Kwartalnik Energetyków Acta Energetica nr 1/10 (Marzec 2012)

Page 1

KWARTALNIK NAUKOWY ENERGETYKÓW

Wydanie tema czne 01/2012 numer 10/rok 4

Smart Grid


Patronat Wydawca

ENERGA SA

Politechnika Gdańska

Patronat

ENERGA SA

Rada Naukowa

Janusz Białek / Mieczysław Brdyś / Mirosław Czapiewski Antoni Dmowski / Michał Dudziak / Istvan Erlich / Andrzej Graczyk Piotr Kacejko / Tadeusz Kaczorek / Marian Kazimierowski / Jan Kiciński Kwang Y. Lee / Zbigniew Lubośny / Jan Machowski / Om Malik Jovica Milanovic / Jan Popczyk / Zbigniew Szczerba / Marcin Szpak G. Kumar Venayagamoorthy / Jacek Wańkowicz

Recenzenci

Stanisław Czapp / Andrzej Graczyk / Piotr Kacejko / Jan Kiciński Zbigniew Lubośny / Jan Machowski / Józef Paska / Jan Popczyk Desire Dauphin Rasolomampionona / Sylwester Robak Marian Sobierajski / Paweł Sowa / Zbigniew Szczerba / Artur Wilczyński

Redaktor naczelny

Zbigniew Lubośny

Zastępca redaktora naczelnego

Rafał Hyrzyński

Redaktorzy językowi

Katarzyna Żelazek / Bernard Jackson

Redaktorzy tematyczni

Michał Karcz / Jacek Klucznik / Marcin Lemański / Paweł Szawłowski

Redaktor statystyczny

Sebastian Nojek

Sekretarz redakcji

Jakub Skonieczny

Korekta

Mirosław Wójcik Ideacto Sp. z o.o.

Skład

Ryszard Kuźma

Tłumaczenie

Skrivanek Sp. z o.o.

Druk i oprawa Przygotowanie do wysyłki

ENERGA Obsługa i Sprzedaż Sp. z o.o.

Redakcja

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

Media elektroniczne

Anna Fibak (Redaktor językowy) Paweł Banaszak (Redaktor techniczny)

Informacja o wersji pierwotnej

Wydanie papierowe Acta Energetica jest wersją pierwotną pisma. Wydawnictwo dostępne jest również na stronie internetowej www.actaenergetica.org Czasopismo indeksowane w Bazie danych o zawartości polskich czasopism technicznych BazTech http://baztech.icm.edu.pl

Publisher:

Energa SA


w numerze

3 4

prof. dr hab. inż. Zbigniew Lubośny Od redakcji

mgr inż. Marek Laskowski | mgr inż. Michał Zabielski Wprowadzenie do programu strategicznego „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii”, w ramach którego opracowywana jest koncepcja Smart Grid

12

mgr inż. Rafał Magulski Uwarunkowania formalnoprawne wdrażania sieci inteligentnych

18

mgr inż. Aleksander Babś |mgr Maciej Makowski Rynkowe aspekty rozwoju Inteligentnych Sieci Energetycznych – Smart Grid

24

mgr inż. Sławomir Noske | mgr inż. Adam Babś | prof. dr hab. inż. Krzysztof Madajewski Wizja wdrożenia sieci inteligentnych w ENERGA-OPERATOR SA

30

mgr inż. Rafał Czyżewski | mgr inż. Adam Babś | prof. dr hab. inż. Krzysztof Madajewski Sieci inteligentne – wybrane cele i kierunki działania operatora systemu dystrybucyjnego

36 46

56

mgr inż. Adam Babś | prof. dr hab. inż. Krzysztof Madajewski | mgr inż. Tomasz Ogryczak mgr inż. Sławomir Noske | mgr inż. Grzegorz Widelski Pilotażowy projekt wdrożenia w ENERGA-OPERATOR SA sieci inteligentnej „Inteligentny Półwysep” mgr inż. Andrzej Kąkol |mgr inż. Ksawery Opala Wybrane wyniki badań symulacyjnych w ramach projektu „Inteligentny Półwysep”

mgr inż. Stanisław Kubacki | dr inż. Jacek Świderski | mgr inż. Marcin Tarasiuk Kompleksowa automatyzacja i monitorowanie sieci SN kluczowym elementem poprawy niezawodności i ciągłości dostaw energii



od redakcji Elektrownie Lorem Ipsumwiatrowe, is simply słoneczne dummy texti of wodne the printing (przepływowe, and typesetting te znaneindustry. od lat, oraz pływowe – wykorzystujące Lorem Ipsum falowanie wody, has itp.) been są thematerializującym industry’s standard siędummy marzeniem text ever człowieka since theo dostępie do niewyczerpalnego, 1500s, tj. odnawialnego when an unknown źródła energii. printer took Źródłem a galley energii of type jest and tu scrambled Słońce i ruch it to obrotowy Ziemi, a odnawialność make a typejest rozumiana specimen tu w krótkim book.okresie It has survived czasu. not only five centuries, but also theSzybki leap into rozwój electronic elektroenergetyki typesetting, w remaining zakresie essentially powyższychunchanged. źródeł energii It (pomijając klasyczne elektrownie was popularised wodne) rozpocząłinsię the w 1960s ostatnim with stuleciu, the release gdy rozwój of Letraset technologiczny sheets containing osiągnął odpowiedni poziom, natomiast Lorem Ipsum informacje o zasobach passages,kopalnych and moreźródeł recently energii with (węgiel, desktop ropa publishing naftowa, gaz) wskazywały, że wyczerpią się one software w ciągu kilkudziesięciu like Aldus PageMaker lat, a ichincluding ceny będą versions gwałtownie of Lorem rosły.Ipsum. Na szczęście prognozowana chwila, w której paliwa te się wyczerpią, oddala się, co wynika z faktu odkrywania Contrary nowych to popular złóż belief, oraz Lorem przekraczania Ipsum isprogu not simply opłacalności random wydobycia text. It has złóż wcześniej znanych. W tym roots insię mieści a piece budzący of classical ostatnio Latin emocje literature gaz łupkowy. from 45 BC, making it over 2000 years Nieold. oznacza Richard to McClintock, jednak, że problem a Latin professor wyczerpywania at Hampden-Sydney się kopalnych nośników College energii nie występuje. Wręcz in Virginia, looked przeciwnie, i dlatego up one pozyskiwanie of the moreenergii obscure tylko Latin zewords, źródełconsectetur, energii odnawialnej from jest w dalszej przyszłości a Lorem Ipsum passage, and going through the cites of the word in classical nieuniknione. literature, Powyższe discovered nowe źródła the undoubtable energii, o stosunkowo source. Lorem małych Ipsum mocach comesjednostkowych, from które są przyłączane do sections sieci rozdzielczych, 1.10.32 andze1.10.33 względu of na „deswoje Finibus właściwości Bonorum wymuszają et Malorum”zmianę (The Extremes sposobu funkcjonowania tych sieci, oftakże a Goodzmiany and Evil) strukturalne. by Cicero, written Przeobrażenia in 45 BC. te prowadzą This book w is kierunku a treatisetzw. on the sieci inteligentnych (ang. Smart Grid). theory Sieci of ethics, inteligentne, very popular jak pisze during prof. theZ.Renaissance. Hanzelka, „w Thenajbardziej first line ofpotocznym Lorem rozumieniu tego terminu to Ipsum, sieci„Lorem zapewniające ipsum dolor dostarczanie sit amet..”,odbiorcom comes from energii a line elektrycznej in section 1.10.32. lub szerzej – usług energetycznych – z wykorzystaniem środków IT, zapewniające obniżenie kosztów i zwiększenie efektywności oraz zintegrowanie rozproszonych It is a long established źródeł energii, facttakże that aodnawialnej”. reader will be distracted by the readable content Definicja of a page ta określa whencel, looking który może at its być layout. osiągnięty The point w dalszej of using przyszłości Lorem Ipsum (szczególnie w zakresie efektywności ekonomicznej), is that it has a more-or-less a do problemów/zagadnień, normal distribution które of czekają letters, as na opposed rozwiązanie, to using należą: ‘Content • infrastruktura here, contentsieci here’,inteligentnych: making it look źródła, like readable inteligentne English. liczniki Many energii, desktop źródła energii odnawialnej, publishing systemy packages komunikacji, and webzasobniki page editors energii, nowelektroenergetyczna use Lorem Ipsum asautomatyka their zabezpieczeniowa default • sterowanie model text, and elementami a search składowymi for ‘lorem ipsum’ sieci will inteligentnych, uncover many tj. web źródłami, sites siecią elektroenergetyczną, still in their odbiorami infancy. i zasobnikami Various versions energii have evolved over the years, sometimes by accident, • konwersja sometimes sieci elektroenergetycznych on purpose (injected humour w sieci inteligentne and the like). • integracja sieci inteligentnych z elektroenergetyką wielkoskalową There • efektywność are many variations ekonomiczna of passages sieci inteligentnych of Lorem Ipsum i ichavailable, elementów but składowych the• majority bezpieczeństwo have suffered elektroenergetyczne alteration in somesieci form,inteligentnych. by injected humour, or randomised words which don’t look even slightly believable. If you are going to use W niniejszym, a passage of specjalnym Lorem Ipsum, wydaniu you need Acta Energetica, to be sure there poświęconym isn’t anything sieciom inteligentnym, przedstawiamy spójną embarrassing informację hidden na in temat the middle projektuofstrategicznego text. he generated pt. „Zaawansowane Lorem Ipsum is therefore technologie pozyskiwania energii”, w always ramach freektórego from repetition, opracowywana injected jesthumour, koncepcja or non-characteristic sieci inteligentnych, words oraz informację etc. na temat realizowanego przez spółkę ENERGA-OPERATOR pilotażowego projektu wdrożenia sieci inteligentnej na Półwyspie Helskim –Prof. „Inteligentny dr hab. inż. Półwysep”. ZbigniewZapraszam Lubośny do lektury. Redaktor naczelny Acta Energetica prof. dr hab. inż. Zbigniew Lubośny redaktor naczelny Acta Energetica


Wprowadzenie do programu strategicznego „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii”, w ramach którego opracowywana jest koncepcja Smart Grid

autorzy | biogramy

Marek Laskowski

Michał Zabielski

Kierownik Działu Projektów Inwestycyjnych ENERGA SA. Ukończył studia na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki na Politechnice Gdańskiej, absolwent podyplomowych studiów zarządzania projektami (Project Management) w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Zawodowo z branżą energetyczną związany od 2002 roku, początkowo z Elbląskimi Zakładami Energetycznymi SA, w styczniu 2005 roku rozpoczął pracę w nowo utworzonych strukturach Koncernu Energetycznego ENERGA SA. Realizował projekty podnoszące standardy obsługi klientów, był odpowiedzialny za rozwój systemów bilingowych i dostosowanie ich do obowiązujących regulacji prawnych. Brał udział w pracach zespołu związanego z oddzieleniem dystrybucji od obrotu energią elektryczną. Od 2008 roku w ENERGA SA zajmuje się zarządzaniem i koordynacją kluczowych projektów inwestycyjnych, realizowanych przez spółki grupy ENERGA SA. Obecnie zarządza dwoma kluczowymi projektami, w tym pierwszym innowacyjnym projektem grupy ENERGA SA, który realizuje wspólnie z Instytutem Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego Polskiej Akademii Nauk.

Absolwent Wydziału Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej (2008). Ukończył studium podyplomowe z zakresu zarządzania projektami na Uniwersytecie Gdańskim (2011). Posiada certyfikaty z zakresu zarządzania programami i projektami. Z sektorem energetycznym związany od 2008 roku.

Gdańsk | Polska

4

Wydanie tematyczne – Smart Grid

Gdańsk | Polska


mgr inż. Marek Laskowski | mgr inż. Michał Zabielski

Wprowadzenie do programu strategicznego „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii”, w ramach którego opracowywana jest koncepcja Smart Grid

1. TŁO PRZYSTĄPIENIA DO REALIZACJI ZADANIA BADAWCZEGO NR 4 (PROJEKTU) Kluczowym celem rozwoju polskiej nauki jest wykorzystanie jej wyników do podniesienia poziomu cywilizacyjnego Polski, m.in. poprzez szersze wdrożenie efektów prac badawczych w edukacji, gospodarce i kulturze. Szczególnie istotnym zadaniem krajowej nauki jest aktywny udział w zredukowaniu luki cywilizacyjnej pomiędzy Polską a krajami gospodarczo wysoko rozwiniętymi oraz zwiększenie jakości życia polskiego społeczeństwa zgodnie z zasadą zrównoważonego rozwoju. Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, mając na uwadze powyższe oraz stawiając sobie za jeden ze strategicznych celów polityki naukowej, naukowo-technicznej oraz innowacyjnej państwa budowę gospodarki opartej na wiedzy, w październiku 2008 roku opublikowało tzw. Krajowy Program Badań Naukowych i Prac Rozwojowych, uaktualniony w sierpniu 2011 roku jako Krajowy Program Badań. Dokument jest instrumentem ułatwiającym prowadzenie polityki naukowej, naukowo-technicznej i innowacyjnej państwa, dostosowanej do europejskich i światowych standardów. Pozwala na ukierunkowanie strumienia finansowania badań naukowych i prac rozwojowych na te dziedziny i dyscypliny naukowe, które mają największy wpływ na rozwój społeczny i gospodarczy kraju. Realizacja programu powinna przyczynić się do zwiększenia efektów badań w nowych rozwiązaniach technologicznych, liczbie patentów i rozwoju innowacyjnej gospodarki. Uzyskanie powyższych celów wymaga koncentracji zaangażowania środowisk naukowych oraz nakładów finansowych pochodzących z budżetu państwa na ograniczonej liczbie wyodrębnionych obszarów priorytetowych. Krajowy Program Badań Naukowych i Prac Rozwojowych obejmuje siedem strategicznych, interdyscyplinarnych kierunków badań naukowych i prac rozwojowych, wytypowanych na podstawie konsultacji eksperckich przedstawicieli nauki i przemysłu. Organem wykonawczym Krajowego Programu Badań Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego ustanowiło Narodowe Centrum Badań i Rozwoju (NCBiR). Wskaza-

ne obszary priorytetowe stanowiły podstawę do sformułowania tak zwanych strategicznych programów badań naukowych i prac rozwojowych. Cechują się one średniookresowym czasem realizacji i podlegają modyfikacji wynikającej ze zmieniających się uwarunkowań, zadań oraz potrzeb gospodarki i społeczeństwa. W ramach tematów strategicznych programów badań naukowych i prac rozwojowych określane są zadania badawcze. Ustanawia je NCBiR, które następnie w drodze postępowania konkursowego wyłania wykonawców. Na poniższym rysunku schematycznie zaznaczono kolejne kroki w procesie definiowania strategicznych programów badań naukowych i prac rozwojowych.

Rada Ministrów na wniosek ministra nauki i szkolnictwa wyższego ustanawia

Rada Narodowego Centrum Badań i Rozwoju Komitet Sterujący Narodowego Centrum Badań i Rozwoju przedstawiają

Krajowy Program Badań w zakresie kierunków badań i prac rozwojowych

Strategiczne programy badań naukowych i prac rozwojowych

Cele długookresowe

Cele średniookresowe

Zadanie Badawcze nr 1 Zadanie Badawcze nr 2 Zadanie Badawcze nr n

Rys. 1. Zasady konstrukcji strategicznych kierunków i programów badań naukowych i prac rozwojowych

W związku z tym, że polski sektor elektroenergetyczny powinien przejść długoterminową transformację, w celu przekształcenia w system zrównoważony i niskoemisyjny, przyjazny środowisku, korzystający ze zróżnicowanych surowców energetycznych, przy równoczesnym wzroście efektywności energetycznej, obszar ten zakwalifikowano do Krajowego Programu Badań. Wymagająca modernizacji i nieefektywna infrastruktura krajowej energetyki, zależność od zewnętrz-

Streszczenie Niniejszy artukuł to krótkie wprowadzenie do programu strategicznego „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii”, w ramach którego realizowane jest Zadanie Badawcze nr 4 „Opracowanie zintegrowanych technologii wytwarzania paliw i energii z biomasy, odpadów rolniczych i innych”.

Uzasadniono kontekst przystąpienia do zadania, główne cele, strukturę zarządzania oraz podmioty zaangażowane. Zaprezentowano również uzasadnienie włączenia koncepcji Smart Grid w zakres projektu.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

5


Marek Laskowski, ENERGA SA | Michał Zabielski, ENERGA SA

nych dostaw paliw i energii, negatywny wpływ sektora na środowisko oraz zobowiązania Polski, będące następstwem przyjęcia przez Unię Europejską pakietu klimatyczno-energetycznego, to czynniki jednoznacznie nakazujące konieczność przeprowadzenia wielu istotnych zmian technologicznych w strukturze wytwarzania, przesyłania, efektywnej dystrybucji i magazynowania energii. Należy zaznaczyć, że rozwój nowoczesnych technologii energetycznych w zakresie wytwarzania oraz zarządzania energią jest kluczowy dla procesu transformacji w kierunku zielonej gospodarki, przyczyniając się do realizacji celów zdefiniowanych w Krajowym Programie Badań Naukowych i Prac Rozwojowych. Wskazane dokumenty zakładają uzyskanie między innymi bezpieczeństwa zaopatrzenia w energię, z jednoczesnym zachowaniem wymogów ochrony środowiska, rozwój technologii niskoemisyjnych, umożliwiających realizację celu pod nazwą pakiet 3x20. Zgodnie z treścią pakietu, zawartego w komunikacie Komisji Europejskiej z dnia 10 stycznia 2007 roku, który zakłada, że do 2020 roku w łącznym bilansie UE, w odniesieniu do 1990 roku, należy: 1. Poprawić efektywność energetyczną o 20% 2. Zwiększyć udział energii odnawialnej do 20% 3. Zredukować emisję CO2 o 20%. Prace badawcze prowadzone w zakresie energetyki muszą przyczynić się do realizacji przyjętego przez Radę Ministrów programu „Polityki energetycznej Polski do 2030 roku”, jak również spełnienia celów polityki klimatyczno-energetycznej Unii Europejskiej [1], [2]. 4 czerwca 2009 roku Narodowe Centrum Badań i Rozwoju, jako organ realizujący Krajowy Program Badań, ogłosiło konkurs na strategiczny program badań naukowych i prac rozwojowych pod nazwą „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii”. Celem programu strategicznego jest opracowanie rozwiązań technologicznych, których wdrożenie przyczyni się do osiągnięcia założeń pakietu 3x20 Unii Europejskiej. Na inicjatywę składają się cztery zadania badawcze zdefiniowane przez NCBiR: 1. Opracowanie technologii dla wysokosprawnych „zeroemisyjnych” bloków węglowych, zintegrowanych z wychwytem CO2 ze spalin 2. Opracowanie technologii spalania tlenowego dla kotłów pyłowych i fluidalnych, zintegrowanych z wychwytem CO2 3. Opracowanie technologii zgazowania węgla dla wysokoefektywnej produkcji paliw i energii elektrycznej 4. Opracowanie zintegrowanych technologii wytwarzania paliw i energii z biomasy, odpadów rolniczych i innych. W odpowiedzi na postępowanie konkursowe Instytut Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego Polskiej Akademii Nauk (IMP) zwrócił się do firmy ENERGA SA z propozycją zawiązania konsorcjum naukowo-przemysłowego, które złoży ofertę na Zadanie Badawcze nr 4, tj. „Opracowanie zintegrowanych technologii wytwarzania paliw i energii z biomasy, odpadów rolniczych i innych”. Realizacja przedsięwzięcia znalazła uzasadnienie w Strategii Grupy Kapitałowej ENERGA – cel nr 3, tj. „Osiągnięcie pozycji lidera w zakresie budowy rozproszo-

6

Wydanie tematyczne – Smart Grid

nych, w szczególności odnawialnych, źródeł wytwarzania energii” oraz w konieczności budowy sieci inteligentnych, mogących współpracować z rozproszonymi źródłami energii. Konsorcjum zostało zawiązane 19 sierpnia 2009 roku umową, na podstawie której IMP został liderem organizacji, natomiast ENERGA SA partnerem przemysłowym, współfinansującym część prac badawczych oraz żywo zainteresowanych jej wynikami w celu wdrożenia w spółkach GK ENERGA. Konsorcjum złożyło ofertę do NCBiR we wrześniu 2009 roku i wygrało konkurs, w wyniku czego przystąpiło do realizacji Zadania Badawczego nr 4.

2. CELE ZADANIA BADAWCZEGO NR 4 Na główny cel Zadania Badawczego nr 4 składają się: 1. Opracowanie innowacyjnych technologii kogeneracji energii elektrycznej i cieplnej z jednoczesną produkcją biopaliw 2. Opracowanie typoszeregów rozproszonych układów energetycznych 3. Opracowanie i wykonanie pilotażowych instalacji demonstracyjnych, stanowiących podstawę dla przyszłych wdrożeń nowoczesnych technologii 4. Opracowanie koncepcji integracji energetyki rozproszonej z siecią elektroenergetyczną 5. Opracowanie idei autonomicznego regionu energetycznego. Rozpoczęcie projektu nastąpiło 28 maja 2010 roku, w momencie podpisania przez konsorcjum umowy z NCBiR na realizację zadania. Zakończenie przedsięwzięcia planowane jest na 31 maja 2015 roku.

3. ZAKRES PROJEKTU W zakres Zadania Badawczego nr 4 wchodzi osiem bloków tematycznych, przedstawionych na poniższym rysunku, podzielonych na 56 szczegółowych etapów badawczych. Częścią prac, między innymi etapem związanym z opracowaniem koncepcji Smart Grid, wchodzącym w skład ósmego bloku, zarządza ENERGA SA, natomiast pozostały zakres leży w gestii IMP.

Zadanie badawcze nr 4 Blok 1

Siłownie poligeneracyjne

Blok 2

Mikrobiogazownie domowe

Blok 3

Układy zagazowania termicznego biomasy

Blok 4

Układ produkcji paliw gazowych i płynnych metodami konwersji

Blok 5

Oczyszczanie i uszlachetnianie biogazu

Blok 6

Układy kogeneracyjne na bazie ogniwa paliwowego

Blok 7

Badania nowych technologii procesowych i materiałowych

Blok 8

Integracja energetyki rozproszonej z siecią elektroenergetyczną

Rys. 2. Bloki tematyczne wchodzące w zakres Zadania Badawczego nr 4


Wprowadzenie do programu strategicznego „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii”, w ramach którego opracowywana jest koncepcja Smart Grid

Poszczególne etapy, w ramach bloków tematycznych, realizowane będą w formie badań podstawowych, badań przemysłowych oraz prac rozwojowych. Powyższa formuła jest podyktowana charakterem projektu jako badawczo-rozwojowego i wynika z zasad określonych w umowie na wykonanie Zadania Badawczego nr 4 pomiędzy NCBiR a konsorcjum.

4. PODMIOTY ZAANGAŻOWANE W REALIZACJĘ PROJEKTU Ścieżka dojścia do realizacji Zadania Badawczego nr 4 wymagała zaangażowania wielu podmiotów. Strategiczne obszary, w ramach budowy gospodarki opartej na wiedzy, w postaci programu badań wyznaczyło Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego Rzeczpospolitej Polskiej, organem realizującym program jest Narodowe Centrum Badań i Rozwoju. Po ogłoszeniu i wygraniu konkursu ogólnopolskiego projekt wykonuje konsorcjum naukowo-przemysłowe IMP PAN – ENERGA SA, przy współudziale partnerów.

Narodowe Centrum Badań i Rozwoju Stanowi ono agencję wykonawczą ministra nauki i szkolnictwa wyższego w rozumieniu ustawy z dnia 27 sierpnia 2009 roku o finansach publicznych, ustanowioną do realizacji zadań z zakresu polityki naukowej, naukowo-technicznej i innowacyjnej państwa. W momencie zawiązania, tj. latem 2007 roku, była pierwszą organizacją tego typu w kraju, powołaną jako platforma wymiany wiedzy, doświadczeń oraz kapitału na styku nauki i biznesu. Misja NCBiR polega na wspieraniu krajowych jednostek naukowych oraz przedsiębiorstw w zwiększaniu ich zdolności kreowania i wykorzystania rozwiązań powstałych w wyniku badań naukowych, w celu prężniejszego rozwoju gospodarki i z korzyścią dla społeczeństwa. Do głównych zadań centrum należy zarządzanie i realizacja strategicznych programów badań naukowych i prac rozwojowych, które skomercjalizowane przekładają się bezpośrednio na rozwój innowacyjności Polski. Stanowi organ wykonawczy Krajowego Programu Badań, w tym strategicznego programu badań naukowych i prac rozwojowych pod nazwą „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii”, aktywnie uczestnicząc w tworzeniu inicjatyw przyczyniających się do realizacji założeń pakietu klimatyczno-energetycznego oraz Krajowy Program Badań Naukowych i Prac Rozwojowych. Obecnie agencja funkcjonuje na podstawie ustawy z dnia 30 kwietnia 2010 roku o Narodowym Centrum Badań i Rozwoju. 1 września 2011 roku NCBiR zwiększyło zakres działalności o nowe inicjatywy i możliwości, przejmując od Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego rolę instytucji pośredniczącej w następujących programach operacyjnych: Kapitał Ludzki, Innowacyjna Gospodarka oraz Infrastruktura i Środowisko. Jest jednym z największych i najprężniej działających centrów innowacyjności w Polsce. Finansują je Skarb Państwa oraz fundusze Unii Europejskiej [3].

Instytut Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego Polskiej Akademii Nauk Instytut Maszyn Przepływowych, pełniący funkcję lidera konsorcjum realizującego Zadanie Badawcze nr 4, założono jako jednostkę badawczo-rozwojową w 1956 roku, w celu prowadzenia badań naukowych w dziedzinie podstaw działania, projektowania, budowy i rozwoju maszyn służących do konwersji energii w przepływach. Instytut prowadzi eksperymenty w następujących dziedzinach: odnawialne źródła energii (OZE), układy kogeneracyjne w niewielkiej skali, mechanika płynów, przepływy wielofazowe, termodynamika i wymiana ciepła, fizyka plazmy, technika laserowa, mechanika maszyn, tribologia oraz diagnostyka maszyn energetycznych. Kadra instytutu składa się ze 170 pracowników, w tym 80 naukowych. Jednostka posiada uprawnienia do przyznawania stopni doktoranckich i habilitacji nauk technicznych w dyscyplinach takich, jak: mechanika oraz budowa i eksploatacja maszyn. Na strukturę instytutu składają się cztery ośrodki podzielone na piętnaście zakładów naukowych. Poza badaniami podstawowymi prowadzone są usługi doradcze w zakresie problemów inżynierskich, m.in. z turbinami. Efekty prac badawczych prowadzonych przez jednostkę publikowane są przez własną oficynę wydawniczą pod nazwą IMP PAN [4]. Grupa Kapitałowa ENERGA Stanowi zintegrowane przedsiębiorstwo energetyczne, zajmujące się wytwarzaniem, obrotem i dystrybucją energii elektrycznej oraz ciepła. Produkcja energii elektrycznej Grupy wynosi ponad 4,6 TWh, z czego 1,5 TWh pochodzi z odnawialnych źródeł energii. Generacja energii elektrycznej odbywa się w 53 obiektach wytwórczych, głównie w elektrowni węglowej w Ostrołęce, elektrociepłowniach w Elblągu i Kaliszu, elektrowni wodnej we Włocławku oraz licznych małych siłowniach wodnych. Obecnie moce zainstalowane Grupy wynoszą około 1,2 GW, w tym 0,3 GW z odnawialnych źródeł energii. Do sieci przyłączone są ponadto liczne elektrownie wiatrowe, małe elektrownie wodne i biogazownie, z którymi Grupa współpracuje. Grupa Kapitałowa ENERGA zapewnia energię elektryczną dla 2,5 mln gospodarstw domowych oraz ponad 300 tys. firm, co pozwala jej osiągnąć ok. 16-procentowy udział w rynku sprzedaży energii elektrycznej, z wolumenem rzędu 18,5 TWh. Ponad 15 proc. energii dostarczanej klientom przedsiębiorstwa pochodzi ze źródeł odnawialnych. Grupa jest operatorem systemu dystrybucyjnego energii elektrycznej na obszarze ¼ powierzchni Polski. Eksploatuje linie elektryczne o łącznej długości ponad 188 tys. km, którymi przesyła ponad 19 TWh energii rocznie, uzyskując około 16-procentowy udział w rynku. Zatrudnia ponad 12,6 tys. pracowników, będąc jednym z największych pracodawców w kraju.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

7


Marek Laskowski, ENERGA SA | Michał Zabielski, ENERGA SA

ENERGA SA Stanowi spółkę dominującą i zarządzającą Grupą Kapitałową ENERGA. Wyznacza jej kierunki rozwoju i cele inwestycyjne zapisane w Strategii Grupy Kapitałowej ENERGA. Integruje pod jedną marką ofertę firm zajmujących się działalnością wytwórczą, dystrybucyjną i handlową, związaną z energią elektryczną i energią cieplną. Jest członkiem konsorcjum badawczego, reprezentantem GK ENERGA, współfinansującym Zadanie Badawcze nr 4 oraz realizującym część etapów badawczych we własnym zakresie. ENERGA-OPERATOR SA Jest to jedno z kluczowych aktywów Grupy Kapitałowej ENERGA, będące trzecim co do wielkości pod względem ilości przesyłanej energii elektrycznej operatorem sieci dystrybucyjnej (OSD) w kraju. Spółka dysponuje majątkiem trwałym o wartości ok. 6,7 mld zł. Eksploatuje 6,2 tys. km linii wysokiego napięcia, 64,5 tys. km linii średniego napięcia i 82 tys. km linii niskiego napięcia, obsługując ok. 2,8 mln odbiorców. Aktywnie uczestniczy w programach mających na celu modernizację sieci oraz zwiększenie jej efektywności. Obecnie prowadzi między innymi działania związane z wdrożeniem systemu inteligentnego opomiarowania (AMI), mającego stanowić integrację systemu z przyszłymi rozwiązaniami w zakresie inteligentnych sieci (Smart Grid Ready). Docelowo

w procesie wdrożenia infrastruktury AMI zostanie wymienionych ok. 3,1 mln liczników energii elektrycznej. Spółka przystąpiła do europejskiego stowarzyszenia EDSO for Smart Grids. Organizacja ta, współpracując z organami Unii Europejskiej, tworzy nowe standardy rozwoju i zarządzania, jak też partycypuje w tworzeniu regulacji prawnych, dotyczących inteligentnych sieci dystrybucyjnych. Celem udziału ENERGA-OPERATOR SA w stowarzyszeniu jest zacieśnienie współpracy na poziomie europejskim z czołowymi przedsiębiorstwami dystrybucyjnymi (OSD) w zakresie wymiany doświadczeń związanych z budową i rozwojem sieci inteligentnych. Spółka jest również w strukturach międzynarodowej organizacji PRIME Alliance, skupiającej największych uczestników rynku inteligentnych sieci elektroenergetycznych, której celem jest budowa globalnego standardu komunikacji urządzeń i rozwoju systemów AMI – PRIME PLC. W związku z realizacją Zadania Badawczego nr 4, na bazie sieci dystrybucyjnych ENERGA-OPERATOR SA, opracowana zostanie koncepcja budowy sieci inteligentnych z uwzględnieniem projektu pilotażowego w wybranej lokalizacji, w kontekście pracy z rozproszonymi źródłami energii oraz w zmiennych warunkach [5].

5. ORGANIZACJA PROJEKTU Organizacja zarządzania projektem odbywa się na podstawie struktury, w której IMP PAN jest liderem

LIDER KONSORCJUM: IMP PAN Koordynacja współdziałania członków konsorcjum i jednostek współpracujących

ZESPÓŁ ZARZĄDZAJĄCY • Monitorowanie i nadzorowanie terminowej realizacji poszczególnych etapów zadania badawczego • Ustalanie harmonogramu działań konsorcjum • Merytoryczny i foemalny nadzór prac

ZESPÓŁ ZARZĄDZAJĄCY

OBSŁUGA FINANSOWO-KSIĘGOWA

• Nadzorowanie i rozliczanie soposobu wydatkowania przekazanych konsorcjum środków finansowych • Sprawozdawczość, księgowość, organizacja przetargów

KOMITET STERUJĄCY

KIEROWNIK ZADANIA BADAWCZEGO

KIEROWNICY BLOKÓW TEMATYCZNYCH

KOORDYNATOR CELÓW PRZEMYSŁOWO-ROZWOJOWYCH

LOKALNE ODDZIAŁY BIURA WSPÓŁWYKONAWCÓW

LOKALNE ODDZIAŁY BIURA WSPÓŁWYKONAWCÓW

CZŁONEK KONSORCJUM: ENERGA SA Koordynacja prac partnerów przemysłowych Analiza możliwości wdrożeniowych i produktów biznesowych

8

Wydanie tematyczne – Smart Grid

Rys. 3. Struktura zarządzania 4 Zadaniem Badawczym


Wprowadzenie do programu strategicznego „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii”, w ramach którego opracowywana jest koncepcja Smart Grid

i reprezentantem konsorcjum przed NCBiR, ENERGA SA funkcjonuje natomiast w roli partnera przemysłowego. W ramach wewnętrznej współpracy zostały zawarte porozumienia pomiędzy jednostkami naukowymi i przemysłowymi, które zadeklarowały chęć uczestnictwa w projekcie. Po stronie firmy ENERGA SA operuje kierownik Części Zadania Badawczego nr 4, koordynatorzy poszczególnych etapów oraz Oddział Biura Koordynacyjnego.

6. SMART GRID W PROJEKCIE Realizacja strategicznego programu badawczego pod nazwą „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii”, niewątpliwie stanowi dla Polski wyzwanie i szansę na rozwój gospodarczy. Rozwój energetyki w oparciu o odnawialne źródła energii wymaga jednak wielu zmian nie tylko w obowiązujących regulacjach prawnych, ale również opracowania koncepcji umożliwiającej inteligentne zarządzanie energią elektryczną, produkowaną m.in. w tych jednostkach wytwórczych. Sieci inteligentne, bo o nich mowa, stanowią kompleksowe rozwiązania energetyczne, umożliwiające łączenie, wzajemną

1. Wymaganiach pakietu klimatyczno-energetycznego, które Polska zobowiązała się wypełnić, w szczególności w aspekcie związanym z poprawą efektywności energetycznej oraz wzroście udziału odnawialnych źródeł w ogólnym bilansie, przekładającym się bezpośrednio na „Politykę energetyczną Polski do 2030 roku” 2. Komunikatach Komisji Europejskiej jasno dających do zrozumienia konieczność stworzenia i zaimplementowania technicznych standardów oraz regulacji prawnych w krajach członkowskich, w zakresie sieci inteligentnych, jako jednym z głównych czynników budowy niskoemisyjnego, efektywnego systemu elektroenergetycznego ze wzrostem udziału OZE oraz elektryfikacją środków transportu 3. Ograniczonej realizacji projektów w zakresie kompleksowych rozwiązań Smart Grid, a co za tym idzie – konieczności opracowania koncepcji technicznej oraz biznesowej sieci inteligentnej, z uwzględnieniem możliwości pracy i testów na wytypowanym obszarze pilotażowym, w związku z zakładanym wzrostem liczby źródeł rozproszonych Rys. 4. Infrastruktura w służbie życia społecznego wg Hitachi [7]

komunikację i optymalne sterowanie rozproszonymi do tej pory elementami infrastruktury energetycznej – po stronie wytwórców, jak również odbiorców energii, pozwalając m.in. na optymalizowanie zużycia energii oraz zwiększenie jakości usług energetycznych. Rozwiązania w zakresie sieci inteligentnych obejmują obszar sieci elektrycznych, teleinformatycznych oraz rynek energii. Dotyczą m.in. automatyzacji dystrybucji, inteligentnego opomiarowania, zarządzania stroną popytową oraz podażową, zarządzania zasobami energii odnawialnej, w tym jej magazynowania [6]. Merytoryczny zakres informacji, szczegółowo opisujący Smart Grid, znajduje się w pozostałych artykułach w ramach niniejszego wydania Acta Energetica. Przesłanki do wprowadzenia koncepcji Smart Grid do przedmiotu Zadania Badawczego nr 4 znalazły uzasadnienie w szerszej perspektywie, m.in. w:

4. Konieczności budowy świadomości odbiorców, że wprowadzenie inteligentnych sieci powinno zmobilizować ich do zmiany przyzwyczajeń, większej proaktywności i dostosowania do nowych standardów zużycia energii, w celu przejścia na model biznesowy oparty na efektywności. Doskonałym przykładem jest tutaj japońskie podejście kładące fundamentalny nacisk, a często pomijane w innych realiach, na rolę społeczeństwa w procesie budowania i korzystania z inteligentnych rozwiązań. Wdrożenie Smart Grid niesie za sobą wiele korzyści dla odbiorców końcowych energii, środowiska naturalnego, a także systemu elektroenergetycznego. W związku z tym, że brakuje kompleksowych rozwiązań i realizacji w zakresie sieci inteligentnych, do przedmiotu Zadania Badawczego nr 4 włączono etap pod nazwą „Opracowanie koncepcji oraz modelu technicznego i biznesowego sieci inteligentnej (Smart Grid) na poziomie średniego

Wydanie tematyczne – Smart Grid

9


Marek Laskowski, ENERGA SA | Michał Zabielski, ENERGA SA

napięcia (SN) w kontekście współpracy lokalnych źródeł energii w sytuacjach normalnej pracy oraz awarii sieci (możliwość pracy wyspowej)”. W skład opracowania wchodzą następujące bloki tematyczne [8]: 1. Koncepcja budowy i funkcjonowania sieci Smart Grid 2. Badania symulacyjne pracy sieci oraz algorytmy sterowania siecią w wybranej lokalizacji pilotażowej – Półwysep Helski 3. Studium wykonalności realizacji projektu w wybranej lokalizacji pilotażowej – Półwysep Helski 4. Mapa drogowa wdrożenia projektu w wybranej lokalizacji – Półwysep Helski. W wyniku prac projektowych oraz opracowanej koncepcji zdecydowano się na wykonanie niniejszej publikacji przybliżającej zagadnienia Smart Grid w takich obszarach, jak: 1. „Sieci inteligentne – wybrane cele i kierunki działania operatora systemu dystrybucyjnego”, autorstwa: Rafała Czyżewskiego, Adama Babsia, Krzysztofa Madajewskiego 2. „Pilotażowy projekt wdrożenia w ENERGA-OPERATOR SA sieci inteligentnej «Inteligentny Półwysep»”, au-

torstwa: Adama Babsia, Krzysztofa Madajewskiego, Tomasza Ogryczaka, Sławomira Noske, Grzegorza Widelskiego 3. „Kompleksowa automatyzacja i monitorowanie sieci SN kluczowym elementem poprawy niezawodności i ciągłości dostaw energii”, autorstwa: Stanisława Kubackiego, Jacka Świderskiego, Marcina Tarasiuka 4. „Wybrane wyniki badań symulacyjnych w ramach projektu – «Inteligentny Półwysep»”, autorstwa: Andrzeja Kąkola i Ksawerego Opali 5. „Uwarunkowania formalnoprawne wdrażania sieci inteligentnych”, autorstwa: Rafała Magulskiego 6. „Wizja wdrożenia sieci inteligentnych w ENERGA-OPERATOR SA”, autorstwa: Sławomira Noske, Adama Babsia, Krzysztofa Madajewskiego 7. „Rynkowe aspekty rozwoju Inteligentnych Sieci Energetycznych – Smart Grid”, autorstwa: Aleksandra Babsia i Macieja Makowskiego. Zachęcamy do lektury.

Bibliografia 1. „Krajowy Program Badań Naukowych i Prac Rozwojowych”, Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, 2008. 2. „Krajowy Program Badań. Założenia polityki naukowo-technicznej i innowacyjnej państwa”, Załącznik do uchwały nr 164/2011 Rady Ministrów z dnia 16 sierpnia 2011. 3. http://www.ncbir.pl/. 4. http://www.imp.gda.pl/. 5. http://www.grupaenerga.pl. 6. Szyjko C., Technologie smart w służbie polskiej energetyki, Czysta Energia, nr 6/2011. 7. Prezentacja „Inteligentne Miasto (Smart City) według firmy Hitachi”, 2012. 8. „Koncepcja oraz model techniczny i biznesowy sieci inteligentnej (Smart Grid) na poziomie średniego napięcia (SN) w kontekście współpracy lokalnych źródeł energii w sytuacjach normalnej pracy oraz awarii sieci (możliwość pracy wyspowej)”, ENERGA-OPERATOR SA, 2012.

10

Wydanie tematyczne – Smart Grid



Uwarunkowania formalnoprawne wdrażania sieci inteligentnych

autorzy | biogramy

Rafał Magulski Gdańsk | Polska

Absolwent Wydziału Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej na kierunku zarządzanie i marketing (1998). Zatrudniony na stanowisku specjalisty ds. analiz 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.

12

Wydanie tematyczne – Smart Grid


mgr inż. Rafał Magulski

Uwarunkowania formalnoprawne wdrażania sieci inteligentnych 1. PRAWO I POLITYKA UNII EUROPEJSKIEJ Regulacje zawarte w dyrektywach UE są wiążące dla państw członkowskich w odniesieniu do rezultatu, który ma zostać osiągnięty, pozostawiając jednak organom krajowym państwa członkowskiego swobodę wyboru formy i środków prawnych. Z tego względu dyrektywy muszą być zaimplementowane do porządku prawnego państw członkowskich, aby osiągnięty został wskazany w nich skutek prawny, a w konsekwencji mają wpływ na obecny stan krajowych uregulowań prawnych i przyszłe kierunki ich zmian, również w zakresie dotyczącym możliwości wdrażania rozwiązań z zakresu elektroenergetycznych sieci inteligentnych (Smart Grid). Dyrektywa 2005/89/WE dotyczy środków gwarantujących bezpieczeństwo dostaw energii i inwestycji w infrastrukturę. Zapewnienie wysokiego poziomu bezpieczeństwa dostaw energii elektrycznej ma być realizowane między innymi poprzez rozwój infrastruktury wytwórczej i przesyłowo-rozdzielczej (w tym stworzenie stabilnych warunków inwestowania) oraz rozwój rynku energii. Zadaniem krajów członkowskich jest określenie ról i obowiązków kluczowych uczestników rynku energii i właściwych organów państwa (w tym zakresu uprawnień regulacyjnych i kontrolnych) oraz podawanie do publicznej wiadomości informacji na ten temat. Zgodnie z zapisami dyrektywy państwa członkowskie lub właściwe organy gwarantują, że operatorzy systemów przesyłowych, a w stosownych przypadkach także systemów dystrybucyjnych, określają i realizują cele w zakresie jakości dostaw oraz bezpiecznej pracy sieci. Cele te podlegają zatwierdzeniu przez państwa członkowskie lub właściwe organy, a ich realizacja jest przez nie monitorowana. Dyrektywa wskazuje promowanie zaawansowanych systemów pomiarowych jako jedną z czynności, które mogą podjąć kraje wspólnoty w celu zbilansowania podaży i popytu na energię. Inteligentne opomiarowanie postrzegane jest jako instrument mogący przyczynić się do ograniczenia popytu na energię elektryczną, a w konsekwencji wpłynąć na zwiększenie bezpieczeństwa energetycznego.

Celem Dyrektywy 2006/32/WE jest ekonomicznie opłacalna poprawa efektywności końcowego wykorzystania energii w krajach należących do UE, stworzenie dodatkowych bodźców ograniczających konsumpcję energii elektrycznej oraz stymulacja rozwoju usług w sektorze energetycznym. Dyrektywa wprowadza cel indykatywny – osiągnięcie do 2016 roku 9% oszczędności energii. Akt przewiduje możliwość stworzenia na poziomie krajowym programów pomocy publicznej, mających na celu wspieranie działań podnoszących efektywność energetyczną. Do działań tych zaliczono m.in.: zaawansowane systemy pomiarowe oraz systemy rozliczania i fakturowania, udostępniające odbiorcom informacje o zużyciu i cenach energii. Dyrektywa obliguje kraje wspólnoty do wdrożenia przepisów umożliwiających korzystanie z indywidualnych urządzeń pomiarowych, pozwalających uzyskać informacje o bieżącym zużyciu energii i rzeczywistym czasie korzystania z energii. Urządzenia te powinny być wprowadzane na rynek, o ile jest to technicznie możliwe, efektywne kosztowo, a ponoszone nakłady są proporcjonalne do uzyskiwanych osiągnięć w zakresie poprawy efektywności energetycznej. Działania te mają na celu umożliwić odbiorcy bieżące regulowanie poziomu zużycia energii, z uwzględnieniem obowiązujących cen energii elektrycznej. Dyrektywa 2009/72/WE, mając na względzie poprawę funkcjonowania i zintegrowanie konkurencyjnych rynków energii we wspólnocie, ustanawia wspólne zasady dotyczące wytwarzania, przesyłu, dystrybucji i dostaw energii elektrycznej wraz z przepisami dotyczącymi ochrony konsumentów. Zgodnie z zapisami dyrektywy operator systemu dystrybucyjnego jest odpowiedzialny za zapewnienie długoterminowej zdolności systemu do zaspokajania uzasadnionego zapotrzebowania na dystrybucję energii elektrycznej, za eksploatację, utrzymanie i rozbudowę w warunkach opłacalności ekonomicznej bezpiecznego, niezawodnego i wydajnego systemu dystrybucji energii

Streszczenie W artykule zaprezentowano przegląd zagadnień formalnoprawnych, wynikających z polityki UE, a także krajowych regulacji mających wpływ na możliwości wdrażania rozwiązań z zakresu sieci inteligentnych (Smart Grid). Prawodawstwo unijne nie nakłada obecnie obowiązku stosowania w krajach członkowskich mechanizmów wspierających wdrażanie rozwiązań Smart Grid w elektroenergetyce. Dyrektywy postulują wprowadzenie takich regulacji krajowych, które sprzyjają poprawie bezpieczeństwa i niezawodności dostaw energii, rozwojowi oraz integracji odnawialnych i rozproszonych źródeł energii z systemem elektroenergetycznym, rozwojowi rynku

energii w celu umożliwienia odbiorcom reagowania na bodźce rynkowe i racjonalnej zmiany zachowań w kwestii wykorzystania energii. Nie wszystkie zobowiązania i zalecenia zostały w pełni przeniesione do ustawodawstwa krajowego. Jednak kierunki polskiej polityki energetycznej są zbieżne z trendami europejskimi i jednoznacznie wskazują na inteligentne sieci jako jedno z remediów na wyzwania, którym będzie musiał sprostać Krajowy System Elektroenergetyczny w perspektywie długoterminowej. Należy więc oczekiwać w najbliższym czasie istotnych zmian legislacyjnych, dotyczących sektora energetyki.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

13


Rafał Magulski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

elektrycznej na swoim obszarze, z należytym poszanowaniem środowiska i efektywności energetycznej. W preambule dyrektywy zawarto zalecenie, aby państwa członkowskie UE zachęcały do modernizacji sieci dystrybucyjnych, na przykład poprzez wprowadzanie sieci inteligentnych, które powinny być budowane w taki sposób, aby stymulowały rozwój zdecentralizowanego wytwarzania energii i poprawę efektywności energetycznej. Dyrektywa wymaga, aby przy planowaniu rozbudowy sieci dystrybucyjnej operator systemu dystrybucyjnego uwzględniał środki związane z efektywnością energetyczną/zarządzaniem popytem lub wytwarzanie rozproszone, które mogą zastąpić potrzebę modernizacji lub zwiększenia zdolności przesyłowych. W załączniku pierwszym dyrektywy zawarto wytyczne dla państw członkowskich w kwestii działań związanych z wdrażaniem inteligentnych systemów opomiarowania. Państwa te do 3 września 2012 roku powinny przeprowadzić analizę ekonomiczną wdrożenia inteligentnych systemów pomiarowych, uwzględniającą koszty i korzyści z punktu widzenia rynku, jak i odbiorców. Analiza ta powinna wskazać optymalny dla danego państwa system oraz określić harmonogram wdrożenia, przy założeniu że powinno ono zostać zakończone na przestrzeni dziesięciu lat. W przypadku pozytywnych wyników analizy instalacja inteligentnego opomiarowania powinna objąć co najmniej 80% odbiorców. Państwa członkowskie powinny zapewnić współdziałanie systemów pomiarowych poprzez zdefiniowanie odpowiednich standardów i wskazanie najlepszych praktyk. Dyrektywa 2009/28/WE określa wspólne ramy dla państw członkowskich w zakresie promowania stosowania energii ze źródeł odnawialnych, jak również wyznacza obowiązkowe krajowe cele dotyczące udziału energii z OZE w zużyciu finalnym brutto energii ogółem. Dyrektywa zobowiązuje państwa członkowskie do podjęcia odpowiednich kroków, mających na celu stworzenie infrastruktury przesyłowej i dystrybucyjnej sieci elektroenergetycznej, inteligentnych sieci, obiektów magazynowania oraz systemu elektroenergetycznego, aby zagwarantować bezpieczne działanie systemu elektroenergetycznego podczas przystosowania go do dalszego rozwoju wytwarzania energii elektrycznej z odnawialnych źródeł energii.

2. KRAJOWA POLITYKA ENERGETYCZNA I REGULACYJNA Obecnie nie wszystkie dyrektywy przedstawione w rozdziale pierwszym znalazły odzwierciedlenie w obowiązującym w Polsce ustawodawstwie. Poniżej skatalogowano dokumenty strategiczne i akty prawne warunkujące możliwości wdrażania rozwiązań z obszaru sieci inteligentnych przez operatorów systemów dystrybucyjnych.

2.1. Polityka energetyczna Polski do 2030 roku Przyjęta przez Radę Ministrów we wrześniu 2010 roku „Polityka energetyczna Polski do 2030 roku” (PEP 2030) wyznacza sześć podstawowych kierunków rozwoju polskiej energetyki. Dla każdego z nich sformułowane zo-

14

Wydanie tematyczne – Smart Grid

stały cele szczegółowe, działania wykonawcze, a także sposób ich realizacji, wyznaczono również terminy oraz podmioty. Do podstawowych kierunków rozwoju sektora energetyki zaliczono m.in.: poprawę efektywności energetycznej, wzrost bezpieczeństwa dostaw paliw i energii oraz rozwój wykorzystania odnawialnych źródeł energii. Za cele główne w dziedzinie poprawy efektywności energetycznej przyjęto dążenie do utrzymania zeroenergetycznego wzrostu gospodarczego, tj. rozwoju gospodarki następującego bez wzrostu zapotrzebowania na energię pierwotną oraz konsekwentne zmniejszanie energochłonności polskiej gospodarki do poziomu UE-15. Wśród celów szczegółowych przewidziano m.in.: • zmniejszenie wskaźnika strat sieciowych w przesyle i dystrybucji poprzez m.in. modernizację obecnych i budowę nowych sieci, wymianę transformatorów o niskiej sprawności oraz rozwój generacji rozproszonej • spłaszczenie rocznej krzywej zapotrzebowania na energię elektryczną, prowadzące do zmniejszenia całkowitych kosztów zaspokojenia popytu na energię elektryczną. Do działań wykonawczych zaliczono: –– stopniowe wprowadzenie obowiązku stosowania liczników elektronicznych, umożliwiających przekazywanie sygnałów cenowych odbiorcom energii –– stworzenie możliwości zastosowania systemu bodźców do racjonalizacji zużycia energii elektrycznej poprzez taryfy dystrybucyjne (np. taryfy wielostrefowe) –– zastosowanie technik zarządzania popytem (ang. Demand Side Management), stymulowane poprzez m.in. zróżnicowanie dobowe stawek opłat dystrybucyjnych oraz cen energii elektrycznej na podstawie cen referencyjnych, będących wynikiem wprowadzenia rynku dnia bieżącego, oraz przekazanie sygnałów cenowych odbiorcom wyposażonym w inteligentne liczniki. Program działań wykonawczych, zaplanowanych do roku 2012, przewiduje również wprowadzenie standardu cyfrowej łączności, zapewniającego stworzenie warunków do budowy jednolitego, ogólnokrajowego systemu łączności radiowej na potrzeby energetyki, gwarantującego realizację funkcji łączności głosowej i transmisji danych, zarówno w stanach normalnych, jak i w sytuacjach kryzysowych. Podstawowym celem polityki energetycznej w dziedzinie bezpieczeństwa dostaw paliw energii jest zapewnienie ciągłego pokrycia zapotrzebowania na energię przy uwzględnieniu maksymalnego możliwego wykorzystania krajowych zasobów oraz przyjaznych środowisku technologii. Wśród wyznaczonych celów szczegółowych przewidziano m.in. modernizację i rozbudowę sieci dystrybucyjnych, pozwalającą na poprawę niezawodności zasilania oraz rozwój energetyki rozproszonej, wykorzystującej lokalne źródła energii, modernizację sieci przesyłowych i sieci dystrybucyjnych, pozwalającą obniżyć do 2030 roku czas awaryjnych przerw w dostawach do 50% czasu trwania przerw w roku 2005. Zaplanowane działania obejmują m.in. wprowadzenie elementu jakościowego do taryf przesyłowych i dystrybucyjnych. Operatorom


Uwarunkowania formalnoprawne wdrażania sieci inteligentnych

systemów elektroenergetycznych będzie przysługiwała premia za obniżenie wskaźników awaryjności i utrzymywanie ich na poziomach określonych przez prezesa URE dla danego typu sieci. W dokumencie przyjęto, że rozwój energetyki odnawialnej ma istotne znaczenie dla realizacji podstawowych celów polityki energetycznej. Z tego względu za istotne uznano stosowanie rozwiązań, w szczególności przy wykorzystaniu innowacyjnych technologii, które zapewnią stabilność pracy systemu elektroenergetycznego.

2.2. Strategia „Bezpieczeństwo energetyczne i środowisko” perspektywa 2020 roku Ministerstwo Środowiska oraz Ministerstwo Gospodarki opracowały projekt strategii „Bezpieczeństwo energetyczne i środowisko”. Strategia wskazuje, że w krajowym systemie energetycznym należy wykorzystywać zalety, jakie daje OZE dla wzrostu bezpieczeństwa energetycznego na tych obszarach, gdzie rozwój energetyki zawodowej napotkać może duże ograniczenia. Według autorów należy jednak mieć na względzie, że rozwijanie generacji rozproszonej, opartej na odnawialnych źródłach energii, będzie wymagało dostosowania do nowych warunków sieci przesyłowej i dystrybucyjnej, procedur funkcjonowania, zabezpieczeń itp. W strategii wyznaczono wskaźniki będące miarą stopnia wypełnienia założonych celów. Powyższe wskaźniki służą zapewnieniu gospodarce krajowej bezpiecznego i konkurencyjnego zaopatrzenia w energię: Nazwa wskaźnika

Wartość Wartość bazowa oczekiwana 2009 rok 2020 rok

Wskaźnik SAIDI

341,6 min

200 min

Wskaźnik SAIFI

4,0

poniżej 1,5

80%

Liczba odbiorców posiadających inteligentny licznik energii

2.3. Projekt „Koncepcja przestrzennego zagospodarowania kraju 2030” Projekt „Koncepcja przestrzennego zagospodarowania kraju 2030” został opracowany w Ministerstwie Rozwoju Regionalnego i przechodzi obecnie konsultacje społeczne. Jednym z celów koncepcji jest zwiększenie odporności struktury przestrzennej na zagrożenia naturalne i utratę bezpieczeństwa energetycznego. Z tego względu rozwój infrastruktury energetycznej będzie w perspektywie roku 2030 musiał odpowiedzieć na podstawowe wyzwania: • ograniczanie emisji CO2 do poziomu uzgodnionego w ramach Unii Europejskiej • rozbudowa sieci przesyłowej niskiego napięcia, niezbędnej do przyłączenia nowych źródeł wytwórczych, w tym OZE, i wyprowadzenia z nich mocy • poprawa efektywności przesyłu, zaopatrzenia i zużycia energii poprzez rozwój inteligentnych sieci przesyłowych.

Kolejnym celem uwzględnionym w koncepcji jest rozbudowa połączeń wewnątrz kraju, prowadząca do poprawy bezpieczeństwa zasilania dużych miast oraz Polski północnej. Autorzy koncepcji przewidują, że dalszy rozwój sieci elektroenergetycznych będzie się odbywał dzięki rozwojowi i wdrażaniu technologii sieci inteligentnych, w tym technologii informatycznych. Producenci i dystrybutorzy zaczną stosować urządzenia do sterowania siecią oraz do regulacji i zabezpieczenia sieci w celu zwiększenia niezawodności i jakości dostaw oraz zmniejszenia wpływu procesów energetycznych na środowisko. Wśród konsumentów nastąpi upowszechnienie inteligentnych liczników energii ze zdalną transmisją danych.

2.4. Ustawa o efektywności energetycznej Ustawa o efektywności energetycznej1 stanowi też wypełnienie postanowień Dyrektywy 2006/32/WE. Ustawa określa krajowy cel w zakresie oszczędnego gospodarowania energią jako uzyskanie do 2016 roku oszczędności energii finalnej w ilości nie mniejszej niż 9% średniego krajowego zużycia tej energii w ciągu roku. Akt ustanawia ramy prawne dla działań na rzecz poprawy efektywności energetycznej gospodarki. Wprowadza mechanizm wsparcia w postaci systemu białych certyfikatów. System będzie oparty na już istniejących systemach wsparcia kogeneracji oraz odnawialnych źródeł energii. Przedsiębiorstwa energetyczne sprzedające energię elektryczną, ciepło lub gaz ziemny odbiorcom końcowym będą zobowiązane uzyskać i przedstawić do umorzenia prezesowi URE świadectwa efektywności energetycznej (w liczbie proporcjonalnej do wielkości sprzedaży) lub uiścić opłatę zastępczą. Świadectwa te wydawać będzie prezes URE na wnioski podmiotów, u których zostaną zrealizowane przedsięwzięcia służące poprawie efektywności energetycznej. W celu wyboru przedsięwzięć służących poprawie efektywności energetycznej, za które można uzyskać świadectwa efektywności energetycznej, prezes URE będzie ogłaszał i organizował przetargi, oddzielnie dla każdej z kategorii przedsięwzięć: • zwiększenia oszczędności energii przez odbiorców końcowych • zwiększenia oszczędności energii przez urządzenia potrzeb własnych (w instalacjach wytwórczych energii elektrycznej lub ciepła) • zmniejszenia strat energii elektrycznej, ciepła i gazu ziemnego w przesyle lub dystrybucji (w szczególności ograniczenie przepływów mocy biernej, strat sieciowych w ciągach liniowych i strat w transformatorach). 2.5. Ustawa Prawo energetyczne Podstawowy akt prawny, określający zasady kształtowania polityki energetycznej państwa, zasady i warunki zaopatrzenia i użytkowania energii elektrycznej oraz działalności przedsiębiorstw energetycznych, stanowi ustawa Prawo energetyczne z 1997 roku. Obowiązujące przepisy ustawy nie zawierają bezpośrednich uregulowań dotyczących stosowania rozwiązań

Wydanie tematyczne – Smart Grid

15


Rafał Magulski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

Smart Grid. Pośredni wpływ mogą mieć następujące postanowienia: 1. Obowiązki operatorów sieci dystrybucyjnych w zakresie: • prowadzenia ruchu sieciowego w sieci dystrybucyjnej w sposób efektywny, z zachowaniem wymaganej niezawodności dostarczania energii elektrycznej i jakości jej dostarczania w obszarze sieci 110 kV • eksploatacji, konserwacji i remontów sieci dystrybucyjnej w sposób gwarantujący niezawodność funkcjonowania systemu dystrybucyjnego • planowania rozwoju sieci z uwzględnieniem przedsięwzięć związanych z efektywnością energetyczną lub zarządzaniem popytem na energię elektryczną • zapewnienia rozbudowy sieci dystrybucyjnej • budowy i eksploatacji infrastruktury służącej pozyskaniu i transmisji danych pomiarowych oraz zarządzaniu nimi • pozyskania, przechowywania, przetwarzania i udostępniania danych pomiarowych energii elektrycznej pobranej przez odbiorców • udostępniania danych dotyczących planowanego i rzeczywistego zużycia energii elektrycznej dla uzgodnionych okresów rozliczeniowych. Biorąc pod uwagę zakres obowiązków i odpowiedzialności operatorów sieci dystrybucyjnych, skala wdrożeń rozwiązań z zakresu sieci inteligentnych zależy w głównej mierze od ich oceny relacji kosztów i spodziewanych korzyści, a także oceny ryzyka inwestycyjnego tego typu projektów. Przy czym pozytywna ocena nie jest równoznaczna z decyzją o ich realizacji, gdyż o tym będą decydowały również możliwości pozyskania źródeł finansowania oraz przeniesienia kosztów inwestycyjnych do kalkulacji taryf. 2. Warunki funkcjonowania systemu elektroenergetycznego szczegółowo określone w rozporządzeniu ministra gospodarki. Rozporządzenie jest kluczowym aktem wykonawczym, regulującym wzajemne stosunki podmiotów sektora elektroenergetyki oraz odbiorców energii. Rozporządzenie określa m.in. warunki świadczenia usług przesyłania, dystrybucji energii elektrycznej, prowadzenia ruchu sieciowego, eksploatacji sieci i korzystania z systemu elektroenergetycznego oraz parametry jakościowe energii elektrycznej i standardy jakościowe obsługi odbiorców. Rozporządzenie ustala klasyfikację, definicje przerw w dostarczaniu energii elektrycznej w zależności od przyczyny ich powstania (przerwy planowane i nieplanowane) oraz czasu ich trwania. Dla podmiotów zaliczanych do grup przyłączeniowych IV i V określa ono dopuszczalne czasy trwania jednorazowej przerwy planowanej i nieplanowanej, a także maksymalne sumaryczne czasy trwania przerw długich i bardzo długich w ciągu roku. W uzasadnionych przypadkach odbiorcy mogą wystąpić o przyznanie bonifikaty z tytułu niedotrzymania parametrów jakościowych i standardów jakościowych obsługi. Operatorzy systemów dystrybucyjnych zobowiązani są corocznie podawać do publicznej wiadomości wskaźniki dotyczące czasu trwania przerw w dostarczaniu energii elektrycznej, wyznaczone dla poprzedniego roku kalendarzowego:

16

Wydanie tematyczne – Smart Grid

• przeciętnego systemowego czasu trwania przerwy długiej i bardzo długiej (SAIDI) • przeciętnej systemowej częstości przerw długich i bardzo długich (SAIFI) • przeciętnej częstości przerw krótkich (MAIFI). W obecnym stanie prawnym przepisy nie określają maksymalnych dopuszczalnych wskaźników, nie jest również przewidziana sankcja w przypadku ich przekroczenia, samo wyznaczanie i publikowanie wskaźników nie stwarza wystarczającej motywacji do podjęcia działań sprzyjających poprawie ciągłości i bezpieczeństwa zasilania. 3. Zasady kształtowania i kalkulacji taryf dla energii elektrycznej szczegółowo określone w rozporządzeniu ministra gospodarki. Dystrybucja energii jest działalnością regulowaną i podlega kontroli w procesie zatwierdzania opłat i stawek określanych w taryfie. Zgodnie z zapisami ustawy i rozporządzenia przedsiębiorstwa dystrybucyjne ustalają taryfę w sposób zapewniający pokrycie uzasadnionych kosztów prowadzonej działalności oraz eliminowanie subsydiowania skrośnego. Jednocześnie musi być zagwarantowana ochrona interesów odbiorców przed nieuzasadnionym wzrostem cen i stawek. Podstawą oceny zasadności kosztów są porównywalne koszty poniesione przez przedsiębiorstwo w poprzednim roku, porównywalne koszty innych przedsiębiorstw dystrybucyjnych, operujących w zbliżonych warunkach. Środki pozyskane z opłat taryfowych stanowią więc kompromis między poziomem wynikającym z realnych potrzeb rozbudowy, modernizacji i odtworzenia sieci dystrybucyjnej a akceptowalnym przez ogół odbiorców wzrostem opłat. 4. Zakres działania prezesa URE, w szczególności: • zatwierdzanie i kontrolowanie stosowania taryf energii elektrycznej pod względem zgodności z zasadami, w tym analizowanie i weryfikowanie kosztów przyjmowanych przez przedsiębiorstwa energetyczne jako uzasadnione do kalkulacji cen i stawek w taryfach • uzgadnianie projektów planów rozwoju przedsiębiorstw dystrybucyjnych • organizowanie i przeprowadzanie przetargów dotyczących realizacji przedsięwzięć zmniejszających zapotrzebowanie na energię elektryczną • kontrolowanie standardów jakościowych obsługi odbiorców oraz kontrolowanie na wniosek odbiorcy dotrzymania parametrów jakościowych energii elektrycznej • ustalanie metod kontroli i podejmowanie działań w celu poprawy efektywności przedsiębiorstw energetycznych • publikowanie informacji służących zwiększeniu efektywności użytkowania energii elektrycznej.

2.6. Projekt nowego Prawa energetycznego Wprowadzenie istotnych zmian w systemie elektroenergetycznym przewiduje konsultowany obecnie projekt nowego Prawa energetycznego. Przewiduje on wdrożenie systemu tzw. inteligentnego opomiarowania. W skład tego systemu wejdą liczniki inteligentne wraz z obsługującym je systemem teleinformatycznym, złożonym z informatycznej aplikacji centralnej, infrastruktury komunikacji dwukierunkowej oraz pozostałych elementów umożliwiających zdalne pomiary, przesył,


Uwarunkowania formalnoprawne wdrażania sieci inteligentnych

przechowywanie i przetwarzanie danych pomiarowych dotyczących energii elektrycznej oraz stosownych sygnałów i komend. Według założeń projektu system ten powinien poprawić bezpieczeństwo energetyczne kraju poprzez aktywizację odbiorców w zakresie bardziej efektywnego zarządzania zużyciem energii elektrycznej, prowadzącym do redukcji obciążenia KSE w okresach szczytowego zapotrzebowania. Obowiązek zainstalowania inteligentnych liczników i podłączenia ich do systemu opomiarowania zgodnie z projektem będzie spoczywał na operatorach systemów dystrybucyjnych. Będą oni ponosić również koszty tej operacji, które zgodnie z zasadami taryfowania będą przenoszone na odbiorców poprzez zatwierdzone przez prezesa URE stawki i opłaty taryfowe. Proces instalacji liczników będzie rozłożony w czasie i według przyjętych założeń zostanie zrealizowany do końca 2020 roku. Harmonogram wdrażania liczników oraz szczegółowe warunki funkcjonowania systemu inteligentnego opomiarowania zostaną określone w rozporządzeniu do ustawy. Istotną zmianą będzie również przeniesienie funkcji przechowywania, przetwarzania i udostępniania danych pomiarowych energii elektrycznej pobranej przez odbiorców, realizowanej dotychczas przez operatorów systemów dystrybucji, do niezależnego operatora informacji pomiarowych, prowadzącego i zarządzającego centralnym zbiorem

informacji pomiarowych. Podmiot ten określi szczegółowe zasady funkcjonowania systemu inteligentnego opomiarowania w Instrukcji informacji pomiarowej, wzorowanej na stosowanej obecnie Instrukcji ruchu i eksploatacji sieci przesyłowej. Instrukcję tę zatwierdzać będzie prezes URE.

2.7. Stanowisko prezesa URE w sprawie niezbędnych wymagań wobec wdrażanych inteligentnych systemów pomiarowo-rozliczeniowych URE opublikowało projekt „Stanowisko prezesa URE w sprawie niezbędnych wymagań wobec wdrażanych przez OSD E inteligentnych systemów pomiarowo-rozliczeniowych z uwzględnieniem funkcji celu oraz proponowanych mechanizmów wsparcia przy postulowanym modelu rynku”2, w którym określono wymagania w stosunku do systemów inteligentnego opomiarowania odbiorców energii wdrażanych przez OSD. Spełnienie wyszczególnionych tam warunków jest podstawą do ubiegania się operatorów sieci o uzyskanie źródeł refinansowania inwestycji. Dokument zawiera propozycje minimalnej wymaganej funkcjonalności systemu oraz relacji pomiędzy zainteresowanymi stronami w zakresie wymiany danych pomiarowych, zobowiązań finansowych i przepływów pieniężnych. Dokument znajduje się na etapie konsultacji ze wszystkimi zainteresowanymi stronami.

1. wersja z dn. 31.05.2011. 2. Dz.U. nr 94, poz. 551.

Bibliografia 1. Dyrektywa 2005/89/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 18 stycznia 2006 roku, dotycząca działań na rzecz zagwarantowania bezpieczeństwa dostaw energii elektrycznej i inwestycji infrastrukturalnych, Dz.U. UE L 33/22, 2006. 2. Dyrektywa 2006/32/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 5 kwietnia 2006 roku, w sprawie efektywności końcowego wykorzystania energii i usług energetycznych oraz uchylająca dyrektywę Rady 93/76/EWG, Dz. U. UE L 114/64, 2006. 3. Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 2009/72/WE z dnia 13 lipca 2009 roku, dotycząca wspólnych zasad rynku wewnętrznego energii elektrycznej i uchylająca dyrektywę 2003/54/WE, Dz.U. UE L 211/55, 2009. 4. Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 2009/28/WE z dnia 23 kwietnia 2009 roku, w sprawie promowania stosowania energii ze źródeł odnawialnych zmieniająca i w następstwie uchylająca dyrektywy 2001/77/WE oraz 2003/30/WE, Dz.U. UE L 140/16, 2009. 5. Ministerstwo Gospodarki, Polityka energetyczna Polski do 2030 roku, 10 listopada 2009, Warszawa. 6. Ministerstwo Środowiska, Ministerstwo Gospodarki, Strategia „Bezpieczeństwo energetyczne i środowisko” perspektywa 2020, projekt z 16 września 2011, Warszawa. 7. Ministerstwo Rozwoju Regionalnego, Koncepcja przestrzennego zagospodarowania kraju 2030, 25 stycznia 2011, Warszawa. 8. Ustawa z 15 kwietnia 2011 o efektywności energetycznej, Dz.U. nr 94, poz. 551. 9. Ustawa z 10 kwietnia 1997, Prawo energetyczne, tekst ujednolicony w biurze prawnym URE na dzień 1 stycznia 2012. 10. Ustawa Prawo energetyczne, projekt z 20 grudnia 2011. 11. Stanowisko prezesa URE w sprawie niezbędnych wymagań wobec wdrażanych przez OSD E inteligentnych systemów pomiarowo-rozliczeniowych z uwzględnieniem funkcji celu oraz proponowanych mechanizmów wsparcia przy postulowanym modelu rynku, 31 maja 2011, Warszawa.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

17


Rynkowe aspekty rozwoju Inteligentnych Sieci Energetycznych – Smart Grid

autorzy | biogramy

Aleksander Babś

Maciej Makowski

Absolwent Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej (1999) oraz Wydziału Ekonomii Uniwersytetu Gdańskiego (2000). Od szesnastu lat związany z branżą informatyczną. Kierował wieloma wdrożeniami systemów informatycznych o wysokiej dostępności, wykorzystujących specjalizowaną infrastrukturę ICT.

Z branżą energetyczną związany od 2008 roku, najpierw jako członek zespołu projektowego w ramach Centrum Badawczo-Rozwojowego ENERGA, a obecnie jako kierownik produktu w ENERGA-OBRÓT SA, odpowiedzialny za rozwój portfolio produktowego w obszarze zarządzania energią i odpowiedzi popytu. Pełni również funkcję kierownika projektu „Inteligentny Półwysep” po stronie ENERGA-OBRÓT SA oraz odpowiada za zagadnienia związane z rozwojem inteligentnego opomiarowania oraz Inteligentnych Sieci Energetycznych.

Gdańsk | Polska

18

Wydanie tematyczne– Smart Grid

Gdańsk | Polska


mgr inż. Aleksander Babś |mgr Maciej Makowski

Rynkowe aspekty rozwoju Inteligentnych Sieci Energetycznych – Smart Grid WPROWADZENIE Rozwój Inteligentnych Sieci Energetycznych (ISE), będących połączeniem infrastruktury elektroenergetycznej, inteligentnego opomiarowania AMI (ang. Advanced Metering Infrastructure) z nowoczesnymi technologiami ICT (ang. Information and Communication Technology), stanowi szansę dla rozwoju całego rynku energetycznego, a w szczególności dla realizacji idei prosumenta. Prosument jest szczególnym rodzajem odbiorcy, który wytwarzając energię w mikroźródłach, w sposób efektywny zarządzając zużyciem energii, czy biorąc aktywny udział w programach „Odpowiedzi popytu”, staje się uczestnikiem rynku energii, gdzie poprzez usługi agregacji może stać się nawet „współdostawcą” usług o charakterze systemowym.

INTELIGENTNE SIECI ENERGETYCZNE – SMART GRID: SYNERGIA INFRASTRUKTURY ENERGETYCZNEJ I NOWOCZESNYCH TECHNOLOGII ICT

Tradycyjny model działania firm z branży energetycznej, a zwłaszcza operatorów sieci dystrybucyjnych, oparty na prostym modelu: dostawca energii (operator systemu dystrybucyjnego i sprzedawca) – odbiorca energii (odbiorca, prosument), będzie podlegał w najbliższym czasie istotnej transformacji. Jednym z głównych katalizatorów zmian jest rozwój techniki informatycznej i techniki przesyłu informacji – określanych łącznie jako technika informacyjno-komunikacyjna ICT i ich aplikacje w branży energetycznej. Obecnie już nie sposób wyobrazić sobie funkcjonowania podstawowych elementów systemu elektroenergetycznego bez udziału ICT. Nie wspominając już o znaczeniu ICT dla dalszego rozwoju w kierunku Inteligentnych

Sieci Energetycznych czy realizacji obowiązków państw członkowskich Unii Europejskiej w zakresie redukcji emisji CO2, do czego odniesienia znajdujemy w licznych dokumentach, m.in. w Raporcie Grupy Doradczej Komisji Europejskiej pt. „ICT for Energy Efficiency”, opublikowanym 24 października 2008 roku. Modelowym przykładem implementacji ICT w energetyce są wdrożenia i rozwój systemów inteligentnych opomiarowania (ang. Smart Metering), które wymagają do prawidłowego działania zarówno odpowiedniej jakości sprzętu pomiarowego w postaci liczników AMI (ang. Advanced Metering Infrastructure), niezawodnego medium transmisyjnego (często medium transmisyjnym jest sieć elektroenergetyczna), jak również wydajnego i niezawodnego oprogramowania.

POTENCJAŁ OPARTY NA WSPÓŁPRACY I WSPÓLNYCH STANDARDACH Świadczenie nowych usług dla odbiorców końcowych wymagać będzie współpracy pomiędzy OSD a sprzedawcami energii elektrycznej w znacznie większym niż dotychczas zakresie. Przykładem takiej współpracy może być przekazywanie odczytów zużycia energii elektrycznej z systemów AMI, implementowanych w strukturach OSD, do sprzedawców energii lub firm świadczących usługi w zakresie outsourcingu energetycznego w celu umożliwienia odbiorcom korzystania z zaawansowanych usług zarządczych czy efektywnościowych, a nie jak dotychczas wyłącznie w celach rozliczeniowych. Umożliwienie odbiorcom korzystania z tego rodzaju usług stanowi jeden z wielu procesów biznesowych klasy B2B, wymagających bezpośredniej i określonej odpowiednimi standardami w zakresie jakości i bezpieczeństwa komunikacji pomiędzy systemami informatycznymi zaangażowanych

Streszczenie Inteligentne Sieci Energetyczne – Smart Grid to zapowiedź rewolucji w energetyce. Znany od ponad stulecia scentralizowany i pasywny model sieci elektroenergetycznych na naszych oczach przybiera całkiem nowy kształt: aktywnej, dynamicznej sieci, z rosnącą rolą konsumentów-prosumentów, którym oferuje się całkowicie nowe produkty i usługi. Tak dynamiczny rozwój jest możliwy dzięki kilku czynnikom, m.in.: 1. Synergii technologii ICT z energetyką – te dziedziny stają się nieodzownym elementem funkcjonowania nowoczesnych sieci elektroenergetycznych 2. Regulacjom Unii Europejskiej w obszarze redukcji emisji CO2 i podnoszenia efektywności energetycznej oraz wskazywaniu ISE jako jednego z optymalnych narzędzi 3. Rosnącej, dzięki nieustannemu wzrostowi wydatków, świadomości odbiorców w zakresie zakupu i racjonalnego wykorzystania energii.

Jednak rozwój ISE oraz implementowanie ICT w energetyce niesie ze sobą również pewne ryzyko w zakresie tworzenia bezpośrednich powiązań systemowych i procesowych pomiędzy systemami zaangażowanych podmiotów rynku energetycznego, które powinno zostać zaadresowane poprzez wypracowanie standardów technicznych, metod i zasad dobrej współpracy pomiędzy zaangażowanymi podmiotami. Zaadresowanie powyższego ryzyka, a w efekcie skuteczny rozwój ISE, stworzy warunki do dynamicznego rozwoju nowych ról i mechanizmów na rynku energii. Zaoferowanie nowoczesnych produktów i usług odbiorcom i prosumentom, efektywne wdrażanie w skali krajowej mechanizmów zarządzania popytem będzie źródłem wielowymiarowych korzyści o charakterze funkcjonalnym, finansowym, a także będzie miało pozytywny wpływ na bezpieczeństwo Krajowej Sieci Energetycznej.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

19


Aleksander Babś, ENERGA OBRÓT SA | Maciej Makowski, ENERGA OBRÓT SA

uczestników rynku. Rozwój sieci Smart Grid umożliwi także świadczenie usług systemowych na rzecz OSP przez „aktywnych odbiorców”, o wystarczającym potencjale w zakresie redukcji zużycia i produkcji energii elektrycznej, lub wręcz przez dedykowane tym zadaniom wyspecjalizowane podmioty, jak np. agregatorzy, ale również w określonych przypadkach przez samych odbiorców. Także w tym obszarze wymagana będzie standaryzacja w zakresie współdziałania istniejących i rozwijanych systemów teleinformatycznych, umożliwiająca efektywne działanie na rzecz m.in. zapewnienia stabilności Krajowej Sieci Energetycznej czy udostępniania potencjału wynikającego z wdrożeń AMI i ISE odbiorcom końcowym. Rosnąca liczba aktywnych odbiorców, a więc takich klientów, którzy świadomie chcą i potrafią kształtować swój profil zużycia energii elektrycznej, a także coraz częściej – jako prosumenci – mogą wytwarzać energię z mikroźródeł, wymaga implementacji nowych rozwiązań systemowych, wyposażających sieć energetyczną w „inteligencję” niezbędną do zapewnienia zarówno stabilności sieci i jakości dostaw, jak również bezpieczeństwa służb technicznych OSD. Niezbędne w tym zakresie rozwiązania są właśnie zaawansowanymi systemami ICT, zbudowanymi z warstwy sprzętowej, teletransmisyjnej oraz oprogramowania. Dzięki takim rozwiązaniom będzie możliwe rozszerzenie dotychczasowego modelu działania sieci elektroenergetycznej, opartego na centralnie dysponowanych źródłach wytwórczych o wspomnianych aktywnych odbiorców i prosumentów jako uczestników rynku o rosnącym potencjale i znaczeniu. Jednym z najważniejszych problemów w projektowaniu oprogramowania systemów informatycznych jest właściwe zdefiniowanie interfejsów, tj. tego fragmentu oprogramowania, które odpowiada za wymianę informacji z innymi systemami (aplikacjami). To właśnie interfejsy usługowe aplikacji sieci Smart Grid będą miały kluczową rolę w budowaniu dobrze funkcjonującego rynku usług dla wszystkich uczestników rynku energii elektrycznej. Uwzględniając krajowy model rynku: jeden OSP – pojedyncze OSD – wielu sprzedawców i wymaganą możliwość interakcji pomiędzy wszystkimi wymienionymi grupami, wskazana jest standaryzacja w obszarze procesów B2B oraz B2C. Zgodne działania uczestników rynku na podstawie zaimplementowanych standardów pozwalają na ich efektywne współdziałanie, teraz jednak – w obliczu rozwoju Smart Grid – ten schemat działania ulegnie zarówno horyzontalnemu, jak i wertykalnemu rozszerzeniu. Nowe usługi dla konsumentów energii elektrycznej będą praktycznie całkowicie bazować na zgodnej i biznesowo zorientowanej współpracy pozostałych uczestników rynku: OSP, OSD i sprzedawców energii. Kluczowa w rozwoju tej współpracy standaryzacja będzie odnosić się przede wszystkim do uzgodnienia wspólnego języka, którym będą porozumiewali się rozmówcy, uczestnicy rynku. Obok wspólnego języka nieodzowne będzie także ustalenie odpowiednich kanałów rozmowy. Pomimo szybkiego rozwoju sieci inteligentnych i definiowania standardów, prowadzonego równolegle z implementacją rozwiązań opartych na tych standardach (czego przykładem może być standard PRIME), możliwe

20

Wydanie tematyczne – Smart Grid

jest również – w odniesieniu do języka i kanałów rozmowy – zastosowanie znanych od lat i sprawdzonych uniwersalnych technik informatycznych. Język opierać się musi na jasno określonych i zrozumiałych przez komunikujących się zasadach, a także posiadać zdefiniowaną budowę. Przykładem takiego wspólnego języka jest koncepcja CIM (ang. Common Information Model), pozwalająca w standardowy sposób zamodelować większość danych (obiektów) występujących w przedsiębiorstwie energetycznym oraz określić standardową postać zapisu tychże danych. Szczegółowy opis takiego podejścia znajduje się w serii norm, takich jak: IEC 61970 (Energy Management System Application Program Interface, EMS-API), IEC 62325 (zawierający definicje, tj.: Deregulated Energy Market Communication oraz Framework for Energy Market Communication), czy też związanej typowo z działalnością operatorską: IEC61968. Kanały rozmowy, a więc przesyłanie i wymiana zestandaryzowanych komunikatów CIM odbywać się może w architekturze SOA (z ang. Software Oriented Architecture), którą wykorzystują najważniejsze aplikacje biznesowe w dużych przedsiębiorstwach i korporacjach. Opierając się na architekturze SOA, tworzyć można zarówno ekosystemy scentralizowane, w których informacje przesyłane przez uczestników rynku gromadzone są i przetwarzane centralnie (wzorem Systemu WIRE), jak też struktury zdecentralizowane, opierające się na zestandaryzowanej komunikacji peer-to-peer (gdzie wzorem może być globalna współpraca operatorów telefonii mobilnej z wykorzystaniem protokołu TAP, służącego swobodnej wymianie danych bilingowych w roamingu). Uczestnicy rynku energii elektrycznej po stronie podaży i dystrybucji energii powinni zatem możliwie szybko rozpocząć implementację wyżej wymienionych mechanizmów. Ich wdrażanie umożliwi zaoferowanie odbiorcom nowoczesnych produktów. Z punktu widzenia konsumenta usługi te będą źródłem nowych możliwości, przede wszystkim w zakresie racjonalizacji zużycia i podnoszenia efektywności wykorzystania energii elektrycznej.

OSP

Konsument

Agregator

Prosument

Sprzedawca energii

Przepływ informacji

OSD

Przepływ energii

Rys. 1. Przepływ informacji i energii w sieci Smart Grid pomiędzy uczestnikami rynku


Rynkowe aspekty rozwoju Inteligentnych Sieci Energetycznych – Smart Grid

NOWE PODMIOTY NA RYNKU ENERGII Dostępność infrastruktury umożliwiającej wdrażanie nowych produktów na rynku energii elektrycznej stymulować będzie powstanie nowych, wyspecjalizowanych podmiotów, które będą mogły oferować klientom nowoczesne usługi, a także pełnić zupełnie nowe role na rynku energetycznym. Dynamiczny rozwój obserwujemy szczególnie w obszarach efektywności energetycznej i agregacji popytu.

Przedsiębiorstwa ESCO Skrót ESCO (ang. Energy Service Company) jest powszechnie używany w krajach zachodnich do określenia firmy usług energetycznych, oferującej kompleksowe usługi eksperckie w zakresie energetyki, gwarantujące potencjalnym klientom oszczędności energii i zmniejszenie ponoszonych z tego tytułu kosztów. Firmy typu ESCO realizują kompleksowe usługi w zakresie gospodarowania energią na podstawie kontraktów wykonawczych, udzielając gwarancji uzyskania oszczędności. Firmy ESCO, na podstawie precyzyjnych i dostępnych w czasie rzeczywistym (lub zbliżonym do rzeczywistego) danych pomiarowych zużycia energii, będą w stanie zaoferować na szeroką skalę profesjonalne usługi związane ze zmniejszeniem zużycia i zapotrzebowania na energię dla swoich klientów – odbiorców energii. Zapłata za te usługi pochodzi najczęściej ze zmniejszenia rachunku klienta za energię. W zakres tych usług mogą wchodzić nie tylko przedsięwzięcia zwiększające efektywność wykorzystania energii, ale również konserwacja i naprawa urządzeń, skojarzone wytwarzanie energii elektrycznej i ciepła, nowe technologie, alternatywne wytwarzanie energii elektrycznej, jeżeli tylko zapłata za te usługi pochodzi z osiągniętych oszczędności1. Agregatorzy – zarządzanie popytem W rozwiązaniach z zakresu ISE zakłada się dwukierunkowy przepływ energii w sieciach. Oznacza to, że energia elektryczna będzie mogła płynąć nie tylko od źródeł centralnych do odbiorcy końcowego, ale będzie mogła być również produkowana przez konsumentów i wprowadzana przez nich do sieci elektroenergetycznych. Wyrazem współistnienia tych dwóch trendów jest aktywizowanie się konsumentów na rynku energii. Działania aktywnego konsumenta mogą między innymi obejmować świadomą redukcję i/lub przesunięcie zużycia oraz produkcję energii przy użyciu urządzeń generacji rozsianej. Zarówno pojawianie się aktywnych konsumentów, jak i zjawisko dwukierunkowego przepływu energii stanowią nową dziedzinę, w obszarze której powstało w ostatnim czasie wiele rozwiązań technologicznych. Koncepcje zarządzania odpowiedzią popytu i generacją rozproszoną z punktu widzenia ISE posiadają dwa zasadnicze elementy: • kontrolowane ograniczanie popytu (agregacja sterowalnych odbiorów) • agregowanie podaży energii – m.in. w znaczeniu koncepcji Virtual Power Plant, w której dużą rolę odgrywają małe źródła – a wsparcie ich powstawania stanowi

ważny komercyjnie element w zarządzaniu odpowiedzią popytu i generacją rozproszoną.

SMART GRID KONSUMENTÓW – KORZYŚCI, NOWOCZESNE USŁUGI W celu przyspieszenia rozwoju wdrożeń sieci Smart Grid konieczna jest intensyfikacja działań w obszarze kreowania wartości bezpośrednio u odbiorców oraz właściwego komunikowania potencjalnych korzyści do wszystkich zaangażowanych podmiotów. Od strony dystrybucji energii elektrycznej implementacja Smart Grid przyniesie konsumentom przede wszystkim korzyści polegające na skróceniu częstości występowania oraz długości przerw w dostawie energii elektrycznej. Dzięki lepszej obserwowalności sieci średniego napięcia, której awarie w znacznej mierze rzutują na wskaźniki SAIDI (ang. System Average Interruption Duration Index) i SAIFI (ang. System Average Interruption Frequency Index), możliwe będzie izolowanie uszkodzonych fragmentów sieci w celu przywracania dostaw do sprawnych jej fragmentów. Kolejną korzyścią z wdrożenia Smart Grid jest możliwość implementacji systemu informacji publicznej o stanie dostaw energii elektrycznej oraz innych zdarzeniach w sieci elektroenergetycznej, istotnych dla bezpieczeństwa lokalnych społeczności [3]. System taki, przy wykorzystaniu dedykowanego serwisu WWW, przedstawiałby aktualną sytuację na danym obszarze sieci, czerpaną z systemu Smart Grid. W ten sposób zarówno mieszkańcy, przedsiębiorstwa, jak i lokalne władze uzyskałyby dostęp do informacji o bieżącym stanie dostaw energii elektrycznej i ewentualnych problemach związanych z jej chwilowym brakiem. Przykładami wdrożeń o charakterze produktowym, które dla pełnego powodzenia wymagają Inteligentnych Sieci Energetycznych, a będą źródłem licznych korzyści są m.in.: • Udostępnienie odbiorcom pełnej informacji o zużyciu energii w postaci raportów i wykresów, dostępnych za pośrednictwem Internetu oraz z wykorzystaniem urządzeń przenośnych, a umożliwiających lepsze zrozumienie i modyfikowanie schematów zużywania energii. Możliwe będzie odejście od tradycyjnego modelu rozliczania odbiorców wg prognoz w różnych cyklach (nawet 6-miesięcznych), w ich miejsce proponując rozliczenia wg rzeczywistego stanu licznika w dowolnie preferowanych przez klientów okresach • Wprowadzenie i udostępnienie konsumentom-prosumentom możliwości uczestnictwa w programach zarządzania popytem • Rozwój elementów sieci domowej (ang. Home Area Network) jako centrum zarządzania domem, efektywnością energetyczną, a docelowo platformy udostępniania innych usług • Łatwość przyłączania i zarządzania mikroźródłami, w szczególności odnawialnymi, oraz szerokie wykorzystanie pojazdów elektrycznych nie tylko jako środka transportu, ale w ramach koncepcji Vehicle-2-Grid (V2G) jako elementu mechanizmów zarządzania popytem czy magazynów energii.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

21


Aleksander Babś, ENERGA OBRÓT SA | Maciej Makowski, ENERGA OBRÓT SA

W kontekście uwarunkowań technicznych i operacyjnych polskiej energetyki na szczególną uwagę zasługuje aspekt zarządzania popytem i potencjalnych programów, jakie mogą zostać zaoferowane odbiorcom, a z których wdrożenia mają szanse odnieść korzyści nie tylko odbiorcy, ale również sprzedawcy, OSD czy OSP. Podstawowym, powszechnie stosowanym podziałem programów zarządzania popytem jest rozdział na: Programy bodźcowe – pozwalające na redukcję maksymalnych obciążeń szczytowych (występujących najczęściej przez kilka godzin w ciągu roku), wówczas gdy relacje cena energii dla odbiorcy / koszty zakupu są wysokie na skutek zdarzeń, tj. awarii czy wzrostu zapotrzebowania. Mogą to być zarówno: • programy, w których sprzedawca energii inicjuje działania prowadzące do zredukowania zużycia energii • programy wymagające od odbiorcy podjęcia decyzji o redukcji swojego zużycia (lub jego przesunięcia w czasie) na podstawie stosownych zachęt cenowych. Programy cenowe – które wymagają od odbiorcy podjęcia decyzji o zredukowaniu zużycia energii (lub jego przesunięcia w czasie) w określonych godzinach doby, na podstawie zachęt cenowych, oferowanych przez dostawcę energii. Do najpopularniejszych grup programów cenowych zalicza się: • Taryfy wielostrefowe ToU (ang. Time of Use) – opłata za energię elektryczną zmienia się w cyklu dobowym, tygodniowym oraz sezonowo (lato/zima). Stawki opłat są ustalane dla dłuższych okresów czasu. Taryfy wielostrefowe dostarczają odbiorcom bodźców do ograniczenia zużycia energii w szczytach obciążenia i korzystania z energii w okresach niskich cen (doliny obciążenia) • Taryfy czasu rzeczywistego RTP (ang. Real Time Pricing) – przewiduje się zmienność cen energii elektrycznej w ciągu kolejnych godzin doby. Stawki opłat za energię elektryczną zmieniają się podobnie jak ceny na hurtowym rynku energii, przy czym odbiorcy są informowani o prognozowanych cenach energii z wyprzedzeniem czasowym od jednej godziny do jednej doby • Taryfy z opcją ceny szczytowej CPP (ang. Critical Peak Pricing) – szczególna odmiana taryfy ToU, w której stawki są ściśle powiązane z bieżącymi warunkami pracy systemu elektroenergetycznego. W niektórych odmianach taryfy CPP wprowadza się jedną lub dwie dodatkowe bardzo wysokie stawki dla szczytów obciążenia systemu, czyli dla okresów, w których ceny na hurtowym rynku energii elektrycznej są najwyższe. Odbiorcy są informowani z krótkim wyprzedzeniem, że stawki te będą obowiązywały, a ich wysokość oraz czas ich trwania są ustalane przez dostawcę energii. Zaprezentowane powyżej programy stanowią jedynie przykład narzędzi zarządzania popytem, których udostęp-

nienie będzie możliwe wraz z rozwojem ISE, a służą ograniczaniu zużycia w okresach szczytowych lub jego przesunięciu na okresy pozaszczytowe. W efekcie, z jednej strony obserwowane jest zjawisko wygładzenia dobowej krzywej zapotrzebowania na energię, korzystne z punktu widzenia KSE, z drugiej konsumenci otrzymują narzędzie służące lepszemu zrozumieniu i racjonalizacji wydatków na energię elektryczną.

PRZYSZŁOŚĆ SIECI SMART GRID W KONTEKŚCIE OFEROWANYCH USŁUG I ROLI KONSUMENTÓW System energetyczny przyszłości oparty będzie na dwóch kluczowych filarach: sieciach Smart Grid oraz wyspecjalizowanych systemach zarządzania energii. Sieci Smart Grid będą stanowić dostępną, bezpieczną platformę infrastrukturalną i zarządzane będą przez firmy OSD, a także w wybranych obszarach przez OSP. Systemy zarządzania energią z kolei leżeć będą przede wszystkim w gestii sprzedawców energii elektrycznej lub wyspecjalizowanych podmiotów, jak np. agregatorzy. W długiej perspektywie okazać się może, że ścisła współzależność obydwu systemów doprowadzi ewolucyjnie do powstania energetycznych agentów, autonomicznych bytów, nieustannie komunikujących się wzajemnie, realizujących własne strategie w kontekście całego systemu elektroenergetycznego. Agentem, w rozumieniu powyższego założenia, może być praktycznie każdy odbiornik, urządzenie czy podmiot przyłączony do sieci elektroenergetycznej, a wyposażony w odpowiedni sterownik z własnym algorytmem efektywnościowym i optymalizacyjnym z możliwością swobodnego komunikowania się z innymi agentami. W systemie tacy agenci reprezentować będą konsumentów, prosumentów, sprzedawców energii, dużych wytwórców energii i operatorów sieci na wszystkich poziomach. Wzajemne interakcje pomiędzy agentami będą dynamicznie, a agenci automatycznie dążyć będą do maksymalizacji własnej funkcji celu w oparciu o wymieniane sygnały, przykładowo: chwilowe oraz maksymalne dopuszczalne parametry działania sieci energetycznych, ceny energii elektrycznej z dostępnych źródeł, aktualną i planowaną wydajność tych źródeł, skłonność klientów do zużycia określonej ilości energii elektrycznej o określonej cenie. W świetle prowadzonych badań i pionierskich wysiłków, podejmowanych w obszarze tworzenia teoretycznych podstaw funkcjonowania modelu energetycznych agentów, Inteligentne Sieci Energetyczne – Smart Grid mogą okazać się przystankiem w tworzeniu infrastruktury energetycznej przyszłości, która docelowo kształtować będzie zachowania odbiorców i zapotrzebowania na zaoferowane im usługi.

1. „Firma usług energetycznych – ESCO” – Marek Butkowski, PSE – Wschód sp. z o.o.

22

Wydanie tematyczne – Smart Grid


Rynkowe aspekty rozwoju Inteligentnych Sieci Energetycznych – Smart Grid

Bibliografia 1. The Smart Grid – Lunch and Learn, GE Power 2011, http://www.usea.org/USEA_Events/Smart-Grid-Briefings/Session_2-The_Smart_Grid-The_Consumer_View.pdf. 2. Smart Energy Management: Decentralised Collective Demand – Response Management in Smart Grids, http:// www.swinburne.edu.au/ict/success/research-projects-and-grants/smart-energy/. 3. Krohns H. i wsp., Demonstration of Communication Application for Major Disturbances in the Supply of Electric Power, Konferencja CIGRE 2011 – The electric power system of the future, Bolonia 2011. 4. Studium wdrożenia inteligentnego pomiaru energii elektrycznej w Polsce, Polskie Towarzystwo Przesyłu i Rozdziału Energii Elektrycznej we współpracy z Instytutem Energetyki Oddział Gdańsk i Ernst&Young Business Advisory sp. z o.o. 5. „ICT for Energy Efficiency”, Raport Grupy Doradczej Komisji Europejskiej, Bruksela 2008. 6. „Firma usług energetycznych – ESCO”, Marek Butkowski, PSE – Wschód sp. z o.o.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

23


Wizja wdrożenia sieci inteligentnych w ENERGA-OPERATOR SA

autorzy | biogramy

Sławomir Noske

Adam Babś

Główny inżynier ds. badań i rozwoju w ENERGA-OPERATOR SA. Zatrudniony w przedsiębiorstwie energetycznym od 1991 roku. Absolwent Politechniki Poznańskiej, Wydział Elektryczny. Ukończył studium podyplomowe z zakresu prawno-menedżerskiego na Politechnice Gdańskiej oraz studia menedżerskie MBA, organizowane przez Gdańską Fundację Kształcenia Menedżerów. W 2006 roku otworzył przewód doktorski na temat „Diagnostyka linii kablowych średniego napięcia z wykorzystaniem badania wyładowań niezupełnych metodą samogasnącej fali napięciowej”.

Kierownik Zakładu w Instytucie Energetyki. Kieruje pracami dotyczącymi inteligentnych sieci i systemów pomiarowych, dynamicznej obciążalności linii oraz standaryzacji wymiany danych. Uczestnik projektów z dziedziny automatyki energetycznej w wielu miejscach na świecie. Autor lub współautor kilkudziesięciu artykułów i opracowań naukowo-badawczych.

Gdańsk | Polska

Krzysztof Madajewski Gdańsk | Polska

Od 1990 roku jest dyrektorem Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk. Specjalista w dziedzinie sterowania i regulacji systemów elektroenergetycznych. Zaangażowany jest m.in. w EERA (European Energy Research Alliance) w grupach Smart Grid oraz WIND. Reprezentuje Polskę w EEGI (European Electric Grid Initiative), zajmującej się sprawami sieci, a zwłaszcza Smart Grid na poziomie UE.

24

Wydanie tematyczne – Smart Grid

Gdańsk | Polska


mgr inż. Sławomir Noske | mgr Inż. Adam Babś | prof. dr hab. inż. Krzysztof Madajewski

Wizja wdrożenia sieci inteligentnych w ENERGA-OPERATOR SA WPROWADZENIE Badania – wspomnieć można choćby raport „Impact of Smart Grid Technologies on Peak Load to 2050”, opracowany przez International Agency Energy (rys. 1) – wskazują, że w krajach Unii Europejskiej, w perspektywie do roku 2050, na rozwój sieci w krytyczny sposób będzie wpływać udział w rynku odnawialnych źródeł energii.

Wzrost popytu na energię elektryczną Wzrost piku obciążenia Wdrażanie odnawialnych źródeł energii

2010

2020

2030

2040

Wykorzystanie Evs i PHEVs do zarządzania pikiem

2050

niski wpływ

wysoki wpływ

średni wpływ

bardzo wysoki wpływ

Rys. 1. Wpływ kluczowych elementów na rozwój sieci inteligentnych w obszarze europejskich krajów OECD

Losy sektora elektroenergetyki w Unii Europejskiej, w tym także w Polsce, w najbliższych latach zależne będą od zrównoważonego rozwoju, bazować będą na powszechnym wykorzystywaniu odnawialnych źródeł energii oraz wzroście efektywności wykorzystywania energii. Zmiany w strukturze generacji, w tym szerokie wykorzystanie rozproszonych źródeł energii, spowodują: • rosnące znaczenie wielkich sieci dla przyłączenia centrów obciążenia oraz dużych scentralizowanych generacji odnawialnych • powstanie małych lokalnych klastrów sieciowych, zapewniających usługi systemowe, obejmujące zdecentralizowaną generację lokalną, magazyny energii oraz aktywnych odbiorców • dwukierunkowy przepływ informacji i mocy elektrycznej • konieczność dynamicznego zarządzania zarówno generacją, jak i obciążeniem.

Sieć elektroenergetyczna przyszłości będzie musiała w sposób inteligentny pobudzić i zintegrować działania i zachowania wytwórców, odbiorców i innych podmiotów funkcjonujących na rynku energii, tak aby zapewnić niezawodne, ekonomicznie uzasadnione i zrównoważone dostawy energii elektrycznej. Oznaczać to będzie konieczność wdrożenia na szeroką skalę rozwiązań sieci inteligentnej, w efekcie doprowadzających do powstania systemu elektroenergetycznego, który będzie: • optymalny pod względem wykorzystania infrastruktury • przewidujący, a nie tylko reagujący na powstałe sytuacje krytyczne • rozproszony bez względu na ograniczenia geograficzne czy organizacyjne • zintegrowany, łączący różnorodne systemy • samonaprawiający się i adaptacyjny. Operatorzy systemów dystrybucyjnych (OSD) będą musieli sprostać wynikającym stąd wyzwaniom i oczekiwaniom, przygotowując własne strategie działania, uwzględniając różnice pomiędzy poszczególnymi OSD w zakresie ich struktury oraz sposobu zarządzania, a także zróżnicowane lokalne uwarunkowania. ENERGA-OPERATOR SA, w ramach przygotowywania mapy drogowej dla rozwoju sieci Smart Grid, wykonała pierwszy etap prac, określając wizje wdrożenia nowoczesnych rozwiązań do sieci energetycznej i rozbudowy jej do poziomu Smart Grid. Prace nad tym dokumentem wynikały bezpośrednio ze strategii ENERGA-OPERATOR SA. Strategia ta zakłada rozwój spółki poprzez koncentrację na trzech filarach: • innowacje – poszukiwanie nowych, nieszablonowych rozwiązań zarówno w obszarze rozwoju majątku, jak i rozwiązań organizacyjnych • inwestycje – prowadzenie działań zmierzających do modernizacji i rozwoju majątku dystrybucyjnego • inicjatywa – podejmowanie wysiłków w kierunku jak najszerszego zaangażowania pracowników w rozwój spółki. Przeprowadzona przez ENERGA-OPERATOR SA analiza obecnej sytuacji i określenie kluczowych wyzwań stojących przed przedsiębiorstwem pozwoliły na określenie wizji rozwoju sieci inteligentnych w obszarze działania przedsiębiorstwa.

Streszczenie ENERGA-OPERATOR SA jako operator systemu dystrybucyjnego prowadzi prace nad przygotowaniem sieci do bieżących i przyszłych wyzwań stojących przed sektorem energetycznym. Strategia oparta będzie na planie rozwoju sieci inteligentnych w ENERGA-OPERA-

TOR SA. Artykuł opisuje kluczowe elementy przygotowanej wizji wdrożenia sieci inteligentnych, stanowiącej pierwszy etap prac nad mapą drogową rozwoju sieci inteligentnych.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

25


Sławomir Noske, ENERGA-OPERATOR SA | Adam Babś, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Krzysztof Madajewski, Instytut Energetyki Odział Gdańsk

Źródłem problemów już są, lub będą w niedalekiej przyszłości, m.in.: • społeczne i środowiskowe ograniczenia hamujące budowę infrastruktury • niedostosowana do przyszłych funkcji sieć dystrybucyjna • niedostateczna obserwowalność sieci SN i nn • lokalna kumulacja generacji rozproszonej i związana z tym zmiana kierunku przesyłu mocy (od OSD do OSP) • prognozowany deficyt mocy wytwórczych, prawdopodobny już po 2016 roku.

OCZEKIWANIA INTERESARIUSZY WOBEC OSD Kolejnym elementem, który uwzględniono w opracowanej wizji rozwoju sieci inteligentnych, są oczekiwania interesariuszy w stosunku do operatora sieci dystrybucyjnej. Przeprowadzona analiza i praca ekspercka pozwoliły na zdefiniowanie kluczowych oczekiwań interesariuszy wobec OSD, co przedstawione zostało w poniższej tabeli.

Zarówno ENERGA-OPERATOR SA, jak i inni operatorzy sieci dystrybucyjnych stoją obecnie przed wieloma wyzwaniami. Każde z nich wiąże się z koniecznością podjęcia określonych działań: • poprawy niezawodności i bezpieczeństwa dostaw energii oraz zapewnienia wysokiej jakości energii • optymalizacji wykorzystania istniejącej infrastruktury oraz zasobów organizacyjnych • poprawy efektywności energetycznej sieci dystrybucyjnej • stworzenia możliwości zwiększenia aktywnej roli odbiorcy w zarządzaniu zużyciem energii oraz jej produkcją • integracji źródeł rozproszonych i bilansowania systemu w warunkach rosnącego udziału generacji rozproszonej i rozsianej • przygotowania rozwiązań technicznych i organizacyjnych do zaangażowania OSD w bilansowanie systemu na poziomie sieci dystrybucyjnej • poprawy dokładności prognozowania produkcji ze źródeł rozproszonych

Podmiot

Oczekiwania

Odbiorcy

• większa pewność – mniej przerw w zasilaniu • skrócenie czasu trwania awarii • lepsza informacja o włączeniach i czasie usunięcia awarii • poprawa jakości obsługi przez OSD i sprzedawcę • poprawa jakości dostarczanej energii • niższe koszty usługi dystrybucyjnej i przesyłowej • większy zwrot z zaangażowanego kapitału • wzrost efektywności operacyjnej • optymalizacja nakładów inwestycyjnych • poprawa jakości świadczonych usług na rzecz odbiorców • wzrost efektywności działania • zgodność z zaleceniami, transparentność działania i przewidywalność • koordynacja planów rozwoju sieci uwzględniająca dynamiczny rozwój generacji rozproszonej • wdrożenie nowego modelu świadczenia usług systemowych, uwzględniającego nowy rozkład generacji w systemie i nową rolę aktywnych odbiorców • wdrożenie nowego modelu prowadzenia ruchu systemu i standardów współdziałania dyspozycji mocy OSP z OSD • minimalizacja negatywnych skutków systemowych wynikających ze zmienności kierunku przepływu mocy między siecią OSD a siecią OSP

Właściciel OSD

Regulator (URE)

Operator systemu przesyłowego (PSE Operator)

Inwestorzy rozwijający generację rozproszoną, w tym OZE

Społeczeństwo, opinia publiczna

Sprzedawcy energii

Dostawcy rozwiązań technicznych

26

WYZWANIA DLA ENERGA-OPERATOR SA

• sprawne i efektywne procedury w zakresie decyzji przyłączeniowych • dostosowanie infrastruktury sieci i systemów prowadzenia ruchu do wniosków i oczekiwań inwestorów • eliminacja przyczyn leżących po stronie OSD w zakresie ograniczeń w wyprowadzeniu mocy z generacji rozproszonej • odporność sieci na zniszczenia i warunki atmosferyczne • zmniejszenie uciążliwości dla otoczenia • redukcja emisji CO2 • sprawna i wiarygodna informacja o skutkach wprowadzanych zmian • lepsza informacja o przerwach w zasilaniu, możliwościach przesyłowych i o funkcjonowaniu sieci • możliwość zapewnienia dwustronnej komunikacji z odbiorcami z wykorzystaniem infrastruktury OSD • możliwość pozyskania szczegółowych danych o zużyciu odbiorców, w tym profili zużycia energii • czytelne sygnały od OSD co do spodziewanych kierunków inwestycji • przejrzystość specyfikacji usług i urządzeń objętych zakupami • przejrzysty harmonogram spodziewanych zakupów

Wydanie tematyczne – Smart Grid


Wizja wdrożenia sieci inteligentnych w ENERGA-OPERATOR SA

• przygotowania systemu do wdrożenia na masową skalę samochodów elektrycznych. Sprostanie istotnej części z tych wyzwań nastąpić może poprzez wdrażanie nowych rozwiązań innowacyjnych, związanych z rozwojem sieci inteligentnych.

CZĘŚCI SKŁADOWE SIECI INTELIGENTNEJ Sieć inteligentna z perspektywy OSD, w tym także ENERGA-OPERATOR SA, obejmuje elementy infrastruktury dystrybucyjnej i teleinformatycznej, wykorzystywane do tej pory, ale też nowe rozwiązania pojawiające się wraz z rozwojem technologicznym. Obejmują one: • linie i stacje energetyczne • układy pomiarowe i urządzenia automatyki • infrastrukturę telekomunikacyjną oraz platformy gromadzenia i wymiany danych • systemy zarządzania siecią i wspomagania procesów biznesowych.

Linie i stacje energetyczne Tradycyjna infrastruktura sieciowa obejmuje przede wszystkim linie o napięciu 110 kV (WN), sieć średniego napięcia (SN) i linie sieci niskiego napięcia (nn), zarówno kablowe, jak i napowietrzne, oraz stacje rozdzielcze współpracujące z krajową siecią przesyłową 400 kV i 220 kV, będące głównymi punktami zasilającymi sieć 110 kV, ponadto stacje w sieci SN, będące miejscem transformacji na niskie napięcie, zasilające odbiorców indywidualnych. Modernizacja i rozbudowa tej infrastruktury będzie uwzględniała wymagania związane z wprowadzeniem sieci inteligentnych. Nie będzie to zatem proste powielenie dotychczasowych wzorców, lecz wprowadzenie zaawansowanych rozwiązań technicznych. Umożliwią one między innymi zdalny nadzór urządzeń, autodiagnostykę, monitorowanie, dostosowanie do pracy w trudnych warunkach klimatycznych (odporność na zmiany klimatyczne). Opracowane standardy techniczne powinny akceptować i promować instalacje tylko urządzeń spełniających nowe wymagania techniczne, tak aby w pespektywie kilku lat infrastruktura sieciowa wspierała rozwiązania sieci inteligentnych. Układy pomiarowe i urządzenia automatyki Elementy te służą do pomiaru stanu sieci oraz realizacji autonomicznych funkcji automatyki związanych z zabezpieczeniem ciągłości i niezawodności dostaw energii elektrycznej do odbiorców. Ogólnie tę klasę układów i urządzeń określa się jako „obwody wtórne” stacji, a ich najistotniejszą częścią są układy elektroenergetycznej automatyki zabezpieczeniowej. Obejmują one czujniki i przetworniki wielkości elektrycznych (napięcia, prądy, moce) i nieelektrycznych (temperatura, ciśnienie), przekaźniki pomocnicze oraz urządzenia sterujące. Inteligentna sieć przyszłości będzie wyposażona w znacząco większą niż dotychczas liczbę takich układów, zwłaszcza w sieci SN i nn. Najistotniejszą zmianą będzie powszechna instalacja do 2020 roku inteligent-

nych liczników energii u każdego odbiorcy, zdolnych do pomiaru wielu wielkości elektrycznych.

Infrastruktura telekomunikacyjna oraz platformy gromadzenia i wymiany danych Infrastruktura telekomunikacyjna będzie stanowić kluczowy element sieci inteligentnej. Zapewni możliwość przesyłu znacznej ilości danych, zarówno w kierunku od odbiorcy i urządzeń do centrów decyzyjnych, jak i w kierunku przeciwnym. W ten sposób dostarczy informacje umożliwiające zarządzanie i sterowanie siecią oraz realizację funkcji wymagających interakcji z odbiorcą końcowym, tj. zarządzania popytem, i sterowanie obciążeniem. Rozwój infrastruktury telekomunikacyjnej będzie jednym z najbardziej istotnych przedsięwzięć związanych z budową sieci inteligentnej, a realizowane przez nią funkcje staną się podstawą działania nowej sieci. Pozyskiwanie danych i ich udostępnianie innym systemom i podmiotom (przedsiębiorstwom energetycznym, odbiorcom) jest podstawowym wymaganiem, jakie będzie stawiane sieci inteligentnej. Dotyczy to takich danych, jak: • dane wspólne dla całego przedsiębiorstwa, magazynowane w centralnej bazie danych (hurtownia danych) • dane zorientowane na aplikacje (analizy systemowe, obliczenia inżynierskie) • dane lokalne o szczególnych wymaganiach związanych z szybkością pozyskania i udostępniania, głównie wykorzystywane w zaawansowanych aplikacjach technicznych, działających w czasie rzeczywistym, takich jak automatyka systemowa i sterowanie systemem. Zasadnicze różnice w stosunku do obecnie gromadzonych danych dotyczyć będą następujących zagadnień: • olbrzymiej ilości danych, które wymagać będą zarządzania nimi • konieczności przyjęcia jednolitego, spójnego modelu danych, dostosowanego do różnych potrzeb, a zwłaszcza do wymiany z innymi podmiotami • konieczności zapewnienia bezpieczeństwa i poufności danych, w tym odporności na katastrofy o znacznym rozmiarze • potrzeby zapewnienia wysokiej jakości i synchronizacji danych. Systemy zarządzania siecią i wspomagania procesów Systemy zarządzania siecią i wspomagania procesów biznesowych są obecnie użytkowane jako oddzielne, luźno z sobą powiązane systemy. Wprowadzenie sieci inteligentnej związane będzie z następującymi zmianami: • integracją aplikacji w ramach spójnego środowiska informatycznego w oparciu o nowe technologie informacyjno-komunikacyjne • powstaniem aplikacji dedykowanych nowym potrzebom, związanym z analizą sieci inteligentnej i wsparciem procesów biznesowych • zapewnieniem bezpieczeństwa informatycznego w stopniu odpowiednim do przyszłych potrzeb.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

27


Sławomir Noske, ENERGA-OPERATOR SA | Adam Babś, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Krzysztof Madajewski, Instytut Energetyki Odział Gdańsk

Główne obszary zmian dotyczyć będą takich grup aplikacji, jak: • systemy SCADA i systemy zarządzania siecią • systemy DMS, między innymi z możliwością wykrywania i lokalizacji uszkodzeń w sieciach oraz zdalną rekonfiguracją sieci • systemy informacji geograficznej GIS oraz systemy zarządzania majątkiem sieciowym • systemy pomiaru energii dla odbiorców indywidualnych i odbiorców przemysłowych • zaawansowane systemy prognozowania w oparciu o dane pogodowe, statystyczne i pomiarowe, pozwalające na optymalizację wykorzystania zasobów • systemy wspomagania inżynierskiego i zarządzania majątkiem (infrastrukturą).

PRIORYTETY W ZAKRESIE ROZWOJU SIECI INTELIGENTNEJ Biorąc pod uwagę obecne problemy wynikające ze stanu sieci dystrybucyjnej, wskazane wyzwania na najbliższe lata, a także uwarunkowania prawne, działania związane z rozwojem sieci inteligentnych w ENERGA-OPERATOR SA w najbliższych latach powinny się koncentrować na pięciu obszarach tematycznych, wskazanych w wizji wdrożenia sieci inteligentnych: 1. Aktywny odbiorca – stworzenie warunków do aktywizacji odbiorców w zakresie użytkowania i wytwarzania energii 1.1. Inteligentne systemy pomiarowe 1.2. Infrastruktura zarządzania popytem 1.3. Dostosowanie infrastruktury sieciowej i procedur do generacji rozproszonej 1.4. Infrastruktura i systemy zarządzania dla samochodów elektrycznych 2. Jakość dostaw – poprawa niezawodności zasilania odbiorców i jakości dostarczanej energii 2.1. Powszechna automatyzacja sieci dystrybucyjnej na poziomie SN 2.2. Inteligentne rozwiązania dla stacji 110 kV/SN 2.3. Zwiększenie obserwowalności sieci 3. Inteligentne sterowanie siecią – zaawansowane zarządzanie i sterowanie w warunkach dynamicznego rozwoju generacji rozproszonej 3.1. Nowy model sterowania i prowadzenia ruchu 3.2. Systemy zarządzania obciążeniem 3.3. Inteligentne zarządzanie generacją rozproszoną 3.4. Innowacyjne systemy wspomagania planowania i zarządzania siecią 4. Inteligentny OSD – optymalne wykorzystanie i rozwój zasobów majątkowych oraz organizacyjnych OSD 4.1. Rozwój sieci dystrybucyjnej 4.2. Rozwój systemów zarządzania majątkiem sieciowym 4.3. Rozwój narzędzi zarządzania służbami eksploatacji sieci 5. Technologia  informatyczno-telekomunikacyjna – rozwój technologii na potrzeby sterowania siecią inteligentną 5.1. Sieć teleinformatyczna dla sieci inteligentnej 5.2. Zorientowana na usługi architektura informacyjna

28

Wydanie tematyczne – Smart Grid

5.3. Standaryzacja rozwiązań informatyczno-telekomunikacyjnych 5.4. Bezpieczeństwo informatyczne.

OCZEKIWANE KORZYŚCI Wdrożenie koncepcji sieci inteligentnych zwiększy szeroko rozumianą elastyczność systemu elektroenergetycznego i umożliwi uzyskanie korzyści wszystkim uczestnikom łańcucha wartości, od wytwórców przez operatorów sieci, dostawców usług aż do odbiorcy końcowego i społeczeństwa. Korzyści z wdrożenia koncepcji sieci inteligentnych, przypisane poszczególnym interesariuszom, przedstawiono w tabeli obok.

GŁÓWNE BARIERY WDRAŻANIA Główne bariery zidentyfikowane przez ENERGA-OPERATOR SA, jakie mogą utrudnić realizację koncepcji sieci inteligentnej, obejmują: • opór społeczny przed wdrażaniem nowych technologii • niedostosowanie i niestabilność rozwiązań regulacyjnych • szybkie starzenie się technologii • niepewność w zakresie standardów • duża skala inwestycji i związane z tym ryzyka wynikające z nietrafionych inwestycji • konieczność przygotowania kadry do wdrażania rozwiązań sieci inteligentnej. Sprawne i efektywne wdrożenie nowych inteligentnych rozwiązań i zbudowanie sieci elektroenergetycznej na miarę przyszłych potrzeb wymaga dokonania wielu zmian w istniejących rozwiązaniach legislacyjnych, regulacyjnych, rynkowych i technicznych. Głównym celem tych zmian powinno być stworzenie lepszych warunków regulacyjnych do inwestowania przez OSD znacznych środków finansowych w rozwój sieci inteligentnych. Zakres niezbędnych zmian regulacyjnych jest szeroki, do najistotniejszych postulowanych zmian można zaliczyć: • działania na poziomie UE i poziomie krajowym, zachęcające do wdrażania długoterminowych rozwiązań, zapewniających stabilną i odpowiednią stopę zwrotu z realizowanych inwestycji • zmianę obecnego modelu regulacyjnego, opartego wyłącznie na kosztach, na model uwzględniający jakość dostarczanej energii i motywujący OSD do działań innowacyjnych • zapewnienie w taryfach gwarancji zwrotu nakładów ponoszonych na rozwój rozwiązań z obszaru sieci inteligentnych • stworzenie mechanizmów redystrybucji korzyści społecznych z wdrożenia sieci inteligentnej, w kierunku podmiotów inwestujących w te rozwiązania oraz angażujących się w projekty związane z zarządzaniem odpowiedzią popytu • zdefiniowanie podziału ról i odpowiedzialności między operatorem przesyłowym a operatorami systemów dystrybucyjnych, zwłaszcza w zakresie prowadzenia ruchu i nadzoru nad siecią centralnie dysponowaną


Wizja wdrożenia sieci inteligentnych w ENERGA-OPERATOR SA

Interesariusz

Korzyść i sposób spełnienia oczekiwań

Odbiorcy energii elektrycznej

• ograniczenie liczby odbiorców pozbawionych zasilania w czasie awarii, dzięki rozszerzonemu zdalnemu monitorowaniu, sterowaniu i detekcji zwarć w sieci • obniżenie częstości awarii w wyniku usprawnienia utrzymania sieci, dzięki lepszej informacji o stanie jej elementów • wyraźne skrócenie czasu lokalizacji uszkodzeń w sieci i ich likwidacji (naprawy) • ograniczenie liczby wyłączeń w wyniku wzrostu jakości decyzji dyspozytorskich opartych na lepszej obserwowalności sieci • poprawa jakości dostarczanej energii • możliwość sprawnego udostępniania odbiorcom informacji o lokalizacji uszkodzeń i ich rodzaju

Sprzedawcy energii elektrycznej i inni uczestnicy rynku

System elektroenergetyczny

Inwestorzy zaangażowani w rozproszone źródła energii

• możliwość zaoferowania nowych produktów i usług, m.in. w zakresie programów zarządzania odpowiedzią popytu • poprawa jakości obsługi klientów z uwagi na dostęp do precyzyjnych danych na temat dostaw i wykorzystywania energii • optymalny rozwój sieci uwzględniający dynamiczny rozwój generacji rozproszonej • możliwość wdrożenia nowego, bardziej optymalnego modelu świadczenia usług systemowych, uwzględniający nowy rozkład generacji w systemie i nową rolę aktywnych odbiorców • możliwość wdrożenia nowego, bardziej optymalnego modelu prowadzenia ruchu systemu i standardów współdziałania dyspozycji mocy • minimalizacja negatywnych skutków systemowych, wynikających ze zmienności kierunku przepływu mocy między siecią OSD a siecią OSP • dostosowanie infrastruktury sieci i systemów prowadzenia ruchu do wniosków i oczekiwań inwestorów • redukcja przyczyn leżących po stronie OSD w zakresie ograniczeń w wyprowadzeniu mocy z generacji rozproszonej

• zmiany w modelu rynku energii, zachęcające odbiorcę do aktywnych i elastycznych zachowań w zakresie zużycia energii • stworzenie rozwiązań, które pozwoliłyby na dostosowanie ofert dostawców energii do indywidualnych profili zużycia i preferencji odbiorcy • wsparcie regulacyjne dla rozwoju rynku usług systemowych, zarówno w obszarze zarządzania odpowiedzią popytu, jak również zarządzania źródłami rozproszonymi. ENERGA-OPERATOR SA zamierza brać aktywny udział w działaniach wspierających zmiany we wszystkich wskazanych obszarach.

PODSUMOWANIE Opracowana „Wizja wdrożenia sieci inteligentnych w ENERGA-OPERATOR SA”, której wybrane elementy przedstawiono w artykule, jest pierwszym krokiem na drodze do opracowania szczegółowej mapy drogowej rozwoju sieci inteligentnych. Kolejne zaplanowane działania mają doprowadzić do przygotowania mapy drogowej do końca 2012 roku. W pracach tych planuje się wykorzystać wiedzę ekspercką i doświadczenie pracowników zatrudnionych w ENERGA-OPERATOR SA, jak i skorzystać ze wsparcia zewnętrznych firm i instytucji badawczo-rozwojowych, posiadających także międzynarodowe doświadczenia w realizacji podobnych projektów.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

29


Sieci inteligentne – wybrane cele i kierunki działania operatora systemu dystrybucyjnego

autorzy | biogramy

Rafał Czyżewski

Adam Babś

Prezes zarządu ENERGA-OPERATOR SA. W zarządzie spółki pracuje od grudnia 2008 roku. Aktywnie uczestniczy w krajowych i międzynarodowych przedsięwzięciach w zakresie budowy rozwiązań regulacyjnych i technicznych z obszaru sieci inteligentnej. Przedstawiciel polskiej branży energetycznej w grupach roboczych przy Komisji Europejskiej w ramach Europejskich Inicjatyw Przemysłowych (EII). Członek zarządu Polskiego Towarzystwa Przesyłu i Rozdziału Energii Elektrycznej. Wcześniej zajmował się wsparciem przedsiębiorstw w prowadzeniu restrukturyzacji.

Kierownik Zakładu w Instytucie Energetyki. Kieruje pracami dotyczącymi inteligentnych sieci i systemów pomiarowych, dynamicznej obciążalności linii oraz standaryzacji wymiany danych. Uczestnik projektów z dziedziny automatyki energetycznej w wielu miejscach na świecie. Autor lub współautor kilkudziesięciu artykułów i opracowań naukowo-badawczych.

Gdańsk | Polska

Krzysztof Madajewski Gdańsk | Polska

Od 1990 roku jest dyrektorem Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk. Specjalista w dziedzinie sterowania i regulacji systemów elektroenergetycznych. Zaangażowany jest m.in. w EERA (European Energy Research Alliance) w grupach Smart Grid oraz WIND. Reprezentuje Polskę w EEGI (European Electric Grid Initiative), zajmującej się sprawami sieci, a zwłaszcza Smart Grid na poziomie UE.

30

Wydanie tematyczne specjalne – Smart – Smart Grid Grid

Gdańsk | Polska


mgr inż. Rafał Czyżewski | mgr inż. Adam Babś | prof. dr hab. inż. Krzysztof Madajewski

Sieci inteligentne – wybrane cele i kierunki działania operatora systemu dystrybucyjnego 1. WPROWADZENIE Tematyka sieci inteligentnych zajmuje od dłuższego czasu czołowe miejsce w programach i publikacjach związanych z rozwojem sieci. Artykuł niniejszy skupia się na omówieniu wybranych celów do osiągnięcia i kierunków działań w najbliższych dziesięciu latach operatora sieci dystrybucyjnej (OSD). Szersze omówienie tych zagadnień w odniesieniu do krajowych OSD, a w szczególności do ENERGA-OPERATOR SA, można znaleźć w [5]. Sieci inteligentne oznaczają szerokie zastosowanie innowacyjnych rozwiązań. Rozwiązania te dotyczyć będą nowych innowacyjnych zastosowań w większości już istniejących technologii, w sieciach elektrycznych, informatycznych i obszarze rynku energii. Obecne wyzwania to głównie integracja nowoczesnych rozwiązań w sprawnie i efektywnie działającym systemie, w złożonym środowisku operatorów sieciowych. Sieci inteligentne to nie jedynie nowoczesna infrastruktura, ale nowe produkty i usługi oferowane z korzyścią dla klienta. Rolą operatora będzie zapewnienie nowoczesnej, sprawnej energetycznie i wydajnej infrastruktury, umożliwiającej dostawcom usług i wytwórcom energii nieskrępowane konkurencyjne działania w warunkach rosnącego udziału generacji rozproszonej i aktywnej roli odbiorców energii. W ostatniej dekadzie w Europie zainwestowano 5,5 mld euro w ok. trzysta różnych projektów w obszarze sieci inteligentnych. Szacuje się [3], że około 15% spodziewanych inwestycji w obszarze inteligentnych sieci przeznaczonych zostanie na wprowadzenie inteligentnych systemów pomiarowych, zaś 85% na modernizację pozostałej części systemu.

2. PPREFEROWANE KIERUNKI I CELE DZIAŁAŃ NA POZIOMIE UNIJNYM I KRAJOWYM Sieci inteligentne są przedmiotem zainteresowania spółek dystrybucyjnych wszystkich krajów, w tym krajów członkowskich UE. Powołano w UE, w ramach inicjatyw przemysłowych SET-Plan (ang. Strategic Energy Technology),

grupę EEGI (ang. European Electricity Grid Initiative). Opracowanie [7], przedstawione w styczniu 2012 roku, będące kolejnym wynikiem działania EEGI, prezentuje obecne dokonania i najbliższe plany oraz potrzeby rozwoju technologii sieci inteligentnych w spółkach dystrybucyjnych w krajach UE. W kwietniu 2011 roku Komisja Europejska w komunikacie COM (2011) 202 – „Inteligentne sieci energetyczne: od innowacji do wdrożenia” do Parlamentu Europejskiego wskazała na potrzebę: • opracowania i wdrożenia technicznych standardów • zapewnienia odbiorcom bezpieczeństwa danych • określenia ram czasowych działań krajowych regulatorów w obszarze energetyki w celu stworzenia zachęt do wprowadzania rozwiązań w zakresie sieci inteligentnych • zagwarantowania odbiorcom otwartego i konkurencyjnego rynku energii • zapewnienia stałego wsparcia dla innowacji w obszarze technologii i systemów. Komisja w komunikacie stwierdza, że zamierza skierować prośbę do krajów członkowskich o opracowanie planów działania w zakresie sieci inteligentnych z określeniem konkretnych celów do osiągnięcia. W dalszej perspektywie w komunikacie Komisji „Plan działania prowadzący do przejścia na konkurencyjną gospodarkę niskoemisyjną do 2050 roku” inteligentne sieci uznano za główny czynnik umożliwiający powstanie przyszłego niskoemisyjnego systemu elektroenergetycznego, zwiększający wydajność po stronie popytu, udział źródeł odnawialnych i generację rozproszoną oraz umożliwiający elektryfikację transportu. W lutym 2012 roku Komisja Europejska reaktywowała SGTF, grupę zadaniową sieci inteligentnych (SGTF – Smart Grid Task Force) obejmującą zespoły ekspertów w obszarach: • standaryzacji • poufności i bezpieczeństwa danych • rozwiązań regulacyjnych dla sieci inteligentnych • wdrażania infrastruktury. Nazwy zespołów jednoznacznie wskazują na cele i kierunki działań będące przedmiotem zainteresowania Komisji Europejskiej.

Streszczenie Artykuł prezentuje różne aspekty wdrożenia sieci inteligentnych z punktu widzenia operatora systemu dystrybucyjnego. Omówiono uwarunkowania prawne wdrożenia oraz ich wpływ na tempo wdrażania tych sieci. Opisano aktualny stan infrastruktury sieci dystrybucyjnej i systemów prowadzenia ruchu, wskazując na pożądany kierunek ich rozwoju. Opisano preferowany model wzajemnych relacji między operatorem

sieciowym a innymi kluczowymi interesariuszami, zwłaszcza w kontekście spodziewanego utworzenia obszarów bilansujących. Zwrócono uwagę na znaczenie standaryzacji i zapewnienie szeroko rozumianego bezpieczeństwa wprowadzanych rozwiązań sieci inteligentnych. Wyspecyfikowano również bariery, które zdaniem autorów mogą utrudnić wdrożenie sieci inteligentnych.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

31


Rafał Czyżewski, ENERGA-OPERATOR SA | Adam Babś, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Krzysztof Madajewski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

Bardzo istotne dla przyspieszenia wdrażania sieci inteligentnych w UE jest stanowisko Komisji Europejskiej, zawarte w art. 12 projektu dyrektywy w sprawie efektywności energetycznej, wskazujące na konieczność wprowadzenia krajowych rozwiązań regulacyjnych, zachęcających do wdrażania sieci inteligentnych. Zdaniem Komisji wprowadzenie inteligentnych sieci na konkurencyjnym rynku detalicznym powinno zachęcić konsumentów do zmiany zachowań, większej aktywności i dostosowania do nowych „inteligentnych” wzorców zużycia energii. Jest to warunek konieczny udanego przejścia na model biznesowy oparty na efektywności. Podstawą nowego modelu jest reagowanie na popyt. Wymaga ono bieżącej interakcji między dostawcami energii a zarządzaniem energią przez odbiorcę oraz o wiele szerszego zastosowania różnicowania cen energii elektrycznej w zależności od pory dnia i dnia tygodnia, tak aby odbiorcy mieli rzeczywistą zachętę do zmiany wzorców zużycia. W kraju jedną z najistotniejszych zmian w sektorze elektroenergetyki jest wprowadzenie w projekcie nowej ustawy Prawo energetyczne obowiązku wdrożenia systemu inteligentnego opomiarowania. Oczekuje się, że najważniejsze cele, których realizację zapewni wprowadzenie tego systemu, to między innymi [6]: • zwiększenie bezpieczeństwa energetycznego państwa poprzez stworzenie technicznych możliwości elastycznego zarządzania popytem na energię elektryczną, zwłaszcza w sytuacjach kryzysowych • zwiększenie efektywności i racjonalizacja zużycia energii elektrycznej • poprawa pozycji rynkowej odbiorców energii w stosunku do sprzedawców. Zgodnie z tym projektem nowej ustawy Prawo energetyczne, obowiązek zainstalowania liczników inteligentnych i podłączenia ich do systemu opomiarowania spoczywać będzie na operatorach systemu dystrybucyjnego, elektroenergetycznego. Zakłada się, że obowiązek winien zostać wykonany przez wszystkich OSD do końca 2020 roku. Bardzo istotną rolę w rozwoju sieci inteligentnych ma do spełnienia Urząd Regulacji Energetyki. 2 czerwca 2011 roku, na stronie URE, opublikowano stanowisko w sprawie niezbędnych wymagań wobec inteligentnych systemów pomiarowo-rozliczeniowych. Trwają prace nad kolejnymi dokumentami, w tym nad określeniem szczegółowych wymagań dla obszaru Home Area Network – domowej sieci smart oraz funkcjonalnością mikrosieci regionalnych.

3. STAN OBECNY INFRASTRUKTURY I SYSTEMÓW OPERATORA Sprawne i efektywne dostosowa nie sieci dystrybucyjnych do przyszłych wyzwań wymaga identyfikacji problemów, jakie obecnie i w niedalekiej przyszłości staną przed firmami sieciowymi. Źródłem problemów są już lub będą w bliskiej przyszłości między innymi [5]: • społeczne i środowiskowe ograniczenia w budowie infrastruktury

32

Wydanie tematyczne – Smart Grid

• niedostosowanie sieci dystrybucyjnej do przyszłych funkcji: –– obecna sieć jest zbudowana jako sieć pasywna, dostosowana do przepływu mocy „z góry na dół”, przyszła sieć będzie siecią aktywną, do której przyłączono znaczące wielkości generacji –– OSD będzie coraz bardziej angażowany w bilansowanie systemu, a szerzej w świadczenie usług systemowych będących obecnie domeną OSP • niedostateczna obserwowalność sieci SN i nn, wynikająca z braku wystarczającego opomiarowania • lokalna kumulacja generacji rozproszonej • starzejąca się infrastruktura powodująca wzrost awaryjności i obniżenie efektywności energetycznej sieci OSD • zmiany kierunku przesyłu mocy – od OSD do OSP • niepewność w zakresie planowania rozwoju sieci w warunkach nowej struktury generacji. Sposób podejścia do oceny obecnego stanu infrastruktury sieciowej, informatycznej i systemów wspomagania i zarządzania OSD powinien umożliwiać jakościową i ilościową ocenę wpływu wdrażanych rozwiązań sieci inteligentnych na poprawę wybranych wskaźników, czyli uzyskany efekt końcowy. Wykazanie skuteczności i efektywności sieci inteligentnych w realizacji założonych celów będzie bowiem główną przesłanką dla ich szerokiego wprowadzania. Korzyści dla odbiorcy, środowiska i systemu elektroenergetycznego są tutaj kluczowe. Zatem właściwe zdefiniowanie, rejestracja i prezentacja wpływu nowych rozwiązań wdrażanych przez operatora pozwala na osiągnięcie korzyści dla: • odbiorcy w zakresie zwiększenia: –– bezpieczeństwa i niezawodności dostaw energii –– jakości energii –– możliwości aktywnego udziału w zarządzaniu obciążeniem –– zadowolenia z jakości świadczonych usług, • środowiska poprzez: • ilościową redukcję CO2 –– wzrost udziału źródeł odnawialnych w dostawach energii –– zwiększenie liczby i mocy źródeł generacji rozproszonej, • systemu elektroenergetycznego przez: –– zmniejszenie strat sieciowych (wzrost efektywności energetycznej) –– poprawę bezpieczeństwa pracy systemu –– wzrost elastyczności w prowadzeniu ruchu systemu. Dla wszystkich wymienionych elementów jest możliwe i celowe przyjęcie jednolitych standardów oceny ilościowej wpływu wdrażania sieci inteligentnych na zmiany ich wartości. Będzie to miało bardzo istotne znaczenie w dowodzeniu uzyskanych efektów z wdrażania sieci inteligentnych, zwłaszcza w dyskusji z URE w ramach kształtowania taryf.


Sieci inteligentne – wybrane cele i kierunki działania operatora systemu dystrybucyjnego

4. KIERUNKI DZIAŁANIA OPERATORA SIECI DYSTRYBUCYJNEJ Celem wdrażania rozwiązań sieci inteligentnych w sieci dystrybucyjnej ENERGA-OPERATOR SA jest osiągnięcie wymiernych korzyści. W najbliższych latach działania koncentrować się będą na pięciu obszarach tematycznych szerzej omówionych w [5]: • stworzenie warunków do aktywizacji odbiorców w zakresie użytkowania i wytwarzania energii • poprawa niezawodności zasilania odbiorców i jakości dostarczanej energii • zaawansowane zarządzanie i sterowanie siecią w warunkach dynamicznego rozwoju generacji rozproszonej • optymalne wykorzystanie i rozwój zasobów majątkowych oraz organizacyjnych OSD • rozwój technologii informatyczno-telekomunikacyjnych na potrzeby sterowania siecią inteligentną.

5. WSPÓŁDZIAŁANIE OSD Z INNYMI INTERESARIUSZAMI Bardzo istotne dla efektywności i skuteczności procesu wdrażania sieci inteligentnych będzie przyjęcie właściwego modelu wzajemnych relacji między operatorem sieciowym a innymi kluczowymi interesariuszami, takimi jak: • operator systemu przesyłowego • wytwórcy energii (źródła rozproszone, w tym odnawialne) • agregatorzy (zarówno po stronie odbioru, jak i drobnego wytwórcy) • spółki obrotu • ESCO1 – firmy zajmujące się projektami i usługami w obszarze poprawy efektywności • operatorzy magazynów energii oraz VPP (ang. Virtual Power Plant). Przyjęcie nowego modelu współdziałania już w nieodległej perspektywie może doprowadzić do zmiany modelu funkcjonowania sieci elektroenergetycznych i powstania lokalnych systemów, funkcjonujących jako wydzielone obszary bilansowania. Czynnikiem przyspieszającym powstawanie takich obszarów jest rozwój rozwiązań sieci inteligentnej oraz magazynowanie energii. Pozytywnym skutkiem takich zmian będzie poprawa bezpieczeństwa dostaw energii oraz funkcjonowania sieci dystrybucyjnych i przesyłowych. Powstanie lokalnych obszarów bilansowania sieci dystrybucyjnej spowoduje również zmianę zadań dotychczas wypełnianych przez operatorów sieci dystrybucyjnej, polegającą na świadczeniu usług na rzecz aktywnych podmiotów, takich jak: wytwórcy, agregatorzy, firmy typu ESCO, aktywni odbiorcy i inni. Można oczekiwać, że OSD będzie odpowiedzialny za przygotowanie i utrzymanie infrastruktury, która będzie konieczna do świadczenia takich usług. Z obecnych rozwiązań prawnych wynika, że operator sieci dystrybucyjnej nie będzie mógł bezpośrednio oferować żadnych nowych produktów i usług odbiorcom, a jego zadanie ograniczy się do stworzenia infrastruktury technicznej i równoprawnych warunków konkurencyj-

nego oraz transparentnego działania w tym zakresie wytwórcom energii i dostawcom usług. O sukcesie wdrożenia sieci inteligentnych w dużej mierze zdecyduje nowa oferta produktów i usług świadczonych przez wytwórców energii i dostawców usług. Zmiany w modelu współdziałania z operatorem systemu przesyłowego będą związane z takimi czynnikami, jak: zwiększenie udziału generacji rozproszonej przyłączonej do sieci dystrybucyjnej, masowe wdrożenie systemów AMI, nowa aktywna rola odbiorców, możliwości udziału podmiotów agregujących odbiorców i/lub drobnych wytwórców energii oraz podmiotów zarządzających VPP (ang. Virtual Power Plant) w świadczeniu usług systemowych. Te czynniki spowodują konieczność zdefiniowania nowego modelu współpracy, w tym podziału odpowiedzialności za bezpieczeństwo pracy systemu elektroenergetycznego oraz procedur i standardów współdziałania w prowadzeniu ruchu systemu. Zwiększenie udziału wytwórcy energii w sieci dystrybucyjnej powoduje, że sieć ta staje się w coraz większym stopniu siecią aktywną. Niesie to za sobą wiele wyzwań w zakresie zarządzania tą generacją, jak i problemów technicznych, wynikających ze zmian rozpływów mocy, profili napięciowych oraz obciążalności elementów sieci. Jednocześnie zwiększenie udziału generacji przyłączonej do sieci dystrybucyjnej stwarza nowe możliwości i potrzeby w zakresie świadczenia usług systemowych przez te źródła. Właściwe ich wykorzystanie wymaga nowego modelu świadczenia takich usług dotychczas scentralizowanych i zarządzanych jedynie przez operatora systemu przesyłowego. Spółki obrotu, podmioty agregujące, firmy ESCO oraz operatorzy magazynów energii są tą grupą podmiotów, która będzie odpowiedzialna za szeroko rozumiany sukces rynkowy inteligentnych sieci. Podmioty te będą mogły zaoferować odbiorcom nowe atrakcyjne produkty i usługi, a operatorom sieci odpowiednie do zapotrzebowania usługi systemowe. Ważnym czynnikiem będzie ewolucja oferty taryfowej dla odbiorców. Działania te wykonywane w warunkach konkurencyjnych przyczynią się do poprawy efektywności energetycznej po stronie odbiorcy, wytwórcy, jak i samej sieci. Konieczność umożliwienia działania wielu różnym podmiotom będzie wymagała jednolitego i spójnego rozwiązania zasad współpracy oraz przyjęcia i wdrożenia przez operatora sieciowego uznanych standardów technicznych, w tym teleinformatycznych, oraz modeli organizacyjnych. Te, jak i inne działania generujące koszty po stronie operatora muszą być należycie unormowane i godziwie wynagradzane w ramach działalności regulowanej operatora sieciowego.

6. STANDARYZACJA ROZWIĄZAŃ I BEZPIECZEŃSTWO INFORMATYCZNE Bardzo istotną dla efektywnego i sprawnego wdrażania rozwiązań w zakresie sieci inteligentnych będzie właściwa architektura informacyjna. Stanowi ona podstawę biznesu i techniki w rozwiązaniach sieci inteligentnych.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

33


Rafał Czyżewski, ENERGA-OPERATOR SA | Adam Babś, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Krzysztof Madajewski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

Celowe jest zastosowanie zaawansowanej architektury informacyjnej, opartej na standardach IEC i zorientowanej na usługi SOA (ang. Service Oriented Architecture). Zastosowane standardy muszą zapewnić współdziałanie (ang. interoperability) w wielu wymiarach. Integracja systemów powinna następować z powszechnym wykorzystaniem standardowego modelu danych CIM (ang. Common Information Model). Istotną rolę powinien odegrać również powszechnie zaakceptowany standard IEC 61850, stosowany w obwodach wtórnych stacji oraz wielu innych zastosowaniach (generacja rozproszona, farmy wiatrowe itd.). Wiodącą rolę w opracowaniu i upowszechnianiu standardów odgrywa IEC (ang. International Electrotechnical Commission) oraz NIST (ang. National Institute of Standards and Technology) z USA. Aktualne priorytety w obszarze standaryzacji na potrzeby sieci inteligentnych to m.in.: • obszarowy system identyfikacji stanu (ang. Wide-Area Situational Awareness) • magazynowanie energii • zarządzanie siecią dystrybucyjną • bezpieczeństwo informatyczne (ang. Cyber Security) • komunikacja sieciowa. Powszechna akceptacja inteligentnych sieci przez konsumentów jest uzależniona od opracowania i zastosowania wdrożenia systemów prawnych, regulacyjnych i technicznych, dających pewność ochrony prywatności konsumentów, a jednocześnie umożliwiających im dostęp do danych dotyczących zużywanej przez nich energii. Podobne wymagania dotyczą ochrony poufnych danych operatorów sieci i innych podmiotów. W praktyce zasadnicze znaczenie będzie miało rozróżnienie między danymi osobowymi i nieosobowymi. Jeżeli przetwarzane dane będą miały charakter danych technicznych i nie będą związane lub nie pozwolą na identyfikację konkretnej osoby fizycznej, to operatorzy systemów dystrybucyjnych i inne podmioty świadczące usługi mogą przetwarzać takie dane bez konieczności uzyskania wcześniejszej zgody od konsumentów. Chociaż europejskie ramy prawne dotyczące danych są odpowiednie i nie zachodzi potrzeba ich rozszerzenia, niezbędne mogą być pewne zmiany konkretnych krajowych ram prawnych, tak aby uwzględnić niektóre przewidywane funkcje sieci inteligentnych [2].

7. BARIERY WDRAŻANIA SIECI INTELIGENTNYCH Realizacja koncepcji sieci inteligentnej jest i będzie związana z wieloma barierami natury społecznej, prawno-regulacyjnej, ekonomicznej oraz technicznej, wśród których można wymienić [5]: • niedostosowanie i niestabilność rozwiązań regulacyjnych • dużą skalę inwestycji i związane z tym ryzyko wynikające z nietrafionych inwestycji • niepewność w zakresie standardów • szybkie starzenie się technologii • konieczność przygotowania kadry do wdrażania rozwiązań sieci inteligentnej • opór społeczny przed wdrażaniem nowych technologii. Spośród powyższych barier szczególnie istotne są zagadnienia związane z potencjalnym oporem społecznym przed wprowadzaniem innowacyjnych rozwiązań oraz kwestie wynikające z niezbędnych zmian w obszarze regulacyjnym, wspierające wdrożenie sieci inteligentnej. ENERGA-OPERATOR SA zamierza angażować się szczególnie w tych dwóch obszarach, w celu minimalizacji barier wdrożenia i zwiększenia prawdopodobieństwa wprowadzenia postulowanych rozwiązań.

8. PODSUMOWANIE Inteligentne sieci mogą znacząco przyczynić się do powstania nowej strategii inteligentnego, zrównoważonego rozwoju oraz spełnienia europejskich celów dotyczących energii i klimatu. Inteligentne sieci są również sposobem na spełnienie wymogów w zakresie promowania efektywności energetycznej, zwiększenia aktywności po stronie popytu, wzrostu udziału źródeł odnawialnych i generacji rozproszonej oraz elektryfikację transportu. Operatorzy sieci dystrybucyjnych mają do odegrania kluczową rolę w rozwoju sieci inteligentnych. Wdrożenie koncepcji sieci inteligentnych zwiększy szeroko rozumianą elastyczność systemu elektroenergetycznego i umożliwi uzyskanie korzyści wszystkim uczestnikom łańcucha wartości, od wytwórców, przez operatorów sieci, dostawców usług, aż do odbiorcy końcowego i społeczeństwa jako całości. Niezależnie od wdrażania nowych technologii z obszaru sieci inteligentnych kontynuowane muszą być działania związanie z rozbudową sieci dystrybucyjnej. Nowa i modernizowana infrastruktura będzie dostosowana do wymagań sieci inteligentnej.

1. ESCO – Energy Service Company, firma świadcząca usługi w zakresie dostaw energii.

34

Wydanie tematyczne – Smart Grid


Sieci inteligentne – wybrane cele i kierunki działania operatora systemu dystrybucyjnego

Bibliografia 1. Konkluzje Rady Europejskiej z dnia 4 lutego 2011 roku, dostępne na stronie internetowej: http://www.consilium. europa.eu/uedocs/cms_data/docs/pressdata/PL/ec/119183.pdf. 2. COM(2011) 112/4. 3. ESMIG, http://www.scribd.com/doc/35826660/LandisGyr-Whitepaper-IDIS i SAP, Smart Grids for Europe: http:// www.scribd.com/doc/47461006/12036-NM-Smart-Grids-for-Europe-En. 4. M490 w dniu 1 marca 2011 roku, http://ec.europa.eu/energy/gas_electricity/smartgrids/taskforce_en.htm. 5. Wizja wdrożenia sieci inteligentnej w Energa-Operator SA w perspektywie do 2020 roku. 6. Uzasadnienie do ustawy Prawo energetyczne, grudzień 2011. 7. „Mapping & Gap Analysis”, Report by EEGI Member States Initiative, A pathway towards functional Project for distribution grids, January 2012. 8. „The role of DSO on Smart Grids and Energy Efficiency”, A EURELECTRIC position paper, January 2012. 9. „Smart Grids and Network of the Future”, EURELECTRIC Views, May 2009, Ref: 2009-030-0440.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

35


Pilotażowy projekt wdrożenia W ENERGA-OPERATOR SA sieci inteligentnej „Inteligentny Półwysep”

autorzy | biogramy

Adam Babś

Krzysztof Madajewski Gdańsk | Polska

Gdańsk | Polska

Kierownik Zakładu w Instytucie Energetyki. Kieruje pracami dotyczącymi inteligentnych sieci i systemów pomiarowych, dynamicznej obciążalności linii oraz standaryzacji wymiany danych. Uczestnik projektów z dziedziny automatyki energetycznej w wielu miejscach na świecie. Autor lub współautor kilkudziesięciu artykułów i opracowań naukowo-badawczych.

Od 1990 roku jest dyrektorem Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk. Specjalista w dziedzinie sterowania i regulacji systemów elektroenergetycznych. Zaangażowany jest m.in. w EERA (European Energy Research Alliance) w grupach Smart Grid oraz WIND. Reprezentuje Polskę w EEGI (European Electric Grid Initiative), zajmującej się sprawami sieci, a zwłaszcza Smart Grid na poziomie UE.

Ukończył studia magisterskie na Wydziale Elektroniki Politechniki Gdańskiej. Od 1995 roku pracuje w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk gdzie zajmuje się rozwojem i wdrażaniem układów automatycznej regulacji napięcia w KSE. Obecnie zatrudniony na stanowisku kierownika Zakładu Automatyki Systemów Elektroenergetycznych.

Sławomir Noske

Grzegorz Widelski

Główny inżynier ds. badań i rozwoju w ENERGA-OPERATOR SA. Zatrudniony w przedsiębiorstwie energetycznym od 1991 roku. Absolwent Politechniki Poznańskiej, Wydział Elektryczny. Ukończył studium podyplomowe z zakresu prawno-menedżerskiego na Politechnice Gdańskiej oraz studia menedżerskie MBA, organizowane przez Gdańską Fundację Kształcenia Menedżerów. W 2006 roku otworzył przewód doktorski na temat „Diagnostyka linii kablowych średniego napięcia z wykorzystaniem badania wyładowań niezupełnych metodą samogasnącej fali napięciowej”.

Dyrektor Departamentu Rozwoju Majątku w ENERGA-OPERATOR SA. Zatrudniony w przedsiębiorstwie energetycznym od 1999 roku. Absolwent Politechniki Gdańskiej, Wydział Elektrotechniki i Automatyki, specjalność elektroenergetyka. Na swej macierzystej uczelni ukończył studium podyplomowe z zakresu zarządzania systemem dystrybucji energii. Aktualnie odbywa studia menedżerskie MBA, organizowane przez Gdańską Fundację Kształcenia Menedżerów.

Gdańsk | Polska

Gdańsk | Polska

36

Gdańsk | Polska

Wydanie tematyczne – Smart Grid

Tomasz Ogryczak


mgr inż. Adam Babś | prof. dr hab. inż. Krzysztof Madajewski | mgr inż. Tomasz Ogryczak mgr inż. Sławomir Noske | mgr inż. Grzegorz Widelski

Pilotażowy projekt wdrożenia w ENERGA-OPERATOR SA sieci inteligentnej „Inteligentny Półwysep”

1. WPROWADZENIE W 2009 roku ENERGA-OPERATOR SA podjęła decyzję o wprowadzeniu liczników inteligentnych. W pierwszym etapie wdrożenie obejmuje ok. 100 tys. urządzeń pomiarowych w trzech wybranych lokalizacjach, różniących się charakterem odbiorców. Jednym z obszarów wytypowanych do wdrożenia jest strefa w przeważającej części o charakterze miejskim, w północnej części kraju, zasilana z jednego punktu zasilającego (GPZ Władysławowo). Wychodząc z założenia, które należy zweryfikować w trakcie realizacji instalacji, że budowa i wdrożenie inteligentnego opomiarowania jest pierwszym etapem do budowy sieci inteligentnych w ramach ENERGA-OPERATOR SA, podjęto decyzje o zaprojektowaniu i wdrożeniu Smart Grid (SG). Niejako naturalną konsekwencją takiego wyboru była lokalizacja tego projektu w miejscu, gdzie instalowana jest sieć liczników inteligentnych, tj. na Półwyspie Helskim. Dodatkowym argumentem za wyborem tej lokalizacji była konieczność poprawy wskaźników niezawodności zasilania na tym obszarze, który szczególnie w sezonie turystycznym jest bardzo wrażliwy na przerwy w dostawach energii elektrycznej, a czas usuwania awarii wydłużony ze względu na problemy z przemieszczaniem się zespołów pogotowia energetycznego po zatłoczonych drogach. Głównym celem pilotażowego projektu Smart Grid na Półwyspie Helskim jest sprawdzenie jego podstawowych elementów i wypracowanie koncepcji realizacyjnej podobnych projektów w skali ENERGA-OPERATOR SA. Przyjęto, że zakres projektu powinien dotyczyć sieci średniego i niskiego napięcia. Sprawdzeniu – poprzez praktyczną realizację – podlegają takie elementy projektu, jak: • część centralna – system informatyczny zintegrowany ze SCADA na poziomie Regionalnej Dystrybucji Ruchu • infrastruktura telekomunikacyjna • wyposażenie sieci SN i nn w automatykę, sterowanie i pomiary • instalacja w sieci nn generacji rozproszonej typu ogniwa fotowoltaiczne, turbiny wiatrowe, a także pomp ciepła, inteligentnego oświetlenia ulicznego, stacji ładowania samochodów elektrycznych.

W artykule przedstawiono zakres i wyniki prac projektowych oraz przewidywany zakres wdrożenia sieci Smart Grid na Półwyspie Helskim.

2. OPIS PRAC PRZYGOTOWAWCZYCH I ANALIZ W ramach ENERGA-OPERATOR SA powołano zespół projektowy, programujący pracę oraz odpowiedzialny za prawidłowy przepływ informacji i zebranie niezbędnych danych wejściowych. Całość prac związanych z przygotowaniem wdrożenia powierzono Instytutowi Energetyki w Gdańsku. Prace przygotowawcze podzielono na trzy etapy. Etap 1: Opracowanie koncepcji budowy i funkcjonowania sieci Smart Grid [1], obejmował: • analizę, ocenę ilościową i jakościową obecnego stanu infrastruktury elektroenergetycznej, jej obciążenia, przyłączonych źródeł i odbiorców oraz infrastruktury telekomunikacyjnej pod kątem wykorzystania w realizacji sieci Smart Grid na Półwyspie Helskim. Inwentaryzacja i ocena objęły takie elementy, jak: sieci SN i nn (linie kablowe i napowietrzne, stacje transformatorowe, stacja 110/15 kV Władysławowo), infrastruktura telekomunikacyjna, automatyka i zabezpieczenia, istniejąca generacja konwencjonalna i odnawialna (w tym EC Hel, EC Władysławowo) oraz charakterystyki obciążenia [6] • przegląd aspektów funkcjonalnych sieci Smart Grid, takich jak: systemy AMI (ang. Advanced Metering Infrastructure – infrastruktura inteligentnych pomiarów) w sieciach SG, prosument i sieć aktywna, inteligentne budynki, samochody elektryczne, rozproszone źródła energii DER (ang. Distributed Energy Resources – rozproszone źródła energii), oddziaływanie na odbiorców: DSM (ang. Demand Side Management – zarządzanie popytem), DR (Demand Response – sterowanie popytem), zarządzanie i sterowanie w mikrosieciach, poprawa niezawodności i jakości zasilania mikrosieci, samodzielna praca mikrosieci

Streszczenie W artykule przedstawiono dotychczasowy przebieg realizacji oraz planowane w najbliższym czasie działania, związane z pilotażowym wdrożeniem sieci inteligentnej Smart Grid przez ENERGA-OPERATOR SA, w ramach projektu „Inteligentny Półwysep”. W zrealizowanych dotychczas trzech etapach prac przygotowawczych i analizach przeprowadzono szczegółową inwentaryzację sieci SN i nn objętej projektem, opracowano koncepcję realizacji projektu, opracowano algorytmy stero-

wania siecią Smart Grid oraz przeprowadzono symulacyjne badania modelowe tych algorytmów. Podsumowaniem prac przygotowawczych było opracowanie studium wykonalności projektu. Do wdrożenia przewidziano funkcjonalności oraz eksperymentalną realizację pracy wyspowej z udziałem EC Władysławowo, a także wdrożenie w ENERGA-OBRÓT SA sterowania poborem mocy przez odbiorców w programach DSM/DR.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

37


Adam Babś, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk | Krzysztof Madajewski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Tomasz Ogryczak, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk | Sławomir Noske, ENERGA-OPERATOR SA Grzegorz Widelski, ENERGA-OPERATOR SA

• przegląd i ocenę dostępnych technologii telekomunikacyjnych, informatycznych, wytwórczych, pomiarowych, magazynowych i przesyłu energii oraz ocenę możliwości wykorzystania ich w projekcie Smart Grid • opracowanie założeń projektu zawierających opis oczekiwanych funkcjonalności sieci oraz koncepcję techniczną i funkcjonalną sieci Smart Grid wraz z określeniem nowych elementów infrastruktury sieciowej na Półwyspie Helskim. Etap 2: Przeprowadzenie badań modelowych pracy sieci oraz opracowanie algorytmów sterowania siecią Smart Grid na Półwyspie Helskim [2]: • budowa modeli istniejących elementów infrastruktury, źródeł wytwórczych, urządzeń łączeniowych i EA • opracowanie modeli nowych elementów sieci instalowanych w ramach projektu pilotażowego • opracowanie algorytmów sterowania siecią Smart Grid na Półwyspie Helskim • weryfikacja współdziałania zamodelowanych, istniejących i nowych elementów sieci w ramach Smart Grid • badania modelowe pracy sieci z uwzględnieniem algorytmów stosowania Smart Grid • opracowanie profili wytwarzania i odbioru energii. Etap 3: Opracowanie studium wykonalności realizacji projektu Smart Grid [3]: • koncepcja i zakres realizacji projektu Smart Grid na Półwyspie Helskim

38

Wydanie tematyczne – Smart Grid

• harmonogram wdrożenia projektu • analiza finansowa • założenia do analizy finansowej obejmujące koszty inwestycyjne i eksploatacyjne oraz korzyści uzyskiwane przez strony projektu • harmonogram wydatków • uwarunkowania realizacji projektu oraz analiza czynników ryzyka i krytycznych czynników sukcesu • zewnętrzne źródła finansowania dla projektu Smart Grid na Półwyspie Helskim. Całość prac przygotowawczych zakończono w 2011 roku i w wyniku dyskusji oraz analiz wykonalności, opracowano wytyczne realizacyjne [4], w których wyspecyfikowano zakres wdrożenia z podziałem na rodzaje prac (rozbudowa oprogramowania, instalacja i modernizacja sieci SN i nn, programy DSM). Wytyczne te staną się podstawą wdrożenia instalacji pilotażowej. Analiza oraz ocena ilościowa i jakościowa obecnego stanu infrastruktury elektroenergetycznej pozwoliły na zdefiniowanie potencjalnego zakresu wdrożenia. Sieć elektroenergetyczna, zasilająca odbiorców na Półwyspie Helskim (rys. 1), jest siecią promieniową, zasilaną z GPZ Władysławowo, który łącznie obejmuje ponad 450 punktów transformacji SN/nn w pięćdziesięciu miejscowościach. Półwysep Helski jest zasilany z GPZ Władysławowo dwoma liniami kablowymi 30 kV oraz dwoma liniami 15 kV. Długość linii kablowych SN wynosi ponad 171 km (przekroje od 50 do 240 mm2), w tym 50 km to linie 30 kV. Linia napowietrzna o przekroju 70 mm2 ma długość 14,5


Pilotażowy projekt wdrożenia W ENERGA-OPERATOR SA sieci inteligentnej „Inteligentny Półwysep”

Rys. 1. Schemat sieci elektroenergetycznej SN na Półwyspie Helskim

km i jest przerywana odcinkami kablowymi. Łącznie na Półwyspie Helskim zainstalowanych jest 97 transformatorów SN/nn o mocach od 63 kVA do 630 kVA. W PZ Jurata znajdują się dwa transformatory 30/15 kV o mocach 6,3 MVA oraz autotransformator 15/15kV o mocy 10,7 MVA. W GPZ Władysławowo do rozdzielni 30 kV linami 30 kV jest dołączona elektrociepłownia, wyposażona w dwa generatory o mocy 2 x 5,5 MW. Szczytowe zapotrzebowanie na moc obserwowane jest w lipcu – 10 MW, a minimalne zapotrzebowanie w październiku – 5 MW. Obciążenie w dolinie nocnej wynosi odpowiednio 4 i 3 MW. Sieć SN jest źródłem mocy biernej o wielkości od 3 do 4 MVAr.

3. OPIS WYBRANYCH FUNKCJONALNOŚCI PRZEWIDYWANYCH DO WDROŻENIA Poniżej opisano założenia i algorytmy podstawowych funkcjonalności przewidzianych do realizacji w ramach instalacji pilotażowej Smart Grid na Półwyspie Helskim. Funkcjonalność ta zostanie zaimplementowana w ramach nowego oprogramowania w RDM Oddział Gdańsk, określanego jako DMS (ang. Distribution Management System). Funkcje związane ze sterowaniem popytem oraz obsługą systemu ładowania samochodów zostały przypisane aplikacjom, jakie powstaną po stronie ENERGA-OBRÓT SA. Realizacja tych funkcjonalności będzie związana z niezbędnym wyposażeniem infrastruktury sieciowej

sieci SN i nn w urządzenia pomiarowe i sterownicze oraz z wyposażeniem odbiorców, biorących udział w programie DSM/DR, w urządzenia wykonawcze obsługiwane przez aplikację w ENERGA-OBRÓT SA.

3.1. Wykrywanie zwarć, ich izolacja i przywracanie zasilania – funkcja FDIR1 Wdrożenie tej funkcjonalności umożliwi: 1. Zmniejszenie czasów przywrócenia napięcia po awarii w sieci SN oraz ograniczenie liczby odbiorców pozbawianych napięcia w czasie awarii poprzez zastosowanie algorytmu lokalizacji uszkodzeń sieci SN i rekonfiguracji sieci, eliminującej uszkodzone jej odcinki 2. Zmniejszenie awaryjności sieci poprzez modernizację aparatury łączeniowej w ok. 30% stacji SN/nn 3. Zmniejszenie czasów przywrócenia napięcia po awarii w sieci SN poprzez zdalne sterowanie łącznikami w sieci 4. Zebranie doświadczeń w zakresie automatyzacji stacji SN/nn 5. Rozpoczęcie procesu modernizacji systemu SCADA w RDM, w zakresie wspomagania prowadzenia ruchu sieci SN – budowa modułu DSM. Podstawowym zadaniem działającego w czasie rzeczywistym algorytmu lokalizacji uszkodzeń sieci SN i rekonfiguracji sieci jest wydzielenie uszkodzonego odcinka sieci oraz przywrócenie zasilania odbiorcom zasilanym z odcinków linii nieobjętych uszkodzeniem. Algorytm ba-

Wydanie tematyczne – Smart Grid

39


Adam Babś, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk | Krzysztof Madajewski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Tomasz Ogryczak, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk | Sławomir Noske, ENERGA-OPERATOR SA Grzegorz Widelski, ENERGA-OPERATOR SA

zuje na następujących danych (sygnałach wejściowych), zbieranych w czasie rzeczywistym: • stan łączników zdalnie sterowanych • sygnalizacja przepływu prądu zwarciowego z sygnalizatorów zwarć • pomiary prądów z linii objętych takim pomiarem • moce transformatorów SN/nn • obciążenia linii SN w GPZ/PZ (prądy, moc) • stan łączności z obiektami zdalnie sterowanymi • stan zasilania obiektów sterowanych • pobudzenie, zadziałanie zabezpieczeń w GPZ/PZ, liczba cykli SPZ do wykonania po awaryjnym wyłączeniu linii • działanie automatyki SPZ w GPZ/PZ (automatyka samoczynnego ponownego załączenia kontrolująca, czy zwarcie ma charakter przejściowy czy trwały).

Algorytm lokalizacji obszaru zwarcia i rekonfiguracji sieci SN 1. Sprawdzić zakończenie działania automatyki SPZ w GPZ/PZ, w którym nastąpiło awaryjne wyłączenie linii. Jeśli został zakończony ostatni z cykli SPZ, przejdź do kroku 2, w przeciwnym wypadku kontynuacja oczekiwania na zakończenie przewidzianej sekwencji cykli SPZ 2. Określić sprawny odcinek linii, na której wystąpiło uszkodzenie: od źródła zasilania linii w GPZ/PZ do najbardziej odległej stacji SN/nn, gdzie wystąpiła zarejestrowana sygnalizacja miejsca zwarcia (w danym układzie sieciowym odległość danej stacji SN/nn do źródła zasilania GPZ/PZ jest mierzona łączną liczbą stacji SN/nn i punktów instalacji rozłączników poza stacjami SN/nn, znajdujących się na odcinku linii pomiędzy GPZ/PZ a daną stacją SN/nn) 3. Na odcinku linii, określonym w kroku 2, zlokalizować rozłącznik sterowany zdalnie najbardziej odległy od źródła zasilania GPZ/PZ 4. Dokonać zdalnego rozłączenia linii przy wykorzystaniu rozłącznika określonego w kroku 3 5. W GPZ/PZ załączyć wyłączony wyłącznik linii, na której wystąpiła awaria 6. Wyznaczyć wszystkie odcinki linii od punktu rozłączenia określonego w kroku 3, które zostały pozbawione zasilania w wyniku rozłączenia wymienionego w kroku 4. Wskazać te odcinki linii dyspozytorowi 7. Wyznaczyć położenie lokalizatora zwarcia sygnalizującego przepływ prądu zwarciowego i najbardziej odległego takiego sygnalizatora od rozłącznika, o którym mowa w kroku 3 8. Z punktu sieci, o którym mowa w kroku 7, wyznaczyć wszystkie odcinki (pozbawione napięcia) do punktów podziału lub końca sieci 9. Na każdym z odcinków, wyznaczonych w kroku 8, wyznaczyć położenie lokalizatora zwarcia, który nie sygnalizował przepływu prądu zwarciowego i jest najbliżej położony na danym odcinku w stosunku do punktu sieci określonego w kroku 7. Zaznaczyć położenie tego lokalizatora jako koniec nowego odcinka linii. Jeśli na danym odcinku brak lokalizatora zwarcia, to dany odcinek pozostaje niezmieniony

40

Wydanie tematyczne – Smart Grid

10. Obszarem zwarcia są wszystkie odcinki linii wyznaczone w kroku 9. Wskazać te odcinki dyspozytorowi 11. Podać do wyboru dyspozytora dalszy tryb pracy związany z rekonfiguracją sieci po lokalizacji obszaru zwarcia: tryb ręczny lub tryb automatyczny 12. Jeśli wybrano tryb automatyczny, przejść do wykonania kroku 14 13. Wskazać dyspozytorowi punkty podziału sieci stanowiące końce odcinków linii wyznaczonych w kroku 8, zakończyć pracę algorytmu 14. Dla każdego odcinka linii, zakończonego punktem podziału sieci i wyznaczonego w kroku 8, ustalić rozłącznik najdalej zlokalizowany w stosunku do punktu podziału, lecz nieznajdujący się na odcinku należącym do obszaru zwarcia, z wyjątkiem punktu końca odcinka. Jeśli taki rozłącznik został zlokalizowany, dokonać rozłączenia linii (nowy punkt podziału), zamknąć rozłącznik w miejscu dotychczasowego podziału i przejść do wykonania w kroku 8. Jeśli brak odcinka linii spełniającego wyżej podane warunki (brak rozłącznika umożliwiającego nowy punkt podziału) – zakończyć pracę algorytmu. Sformułowany powyżej w sposób opisowy algorytm funkcji FDIR zostanie opracowany w formie operacji na macierzach, tak by eliminacja uszkodzonego odcinka i określenie nowej konfiguracji było w pełni zautomatyzowane [8]. Punktem wyjściowym dla sformułowania takiego algorytmu jest zapis w postaci macierzowej aktualnego układu połączeń sieci (macierz połączeń L), wektora opisującego przepływ i kierunek prądu zwarciowego (wektor G) oraz macierzy opisującej położenie łączników sterowanych (macierz Q). Macierz połączeń L jest macierzą kwadratową o rozmiarze odpowiadającym liczbie gałęzi i węzłów w rozpatrywanym obszarze sieci SN. Elementy tej macierzy przyjmują następujące wartości:

1  lij =  –1 0 

węzeł i połączony z gałęzią j w kierunku i węzeł i połączony z gałęzią j w kierunku przeciwnym do i węzeł i gałąź j niepołączone

Macierz Q, opisująca położenie łączników sterowanych jest macierzą kwadratową o rozmiarze odpowiadanym liczbie gałęzi i węzłów w rozpatrywanym obszarze sieci SN. Elementy tej macierzy przyjmują następujące wartości:

1 q ij =   0 węzeł i połączony z gałęzią j  węzeł i gałąź j niepołączone Wektor G, opisujący przepływ prądu zwarciowego i jego kierunek o rozmiarze odpowiadającym liczbie gałęzi, ma wartość 1 w elementach, w których wykryto przepływ prądu zwarciowego. Uszkodzona gałąź może zostać zidentyfikowana jako wynik operacji mnożenia macierzy G i L, jako wektor P, w którym wartość 1 odpowiadać będzie uszkodzonej gałęzi.


Pilotażowy projekt wdrożenia w ENERGA-OPERATOR SA sieci inteligentnej „Inteligentny Półwysep”

Mnożąc macierz Q, opisującą położenie łączników sterowanych, przez wektor P, otrzymamy wektor D, wskazujący elementy – łączniki zdalnie sterowane, które należy otworzyć, aby wyizolować uszkodzoną gałąź. Na przykład dla macierzy połączeń L, macierzy opisującej położenie łączników Q oraz wektora G, opisującego przepływ prądu zwarciowego o wartościach:

1 −1 0 L=  0 −1 0  0

0 1 −1 0 0 −1 0

1 0 0 Q = 0 0 0 0

1 1 0 0 0 0 0

0 0 1 −1 0 0 −1

0 1 1 0 0 0 0

0 0 1 1 0 0 0

0 0 0 1 0 0 0

1 0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 1 0 0

0 1 0 0 0 1 0

0 0 0 0 0 1 0

0 0 0 0 0 0 1 

0 0 1 0 0 0 1

G=[1100000] Wynik mnożenia macierzy G i L – wektor P = G L wskazuje uszkodzoną gałąź (wartość 1 na drugiej pozycji)

P=[0100000] Wynik mnożenia macierzy Q i P – wektor D = Q P wskazuje łączniki zdalnie sterowane, które należy otworzyć, aby wyizolować uszkodzoną gałąź (wartości 1 na odpowiednich pozycjach).

3.2. Regulacja napięcia – funkcja IVVC2 Dostępność pomiarów parametrów sieci (napięcia) w punktach w głębi sieci SN i nn, zasilanych z transformatora wyposażonego w podobciążeniowy przełącznik zaczepów, pozwala zrealizować algorytm regulacji wykorzystujący te pomiary. Zastosowany algorytm regulacji z kompensacją spadku napięcia na wielu liniach zasilających, tj. algorytm MLDC3, pozwala na uwzględnienie zróżnicowania obciążeń poszczególnych linii zasilających oraz oddziaływania lokalnej generacji. Wyznaczona przekładnia transformatora (pozycja przełącznika zaczepu) zapewni utrzymanie napięcia u odbiorców w dopuszczalnych granicach na wszystkich liniach zasilających. Algorytm ten zapewnia również zmniejszenie liczby przełączeń zaczepów, przy niskich współczynnikach obciążenia i niskich spadkach napięcia. Działanie algorytmu wykorzystuje funkcję celu, będącą sumą kwadratów odchyleń, odpowiednio napięcia maksymalnego i minimalnego w każdej z linii zasi-

lających, od wartości znamionowej napięcia. Wartości minimalne i maksymalne wyznaczane są na podstawie modelu sieci rozdzielczej oraz pomiarów pochodzących z tej sieci dla różnych położeń przełącznika zaczepów. Proces optymalizacyjny polega na wyborze takiego położenia przełącznika zaczepów, przy którym funkcja celu osiąga wartość najmniejszą. N

[

J =∑ (Ui ,maks – Unom ) +(Unom – Ui ,min ) i =1

2

]

2

gdzie: N – liczba linii zasilających odbiorców z danego GPZ Ui, max – maksymalne napięcie odbiorcy na i-tej linii zasilającej (napięcia na dolnych szynach stacji SN/nn) Ui, min – minimalne napięcie odbiorcy na i-tej linii zasilającej (napięcia na dolnych szynach stacji SN/nn, od którego należy odjąć możliwy spadek pomiędzy transformatorem SN/nn a licznikiem energii elektrycznej u najdalszego odbiorcy) Unom – napięcie nominalne sieci nn. Regulacja będzie się odbywać poprzez zdalne zadawanie wartości zadanej napięcia dla dwóch regulatorów transformatorów 30/15 kV w PZ Jurata. Do wyznaczania wartości zadanych dla regulacji napięcia wykorzystane zostaną pomiary w stacji PZ Jurata oraz pomiary zlokalizowane w głębi sieci, w sześciu stacjach 15/0,4 kV po stronie nn. Zastosowanie algorytmu MLDC umożliwia wdrożenie funkcji oszczędnościowego zaniżania napięcia CVR (ang. Conservative Voltage Reduction – zaniżenie napięcia w celu obniżenia poboru mocy), pozwalającego zredukować zapotrzebowanie na energię elektryczną u odbiorców. Jest to jeden z rodzajów sterowania popytem DR, realizowanego w sieciach Smart Grid. Funkcja CVR pozwala zaoszczędzić energię poprzez obniżenie napięcia zasilania urządzeń, jak również zwiększyć zapotrzebowanie poprzez podwyższenie napięcia. Istotna jest kontrola nad sytuacją napięciową w całym obszarze zasilanym z danego transformatora aż do odbiorców końcowych. Tym sposobem możliwe jest zmniejszenie zapotrzebowania na moc czynną o 2% do nawet 3,5% oraz zmniejszenie zapotrzebowania na moc bierną o 4% do 10%, co może się przełożyć na oszczędności energii od 1% do 3%. Niezależnie od regulacji napięcia w sieci, wykorzystując pomiary napięć i prądów w sieci SN, można znaleźć taką konfigurację, przy której straty w sieci będą najmniejsze. Wiąże się to ze zmianą punktu rozcięcia sieci, tj. dostosowywaniem miejsca podziału sieci do zmieniających się obciążeń sieci.

3.3. Zaawansowany nadzór nad siecią nn, w tym rozproszonych źródeł energii Zakłada się osiągnięcie następujących celów: 1. Zmniejszenie czasów przywrócenia napięcia po awarii w sieci nn, poprzez monitorowanie stanu zasilania odejść nn ze stacji SN/nn dla wybranych kilku stacji 2. Zebranie doświadczeń w zakresie monitorowania sieci

Wydanie tematyczne – Smart Grid

41


Adam Babś, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk | Krzysztof Madajewski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Tomasz Ogryczak, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk | Sławomir Noske, ENERGA-OPERATOR SA Grzegorz Widelski, ENERGA-OPERATOR SA

nn oraz wykorzystania danych pomiarowych z systemu AMI 3. Przeprowadzenie testów urządzeń i technologii umożliwiających rejestrowanie zjawisk w sieciach nn. Zaawansowany nadzór nad siecią nn będzie polegał między innymi na rozbudowanej wizualizacji wybranych rozdzielni nn w wytypowanych stacjach SN/nn, obejmującej m.in.: • sygnalizację stanu (położenia) wyłączników i rozłączników bezpiecznikowych (głównego i w polach odpływowych) • sygnalizację przepalenia wkładki bezpiecznikowej • prąd obciążenia transformatora • napięcie na szynach rozdzielni • prąd w obwodach odpływowych (w stacjach, gdzie jest on monitorowany). Wizualizacja sieci nn w zakresie danych pozyskanych z systemu AMI powinna obejmować: • napięcie w punkcie przyłączenia odbiorcy do sieci • sygnalizację braku napięcia w punkcie przyłączenia odbiorcy do sieci. Przyjęto, że pozyskiwanie danych pomiarowych z systemu AMI będzie możliwe z wykorzystaniem szyny ESB (ang. Enterprise Service Bus – wymiana danych w ramach przedsiębiorstwa za pośrednictwem szyny usług) i usług WebService. Pożądanym standardem wymiany danych powinien być standard wykorzystujący wspólny model danych (standard CIM). Uzależnione jest to jednak od implementacji tego standardu w systemie aplikacyjnym AMI.

3.4. Ładowanie samochodów Wdrożenie instalacji pilotażowej Smart Grid przewiduje również instalację publicznych stacji ładowania samochodów elektrycznych oraz systemu zarządzania tymi stacjami ładowania. Zakłada się osiągnięcie następujących celów: • zebranie doświadczeń eksploatacji i zdalnego nadzoru nad stacjami ładowania samochodów elektrycznych • dopracowanie funkcjonalności pilotażowego systemu zarządzania stacjami ładowania pod kątem potrzeb ENERGA-OBRÓT SA • promocja grupy kapitałowej ENERGA jako firmy przyjaznej środowisku naturalnemu. Lokalizację stacji ładowania zaplanowano w dwóch miejscowościach na ogólnie dostępnych parkingach, w pobliżu obiektów administrowanych przez samorządy terytorialne, tj. w pobliżu magistratu w Jastarni oraz w miejscowości Hel. Stację ładowania stanowić będą: jednostka nadrzędna i trzy słupki do ładowania. Przewiduje się instalację trójfazową 400V AC, o maksymalnej wartości skutecznej prądu wynoszącej 63 A (43 kW – maksymalna moc ładowania). W pojedynczym słupku zainstalowane zostanie standardowe gniazdo trójfazowe i jednofazowe 400/230V. Słupki będą w pełni sterowne przez jednostkę nadrzędną i dlatego nie będą wyposażone w dodatkowe urządzenia, jak sterownik czy licznik. Zainstalowana w obrębie parkingu jednostka nadrzędna będzie odpowiadała za sterowanie zasilaniem słupków do ładowania pojazdów. Jednostka nadrzędna

42

Wydanie tematyczne – Smart Grid

odpowiedzialna będzie również za komunikację z Centrum Autoryzacji Kart (CAK) i ENERGA-OBRÓT. System zarządzania stacjami ładowania zaimplementowany zostanie w ramach ENERGA-OBRÓT. Wyposażony będzie w moduł komunikacyjny GSM/GPRS do odbioru informacji ze stacji ładowania oraz sterowania pracą stacji. Sygnały monitorowania stacji ładowania to: • sygnały alarmowe – w tym nieuprawnionego dostępu do terminalu stacji, zadziałanie blokad • sygnały związane z procesem ładowania – bieżący poziom poboru energii na stacji, sumaryczna energia pobrana przez klienta w ramach transakcji. System zarządzania będzie przesyłał do stacji ładowania informacje sterujące pracą stacji – zdalne załączenie lub odłączenie stacji oraz informację o aktualnej cenie energii. Informacje wymieniane pomiędzy stacją ładowania a CAK pozwolą na identyfikację klienta na podstawie danych z karty płatniczej oraz potwierdzenie bądź odmowę autoryzacji klienta.

4. PRZEWIDYWANY ZAKRES WDROŻENIA Opracowana w ramach zadania pierwszego koncepcja budowy i funkcjonowania sieci Smart Grid, opracowane algorytmy sterowania siecią oraz przeprowadzone w ramach zadania drugiego badania modelowe pracy sieci pozwoliły na sformułowanie zalecanego zakresu wdrożenia doświadczalnej instalacji Smart Grid na Półwyspie Helskim. Instalacja doświadczalna dotyczyć będzie następujących zagadnień: 1. Opracowanie i wdrożenie w Regionalnej Dyspozycji Mocy Oddział Gdańsk oprogramowania do zarządzania siecią dystrybucyjną – oprogramowanie Syndis DMS. W ramach budowy sytemu DMS wdrożona zostanie następująca funkcjonalność: a) wykrywanie, lokalizacja zwarć oraz automatyczna rekonfiguracja sieci – funkcja FDIR b) regulacja napięcia c) wymuszanie pracy wyspowej 2. Wyposażenie sieci dystrybucyjnej SN i nn na Półwyspie Helskim w urządzenia i czujniki umożliwiające realizację wybranych funkcji DMS 3. Instalacja pilotażowa ładowania samochodów 4. Wdrożenie w ENERGA-OBRÓT SA aplikacji do zarządzania DSM wraz z wyposażeniem wybranych odbiorców na terenie Półwyspu Helskiego w urządzania umożliwiające realizację funkcji DSM – zarządzanie popytem i mikrogeneracją.

4.1. Prace software Projekt rozbudowy systemu dyspozytorskiego SYNDIS w RDM w Gdańsku i budowy nowego modułu SCADA DMS w zakresie: • dołączenia nowych stacji SN/nn na półwyspie wraz z uwidocznieniem elementów telesterowania, telepomiarów i telesygnalizacji w sieci SN i nn • interfejsu do wymiany danych z AMI, SID na podstawie modelu CIM • modułu Syndis-DMS (funkcje FDIR, regulacji napięcia)


Pilotażowy projekt wdrożenia w ENERGA-OPERATOR SA sieci inteligentnej „Inteligentny Półwysep”

• wykonanie rozbudowy i oprogramowanie modułu DMS.

4.2. Instalacja urządzeń na półwyspie 1. Modernizacja i wyposażenie stacji SN/nn w zakresie: • wyposażenie stacji wnętrzowych w telesterowanie i sygnalizatory zwarć – 9 stacji • wyposażenie stacji wnętrzowych w telesterowanie i układy pomiarowe – 8 stacji • wyposażenie stacji wnętrzowych niesterowanych w sygnalizatory zwarć – 45 stacji 2. Instalacja urządzeń monitorujących rozdzielnię nn (10 rozdzielni) w zakresie: projekt techniczny, dostawa i montaż urządzeń, uruchomienie. 4.3. Praca wyspowa z udziałem EC Władysławowo – eksperyment Przewiduje się wykonanie eksperymentu obejmującego: • wydzielenie za pomocą operacji łączeniowych w sieci SN obszaru przewidzianego do zasilania z EC w warunkach pracy wyspowej • wykonanie rzeczywistej próby pracy wyspowej EC Władysławowo dla wybranego obszaru umożliwiającego zasilanie go z EC Władysławowo • opracowanie wyników próby w zakresie możliwości udziału EC Władysławowo w obszarze sieci inteligentnej Smart Grid i możliwości współpracy z prosumentami • opracowanie scenariusza próby pracy wyspowej EC Władysławowo z fragmentem sieci Smart Grid i generacją rozproszoną. 4.4. Instalacja stacji ładowania samochodów elektrycznych w zakresie: • opracowanie szczegółowej specyfikacji technicznej dla punktów ładowania i systemu zarządzania oraz projektu instalacji w dwóch lokalizacjach • instalacja w dwóch wybranych lokalizacjach stacji ładowania • wdrożenie aplikacji zarządzającej w ENERGA-OBRÓT SA. 4.5. Wdrożenie sterowania poborem mocy przez odbiorców w programach DSM/DR Zarządzanie popytem i mikrogeneracją zostanie wdrożone w ENERGA-OBRÓT SA (EOB). Zakres wdrożenia obejmuje: • opracowanie koncepcji automatycznego zarządzania popytem • opracowanie i wdrożenie aplikacji zarządzania popytem w EOB • instalację urządzeń umożliwiających realizację funkcji DSM u odbiorców: –– handlowo-usługowych z grupy taryfowej C –– komunalnych z grupy taryfowej G –– odbiorców, którzy zdecydowali się na substytucję paliw konwencjonalnych energią elektryczną wykorzystywaną do celów grzewczych (pompy ciepła) –– odbiorców posiadających rezerwowe zasilanie.

Ponieważ rozwiązania dedykowane aktywnym odbiorcom energii będą miały wpływ na pracę sieci, niezbędna jest koordynacja działań operatora systemu i przedsiębiorstwa obrotu. Wdrożenie Smart Grid na Półwyspie Helskim w zakresie sterowania poborem mocy przez odbiorców umożliwi osiągnięcie następujących celów: • testowanie rozwiązań polegających na zarządzaniu przez przedsiębiorstwo obrotu mocą pobieraną z sieci przez odbiorców oraz zarządzaniu pracą mikroźródeł przyłączonych do sieci wewnętrznych odbiorców (prosumentów) • testowanie rozwiązań polegających na redukcji zużycia energii poprzez odłączenie na żądanie OSD od sieci elektroenergetycznej odbiorców posiadających rezerwowe źródła energii i pokrycie zapotrzebowania na moc z rezerwowych agregatów prądotwórczych lub baterii akumulatorów.

5. INFRASTRUKTURA TELEKOMUNIKACYJNA Komunikacja z urządzeniami pomiarowymi i sterowniczymi w sieci Smart Grid powinna działać niezależnie od stanu sieci SN, w szczególności powinna być odporna na uszkodzenia tej sieci, takie jak zwarcia doziemne i międzyfazowe lub też uszkodzenia mechaniczne przewodów. Komunikacja pomiędzy stacjami SN/nn a GPZ Władysławowo, wykorzystująca technikę PLC (ang. Power Line Communication – komunikacja wykorzystująca przewody sieci elektroenergetycznej jako medium komunikacyjne) za pomocą sieci SN, zaprojektowana i wybudowana dla celów projektu AMI, nie spełnia powyższych wymagań. Z tego względu uzasadnione jest wykorzystanie w ramach Smart Grid komunikacji bezprzewodowej, wykorzystującej usługę GPRS, niezależną od łączności używanej do transmisji danych w systemie AMI, pomiędzy urządzeniami sieciowymi zainstalowanymi na GPZ a koncentratorem zainstalowanym na stacji SN/nn. Jeśli w systemie AMI transmisja pomiędzy urządzeniami sieciowymi zainstalowanymi na GPZ a koncentratorami zainstalowanymi na stacji SN/nn będzie realizowana przy wykorzystaniu techniki bezprzewodowej (WiMAX, GPRS, CDMA, UMTS, LTE), sieć ta z powodzeniem może być zalecana do wykorzystania jej do komunikacji z urządzeniami automatyki sieci SN. W tej sytuacji istotne jest to, że: • we wnętrzowych stacjach SN/nn zostaną zainstalowane urządzenia graniczne tej sieci na potrzeby systemu AMI, natomiast w punktach sterowania łączników napowietrznych będzie można takie urządzenia dodatkowo zainstalować • ruch telekomunikacyjny związany z obsługą sterowników w sieci SN jest znacząco mniejszy od ruchu związanego z realizacją AMI, w związku z czym dociążenie sieci wykorzystywanej na potrzeby AMI ruchem związanym z realizacją automatyzacji sieci SN jest możliwe i nie wpłynie na pogorszenie jakości funkcjonowania AMI.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

43


Adam Babś, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk | Krzysztof Madajewski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Tomasz Ogryczak, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk | Sławomir Noske, ENERGA-OPERATOR SA Grzegorz Widelski, ENERGA-OPERATOR SA

6. PODSUMOWANIE Realizacja instalacji pilotażowej Smart Grid na Półwyspie Helskim jest pierwszą w krajowej energetyce próbą praktycznego wdrożenia i weryfikacji nowych technik z dziedziny sieci inteligentnych. Oczekuje się, że relatywnie niewielki zakres wdrożenia, zwłaszcza w odniesieniu do instalacji generacji rozproszonej, pozwoli – po zrealizowaniu instalacji pilotażowej i wdrożeniu przewidzianych funkcjonalności – na zebranie doświadczeń i wyciągnięcie wniosków co do dalszych kierunków rozwoju tego typu rozwiązań. W szczególności interesujące będą doświadczenia z praktycznej realizacji algorytmów, związanych z lokalizacją miejsca zwarcia i zmianą konfiguracji sieci oraz monitorowania sieci nn, które najprawdopodobniej będzie skutkowało zauważalnym podniesieniem poziomu niezawodności sieci. Nie bez znaczenia będą również doświadczenia praktyczne z eksploatacji systemu regulacji napięcia IVVC oraz wykorzystania zastosowanej w nim funkcji sterowania popytem (DR). Planowane w ramach

1. FDIR – ang. Fault Detection, Isolation & Restoration 2. IVVC – ang. Integrated Volt / Var Control 3. MLDC – ang. Multi Line Drop Compensation

44

Wydanie tematyczne – Smart Grid

realizacji projektu eksperymentalne przejście do pracy wyspowej z wykorzystaniem EC Władysławowo pozwoli zebrać doświadczenia umożliwiające opracowanie scenariuszy pracy wyspowej sieci Smart Grid, obejmującej generację rozproszoną i aktywnych prosumentów. Dla firmy ENERGA-OBRÓT SA stworzone zostaną możliwości praktycznego przebadania skuteczności mechanizmów DSM/DR oraz zarządzania i eksploatacji punktów ładowania samochodów elektrycznych. Kluczowe znaczenie dla realizacji Smart Grid będzie miała niezawodna i szybka sieć wymiany informacji. Możliwa będzie szybsza identyfikacja awarii i jej przyczyn, wcześniejsze jej usunięcie, a ostatecznie zmniejszenie częstotliwości ich występowania. Niezależnie od wdrażania nowych technologii z obszaru sieci inteligentnych, kontynuowane muszą być działania związanie z rozbudową sieci dystrybucyjnej. Nowa i modernizowana infrastruktura powinna być dostosowana do wymagań sieci inteligentnej [5].


Pilotażowy projekt wdrożenia w ENERGA-OPERATOR SA sieci inteligentnej „Inteligentny Półwysep”

Bibliografia 1. Opracowanie koncepcji budowy i wdrożenia rozwiązań Smart Grid w sieci ENERGA-OPERATOR SA na Półwyspie Helskim, Etap I, Koncepcja budowy i funkcjonowania sieci Smart Grid, wrzesień 2011. 2. Opracowanie koncepcji budowy i wdrożenia rozwiązań Smart Grid w sieci ENERGA-OPERATOR SA na Półwyspie Helskim, Etap II, Przeprowadzenie badań modelowych pracy sieci oraz opracowanie algorytmów sterowania siecią Smart Grid na Półwyspie Helskim, listopad 2011. 3. Opracowanie koncepcji budowy i wdrożenia rozwiązań Smart Grid w sieci ENERGA-OPERATOR SA na Półwyspie Helskim, Etap III, Opracowanie studium wykonalności realizacji Projektu Smart Grid, grudzień 2011. 4. Opracowanie koncepcji budowy i wdrożenia rozwiązań Smart Grid w sieci ENERGA-OPERATOR SA na Półwyspie Helskim, streszczenie, zakres prac – wytyczne realizacyjne, luty 2012. 5. Wizja wdrożenia sieci inteligentnej w ENERGA-OPERATOR SA, w perspektywie do 2020 roku, wrzesień 2011. 6. Babś A., Smart Grid Hels peninsula pilot project in DSO Energa network – ideas and application, konferencja Smart Metering Central and Eastern Europe 2011, Warszawa 17–18 maja 2011. 7. Noske S., Widelski G., W kierunku Smart Grid – pilotażowy projekt „Inteligentny Półwysep”, Acta Energetica nr 3/2011. 8. WANG Hui i wsp., A Fault Detection and Isolation Algorithm for Distribution Systems containing Distributed Generations, Referat nr 1760, konferencja APAP, Pekin, październik 2011.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

45


Wybrane wyniki badań symulacyjnych w ramach projektu „Inteligentny Półwysep”

autorzy | biogramy

Andrzej Kąkol

Ksawery Opala

Absolwent Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej na kierunku automatyka i robotyka. Pracuje w Zespole Analiz Systemowych w Zakładzie Automatyki i Analiz Systemowych Instytutu Energetyki Instytutu Badawczego Oddział Gdańsk. Zainteresowania: dynamika, zabezpieczenia.

Ukończył studia magisterskie na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (2001). Obecnie zatrudniony jest w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk na stanowisku asystenta. Obszar zainteresowań naukowych to: automatyka regulacyjna ARNE i ARST, obszarowa regulacja napięcia i mocy biernej, analiza stanu pracy sieci EE i obliczenia rozpływowe.

Gdańsk | Polska

46

Wydanie tematyczne – Smart Grid

Gdańsk | Polska


mgr inż. Andrzej Kąkol |mgr inż. Ksawery Opala

Wybrane wyniki badań symulacyjnych w ramach projektu „Inteligentny Półwysep”

1. WSTĘP Podczas prac prowadzonych przy realizacji projektu „Inteligentny Półwysep” powstał model obliczeniowy sieci SN i fragment sieci nn na Półwyspie Helskim. Poszczególne elementy sieci, tj. transformatory: WN/SN/SN, SN/SN oraz SN/nn, linie SN, generatory, zostały zamodelowane według danych uzyskanych podczas inwentaryzacji. Odbiory zostały zamodelowane w postaci zagregowanych odbiorów przyłączonych do rozdzielnicy niskiego napięcia stacji SN/nn. Na podstawie pomiarów wyznaczono cztery charakterystyczne profile dobowe zapotrzebowania o największym oraz najmniejszym zapotrzebowaniu szczytowym w lipcu i październiku. Na podstawie danych pomiarowych z GPZ Władysławowo, zasilającego sieć półwyspu, opracowane zostały profile obciążenia dla każdego PZ na Półwyspie Helskim. Profile te zostały następnie wprowadzone do opracowanego modelu sieci SN, w którym zamodelowano również punkty podziału. Na potrzeby symulacji dynamicznych model sieci uzupełniono o układy regulacji: wzbudzenie oraz regulator turbiny. Na tak przygotowanym modelu wykonano wiele badań symulacyjnych. Ich celem była przede wszystkim weryfikacja skuteczności proponowanych w projekcie algorytmów. Ze względu na liczbę testowanych algorytmów oraz obszerność ich opisu w artykule przedstawiono wyniki dwóch badań symulacyjnych: algorytmu regulacji napięć MLDC (ang. Multi Line Drop Compensation) oraz przejścia sieci na Półwyspie Helskim do pracy wyspowej.

2. ALGORYTM REGULACJI NAPIĘCIA MLDC Algorytm MLDC wylicza napięcia w poszczególnych węzłach sieci w programie rozpływowym na podstawie modelu sieci. Szacowanie napięć odbiorców, jako funkcji napięcia w PZ, wymaga wyliczenia rozpływu mocy [1, 2]. W innym podejściu możliwe jest korzystanie bezpośrednio z dostępnych pomiarów poza PZ, przy założeniu że spadki napięcia u odbiorców są proporcjonalne do mocy czynnej odbiorów.

W związku z powyższym założono całkowitą rezygnację z modelu sieci rozdzielczej, a działanie algorytmu oparto wyłącznie na większej liczbie pomiarów i bazie danych historycznych. W obecnie stosowanych regulatorach transformatorów WN/SN pomiar napięcia jest dokonywany na dolnych szynach rozdzielni SN w stacji WN/SN, w miejscu tym prawie zawsze będzie najwyższe napięcie danej sieci SN. Założono, że nowy algorytm regulacji ma monitorować sytuację napięciową w całej sieci rozdzielczej, na podstawie pomiarów w wybranych miejscach. Korzystając z wiedzy inżynierskiej (znajomość struktury sieci), wytypowano punkty pomiarowe, tak by było ich tylko kilka w najbardziej newralgicznych miejscach sieci rozdzielczej. Regulacja zaczepów transformatora wg metody MLDC, w odróżnieniu od metody klasycznej regulacji, dąży do wyznaczenia bezpośrednio numeru zaczepu transformatora, przy którym na wszystkich liniach zasilających napięcia odbiorców będą utrzymane w dopuszczalnych granicach. Badania symulacyjne algorytmu MLDC przeprowadzone zostały dla stacji 30/15 kV PZ Jurata i sieci SN przez nią zasilanej (rys. 1). Funkcja celu J dla aktualnego zaczepu Z (pomiar z przełącznika zaczepów w transformatorze w PZ Jurata) wyliczana jest na podstawie pomiarów napięć:

J = (UPZ_Ju −Uzad )2 + (U95336 −Uzad )2 + (U90720 −Uzad )2+ 2

2 + (U90447 −Uzad ) + (U90436 −Uzad ) + (U90650 −Uzad )

2

gdzie: Uzad – napięcie zadane utrzymywane w algorytmie MLDC UPZ_Ju – napięcie na rozdzielni 15 kV w PZ Jurata Ui – napięcie 15 kV w wybranej stacji SN/nn i = {95336, 90720, 90447, 90436, 90650}. Algorytm oblicza funkcję celu J dla zaczepów w sąsiedztwie aktualnego zaczepu Z: [Z-3], [Z-2], [Z-1], [Z+1],

Streszczenie Realizacja pracy „Inteligentny Półwysep” wymagała opracowania modelu obliczeniowego sieci średniego napięcia oraz fragmentu sieci niskiego napięcia na Półwyspie Helskim. Opracowany model został wykorzystany do przeprowadzenia wielu analiz symulacyjnych w sieci SN. Przeprowadzone analizy zostały wykorzystane do opracowania algorytmów

sterowania pracą sieci SN. W artykule przedstawione zostały wyniki analiz, których celem było zweryfikowanie algorytmu regulacji napięcia zgodnie z metodą MLDC. Zamieszczone zostały również wyniki analiz mających na celu weryfikację zdolności EC Władysławowo do pracy autonomicznej na Półwyspie Helskim.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

47


Andrzej Kąkol, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Ksawery Opala, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

y

algorytm a

MLDC

sterowanieo

m o p

15 kV

30 kV

JPORT 90720

HELLESNA 90436

HELX 90447

HELZATOK 90514

GPZ Władysławowo

TR1

HELKORMR 90448

JPAŻYCA 95336

PZ Kuźnica

HELPIHM 90446 HELELEKT 90650 PZ HEL 9008

TR2

PZ Jurata Rys. 1. Schemat funkcjonalny realizacji algorytmu MLDC dla PZ Jurata

[Z+2], [Z+3]. W przypadku znalezienia zaczepu Z*, dla którego wartość funkcji celu jest mniejsza od wartości J dla aktualnego zaczepu Z, algorytm generuje nową wartość zadaną – zaczep Z*.

2.1. Sposób implementacji algorytmu Stan pracy stacji PZ Jurata przyjęto na podstawie danych inwentaryzacyjnych (schemat SCADA sieci SN – region Wejherowo), zgromadzonych w trakcie realizacji projektu. Wynika z nich, że stacja zasilana jest linią 30 kV z GPZ Władysławowo. Linia 30 kV z PZ Kuźnica jest jednostronnie wyłączona. W PZ Jurata pracuje transformator TR1 na połączone poprzez sprzęgło systemy szyn rozdzielni 15 kV. Stacja zasila sieć 15 kV od Jastarni po Hel. Na potrzeby analizy przygotowano modele sieci SN z 96 15-minutowymi stanami obciążeń i zasilania z PZ Jurata. Każdy model oddaje przebieg zapotrzebowania P i Q w węzłach odbiorczych w konkretnej dobie. • Dla każdego z 96 stanów określono zależność zmian napięcia w wytypowanych stacjach SN/nn od zmiany zaczepu z zakresu <Zmin, Zmax>. • Następnie dla każdego z 96 stanów przeprowadzono obliczenia z działającą regulacją napięcia na szynach 15 kV w PZ Jurata. Wykorzystano klasyczny przypadek regulacji napięcia w sieci SN: napięcie zadane Uzad = 15,8 kV, strefa nieczułości ε = 300 V. • Kolejnym krokiem było przeprowadzenie obliczeń dla 96 stanów z uwzględnieniem pracy regulatora MLDC z funkcją celu J i realizacją sterowania, jakim jest zaczep optymalny Z*. • Zebrane w ten sposób wyniki działania klasycznego regulatora oraz regulatora MLDC porównano. Wnioski płynące z porównania posłużyły do wprowadzenia modyfikacji, które opisano w dalszej części pracy.

48

Wydanie tematyczne – Smart Grid

• Poniżej na prezentowanych wykresach oś rzędnych posiada wartości od 1 do 97. Wartości te odpowiadają 15-minutowym stanom badanej sieci. Wykres zawierający 97 stanów odpowiada przebiegowi wartości danej zmiennej za okres doby.

2.2. Porównanie działania algorytmów – klasycznego z proponowanym MLDC Aby porównanie efektów działania obu algorytmów było miarodajne, przyjęto dla nich tę samą wartość zadaną napięcia Uzad = 15,8 kV. Jak zaprezentowano poniżej (rys. 2), wpływ działania algorytmu MLDC okazał się słabszy od oczekiwanego. Napięcie na rozdzielni 15 kV w PZ Jurata było, mniej więcej dla połowy stanów, niższe od napięcia utrzymywanego przez klasyczny regulator. Okazało się, że pomimo wyboru punktów pomiarowych w miejscach krańcowych sieci zasilanej przez PZ Jurata, spadek napięcia dla nich okazał się znikomy. W związku z powyższym związanie, poprzez funkcję celu, wszystkich punktów wartością zadaną Uzad spowodowało mocniejszą korelację napięć z wartością 15,8 kV niż w przypadku regulatora klasycznego pracującego ze strefą nieczułości ε = 300 V. Zmiana lokalizacji punktów pomiarowych Wyniki porównania działania dwóch algorytmów wymusiły zmodyfikowanie algorytmu MLDC. Wyrażenie na funkcję celu J nie budziło zastrzeżeń. Natomiast pojawiły się wątpliwości związane z lokalizacją punktów pomiarowych. Przede wszystkim zdecydowano, że pomiary powinny pochodzić z rozdzielni 400 V stacji SN/nn, a nie jak poprzednio z 15 kV. Poza tym uwzględniono fakt, że o spadku napięcia na transformatorze SN/nn nie decyduje jego oddalanie od PZ Jurata, a poziom mocy P i Q, płynącej przez transformator. W związku z


Wybrane wyniki badań symulacyjnych w ramach projektu „Inteligentny Półwysep”

Rys. 2. Poziom napięcia 15 kV w PZ Jurata przy regulacji klasycznej i MLDC

Rys. 3. Poziom napięcia 15 kV w PZ Jurata przy regulacji klasycznej i MLDC_0,4 kV

Wydanie tematyczne – Smart Grid

49


Andrzej Kąkol, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Ksawery Opala, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

Rys. 4. Poziom napięcia 400 V w stacji Hel Morska dla obu sposobów regulacji

Rys. 5. Położenie przełącznika zaczepów w PZ Jurata przy regulacji klasycznej i MLDC_0,4 kV ze strefą nieczułości

50

Wydanie tematyczne – Smart Grid


Wybrane wyniki badań symulacyjnych w ramach projektu „Inteligentny Półwysep”

powyższym wyselekcjonowano węzły po dolnej stronie transformatorów SN/nn, w których permanentnie występuje najniższe napięcie. Pomiary z tych węzłów zastąpiły pomiary zastosowane pierwotnie w wyrażeniu na J. Wyniki przeprowadzonych symulacji z nowymi punktami pomiarowymi przedstawiono poniżej. Na rys. 4 przedstawiono poziom napięcia w węźle Hel Morska, gdzie występuje najniższe napięcie po dolnej stronie transformatora SN/nn w sieci zasilanej przez PZ Jurata. Rysunek ten, jak i rys. 3, pozwalają zaobserwować korzyść, jaką niesie ze sobą stosowanie algorytmu MLDC. Pozwala on na utrzymywanie w sieci wyższego niż zazwyczaj napięcia, bez pojawiania się przekroczeń dopuszczalnych napięć zarówno w sieci 15 kV, jak i 400 V. Przyjęcie zmodyfikowanego algorytmu MLDC pozwoliło uzyskać oczekiwany rezultat. Zastosowanie strefy nieczułości Jednak działanie algorytmu w tej postaci niesie ze sobą ujemny efekt, jakim jest zwiększenie liczby przełączeń w stosunku do regulacji klasycznej. Mowa o dwóch przełączeniach więcej na dobę, co przekłada się na dobowy wzrost liczby przełączeń na poziomie ok. 17%. W celu wyeliminowania nadmiernej liczby przełączeń w przypadku algorytmu MLDC zastosowano strefę nieczułości dla funkcji celu J. Dzięki temu zabiegowi uzyskano zmniejszenie liczby przełączeń przy wciąż widocznej możliwości kształtowania profilu napięcia. Oczywiście skala wpływu na poziom napięcia w sieci 15 kV i 400 V, zmniejsza się wraz ze wzrostem strefy nieczułości. Na rys. 5 zaprezen-

towano efekt zastosowania strefy nieczułości. Wartość strefy nieczułości została dobrana tak, aby stanowiła kompromis pomiędzy regulacją napięcia a zmniejszeniem liczby przełączeń. Redukcja dobowej liczby przełączeń w stosunku do regulacji klasycznej wynosi ok. 17%. Ograniczenie liczby punktów pomiarowych i zaniżanie napięcia Ostatnim krokiem w badaniach modelowych było sprawdzenie sposobu zaniżania napięcia i ewentualnej możliwości ograniczania liczby punktów pomiarowych w sieci 400 V. Pomysł redukcji punktów pomiarowych związany jest z obniżeniem kosztów związanych z implementacją algorytmu. Biorąc pod uwagę wykorzystanie algorytmu MLDC do realizacji funkcji kontrolowanego podwyższania, jak i zaniżania napięcia, przyjęto następujące założenie: przy podwyższaniu napięcia stroną ograniczającą są węzły, gdzie występują najwyższe napięcia w sieci, a najbardziej wrażliwe są węzły z niskim napięciem. Dokładnie odwrotne założenie dotyczy zaniżania napięcia: zaniżanie ograniczone jest węzłami z niskim napięciem, a najbardziej wrażliwe na zmianę Uzad są węzły z wysokim napięciem. W związku z powyższym dokonano ponownej weryfikacji lokalizacji punktów pomiarowych i wytypowano następujące węzły: • rozdzielnia 15 kV ze stacji PZ Jurata • Hel_Morska_nn i Jurata_Oczyszczalnia_nn – węzły z najniższym poziomem napięcia • Hel_Bór_nn – węzeł z najwyższym poziomem napięcia.

Rys. 6. Efekt działania funkcji zaniżania napięcia w PZ Jurata 15 kV odniesiony do działania regulacji klasycznej

Wydanie tematyczne – Smart Grid

51


Andrzej Kąkol, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Ksawery Opala, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

Rys. 7. Efekt działania funkcji zaniżania napięcia w węźle Hel Morska 400 V, odniesiony do działania regulacji klasycznej

Symulacje potwierdziły skuteczność działania algorytmu MLDC, działającego w oparciu o trzy punkty pomiarowe z głębi sieci, zlokalizowane na poziomie 400 V. Na rys. 6 i 7 zaprezentowano przebiegi napięć przy realizacji kontrolowanego zaniżania napięcia w sieci.

2.2.1. Wnioski Badania symulacyjne algorytmu regulacji napięcia MLDC dostarczyły wielu cennych informacji. Posłużyły one do wprowadzenia modyfikacji do pierwotnie opracowanego algorytmu. Najważniejsze z nich to: • oparcie algorytmu na pomiarach z głębi sieci, zlokalizowanych po dolnej stronie transformatorów SN/nn • nowy sposób doboru lokalizacji węzłów pomiarowych – wybór reprezentacyjnych węzłów z najwyższym i najniższym poziomem napięcia • zastosowanie algorytmu MLDC wymusza zastosowanie strefy nieczułości dla wartości funkcji J, w celu zmniejszenia liczby przełączeń. Wprowadzenie powyższych modyfikacji pozwoliło ostatecznie uzyskać satysfakcjonujące wyniki. Dodatkową ważną z punktu widzenia prowadzenia ruchu informacją jest to, że wartość zadana w regulatorze MLDC nie gwarantuje braku przekroczeń napięć dopuszczalnych. Należy do algorytmu dodać aktywne blokady, anulujące sterowanie przełącznika zaczepu w kierunku przekroczenia dopuszczalnej granicy górnej lub dolnej. W czasie prowadzonych symulacji blokady odgrywały znaczącą rolę, redukując przełączenia, które wynikałyby jedynie z rozpatrywania wartości funkcji celu J.

52

Wydanie tematyczne – Smart Grid

3. PRACA WYSPOWA Koncepcja projektu „Inteligentny Półwysep” przewidywała przystosowanie sieci SN, zasilanej z GPZ Władysławowo, do pracy autonomicznej. Zgodnie z założeniami przyjętymi na początku pracy, praca wyspowa miała być realizowana przy wykorzystaniu źródeł energii odnawialnej (DER) na Półwyspie Helskim. Analiza możliwości przyłączenia źródeł DER do sieci SN i nn wykazała brak możliwości instalacji źródeł energii elektrycznej w wielkości wystarczającej do realizacji prób pracy autonomicznej fragmentu sieci. W związku z tym podjęto decyzję o opracowaniu koncepcji pracy wyspowej Półwyspu Helskiego, przy wykorzystaniu generatorów synchronicznych, zainstalowanych w EC Władysławowo należącej do Energobaltic sp. z o.o.

3.1. EC Władysławowo Stacja EC Władysławowo jest połączona z rozdzielnią 30 kV stacji GPZ Władysławowo dwoma liniami kablowymi o przekroju 240 mm2 i długości 2,5 km każda. Na terenie EC Władysławowo znajdują się dwie rozdzielnie SN (30 kV oraz 11 kV). Rozdzielnia 30 kV EC Władysławowo jest rozdzielnią dwusekcyjną z przyłączonymi do niej (oprócz wspomnianych powyżej dwóch linii 30 kV) dwoma transformatorami 33/11 kV, odpowiednio o mocy 8 MVA oraz 16 MVA. Transformator 8 MVA łączy rozdzielnię 30 kV z pierwszą sekcją rozdzielni 11 kV o symbolu BBA, natomiast transformator 16 MVA łączy rozdzielnię 30 kV z drugą sekcją rozdzielni 11 kV o symbolu BBB. Do rozdzielni 11 kV BBA przyłączony jest transformator potrzeb własnych BFT10 o mocy 1 MVA oraz turbozespół


Wybrane wyniki badań symulacyjnych w ramach projektu „Inteligentny Półwysep”

Rys. 8. Schemat stacji EC Władysławowo

nr 1 (MKA10) o mocy pozornej 6,75 MVA. Do rozdzielni 11 kV BBB przyłączony jest transformator potrzeb własnych BFT20 o mocy 1 MVA oraz turbozespół nr 2 (MKA20) o mocy pozornej 6,75 MVA. Rys. 8 przedstawia schemat stacji EC Energobaltic wraz z przyłączonymi turbozespołami. Sumaryczna moc potrzeb własnych EC Energobaltic wynosi ~0,2 MW. Pracujące w EC Energobaltic turbozespoły zawierają turbiny gazowe (CX 501 KB7). Turbiny gazowe zostały zamontowane przez Centrax, natomiast generator zainstalowany wewnątrz bloku został wyprodukowany przez Leroy Somer. Turbiny zainstalowane w EC Władysławowo są dwupaliwowe – źródłem energii może być olej. Moc elektryczna czynna turbin w temperaturze 10˚C wynosi 5,5 MW (dla 0˚C jest to 6 MW, natomiast dla 30˚C jest to ~4,5 MW). Według informacji przekazanych przez EC Władysławowo aktualna nastawa regulacji mocy czynnej ma wartość 1 MW/3 min (maksymalna nastawa to według EC Władysławowo 100 kW/s, jednak bez gwarancji nieuszkodzenia turbin). Natomiast start turbiny od mocy 0 MW do mocy znamionowej wynosi ~15 min.

3.2. Przeprowadzone badania modelowe W obecnym stanie EC Władysławowo oraz sieć SN zasilana z GPZ Władysławowo nie są przystosowane do pracy autonomicznej. Na potrzeby badań modelowych przyjęto, że wszelkie ograniczenia zostały zniesione. W analizach wykorzystano uniwersalny model turbiny gazowej oraz układu regulacji mocy czynnej typu GAST 3.

Dokonano modyfikacji układu regulacji mocy czynnej, wprowadzając człon całkujący PI 4. Ze względu na brak danych, dotyczących turbiny oraz układu regulacji, do analiz wykorzystane zostały parametry standardowe. Analizy możliwości utrzymania się w pracy turbozespołów, zainstalowanych w EC Władysławowo, zostały wykonane dla różnych poziomów zapotrzebowania sieci Półwyspu Helskiego. Obliczenia wykonano na dwóch wariantach sieci, tj. modelu pełnym, zawierającym pełną strukturę sieci SN Półwyspu Helskiego, oraz uproszczonym, zawierającym zagregowane odbiory z całego Półwyspu Helskiego i przyłączone do szyn rozdzielni 30 kV w EC Władysławowo. Jak wspomniano powyżej, konieczne było przeprowadzenie symulacji w celu analizy pracy EC Władysławowo w przypadku przejścia sieci w tryb pracy wyspowej. Badania symulacyjne miały na celu: • analizę działania układów regulacji prędkości kątowej typu P i PI (model uproszczony) • wariant obliczeń, w którym w trakcie pracy wyspowej następuje zmiana mocy pobieranej przez odbiory znajdujące się na terenie zamodelowanej sieci, badania na modelu uproszczonym i pełnym.

3.3.1. Porównanie pracy regulatora mocy turbiny PI oraz P Symulacje dla omawianego wariantu przeprowadzono z wykorzystaniem uproszczonego schematu sieci (jak na rys. 8). Generatory MKA10 oraz MKA20 w stanie począt-

Wydanie tematyczne – Smart Grid

53


Andrzej Kąkol, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Ksawery Opala, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

kowym generują moc P = 3 MW oraz Q = 1 Mvar, natomiast odbiory pobierają odpowiednio P = 4 MW oraz Q =1 Mvar i P = 4,73 MW oraz Q =1 Mvar. Na poniższych wykresach pokazano dwie wersje symulacji, pierwszą, gdy regulator jest typu proporcjonalnego, natomiast drugą, gdy zastosowano regulator typu PI. Podczas pracy regulatora typu P, po przejściu do pracy wyspowej, widoczny jest ciągle występujący uchyb, tj. częstotliwość ustala się poniżej wartości znamionowej

a)

a)

b)

b)

Rys. 9. Przebieg częstotliwości na szynach rozdzielni EC Władysławowo w trakcie przejścia do pracy wyspowej przy zastosowaniu regulatora prędkości typu a) P i b) PI

(rys. 9a). Zastosowanie regulatora PI umożliwia zmniejszenie uchybu regulacji częstotliwości do zera.

3.3. Zmiana mocy pobieranej przez odbiory znajdujące się na terenie zamodelowanej sieci W tym wariancie obliczeń pokazano przypadek również dla uproszczonego schematu sieci oraz regulatora typu PI, w którym w 25 sekundzie symulacji moc czynna oraz

54

bierna odbiorów jest liniowo zmniejszana (przez 30 s) do wartości 50% ich początkowej mocy. Generatory MKA10 oraz MKA20 w stanie początkowym generują moc P = 3 MW oraz Q = 1 Mvar, natomiast odbiory pobierają odpowiednio P = 4 MW oraz Q = 1 Mvar i P = 4,73 MW oraz Q = 1 Mvar. Nastawy regulatora napięcia oraz turbiny – jak w poprzednim wariancie obliczeń. Rys. 10a przedstawia zmianę poziomu generacji mocy czynnej podczas przejścia do pracy wyspowej (t = 0) oraz w trakcie zmiany zapotrzebowania.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

Rys. 10. Przebieg a) mocy czynnej z EC Energobaltic oraz b) częstotliwości po przejściu do pracy wyspowej i liniowej zmianie obciążenia na obszarze wydzielonym

Na rys. 10b widoczny jest powrót częstotliwości do wartości znamionowej po chwilowej zwyżce częstotliwości powyżej wartości 50 Hz.

3.4. Wnioski Wykonane zostały analizy mające na celu weryfikację zdolności EC Władysławowo do pracy autonomicznej. Ze względu na brak wymaganych danych do modelu symulacje zostały wykonane przy zastosowaniu parametrów turbiny jednostki o zbliżonej mocy. Uzyskane wyniki


Wybrane wyniki badań symulacyjnych w ramach projektu „Inteligentny Półwysep”

wskazują na możliwość przystosowania EC Władysławowo do pracy autonomicznej. Należy zaznaczyć, że do ostatecznej weryfikacji zdolności regulacyjnych EC Władysławowo, podczas pracy autonomicznej, należy posłużyć się rzeczywistymi parametrami jednostek generacyjnych.

4. PODSUMOWANIE Liczne badania symulacyjne, przeprowadzone podczas realizacji projektu „Inteligentny Półwysep”, pozwoliły zweryfikować poprawność przyjętych algorytmów sterowania. Na podstawie badań algorytmu MLDC można jednoznacznie stwierdzić, że obserwowalność poziomu napięcia w wybranych węzłach sieci nn pozwala na realizację nowych funkcjonalności. Przede wszystkim realne

jest dowolne kształtowanie profilu napięcia, które polega na kontrolowanym (z uwzględnieniem zakresu napięć dopuszczalnych) podwyższaniu lub zaniżaniu napięcia u odbiorców. Szczególnie ciekawa wydaje się możliwość oszczędnościowego zaniżania napięcia CVR, pozwalająca na praktycznie bezkosztowe łagodzenie skutków dobowych szczytów zapotrzebowania w sieci SN i nn. Także analiza możliwości regulacyjnych EC Władysławowo, w przypadku pracy wyspowej, pozwala przyjąć, że elektrociepłownia mogłaby utrzymywać pracę wydzielonej sieci na Półwyspie Helskim. Oczywiście do realizacji takiej funkcji przez EC Władysławowo należy przeprowadzić niezbędną modyfikację w zakresie regulatorów napięcia generatorów, jak i automatycznej detekcji wystąpienia pracy wyspowej.

Bibliografia 1. Joon-Ho Choi, The Dead Band Control of LTC Transformer at Distribution Substation, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 24, no. 1, February 2009. 2. Baran M.E., Ming-Yung Hsu, Volt/Var Control at Distribution Substations, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 14, no. 1, February 1999. 3. Massucco S., Pitto A., Silvestro F., A gas turbine model for studies on distributed generation penetration into distribution networks, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 3, August 2011. 4. Mahat P., Chen Z. Bak-Jensen B., Gas turbine control for islanding operation of distributed systems, IEEE 2009, Power & Energy Society General Meeting PES ’09.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

55


Kompleksowa automatyzacja i monitorowanie sieci SN kluczowym elementem poprawy niezawodności i ciągłości dostaw energii

autorzy | biogramy

Stanisław Kubacki

Jacek Świderski

Dyrektor Pionu Zarządzania Majątkiem Sieciowym ENERGA-OPERATOR SA. Absolwent Wydziału Elektrycznego na Politechnice Wrocławskiej oraz studiów podyplomowych: Rachunek ekonomiczny i zarządzanie, Organizacja i zarządzanie dla kadry kierowniczej, Eksploatacja systemów elektroenergetycznych, Rynek energii, energetyka rozproszona i e-infrastruktura w gminach. Posiada wieloletnie doświadczenie w pracy na stanowiskach kierowniczych, m.in. w Północnym Okręgu Energetycznym Zakładzie Energetycznym Słupsk. Był prezesem zarządu Zakładu Energetycznego Słupsk SA. W koncernie energetycznym ENERGA SA zajmował stanowisko dyrektora generalnego.

Absolwent Wydziału Elektroniki Politechniki Gdańskiej (1974). Na swoim macierzystym wydziale uzyskał stopień doktora nauk technicznych (1982). Zatrudniony w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk na stanowisku adiunkta w Zakładzie Sterowania i Teleinformatyki. Jego zainteresowania zawodowe związane są z zagadnieniami telekomunikacji i teleinformatyki w energetyce. W tym zakresie zaangażowany jest w działalność ekspercką i szkoleniową. Jest autorem kilkudziesięciu publikacji i referatów krajowych oraz zagranicznych. Jest członkiem IEEE, SEP i PTETiS.

Gdańsk | Polska

Marcin Tarasiuk Gdańsk | Polska

Absolwent Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (1997). Pracuje w Instytucie Energetyki Oddział Gdańsk na stanowisku zastępcy kierownika Zakładu Sterowania i Teleinformatyki. Jego zainteresowania zawodowe związane są z wdrożeniami nowoczesnych technologii w obszarze sterowania i nadzoru sieci dystrybucyjnych oraz zastosowaniami techniki mikroprocesorowej w układach automatyki stosowanych w energetyce. Zajmuje się również zagadnieniami transmisji danych w energetyce oraz zastosowaniami normy PN-EN 61850. Jest zaangażowany w działalność szkoleniową w tym zakresie.

56

Wydanie tematyczne – Smart Grid

Gdańsk | Polska


mgr inż. Stanisław Kubacki | dr inż. Jacek Świderski | mgr inż. Marcin Tarasiuk

Kompleksowa automatyzacja i monitorowanie sieci SN kluczowym elementem poprawy niezawodności i ciągłości dostaw energii 1. WSTĘP

Prawodawstwo Unii Europejskiej oraz działania regulatorów rynku energii elektrycznej w krajach europejskich stawiają przed podmiotami działającymi w obszarze elektroenergetyki nowe zadania, związane z osiągnięciem takich celów, jak: wzrost niezawodności i ciągłości dostaw energii, wzrost efektywności wykorzystania energii, rozwój generacji rozproszonej z wykorzystaniem energii ze źródeł odnawialnych oraz aktywna rola odbiorców energii w kształtowaniu popytu. W osiągnięciu tych celów powinno pomóc wykorzystanie koncepcji sieci inteligentnych. Kluczowym elementem koncepcji sieci inteligentnych w obszarze sieci dystrybucyjnej jest zapewnienie sterowalności (automatyzacja) oraz obserwowalności (monitorowanie) sieci średniego napięcia (SN). Obecnie funkcje związane z monitorowaniem, sterowaniem i gromadzeniem danych są wykonywane w sieci dystrybucyjnej SN w niewielkim zakresie i dotyczą głównie punktów transformacji WN/SN (GPZ). Koncepcja sieci inteligentnych zakłada wprowadzenie zdalnego sterowania i monitorowania do wybranych punktów w głębi sieci SN oraz zautomatyzowanie procesów wykonywanych dotychczas przez dyspozytora i brygady pogotowia energetycznego. Do wybranych punktów sieci SN należą: punkty zasilające (PZ), rozdzielnie sieciowe (RS), złącza kablowe (ZK), rozłączniki słupowe, stacje transformatorowe SN/nn. Automatyzacja i monitorowanie sieci SN wspomoże następujące procesy i funkcje: • automatyzację przełączeń w sieci SN • bezpieczne wykorzystanie istniejącej infrastruktury sieciowej w czasie normalnej pracy i podczas likwidacji awarii, z wykorzystaniem danych o aktualnym obciążeniu i obciążeniu przed wystąpieniem awarii • planowanie rozbudowy sieci na podstawie aktualnych danych obciążeń • obliczanie rozpływów SN • optymalizację strat • obliczanie mocy zwarciowych

• regulację napięcia • optymalizację lokalizacji punktów podziału sieci • wybór miejsca przyłączenia dodatkowych źródeł energii, umożliwiający zmniejszenie strat energii. Jednym z podstawowych celów automatyzacji i monitorowania sieci SN jest poprawa niezawodności zasilania odbiorców energii elektrycznej. Niezawodność zasilania, rozumiana jako zdolność zapewnienia ciągłości dostaw, jest mierzona za pomocą kilku wskaźników, takich jak: SAIDI (ang. System Average Interruption Duration Index) – wskaźnik przeciętnego systemowego czasu trwania przerwy długiej (do 12 godz.) i bardzo długiej (do 24 godz.), SAIFI (ang. System Average Interruption Frequency Index) – wskaźnik przeciętnej systemowej częstości przerw długich i bardzo długich, MAIFI (ang. Momentary Average Interruption Frequency Index) – wskaźnik przeciętnej częstości przerw krótkich. Prawodawstwo polskie zobowiązuje operatora systemu dystrybucyjnego (OSD) do podania do publicznej wiadomości ww. wskaźników [7]. W wielu krajach europejskich wskaźniki te służą do kształtowania przez regulatorów rynku energii przychodów spółek dystrybucyjnych. Z punktu widzenia niezawodności zasilania kluczowym elementem automatyzacji sieci SN jest automatyzacja przełączeń w sieci SN oraz wykrywanie miejsca zwarcia. Powszechna instalacja układów monitorujących przepływy prądów zwarciowych z komunikacją do centrum dyspozytorskiego oraz rozłączników sterowanych zdalnie w sieci SN, związana z kompleksową automatyzacją i monitorowaniem sieci, pozwoli na szybkie wykrycie miejsca zwarcia, wydzielenie uszkodzonego odcinka oraz przywrócenie zasilania części odbiorców, co znacząco zmniejszy wartości wskaźników SAIDI i SAIFI.

2. OBSERWOWALNOŚĆ SIECI Poprzez pojęcie obserwowalności sieci należy rozumieć monitorowanie sieci w stopniu wystarczającym do oceny jej stanu z poziomu dyspozycji ruchu OSD. Dane pomiarowe powinny docierać do systemu SCADA w czasie

Streszczenie Artykuł porusza zagadnienie kompleksowej automatyzacji i monitorowania sieci średniego napięcia (SN) jako kluczowego elementu koncepcji sieci inteligentnej (ang. Smart Grid). Omówiono stan istniejący w zakresie sterowania i monitorowania sieci SN oraz przedstawiono koncepcję rozwiązania dającego możliwość zdalnej, automatycznej rekonfiguracji sieci oraz zapewniającego pełną obserwowalność sieci z poziomu systemu dyspozytorskiego. Szczegółowo omówiono automatyzację przełączeń w sieci SN w celu wyizolowania uszkodzonego odcinka linii i zasilenia w energię elektryczną w chwili wystąpienia awarii możliwie największej liczby odbior-

ców. Przedstawiono również przykład działania takiej automatyki. W drugiej części artykułu zaprezentowano kluczową rolę funkcji szybkiej lokalizacji miejsca zwarcia oraz możliwości zdalnej rekonfiguracji sieci SN w celu poprawy niezawodności zasilania (poprawy wskaźników SAIDI, SAIFI). Pokazano również, jak wzrost liczby punktów wyposażonych w układy wykrywające przepływ prądów zwarciowych wraz z możliwością zdalnego sterowania łącznikami z systemu dyspozytorskiego w sieci SN może wpłynąć na zmniejszenie wskaźników SAIDI i SAIFI w poszczególnych oddziałach ENERGA-OPERATOR SA.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

57


Stanisław Kubacki, ENERGA-OPERATOR SA | Jacek Świderski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Marcin Tarasiuk, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

rzeczywistym, który należy rozumieć jako czas krótszy niż czas wymaganej reakcji. Z poziomu SCADA powinny być obserwowane m.in. następujące parametry: • poziomy obciążeń mocą czynną i bierną w węzłach sieci • napięcia i prądy fazowe • stany łączników w sieciach • zadziałania zabezpieczeń • dane dotyczące lokalizacji zwarć • dane dotyczące wielkości generacji rozproszonej, stanu jednostek wytwórczych oraz prognozowania generacji rozproszonej [6]. Obserwowalność sieci SN poprawia jakość obliczeń rozpływów w sieci. Rzeczywiste dane pomiarowe z kluczowych węzłów sieci SN, w powiązaniu z danymi pomiarowymi uzyskanymi z systemu AMI (ang. Advanced Metering Infrastructure), pozwalają na weryfikację założeń przyjętych do obliczeń. Przyjęcie do obliczeń rzeczywistych wartości obciążeń prowadzi do uzyskania bardziej dokładnych i wiarygodnych wyników oraz ułatwia podejmowanie optymalnych decyzji w zakresie planowania pracy (układ sieci, planowane wyłączenia), jak i w zakresie procesów inwestycyjnych w sieci SN. Uzyskane dane pomiarowe pomagają w wyznaczeniu optymalnej, z punktu widzenia minimalizacji strat, lokalizacji punktów podziału sieci (może być różny w zależności od pory roku czy pory dnia) oraz ułatwiają wybór miejsca przyłączenia do sieci dystrybucyjnej dodatkowych źródeł energii lub magazynów energii, umożliwiający zmniejszenie strat energii. Obecnie obserwowalność sieci SN jest realizowana poprzez monitorowanie prądów, napięć, mocy czynnej i biernej oraz stanu łączników w polach rozdzielni SN stacji WN/SN. Rozpływy oraz poziomy napięć w głębi sieci nie są monitorowane (poza nielicznymi przypadkami). W sieciach inteligentnych konieczne jest zdalne monitorowanie prądów trójfazowych po stronie SN w głębi sieci, w miejscach, gdzie znajomość rozpływu prądów niesie istotną informację dla dyspozytora lub dla algorytmów realizowanych w systemach SCADA, związanych z funkcjonalnością sieci inteligentnych. Do miejsc takich można zaliczyć istotne węzły sieci SN (PZ, RS, niektóre ZK), miejsca dołączenia do sieci większych źródeł energii oraz w przyszłości stacje transformatorowe z dołączoną dużą liczbą prosumentów (w tych stacjach, gdzie istnieje potencjalna możliwość oddawania energii z sieci nn do SN). Pomiar napięcia w wybranych punktach sieci SN może być realizowany poprzez niezależne układy pomiarowe lub przez umieszczone w stacjach transformatorowych liczniki bilansujące systemu AMI. W przypadku pomiaru przez liczniki bilansujące pomiar napięcia wykonywany jest po stronie niskiego napięcia transformatora. W celu szybkiego wykrywania miejsca zwarcia konieczna jest powszechna instalacja układów wykrywających zwarcia doziemne i międzyfazowe, ze zdalną komunikacją do centrum dyspozytorskiego. Funkcja szybkiej lokalizacji miejsca zawarcia wraz z możliwością zdalnego dokonywania rekonfiguracji sieci SN jest kluczowa dla poprawy niezawodności zasilania (poprawy wskaźników SAIDI, SAIFI). Funkcja wykrywania zwarcia może być

58

Wydanie tematyczne – Smart Grid

implementowana w instalowanych w węzłach sieci SN układach pomiarowych prądów i napięć lub może być realizowana w niezależnie instalowanych sygnalizatorach zwarć doziemnych i międzyfazowych. Lokalizację pomiarów transmitowanych zdalnie wymusza przede wszystkim topologia oraz doświadczenia eksploatacyjne rozpatrywanej sieci SN. W związku z tym urządzenia pomiarowe powinny pojawiać się w miejscach wskazanych przez służby ruchowe. Natomiast sygnalizatory zwarć powinny być instalowane obligatoryjnie we wszystkich miejscach, gdzie instalowane są łączniki sterowane zdalnie. Zwiększanie zakresu monitorowania sieci SN staje się koniecznością. Przedsiębiorstwa energetyczne, które podjęły działania w tym kierunku, sygnalizują, że przynosi to istotne korzyści [5, 6].

3. AUTOMATYZACJA PRZEŁĄCZEŃ W SIECI SN Możliwość szybkiej rekonfiguracji sieci SN oraz wydzielanie uszkodzonego segmentu sieci jest podstawową funkcjonalnością sieci inteligentnych. Wydzielanie uszkodzonego segmentu sieci może być realizowane poprzez automatykę lokalną (reklozery), sterowanie obszarowe (z poziomu GPZ) lub zdalne sterowanie centralne z poziomu systemu SCADA, w centrum dyspozytorskim zarządzającym siecią SN. Sterowanie centralne umożliwia realizację bardziej złożonych algorytmów przełączeń oraz daje dyspozytorowi większe możliwości szybkiej interwencji. Wadą sterowania centralnego jest konieczność stosowania rozbudowanego systemu łączności i wrażliwość na awarie w tym systemie. Osiągnięcie nowych celów, związanych z koncepcją sieci inteligentnych, będzie możliwe tylko przy zastosowaniu monitorowania i sterowania centralnego, umożliwiającego implementację złożonych funkcji sterowania i analizy danych przewidzianych do realizacji w ramach koncepcji sieci inteligentnej. Zdalne sterowanie łącznikami w sieci SN z poziomu systemu centralnego ma za zadanie wyizolować uszkodzony odcinek sieci SN i zapewnić zasilanie w energię elektryczną możliwie największej liczbie odbiorców. Można wyróżnić trzy poziomy stopnia zaawansowania automatyki realizującej takie zadanie: 1. sterowanie ręczne przez dyspozytora 2. sterowanie przez dyspozytora z propozycją sekwencji łączeń 3. automatyczne wykonanie sterowania (bez udziału człowieka). Wszystkie wymienione poziomy zakładają obecność układów wykrywania prądów zwarciowych w miejscach sterowania zdalnego i wykorzystanie tej informacji w procesie izolacji uszkodzonego odcinka sieci SN. Poziom pierwszy zakłada, że decyzję o miejscach i kolejności przełączeń dokonuje dyspozytor na podstawie informacji z układów pomiarowych na temat obciążenia linii i przepływu prądów zwarciowych oraz własnej wiedzy. Poziom drugi obejmuje w istocie wykonanie kompletnego systemu automatyzacji przełączeń, pozbawionego jedynie sprzężenia zwrotnego, tj. niezależnego od dyspozytora wysłania sekwencji sterowniczej. W chwili wykrycia przez


Kompleksowa automatyzacja i monitorowanie sieci SN kluczowym elementem poprawy niezawodności i ciągłości dostaw energii

system nieprawidłowości w sieci SN generowana jest propozycja sekwencji przełączeń. Decyzja, które przełączenia zostaną wykonane, pozostaje w gestii dyspozytora. Poziom trzeci automatyki, w którym czynności łączeniowe są wykonywane automatycznie bez udziału dyspozytora, poprzez odpowiedni moduł systemu SCADA, zapewnia maksymalną poprawę wskaźników niezawodności zasilania i powinien być docelowo wdrożony w systemie dyspozytorskim. Ze względu na to, że automatyka taka pełni niezwykle odpowiedzialne funkcje, celowe jest poprzedzenie wprowadzenia poziomu trzeciego wdrożeniem poziomu drugiego, z kontrolą dyspozytorską nad wykonywanymi przełączeniami. Konieczne jest również wprowadzenie mechanizmu blokującego działanie automatyki (na polecenie dyspozytora) i przejście z poziomu trzeciego do opisanego powyżej poziomu pierwszego lub drugiego. System automatycznego wyizolowania uszkodzonego odcinka sieci SN powinien mieć następujące cechy: • autonomiczność – automatyka, po detekcji uszkodzenia (np. zwarcia) w linii SN, wystawi odpowiednie ostrzeżenie dla dyspozytora oraz wykona czynności łączeniowe w sieci SN, przywracając zasilanie maksymalnej możliwej liczbie odbiorców, a następnie wygeneruje dla dyspozytora raport z wykonanych czynności • bezpieczeństwo – automatyka nie może wykonać sterowania, które spowoduje zagrożenie dla zdrowia i życia ludzi (np. pracowników pogotowia energetycznego pracujących na sieci) • adaptowalność – każda zmiana konfiguracji sieci, tj. wykonanie przełączeń w sieci na polecenie dyspozytora lub w wyniku zadziałania zabezpieczeń i automatyk, powoduje automatyczne dostosowanie parametrów automatyki do nowych warunków. Brak łączności z urządzeniami obiektowymi również powoduje odpowiednią zmianę konfiguracji systemu

• skalowalność – możliwość rozbudowy systemu, tj. dodawania kolejnych elementów, realizujących automatykę w nowych obszarach sieci. Zakres informacji niezbędnych do poprawnego działania takiej automatyki obejmuje: • informacje o zajściu zwarcia doziemnego lub międzyfazowego, źródłem tej informacji są sygnalizatory zwarć zainstalowane w punktach sterowania lub układy pomiarowe wyposażone w algorytm wykrywania zwarcia • stan łączników w sieci SN (stan sieci) • stan łączności z poszczególnymi łącznikami sterowanymi radiowo • odstawienie sterowania zdalnego w sterownikach obiektowych • aktualne i dopuszczalne obciążenie linii, a w uzasadnionych przypadkach poszczególnych odcinków linii • informacje o pracach prowadzonych w sieci SN. Informacje te powinny być pozyskiwane w ogólności z systemu dyspozytorskiego oraz z systemów współpracujących. Przykład działania automatyki jest przedstawiony na kolejnych rysunkach. Na rys. 1 pokazano fragment sieci obejmujący dwie linie L1100 i L1200, łączące trzy GPZ: GPZ1, GPZ2 i GPZ3. Od poszczególnych linii odchodzą linie promieniowe L1101, L1102, L1103, L1201 i L1202. We wszystkich stacjach TR1…,TR5 zainstalowane są rozłączniki SN Q2…, Q11 i Q13…, Q19 oraz sygnalizatory zwarć c2…, c11 i c13…, c19. W GPZ zainstalowane są wyłączniki SN (Q1, Q12, Q20) oraz EAZ, realizujące m.in. funkcję zabezpieczeń zwarciowych (c1, c12, c20). Stacje TR zawierają transformatory 15/0,4 kV, zasilające lokalnych odbiorców. Aktualny podział sieci jest realizowany przy wykorzystaniu rozłączników Q3 i Q13, przy czym w ogólności wskazane

Rys. 1. Przykładowy układ sieci SN – zwarcie na odcinku e

Wydanie tematyczne – Smart Grid

59


Stanisław Kubacki, ENERGA-OPERATOR SA | Jacek Świderski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Marcin Tarasiuk, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

rozłączniki nie muszą być nominalnymi punktami podziału sieci (wynikającymi np. z kryterium najmniejszych strat). Zwarcia mogą zajść na poszczególnych odcinkach linii oznaczonych od a do l. Na rys. 1 pokazano także potencjalne zwarcie na odcinku liniowym, oznaczonym literą e. Pobudzone zostały sygnalizacje zwarć c9, c11 oraz zabezpieczenie c12. Po otwarciu wyłącznika Q12 w GPZ2 pozbawieni zasilania zostali odbiorcy zasilani ze stacji TR2 i TR3. W celu wyizolowania uszkodzonego odcinka sieci konieczne jest otwarcie rozłączników Q7 oraz Q9. Po zamknięciu wyłącznika Q12 bez zasilania pozostaną odbiorcy zasilani ze stacji TR2. W związku z powyższym istnieje konieczność zamknięcia jednego z rozłączników podziałowych Q3 lub Q13. Jako że zwarcie zaszło na linii L1100, a punkt podziału tej linii znajduje się na rozłączniku Q3, to ten rozłącznik zostanie zamknięty. W szczególnych przypadkach (niebezpieczeństwo przeciążenia fragmentu sieci) automatyka może wykonać zamknięcie rozłącznika Q13 jako działanie korzystniejsze. Układ sieci po zadziałaniu automatyki pokazany jest na rys. 2. Do wszystkich odbiorców jest dostarczane napięcie. Żaden z odbiorców nie został pozbawiony zasilania na czas dłuższy niż wynikający z wykonania poniższych czynności: • zwłoka działania w przypadku zwarć przemijających (SPZ dla sieci napowietrznych) • wyznaczenie algorytmu przełączeń • wykonanie sekwencji przełączeń (z uwzględnieniem opóźnień w transmisji sygnałów i sterowań). Czas ten nie powinien przekroczyć trzech minut (przerwa krótka).

4. POPRAWA WSKAŹNIKÓW NIEZAWODNOŚCI DOSTAW Wskaźnik przeciętnego czasu trwania przerwy długiej i bardzo długiej SAIDI, wyrażony w minutach na odbior-

Rys. 2. Przykładowy układ sieci SN – wyizolowanie odcinka e

60

Wydanie tematyczne – Smart Grid

cę na rok, stanowiący sumę iloczynów czasu jej trwania i liczby odbiorców narażonych na skutki tej przerwy w ciągu roku, podzieloną przez łączną liczbę obsługiwanych odbiorców:

SAIDI=

∑ r ×N i

i

i

NT

(1)

Wskaźnik przeciętnej systemowej częstości przerw długich i bardzo długich SAIFI, stanowiący liczbę odbiorców narażonych na skutki wszystkich tych przerw w ciągu roku, podzieloną przez łączną liczbę obsługiwanych odbiorców:

∑N

i

(2) i

SAIFI =

NT

Zgodnie z [7] wskaźniki SAIDI i SAIFI nie obejmują przerw trwających krócej niż trzy minuty. Automatyczne wykrycie miejsca zwarcia, wydzielenie uszkodzonego odcinka oraz przywrócenie zasilania części odbiorców znacząco zmniejszy wskaźniki SAIDI i SAIFI. Zwiększenie liczby rozłączników sterowanych zdalnie, wraz z układami wykrywającymi przepływ prądów zwarciowych, pozwala na wydzielanie odcinków zasilających mniejszą liczbę odbiorców, co w przypadku wystąpienia awarii będzie skutkowało mniejszą liczbą odbiorców narażonych na skutki przerwy długiej.

Zależność wskaźnika SAIDI od liczby punktów zdalnie sterowanych w ciągu zasilającym Poniżej przedstawiono szacunkowe wartości zmiany wskaźnika SAIDI, w zależności od liczby punktów zdalnie sterowanych w ciągu zasilającym. Przyjęto następujące założenia upraszczające:


Kompleksowa automatyzacja i monitorowanie sieci SN kluczowym elementem poprawy niezawodności i ciągłości dostaw energii

• rozpatrywany jest ciąg liniowy podzielony na sześć od1 r ×2 N cinków z rozłącznikiem podziałowym w środku ciągu rn × N 3 l 13 SAIDI (n = 2) = 0,5 ×( + ) + 0,5 × SAIDI (n =1) = • każdy odcinek zasila taką samą liczbę odbiorców NT NT 24 • czas naprawy jest równy czasowi lokalizacji i wydziele(5) nia uszkodzonego odcinka linii 1 rl ×2 N • czas lokalizacji i naprawy jest taki sam bez rwzględu N × 13 3na ( = 2) = 0,5 ×( n + SAIDI n ) + 0,5 × SAIDI (n =1) = SAIDI (n = 0) odcinek, w którym nastąpiło zwarcie NT NT 24 • prawdopodobieństwo zwarcia w każdym odcinku jest jednakowe • zawsze istnieje możliwość zasilenia „zdrowych” odcin- 4. SAIDI dla n = 3. Czas lokalizacji i wydzielenia uszkoków po wydzieleniu odcinka uszkodzonego dzonego odcinka skraca się do 1/3 rl , jeden odcinek • w efekcie zwarcia trzy odcinki ciągu liniowego pomięmoże zostać zasilany już po czasie krótszym niż 3 midzy GPZ a punktem podziału pozbawione są zasilania . nuty (nie jest zaliczany do przerwy długiej). Czas naprawy nie ulega zmianie: 1. SAIDI przy braku sterowania i sygnalizacji zwarć (przed wprowadzeniem automatyzacji, n = 0, n – licz1 r ×2 N ba łączników sterowanych zdalnie). Dwa odcinki są rn × N 3 l 10 ( 3 ) = = SAIDI n + = SAIDI (n = 0) pozbawione zasilania przez czas rl (czas lokalizacji NT NT 24 i wydzielenia uszkodzonego odcinka), jeden odcinek (6) jest pozbawiony zasilania przez czas rl + rn (czas lokalizacji, wydzielenia uszkodzonego odcinka i naprawy). 5. SAIDI dla n = 4. Zakłada się, że prawdopodobieństwo wystąpienia awarii po każdej ze stron rozłącznika por × N rl ×3 N r ×N + =4 SAIDI (n = 0 ) = n (3) działowego jest równe 0,5. Dla strony wyposażonej NT NT NT w dodatkowy rozłącznik sterowany zdalnie czas lokalizacji i wydzielenia uszkodzonego odcinka jest krótszy gdzie: niż 3 minuty (nie jest zaliczany do przerwy długiej). r = rl = rn Czas naprawy nie ulega zmianie: rn – czas naprawy uszkodzonego odcinka rl – czas lokalizacji i wydzielenia uszkodzonego odcinr ×N 8 ka + 0,5 × SAIDI ( n = 3) = SAIDI SAIDI (n = 4) = 0,5 × n N 24 N – liczba odbiorców zasilanych z pojedynczego odT cinka r ×N 8 (7) (n = 4) =odbiorców. 0,5 × n + 0,5 × SAIDI ( n = 3) = SAIDI (n = 0) SAIDI NT – liczba wszystkich

NT

24

2. SAIDI dla n = 1. Czas lokalizacji i wydzielenia uszkodzonego odcinka skraca się do 2/3 rl , jeden odcinek może zostać zasilany już po czasie 1/3 rl. Czas naprawy nie ulega zmianie:

6. SAIDI dla n = 5. Czas lokalizacji i wydzielenia uszkodzonego odcinka jest krótszy niż 3 minuty (nie jest zaliczany do przerwy długiej). Czas naprawy nie ulega zmianie:

r ×N 1 SAIDI ( n = 5) = n = SAIDI ( n =0) 2 1 NT 4 rl ×2 N rl × N 8 r ×N 2 r ×N 3 SAIDI ( n =1) = n + +3 = = SAIDI (n = 0) 3 NT 3 NT NT NT ×2 N

NT

1 rl × N 8 r ×N 2 +3 = = SAIDI (n = 0) 3 NT 3 NT

(4)

Powyższe rozważania dotyczą tylko wskaźnika SAIDI, powiązanego z awariami w sieciach SN. Za całkowity wskaźnik SAIDI odpowiadają awarie w sieci WN, SN i nn:

SAIDI CALK = SAIDInn + SAIDISN + SAIDIWN 3. SAIDI dla n = 2. Zakłada się, że prawdopodobieństwo wystąpienia awarii po każdej ze stron rozłącznika podziałowego jest równe 0,5. Dla strony wyposażonej w dodatkowy rozłącznik sterowany zdalnie czas lokalizacji i wydzielenia uszkodzonego odcinka skraca się do 1/3 rl, jeden odcinek może zostać zasilany już po czasie krótszym niż 3 minuty (nie jest zaliczany do przerwy długiej). Czas naprawy nie ulega zmianie:

(8)

(9)

gdzie: SAIDICALK – wskaźnik dla całego przedsiębiorstwa SAIDIWN – część wskaźnika, za którą odpowiedzialne są awarie w sieci WN SAIDISN – część wskaźnika, za którą odpowiedzialne są awarie w sieci SN SAIDInn – część wskaźnika, za którą odpowiedzialne są awarie w sieci nn.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

61


Stanisław Kubacki, ENERGA-OPERATOR SA | Jacek Świderski, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk Marcin Tarasiuk, Instytut Energetyki Oddział Gdańsk

Analizując dane statystyczne zawarte w [1], stwierdzono, że po przyjęciu założenia upraszczającego, SAIDIWN = 0 (brak danych statystycznych pozwalających oszacować wpływ awarii w sieciach WN na wskaźnik całkowity), można oszacować udział wskaźnika SAIDInn i SAIDISN w całym wskaźniku na podstawie ilości niedostarczonej energii z powodu awarii w sieciach nn i SN. Ponieważ automatyzacja sieci SN nie będzie miała wpływu lub będzie on znikomy na występowanie awarii w sieciach nn, wskaźnik SAIDInn można wyrazić w oparciu o wskaźnik SAIDICALK0 (wskaźnik dla n = 0 – tj. przed procesem automatyzacji):

SAIDInn = m × SAIDICALK0

(10)

gdzie: m – współczynnik obliczony na podstawie danych z [1] – waga, określająca wpływ awarii w sieci nn na końcową wartość współczynnika SAIDICALK. Ponadto przyjęto założenie, że wskaźnik SAIDISN dla całego przedsiębiorstwa będzie zbliżony do wskaźnika obliczonego powyżej dla hipotetycznego ciągu liniowego – SAIDISN(n), przy czym

Rys. 3. Procentowa zmiana SAIDI w zależności od liczby łączników zdalnie sterowanych w ciągu zasilającym SN

cowanie stopnia zmniejszenia tego wskaźnika pomiędzy oddziałami wynika z szacowanego na podstawie statystyki [1] udziału w SAIDI awarii w sieci nn (od 12% Olsztyn do 59% Toruń). Gdy wpływ awarii po stronie sieci nn na współczynnik SAIDI jest większy, możliwość poprawy tego wskaźnika poprzez działania w sieci SN będzie odpowiednio mniejsza. Kolejnym wnioskiem z przeprowadzonej analizy jest (11) fakt, że wraz ze wzrostem liczby punktów zdalnie steSAIDISN (n) = wn ×(1 − m) × SAIDICALK0 rowanych w ciągu (cztery i więcej) przyrost osiąganej gdzie: poprawy współczynnika SAIDI maleje (rys. 3). Wniosek wn = 1, 2/3, 13/24, 10/24, 8/24, 1/4 dla n = 0, 1, 2, 3, 4, ten potwierdzają analizy wykonane przez zespół z firmy 5. Zatem ostatecznie Siemens AG [2], w których stwierdza się, że znaczne zmniejszenie współczynnika SAIDI osiąga się już przy ok. 20-proc. udziale punktów sterowanych w ogólnej liczbie SAIDICALK = SAIDICALK(n) = m × SAIDICALK0 + wn ×(1 − m) × SAIDICALK0 punktów w ciągu liniowym.

× SAIDICALK0 + wn ×(1 − m) × SAIDICALK0

(12)

Dla poszczególnych oddziałów ENERGA-OPERATOR SA (EOP) wykonano obliczenia wskaźnika SAIDICALK dla n = 1, 2, 3, 4, 5, tj. po wprowadzeniu automatyzacji sieci SN. W tab. 1 zawarto wyznaczone wartości współczynnika m dla poszczególnych oddziałów. Na rys. 3 pokazano przewidywaną zmianę procentową wskaźnika SAIDI (w odniesieniu do SAIDI dla n = 0) z podziałem na poszczególne oddziały EOP dla różnej liczby punktów zdalnie sterowanych, przypadających średnio na jeden ciąg zasilający SN. Przeprowadzone obliczenia wskazują, że zwiększając liczbę łączników sterowanych w ciągu liniowym, osiąga się poprawę wskaźnika SAIDI. Wprowadzając w każdym z ciągów średnio cztery punkty sterowane, można osiągnąć zmniejszenie tego wskaźnika o prawie 50%. Zróżni-

Zależność wskaźnika SAIFI od liczby punktów sterowanych w ciągu zasilającym Poniżej przedstawiono szacunkowe wartości zmiany wskaźnika SAIFI, w zależności od liczby punktów zdalnie sterowanych w ciągu zasilającym. Przyjęto takie same założenia jak w szacowaniu wskaźnika SAIDI oraz przeprowadzono identyczny tok rozumowania. Analizując zawarte w [1] dane statystyczne, stwierdzono, że na ich podstawie nie można oszacować dokładnie wagi udziału SAIFInn w SAIFICALK. Do obliczeń przyjęto więc współczynnik m, obliczony w trakcie wyznaczania wskaźnika SAIDI. W wyniku przeprowadzonych szacunków uzyskano: SAIFICALK (n) = m × SAIFICALK0 + kn ×(1 −m) × SAIFICALK0 (13)

Tab. 1. Wartość współczynnika m dla poszczególnych oddziałów EOP

62

Gdańsk

Elbląg

Kalisz

Koszalin

Olsztyn

Płock

Słupsk

Toruń

0,18

0,38

0,15

0,25

0,12

0,54

0,40

0,59

Wydanie tematyczne – Smart Grid


Kompleksowa automatyzacja i monitorowanie sieci SN kluczowym elementem poprawy niezawodności i ciągłości dostaw energii

gdzie kn = 1, 1, 5/6, 2/3, 1/2, 1/3 dla n = 0, 1, 2, 3, 4, 5. Wykonano obliczenia wskaźnika SAIFICALK dla n = 1, 2, 3, 4, 5, tj. po wprowadzeniu automatyzacji sieci SN. Na rys. 4 pokazano przewidywaną zmianę procentową wskaźnika SAIFI (w odniesieniu do SAIFI dla n = 0), z podziałem na poszczególne oddziały EOP dla różnej liczby

Zmniejszenie tego wskaźnika o połowę obecnej wartości będzie możliwe w przypadku zastosowania pięciu punktówach sterowanych w ciągu zasilającym. Zróżnicowanie stopnia zmniejszenia tego wskaźnika pomiędzy oddziałami, podobnie jak dla wskaźnika SAIDI, wynika z szacowanego na podstawie statystyki udziału w SAIFI awarii w sieci nn. Kolejnym wnioskiem z tej analizy jest fakt, że przyrost osiąganej poprawy współczynnika SAIFI jest proporcjonalny do liczby punktów zdalnie sterowanych w ciągu zasilającym w zakresie n = 1,…, 5 (rys. 4).

5. PODSUMOWANIE

Rys. 4. Zmiana SAIFI w zależności od liczby łączników zdalnie sterowanych w ciągu zasilającym

punktów zdalnie sterowanych, przypadających średnio na jeden ciąg zasilający SN. Przeprowadzone obliczenia wskazują na to, że zwiększając liczbę łączników zdalnie sterowanych w ciągu zasilającym, osiąga się poprawę wskaźnika SAIFI. Wprowadzając w każdym z ciągów trzy punkty sterowane, można osiągnąć zmniejszenie tego wskaźnika o ok. 20%.

Dystans, jaki dzieli OSD w kraju od firm w krajach UE, jeśli chodzi o niezawodność dostaw mierzoną np. współczynnikiem SAIDI, jest kilkukrotny. W Polsce współczynnik SAIDI wynosi ok. 300 min/rok, a w krajach UE poniżej 60 min/rok. Automatyzacja sieci SN może stać się w nadchodzących latach jednym z ważniejszych wyzwań, przed którym staną operatorzy sieci dystrybucyjnych w kraju. Podstawowym czynnikiem sprawczym będzie wprowadzenie przez regulatora bodźców finansowych, skłaniających operatorów do poprawy jakości zasilania. Wszystkie automatyzowane punkty sieci SN powinny być objęte zdalnym sterowaniem oraz stwarzać możliwość wykrycia i sygnalizacji prądu zwarciowego. W niektórych lokalizacjach wskazane jest instalowanie bardziej rozbudowanych układów, obejmujących pomiary prądów, mocy oraz napięć. Ponadto znaczącą liczbę stacji wnętrzowych (ok. 90% wszystkich stacji) należy wyposażyć w układy wykrywania zwarć i przesyłu informacji do centrum dyspozytorskiego.

Bibliografia 1. Sprawozdanie o stanie urządzeń elektrycznych G-10.5 za rok 2010 dla ENERGA-OPERATOR SA. 2. Schroedel O. i wsp., Distribution Automation Solution – Impact on System Availability in Distribution Networks, 21 Konferencja Electricity Distribution CIRED, Referat nr 1117, Frakfurt, 6–9 czerwca 2011. 3. Bachorek W. i wsp., Dynamiczna rekonfiguracja sieci SN, V Konferencja: Straty energii w sieciach elektroenergetycznych, Kołobrzeg, czerwiec 2011. 4. Northcote-Green J., Kligsten J., Frohlich-Terpstra S., Transformation of Energy Networks: Initial Results from Intensified MV and LV Monitoring, 21 Konferencja Electricity Distribution CIRED, Referat nr 0792, Frankfurt, 6–9 czerwca 2011. 5. Pulice M., Vidal E., Impact of Telesupervision in Substations MV/LV, 21 Konferencja Electricity Distribution CIRED, Referat nr 0524, Frankfurt, 6–9 czerwca 2011. 6. Valtorta G., di Marino E., d’Orazio L., de Bianchi G., Corgiolu R., Misesti I., Functional Specification of DSO SCADA System to Monitor and Control Active Grids, 21 Konferencja Electricity Distribution CIRED, Referat nr 1159, Frankfurt, 6–9 czerwca 2011. 7. Rozporządzenie Ministra Gospodarki z dnia 4 maja 2007 r. w sprawie szczegółowych warunków funkcjonowania systemu elektroenergetycznego ze zmianami z dnia 21 sierpnia 2008 r., Rozdział 10, § 40.

Wydanie tematyczne – Smart Grid

63


Patronat Wydawca

ENERGA SA

Politechnika Gdańska

Patronat

ENERGA SA

Rada Naukowa

Janusz Białek / Mieczysław Brdyś / Mirosław Czapiewski Antoni Dmowski / Michał Dudziak / Istvan Erlich / Andrzej Graczyk Piotr Kacejko / Tadeusz Kaczorek / Marian Kazimierowski / Jan Kiciński Kwang Y. Lee / Zbigniew Lubośny / Jan Machowski / Om Malik Jovica Milanovic / Jan Popczyk / Zbigniew Szczerba / Marcin Szpak G. Kumar Venayagamoorthy / Jacek Wańkowicz

Recenzenci

Stanisław Czapp / Andrzej Graczyk / Piotr Kacejko / Jan Kiciński Zbigniew Lubośny / Jan Machowski / Józef Paska / Jan Popczyk Desire Dauphin Rasolomampionona / Sylwester Robak Marian Sobierajski / Paweł Sowa / Zbigniew Szczerba / Artur Wilczyński

Redaktor naczelny

Zbigniew Lubośny

Zastępca redaktora naczelnego

Rafał Hyrzyński

Redaktorzy językowi

Katarzyna Żelazek / Bernard Jackson

Redaktorzy tematyczni

Michał Karcz / Jacek Klucznik / Marcin Lemański / Paweł Szawłowski

Redaktor statystyczny

Sebastian Nojek

Sekretarz redakcji

Jakub Skonieczny

Korekta

Mirosław Wójcik Ideacto Sp. z o.o.

Skład

Ryszard Kuźma

Tłumaczenie

Skrivanek Sp. z o.o.

Druk i oprawa Przygotowanie do wysyłki

ENERGA Obsługa i Sprzedaż Sp. z o.o.

Redakcja

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

Media elektroniczne

Anna Fibak (Redaktor językowy) Paweł Banaszak (Redaktor techniczny)

Informacja o wersji pierwotnej

Wydanie papierowe Acta Energetica jest wersją pierwotną pisma. Wydawnictwo dostępne jest również na stronie internetowej www.actaenergetica.org Czasopismo indeksowane w Bazie danych o zawartości polskich czasopism technicznych BazTech http://baztech.icm.edu.pl

Publisher:

Energa SA


KWARTALNIK NAUKOWY ENERGETYKÓW

informacje dla autorów Redakcja przyjmuje tylko nigdy wcześniej niepublikowane artykuły. Każdy tekst przesłany do „Acta Energetica” poddawany jest recenzji naukowej. O kolejności publikacji tekstów decyduje kolegium redakcyjne. Redakcja nie odsyła tekstów autorom. Materiały – bezwzględnie składające się z całego pakietu pięciu składowych (artykuł, streszczenie, biogram, fotografie, pliki graficzne wykorzystane w artykule) – prosimy przesyłać drogą elektroniczną: redakcja@actaenergetica.org UWAGA! W treści e-maila należy zawrzeć dane kontaktowe: imię i nazwisko, stopień naukowy, nr tel. (stacjonarny i komórkowy) oraz adres e-mailowy. 1. ARTYKUŁ • Długość tekstu. Nie więcej niż 12 stron znormalizowanego maszynopisu (czcionka: 12 punktów, odstęp między wierszami: 1,5), 1 kolumna. • Format. Plik WORD oraz koniecznie PDF. • Zapis wzorów. Prosimy o uważne stosowanie norm interpunkcyjnych. Na oznaczenie mnożenia używamy znaku „×” Prosimy o zapis wzorów za pomocą edytora Microsoft Equation 3.0.

Przykłady zapisu wzorów:

0,95 λ A3 = A3 L × 1 = 0,1 × = 0,19 0,5 λn

I e K = 1+ × 1 1+ e IΣ

2

h=n

×

∑ h=2

Ih I1

2

xh q

Przypisy. Na dole strony. Przykłady: Dz. U. nr 203 poz. 1684 z dnia 17 października 2005 r. O tych przykładach piszę w książce: Fiedor B., Graczyk A., Jakubczyk Z., Rynek pozwoleń na emisję zanieczyszczeń na przykładzie SO2 w energetyce polskiej, Wydawnictwo Ekonomia i Środowisko, Białystok 2002, s. 39–42. Bibliografia. Na końcu tekstu. Przykłady: 1. Larsen E.V., Swann D.A., Applying Power System Stabilizer, IEEE Trans. Power Appar. Syst., vol. 100, 1981, s. 3017–3046. 2. Madajewski K., Sobczak B., Trębski R., Praca ograniczników w układach regulacji generatorów synchronicznych w warunkach niskich napięć w systemie elektroenergetycznym, materiały konferencyjne APE ’07, Gdańsk 2007. 2. STRESZCZENIE • Długość tekstu. Nie więcej niż 1100 znaków (bez spacji). • Format. Plik WORD oraz koniecznie PDF. 3. BIOGRAM • Długość tekstu. Ok. 900 znaków (bez spacji). • Format. Plik WORD oraz koniecznie PDF. 4. FOTOGRAFIE • Format. Zdjęcie kolorowe lub czarno-białe, jpg lub tiff, 300 dpi, w wielkości co najmniej takiej, jaka ma się ukazać w druku min 2,5 cm / 3,5 cm. 5. PLIKI GRAFICZNE • Format. Grafika wektorowa (formaty ai, eps), Grafika bitmapowa (fotografie min. 300 dpi, dopuszczalne są zrzuty ekranu w maksymalnie możliwej rozdzielczości. Nie należy konwertować plików wektorowych na bitmapowe. Redakcja nie przyjmuje plików przesłanych w formacie cdr (Corel Draw). • Równania matematyczne. Należy stosować zapis z możliwością konwersji wzoru do postaci wektorowej. Pożądane użycie Microsoft Equation 3.0.


01/2012 numer 10/rok 4

tema czne Wydanie tema czne

Treści zawarte w niniejszym wydaniu bazują na wynikach prac zrealizowanych w ramach etapu badawczego pod nazwą „Opracowanie koncepcji oraz modelu technicznego i biznesowego sieci inteligentnej (Smart Grid) na poziomie średniego napięcia (SN) w kontekście współpracy lokalnych źródeł energii w sytuacjach normalnej pracy oraz awarii sieci (moşliwość pracy wyspowej).� Wskazany etap badawczy jest częścią zadania badawczego nr 4 pod nazwą „Opracowanie zintegrowanych technologii wytwarzania paliw i energii z biomasy, odpadów rolniczych i innych� , ogłoszonego i nadzorowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju, realizowanego przez konsorcjum: ENERGA SA – Instytut Maszyn Przepływowych im. Roberta Szewalskiego Polskiej Akademii Nauk.

A

C

TA

E

N

E

R

G

E

TI

C

A

.O

R

G

Kwartalnik Naukowy Energe kĂłw


Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.