracyjnego rozwiązywania układu równań węzłowych rozpływu mocy (1, 2). 3. Model rozpływu mocy z losowymi zmianami mocy węzłowych W dowolnym węźle badanej sieci zasilanej z GPZ 110 kV/SN mogą wystąpić zarówno odbierane, jak i generowane moce w przedziałach od minimalnej do maksymalnej wartości. W przypadku generacji mamy: (14) Moc bierna wynika z wartości generowanej mocy czynnej i zadanego tangensa mocy:

Rys. 1. Schemat sieci zasilanej z GPZ 110 kV/SN z dużą liczbą mikroinstalacji w sieciach niskiego napięcia

(15) Podobnie moce czynne odbierane wynikają z maksymalnego i minimalnego zapotrzebowania: (16) Moc bierna odbioru węzłowego wynika z tangensa mocy odbiorników: (17)

Rys. 2. Schemat zastępczy transformatora z idealnym transformatorem modelującym zmianę przekładni zwojowej

W przypadku, gdy przekładnia transformatora jest regulowana pod obciążeniem, mamy:

(6) W zapisie admitancyjnym mamy:

(7)

(8) (4) gdzie: – aktualna przekładnia zwojowa transformatora, po zmianie zaczepu od strony górnego napięcia w węźle p. Zmiana przekładni transformatora powoduje zmianę zespolonych impedancji (admitancji) transformatora. Jeżeli impedancja podłużna transformatora w jednostkach względnych po stronie węzła k wynosi: (5) to po stronie węzła p zależy od aktualnej wartości przekładni transformatora:

210

W przypadku parametrów poprzecznych admitancja w jednostkach względnych wynosi odpowiednio: (9) (10) Uwzględnienie wpływu zmiany przekładni na parametry transformatora w jednostkach względnych w obliczeniach komputerowych wymaga wprowadzenia schematu zastępczego transformatora pokazanego na rys. 3. Zespolone admitancje własne węzłów czwórnika modelującego transformator z regulowaną przekładnią wynoszą:

Na etapie planowania można przyjąć, że każda z wartości mocy czynnej jest jednakowo prawdopodobna w przedziale od min. do max., czyli moc czynna podlega prostokątnemu rozkładowi prawdopodobieństwa w przedziale od min. do max. MATLAB pozwala generować liczby losowe, podlegające prostokątnemu rozkładowi prawdopodobieństwa w przedziale [0,1]. W tym celu wykorzystuje się funkcję rand. W celu wygenerowania liczby pseudolosowej o prostokątnym przedziale prawdopodobieństwo w przedziale [a, b] należy zastosować formułę: x = a + (b – a)rand (18) Zastosowanie formuły (18) dla mocy węzłowych generowanych i odbieranych daje następujące zależności: • moc generowana w węźle przez mikroinstalcję PV PG = PGmin + (PGmax – PGmin)rand (19) (20) • moc odbierana w węźle PL = PLmin + (PLmax – PLmin)rand (21) (22)

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 203–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 203–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

Wyznaczenie dystrybuanty empirycznej wymaga rosnącego posortowania realizacji napięcia w danym węźle. W konsekwencji otrzymujemy próbę składającą się z liczby nsym posortowanych rosnąco symulacji: (Y1, Y2, ..., Ynsym) (23) Dystrybuanta empiryczna jest funkcją określoną wzorem: (24) gdzie: – liczba elementów spełniających nierówność (25)

Rys. 3. Schemat zastępczy transformatora z regulowaną przekładnią

Dystrybuanta empiryczna Fe(y) jest przedziałami stała i ma skoki o wartości 1/nsym w punktach yi. Jest statystycznym przybliżeniem nieznanej dystrybuanty teoretycznej i ma zbliżony do niej kształt. Im większa liczba symulacji nsym, tym dystrybuanta empiryczna stanowi lepsze przybliżenie dystrybuanty teoretycznej. Mając wartości dystrybuanty empirycznej, możemy ją aproksymować wielomianem n-tego stopnia. Uzyskujemy w ten sposób ciągłą funkcję opisującą dystrybuantę empiryczną. W tym celu dokonujemy najpierw standaryzacji zmiennej losowej – średnia

(26)

– odchylenie standardowe (27) – zmienna losowa standaryzowana

(28)

(29) (30)

Rys. 4. Losowe zmiany napięcia w sieci z mikroinstalacjami fotowoltaicznymi przekraczają dopuszczalny poziom napięcia Udopmax = 1,1 Un

(31) Następnie dokonujemy aproksymacji dystrybuanty empirycznej wielomianem n-tego stopnia:

(32)

Funkcja opisująca dystrybuantę empiryczną musi być funkcją niemalejącą, spełniającą z zadaną dokładnością następujące ograniczenia: (33) Po znalezieniu wielomianu aproksymującego dystrybuantę empiryczną można oszacować prawdopodobieństwo zdarzenia, że rozchył kątowy nie przekroczy dopuszczalnej wartości: (34)

Rys. 5. Zastosowanie regulacji przekładni transformatora SN/nN zapobiega przekroczeniu dopuszczalnego poziomu napięcia Udopmax = 1,1 Un w sieci

211

M. Sobierajski | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 203–208

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 203–208. When referring to the article please refer to the original text. PL

Nr węzła

Nazwa

SEE

2 3 4 5

GPZ110kV GPZ20kV SN nN

wL1

wL2

wL3

wL4

wL5

wL6

wL7

wL8

wL9

Wariant

Udopmin

Udopmax

p {Udopmin < U < Udopmax}

reg. T1

1,1

0,9

1,1

reg. T1T2

1,1

0,9

1,1

reg. T1

1,0985

0,9

1,1

reg. T1T2

1,0985

0,9

1,1

reg. T1

1,0589

0,9

1,1

reg. T1T2

1,0589

0,9

1,1

reg. T1

1,0592

0,0001

0,9

1,1

reg. T1T2

1,0589

0,0001

0,9

1,1

reg. T1

1,0632

0,0012

0,9

1,1

reg. T1T2

1,0011

0,0013

0,9

1,1

reg. T1

1,0716

0,0031

0,9

1,1

reg. T1T2

1,0098

0,0033

0,9

1,1

reg. T1

1,0789

0,0047

0,9

1,1

reg. T1T2

1,0176

0,0051

0,9

1,1

reg. T1

1,0853

0,0062

0,9

1,1

0,99

reg. T1T2

1,0243

0,0067

0,9

1,1

reg. T1

1,0909

0,0076

0,9

1,1

0,89

reg. T1T2

1,0301

0,0082

0,9

1,1

reg. T1

1,0954

0,0087

0,9

1,1

0,7

reg. T1T2

1,0349

0,0094

0,9

1,1

reg.T1

1,099

0,0097

0,9

1,1

0,54

reg. T1T2

1,0386

0,0105

0,9

1,1

reg. T1

1,1017

0,0105

0,9

1,1

0,44

reg. T1T2

1,0415

0,0114

0,9

1,1

reg. T1

1,1034

0,0111

0,9

1,1

0,38

reg. T1T2

1,0434

0,012

0,9

1,1

reg. T1

1,1043

0,0114

0,9

1,1

0,35

reg. T1T2

1,0443

0,0124

0,9

1,1

Tab. 1. Wyniki symulacji rozpływów mocy: mU – wartość oczekiwana, sU – odchylenie standardowe, Udopmin, Udopmax – dopuszczalny minimalny i maksymalny poziom napięcia w sieci, p {Udopmin < U < Udopmax} – prawdopodobieństwo pozostawania losowych zmian napięcia w dopuszczalnym przedziale

4. Symulacja rozpływów mocy w przykładowej sieci elektroenergetycznej z mikroinstalacjami fotowoltaicznymi Schemat analizowanej sieci pokazano na rys. 1. Moc zwarciowa systemu zewnętrznego wynosi 1500 MVA. Transformator T1 z regulowaną przekładnią ma następujące parametry: SN = 40 MVA; UNH = 115 kV +/– 16%, +/–12 stopni regulacyjnych; UNL = 22 kV; uk = 11%; Pcu = 205 kW; PFe = 33 kW; I 0 = 0,5%. Parametr y zastępcze linii 20 kV AFL6 70 są następujące: R = 4 Ω, X = 3,6 Ω, B = 32 . Sieć niskiego napięcia jest połączona linią średniego napięcia za pomocą transformatora T2 z regulowaną przekładnią o następujących parametrach: SN = 100 kVA; UNH = 21 kV +/– 10%, +/–8 stopni regulacyjnych; UNL = 0,42 kV; uk = 4,5%; Pcu = 1,7 kW; Marian Sobierajski

PFe = 0,22 kW; I0 = 2%. Linia nN składa się z 9 odcinków AFL 70 mm2, po 100 m każdy (Rodcinka = 0,0436 Ω, Xodcinka = 0,0309 Ω). Sumaryczny odbiór z szyn 20 kV GPZ wynosi (5 + j2) MVA. Odbiory i generacje w węzłach sieci nN scharakteryzowane są przez minimalne i maksymalne moce czynne oraz tangensy mocy: PGmin = 1 kW, PGmax = 10 kW, tgφ = –0,3, PLmin = 1 kW, PLmax = 2 kW, tgφ = 0,4. Analizie poddano dwa warianty pracy sieci z mikroinstalacjami. Wyniki zestawiono w tab. 1. • Wariant reg.T1 – układ regulacji przekładni transformatora T1 utrzymuje napięcie 1,05 Un po stronie SN, brak regulacji przekładni transformatora T2. • Wariant reg.T1T2 – układ regulacji przekładni transformatora T1 utrzymuje napięcie 1,05 Un po stronie SN

i jednocześnie układ regulacji przekładni transformatora T2 utrzymuje napięcie Un po stronie nN. Losowe zmiany napięcia przedstawiono na rys. 4 i 5, przy czym Umin = mU – 3sU, Umax = mU + 3sU. Widać, że w wariancie pracy sieci bez regulacji przekładni transformatora SN/nN w sieci naruszone zostają dopuszczalne poziomy napięcia. Zastosowanie regulacji przekładni napięcia w transformatorze SN/nN zapobiega takiemu naruszeniu dopuszczalnych poziomów napięcia przez losowe zmiany napięć w sieci. 5. Podsumowanie Wytwarzanie mocy przez ogniwa fotowoltaiczne zależy od losowych warunków pogodowych, dlatego na etapie planowania moce czynne wprowadzane do sieci przez mikroinstalacje fotowoltaiczne mogą być traktowane jako zmienne losowe o równomiernym rozkładzie prawdopodobieństwa. Wytwarzane moce bierne mikroinstalacji zależą od zadanego współczynnika mocy i dlatego powinny być traktowane jako funkcje losowych wytwarzanych mocy czynnych. W sieci niskiego napięcia, obok mocy wytwarzanych przez mikroinstalacje, występują pobory mocy czynnych i biernych. Na etapie planowania moce odbierane, podobnie jak wytwarzane, mogą być również traktowane jako wielowymiarowa zmienna losowa o równomiernym rozkładzie prawdopodobieństwa. Losowe zmiany wektora mocy węzłowych w sieci mogą być symulowane z wykorzystaniem generatora liczb pseudolosowych. Po iteracyjnym rozwiązaniu równań napięciowo-węzłowych otrzymuje się losowe realizacje napięć w poszczególnych węzłach sieci. Po przeprowadzeniu analizy statystycznej otrzymuje się empiryczną dystrybuantę prawdopodobieństwa napięcia w dowolnym węźle sieci, co pozwala oszacować prawdopodobieństwo pozostawania losowych zmian napięcia w dopuszczalnym przedziale. Zastosowanie regulacji przekładni transformatora SN/nN pozwala zapobiegać przekroczeniu przez losowe napięcia dopuszczalnych poziomów napięć w sieci. Bibliografia 1. Kremens Z., Sobierajski M., Analiza systemów elektroenergetycznych, WNT, Warszawa 1996. 2. Plucińska A., Pluciński E., Rachunek prawdopodobieństwa. Statystyka matematyczna. Procesy stochastyczne, WNT, Warszawa 2000.

prof. dr hab. inż. Politechnika Wrocławska e-mail: marian.sobierajski@pwr.edu.pl Zajmuje się problemami naukowymi związanymi z planowaniem i sterowaniem systemów elektroenergetycznych. Jego prace dotyczą głównie probabilistycznych rozpływów mocy, stabilności napięciowej i jakości energii elektrycznej oraz współpracy rozproszonych źródeł z sieciami przesyłowymi. Ostatnie badania związane są z inteligentnymi sieciami elektroenergetycznymi, współpracą mikroinstalacji i małych instalacji fotowoltaicznych z sieciami dystrybucyjnymi średniego i niskiego napięcia oraz regulacją częstotliwości w czasie pracy wyspowej.

212

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 213–221

Energy Storage Control Strategy in a Prosumer System and its Impact on the Distribution Grid

Authors Przemysław Urbanek Irena Wasiak Ryszard Pawełek

Keywords microsystem, prosumer installation, prosumer, electricity storage, energy storage control, electric power quality

Abstract This paper discusses the operation of a low voltage prosumer system consisting of receivers and power sources. The system represents a hypothetical customer with variable energy input and output. The main technical issues related to the operation of such a system are presented. The application of an electric energy storage in the system for the purpose of managing the active power and providing the ancillary services relevant for the system’s owner is discussed. The basic criterion of the system’s performance is maximizing the use of the energy generated by the prosumer and maintaining the power factor at a desired level. The storage efficiency was tested using a simulation model developed in the PSCAD / EMTDC program. Sample simulation results are presented.

DOI: 10.12736/issn.2300-3022.2017217 Received: 14.02.2017 Accepted: 07.03.2017 Available online: 30.06.2017

1. Introduction The continuous development of electricity generation technologies, and the ability to increase supply reliability and reduce electricity costs have prompted citizens to have their own power plants. Consumers have begun to equip their home installations with distributed sources of electricity, especially renewable energy sources (RES), using free energy from the sun and wind. It can be predicted that with decreasing prices of such sources this trend will continue. The European Union’s climate regulations and policy required the Polish legislators to introduce the definition of a prosumer. According to the Renewable Energy Act [14], a prosumer is an individual, who generates electricity for their own needs, which means the simultaneous generation and consumption of energy. The energy produced in the sources is consumed in the receivers and its surplus is sold to the power grid. In the opposite situation, when the local source output is less than demand, the missing energy is bought from a power company. In the light of the present law, a prosumer is therefore a recipient of electricity, who is allocated an appropriate tariff and, according

to it, settles their accounts for the purchased/sold energy. The Act [14] sets out rules for the sale of electricity in such a way that a prosumer has the option to free of charge input from the grid 80% of the surplus energy output to it. A prosumer is not an electricity generator, and this condition obliges the prosumer to comply with the terms and conditions of the electricity distribution contract [12, 13] regarding reactive power. Under these terms and conditions, the prosumer may consume reactive power up to the value resulting from the established tg φ coefficient. Electricity generation from one’s own source reduces the active power input from the distribution grid. At the same time, the consumption of passive power remains unchanged, because the energy sources usually operate with power factor cos φ = 1. Consequently, tg φ increases at the prosumer system’s interconnection with the distribution grid. For any excess over tg φ = 0.4 the power company shall charge a penalty [10, 11]. As a consequence, the prosumer’s investment in, for example, a wind turbine does not produce the expected savings and, in an extreme case, can cause losses [2].

213

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 213–221

Development of prosumer systems changes the operating conditions of distribution grids. Grid operators point to many technical problems in the grid and prosumer system interoperation, primarily related to grid operation security, excesses over lines’ and devices’ current carrying capacities, and maintaining grid node voltages within pre-set limits [5]. These problems may be solved using energy storage [3, 4]. The paper discusses a storage operation control strategy to increase the prosumer system energy efficiency at a constant power factor. The proposed strategy is also beneficial to the grid operator because it assures that no limit of the active power exchange with the supply grid is exceeded.

2. Prosumer system No prosumer system’s output may exceed 40 kW [14]. This provision restricts homeowners’ privileges of uncontrolled connection of electricity sources. Fig. 1 shows a diagram of a fragment of a distribution grid, to which a prosumer system is connected. The grid is a rural grid with two 1 km long overhead lines (AFL 4 x 50 mm2) powered by an overhead transformer substation. The grey colour indicates the portion of the grid that will not be discussed here. For this study, a 50 m YKY 5 x 16 mm2 cable line was selected as the prosumer system’s internal power supply line. The most popular sources of electricity available for the prosumer implementation are wind turbines (WT) and photovoltaic panels (PV). Both sources are non-manageable, i.e. their outputs are unknown. There are output estimation methods based on meteorological forecasts, but they are unreliable. The both sources’ regulation capabilities are also limited and in practice they are reduced to switching them off and on. The main difference in their energy outputs is timing. Wind farms can generate electricity a whole day, while photovoltaic panels only from dawn to dusk, depending on the sun exposure. Their reactive power output depends only on the inverter used. There are device solutions that, in addition to active power output, enable reactive power generation. However, they are

Fig. 1. Example diagram of a rural distribution grid 214

more expensive than those typically used in prosumer systems. It was assumed for the purpose of this study that an inverter was used that generated active power at cos φ = 1.

3. Operation of prosumer system with energy storage A. Energy storage features In addition to increasing the reliability of power supply, the main reason for the installation of prosumer power sources is to minimise the costs of energy purchase from the power grid. Prosumer system should therefore optimize the use of local output power. As the RES primary energy varies randomly, the daily generation and load curves cannot be matched. Turning the source off when its output exceeds the demand is inefficient and counterproductive in terms of return from the investment. Surplus electricity should in this case be supplied to the grid. Whereas in times of increased demand the energy needs to be drawn from the grid. From the prosumer point of view this means that the power grid is treated as an electricity storage with ca. 80% efficiency (including fixed cost of power supply). A better solution may be to limit the power exchange with the grid by using a local energy storage. The solution proposed herein assumes the installation of an energy storage in the prosumer system. It seems at the present stage of the electricity storage technology development that the solution most useful for prosumer systems is a battery [6, 7]. Storage is connected to the system through a PWM inverter. Adjusting the inverter valves allows to control the storage’s active and reactive power alike. The use was assumed of energy storage [9, 16] for two basic tasks: • to reduce the active power input from the grid and thus the electricity bills • to compensate the reactive power in the prosumer system to the level that ensures the required power factor. The storage’s inverter shall generate such reactive power so that tg φ factor remains at 0.4. The charges for excessive reactive power consumption will depend on the storage’s efficiency.

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 213–221

Diagram of a typical prosumer system with energy storage is shown in Fig. 1. B. Energy storage control strategy The following two operating modes of energy storage in prosumer system may be identified: A) Storage discharge, when the following condition is met: Podb > PPV and Ezas > Emin

Pzas < 0 (1)

where: Podb – active power load, PPV – active PV output power, Ezas – energy in storage, Emin = 10% En, while En is rated storage capacity, Pzas – active storage power, minus sign indicates active power output. In this case, the energy is collected from the storage by local loads, reducing the power intake from the distribution grid. b) Storage charge, when: Podb < PPV and Ezas < Emax

Pzas > 0

(2)

whereas: Emax = 90% En Surplus energy generated in the photovoltaic source is taken up by the storage that collects the electricity so generated. When the PV and load powers are equal, the storage power is 0. Depending on the storage charge level, a restriction was imposed on the energy output from discharged storage, and on energy input to the storage when fully charged. In either operating mode, the reactive power consumed by the system’s loads is compensated by the storage inverter. C. Electricity storage control algorithm To fulfil the storage’s assumed functions its inverter is adjusted according to appropriate power pre-sets. The storage active power pre-set results from the power balance in the prosumer system. This power is determined from the following equation: Pzad = Podb + PPV + Pwym (3)

Qzad = Qodb + QPV + tg

zad Pwym (5)

where: Qzad – pre-set reactive storage power, Qodb – reactive load power, QPV – reactive PV power, tg φzad – pre-set (required) tg φ in prosumer system. The proposed control algorithm operates in an open control system and is implemented in the central controller to which the signals from the measuring modules of individual devices are fed. Implemented in the algorithm was control of the grid constraints relating to the upper limit of the active power intake from the distribution grid at power factor tg φ 0.2–0.4.

4. Simulation model of the system In order to analyse the operation of prosumer system with energy storage [1] controlled by the proposed algorithm, an exemplary system shown in Fig. 2 was considered, in which the prosumer is connected to low voltage grid supplied by MV/LV transformer. This system was mapped using a simulator implemented in PSCAD®/EMTDC environment. In the simulator, the power system was replaced by a substitute AC voltage source with internal inductance resulting from the grid’s short circuit power (1 MVA). TOD 63/15 s 15/0.4 kV, 63 kVA, Dy5 transformer was modelled. The prosumer load was replaced by a model of 3-phase symmetrical resistive-inductive load in the form of star-connected impedances. Each phase is represented by a parallel combination of resistance and inductance. The load power varied according to a pre-set schedule, with the maximum of 16.16 kVA. It was assumed that the load’s power factor is tg = 0.4 is and constant. Photovoltaic panels were modelled as three single-phase current sources that generate active power at random, with the outputs ranging from 2 to 10 kW. The PV source’s equivalent circuit implemented in PSCAD program is shown in Fig. 3. The storage was modelled in the simulation model as a DC voltage source and an interoperable PWM-controlled 3-phase

where: Pzad – pre-set active storage power, Pwym – determined active power intake from the grid. In order to warrant the storage’s continuous operation and to exclude the conditions of its long-term complete charge or discharge it was assumed that the active power exchanged with the grid corresponds to the prosumer system’s average power determined from the following formulas: (4)

It follows from these formulas that, depending on the relationship between the powers of the PV source and the loads, the pre-set storage power can be positive (charging) or negative (discharging). Similarly, the storage’s pre-set reactive is determined from the passive power balance in the prosumer system:

Fig. 2. Diagram of the prosumer system 215

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 213–221

then fed to the inverter valves using a hysteresis controller. The control system consists of three units: 1. decision unit for pre-set power determination 2. reference current calculation unit 3. execution unit that generates ignition pulses to inverter valves. The control algorithm included battery charge control. The calculation of the energy stored in the storage and the storage charge level is shown schematically in Fig. 5. The coefficients in front of the integrators allow to consider the power losses in the energy storage.

5. Simulation tests results

Fig. 3. Equivalent circuit of PV in PSCAD program

inverter. A capacitive filter and coupling inductance were used to eliminate interference and to smooth the current waveforms. Diagram of the model of the energy storage’s main circuits in PSCAD program is shown in Fig. 4. The storage is controlled by adjusting the inverter power. From (3), (4) and (5) the storage’s active and passive power pre-sets were derived, for which reference currents were calculated. Based on the reference currents the ignition pulses were generated and

Fig. 4. Diagram of energy storage model in PSCAD program 216

A. Introduction The model was used for simulations tests of the prosumer system. First the operation was tested of the system without energy storage. Fig. 6 shows changes in power factor tg φ calculated for the receiving system with PV panels on the basis of the active and reactive energy measurements. The results confirm the basic problems of prosumer systems. A decrease in the active power intake from the supply grid due to the PV source’s power output at unchanged reactive power consumption resulted in an increase in power factor tg φ significantly in excess of the value required by the operator. B. Active power balancing One of the storage’s main tasks is balancing the active power in the prosumer system at the level of a pre-set power exchange with the supply grid. Fig. 7 shows the active power balance in the system, accomplished when the power intake from the grid corresponded to the prosumer system’s average power in the analysed period.

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 213â&#x20AC;&#x201C;221

Fig. 5. Energy storage charge calculations system

Fig. 6. Power factor in the system without electricity storage

Fig. 7. Active power balance in prosumer system 217

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 213–221

The green colour in Fig. 7 highlights the active load power changes. It was assumed that during the simulation the load power changes six times in 6–15 kW the range. The PV panels’ variable output is marked in blue. The dark blue line shows the storage power changes to maintain the power exchange with the grid (red curve) at a constant level. Fig. 8 shows changes in the storage charge during the simulation period. At the outset of the simulation the battery was charged to ca. 50%. A decrease in the charge level means discharging, and an increase – charging the storage. At power exchange with the grid at the level of the average power in the analysed period, the charge levels at the beginning and at the end of this period are similar. With the right battery capacity selection, this ensures the storage’s continuous operation and elimination of the charge and discharge conditions [8]. The system’s long operation with a power exchange with the grid a network other than the average power would lead to

Fig. 8. Storage charge indicator

Fig. 9. Reactive power balance in prosumer system 218

the storage’s complete discharge (when the exchange power is lower than the average power) or full charge (when the exchange power is higher than the average power). C. Reactive power compensation Fig. 9 shows the reactive power balance in prosumer system. The reactive load power (green curve) changes accordingly to changes in the active power while maintaining power factor tg φ = 0.4. The PV source’s reactive power output, marked in blue, is practically zero. The storage inverter generates reactive power (dark blue line) according to the pre-set power calculated from formula (5), to compensate the passive load power and obtain the required power factor at the prosumer interconnection with the grid [15]. The effect of the control algorithm is shown in Fig. 10 as the changes in power factor tg φ in the prosumer system with energy storage calculated based on the active and reactive energy measurements. As seen in this figure, the average power factor is close to pre-set value 0.4.

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 213–221

Fig. 10. Power factor tg φ in the system with energy storage

Fig. 11. Voltage measurement locations

D. Impact of prosumer system on distribution grid The test of the impact of the prosumer system on the distribution grid was limited to the analysis of the voltages at the system’s three nodes, i.e. transformer substation’s buses, prosumer’s interconnection with the grid, and distribution line’s end (Fig. 11). Two system operation modes were considered: without and with the storage. Fig. 12 shows the voltage measurement results in relative units, in selected grid nodes, for the system without energy storage, and Fig. 13 with the storage. At the prosumer system operation without energy storage, there are voltage drops at active power inputs from the supply grid, and voltage increases when the prosumer outputs (sells) energy to the grid. These phenomena are shown in Fig. 12. The use of the storage had stabilised the active power intake from the grid at a constant level (Fig. 7), and thus the voltages at the tested grid locations, as shown in the test results shown in Fig. 13.

6. Conclusions Installation of renewable sources at electricity consumers changes their status from the consumers to prosumers. At the same time, it may result in certain technical effects that are unfavourable to such prosumers. The active power generation by a local source decreases

the prosumer’s active power intake, and thus deteriorates their power factor. This may result in additional charges for the excessive reactive power (energy) intake. Where prosumer’s power output exceeds the demand of their loads, there may be increases in the voltage that depend on the active power output to the grid. These problems can be avoided by installing at the prosumer an electricity storage with a proper system implemented for its operation control. The paper proposes a control algorithm that uses active and passive power balances to determine power pre-sets for the energy storage at a specified power exchange with the supply grid. The algorithm assumes that the exchange power should be equal to the average power of the prosumer’s receiving and generating devices. Setting the exchange power at the level corresponding to the system’s average power results in a reduction in the extent of the storage charge changes, thus reducing the risk of the storage’s extreme operating conditions (full charge or complete discharge). With proper capacity selection, the storage may be operated without restriction, with similar charges at the beginning and end of the operating period. Simulation tests have confirmed the correct operation of the proposed control algorithm, which ensures the stabilization of 219

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 213–221

Fig. 12. Voltages for the system without electricity storage

Fig. 13. Voltages for the system with electricity storage

active power exchange with the supply grid, maintenance of the power factor required for the prosumer system, and limits voltage variations in the grid. REFERENCES

1. M.N.S. Ariyasinghe, K.T.M.U. Hemapala, “Microgrid Test-Beds and Its Control Strategies, Scientific Research”, Smart Grid and Renewable Energy, No. 4, 2013, pp. 11–17. 2. S. Bielecki, T. Skoczkowski, “Potrzeba zmian rozliczeń za moc bierną” [The need for reactive power billing changes], Rynek Energii, No. 4(119), 2015. 3. J.M. Guerrero et al., “Advanced Control Architectures for Intelligent Microgrids – Part I: Decentralized Hierarchical Control”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, No. 4, 2013, pp. 1254–1262. 4. J.M. Guerrero et al., “Advanced Control Architectures for Intelligent Microgrids – Part I: Power Quality, Energy Storage, and AC/DC 220

Microgrids”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, No. 4, 2013, pp. 1263–1270. 5. IRiESD, “Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Dystrybucyjnej” [IRiESD Distribution GridCode], PGE Dystrybucja SA, 2013. 6. J. Malko, H. Wojciechowski, “Magazynowanie energii – nowe technologie” [Energy storage – new technologies], Nowa Energia, No. 2–3, 2015. 7. M. Milošević, “Hysteresis Current Control in Three-Phase Voltage Source Inverter” [online], https://pdfs.semanticscholar.org/2f46 /732154f55b00ea9514a979cb0e7f5775a06b.pdf [access:

29.03.2017]. 8. R. Pawełek, I. Wasiak, P. Kelm, “Autonomous Operation of Low Voltage Microgrids”, Acta Energetica, No. 3 (19), 2014, pp. 156–163. 9. M.R. Sandgani, S. Sirouspour, “Coordinated Dispatch of Energy Storage in a Network of Optimal Grid-conenected Microgrids”, IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2017. 10. Taryfa PGE dla energii elektrycznej na okres od 1 stycznia 2016 r. do 31 grudnia 2016 r. dla odbiorcówz grup taryfowych G,

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | 213–221

17 grudnia 2015 [PGE tariff for electricity for the period from January 1, 2016 to December 31, 2016 for customers in tariff groups G, December 17, 2015], Biuletyn Branżowy URE – Energia Elektryczna nr DRE-4211-53(7)2015/2690/IX/JCz z 17 grudnia 2015 [URE Sectoral Bulletin – Electricity No. DRE-4211-53 (7) 2015/2690 / IX / JC of 17 December 2015]. 11. Taryfa, Energa Operator, Biuletyn branżowy URE – Energia elektryczna [Tarrif, Energa Operator, URE Sectoral Bulletin – Electricity], No. 178/2015 z 17 December 2015, Gdańsk 2016. 12. Umowa Kompleksowa o Świadczenie Usług Dystrybucji i Sprzedaży Energii Elektrycznej [Comprehensive Agreement for the Provision of Electricity Distribution Services and Sale], URE Energy Regulatory Office, Warsaw, 25.06.2009. 13. Umowa Świadczenia Usług Dystrybucji Energii Elektrycznej [Agreement for the Provision of Electricity Distribution Services], URE Energy Regulatory Office, Warsaw, 25.06.2009.

14. Act of 20 February 2015 on renewable energy sources, J. of L. 2015, item 478. 15. I. Wasiak, R. Pawełek, R. Mienski, “Energy storage application in low voltage microgrids for energy management and power quality improvement”, IET Generation, Transmission & Distribution, Vol. 8, Iss. 3, 2014,vpp. 463–472. 16. I. Wasiak, R. Pawełek, R. Mieński, „Zasobniki energii w mikrosystemach elektroenergetycznych” [Energy storage devices in power microsystems], XV. International Scientific Conference „Current Problems in Power Engineering”, APE ’11, Gdańsk – Jurata, 8–10 June 2011, Vol. II, pp. 159–166.

Przemysław Urbanek Łódź University of Technology e-mail: przemyslaw.urbanek@dokt.p.lodz.pl Graduated from the Faculty of Electrical Engineering, Electronics, Computer Science, and Automation of Łódź University of Technology (2015). The area of his research activities includes issues of power quality and distributed generation.

Irena Wasiak Łódź University of Technology e-mail: irena.wasiak@p.lodz.pl A graduate of Łódź University of Technology. From the beginning of his career, she has been working at the Institute of Electrical Power Engineering of her alma mater. She obtained her doctoral degree and habilitated doctorate in electrical engineering. In 2002–2008 she was deputy dean of the Faculty of Electrical Engineering, Electronics, Computer Science and Automation of the university. Currently she is the director of the Institute of Electrical Power Engineering and the head of the Department of Power Grids. Member of The Institution of Engineering and Technology and the Committee for Electricity Quality and Effective Utilisation of SEP Association of Polish Electrical Engineers, associated member of Power Systems Section of the Polish Academy of Sciences.

Ryszard Pawełek Łódź University of Technology e-mail: ryszard.pawelek@p.lodz.pl A graduate of the Electrical Engineering Department of Łódź University of Technology (1977). Currently he is employed at the Institute of Power Engineering of his alma mater as an assistant professor, where he is the deputy director of the institute. The area of his research interests includes: electric power quality, distributed generation, power microsystems. Member and vice-chairman for science of the Polish Committee for Electricity Quality and Effective Utilisation. Expert in electrical power quality of SEP Association of Polish Electrical Engineers.

221

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 213–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 213–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

Strategia sterowania zasobnikiem energii w instalacji prosumenckiej i jej wpływ na pracę sieci dystrybucyjnej Autorzy

Przemysław Urbanek Irena Wasiak Ryszard Pawełek

Słowa kluczowe

mikrosystem, instalacja prosumencka, prosument, zasobnik energii elektrycznej, sterowanie zasobnikiem energii, jakość energii elektrycznej

Streszczenie

Artykuł dotyczy analizy pracy instalacji prosumenckiej niskiego napięcia składającej się z odbiorników oraz źródeł energii elektrycznej. Badana instalacja odwzorowuje hipotetycznego odbiorcę ze zmiennym obciążeniem oraz zmienną produkcją energii. Przedstawiono główne problemy techniczne związane z pracą takiej instalacji. Rozważono zastosowanie w instalacji zasobnika energii elektrycznej, którego celem jest zarządzanie mocą czynną oraz realizacja usług pomocniczych istotnych z punktu widzenia właściciela instalacji. Podstawowym kryterium pracy układu jest maksymalizacja wykorzystania energii produkowanej przez prosumenta oraz utrzymanie współczynnika mocy na żądanym poziomie. Skuteczność pracy zasobnika zbadano za pomocą modelu symulacyjnego opracowanego w programie PSCAD/EMTDC. Zaprezentowano przykładowe wyniki symulacji Data wpływu do redakcji: 14.02.1017 Data akceptacji artykułu: 07.03.2017 Data publikacji online: 30.06.2017

1. Wprowadzenie Ciągły rozwój technologii wytwórczych energii elektrycznej, możliwość zwiększenia pewności zasilania oraz obniżenia kosztów energii elektrycznej spowodowały zainteresowanie obywateli posiadaniem własnej elektrowni. Odbiorcy rozpoczęli wyposażanie swoich instalacji domowych w rozproszone źródła energii elektrycznej, a w szczególności odnawialne źródła energii (OZE), wykorzystujące darmową energię słońca i wiatru. Można przewidywać, że przy zmniejszającej się cenie takich źródeł trend ten będzie się utrzymywał. Ustalenia klimatyczne oraz polityka Unii Europejskiej wymogła na polskim ustawodawcy wprowadzenie definicji prosumenta. Zgodnie z ustawą o odnawialnych źródłach energii [14] prosument jest osobą fizyczną wytwarzającą energię elektryczną na własne potrzeby, co oznacza jednoczesną produkcję i konsumpcję energii. Energia wytwarzana w źródłach jest zużywana w odbiornikach, a jej nadwyżka sprzedawana jest do sieci elektroenergetycznej. W sytuacji przeciwnej, gdy produkcja z lokalnego źródła jest mniejsza niż zapotrzebowanie, brakująca ilość energii jest kupowana od przedsiębiorstwa energetycznego. W świetle obecnego prawa prosument jest więc odbiorcą energii elektrycznej, który ma przyporządkowaną odpowiednią taryfę i zgodnie z nią rozlicza się za pobraną/sprzedaną energię. Ustawa [14] określa zasady sprzedaży energii elektrycznej w ten sposób, że prosument ma możliwość poboru z sieci darmowej energii w ilości 80% nadwyżek energii przesłanej przez niego do sieci. Prosument nie jest wytwórcą energii, a taki stan rzeczy obliguje go do dotrzymania warunków umowy świadczenia usług dystrybucji energii elektrycznej [12,13] w zakresie mocy biernej.

222

Zgodnie z tymi warunkami prosument ma prawo do poboru mocy biernej do wartości wynikającej z ustalonego współczynnika tg φ. Produkcja energii elektrycznej z własnego źródła powoduje zmniejszenie poboru mocy czynnej z sieci dystrybucyjnej. Jednocześnie pobór mocy biernej pozostaje bez zmian, ponieważ źródła energii pracują zwykle ze współczynnikiem mocy cos φ = 1. Konsekwencją takiego stanu rzeczy jest wzrost wartości tg φ w punkcie przyłączenia instalacji do sieci dystrybucyjnej. Przekroczenie wartości współczynnika tg φ = 0,4 wiąże się naliczaniem kar przez zakład energetyczny (ZE) [10, 11]. W konsekwencji zrealizowana przez prosumenta inwestycja w postaci np. turbiny wiatrowej nie przynosi oczekiwanej oszczędności, a w skrajnym przypadku może przynosić straty [2]. Rozwój instalacji prosumenckich zmienia warunki pracy sieci dystrybucyjnych. Operatorzy sieci wskazują na wiele

Rys. 1. Schemat przykładowej wiejskiej sieci dystrybucyjnej

problemów technicznych współpracy sieci i instalacji, związanych przede wszystkim z zapewnieniem bezpieczeństwa pracy sieci, nieprzekraczaniem obciążalności linii i urządzeń, czy też utrzymaniem napięcia w węzłach sieci w zadanych granicach [5]. Rozwiązanie wskazanych powyżej problemów jest możliwe przy wykorzystaniu zasobnika energii [3, 4]. W artykule przedstawiono strategię sterowania pracą zasobnika zapewniającą zwiększenie efektywności energetycznej pracy instalacji prosumenckiej przy stałym współczynniku mocy. Proponowana strategia jest także korzystna dla operatora sieci, gdyż zapewnia nieprzekraczanie określonych wartości mocy czynnej wymienianej z siecią zasilającą. 2. Instalacja prosumencka Infrastruktura wytwórcza prosumenta może mieć moc nieprzekraczającą 40 kW [14]. Zapis ten ogranicza przywileje niekontrolowanego przyłączania źródeł energii

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 213–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 213–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

elektrycznej dla właścicieli budynków mieszkalnych. Na rys. 1 pokazano schemat fragmentu sieci dystrybucyjnej, do której podłączona jest instalacja prosumencka. Prezentowana sieć jest siecią wiejską z dwiema liniami napowietrznymi (AFL 4 x 50 mm2) o długościach 1 km, zasilaną z napowietrznej stacji transformatorowej. Kolorem szarym zaznaczono część sieci, która nie będzie analizowana w artykule. Dla wybranego przypadku jako wewnętrzną linię zasilającą (WLZ) instalacji prosumenckiej przyjęto linię kablową YKY 5 x 16 mm2 o długości 50 m. Najpopularniejszymi źródłami energii elektrycznej możliwymi do implementacji dla prosumenta są turbiny wiatrowe (TW) oraz panele fotowoltaiczne (PV). Oba źródła należą do grupy źródeł niesterowalnych, tzn. ilość produkowanej energii jest nieznana. Istnieją metody szacowania produkcji energii na podstawie prognoz meteorologicznych, są to jednak sposoby zawodne. Możliwości regulacyjne dla obu wymienionych źródeł również są ograniczone i sprowadzają się praktycznie do wyłączenia i włączenia urządzenia. Zasadniczą różnicą w produkcji energii obu źródeł jest czas produkcji. W przypadku TW może to być cała doba, podczas gdy PV mogą generować moc od świtu do zmierzchu, w zależności od stopnia nasłonecznienia. Generacja mocy biernej w przypadku TW i PV zależy wyłącznie od zastosowanego inwertora. Istnieją rozwiązania urządzeń, które oprócz przetwarzania mocy czynnej umożliwiają produkcję mocy biernej. Są to jednak urządzenia droższe niż przeciętnie używane w instalacjach prosumenckich. Dla opisywanych badań przyjęto wykorzystanie inwertora produkującego moc czynną przy współczynniku cos φ =1. 3. Praca instalacji prosumenckiej z zasobnikiem energii A. Funkcje zasobnika Głównym powodem instalacji źródeł energii elektrycznej przez odbiorców jest – obok zwiększenia niezawodności zasilania – minimalizowanie kosztów zakupu energii z sieci energetyki zawodowej. Instalacja prosumencka powinna więc optymalizować wykorzystanie energii elektrycznej produkowanej w lokalnych źródłach. Ze względu na losowy charakter zmienności energii pierwotnej OZE niemożliwe jest dopasowanie krzywej produkcji do krzywej obciążenia dobowego. Wyłączanie źródła przy nadmiarze produkcji w stosunku do zapotrzebowania jest nieefektywne i oddala w czasie moment zwrotu inwestycji. Nadwyżki energii elektrycznej powinny być w tym przypadku oddawane do sieci. Natomiast w okresach zwiększonego zapotrzebowania energia musi być pobierana z sieci. Z punktu widzenia prosumenta oznacza to traktowanie sieci elektroenergetycznej jako zasobnika energii elektrycznej ze sprawnością ok. 80% (dochodzą koszty stałe poboru mocy). Korzystniejszym rozwiązaniem może być ograniczenie wymiany mocy z siecią przez zastosowanie lokalnego zasobnika energii. Proponowane w artykule rozwiązanie zakłada zainstalowanie zasobnika energii w instalacji prosumenckiej. Można

stwierdzić, że na obecnym etapie rozwoju technologii magazynowania energii elektrycznej najkorzystniejszym dla instalacji prosumenckich rodzajem zasobnika jest bateria akumulatorów [6, 7]. Zasobnik przyłączony jest do instalacji przez inwertor PWM. Sterowanie zaworami inwertora pozwala na kontrolę zarówno mocy czynnej, jak i biernej zasobnika. Założono wykorzystanie zasobnika energii [9,16] do realizacji dwóch podstawowych zadań: • zmniejszenie mocy czynnej pobieranej z sieci, a co za tym idzie obniżenie opłat za energię elektryczną • kompensowanie mocy biernej w instalacji prosumenckiej do poziomu zapewniającego wymagany współczynnik mocy. Inwertor zasobnika ma za zadanie generowanie takiej ilości mocy biernej, aby współczynnik tg φ pozostał na poziomie 0,4. Od skuteczności działania zasobnika będzie zależała wysokość opłat za ponadnormatywny pobór mocy biernej. Schemat typowej instalacji prosumenckiej z zasobnikiem przedstawiono na rys. 1. B. Strategia sterowania zasobnikiem Dla instalacji prosumenckiej można określić dwa tryby pracy zasobnika opisane poniżej. a) Rozładowanie zasobnika zachodzące, gdy spełniony jest warunek: (1) gdzie: Podb– moc czynna odbioru, PPV – moc czynna PV, Ezas – energia zmagazynowana w zasobniku, Emin = 10% En, przy czym En oznacza znamionową pojemność zasobnika, Pzas – moc zasobnika, przy czym znak minus oznacza oddawanie mocy czynnej. W tym przypadku energia jest pobierana z zasobnika przez lokalne odbiory, zmniejszając moc pobieraną z sieci dystrybucyjnej. b) Ładowanie zasobnika, kiedy: (2) przy czym: Emax = 90% En

Rys. 2. Schemat badanej instalacji prosumenckiej

Nadwyżka energii produkowanej w źródle fotowoltaicznym jest pobierana przez zasobnik, który gromadzi wytworzoną w ten sposób energię elektryczną. W przypadku równości mocy PV i odbiorów moc zasobnika jest równa 0. W zależności od stopnia naładowania zasobnika wprowadzono ograniczenie dla oddawania energii przy rozładowanym zasobniku oraz ograniczenie ładowania przy pełnym naładowaniu. W obu trybach pracy moc bierna pobierana przez odbiory w instalacji jest kompensowana przez inwertor zasobnika. C. Algorytm sterowania zasobnikiem energii elektrycznej Sterowanie inwertorem w celu spełnienia założonych funkcji zasobnika odbywa się poprzez wyznaczenie odpowiednich zadanych wartości mocy. Zadana moc czynna zasobnika wynika z bilansu mocy w instalacji prosumenckiej. Moc ta wyznaczana jest zgodnie z równaniem: (3) gdzie: Pzad – zadana moc czynna zasobnika, Pwym – ustalona wartość mocy czynnej pobieranej z sieci. W celu zagwarantowania ciągłej pracy zasobnika, z wykluczeniem długotrwałego występowania stanów całkowitego naładowania oraz rozładowania, założono, że wartość mocy czynnej wymienianej

Rys. 3. Schemat zastępczy źródła PV w programie PSCAD

223

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 213–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 213–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

Rys. 4. Schemat modelu zasobnika energii w programie PSCAD

z siecią odpowiada mocy średniej instalacji prosumenckiej, wyznaczonej z zależności: (4) Z powyższych wzorów wynika, że w zależności od relacji pomiędzy mocą źródła PV i mocą odbioru moc zadana zasobnika może być dodatnia (ładowanie) lub ujemna (rozładowanie). Analogicznie wartość zadana mocy biernej zasobnika wyznaczana jest z bilansu mocy biernej w instalacji prosumenta: Qzad = Qodb + QPV + tg

zad Pwym (5)

gdzie: Qzad– zadana moc bierna zasobnika, Qodb – moc bierna odbioru, QPV – moc bierna PV, tg φzad – zadana (wymagana) wartość tg φ dla instalacji prosumenckiej.

Rys. 5. Układ obliczający stopień naładowania zasobnika

Zaproponowany algorytm sterowania działa w otwartym układzie regulacji i jest realizowany w centralnym sterowniku, do którego są doprowadzone sygnały z modułów pomiarowych poszczególnych urządzeń. W algorytmie zaimplementowano kontrolę ograniczeń sieciowych dotyczących górnej granicy mocy czynnej pobieranej z sieci dystrybucyjnej przy wartości współczynnika mocy tg φ w zakresie 0,2–0,4. 4. Model symulacyjny badanego układu W celu przeprowadzenia analizy pracy instalacji prosumenckiej z zasobnikiem [1], sterowanym według proponowanego algorytmu, rozważono przykładowy układ pokazany na rys. 2, w którym prosument przyłączany jest do sieci niskiego napięcia zasilanej przez transformator SN/nn. Układ ten odwzorowano za pomocą symulatora zrealizowanego w środowisku programu PSCAD®/EMTDC. W symulatorze system elektroenergetyczny zastąpiono zastępczym źródłem napięcia przemiennego z indukcyjnością wewnętrzną, wynikającą z mocy

224

Rys. 6. Wartość współczynnika mocy dla układu bez zasobnika energii elektrycznej

zwarciowej sieci (1 MVA). Zamodelowano transformator typu TOd 63/15s o przekładni 15/0,4 kV, mocy 63 kVA i układzie połączeń uzwojeń Dy5. Obciążenie prosumenta zastąpiono modelem 3-fazowego symetrycznego odbioru rezystancyjno-indukcyjnego,

w postaci połączonych w gwiazdę impedancji. Każda faza jest reprezentowana przez równoległe połączenie rezystancji i indukcyjności. Moc odbioru jest zmienna według założonego harmonogramu, przy czym wartość maksymalna wynosi 16,16 kVA.

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 213–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 213–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

zapłonowych podawanych na zawory inwertora przy wykorzystaniu regulatora histerezowego. Układ sterowania składa się z trzech bloków: 1. blok decyzyjny wyznaczania mocy zadanych 2. blok obliczania prądów referencyjnych 3. blok wykonawczy generowania impulsów zapłonowych na zawory inwertora. W algorytmie sterowania uwzględniono kontrolę stopnia naładowania baterii. Sposób obliczenia energii zmagazynowanej w zasobniku oraz jego stopnia naładowania pokazano schematycznie na rys. 5. Wartości współczynników przed elementami całkującymi pozwalają na uwzględnienie strat mocy wynikających z magazynowania energii. Rys. 7. Bilans mocy czynnych w instalacji prosumenta

5. Wyniki badań symulacyjnych A. Wprowadzenie Za pomocą opracowanego modelu przeprowadzono badania symulacyjne pracy badanej instalacji prosumenckiej. W pierwszej kolejności zbadano pracę układu bez zasobnika. Na rys. 6 pokazano zmiany wartości współczynnika mocy tg φ dla instalacji odbiorczej z panelami PV, obliczone na podstawie pomiaru energii czynnej i biernej. Przedstawione wyniki potwierdzają zasadnicze problemy instalacji prosumenckich. Zmniejszenie mocy czynnej pobieranej z sieci zasilającej, na skutek generacji mocy przez źródło PV, przy niezmienionym poborze mocy biernej odbiorników, skutkuje wzrostem wartości współczynnika mocy tg φ, którego wartość znacznie przekracza wartość wymaganą przez operatora.

Rys. 8. Wskaźnik stopnia naładowania zasobnika

B. Bilansowanie mocy czynnej Jednym z głównych zadań zasobnika jest bilansowanie mocy czynnej w instalacji prosumenckiej na poziomie określonej wartości mocy wymiany z siecią zasilającą. Na rys. 7 zaprezentowano bilans mocy czynnych w badanej instalacji, zrealizowany w warunkach, gdy moc pobierana z sieci odpowiada wartości średniej mocy instalacji prosumenta w analizowanym okresie czasu. Na rys. 7 kolorem zielonym wyróżniono zmiany mocy czynnej obciążenia. Założono, że podczas symulacji moc odbiorów zmienia swoją wartość sześć razy w zakresie 6–15 kW. Zmienne wytwarzanie mocy przez panele PV oznaczono kolorem niebieskim. Linia granatowa pokazuje zmiany mocy zasobnika w celu utrzymania wartości mocy wymiany z siecią (krzywa czerwona) na stałym ustalonym poziomie. Na rys. 8 pokazano zmiany stopnia naładowania (SOC) zasobnika energii elektrycznej w okresie symulacji. Na początku symulacji akumulator był naładowany na poziomie ok. 50%. Zmniejszanie się wartości wskaźnika SOC oznacza rozładowywanie, natomiast jego wzrost – ładowanie zasobnika. Przy mocy wymiany z siecią na poziomie mocy średniej w analizowanym okresie czasu wartości wskaźnika SOC na początku i na końcu tego okresu są zbliżone. Wraz z doborem odpowiedniej pojemności baterii akumulatorów gwarantuje to ciągłą pracę zasobnika, wykluczając stany pełnego naładowania oraz rozładowania [8].

Rys. 9. Bilans mocy biernych w instalacji prosumenta

Przyjęto, że współczynnik mocy odbioru jest stały i wynosi tg φ = 0,4. Panele fotowoltaiczne zostały zamodelowane w postaci trzech 1-fazowych źródeł prądowych, które generują moc czynną w sposób losowy, przy czym wartości produkowanej mocy zawierają się w zakresie 2–10 kW. Schemat zastępczy źródła PV zrealizowany w programie PSCAD przedstawiono na rys. 3. W modelu symulacyjnym zasobnik został zamodelowany jako źródło napięcia stałego oraz współpracujący z nim 3-fazowy

inwertor sterowany techniką PWM. W celu eliminacji zakłóceń oraz wygładzenia przebiegów prądów zastosowano filtr pojemnościowy oraz indukcyjność sprzęgającą. Schemat modelu obwodów głównych zasobnika w programie PSCAD zaprezentowano na rys. 4. Sterowanie zasobnikiem odbywa się przez sterowanie mocą inwertora. Z zależności (3), (4) i (5) wyznaczane są wartości zadane mocy czynnej i biernej zasobnika, dla których obliczane są prądy referencyjne. Prądy referencyjne są podstawą generowania impulsów

225

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 213–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 213–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

Długa praca układu przy mocy wymiany z siecią na poziomie innym niż moc średnia prowadziłaby do całkowitego rozładowania (gdy moc wymiany jest mniejsza od mocy średniej) lub pełnego naładowania zasobnika (gdy moc wymiany jest większa od mocy średniej).

Rys. 10. Wartość współczynnika tg φ dla układu z zasobnikiem energii elektrycznej

Rys. 11. Miejsca pomiaru napięcia

Rys. 12. Wartości napięć dla układu bez zasobnika energii elektrycznej

Rys. 13. Wartości napięć dla układu z zasobnikiem energii elektrycznej

226

C. Kompensacja mocy biernej Na rys. 9 pokazano bilans mocy biernych w instalacji prosumenta. Moc bierna odbiorów (krzywa zielona) zmienia się odpowiednio do zmian mocy czynnej przy zachowaniu wartości współczynnika mocy tg φ = 0,4. Moc bierna wytwarzana przez źródło PV, oznaczona kolorem niebieskim, jest praktycznie równa zeru.Inwertor zasobnika wytwarza moc bierną (linia granatowa) zgodnie z wartością mocy zadanej obliczonej ze wzoru (5), w celu skompensowania mocy biernej odbioru i uzyskania wymaganego współczynnika mocy w punkcie przyłączenia prosumenta do sieci zasilającej [15]. Efekt działania opracowanego algorytmu sterowania widoczny jest na rys. 10, na którym pokazano zmiany wartości współczynnika mocy tg φ dla instalacji prosumenta z zasobnikiem energii obliczonych na podstawie pomiaru energii czynnej i biernej. Jak widać na tym rysunku, uśredniona wartość współczynnika mocy bliska jest wartości zadanej równej 0,4. D. Wpływ instalacji prosumenckiej na sieć dystrybucyjną Badanie wpływu instalacji prosumenckiej na pracę sieci dystrybucyjnej ograniczono do analizy napięć w trzech węzłach badanego układu, tj. na szynach stacji transformatorowej, w węźle przyłączenia prosumenta oraz na końcu linii dystrybucyjnej (rys. 11). Rozważono dwa przypadki pracy instalacji: bez zasobnika i z zasobnikiem. Na rys. 12 pokazano wyniki pomiarów napięcia, wyrażone w jednostkach względnych, w wybranych węzłach sieci dla układu bez zasobnika energii, a na rys. 13 przy załączonym zasobniku. Podczas pracy instalacji prosumenckiej bez zasobnika energii występują spadki napięcia przy poborze mocy czynnej sieci zasilającej oraz wzrosty napięcia, gdy prosument oddaje (sprzedaje) energię do sieci. Zjawiska te widoczne są na rys. 12. Zastosowanie zasobnika ustabilizowało pobór mocy czynnej z sieci na stałym poziomie (rys. 7), a tym samym wartości napięcia w badanych miejscach sieci, co prezentują wyniki badań pokazane na rys. 13. 6. Wnioski Instalowanie odnawialnych źródeł u odbiorców energii elektrycznej powoduje zmianę ich statusu z odbiorców na prosumentów. Jednocześnie może to powodować określone skutki techniczne niekorzystne z punktu widzenia odbiorcy. Generacja mocy czynnej przez lokalne źródło energii powoduje zmniejszenie poboru mocy czynnej przez prosumenta, a tym samym pogorszenie współczynnika mocy. Może to spowodować naliczenie dodatkowych opłat za ponadnormatywny pobór mocy (energii) biernej. W przypadku, gdy wartość wytwarzanej mocy przekracza zapotrzebowanie

P. Urbanek et al. | Acta Energetica 2/31 (2017) | translation 213–221

This is a supporting translation of the original text published in this issue of “Acta Energetica” on pages 213–221. When referring to the article please refer to the original text. PL

zainstalowanych u prosumenta odbiorów, mogą wystąpić wzrosty napięcia o wartościach zależnych od wartości mocy czynnej oddawanej do sieci. Wymienionych wyżej problemów można uniknąć, instalując u prosumentów zasobniki energii elektrycznej z zaimplementowanym odpowiednim systemem sterowania ich pracą. W artykule zaproponowano algorytm sterowania wykorzystujący bilanse mocy czynnych i biernych do wyznaczania wartości zadanych mocy dla zasobnika energii, przy określonej wartości mocy wymienianej z siecią zasilającą. W algorytmie przyjęto, że moc wymiany powinna być równa wartości średniej mocy urządzeń odbiorczych i wytwórczych zainstalowanych u prosumenta. Ustalenie mocy wymiany na poziomie odpowiadającym mocy średniej instalacji powoduje zmniejszenie zakresu zmian stopnia naładowania zasobnika, a więc zmniejsza ryzyko osiągnięcia granicznych warunków pracy (pełnego naładowania lub całkowitego rozładowania) zasobnika. Przy właściwym doborze pojemności można uzyskać pracę zasobnika bez ograniczeń, przy czym stan naładowania na początku i na końcu okresu pracy jest zbliżony. Badania symulacyjne potwierdziły poprawność działania opracowanego algorytmu sterowania, który zapewnia stabilizację wymiany mocy czynnej z siecią zasilającą, utrzymanie wymaganej wartości współczynnika mocy dla instalacji prosumenta i ogranicza zmiany napięcia w sieci.

Bibliografia 1. Ariyasinghe M.N.S., Hemapala K.T.M.U., Microgrid Test-Beds and Its Control Strategies, Scientific Research, Smart Grid and Renewable Energy 2013, nr 4, s. 11–17. 2. Bielecki S., Skoczkowski T., Potrzeba zmian rozliczeń za moc bierną, Rynek Energii 2015, nr 4(119). 3. Guerrero J.M. i in., Advanced Control Architectures for Intelligent Microgrids – Part I: Decentralized Hierarchical Control, IEEE Transactions on Industrial Electronics 2013, nr 4, s. 1254–1262. 4. Guerrero J.M. i in., Advanced Control Architectures for Intelligent Microgrids – Part II: Power Quality, Energy Storage, and AC/DC Microgrids, IEEE Transactions on Industrial Electronics 2013, nr 4, s. 1263–1270. 5. IRiESD, Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Dystrybucyjnej [IRiESD Distribution GridCode], PGE Dystrybucja SA, 2013. 6. Malko J., Wojciechowski H., Magazynowanie energii – nowe technologie, Nowa Energia 2015, nr 2–3. 7. Milošević M., Hysteresis Current Control in Three-Phase Voltage Source Inverter [online], https://pdfs.semanticscholar. org/2f46/732154f55b00ea9514a979cb0e7f5775a06b.pdf [dostęp: 29.03.2017]. 8. Pawełek R., Wasiak I., Kelm P., Autonomous Operation of Low Voltage Microgrids, Acta Energetica 2014, No. 3/19, s. 156–163. 9. Sandgani M.R., Sirouspour S., Coordinated Dispatch of Energy Storage

in a Network of Optimal Grid-conenected Microgrids, IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2017. 10. Taryfa PGE dla energii elektrycznej na okres od 1 stycznia 2016 r. do 31 grudnia 2016 r. dla odbiorców z grup taryfowych G, 17 grudnia 2015, Biuletyn Branżowy URE – Energia Elektryczna nr DRE-4211-53(7)2015/2690/IX/JCz z 17 grudnia 2015. 11. Taryfa, Energa Operator, Biuletyn branżowy URE – Energia elektryczna, nr 178/2015 z 17 grudnia 2015, Gdańsk 2016. 12. Umowa Kompleksowa o Świadczenie Usług Dystrybucji i Sprzedaży Energii Elektrycznej, Urząd Regulacji Energii, Warszawa, 25.06.2009. 13. Umowa Świadczenia Usług Dystrybucji Energii Elektrycznej, Urząd Regulacji Energii, Warszawa, 25.06.2009. 14. Ustawa z dnia 20 lutego 2015 r. o odnawialnych źródłach energii, Dz.U. 2015, poz. 478. 15. Wasiak I., Pawełek R., Mienski R., Energy storage application in low voltage microgrids for energy management and power quality improvement, IET Generation, Transmission & Distribution 2014, Vol. 8, Iss. 3, s. 463–472. 16. Wasiak I., Pawełek R., Mieński R., Zasobniki energii w mikrosystemach elektroenergetycznych, XV Międzynarodowa Konferencja Naukowa „Aktualne problemy w elektroenergetyce”, Jurata, czerwiec 2011, t. II, s. 159–166.

Przemysław Urbanek

mgr inż. Politechnika Łódzka e-mail: przemyslaw.urbanek@dokt.p.lodz.pl Absolwent Wydziału Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki Politechniki Łódzkiej (2015). Obszar jego działalności naukowej obejmuje zagadnienia jakości zasilania oraz generację rozproszoną.

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. Uzyskała stopnie naukowe doktora i doktora habilitowanego z dziedziny elektroenergetyki. W latach 2002–2008 była prodziekanem Wydziału Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki PŁ. Obecnie pełni funkcję dyrektora Instytutu Elektroenergetyki oraz kierownika Zakładu Sieci Elektroenergetycznych. Członkini The Institution of Engineering and Technology oraz Komitetu ds. Jakości i Efektywnego Użytkowania Energii Elektrycznej SEP, członek stowarzyszony Sekcji Systemów Elektroenergetycznych PAN.

Ryszard Pawełek

dr inż. Politechnika Łódzka e-mail: ryszard.pawelek@p.lodz.pl Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Łódzkiej (1977). Obecnie jest zatrudniony w Instytucie Elektroenergetyki swojej macierzystej uczelni na stanowisku adiunkta, gdzie pełni funkcję zastępcy dyrektora instytutu. Obszar jego zainteresowań naukowych obejmuje: jakość energii elektrycznej, generację rozproszoną, mikrosystemy elektroenergetyczne. Jest członkiem Polskiego Komitetu Jakości i Efektywnego Użytkowania Energii Elektrycznej, w którym pełni funkcję wiceprzewodniczącego ds. nauki. Rzeczoznawca SEP w dziedzinie jakości energii elektrycznej.

227

NOTATKI

228

230

Power Engineering Quarterly