Jerzy Marzecki, Piotr Dukat, Bartosz Pawlicki, Łukasz Sosnowski. słowa kluczowe: inteligentne sieci, elektroenergetyka, niezawodność, sieci miejskie

Transkrypt

1 Kierunek rozwoju Inteligentnych Sieci Elektroenergetycznych w aglomeracji miejskiej - propozycje Smart Power Grids development direction in urban area proposals Jerzy Marzecki, Piotr Dukat, Bartosz Pawlicki, Łukasz Sosnowski Streszczenie: W publikacji przedstawiono aktualny kierunek rozwoju programów badawczoinwestycyjnych Smart Grid realizowanych przez RWE Stoen Operator Sp. z o.o. na terenie m.st. Warszawy. Przedstawiono podstawowe wskaźniki niezawodności sieci w Polsce. Omówione zostały podstawowe wymagania jakie powinny spełniać inteligentne sieci elektroenergetyczne oraz przedstawiony został przykład realizacji nowoczesnej pilotażowej stacji SN/nn w Warszawie. słowa kluczowe: inteligentne sieci, elektroenergetyka, niezawodność, sieci miejskie Abstract: Actual development of Smart Grid research-investment programs realized by RWE Stoen Operator Sp. z o.o. in Warsaw was presented in the paper. Basic reliability indexes in Poland were shown. Primary requirements for Smart Power Grids and example of modern MV/LV substation were presented in the article. key words: Smart Grid, Power Energy, reliability, urban network Wstęp Planowanie rozwoju sieci elektroenergetycznych jest procesem skomplikowanym i zarazem odpowiedzialnym. Ciągły rozwój techniki powoduje, że koncepcje rozbudowy i modernizacji niejednokrotnie są korygowane, aby w sposób optymalny wykorzystać dostępne rozwiązania. RWE Stoen Operator sp. z o.o. jako jeden z liderów we wdrażaniu nowych technologii dąży do wykorzystywania ich potencjału w obszarze dystrybucji energii elektrycznej, w którym coraz większa rolę odgrywają niezawodność dostaw i jakość energii elektrycznej. Istotną wartością jest także ekonomia podejmowanych działań i decyzji pozyskanie szczegółowej wiedzy o stanie pracy poszczególnych elementów systemu, które może zaprocentować także optymalizacją stopnia ich wykorzystania. Ogólne informacje o Inteligentnych Sieciach Elektroenergetycznych Inteligentne Sieci Elektroenergetyczne (ISE), nazywane powszechnie Smart Power Grids lub Smart Grids, zgodnie z definicją Europejskiej Platformy Technologicznej [10] to sieci, które muszą być elastyczne, czyli możliwie najlepiej spełniać oczekiwania klientów i dostosowywać się do zmian tych oczekiwań. ISE z założenia są łatwo dostępne, a więc umożliwiają połączenie wszystkich użytkowników, nie tylko odbiorców, a w szczególności odnawialnych źródeł energii i wysoce wydajnej lokalnej generacji o zerowej lub niskiej emisji dwutlenku węgla. Kolejną nie do pominięcia kwestią jest wysoka niezawodność, rozumiana przez zapewnienie odpowiedniego poziomu jakości i bezpieczeństwa dostaw. W

2 ISE dzięki automatyzacji sieci SN i nn oraz zwiększeniu obserwowalności sieci możliwe jest samoczynne lokalizowanie i eliminowanie uszkodzeń. Rozbudowa sieci elektroenergetycznej do sieci inteligentnej musi być ekonomicznie uzasadniona, co można uzyskać m.in. przez efektywne zarządzanie energią oraz stosowanie innowacyjnych rozwiązań takich jak zarządzanie stroną popytową (Demand Side Management) i zarządzanie popytem (Demand Response). Inteligentne sterowanie pozwoli dostosować godziny pracy urządzeń do profilu obciążenia systemu oraz do aktualnych chwilowych cen energii i zapewni obniżenie kosztów odbiorcy. Usługi takie są realizowane w porozumieniu z aktywnym odbiorcą przyłączonym do sieci, który niejednokrotnie jest również producentem dzięki zainstalowanym u niego rozproszonym źródłom energii elektrycznej. W ISE dzięki zwiększeniu elastyczności konsumpcji energii i bieżącemu dostępowi do danych pomiarowych możliwe stanie się bilansowanie systemu elektroenergetycznego również po stronie odbioru. [11] Wszystkie te usługi razem powodują poprawę jakości dostarczanej energii elektrycznej. Równolegle sieć elektroenergetyczna będzie stawała się medium transmisyjnym dla innych usług takich jak internet czy telewizja. Jako części składowe sieci inteligentnych wymienia się również sieci HAN (ang. Home Area Natwork) wewnątrz budynków, magazyny energii, samochody elektryczne, nowatorskie rozwiązania w obszarze zarządzania energią [4]. Dostępność różnych narzędzi powoduje, że w rękach operatora systemu dystrybucyjnego spoczywa duża odpowiedzialność za wybór właściwych rozwiązań, uwzględniających wszystkie wyżej wymienione czynniki. Wskaźniki niezawodnościowe sieci elektroenergetycznych Implementacja rozwiązań dedykowanych dla ISE będzie miała istotne znaczenie w kwestii poprawy niezawodności zasilania. Niezawodność sieci elektroenergetycznych powszechnie wyrażana jest w postaci wskaźników: SAIDI (ang. System Average Interruption Duration Index) mówiącego o przeciętnym systemowym czasie trwania przerwy długiej (do 12 godzin.) i bardzo długiej (do 24 godzin), SAIFI (ang. System Average Interruption Frequency Index) odzwierciedlającego przeciętną systemową częstość przerw długich i bardzo długich, MAIFI (ang. Mommntary Average Interruption Frequency Index), który jest wskaźnikiem przeciętnej częstości przerw krótkich (od 1sekundy do 3 minut). Wyżej opisane wskaźniki zgodnie z 41 ust. 3 rozporządzenia Ministra Gospodarki z dnia 4 maja 2007r., w sprawie szczegółowych warunków funkcjonowania systemu elektroenergetycznego, operator systemu dystrybucyjnego jest obowiązany podać do publicznej wiadomości przez zamieszczenie na swojej stronie internetowej [9]. Zestawienie współczynników niezawodnościowych dla różnych OSD zestawiono w tabeli 1 na podstawie danych publikowanych na stronach www OSD. Tabela 1. Zestawienie wskaźników niezawodnościowych dla OSD w Polsce za 2012 rok na podstawie danych ze stron internetowych OSD.

3 OSD SAIDI bez katastrofalnych (min) SAIDI z przerwami katastrofalnymi (min) SAIFI bez przerw katastrofalnych SAIFI z przerwami katastrofalnymi RWE Stoen Operator PGE Dystrybucja Enea Operator Energa Operator Tauron Dystrybucja 74,96 318,09 356,25 221,10 197,51 76,23 334,50 374,68 225,10 199,78 1,42 3,70 4,49 3,39 3,07 1,42 3,72 4,50 3,39 3,08 MAIFI 0,37 3,97 2,11 4,78 3,60 Liczba klientów Można doszukiwać się przyczyn rozbieżności wskaźników pomiędzy zestawionymi operatorami. Według danych przestawionych w zestawieniu wskaźników SAIDI dla większości krajów Europejskich, mediana dla wymienionych krajów ustala się na poziomie ok. 68 minut [8] i wydaje się być zasadne porównywanie danych do tej wartości. Na podstawie wartości powyższych wskaźników można wnioskować, że istnieje realna potrzeba działań mających na celu ich poprawę. Panaceum wydaje się być modernizowanie sieci do modelu inteligentnych sieci elektroenergetycznych. Poza bieżącymi działaniami inwestycyjno-modernizacyjnymi takimi jak: wymiana przewodów w liniach SN z gołych na przewody w osłonach izolacyjnych lub całkowite kablowanie linii czy wymiana transformatorów na bardziej efektywne i niezawodne, ważna jest również odpowiednia automatyzacja elementów sieci. Wykorzystanie funkcjonalności takich jak opomiarowanie sieci SN i nn, dwukierunkowa komunikacja z inteligentnymi licznikami, automatyczne wykrywanie przepływu prądów zwarcia, lokalizowanie miejsc pozbawionych napięcia, integracja generacji rozproszonej oraz odpowiednie powiązanie tych elementów z systemem SCADA w znaczący sposób przełoży się na poprawę omawianych wskaźników. Zebranie wszystkich danych udostępnianych przez sensory zainstalowane na sieci pozwoli na wdrożenie usług pozwalających na automatyczną lokalizację i eliminację fragmentów sieci dotkniętych uszkodzeniem oraz na szybkie przywrócenie zasilania [11]. Wzrost obserwowalności pozwoli na wdrażanie systemów do analizowania przepływów w sieci pod kątem przeciążeń elementów dzięki temu zostanie zapewniona prewencja przed uszkodzeniami, co w efekcie przełoży się na obniżenie wskaźników niezawodnościowych. Analiza funkcjonalności i dotychczasowe prace w RWE Stoen Operator Wobec powyższych danych wydaje się, że przechodzenie od sieci klasycznych do inteligentnych sieci elektroenergetycznych, jako metoda na poprawę wskaźników niezawodnościowych, jest od strony technicznej uzasadnione. Zarówno w przypadku klasycznych jak i inteligentnych sieci dystrybucyjnych, przy planowaniu ich rozwoju niezbędne jest dążenie do optymalnego wykorzystania ich możliwości przesyłowych i zagwarantowanie ich technicznej wykonalności oraz uzasadnienia ekonomicznego [2]. Jednak w przypływie entuzjazmu do wszystkiego co jest Smart (lub czasami tylko tak się

4 nazywa) nie można zapomnieć o podstawowych kryteriach, jakie muszą spełniać urządzenia wchodzące w ich skład. Na bazie szerokich doświadczeń eksploatacyjnych zbieranych od początku czasów powszechnej elektryfikacji, przez kolejne pokolenia inżynierów elektryków wiemy, że stosowane w elektroenergetyce urządzenia i rozwiązania powinny być przede wszystkim bezpieczne, sprawdzone i niezawodne [5]. Biorąc pod uwagę wyżej opisane aspekty RWE Stoen Operator nie wprowadził jeszcze na szeroką skalę rozwiązań Smart Power Grid z zakresie sieci dystrybucyjnej średniego i niskiego napięcia. Automatyzacja oraz monitoring urządzeń w głębi sieci SN i nn są podstawowymi elementami inteligentnych sieci dystrybucyjnych [1][3], dlatego w chwili obecnej zbierane są wszelkie doświadczenia związane z systemami zdalnego nadzoru nad elementami sieci instalowanymi i eksploatowanymi przez lata w sieci 110kV i 15kV w zakresie telesygnalizacji, telepomiarów i telesterowania. Oceniane są możliwości oraz korzyści związane z instalowaniem systemów telemechaniki w głębi sieci (rozłączniki SN oraz stacje SN/nn). Prowadzone są również programy pilotażowe związane z budową nowych lub modernizacją istniejących stacji SN/nn do obiektów w pełni odwzorowanych w systemie nadzoru SCADA (ang. Supervisory Control And Data Acquisition). Mając na celu uzyskanie jasnego obrazu sieci spełniającej wymagania inteligentnej elektroenergetycznej sieci dystrybucyjnej, testowane są w Warszawie równolegle różne technologie, zaprojektowane przez kilku dostawców. W ramach podstawowych testowanych funkcjonalności należy wymienić: telesygnalizację stanów aparatury SN oraz stan wkładek bezpiecznikowych nn, pomiary prądów i napięć w polach rozdzielnic SN i nn, pomiary mocy czynnej i biernej, pomiary temperatury, sygnalizację obecności ludzi wewnątrz obiektu, sterowanie rozłącznikami (lub wyłącznikami) w rozdzielnicy SN, pomiar wyższych harmonicznych napięcia na szynach niskiego napięcia, liczniki zapadów i zaników napięcia, zabezpieczenia nadprądowe i ziemnozwarciowe działające w zależności od wariantu na sygnalizację lub wyłączenie. Oprócz wizualizacji wyżej wymienionych elementów w systemie nadrzędnym, sterowniki telemechaniki umożliwiają zdalną parametryzację za pośrednictwem łącz inżynierskich przy wykorzystaniu technologii 3G. Duże nadzieje wiąże się również z technologiami automatycznej rekonfiguracji sieci (ang. Self-Healing Smart Grid)[6][7], umożliwiającej odseparowanie uszkodzonego odcinka sieci i utrzymanie zasilania wszystkich odbiorców w przypadku wystąpienia awarii. Taką funkcjonalność zapewnić mogą algorytmy, o jakie zostanie rozbudowany system dyspozytorski. Po otrzymaniu informacji o przepływie prądu zakłóceniowego ze wskaźników typu Flair zainstalowanych w stacjach SN/nN, system będzie zdolny do takiej rekonfiguracji podziałów sieciowych, która pozwoli na wyłączenie uszkodzonego odcinka. Realizacja rekonfiguracji będzie mogła być prowadzona w 2 wariantach - z udziałem dyspozytora, który będzie akceptował rozwiązanie proponowane przez system SCADA lub po odpowiednim przetestowaniu algorytmów nawet w pełni automatycznie bez udziału człowieka. Dziś takie przełączenia wykonywane są przez brygady eksploatacji, co zajmuje więcej czasu, niż operacje wykonywane zdalnie. Należy również podkreślić, że w stacjach równolegle instalowana jest aparatura dla systemu AMI (ang. Advanced Metering Infrastructure). Spodziewane korzyści

5 Wzrost ilości elementów monitorowanych w sieci przełoży się na szybkość identyfikowania i izolowania elementów uszkodzonych, a więc będzie niósł ze sobą skrócenie czasów trwania tych przerw - powinno to skutkować zmniejszeniem współczynnika SAIDI. Szczególnie w sieciach o charakterze terenowym ten wskaźnik powinien ulec znacznemu obniżeniu należy jednak pamiętać, że skrócenie czasu przerw długich poniżej 3 minut spowoduje zaliczenie tych przerw do krótkich, co może wpływać na wartość MAIFI. Oczekuje się jednak, że omawiany wzrost obserwowalności elementów sieci SN i nn przy wykorzystaniu odpowiednich algorytmów wspierających systemy SCADA pozwoli na zminimalizowanie liczby i czasu przełączeń do minimum spowoduje to ograniczenie przerw krótkich co wpłynie korzystnie na wartość współczynnika MAIFI. Przykład realizacji stacji SN/nn Jednym z przykładów testowanego obecnie rozwiązania, prezentowanego na rysunku 1, może być małogabarytowa, prefabrykowana stacja SN/nn produkcji ZPUE typu MZB-1 20/630-3 z rozdzielnicą TPM LTL wraz systemem nadzoru firmy Elkomtech ExmBEL_LVC zainstalowana na terenie dzielnicy Białołęka. W prezentowanej stacji zrealizowane zostało: sterowanie polami linowymi SN wraz z podtrzymaniem bateryjnym całości układu; pomiar prądów w polu liniowym SN oraz w każdym z odpływów nn; pomiar temperatury w stacji, kontrola wejścia do stacji obejmująca wszystkie drzwi stacyjne. Dodatkowo w stacji zastosowano przełącznik sieć-agregat pozwalający na bezproblemowe podłączenie zewnętrznego źródła zasilania do rozdzielnicy nn stacji Wszystkie telepomiary, telesygnalizacja oraz telesterowania przesyłane są do centrum nadzoru przy wykorzystaniu sieci 3G jednego z operatorów telekomunikacyjnych. Dane te są wizualizowane w systemie SCADA jak na rysunku 2.

6 Rys. 1 Stacja typu MZB-1 20/630-3 z rozdzielnicą TPM LTL wraz systemem nadzoru ExmBEL_LVC Rys. 2 Schemat stacji SN/nn w systemie SCADA

7 Podsumowanie Do końca 2014 roku planuje się uruchomienie na terenie Warszawy ok. 20 stacji SN/nn w standardzie Smart Power Grid. Będą to zarówno modernizowane stacje 15/0,4, jak i nowe obiekty, realizujące równocześnie koncepcje Inteligentnych Sieci Elektroenergetycznych. Realizacja tych projektów umożliwi przetestowanie szerokiego wachlarza rozwiązań technicznych, pozwalających na implementacje rozwiązań typu SMART w sieci dystrybucyjnej RWE Stoen Operator na szeroką skalę i ich włączenie do standardów budowy sieci w kolejnych latach. Dokładne przeanalizowanie dostępnych usług na etapie programów pilotażowych pomoże z pewnością w wyborze właściwych standardów dla przyszłych stacji oraz pozwoli wyeliminować wszelkie choroby wieku dziecięcego. Rozwinięcie technologii Smart na szeroką skalę przyniesie odczuwalny wzrost niezawodności dostaw energii elektrycznej, poprawę bezpieczeństwa energetycznego i możliwość dalszej optymalizacji wykorzystania majątku sieciowego w stolicy. Skala i szybkość wdrożenia będą zależne od dojrzałości technologii oraz określenia źródeł ich finansowania. Szansą na rozwój są m.in. fundusze europejskie i programy badawczo-rozwojowe, które w najbliższych latach mogą zapewnić wsparcie finansowe dla ponadstandardowego wyposażenia obiektów energetycznych. Doświadczenia uzyskane w tym okresie staną się podstawą do określenia standardów budowy sieci w przyszłości. Bibliografia: 1. Babś A., Automatyzacja sieci rozdzielczych jako podstawowy element sieci inteligentnych, Automatyka-Elektyka-Zakłócenia, 2/ Krawiec F., Planowanie rozwoju energetyki, Wydawnictwo Wiedza i Życie, Warszawa, Kubacki S., Świderski J., Tarasiuk M., Kompleksowa automatyzacja i monitorowanie sieci SN kluczowym elementem poprawy niezawodności i ciągłości dostaw energii, ActaEnergetica, 1/ Malko J., Sieci inteligentne jako czynnik kształtowania sektora energii, Rynek Energii, 4/ Marzecki J., Niezawodność rozdzielczych sieci elektroenergetycznych: zagadnienia wybrane, WNITE-PIB, Warszawa, Shahin M. A., Smart Grid Self-healing Implementation for Underground Distribution Networks, Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT Asia), 2013 IEEE, Bangalore, India 7. Xiang G., Xin A. The Application of Self-healing Technology in smart grid, Power and Energy Engineering Conference (APPEEC), 2011 Asia-Pacific, Wuhan 8. Council of European Energy Regulators, CEER Benchmarking Report 5.1 on the Continuity of Electricity Supply, Ref: C13-EQS-57-03, Bruksela, 19 grudzień Rozporządzenia Ministra Gospodarki z dnia 4 maja 2007r., w sprawie szczegółowych warunków funkcjonowania systemu elektroenergetycznego, Dz.U nr 93 poz dostęp na dzień Raport Prosument w inteligentnej sieci energetycznej, Instytut im. E. Kwiatkowskiego, Warszawa, 11/2013 Autorzy:

8 dr hab. inż. Jerzy Marzecki, Prof. PW Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki, mgr inż. Piotr Dukat, RWE Stoen Operator sp. z o.o., piot.dukat@rwe.pl mgr inż. Bartosz Pawlicki, RWE Stoen Operator sp. z o.o., bartosz.pawlicki@rwe.pl mgr inż. Łukasz Sosnowski, RWE Stoen Operator sp. z o.o., lukasz.sosnowski@rwe.pl