CONTRIBUȚII PRIVIND EVALUAREA DISPONIBILITĂȚII SISTEMELOR CU UN GRAD RIDICAT DE ... ·...

UNIVERSITATEA TEHNICĂ “GHEORGHE ASACHI” DIN IAȘI

FACULTATEA DE INGINERIE ELECTRICĂ, ENERGETICĂ ȘI INFORMATICĂ APLICATĂ

CONTRIBUȚII PRIVIND EVALUAREA DISPONIBILITĂȚII SISTEMELOR CU UN GRAD

RIDICAT DE INTEGRARE A SURSELOR REGENERABILE DE ENERGIE ELECTRICĂ

TEZĂ DE ABILITARE

DOMENIUL: INGINERIE ENERGETICĂ

Conf.dr.ing. Ciprian-Mircea NEMEȘ

2018

Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare

CUPRINS

Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . i

PARTEA I.

Capitolul 1.

Realizări științifice și profesionale

1.1 Sinteza rezultatelor activității didactice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.2 Sinteza rezultatelor activității de cercetare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.3 Vizibilitatea și impactul activității științifice și profesionale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

4

7

Capitolul 2.

Contribuţii privind estimarea fiabilităţii operaționale a echipamentelor electrice

2.1 Aspecte generale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2 Indicatorii fundamentali de fiabilitate ai elementelor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2.1 Indicatorii de fiabilitate ai elementelor nereparabile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2.2 Indicatorii de fiabilitate ai elementelor reparabile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.3 Metode de estimare a indicatorilor de fiabilitate ai echipamentelor electrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4 Surse de date privind estimarea fiabilității operaționale a echipamentelor electrice . . . . . . . . . . . . . . . .

2.5 Studii în vederea estimării fiabilității operaționale a echipamentelor electrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.6 Modelarea probabilistică a variabilelor aleatoare asociate timpilor de funcționare și de defect . . . . . . .

2.7 Analiza datele de exploatare pentru întreruptoarele IO 220 kV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.7.1 Repartiţia timpilor de funcționare neîntreruptă . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.7.2 Analiza datele de exploatare pentru întreruptoarele IO pe cauze de defect . . . . . . . . . . . . . . . .

2.7.3 Repartiţia timpilor de reparare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.7.4 Estimarea fiabilităţii operaţionale a întreruptoarelor IO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

10

10

12

15

17

18

21

22

23

24

26

27

Capitolul 3.

Dezvoltarea și implementarea instrumentelor de evaluare a adecvabilității sistemelor de producere a energiei electrice și analiza integrării surselor de generare distribuită

3.1 Cadrul general de analiză a adecvabilității sistemelor electroenergetice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2 Indicatori de adecvabilitate specifici subsistemelor de generare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3 Tehnici de evaluare a indicatorilor de adecvabilitate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3.1 Metoda convoluţiei variabilelor aleatoare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3.2 Metode de evaluare bazate pe simularea Monte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4 Contribuţii la evaluarea indicatorilor de adecvabititate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

31

34

34

38

42


Capitolul 4.

Contribuții privind modelarea probabilistică a resursei primare asociată surselor regenerabile de energie

4.1 Aspecte generale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2 Vântul şi energia vântului . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.3 Modelarea probabilistică a potenţialului eolian . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.4 Intensitatea radiaţiei solare la nivelul solului . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.4.1 Calculul iradierii solare extraterestre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.4.2 Influenţa atmosferei asupra radiaţiei solare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.4.3 Calcularea iradierii solare în condiţii de cer senin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.4.4 Influenţa nebulozităţii asupra iradierii solare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.5 Analiza probabilistică a potenţialului solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

53

54

59

60

62

63

65

65

Capitolul 5.

Contribuții privind dimensionarea, monitorizarea și managementul sistemelor autonome alimentate din surse hibride regenerabile

5.1 Situaţia și tendințele actuale relativ la autoconsumul din surse fotovoltaice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.2 Politici și reglementări referitoare la autoconsum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.3 Evaluarea nivelului de autoconsum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.4 Măsura autoconsumului și a interacțiunii cu rețeaua . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.5 Factori importanți care influențează mărimile referitoare la autoconsum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.6 Opţiuni pentru majorarea autoconsumului . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.6.1 Tehnologii de stocare electrochimică . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.6.2 Managementul cererii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.6.3 Alte tehnologii de stocare a energiei electrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.6.4 Concluzii și discuţii privind posibilitățile de îmbunătăţire a autoconsumului . . . . . . . . . . . . .

5.7 Contribuții privind posibilitatea majorării indicatorilor de autoconsum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.7.1 Evaluarea și analiza indicatorilor de autoconsum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.7.2 Implementarea măsurilor de creștere a indicatorilor de autoconsum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

71

73

74

76

77

79

79

80

80

81

83

83

88

PARTEA II.

Capitolul 6.

Plan de dezvoltare a activităților didactice și de cercetare

6.1 Obiectivele dezvoltării carierei didactice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6.2 Obiectivele dezvoltării carierei de cercetare științifică. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

95

97

PARTEA III.

Bibliografie

III.1 Referinţe proprii relevante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

III.2 Referinţe bibliografice generale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

100

101


i

CONTRIBUTIONS ON THE AVAILABILITY ASSESSMENT OF POWER SYSTEMS WITH A HIGH LEVEL OF RENEWABLE SOURCES INTEGRATION

- Abstract -

The habilitation thesis summarizes the most important professional and scientific activities carried out by the author after the public defence of the PhD thesis, in 2005, at the "Gheorghe Asachi" Technical University of Iasi. The Ph.D thesis entitled “Power systems components modelling in the reliability calculations”, elaborated under the guidance of Prof. Dumitru Ivas, has been the starting point for new research directions based on the probabilistic approaches of the random processes, focusing on the probabilistic modeling of available power of renewable sources.

The habilitation thesis is oriented on those achievements that prove the ability of author to lead research activities in the field of renewable energy, especially on the Availability assessment of power systems with a high level of renewable sources integration. In this order, the habilitation thesis has been structured into three sections. The first section it is a technical presentation of research activities, presentation structured on five chapters. The second section presents the scientific and professional future development plan of the author, while the last section presents the most relevant references used in the thesis.

The first chapter is a synthesis of the most important results regarding the professional

and scientific activities carried out since 2005. Concerning the professional activities, during the 20 years of academic activity, the author gave lectures on: "Electrical power stations and substations", "Generation and distribution of electrical energy" and "Reliability and Industrial Risk" within the bachelor degree programs, as well as the "Distributed Generation" and "Industrial and Environmental Risk Management" within the master degree programs. He was coordinator of 50 diploma projects, over of 30 M.Sc. dissertations and, in last years, he was involved as official reviewer in 6 doctoral thesis reports.

As regards the scientific activities, during 2011-2013, the author was involved in a postdoctoral POSDRU project in the field of "Integration of renewable energy sources in the power distribution systems", having as new research directions the assessment of adequacy of generation subsystems considering the integration of the distributed generation sources in the power distribution system.

Results of academic and scientific activities have been materialised by publishing, as first and co-author, on 10 books and manuals (from which 4 as first authors) and on 2 chapters in a specialized book. Furthermore, the research results are the subject of 30 scientific articles in journals and conference proceedings WOS/ISI Thomson Reuters indexed, 40 published articles indexed in international databases and 70 articles published in other international and national journals and proceedings.


ii

These published papers are the results of the research activities developed in the frame of 8 national and international projects, from which 7 projects awarded through national competition (3 projects as project manager and 4 as member of the research team), as well as 1 international project as member in the research team. Moreover, the author was involved in 17 research themes financed by industrial companies, from which 6 as project coordinator and in other 11 projects as research member. Also, this chapter presents journals and conferences where the author was reviewer and memberships in the conference committee.

The second chapter is devoted to the most relevant contributions focused on the studies that allow assessing of reliability performance indices associated to the high voltage circuit-breakers. There are presented the main methodologies used to evaluate the reliability indices based on the probabilistic models. The main probability density functions used to model the time between events and time to repaire for a set of circuit breakers used in a real-world electrical power substation are also presented.

The adequacy associated with an electrical power system is the overall ability of the system to generate and supply electrical energy. Due to the complexity of the electric power system, this is divided into functional subsystems namely generation, transmission and distribution. Adequacy of each functional subsystem is usually analysed separately for an easier evaluation and eventually combined to assess the whole system adequacy. Thus, the adequacy associated with a generation power system is a measure of the generation capacity ability to satisfy the total system load. This concept has been developed in third chapter, where the main studies have been focused on the balance between generation capacity and load demand, neglecting the reliability of the transmission and distribution systems. The main achievement of this research direction is the development of a probabilistic model for all capacities of the system and its joining with an established load model. Based on these models, the most popular indices used in generation power system could be evaluated based on the events in which the load is expected to exceed the available generation capacity.

Traditionally, in the case of generation systems composed of conventional energy sources, only the demanded load has been known to be characterized by the uncertainties, while the generation capacity is characterized by a known generation units’ reliability. Nowadays, the integration of renewable energy sources leads to an estimated generation capacity to be characterized by uncertainties, especially due to the intermittent behaviour of renewable resources. Therefore, the integration of renewable energy sources into electric grid leads to new challenges for the power systems operation. These new challenges are approached in the fourth chapter, where the stochastic behaviours of renewable resources have lead to new reserch directions.

The energy production from renewable sources depends on many factors. These factors include the volatility of the resources profile (the wind speed and the solar irradiation) as well as the operational characteristics of the electrical sources. Accurate knowledge of the availability of renewable resources has fundamental importance for studying, planning and designing of the renewable systems. An important paremeters in the wind generation is the wind speed frequency. One of the main characteristics of wind is high volatility and intermittence as well as a poor predictability of the wind availability. Concerning the solar


iii

systems, the energy converted by these systems is directly related to the amount of solar radiation. An important factor that affects the solar radiation value at the ground level is the attenuation effect of the earth’s atmosphere and cloudiness level. A parameter that provides information concerning the effective value of irradiation at the ground level is the clearness index. For renewable sources integration is important to assess and understand the distribution of the frequencies of different values of main resources for various time frame intervals. In this order, the research activities focus on an assessment and a statistical analysis of wind speed and clearness index values in order to evaluate their theoretical probability density functions.

The energy production from photovoltaic systems has permanently increased being

encouraged and supported through various incentives mechanisms. Moreover, in last time the photovoltaic owners are encouraged to use photovoltaic energy for self-consumption. Usually, in the residential photovoltaic systems without dedicated consumption control systems, the self-consumption can reach a level of 30%, depending on behavior of load profile. Two main tehnologies are used to increase the self-consumption. The first one includes technologies based on energy storage and the second one is based on the concept of demand load management, namely an active load shifting. This last tehnology is the main subject of the fifth chapter, which focused on a load management system, designed by author, which monitors in real-time the energy production and consumptions of residential prosumer, ensuring an adequate management of the consumers' appliances in order to minimize the energy exchanged with the grid. This chapter provides a brief overview of the main hardware and software components of which the system is composes. The hardware devices constitute as distributed interfaces with the supplied appliances, having the role on measuring the active power, analysing of the acquired data and establishing decisions for appliances operation. The software components include an algorithm for appliances management based on probabilistic techniques, which take into account the stochastic behaviour of electrical appliances operation as well as of photovoltaic production. Furthermore, a brief presentation of the website interface is depicted, focusing on the monitoring and the possibilities to control the appliances through internet.

The second section of the thesis includes the author’s development plan on the

proffesional and scientific career. This chapter points out the future didactic activities, as well as the future research directions are highlighted. The work also contains in the last section the bibliographic references that argues the scientific approach presented in the habilitation thesis.

Iasi October 15, 2018


1

Capitolul 1

REALIZĂRI ȘTIINȚIFICE ȘI PROFESIONALE

1.1. Sinteza rezultatelor activității didactice

Sunt absolvent al Universităţii Tehnice „Gheorghe Asachi” din Iaşi, Facultatea de

Electrotehnică, secţia Electroenergetică. Cariera didactică a debutat în anul 1998, când am

ocupat prin concurs postul de preparator universitar în Catedra de Energetică a Facultăţii de

Electrotehnică, Universitatea „Gheorghe Asachi” din Iaşi. Începând din anul universitar 2000-

2001 am ocupat postul de asistent universitar, lărgind deopotrivă și activitatea didactică cu noi

discipline. În perioada 2004-2014, am ocupat postul de şef lucrări, în cadrul Catedrei de

Energetică a aceleaşi facultăţi, iar din anul 2014 și până în prezent ocup postul de conferențiar

universitar.

În anul 2005 am primit confirmarea titlului ştiinţific de doctor inginer în domeniul

Inginerie Industrială în urma susţinerii tezei de doctorat „Modelarea solicitărilor

componentelor sistemelor electroenergetice în calculele de fiabilitate”, conducător ştiinţific

Prof.univ.dr.ing. Dumitru Ivas. În perioada 2011-2013 am parcurs un program de cercetare

post-doctoral, cu tema “Cercetări privind integrarea surselor regenerabile de energie: studii

in direcţia dezvoltării serviciului de alimentare cu energie electrică”, sub coordonarea d-lui

Prof.univ.dr.ing. Marcel Istrate.

În decursul celor 20 de ani de activitate am susținut, în cadrul programelor de studii

universitare de licență și master, orele de curs și aplicații ale disciplinelor „Staţii şi posturi de

transformare”, la specializarea Ingineria Sistemelor Electroenergetice (an IV), „Producerea şi

distribuţia energiei electrice” la specializarea Electronică de Putere şi Acţionări Electrice (an

III), „Fiabilitate, securitate şi risc industrial” la domeniul Inginerie Energetică (an II),

respectiv ale disciplinelor „Generarea distribuită a energiei” şi „Managementul riscului

industrial şi ecologic”, la programele de studii de master, specializarea Management, Energie-

Mediu (an I). De asemenea, în perioada de debut a carierei didactice, am susținut orele de

proiect și laborator la disciplinele „Centrale, staţii şi reţele electrice”, ”Partea electrică a

centralelor” şi „Montarea şi exploatarea liniilor si staţiilor” la colegiul tehnic (subingineri).

De-a lungul perioadei în care am parcurs treptele ierarhiei didactice, activitatea didactică

s-a concretizat prin publicarea, ca prim autor şi co-autor, a 10 cărţi, dintre care 5 cărți de

specialitate (2 în calitate de prim autor), 3 cursuri/manuale universitare (1 în calitate de prim

autor), 2 îndrumare de laborator (1 în calitate de prim autor), precum și 2 capitole în cărți de

specialitate, astfel:


2

cărţi și capitole de specialitate:

C.1. Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Adecvabilitatea sistemelor de producere a energiei electrice, Editura Politehnium Iaşi, ISBN 978-973-621-480-6, 208 pg., 2018.

C.2. Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Dumitru Ivas, Tehnici moderne de analiză a disponibilităţii elementelor şi sistemelor, Editura Politehnium Iaşi, ISBN: 978-973-621-240-6, 264 pg., 2008;

C.3. Florin Munteanu, Maricel Adam, Dumitru Ivas, Ciprian Nemeş, Aparate şi comutări inteligente în sistemele electroenergetice, Casa de editură Venus Iaşi, ISBN 973-756-025-6, 317 pg., 2006;

C.4. Dumitru Ivas, Florin Munteanu, Mugurel Rotariu, Eugeniu Voinea, Ciprian Nemeş, Ingineria fiabilităţii sistemelor complexe, Editura Perfect Bucureşti, ISBN 973-85069-3-X, 320 pg., 2001;

C.5. Florin Munteanu, Dumitru Ivas, Ciprian Nemeş, Ingineria disponibilităţii subsistemelor de distribuţie a energiei electrice, Editura Spectrum Iaşi, ISBN 973-98335-3-5, 254 pg., 1999;

C.6. Ciprian Nemeş, Dumitru Ivas, Florin Munteanu, Cap. Metode de determinare a fiabilităţii având la bază raportul solicitare–rezistenţă, pp. 50-59 și Cap. Calculul probabilităţii de defect în cazul solicitărilor multiple dependente, pp. 59-69. Capitole în volumul Sisteme expert de asigurare a calităţii totale in industria de materiale şi echipamente electrotehnice, Seria Qualindser, ISBN 973-8292-29-8, 20 pg., 2002.

cursuri / manuale:

M.1. Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Producerea şi distribuţia energiei electrice. Partea I – Producerea energiei electrice. Editura Politehnium Iaşi, ISBN 978-973-621-318-2, 225 pg., 2011;

M.2. Florin Munteanu, Ciprian Nemeş, Fenomenul de scurtcircuit ... de la teorie la practică, Editura Politehnium Iaşi, ISBN: 978-973-621-302-1, 284 pg., 2010;

M.3. Florin Munteanu, Dumitru Ivas, Ciprian Nemeş, Centrale electrice - partea electrică - vol I. Analiza fenomenului de scurtcircuit, Editura Setis Iaşi, ISBN 973-86764-6-0, 341 pg., 2005;

îndrumar de laborator / proiectare:

I.1. Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Monica Atudori, Staţii electrice - îndrumar de proiectare, Editura Politehnium Iaşi, ISBN 978-973-621-419-6, 230 pg., 2013;

I.2. Florin Munteanu, Dumitru Ivas, Ciprian Nemeş, Proiectarea si analiza asistată de calculator a instalaţiilor de alimentare cu energie electrică, Editura AGIR Bucureşti, ISBN 973-8130-44-1, 140 pg., 2001.

De asemenea, în vederea îmbunătăţirii metodicii predării, în cadrul prelegerilor de curs

am introdus și am folosit tehnici de predare de tip multimedia, suportul de prezentare fiind

pus la dispoziţia studenţilor în format electronic. De menţionat este realizarea unor noi lucrări

de laborator precum și aportul la înfiinţarea unui nou laborator de cercetare în domeniul

generării energiei electrice din surse fotovoltaice. Laboratorul este echipat cu o stație

meteorologică necesară achiziției informațiilor privind resursa primară, precum și un sistem

fotovoltaic de 3 kWp. Sistemul fotovoltaic este compus dintr-un număr de 12 panouri

fotovoltaice (panouri policristaline de 250 Wp), amplasate pe un sistem mobil de orientare

dublu axial, Deger Traker 3000, echipat cu senzori de monitorizare a radiaţiei solare şi de

coordonare a orientării traker-ului în scopul maximizării radiaţiei solare. Sistemul fotovoltaic

a fost proiectat pentru a funcţiona atât on-grid, prin intermediul unui invertor Sunny Boy

3000 TL, cât şi off-grid, prin intermediul unui invertor Sunny Island 6.0 H, cuplat la un

sistem de 4 acumulatori cu o capacitate de 4×250 Ah.


3

Referitor la activităţile didactice, am coordonat echipe de studenți în cadrul sesiunilor

ştiinţifice studenţeşti, al lucrărilor de licenţă şi al proiectelor de disertaţie (peste 50 lucrări de

licenţă şi 30 proiecte de disertaţie). Am activat ca membru în comisiile de finalizare a

studiilor de licență (specializarea Ingineria Sistemelor Electroenergetice) și a comisiilor de

disertație (specializarea Management Energie-Mediu). Capacitatea de coordonare a

studenţilor şi tinerilor cercetători a fost susţinută prin activitatea de coordonare şi îndrumare,

începând din anul 2010, a 8 proiecte dezvoltate în colaborare cu studenţii străini implicaţi în

programele Erasmus. De asemenea, începând cu anul 2015, am participat în calitate de

membru în comisiile de susținere a rapoartelor de cercetare doctorale pentru 6 doctoranzi in

stagiu.

Referitor la dezvoltarea experienţei profesionale în alte instituţii, am efectuat diverse

stagii de cercetare şi specializate in domeniile de interes, precum și stagii de mobilități, astfel:

februarie - septembrie 2000, am beneficiat de o bursă doctorală în domeniul fiabilităţii

echipamentelor şi instalaţiilor electroenergetice, bursă derulată prin Oficiul Naţional al

Burselor de Studii în Străinătate, în cadrul Saskatchewan University, Canada. Supervisor

Prof. Roy Billinton.

februarie - martie 2002 – am urmat un stagiu de specializare in domeniul încercărilor de

fiabilitate a echipamentelor electroenergetice, stagiu finanţat din Grant-D 422445/215

2000-2002, la Delft University şi Kema Laboratory, Olanda, supervisor Prof. Gerard Chr.

Paap.

ianuarie - martie 2012 şi decembrie 2012 - ianuarie 2013 am urmat doua stagii de

cercetare post-doc în domeniul integrării resurselor regenerabile, finanţate din proiectul

PERFORM-ERA, in cadrul laboratorului IDRILAB (LABoratory for Renewable

Hydrogen) din cadrul departamentului DIEEI, University of Catania, Italia, coordonator

Prof. Giuseppe Marco Tina, stagii finanțate din programul post-doctoral.

6-15 iunie 2017, am urmat un stagiu mobilităţi Erasmus+ (Staff Mobility for Teaching

Program) in Politehnic University of Turin, Italia, invitat de Prof. Gianfranco Chicco.

1-9 iulie 2018, am beneficiat de un stagiu mobilităţi Erasmus+ (Staff Mobility for

Teaching Program) in KIOS Research and Innovation Center of Excellence, University of

Cyprus, Coordonator centrul: Prof. Elias Kyriakides.


4

1.2. Sinteza rezultatelor activității de cercetare

Activitatea de cercetare a avut ca punct de plecare tema tezei de doctorat, intitulată

„Modelarea solicitărilor componentelor sistemelor electroenergetice în calculele de

fiabilitate”, preocupările ulterioare de cercetare concentrându-se pe următoarele direcţii: 1evaluarea fiabilităţii echipamentelor şi instalațiilor electroenergetice; 2studii în direcția evaluării adecvabilităţii subsistemelor de producere a energiei electrice

și analiza efectelor integrării surselor de generare distribuită la nivelul subsistemelor de

distribuție a energiei electrice; 3evaluarea disponibilității și siguranței în alimentare a sistemelor cu surse regenerabile; 4dimensionarea, monitorizarea și coordonarea sistemelor autonome alimentate din

sisteme hibride cu surse regenerabile.

În cele ce urmează este prezentată succint evoluţia direcţiilor de cercetare, aceasta fiind

corelată cu activitățile de cercetare desfășurate în cadrul a 8 granturi naţionale şi

internaţionale, dintre care 7 granturi câștigate prin competiţie naţională (3 granturi în calitate

de director de proiect şi 4 în calitate de membru în echipa de cercetare şi implementare),

precum şi membru în 1 grant internaţional.

Preocupările în domeniul 1evaluării fiabilităţii echipamentelor şi instalațiilor

electroenergetice au continuat cercetările susținute în teza de doctorat și au fost dezvoltate

ulterior în cadrul unui grant obținut prin competiție națională, în calitate de director de

proiect, grant finanţat prin Unitatea Executivă pentru Finanţarea Invăţământului Superior şi a

Cercetării Științifice Universitare, de către Ministerul Educaţiei şi Cercetării, având tema:

GR1. Utilizarea modelelor analitice şi a tehnicilor de inteligenţă artificială în optimizarea indicatorilor de fiabilitate a echipamentelor electroenergetice, prin monitorizarea solicitãrilor, cod CNCSIC-AT–29, 2007-2008, contract nr. 33 GR /23.05.2007 și 77 GR /11.06.2008.

Director proiect: Ciprian Nemeş De asemenea, o direcție similară de cercetare concentrată pe fiabilitatea instalaţiilor

electroenergetice a fost derulată în cadrul a două granturi câştigate prin competiţie şi finanţate

prin Programul CEEX de către Ministerul Educaţiei şi Cercetării, unde am activat în calitate

de membru în echipa de implementare:

GR2. Aparate si comutări inteligente în sistemele electroenergetice Proiect CEEX - MENER nr. 607/2005-2007, cod MEC: PC-D05-PT00-11 Director proiect: Florin Munteanu, Membru: Ciprian Nemeş

GR3. Dezvoltarea parteneriatelor C/D în vederea promovării unor proiecte europene în domeniul

sistemelor distribuite de monitorizare a mediului, CEEX Modul 3, contract 201/2006, 2006 – 2008, cod MEC: 12756. Director proiect: Marinel Temneanu, Membru: Ciprian Nemeş

Preocupările în direcția 2integrării surselor de generare distribuită și analiza

adecvabilităţii subsistemelor de producere şi distribuţie a energiei electrice, precum şi în


5

direcția 3evaluării disponibilității și siguranței în alimentare a sistemelor cu surse

regenerabile au fost susținute de programul de cercetare post-doctoral din perioada 2011-

2013, proiectul fiind finanţat prin Programul Operaţional Sectorial pentru Dezvoltarea

Resurselor Umane şi coordonat de Prorectoratul Ştiinţific al Universităţii Tehnice "Gheorghe

Asachi" din Iaşi, programul post-doc având tema:

GR4. Cercetări privind integrarea surselor regenerabile de energie: studii în direcţia dezvoltării serviciului de alimentare cu energie electrică. Domeniul de cercetare: Mediu-dezvoltare durabilă Proiect: Performanţă prin postdoctorat pentru integrarea in aria europeană de cercetare, PERFORM-ERA, ID – 57649, 2010 - 2013, POSDRU/89/1.5/S/57649 (2007-2013). Buget total proiect: 20.813.320 RON, din care finanţare nerambursabilă 20.016.735 RON. Membru/cercetător post-doc: Ciprian Nemeş

De asemenea, direcția de cercetare referitoare la 3evaluarea disponibilității și siguranței

în alimentare a sistemelor cu surse regenerabile a fost abordată, ca membru în echipa de

implementare, în cadrul unui proiect coordonat de S.C. DAS S.R.L. Iaşi și finanţat prin

Programul Operaţional Sectorial Creşterea Competitivităţii Economice, axa prioritară 2:

Competitivitate prin CDI, operaţiunea 2.3.2: Dezvoltarea infrastructurii de CD a

întreprinderilor, cu crearea de noi locuri de muncă pentru CD, tema proiectului finanţat fiind:

GR5. Construire platformă de cercetare pentru integrarea resurselor regenerabile in instalatii autonome. Proiect nr. 608/10.12.2013, finanţat prin programul POS-CCE, axa prioritară 2, operaţiunea 2.3.2. Proiect coordonat de S.C. DAS S.R.L. Consultant ştiinţific (în faza competiţională) şi membru (în faza de implementare): Ciprian Nemeş

Preocupările din ultima perioadă s-au concentrat în direcția 4dimensionării,

monitorizării și coordonării sistemelor autonome alimentate din sisteme hibride cu surse

regenerabile, preocupări ce au constituit tema de cercetare a două granturi câştigate prin

competiţie națională, în care am activat și activez în calitate de director de proiect:

GR6. Sistem inteligent pentru managementul sarcinii consumatorilor rezidentiali alimentati din surse fotovoltaice, Proiect tip PN-III-P2-2.1-CI-2017-0823 nr. 145 CI / 10.10.2017-11.04.2018. Director proiect: Ciprian Nemeş

GR7. Sistem de majorare a indicatorilor de autoconsum din surse fotovoltaice, folosind conversia si stocarea sub forma de energie termica Proiect tip PN-III-P3-3.1-PM-RO-CN-2018-0093 / 02.07.2018-31.12.2018. Director proiect: Ciprian Nemeş

De asemenea, preocupările de cercetare în direcția 4dimensionării sistemelor autonome

cu surse regenerabile s-au fundamentat și în cadrul unui proiect de cercetare internațional în

care am activat ca membru în echipa de implementare:

GR8. Zone urbane bioclimatice inteligente cu emisii reduse de carbon ca insule inovatoare energetic într-un oraș durabil Proiect international - ERA NET Cofund-83/2016-2017 (SMART URBAN ISLE). Director proiect: Romeo Ciobanu, Membru: Ciprian Nemeş

Rezultatele teoretice şi practice obţinute în urma activităţii de cercetare s-au concretizat

printr-un număr de peste 140 lucrări publicate în revistele și volumele unor manifestări

ştiinţifice internaţionale şi naţionale, dintre care 30 lucrări indexate WOS/ISI Thomson


6

Reuters, 40 lucrări științifice indexate în baze de date internaționale (indexate BDI), precum și

lucrări publicate în volumele unor reviste sau conferințe naționale și internaționale neindexate

(în special in perioada 1999-2006), rezultatele acestor activităţii fiind prezentatele succint în

continuare:

articole publicate în reviste de specialitate cotate WOS/ISI Thomson-Reuters: 6

articole, toate ca prim autor;

articole publicate în volume proceedings indexate WOS/ISI Thomson-Reuters: 25

articole, din care 10 ca prim autor;

articole publicate în reviste de specialitate indexate în Baze de Date Internaţionale

(BDI): 37 articole din care 22 ca prim autor;

articole publicate în volumele conferinţelor internaţionale indexate BDI: 3 articole, din

care 3 ca prim autor;

articole publicate în reviste de specialitate în ţară şi din străinătate neindexate: 12


articole publicate în volumele unor manifestări ştiinţifice internaţionale neindexate: 40


articole publicate în volumele unor manifestări ştiinţifice naţionale neindexare: 18

articole, din care 7 ca prim autor.

Articole ce se prezintă în extensor în dosarul tezei de abilitate:

1. Ciprian Nemeș, Mihaela Adochitei, Florin Munteanu, Alexandra Ciobanu, Octav Neagu, Self-consumption enhancement on a low-voltage grid-connected photovoltaic system, 5th IEEE International Energy Conference ENERGYCON 2018, 3-7 Jun 2018, Cyprus, DOI: 10.1109/ENERGYCON.2018.8398839

2. Ciprian Nemeș, Romeo Ciobanu, Calin Rugina, Probabilistic Analysis of Sky Clearness Index for Solar Energy Systems Planning, 2018 Smart City Symposium Prague (SCSP), 24-25 May 2018, Prague, Czech Republic, DOI:10.1109/SCSP.2018.8402677, WOS:000443451800032

3. Ciprian Nemeş, A clear sky irradiation assessment using the European Solar Radiation Atlas model and Shuttle Radar Topography Mission database: A case study for Romanian territory, J. Renewable Sustainable Energy, vol. 5, is. 4, no. 041807, Impact Factor 2013: 1.51, 12 pg., 2013. DOI: 10.1063/1.4813001, WOS:000323945600008

4. Ciprian Nemeş, Statistical Analysis of Wind Speed Profile. A case study from Iasi region, Romania, International Journal of Energy Engineering (IJEE), vol.3, no.6, ISSN: 2225-6563, pp. 261-268, 8 pg., 2013.

5. Ciprian Nemeş, Marcel Istrate, Statistical Analysis of Wind Turbine’s Output Power, Electronics and Electrical Engineering Journal, no. 4 (120) 2012, print ISSN: 1392-1215, online ISSN: 2029-5731, Impact Factor 2012: 0.411, pp. 31-34, 4 pg., 2012. DOI: 10.5755/j01.eee.120.4.1447, WOS:000303226800006

6. Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Operational parameters evaluation for optimal wind energy systems development, Published in U.P.B. Sci. Bulletin, Series C, vol. 74, iss. 1, ISSN 1454-234x, pp. 223-230, 2012.


7

7. Giuseppe Marco Tina, Carmelo Brunetto, Ciprian Nemeş, Adequacy Indices to Evaluate the Impact of Photovoltaic Generation on Balancing and Reserve Ancillary Service Markets, 2012 International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering, October 25-27, 2012, Iasi, Romania (EPE 2012), pp. 945-950, DOI:10.1109/ICEPE.2012.6463810, WOS:000324685300173

8. Ciprian Nemeş, Florin Munteanu. A Probabilistic Model for Power Generation Adequacy Evaluation. Revue Roumaine des Sciences Techniques - Rev. Roum. Sci. Techn.– Électrotechn. et Énerg., 56, 1/2011, Bucharest, ISSN: 0035-4066, Impact Factor 2011: 0.136, pp. 36–46, 11 pg., 2011, WOS:000289219900004

9. Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, The Wind Energy System Performance Overview: Capacity Factor vs. Technical Efficiency, International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, North Atlantic University Union, iss. 1, vol. 5, ISSN: 1998-0140, pp. 159-166, 8 pg., 2011.

10. Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Development of Reliability Model for Wind Farm Power Generation, Advances in Electrical and Computer Engineering, vol. 10, no. 2, ISSN 1582-7445, e-ISSN 1844-7600, Impact Factor 2010: 0.688, pp. 24-29, 6 pg., 2010. DOI: 10.4316/AECE.2010.02004, WOS:000280312600004

Referitor la contractele de cercetare încheiate cu agenţi economici, menţionez că am

coordonat şi am fost membru în cadrul a 17 contracte de cercetare, dintre care 6 în calitate de

responsabil de temă şi 11 ca membru în echipa de cercetare. Strict in aria tematică a tezei de

abilitare, in ultimii 5 ani am activat în 3 contracte de cercetare în calitate de coordonator de

proiect (2 proiecte), respectiv ca membru in echipa de cercetare (1 proiect):

Contract agenti economici nr. 16052P/07.09.2017 - 15.10.2018 Cercetari privind dezvoltarea unui sistem pentru monitorizarea si optimizarea indicatorilor de autoconsum din surse distribuite. Responsabil temă: Ciprian Nemeș

Contract agenti economici nr. 2274P / 17/12/2012 - 15/06/2014 Cercetări experimentale privind

proiectarea, funcţionarea şi exploatarea panourilor fotovoltaice şi optimizarea sistemelor inteligente de orientare biaxială. Responsabil tema: Florin Munteanu, Membru: Ciprian Nemeş

Contract agenti economici nr. 3872P / 04/03/2013 Estimarea producţiei de energie electrică şi

dimensionarea parcului fotovoltaic de 132,6 kWp – Leţcani. Responsabil temă: Ciprian Nemeş

Sunt autor al cererii de brevet nr. A00161/08.03.2018, Metodă pentru managementul

receptoarelor consumatorilor rezidențiali alimentați din surse fotovoltaice proprii și

absolvent al cursurilor de formare ale Școlii de Inventică din cadrul Institutului Național de

Inventică (coordonator Prof.univ.dr.ing. Nicolae Seghedin), cu specializări în conceperea şi

structurarea cererilor de brevet de invenție.

1.3 Vizibilitatea și impactul activității științifice și profesionale

În ceea ce priveşte recunoaştere şi impactul activităţii profesionale, acestea au la bază

atât activitatea didactică, cât şi activitatea de cercetare desfăşurată până în prezent. Astfel,

experienţa dobândită in domeniul integrării sistemelor fotovoltaice a condus la invitarea de

către European Commission Directorate - General Joint Research Centre, in decembrie 2016,

în vederea participării, în calitate de expert, în cadrul workshopul cu tema Identification of


8

Future Emerging Technologies for Energy Supply desfășurat la JRC-Ispra (VA), Italia. De

asemenea, articolele publicate reprezintă surse bibliografice pentru alți autori în articole

publicate în reviste şi volume proceedings indexate WOS/ISI Thomson-Reuters sau în alte

baze de date internaţionale. Astfel un număr de 35 citări sunt menţionate în cadrul unor

articole indexate WOS/ISI Thomson-Reuters, 40 citări în cadrul unor articole BDI, şi alte

citări sunt incluse în articole neindexate, teze de masterat, teze de doctorat, respectiv cărţi de

specialitate. Lista citărilor în revistele şi volumele conferinţelor ISI şi BDI este inclusă în Fişa

de verificare a îndeplinirii standardelor minimale naţionale.

Am activat ca membru în Comitetul Editorial al revistei ştiinţifice International Journal

of Engineering and Technology (http://www.sciencepubco.com/index.php/ijet/about/editorialTeam)

și chairman în cadrul diferitelor manifestări ştiinţifice organizate în ţară şi străinătate: The

International Word Energy System Conference (WESC 2008), The 7th National Conference

on Industrial Energetics with International Participation, Bacău, Romania (CNEI 2009),

International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering (EPE 2012)

(co-organizator Workshops and Tutorials Renewable energy sources: from theory to

technological developments and industry applications), International Conference and

Exposition on Electrical and Power Engineering EPE 2016, XXXVI International Conference

on Fundamentals of Electrotechnics and Circuit Theory 2012, Poland, cu lucrare sustinuta in

Plenary Sesion. De asemenea, activez ca recenzor în cadrul unor jurnale prestigioase, precum:

Renewable Energy Journal (ISSN: 0960-1481), Energies Journal (ISSN 1996-1073), Journal

of Renewable and Sustainable Energy (ISSN: 1941-7012), International Journal of Ambient

Energy (ISSN: 0143-0750), IET Generation, Transmission and Distribution (ISSN: 1751-

8687), Journal of Engineering and Technological Sciences (ISSN: 2337-5779), Energy

Reports (ISSN: 2352-4847), Sustainability (ISSN: 2071-1050), Journal Electronics and

Electrical Engineering (ISSN: 1392-1215), International Journal Energy Conversion &

Management (ISSN 0196-8904) etc., şi în cadrul unor conferinţe naţionale şi internaţionale:

21st International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks

(https://edas.info/index.php), 2012 and 2016 International Conference on Electrical and

Power Engineering (http://www.epe.tuiasi.ro), 2017 International Conference on

Optimization of Electrical and Electronic Equipment & 2017 Intl Aegean Conference on

Electrical Machines and Power Electronics (OPTIM & ACEMP), 25-27 May 2017, Brasov,

Romania. Figurez ca membru în societăţi ştiintifice şi profesionale: Institutul Național Român

pentru Studiul Amenajării și Folosirii Surselor de Energie (reprezentantul României la

Eurelectric), membru IAENG.

Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare

9

Capitolul 2

CONTRIBUŢII PRIVIND ESTIMAREA FIABILITĂŢII OPERAȚIONALE A

ECHIPAMENTELOR ELECTRICE

2.1 Aspecte generale

În exploatarea reală a sistemelor tehnice, elementele şi implicit sistemele sunt predispuse

defectărilor. Noţiunea de defect a unui element sau sistem este în strânsă legătură cu noţiunea de

fiabilitate, în special prin conceptul ca elementul sau sistemul “să-şi îndeplinească funcţiunile

pentru care a fost conceput şi realizat”. Defectarea constituie abaterea totală sau parţială a

elementului sau sistemului de la funcționarea normală şi reprezintă aspectul opus bunei

funcţionări (funcţionare fără defecţiuni). Pentru evaluarea fiabilităţii este necesar ca pentru

fiecare element sau sistem să se formuleze, în prealabil, limitele stărilor de funcţionare şi defect.

Termenul de fiabilitate se referă, în general, la rezultatele obţinute în urma observațiilor

efectuate asupra funcţionării elementelor componente ale unui sistem. Elementul este o entitate

dintr-un sistem care, din punct de vedere al fiabilităţii, nu poate fi subdivizat. Aceasta nu

înseamnă că elementul nu poate fi realizat din părţi componente, ci faptul că, din punct de vedere

al fiabilităţii, elementul este privit ca o entitate şi nu poate fi analizat din punct de vedere al

performanţelor componentelor sale. Astfel, cât timp fiabilitatea unei entități este influenţată de

structura sa, fiabilitatea acesteia trebuie analizată mai în detaliu, până când fiabilitatea entității

respective nu mai este influenţată de modificarea propriei structuri.

Elementele, considerate ca cele mai mici entităţi pentru care se pot determina indicatorii de

fiabilitate, sunt caracterizate printr-un set de parametrii determinanți care servesc drept măsură a

performanțelor sale. Modelele probabilistice asociate variabilelor aleatoare ale parametrilor care

caracterizează elementele sunt obţinute prin analiza statistică a datelor privind evoluția

parametrilor determinanți. Aceste date sunt obţinute din diferite surse, cum ar fi datele rezultate

în cadrul experimentelor controlate sau datele din statisticile de exploatare.


10

2.2 Indicatorii fundamentali de fiabilitate ai elementelor

Pentru determinarea căilor de creştere a fiabilităţii elementelor şi implicit şi a sistemelor

este necesar să se cunoască factorii care influenţează fiabilitatea acestora şi să se evalueze

cantitativ fiabilitatea prin intermediul indicatorilor de fiabilitate. Prin indicator de fiabilitate se

înţelege o măsură cu ajutorul căreia se exprimă cantitativ fiabilitatea sau una din caracteristicile

sale. Având în vedere caracterul aleator al defecţiunilor, rezultă că indicatorii de fiabilitate sunt

mărimi statistice. Nici unul dintre indicatorii de fiabilitate nu poate măsura complet fiabilitatea, ci

doar estimează una din caracteristicile acesteia [&1]. Indicatorii de fiabilitate permit însă

efectuarea de calcule de fiabilitate, compararea fiabilităţii diferitelor elemente sau sisteme,

analiza influenţei anumitor factori asupra fiabilităţii, alegerea şi fundamentarea căilor de creştere

a fiabilităţii, stabilirea planurilor de efectuare a mentenanţei etc. Ţinând seama de caracteristicile

de funcţionare a elementelor, indicatorii de fiabilitate pot fi grupați în funcţie de clasificarea

elementelor din punct de vedere al reparabilităţii.

2.2.1 Indicatorii de fiabilitate ai elementelor nereparabile

Din punct de vedere al fiabilității, elementele se clasifică în elemente reparabile și

elemente nereparabile. Elementele nereparabile se caracterizează prin intervalul de timp până la

prima defectare, moment ce constituie şi finalul duratei de viaţă [&2]. Aceste elemente sunt

observate numai până în momentul defectării, durata lor de viață fiind caracterizată cu ajutorul

variabilei aleatoare continue a timpului de funcţionare până la apariţia defectului, Tf.

t Tf1 Tf2 ...Tfn

Tf

Fig. 2.1 Procesul de funcţionare specific elementelor nereparabile

După cum este cunoscut, orice variabilă aleatoare continuă poate fi caracterizată complet

prin intermediul funcției de repartiţie F(t) sau a funcției de distribuţie f(t).

Funcţia de repartiție F(t)

Funcţia de repartiție se defineşte ca probabilitatea ca variabila timp de funcţionare până la

defectare, Tf, să fie mai mică decât momentul t:

tTPtF f )(


11

Funcţia de distribuţie f(t)

Funcţia de distribuţie (sau densitatea de probabilitate) a timpului de funcţionare până la

defectare exprimă frecvenţa relativă a defectelor pe unitatea de timp şi se exprimă prin derivata

funcţiei de repartiţie în raport cu timpul t:

dt

dttTtP

t

ttTtPtf ff

t

0lim

dt

tdF )(

Cu ajutorul distribuţiilor variabilei timp de funcţionare până la defectare Tf se pot defini,

pe lângă funcţiile de distribuţie şi repartiţie, şi alţi indicatori de fiabilitate des utilizați în evaluare

cantitativă a fiabilităţii.

Intensitatea de defectare (t)

Pentru a descrie gradul de defectare la un moment dat a unui element, se defineşte un alt

indicator des utilizat în calculele de fiabilitate, şi anume intensitatea de defectare (t).

Intensitatea de defectare (t) reprezintă probabilitatea condiţionată de defectare în intervalul

(t,t+dt), cu condiţia ca elementul să se găsească în starea de funcţionare neîntreruptă în intervalul

(0-t):

ttttPt

tt

momentul la functiunein fiind ),(in defectare1

lim)(0

tTΔttTtPΔt ff

Δt

1lim

0

Astfel, intensitatea de defectare (t) poate fi exprimată în funcție de expresiile funcțiilor

anterioare astfel:

)(1

)()(

tF

tft

)(1

)(

tFdt

tdF

)(1ln)( tF

dt

dt

În plus faţă de funcţiile de distribuţie, repartiţie şi intensitate de defectare se mai definesc

şi alţi indicatori de fiabilitate:

Media timpului de funcţionare până la defectare

Fiabilitatea elementelor se poate aprecia prin media timpului de funcționare până la

defectare (MTTF) calculat cu relaţia:

0

)( dtttfMTTF

0

)(dt

dt

tdFt


12

Media timpului de funcţionare până la defectare se mai numeşte durata medie de serviciu.

Această denumire evidenţiază faptul că, în general, elementul se poate defecta numai o singură

dată, iar după apariţia defectului, acesta nu mai poate fi utilizat.

Pentru componentele cu o intensitate de defectare constantă, media timpului de

funcţionare până la defectare este MTTF=1/. În majoritatea aplicaţiilor, fiabilitatea elementelor

nereparabile poate fi descrisă doar de un singur indicator, fie de intensitatea de defectare , fie

de media timpului până la defectare MTTF.

Dispersia variabilei timp de funcţionare până la defectare

Acest indicator exprimă abaterea valorilor variabilei Tf faţă de media timpului de

funcţionare până la defectare, MTTF.

0

22 )()(][ dttfMTTFtTD f

2.2.2 Indicatorii de fiabilitate ai elementelor reparabile

Majoritatea elementelor din cadrul sistemelor tehnice se caracterizează prin proprietatea

de reparabilitate, acestea fiind restabilite după defectare, procesul de funcționare al acestor

elemente constituind o alternanţă continuă de perioade de funcţionare şi de defect. În studiul

elementelor reparabile este necesară considerarea valorilor timpilor de funcţionare până la

defectare şi a timpilor de restabilire (reparaţie) [&3]. Pentru modelarea procesului de funcționare a

elementelor reparabile se vor considera cele două variabilele aleatoare: timp de funcţionare

neîntreruptă Tf, respectiv timp de defect (refuz) neîntrerupt Td.

t

Tf1

Td1

Tf2

Td2

Tfn

Tdn Tdi

Tfk

Tf

Td

Fig. 2.2 Procesul de funcţionare caracteristic elementelor reparabile

Trecerile din stările de funcționare în cele de defect, respectiv din stările de defect în stările

de funcționare, formează două fluxuri de evenimente care, pentru o perioadă de referinţă T,

formează două variabile aleatoare discrete Nd (variabila aleatoare discretă a numărului de


13

defectări) şi Nr (variabila aleatoare discretă a numărului de reparări (restabiliri)), având ca

domeniu de definiţie şirul numerelor naturale:

1)()(1 rd NMNM

Pentru variabilele aleatoare continue timp de funcţionare neîntreruptă Tf, respectiv timp

de defect (refuz) neîntrerupt Td pot fi definite următoarele funcţii de repartiţie:

Funcţia de repartiţie a timpului de funcţionare neîntreruptă Tf definită prin probabilitatea ca

variabila timp de funcţionare neîntreruptă să fie mai mică, cel mult egală, cu momentul

analizei t:

tTPtF f )(

Funcţia de repartiţie a timpului de defect neîntrerupt Td reprezentată prin probabilitatea ca

variabila timp de defect neîntrerupt să fie mai mică, cel mult egal, cu momentul analizei t:

tTPtG d

Densitatea de defectare sau funcţia de distribuţie a timpului de funcţionare neîntreruptă:

dt

tdF

dt

dttTtP

t

ttTtPtf

ff

t

)(lim

0

Densitatea de reparare sau funcţia de distribuţie a timpului de defect până la restabilire:

dt

tdG

dt

dttTtP

t

ttTtPtg dd

t

)(lim

0

Cu ajutorul celor două funcţii de distribuție se pot defini şi alţi indicatori de fiabilitate:

MTBF (Mean Time Between Failures) reprezintă media timpului de funcţionare între

defecţiuni:

0)(][ dttftTMMTBF f

MTTR (Mean Time To Repair) reprezintă media timpului de defect până la restabilire:

0)(][ dttgtTMMTTR d


14

Expresiile anterioare, în ipoteza timpilor de funcţionare şi defectare neîntreruptă

distribuiţi exponenţial, sunt date de:

1

MTBF 1

MTTR

Disponibilitatea reflectă modul în care elementele îşi îndeplinesc în timp misiunea, atât sub

aspectul funcţionării fără defecţiuni, cât şi sub aspectul menţinerii sau restabilirii în stare de

bună funcţionare după un eventual defect. Disponibilitatea, ca şi fiabilitatea, poate fi definită

sub aspect calitativ și cantitativ. Din punct de vedere cantitativ, disponibilitatea A(t) reprezintă

probabilitatea ca un element sau sistem să se găsească în starea de funcţionare la un anumit

moment t (disponibilitate momentană) sau într-un interval de timp (t,t+dt) (disponibilitate pe

interval):

),()(),()(),( dtttPtPdtttPtPdtttA dfdfff

)())(1()()( tMtRtRtA

Relaţia de mai sus pune în evidenţă legătura dintre disponibilitate A(t), fiabilitate R(t) şi

mentenabilitate M(t).

Pe lângă aceşti indicatori de fiabilitate, pentru un interval de referință T de funcţionare a

elementelor reparabile, mai pot fi definiți următorii indicatori:

Media timpului total de funcţionare în intervalul T (Mean Up Time):

TMUT

Media timpului total de nefuncţionare în intervalul T (Mean Down Time):

TMDT

Numărul mediu de defectări/reparări din intervalul T:

TtMMND

)(


15

2.3 Metode de estimare a indicatorilor de fiabilitate ai echipamentelor electrice

Indicatorii de fiabilitate ai elementelor pot fi determinaţi pe baza prelucrării informațiilor

privind comportamentul elementelor în funcţionare. Există trei căi de obţinere a informațiilor

privind fiabilitatea elementelor: modelarea, încercările de laborator sau statisticile de exploatare.

Un prim mod de determinare a fiabilităţii are la bază înţelegerea fizică a modului de

funcţionare a elementelor şi determinarea condiţiilor de defectare. Ideea care stă la baza acestui

model pleacă de la premisa că funcţionarea oricărui element este caracterizată de anumiţi

parametri sau proprietăţi fizico-chimico-mecanice care, dacă depăşesc anumite limite, conduc la

defectarea elementului. În acest caz, indicatorii de fiabilitate ai elementelor pot fi calculaţi direct

din teoria fiabilităţii, urmărind evoluţia acestor parametri sau proprietăţi ale elementelor în

funcţie de variabilele care conduc la modificarea lor. Deoarece aceste procese fizico-chimico-

mecanice nu pot fi analizate în mod determinist, se apelează la abordarea probabilistică, prin

estimarea statistică a mărimilor vizate şi modelarea sau simularea comportării în timp a

elementelor din punct de vedere al fiabilităţii, determinând o serie de indicatori, cum ar fi media

şi dispersia timpului de funcţionare, distribuţia timpului de funcţionare etc. Procedeul este mai

complicat decât folosirea observaţiilor simple asupra momentelor de defectare, fiind folosit, în

principal, pentru estimarea fiabilităţii elementelor acolo unde este posibilă modelarea

mecanismului de defectare.

În general, cel mai riguros mod de determinare a fiabilităţii elementelor este acela al

estimării indicatorilor de fiabilitate din analiza statistică a datelor de defectare [&4, 5]. Aceste date

pot fi obţinute în timpul încercărilor controlate sau din statisticile de exploatare.

Indicatorii de fiabilitate obținuți din statistica datelor din cadrul încercărilor experimentale

controlate au avantajul de a evalua comportamentul elementelor în condiţii similare condițiilor de

lucru, caz în care discutăm de estimarea fiabilității experimentale. O problemă întâlnită în cazul

încercărilor experimentale este legată de durata acestora. Această problemă poate fi eliminată

prin folosirea încercărilor accelerate obţinute prin creşterea solicitărilor peste limitele nominale,

cu condiţia menţinerii acelorași mecanisme de producere a defecţiunilor. Având în vedere faptul

că indicatorii de fiabilitate depind de nivelul solicitării, în principiu, măsurătorile trebuie

efectuate pentru diferite niveluri de solicitare. În funcţie de amplitudinea solicitărilor la care sunt

supuse elementele, se disting trei tipuri de încercări:


16

încercări de anduranţă în care elementele sunt supuse un timp îndelungat unor solicitări

normale de exploatare;

încercări accelerate în care elementele sunt supuse unor valori crescute (accelerate) ale

solicitărilor, în scopul reducerii timpului de încercare;

încercări la sarcină distructivă, folosite mai puţin pentru determinarea indicatorilor de

fiabilitate şi mai mult pentru determinarea unor solicitări limită, eventual a unor

coeficienţi de siguranţă.

Planurile de experimentare pot fi clasificate în funcţie de factorul ales apriori, la atingerea

căruia se adoptă decizia cu privire la fiabilitatea elementului încercat. Dacă acest factor este o

durată, încercările se numesc trunchiate, iar dacă acesta este un număr prestabilit de defectări,

încercările se numesc cenzurate. Toate încercările se pot efectua cu sau fără înlocuirea

elementelor defecte în cadrul eşantionului supus testelor.

Încercări cu eşantion epuizat

Sunt supuse încercării N elemente identice, care sunt puse în funcţiune în acelaşi moment şi

funcţionează simultan în acelaşi regim. Se înregistrează momentele de defectare ale

elementelor, experimentul încetând în momentul defectării tuturor celor N elemente (până la

epuizarea eşantionului).

Încercări cenzurate cu sau fără înlocuire

Sunt supuse încercării N elemente identice, care sunt puse în funcţiune în acelaşi moment şi

funcţionează simultan în acelaşi regim. Se înregistrează momentele de defectare ale

elementelor, aceste încercări putând fi fără înlocuire sau cu înlocuire, după cum la defectarea

unui element acesta se înlocuieşte sau nu cu altul nou. Încercarea se încheie în momentul în

care se constată un anumit număr de defectări.

Încercări trunchiate cu sau fără înlocuire

În cazul acestor încercări experimentul încetează la un moment fixat apriori. Sunt puse

simultan în funcţiune N elemente iar experimentul se opreşte la momentul ales, indiferent de

numărul de defectări.

Încercări combinate cu sau fără înlocuire

Se experimentează N elemente, cu sau fără înlocuire, iar experimentul se oprește după trecerea

unui interval de timp sau după defectarea unui număr prestabilit de elemente, în funcție de

care din cei doi factori este primul îndeplinit.


17

Determinarea indicatorilor de fiabilitate se bazează pe înregistrările efectuate asupra

variabilelor examinate în cadrul unor încercări pe eşantioane alcătuite de regulă prin sondaje pur

aleatoare [&6, 7]. În cazul produselor fabricate în serii mari, prelevarea unor eşantioane nu este

dificilă, însă în cazul seriilor mici sau a produselor cu preţuri de cost ridicate, cum sunt în cazul

echipamentelor electrice, înregistrările nu se pot efectua decât urmărind aceste produse în

exploatarea reală.

Statisticile din exploatarea reală sunt obținute atunci când se urmăreşte deliberat

comportamentul în exploatare a unor elemente. În acest caz datele sunt înregistrate din

exploatarea reală a elementului, analiza fiind făcută pentru o anumită perioadă de timp şi după

anumite criterii de defectare. Folosirea statisticilor de exploatare prezintă avantajul că rezultatele

obţinute ţin cont de condiţiile reale în care funcţionează elementul, dezavantajul principal fiind

însă acela că obţinerea datelor necesită intervale lungi de timp, iar, în special în cazul elementelor

cu o durată mare de viaţă, datele pot deveni inutile sau cu valoare istorică. În plus, dacă sistemul

informaţional de culegere a datelor nu este organizat corespunzător, acesta poate afecta acuratețea

acestor rezultate. Statisticile de exploatare apelează fie la comportarea unui număr redus de

elemente pentru un timp mai îndelungat, fie la comportarea unui număr mai mare de elemente

pentru timpi mai reduşi, cel de-al doilea caz fiind mai des utilizat. Dacă fiabilitatea elementelor

este dedusă având la bază statisticile din exploatarea reală, atunci se va utiliza noţiunea de

fiabilitate operaţională.

2.4. Surse de date privind estimarea fiabilității operaționale a echipamentelor electrice

În majoritatea unităţilor de exploatare din cadrul Sistemului Electroenergetic Naţional

(SEN), siguranţa echipamentelor și a instalaţiilor electrice a constituit un obiectiv prioritar,

analiza fiabilităţii echipamentelor și instalaţiilor fiind reglementată printr-o serie de acte

normative şi prescripţii energetice [&8-10]. Aceste acte şi prescripţii au purtat de-a lungul

timpului diferite denumiri, iar conţinutul acestora a fost îmbunătăţit permanent. Prescripțiile

energetice ce reglementau analiza și calculul fiabilității instalațiilor au evoluat de-a lungul

timpului, începând cu PE013/94 – Normativ privind metodele şi elementele de calcul al

siguranţei în funcţionare a instalaţiilor energetice, PE016/96 – Normativ tehnic de reparaţii

pentru echipamentele şi instalaţiile energetice, PE 005-2/99 – Regulament pentru analiza şi

evidenţa evenimentelor accidentale din instalaţiile de producere, transport şi distribuţie a


18

energiei electrice şi termice, având la bază Sistemul Unitar de Urmărire a Comportării în

Exploatare (SUUCE) a instalaţiilor şi componentelor acestora din cadrul SEN, cu rolul de

urmărire şi analiză a comportării în exploatare a echipamentelor și instalaţiilor energetice sub

aspectul fiabilităţii, disponibilităţii şi mentenabilităţii. În prezent prescripţiile energetice ce

reglementează analiza şi calculul fiabilităţii echipamentelor și instalaţiilor electrice fac referire la

NTE 005/06/00 - Normativ privind metodele şi elementele de calcul al siguranţei în funcţionare a

instalaţiilor energetice, normativ care înlocuiește PE 013/94 prin decizia ANRE

1424/21.10.2006.

Documentele tehnice existente în unităţile de exploatare și care furnizau informaţii utile în

realizarea bazei de date de fiabilitate erau: fişele de incident, fişele de echipament deteriorat,

programele de reparaţii preventive, procese verbale de recepţie a lucrărilor de reparaţii planificate

şi accidentale, registrele de reparaţii preventive şi corective, registrele de defecţiuni, jurnalele

operative din staţii, buletinele de verificări, etc.

Informaţiile cuprinse în aceste documente fac referire, în general, la: data punerii în

funcţiune a echipamentului, anul de fabricaţie al instalaţiei electrice în care este montat

echipamentul, momentul efectuării reviziilor sau reparaţiilor (curente sau capitale), motivul

efectuării reviziilor sau reparaţiilor (mentenanţă corectivă – în urma apariţiei unui defect la

echipament sau mentenanţă planificată – în urma atingerii duratei ciclului de intervenţie la

echipament), subansamblul (piesă – reper) defectat în urma unui incident la echipament, cauza

incidentului, numărul de comutaţii ale întreruptorului pe scurtcircuit, durata de funcţionare de la

punerea în funcţiune, durata de funcţionare de la ultima reparaţie, valorile diferiţilor parametri

electrici etc.

2.5 Studii în vederea estimării fiabilității operaționale a echipamentelor electrice

Luând în considerare documentele menţionate, în special fişele de incident, în cadrul

proiectului CNCSIC-AT–29 (2006-2008), au fost selectate informaţii pentru perioada 2000-2007

privind incidentele şi cauzele incidentelor din cadrul staţiei 400/220/110 kV Gutinaş, aflată în

cadrul Centrului de Exploatare al CN Transelectrica SA Sucursala Bacău, informațiile vizate

referindu-se la întreruptoarele de înaltă tensiune (de tip IO acţionate cu MOP), întreruptoare care

echipau în acea perioadă celulele din cadrul staţiei. Întreruptoarele reprezentau cele mai

importante echipamente din cadrul stației, fiind analizate ca un ansamblu complet de componente

electrice şi mecanice. În cadrul proiectului au fost analizate, din punct de vedere al fiabilităţii,


19

acele componente ale întrerupătoarelor care reprezentau principalele surse de defect. Pentru a

determina aceste componente, s-au evaluat în primul rând principalele solicitări la care erau

supuse întreruptoarele.

Întreruptoarele analizate au fost privite ca sisteme având în structura lor următoarele

componente principale: căile de curent (principale şi secundare), dispozitivele de stingere a

arcului electric (camera de stingere), izolaţia (faţă de pământ și între polii aceleiaşi faze),

circuitele magnetice (mecanismele şi dispozitivele electromagnetice), mecanismele de acţionare

(cu sistemele de închidere, de deschidere, de zăvorâre etc.). În cadrul studiilor s-au inventariat

principalele cauze şi solicitări la care au fost supuse componentele menţionate mai sus, acestea

fiind structurate astfel:

- cauzele şi efectele solicitărilor de deteriorare a căilor de curent:

cauzele şi efectele solicitărilor termice a căilor de curent;

cauzele şi efectele solicitărilor fizico-chimice a căilor de curent;

cauzele şi efectele solicitărilor mecanice/electrodinamice a căilor de curent;

- cauzele şi efectele solicitărilor de deteriorare a dispozitivelor de stingere a arcului electric:

- cauzele şi efectele solicitărilor de deteriorare a izolaţiei:

cauzele şi efectele solicitărilor electrice caracteristice dielectricului;

cauzele şi efectele solicitărilor termice ale izolaţiei;

cauzele şi efectele solicitărilor chimico-termică; îmbătrânirea izolaţiei (paranteza);

cauzele şi efectele solicitărilor mecanice ale izolaţiei;

cauzele şi efectele solicitărilor de mediu şi de climă ale izolaţiei.

- cauzele şi efectele solicitărilor de deteriorare ale mecanismelor de acţionare:

cauzele şi efectele solicitărilor mecanice ale mecanismelor de acţionare;

cauzele şi efectele solicitărilor fizico-chimice ale mecanismelor de acţionare;

- cauzele şi efectele solicitărilor de deteriorare ale circuitelor magnetice:

cauzele şi efectele solicitărilor electrice şi magnetice ale circuitelor magnetice;

cauzele şi efectele solicitărilor fizico-chimice ale circuitelor magnetice.

Pentru estimarea fiabilităţii operaționale a întreruptoarelor, a fost introdusă o primă

clasificare a defectelor din cadrul subsistemelor componente ale întreruptorului. Astfel,

evenimentele asociate defectărilor întreruptoarelor au fost grupate în două mari clase, pentru care

a fost realizată o statistică a defectelor întreruptorului pentru identificarea componentele slabe ale

acestuia.


20

- defecte majore (DM) - corespunzătoare dispariţiei unei funcţii principale a întreruptorului,

necesitând scoaterea din funcţiune a acestuia;

- defecte minore (dm) - care grupau toate celelalte defectări ce puteau fi eliminate mai târziu

(cu ocazia lucrărilor planificate).

Tabelul 2.1

Tipuri de defectări Componente responsabile

DM [%]

dm [%]

Componente la tensiunea de serviciu - camera de stingere - contacte întrerupător - izolaţia principală faţă de pământ

20,4 12,5 0,9 7,0

25,7 8,5 0,6

16,6 Elemente de control şi auxiliare - circuite de închidere, deschidere - comutatoare auxiliare - contactoare, relee, termostate - dispozitive de control

33,3 11,6 7,3

10,4 4,0

22,8 1,2 2,1 6,5

13,0 Mecanismul de acţionare - compresoare, pompe - acumulatorul de energie - elementele de control - dispozitive de comandă, amortizoare - mecanism de transmitere

42,1 15,2 4,0 104 7,9 4,6

46,1 20,1 7,0

12,7 4,8 1,5

Alte componente 4,2 5,3

În cadrul studiilor, au fost selectate în vederea prelucrării evenimentele înregistrate în fișele

de incident ce conduceau la defectele majore ale întrerupătoarele din cadrul staţiei 400/220/110

kV Gutinaş. Gruparea informaţiilor pentru analizele de fiabilitate s-a făcut pe baza criteriilor

privind: celula deservită din cadrul stației, nivelul de tensiune, cauza defectării echipamentului,

data și ora defectului, durata indisponibilităţii etc., datele prelucrate fiind centralizate într-un tabel

de forma:

Tabelul 2.2

Celula / Localizare

Tensiune kV

Echipament Cauza defect

Data Ora Durata indisponibilitate (h)

1 Celula 220 kV- FAI

220 Intreruptoare si dispozitivele lor de actionare

MOP 19 ianuarie 2007

4:17 PM

10.05

2 Celula 220 kV Munteni


V-ul 29 ianuarie 2007

1:18 PM

6.28

3 Celula 220 kV Dumbrava


MOP 25 martie 2007

6:12 AM

10.80

4 Celula 220 kV FAI


MOP 13 iunie 2007

8:40 AM

11.42

5 Celula 220 kV Focsani Vest


MOP 14 iunie 2007

10:55 PM

3.33

..................


21

144 Celula 220kV TA-7


MOP 18 august 2000

6:15 AM

6.25

145 Bara -1 220 kV 220 Izolatoare de suspendare si suport

IZ 25 septembrie 2000

10:00 AM

6.58

146 Celula 220 kV Bacau Sud


MOP 31 octombrie 2000

8:20 AM

4.50

147 Celula 220 kV CL


V-ul 23 noiembrie 2000

11:17 AM

3.25

148 Celula 400 kV CTv


MOP 12 decembrie 2000

8:15 AM

4.75

2.6 Modelarea probabilistică a variabilelor aleatoare asociate timpilor de

funcționare și de defect

Indicatorii de fiabilitate pot fi determinaţi dacă se cunosc distribuțiile timpilor de

funcţionare fără defecţiuni şi a timpilor de reparare. Determinarea funcţiilor de distribuție şi a

parametrilor acestora au fost deduse din analiza variabilelor timpilor de funcţionare şi reparare

obţinute din statistica de exploatarea [&P1]. În literatura de specialitate sunt prezentate diferite

tipuri de distribuţii care pot fi asociate variabilelor timp de funcționare neîntreruptă și timp de

defect neîntrerupt. Funcţiile de distribuţie cel mai des utilizate sunt: funcția de distribuție

normală, funcția de distribuție lognormală, funcția de distribuție exponenţială, funcția de

distribuție Weibull, funcția de distribuție Gamma, funcția de distribuție Rayleigh etc.

Unele distribuţii prezentate (exponenţiala, Rayleigh) depind de un singur parametru, altele

(cum ar fi normala, lognornala, Weibull) depind de doi sau mai mulţi parametri. De asemenea,

variabilele se pot abate de la formele clasice ale distribuţiilor prin folosirea unor coeficienți de

ajustare pentru a evidenţia diferenţele dintre distribuţiile clasice şi distribuţiile obţinute din datele

de exploatare.

Astfel, în cadrul direcțiilor de cercetare au fost analizate principalele distribuţii clasice,

studiindu-se natura funcţiilor de distribuţie şi a parametrilor ce le caracterizau. Totodată, având

stabilite expresiile funcţiilor de distribuţie şi/sau repartiţie, au fost determinate prin calcul

expresiile analitice ale fiabilităţii, respectiv modul în care parametrii distribuţiilor influenţează

valoarea fiabilităţii [&P2].

Pentru ansamblul întreruptor – mecanism acţionare s-au analizat funcțiile empirice

obţinute din datele din exploatare şi s-au estimat distribuţiile şi parametrii acestora. În acest sens

au fost analizate următoarelor distribuţii:


22

Tabelul 2.3

Exponenţiala Gamma Weibull Normala Lognormala

1/ t

f(t)

=1

t

f(t)

=3

=1/2

1/

=1

t

f(t)

=3=1/2

1/

t0

f(t)

e t0

f(t) =0.3

=1.5

=1

2.7 Analiza datele de exploatare pentru întreruptoarele IO 220 kV

Pe baza datelor de exploatare din staţia 400/220/110 kV Gutinaş s-au analizat statistic

informaţiile privind întreruptoarele de tip IO 220 kV (In=1600A, Ik=40kA). Pentru acestea au

fost analizate pe rând repartiţia defectelor pe nivele de tensiune, repartiţia defectelor pe cauze,

repartiţia defectelor pe luni, respectiv repartiţia timpilor de defect și a celor de reparare.

Fisa - Event Distribution by Subsystem

Generated by MEADEP Academic Version 1.8.1a

220110400Other

61.5% (91 / 148)

21.6% (32 / 148)

14.2% (21 / 148)

2.7% (4 / 148)

Repartiția incidentelor pe nivele de tensiune

Fisa - Event Distribution by UserField1


MOPIZVRAR

71.3% (77 / 108)

0.9% (1 / 108)

26.9% (29 / 108)

0.9% (1 / 108)

Repartiția incidentelor pe subcomponenta defectă

Fisa - Event Distribution by UserField4


123456789101112

16.7% (18 / 108)9.3% (10 / 108)

10.2% (11 / 108)

6.5% (7 / 108)

6.5% (7 / 108)

13.9% (15 / 108)7.4% (8 / 108)

10.2% (11 / 108)

4.6% (5 / 108)

4.6% (5 / 108)

4.6% (5 / 108)

5.6% (6 / 108)

Repartiţia incidentelor pe lunile anului

10

78

6

4

10

3

7

1

45

2

0

2

4

6

8

10

12

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Luna

De

fect

e

Repartiţia incidentelor pe lunile anului

Fig. 2.3 Repartiția incidentelor în întreruptoarele IO 220 kV (perioada 2000-2007)


23

2.7.1 Repartiţia timpilor de funcționare neîntreruptă

Pentru ansamblul întreruptor – mecanism acţionare s-au reprezentat histogramele obţinute

din datele din exploatare şi s-au estimat distribuţiile şi parametrii acestora, distribuții care

modelau cât mai exact distribuțiile empirice. S-au estimat parametrii distribuţiilor:

1.Exponenţială, 2.Gamma, 3.Weibull, 4.Normală și 5.Lognormală. Pentru testarea ipotezelor

statistice s-au utilizat testele Chi2 şi Kolmogorov-Smirnov.

0

10

20

30

559 1117 1676 2234 2793 3351 3910 4468 5027 5586

Perc

ent (

%)

Hours (Interval Size = 279.279)


1817

78

6

2

5

21 1 1

1

2

3

4 5

Exponential Lambda =1.07×10-3 Chi-test = 0.48 KS-test > 0.20

Gamma Alpha = 0.765 Beta = 8.19×10-4 Chi-test = 0.58 KS-test > 0.20

Weibull Alpha = 0.877 Beta = 2.63×10-3 Chi-test = 0.61 KS-test > 0.20

Normal Mu = 9.35e×102 Sigma = 1.07×103 Chi-test = 0.00 KS-test > 0.00

Lognormal Mu = 6.21 Sigma = 1.25 Chi-test = 0.56 KS-test > 0.20

Fig. 2.4 Distribuțiile asociate timpilor de funcționare neîntreruptă

Testele privind verificarea ipotezelor statistice au condus la concluzia că distribuţia utilizată

pentru modelarea timpilor de funcţionare ai ansamblului întreruptor-mecanism de acţionare este

distribuţia exponenţială Exp(1.07×10-3), urmată, în ordinea valorii testului Chi2 de distribuția

lognormală LN(6.21,1.25). Astfel, în ipoteza distribuției exponențiale s-a calculat media timpului

dintre defectări, pentru care s-au evaluat limitele inferioare și cele superioare, respectiv valoarea

medie MTBE = 921,489 h.


24

0

1000

2000

3000

4000

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Tim

e B

etw

een

Eve

nts

(Hou

rs)

Fisa - MTBE Progress Over Time


Lower Bound Mean Upper Bound

MTBE (Hours) Lower Bound = 827.242 h Mean Value = 921.489 h Upper Bound = 1025.81 h

Failure Rate (per hour) Lower Bound = 0.000974837 h-1 Mean Value = 0.0010852 h-1 Upper Bound = 0.00120884 h-1

Fig. 2.5 Evoluția indicatorului MTBE în perioada 2000-2007

Valoarea medie a timpului dintre evenimente a fost de 921,489 h, rezultând că intensitatea

de defectare are valoarea 0.0010852 h-1, valoare apropiată de parametrul distribuţiei exponenţiale

a cărei valoare este de 1,07×10-3 h.

2.7.2 Analiza datele de exploatare pentru întreruptoarele IO pe cauze de defect

Având în vedere principalele cauze privind defectele majore ale întreruptoarelor, defecte

indicate în tabelul 2.1, cercetările au continuat în direcția evaluării distribuțiilor și parametrilor

distribuțiilor timpilor de funcționare pentru cele trei subsisteme componente ale întreruptoarelor,

responsabile de defectele majore, și anume: mecanismul de acționare (compresoare, pompe,

acumulatorul de energie, elementele de control, dispozitive de comandă, amortizoare, mecanism

de transmitere), elemente de control şi auxiliare (circuite de închidere, deschidere, comutatoare

auxiliare, contactoare, relee, termostate, dispozitive de control), respectiv componentele aflate la

tensiunea nominală (camera de stingere, contactele întreruptorului, izolaţia principală).

Repartiţia timpilor de funcționare neîntreruptă

Principala cauză a defectelor majore o prezintă defecteled in mecanismul de acţionare.

Ţinând cont de distribuţia defectelor în întreruptoarele IO şi de momentele de apariţie ale

acestora, s-au construit histogramele incidentelor având drept cauze defectele din mecanismul de

acționare, pentru care s-au estimat distribuţiile şi parametrii acestora. Cu ajutorul testelor Chi2 şi

Kolmogorov-Smirnov s-au stabilit distribuţiile care modelează cel mai exact datele analizate.


25

0

10

20

30

40

50

845 1690 2534 3379 4224 5069 5914 6758 7603 8448

Perc

ent (

%)



21

9

6

12

1 12 2 2

1 1 1 1

Exponential Lambda =6.09e-004 Chi-test = 0.11 KS-test > 0.05

Gamma Alpha = 0.633 Beta = 3.86e-004 Chi-test = 0.69 KS-test > 0.20

Weibull Alpha = 0.802 Beta = 2.91e-003 Chi-test = 0.57 KS-test > 0.20

Normal Mu = 1.64e+003 Sigma = 2.06e+003 Chi-test = 0.00 KS-test > 0.00

Lognormal Mu = 6.25e+000 Sigma = 2.21e+000 Chi-test = 0.30 KS-test > 0.20

Fig. 2.6 Distribuțiile asociate timpilor de funcționare neîntreruptă (cauză mecanism acționare) Din analiza testelor rezultă că distribuţia timpilor de defect poate fi modelată cu ajutorul

distribuţiei exponenţiale Exp(6.09×10-4).

Următoarea pondere în cadrul defectelor majore o prezintă defectele elementelor de control

şi cele auxiliare. Şi pentru acest caz s-au trasat histogramele şi s-au reprezentat distribuţiile,

calculându-se parametrii acestora şi realizând testele ipotezelor de statistice.

0

10

20

30

40

830 1661 2491 3322 4152 4982 5813 6643 7474 8304

Perc

ent (

%)



12

45

12

4

21

21 1

2





Lognormal Mu = 6.66e+000 Sigma = 2.02e+000 Chi-test = 0.00 KS-test > 0.20

Fig. 2.7 Distribuțiile asociate timpilor de funcționare neîntreruptă (cauză elementele auxiliare)


26

Din analiza testelor rezultă că distribuţia timpilor de defect poate fi modelată cu ajutorul

distribuţiei exponenţiale Exp(4.77×10-4).

Poziţia a treia în cadrul cauzelor defecţiunilor o prezintă componentele aflate la tensiunea

nominală. Pentru această categorie de defecte s-au estimat distribuţiile şi parametrii acestora,

după cum urmează:

0

10

20

30

40

2350 4699 7049 9398 11748 14098 16447 18797 21146 23496

Perc

ent (

%)



4

2

1

2

1 1 1

Exponenţială Lambda =163e-004 Chi-test = 0.91 KS-test > 0.20


WeibullAlpha = 0.920 Beta = 3.39e-004 Chi-test = 0.92 KS-test > 0.20

NormalMu = 6.14e+003 Sigma = 6.68e+003 Chi-test = 0.89 KS-test > 0.02

Log-normal Mu = 7.90e+000 Sigma = 1.51e+000 Chi-test = 0.69 KS-test > 0.20

Fig. 2.8 Distribuțiile asociate timpilor de funcționare neîntreruptă (cauză componente la tensiune nominală)

Din analiza testelor distribuţiilor a rezultat că distribuţia timpilor de defect poate fi

modelată cu ajutorul distribuţiei lognormale LogN(7.90, 1.51).

2.7.3 Repartiţia timpilor de reparare

Tot pentru acest ansamblu s-au estimat distribuţiile timpilor de reparare, respectiv

parametrii distribuţiilor. Pentru fiecare distribuţie în parte s-a verificat ipoteza statistică cu testele

Chi2 şi Kolmogorov-Smirnov.


27

0

10

20

30

40

50

60

70

14 29 43 57 71 86 100 114 128 143

Perc

ent (

%)



47

13

52 1 1





Lognormal Mu = 1.74e+000 Sigma = 8.92e-001 Chi-test = 0.99 KS-test > 0.20

Fig. 2.9 Distribuțiile asociate timpilor de defect neîntrerupt

În urma testelor ipotezelor de distribuţii s-a constatat că distribuţia care modelează cel mai

exact timpii de reparare ai ansamblului intreruptor-mecanism de acţionare este distribuţia

exponenţială Exp(1.03×10-1). Pentru acest ansamblu s-a calcula media timpului dintre reparări,

respectiv valorile intensităţii de reparare:

MTTR (hours) Lower Bound = 8.69202 h Mean Value = 9.68229 h Upper Bound = 10.7784 h

Recovery Rate (per hour) Lower Bound = 0.0927779 h-1 Mean Value = 0.103281 h-1 Upper Bound = 0.115048 h-1

Valoarea intensităţii de reparare verifică ipoteza distribuţiei exponenţiale, fiind apropiată de

valoarea parametrului distribuţiei empirice.

2.7.4 Estimarea fiabilităţii operaţionale a întreruptoarelor IO 220 kV

După stabilirea distribuţiilor asociate evenimentelor de defectare şi reparare s-au putut

calcula principalii indicatori de fiabilitate ai ansamblului întreruptor-mecanism de acţionare, și

anume:

Total Number of Events = 70 Total Operating Time = 64504.22 h Total Event Duration = 677.76 h Availability = 0.9894927799 Unavailability = 0.0105072201 Failure Rate Mean = 0.00109672 h-1


28

Failure Rate Lower Bound = 0.000985189 h-1 Failure Rate Upper Bound = 0.00122167 h-1 Recovery Rate Mean = 0.103281 h-1 Recovery Rate Lower Bound = 0.0927779 h-1 Recovery Rate Upper Bound = 0.115048 h-1 TBE Mean = 934.84 h TBE Standard Deviation = 1068.68 h TBE Minimum = 27.00 h TBE Maximum = 5585.58 h TTR Mean = 9.68 h TTR Standard Deviation = 17.99 h TTR Minimum = 1.00 h TTR Maximum = 142.75 h

Desigur, sursele de date şi valorile fiabilităţii operaţionale obţinute din aceste date, sunt

supuse câtorva surse de incertitudine. Este important de recunoscut că incertitudinile sunt, de

asemenea, asociate cu acurateţea datelor preluate din exploatare. Fiabilitatea operaţională a

echipamentelor poate fi influenţată de unul sau de mai mulţi din următorii factori:

1. tipul şi cauza defectării;

2. gradul de uzură a echipamentului;

3. influenţa mediului (umiditate, presiune atmosferică, temperatură, praf etc.)

4. condiţii de funcţionare (încărcarea componentelor: putere, curent, număr de comutaţii);

5. practici de mentenanţă.

Din cele de mai sus, rezultă că fiabilitatea echipamentelor este asociată unui model de

defectare specific fiecărui solicitări şi cauze de defect. Prin urmare, ne putem aştepta ca

probabilitatea de defectare, chiar pentru acelaşi tip de echipament, să varieze de la un sistem la

altul. Pentru efectuarea mult mai precisă a analizei indicatorilor de fiabilitate sunt necesare date

specifice cauzei de defectare, date mult mai precise şi mai numeroase.


29

Capitolul 3

DEZVOLTAREA ȘI IMPLEMENTAREA INSTRUMENTELOR DE EVALUARE A ADECVABILITĂȚII SISTEMELOR DE PRODUCERE A ENERGIEI ELECTRICE ȘI ANALIZA INTEGRĂRII SURSELOR DE GENERARE DISTRIBUITĂ

3.1. Cadrul general de analiză a adecvabilității sistemelor electroenergetice

Abordat ca obiect de studiu al fiabilității, sistemul electroenergetic trebuie privit ca

totalitatea subsistemelor și elementelor componente care concură, în mod direct sau indirect, la

producerea, transportul, distribuția și consumul energiei electrice. Totuși, fiabilitatea sistemului

electroenergetic nu trebuie tratată doar prin prisma fiabilității preliminate a sistemului, evaluată

pe baza fiabilității elementelor componente și a structurii sistemului. Studiul fiabilității sistemului

electroenergetic trebuie abordat în contextul general al cerințelor impuse sistemului, luând în

calcul o serie de factori care influențează regimurile de funcționare, cum ar fi: natura

interdependențelor funcționale dintre elementele componente, nivelul de rezervare al elementelor,

modul lor de operare, influența strategiilor de mentenanță, nivelul de automatizare etc. În acest

sens apare necesitatea definirii unor noi termeni pentru a ilustra abilitatea și a evalua capacitatea

sistemului de a răspunde “adecvat” anumitor cerințe privind generarea, transportul și distribuția

energiei electrice. Astfel, evaluarea fiabilităţii sistemului electroenergetic necesită introducerea a

doi noi termeni, şi anume adecvabilitatea sistemului şi securitatea sistemului, aşa cum sunt ei

definiți în literatura de specialitate [&11 ,13] și reprezentați schematic în figura 3.1. Termenul de

adecvabilitate a sistemului este preluat din limba engleză, din literatura de specialitate în domeniu

[&11, 12], în care termenul “adequacy” caracterizează abilitatea sistemului de a asigura necesarul

de putere și energie în vederea alimentării consumatorilor finali, având în vedere posibilele

contingențe din sistem. Termenul de securitate se referă la abilitatea sistemului de a nu ajunge în

situații critice și de a se restabili în urma unor eventuale perturbații din sistem.

Fiabilitate

Adecvabilitate Securitate

Fig. 3.1 Componentele fiabilităţii sistemelor electroenergetice


30

În cele ce urmează, fiabilitatea sistemelor electroenergetice se va referi la aspectele privind

adecvabilitatea și securitatea sistemului, definite astfel [&11]:

adecvabilitatea reprezintă capacitatea sistemului de a satisface cerinţele de sarcină ale

consumatorilor, în condiţii de funcţionare normale sau cu respectarea restricţiilor

operaţionale. Adecvabilitatea include atât capacitatea sistemului de generare, cât şi

capacitatea de transport şi distribuţie în vederea asigurării necesarului de putere în punctele de

consum.

securitatea se referă la imunitatea sistemului la perturbaţiile din sistem şi se compune din:

securitatea statică și securitatea dinamică. Securitatea statică se referă la regimurile

permanente, normale şi post avarie, în timp ce securitatea dinamică se referă la regimurile de

avarie.

Sistemul electroenergetic se caracterizează printr-un grad ridicat de complexitate asociat

arhitecturii sistemului, un număr mare de elemente componente, precum şi o puternică

interdependenţă funcţională între acestea. În acest sens, tehnicile de evaluare a adecvabilităţii se

clasifică corespunzător zonelor funcționale asociate sistemului electroenergetic [&13, 14]. Aceste

zone funcționale, reprezentate în figura 3.2, corespund subsistemelor de generare, transport și

distribuție a energiei electrice, această corespondență fiind apropiată de gruparea sistemului în

zone cu obiective similare de organizare, planificare, operare etc.

Studiile de adecvabilitate a sistemelor energetice sunt orientate către cele trei zone

funcționale: generare, transport și distribuție. Aceste zone funcţionale pot fi combinate pentru a

forma niveluri ierarhice pentru studiul adecvabilității, așa cum sunt prezentate în figura 1.2. De

asemenea, aceste niveluri pot fi abordate și individual în studiile de adecvabilitate.

Nivel ierarhic II

Nivel ierarhic III

Nivel ierarhic I

Subsistemul de GENERARE

Subsistemul de TRANSPORT

Subsistemul de DISTRIBUŢIE

Fig. 3.2 Nivelurile ierarhice de evaluare a adecvabilităţii


31

Motivele pentru care studiile de evaluare ale indicatorilor de adecvabilitate ai sistemelor

electroenergetice sunt realizate pe subsisteme specifice ale întregului sistem au la bază

următoarele aspecte. În primul rând, având în vedere complexitatea sistemului electroenergetic,

realizarea unor calcule complete şi corecte, chiar cu ajutorul sistemelor şi a programelor de

calcul, este foarte dificilă. În al doilea rând, este puţin probabilă necesitatea evaluării unor

indicatori care să analizeze adecvabilitatea sistemului în totalitate, deoarece, pe lângă dificultatea

calculelor, rezultatele vor fi atât de complexe încât interpretarea lor va fi dificilă sau chiar

imposibilă.

3.2 Indicatori de adecvabilitate specifici subsistemelor de generare

Adecvabilitatea subsistemelor de generare a energiei electrice evaluează capacitatea

sistemelor de producere de a asigura nivelul puterii cerute de către consumatori, în condiții de

funcționare normale și pentru o perioadă de timp prestabilită. Prin urmare, conceptul de

adecvabilitate a nivelului de generare se bazează pe analiza echilibrului dintre variabila puterii

disponibile generate şi variabila puterii cerute în sistem. Discutând despre adecvabilitate, trebuie

avut în vedere intervalul de timp pentru care se efectuează analiza. În general acești indicatori

sunt evaluați pentru o perioadă de un an, însă pot fi alese şi alte intervale de timp pentru analiză.

Indicatorii specifici subsistemelor de generare au la bază analiza evenimentelor de

neasigurare a puterii cerute de către puterea disponibilă generată în sistem [&14, 15]. Indicatorii

folosiți în analiza subsistemelor de generare se clasifică în indicatori de bază și indicatori de

severitate. Indicatorii de bază se referă la probabilitatea, frecvența și durata evenimentelor de

neasigurare a cererii de sarcină din sistem, în timp ce indicatorii de severitate evaluează efectele

neasigurării puterii cerute, prin valorile medii ale cantităților puterilor sau energiilor neproduse.

Este recomandat ca în studiile de adecvabilitate să fie evaluat cel puțin câte un indicator din cele

două categorii (un indicator de bază și un indicator de severitate). Principalii indicatori folosiți în

evaluarea adecvabilității subsistemelor de generare sunt:

Probabilitatea neasigurării puterii cerute [%] – LOLP (Loss of Load Probability) –

reprezentând probabilitatea ca, în exploatarea de lungă durată, puterea cerută (orară sau

zilnică) să depășească capacitatea disponibilă generată;

Media timpului total al neasigurării puterii cerute [ore/an] – LOLE (Loss of Load

Expectation) – reprezintă intervalul de timp (numărul de ore sau zile) din perioada de

referință, în care puterea cerută depăşeşte capacitatea disponibilă generată;


32

Frecvenţa medie a neasigurării puterii cerute [even./an] – LOLF (Loss of Load Frequency) –

reprezintă frecvenţa medie a întreruperilor (numărul de evenimente) din perioada de referință,

ca urmare a neacoperirii cererii de putere de către producție;

Durata medie a neasigurării puterii cerute [ore/even.] – LOLD (Loss of Load Duration) –

reprezintă durata medie a unei întreruperi ca urmare a depăşirii generării disponibile de către

cerere, reprezentând raportul dintre LOLE şi LOLF. De precizat că LOLD reprezintă durata

medie pe eveniment, în timp ce LOLE reprezintă durata cumulată pe întreaga perioada de

referință;

Valoarea medie a puterii neproduse [MW/an] – LOPE (Loss of Power Expectation) –

reprezintă valoarea medie a puterii (numărul mediu de MW) cu care puterea cerută depăşeşte

disponibilul de putere generată din perioada de referință;

Valoarea medie a energiei neproduse [MWh/an] – LOEE (Loss of Energy Expectation) –

reprezintă cantitatea de energie cerută şi neprodusă (numărul mediu de MWh) din perioada de

timp de referință, ca urmare a depăşirii capacităţii generate de către cerere.

Indicatorii LOLP şi LOLE sunt des utilizați în evaluarea adecvabilității subsistemelor de

generare, fiind relativ ușor de calculat și reprezentând o abordare facilă în compararea soluțiilor

analizate. De obicei, în practică este stabilită o valoare limită a indicatorului LOLP, ca un criteriu

de siguranță în planificarea subsistemelor de generare [&16, 17]. Această valoare limită este de

0,0274%, ceea ce este echivalent cu un LOLE de o zi la zece ani. Această cifră trebuie privită ca

o valoare cumulată pentru întreaga perioadă de referință. Cu toate acestea, trebuie precizat că deși

LOLP și LOLE pot fi folosiți pentru a evalua gradul de adecvabilitate a subsistemelor de

generare, acești indicatori nu pot fi folosiți ca singure măsuri în evaluarea adecvabilității

subsistemelor de generare.

În primul rând, acești indicatori nu pot cuantifica frecvența și durata medie a evenimentelor

de neasigurare a puterii cerute, indicatori importanți în cuantificarea evenimentelor din

subsistemele de generare. În al doilea rând, LOLP și LOEE nu oferă nici o măsură a gravității

evenimentelor de neasigurare a cererii din sistem. Doi indicatori importanți ce evaluează

gravitatea evenimentelor de neasigurare a sarcinii sunt valoarea medie a puterii neproduse

(LOPE – Loss of Power Expectation) şi valoarea medie a energiei neproduse (LOEE – Loss of

Energy Expectation).


33

Indicatorul valorii medii a puterii neproduse, LOPE, cunoscut şi sub numele de EDNS

(Expectation of Demand Not Served), reprezintă valoarea medie a puterii cu care puterea cerută

depăşeşte disponibilul de putere generată, indicator evaluat în raport cu o perioadă de referință.

Valoarea medie a energiei neproduse, LOEE, cunoscută și sub numele de EENS (Expectation of

Energy Not Served) se definește ca fiind pierderea estimată de energie la nivelul subsistemului de

generare cauzată de generarea insuficientă de putere, indicator evaluat în perioada de referință T.

În planificarea subsistemelor de generare, literatura de specialitate indică o valoare limită a

indicatorului LOEE, aceasta fiind de 0,002% din consumul total de energie din perioada de

referință [&15,17].

Pe lângă aceşti indicatori, literatura de specialitate [&18-20] mai prezintă o serie de

indicatori de adecvabilitate ai sistemului de generare, în strânsă legătură cu indicatorii prezentați,

astfel:

valoarea medie a puterii neproduse pe întrerupere [MW/even.] – LNSI (Load Not

Supplied per Interruptions), reprezentând raportul dintre valoarea medie a puterii

neproduse și frecvenţa medie a neacoperirii cererii de putere;

valoarea medie a energiei neproduse pe întrerupere [MWh/even.] – ENSI (Energy Not

Supplied Interruption), reprezentând raportul dintre valoarea medie a energiei neproduse

și frecvenţa medie a neacoperirii cererii de putere;

cererea totală de sarcină [MW] – LD (Load Demand) și cererea totală de energie

[MWh] – ED (Energy Demand);

probabilitatea de pierdere a energiei [%] – LOEP (Loss of Energy Probability), definită

ca raportul dintre valoarea medie a energiei neproduse și cererea totală de energie (sau

media energiei nelivrate normate);

indexul de disponibilitate a energiei [%]– EIR (Energy Reliability Index), reprezintă un

indicator ce reflectă capacitatea subsistemului de generare de a furniza energia cerută,

reprezentând raportul dintre energia furnizată și energia cerută ED (Energy Demand):

indexului de creștere a vârfului de sarcină [MW] – IPLCC (Incremental Peak Load

Carrying Capacity Benefit) reprezintă posibila creştere de sarcină dintr-un sistem

caracterizat de o creștere a capacităţii de generare, creștere de sarcină ce ar conduce la

obţinerea aceloraşi indicatori de adecvabilitate ca ai sistemului inițial (fără creșterea


34

capacității). Astfel, în cazul în care o nouă unitate de generare este introdusă într-un

sistem generator, indicatorii de adecvabilitate ai sistemului sunt îmbunătăţiți, fapt ce

permite o creştere a vârfului de sarcină cu IPLCC până ce valorile indicatorilor de

adecvabilitate revin la valorile ce caracterizau sistemul iniţial. Această creştere de sarcină

mai este cunoscută sub numele de ELCC (Effective Load Carrying Capacity);

indexului creșterii specifice a vârfului de sarcină [MW/MW] – LCCBR (Load Carrying

Capacity Benefit Ration) reprezintă raportul dintre IPLCC şi valoarea cu care se modifică

capacitatea de generare a sistemului generator.

3.3. Tehnici de evaluare a indicatorilor de adecvabilitate

Tehnicile de evaluare a adecvabilității având la bază fiabilitatea structurală a sistemelor

pornesc de la ipoteza că fiecare stare a unui sistem reprezintă o combinație a stărilor elementelor

componente. Pentru aplicarea acestor metode, structura sistemului trebuie exprimată sub forma

funcției de distribuție a tuturor variabilelor aleatoare asociate elementelor sistemului.

3.3.1 Metoda convoluţiei variabilelor aleatoare

În cazul sistemelor complexe, cu un număr relativ mare de elemente, stările sistemului pot

fi cuantificate cu ajutorul variabilelor aleatoare, iar combinaţiile dintre diferitele stări ale

sistemului pot fi evaluate cu ajutorul convoluţiei variabilelor stărilor implicate, cu condiţia ca

variabilele să fie independente [&21]. Considerăm două variabile aleatoare independente X şi Y,

având funcţiile de distribuţie f(x) şi g(y). Funcţia de distribuţie a variabilei aleatoare Z=X+Y se

obţine în urma produsului de convoluţie a celor două variabile.

)(*)()( ygxfzh

Trebuie precizat că în cazul produsului de convoluţie sunt îndeplinite următoarele

proprietăţi:

comutativitatea: f * g=g * f;

asociativitatea: f * (g * h)=(f * g) * h;

distributivitatea: f*(g + h)=(f * g)+( f * h).

În funcţie de tipul variabilelor implicate, de tip continuu sau discret, expresia matematică a

produsului de convoluţie conduce la obţinerea unei variabile aleatoare continue, respectiv


35

discrete. În cazul convoluţiei a două variabile aleatoare continue, expresia matematică a

produsului de convoluţie este:

dttzgtfzh )()()(

În cazul variabilelor aleatoare discrete, convoluţia celor două variabile va furniza tot o

variabilă aleatoare discretă, relaţia de calcul a variabilei fiind:

0

)()()(j

jzgjfzh

unde: jj pXXPjf )()( cu (j=0,..., n)

kk pYYPkg ')()( cu (k=0,..., m)

z=0,..., m+n.

În aplicațiile numerice, pentru a se evita integrarea continuă, funcțiile de distribuție asociate

variabilelor aleatoare pot fi cu uşurinţă discretizate în vederea utilizării tehnicilor de calcul

numeric.

Algoritmul convoluţiei variabilelor aleatoare

În cazul sistemelor cu un număr mare de elemente, deci şi cu un număr mare de variabile

aleatoare asociate acestora, variabila aleatoare asociată sistemului se poate obţine în urma

aplicării unui algoritm de calcul iterativ. Astfel, acesta impune adăugarea în paşi succesivi, peste

variabila aleatoare alocată sistemului, a tuturor variabilelor aleatoare asociate elementelor din

sistem. Funcţia de distribuţie a noii variabile asociate sistemului se determină în funcţie de

distribuţia vechii variabile şi de distribuţia variabilei elementului adăugat în sistem.

Pentru exemplificare, vom considera algoritmul de determinare a funcţiei de distribuţie a

unei variabile asociate sistemului, la care a fost adăugat un element caracterizat de o variabilă

aleatoare discretă binară Xk.

kvechinou XYY


36

Funcţia de distribuţie a noii variabile Ynou, obţinută prin adăugarea peste vechea variabilă

Yvechi, în general multivalentă, a unei variabile binare pentru care cunoaştem funcţia de distribuţie,

are la bază următoarea relaţie:

)()()()0()( ___ kvechiYkXvechiYXnouY xyfxfyffyf

unde:

- )(_ yf nouY este funcţia de distribuţie a noii variabile obţinute prin adăugarea variabilei Xk;

- )(_ yf vechiY este funcţia de distribuţie a vechii variabile la care se va adăuga variabila Xk;

- )(Xf este funcţia de distribuţie a variabilei Xk;

- 0 şi kx sunt nivelele de performanţă ale variabilei Xk .

Valorile funcţiei de distribuţie se calculează pentru valorile lui y pentru care

0)(_ yf vechiY şi 0)(_ kvechiY xyf , procesul repetându-se pentru toate valorile lui k.

În cazurile în care variabilele aleatoare adăugate sistemului sunt multivariabile, expresia

de calcul a funcţiei de distribuţie din cadrul algoritmului se modifică, luând în calcul toate

probabilităţile variabilei adăugate:

)()( _1

_ kjvechiY

n

jkjnouY xyfpyf

k

pentru toate valorile lui y pentru care fYvechi(y) sau fYvechi(y-xkj) nu sunt zero, nk este numărul

nivelurilor de performanţă ale variabilei Xk, xkj sunt nivelurile de performanţă j din variabila Xk,

iar pkj sunt valorile probabilităţilor performanţelor xj din variabila Xk.

Algoritmul deconvoluţiei variabilelor aleatoare

O problemă des întâlnită în situaţiile practice este aceea a retragerii din variabila aleatoare

asociată sistemului a unei variabile aleatoare asociată unui element al sistemului. Problema care

se ridică este aceea a determinării variabilei aleatoare a sistemului, din care s-a retras elementul,

plecând de la funcţia de distribuţie a sistemului iniţial şi distribuţia elementului retras. O

posibilitate evidentă este de a aplica algoritmul de convoluție, în pași succesivi, de la zero până la

sistemul dorit (fără elementul în cauză). O altă abordare este aceea a deconvoluţiei distribuţiei


37

sistemului iniţial, cu ajutorul distribuţiei elementului retras. Acest lucru este posibil având în

vedere proprietatea de asociativitate a produsului de convoluţie, conducând la independenţa

variabilei sistemului faţă de ordinea în care elementele sistemului au intrat în produsul de

convoluţie.

Astfel, pentru exemplificare vom considera cazul deconvoluţiei unei variabile aleatoare

asociate unui sistem, din care se elimină variabila aleatoare a unui element binar al sistemului.

Considerăm notaţiile din paragraful anterior, unde s-a notat cu )(_ yf nouY funcţia de distribuţie a

sistemului iniţial, iar )(_ yf vechiY funcţia de distribuţie a sistemului după retragerea elementului

binar, caracterizat de funcția de distribuție )(Xf . Funcţia de distribuţie a sistemului după

retragerea elementului se poate exprima astfel:

)0(

)()()()(

___

X

kvechiYkXnouYvechiY f

xyfxfyfyf

Problema relaţiei anterioare este dată de faptul că termenul pe care dorim să-l evaluăm

apare atât în partea stângă, )(_ yf vechiY , cât şi în partea dreaptă a egalității, )(_ kvechiY xyf . Soluţia

este dată de aplicarea în calcul a faptului că probabilitatea de a avea valori negative ale

performanţelor este zero. Astfel, pentru valori ale lui y cuprinse între kxy 0 , )(_ kvechiY xyf

evoluează spre stânga originii, prin urmare valoarea funcţiei va fi zero. Astfel, relaţia anterioară

devine:

kX

nouYvechiY xy

f

yfyf 0 pentru ,

)0(

)()(

__

Pentru valori ale lui kxy , evaluarea funcţiei )(_ yf vechiY are la bază relaţia precedentă,

pentru valoarea lui kxy . În aceste condiţii:

)0(

)0()()()(

___

X

vechiYkXknouYkvechiY f

fxfxfxf

Se vor putea folosi valorile lui fYvechi(y), când 0y<xk,, pentru calculul valorilor lui fYvechi(y), cu

xky. În acest mod, se vor putea calcula toate valorile rămase ale lui fY vechi(y).


38

Dacă elementul retras din sistem este un element multivalent, atunci algoritmul de

deconvoluţie va lua în calcul probabilităţile tuturor nivelurilor de performanţă ale variabilei

multivalente, iar algoritmul de calcul se va dezvolta în jurul următoarei expresii:

1

_2

_

_

)()(

)(k

kjvechi

n

jkjnouY

vechiY p

xyfpyf

yf

k

având în vedere că valorile funcţiei de distribuţie în punctele kjxy 0 sunt nule.

3.3.2 Metode de evaluare bazate pe simularea Monte Carlo

Metoda Monte Carlo reprezintă un joc al şansei bazat pe generarea aleatoare a unui număr

ridicat de probe asociate unui experiment, a căror rezultate sunt analizate în sensul cuantificării

şanselor evenimentelor asociate experimentului respectiv. Simularea este o tehnică de realizare a

experimentelor cu ajutorul tehnicilor de calcul, care implică construirea unor modele matematice

şi logice ce descriu funcționarea sistemului de-a lungul unei perioade de timp. Simularea, printr-

o serie de algoritmi adecvaţi, trebuie să genereze mărimile de intrare care, ţinând seama de

modelele de funcționare ale sistemului, vor determina mărimile de ieşire ce descriu evoluţia în

timp a stărilor sistemului. În funcţie de tehnicile de simulare folosite, tehnicile asociate metodei

Monte Carlo se pot clasifica în tehnici nesecvenţiale, respectiv tehnici secvenţiale [&22].

Simularea nesecvenţială Monte Carlo

Simularea nesecvenţială Monte Carlo, denumită şi metoda de eşantionare a stărilor, are ca

obiectiv estimarea stărilor sistemului plecând de la analiza stărilor elementelor componente.

Metoda se bazează pe faptul că orice stare a sistemului reprezintă o rezultantă a tuturor stărilor

elementelor componente, iar evaluarea probabilităţilor stărilor sistemului rezultă din evaluarea

probabilităţilor stărilor elementelor componente. Stările unui sistem pot fi modelate cu ajutorul

variabilelor aleatoare, variabile care pot fi obţinute prin combinarea variabilelor aleatoare

asociate stărilor elementelor din sistem. Simularea nesecvenţială Monte Carlo implică

eşantionarea variabilelor aleatoare asociate elementelor din sistem pentru a genera un număr

mare de probe asociate unui experiment şi a observa rezultatul acestora. Metoda vizează

identificarea repartiției și a parametrilor repartiției variabilelor aleatoare asociate sistemului.


39

Pentru un sistem format din nes elemente (multivalente) independente, pentru fiecare

element i al sistemului, caracterizat prin probabilitățile nivelurilor de performanță Pk,i, cu k=1…n,

starea elementului, notată cu si, poate fi exprimată astfel:

1pentru

pentru1

0pentru0

1-n

0 ,

,1,0,0

,0

rPn

PPrP

Pr

s

k ik

iii

i

i

unde ri este un număr generat aleator, uniform distribuit în intervalul [0,1], iar si=k implică faptul

că elementul este în starea caracteristică nivelului de performanță k.

Aplicând acest raţionament pentru fiecare element al sistemului, starea sistemului format

din cele nes elemente independente poate fi exprimată prin vectorul stărilor S = ( s1, . . . , si, . . . ,

snes ). Pentru evaluarea probabilității unui anumit eveniment asociat stărilor sistemului, se va

analiza sistemul și se vor contoriza probele în care evenimentul respectiv se realizează.

Experimentul este repetat de mai multe ori, de fiecare dată cu noi valori de eşantionare generate

aleator sau sistematic. Atunci când numărul de eşantioane este suficient de mare, probabilitatea

asociată evenimentului respectiv este dată aproximativ de: N

EnEP

)( , unde N este numărul de

eşantioane iar n(E) este numărul de probe în care se realizează evenimentul E. Evident, numărul

total de probe N influențează precizia rezultatului final al simulării.

După stabilirea stărilor sistemului, acestea se pot grupa în funcție de realizarea sau nu a

evenimentului respectiv, astfel se va nota cu G grupul stărilor în care se realizează evenimentul E.

Odată grupate stările sistemului, putem calcula probabilitățile grupurilor de stări. Astfel, pe baza

acestor probabilități, se poate evalua statistic performanța sistemului:

Gs

G sPP )( .

Pentru a reproduce în mod realist stările elementelor sistemului simulat, eşantionarea

variabilelor aleatoare asociate elementelor se va realiza prin intermediul generării unor numere

aleatoare uniform distribuite în intervalul [0,1]:

restin

rptrf R 0

101)(


40

În mod practic nu se pot genera numere aleatoare care să satisfacă riguros cerinţa

referitoare la încadrarea setului statistic într-o anumită distribuție, de aceea, numerele furnizate de

generatoarele numerice se mai numesc şi numere pseudoaleatoare.

O metodă de estimare a numărului de simulări necesar pentru un nivel de încredere dat, se

poate obţine având în vedere faptul că E este o variabilă aleatoare. Astfel, dispersia variabilei

P(E), şi de aici al simulării Monte Carlo, variază direct proporţional cu dispersia lui E şi invers

proporţional cu N1/2. Aceste observaţii sunt folosite în determinarea numărului de simulări

necesare pentru un anumit nivel de încredere ε, pentru care s-a sugerat o primă estimare a

numărului de simulări N şi pentru o valoare a probabilităţii P(E), expresia de calcul fiind:

1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

0.86

0.88

0.9

0.92

0.94

0.96

0.98

N

0.001

0.001

0.001

0.0015

0.0015

0.00150.002

0.002

0.0028

Pd

Fig. 3.3 Reprezentarea nivelelor de încredere în aplicarea

metodei Monte Carlo

dPN

)1ln(

Simularea secvenţială Monte Carlo

Simularea secvenţială Monte Carlo (sau simularea cronologică) se referă la tehnicile care

au ca obiectiv estimarea evoluției stărilor sistemului plecând de la simularea evoluției stărilor

elementelor componente, pentru o durată prestabilită de timp. Simularea evoluției în timp a

stărilor elementelor implică generarea duratelor stărilor corespunzătoare elementelor sistemului

pe durata de timp prestabilită. Există diferite abordări privind generarea proceselor de evoluţie în

timp a elementelor componente. Cea mai utilizată abordare este aceea a eşantionării variabilelor

aleatoare asociate duratelor stărilor, având la bază distribuţiile lor probabilistice, prin generarea

timpilor de staționare în stările elementelor componente. Procedura de simulare se aplică separat

pentru fiecare element al sistemului și include următoarele etape:

Etapa 1: Precizarea stărilor iniţiale ale tuturor elementelor componente. În general, se

consideră aceleași stări inițiale pentru toate elementele componente ale sistemului.


41

Etapa 2: Stabilirea duratelor de staționare în fiecare stare specifică elementului i. În general,

distribuţiile timpilor stărilor sunt cunoscute, ceea ce permite evaluarea valorilor duratelor de

staționare în fiecare stare. De exemplu, durata de staționare într-o stare s a unui element

caracterizat de o distribuţie exponenţială cu intensitatea de defectare λi, este dată de:

ki

ik rsT ln

1)(

unde rk este un număr aleator, uniform distribuit în intervalul [0,1], generat pentru

determinarea duratei de staționare în starea s a elementului i. Similar, în cazul unei distribuții

normale a timpilor stărilor, durata de staționare în starea respectivă este dată de expresia:

iiki

k rsT ,,')( 1

unde durata de staționare în starea s a elementului i este determinată pe baza unui alt număr

aleator rk’, având la bază inversa distribuției normale, cu media μi și abaterea medie pătratică

i. Generarea duratelor stărilor este în strânsă legătură cu numărul stărilor și distribuțiile

asociate acestora. Trebuie precizat faptul că duratele stărilor elementelor multivalente pot fi

caracterizate de clase diferite ale funcțiilor de distribuție.

Etapa 3: Se repetă etapa a doua atât timp cât suma duratelor specifice stărilor elementului i

este mai mică decât durata prestabilită T. La fiecare probă se memorează valorile duratelor de

staționare în și în afara stării s, )(sT ik și )(sT i

k , respectiv numărul ciclurilor de staționare în și în

afara stării s, )(sN ik și )(sN i

k .

Etapa 4: Repetarea etapelor 2 și 3 pentru toate elementele din sistem. De exemplu, evoluţia în

timp a procesului de funcţionare a unui element reparabil (trivalent), este prezentată în figura

următoare.

TI 1

TIII 1

TI 2 TI 3

Timp (ore)

TIII 2

TII 1 TII 2

Fig. 3.4 Evoluţia în timp a procesului de funcţionare a unui element trivalent

Etapa 5: Plecând de la analiza funcţională a sistemului, pe baza stărilor elementelor

componente se stabilește evoluţia în timp a stărilor sistemului. Modul de evaluare a evoluţiei


42

în timp a stărilor sistemului are la bază analiza sistemului din punct de vedere funcțional,

stabilindu-se starea sau grupul de stări în care sistemul se găsește în starea de succes.

Etapa 6: Determinarea probabilităţilor şi a celorlalţi indicatori de stare asociați sistemului pe

baza numărului şi duratelor stărilor sistemului evaluate direct din numărul și duratele

memorate din evoluţia în timp a stărilor elementelor. Metoda permite determinarea unui

număr mare de indicatori, atât ca valori medii cât și ca distribuții probabilistice. Astfel, pot fi

evaluaţi următorii indicatori:

11

1

)()(

)(

)(

k

sistemk

k

sistemk

k

sistemk

sistem

STST

ST

SP

1

1

)(

)(

)(

k

sistemk

k

sistemk

sistem

SN

ST

ST

11

1

)()(

)(

)(

k

sistemk

k

sistemk

k

sistemk

sistem

STST

SN

Sf

unde )(ST sistemk , )(ST sistem

k reprezintă duratele de staționare în și în afara stării de succes a

sistemului din eșantionarea k, )(SN sistemk şi )(SN sistem

k reprezintă numărul cumulat de cicluri de

staționare în și în afara stărilor de succes ale întregului sistem. Valorile frecvențelor trecerilor

între cele două grupuri de stări ale sistemului sunt în general egale, exceptând cazurile când

stările sunt trunchiate la sfârşitul perioadei de referință T. P(S), T(S) și f(S) reprezintă

probabilităţile, duratele medii, respectiv frecvenţele caracteristice stărilor de succes ale

sistemului.

3.4 Contribuţii la evaluarea indicatorilor de adecvabilitate

Cercetările efectuate au pus în evidență modul în care procedura de calculul prezentată în

paragrafele anterioare poate fi aplicată în vederea planificării capacităților sistemului având în

vedere creșterile ulterioare ale consumului de energie.

În acest sens, în [&P3] a fost prezentat modul de calcul al indicatorilor de adecvabilitate ai

subsistemului generator asociat rețelei IEEE-RTS [&23-25], o rețea test, unanim acceptată și

utilizată de specialiștii în fiabilitate, în vederea implementării analizelor de fiabilitate a sistemelor


43

electroenergetice și interpretării rezultatelor obținute. Subsistemul generator al reţelei IEEE-RTS

(vezi figura 3.5) conţine un număr de 32 unităţi de generare, cu puteri cuprinse între 12 MW și

400 MW, puterea totală instalată fiind de 3405 MW.

Line 1-2

Line 1-3

Line 1-5

Line 2-4

Line 2-6

Line 7-8

Line 4-9

Line 5-10

Line 6-10

Line 8-10

Line 8-9

Line 3-9

Line 12-13

Line 11-13

Line 11-14Line 15-24

Line 15-16

Line 14-16

Line13-23

Line 12-23

Line 20-23-A

Line 20-23-B

Line 19-20-A

Line 19-20-B

Line 16-19

Line 16-17

Line 17-18

Line 17-22

Line 18-21-A

Line 18-21-BLine 21-22

Line 15-21-A

Line 15-21-B

T3-24

T9-11

T10-11 T9-12T10-12

GG1-1

GG2-1

GG3-1

GG4-1L1

Bus 1

GG1-2

GG2-2

GG3-2

GG4-2 L2

Bus 2

GG1-7

GG2-7

GG3-7

L7

Bus 7

L4

Bus 4

L5

Bus 5

L8

Bus 8

L3

Bus 3

L9

Bus 9

L10

Bus 10

L6

Bus 6

Bus 24

Bus 11

Bus 12

GG1-15

GG4-15

GG3-15

GG2-15

GG5-15

GG6-15 L15

Bus 15

L14

B1-14

Bus 14

G G1-13

G G2-13

G G3-13

L13

Bus 13

GG1-16

L16

Bus 16

L19

Bus 19

L20

Bus 20

G G1-23

G G3-23

G G2-23

Bus 23

Bus 17

G G1-18L18

Bus 18 GG1-21

Bus 21

G

G1-22

G

G2-22

G

G3-22

G

G4-22

G

G5-22

G

G6-22

Bus 22

Fig. 3.5 Reţeaua test IEEE-RTS

În tabelul 3.1 sunt prezentate datele referitoare la valorile capacităților şi fiabilitatea

unităților generatoare, mai multe informații despre rețeaua test IEEE-RTS fiind prezentate în

[&23, 24]. Unitățile generatoare sunt racordate la 10 din cele 24 de noduri ale sistemului de

transport, liniile şi transformatoarele de interconexiune dintre unitățile de generare și sarcinile

nodale fiind considerate 100% sigure.

Tabelul 3.1. Capacitățile şi indisponibilitatea unităților generatoare din rețeaua test IEEE-RTS

Capacitatea generatorului (MW) 12 20 50 76 100 155 197 350 400

Numărul de unităţi generatoare 5 4 6 4 3 4 3 1 2

Indisponibilitatea 0,02 0,10 0,01 0,02 0,04 0,04 0,05 0,08 0,12


44

Pentru evaluarea indicatorilor de adecvabilitate, s-a apelat atât la metodele analitice, cât și

la metodele de simulare Monte Carlo. În ceea ce privește metodele analitice, s-a apelat la metoda

convoluției necesară în evaluarea puterii efective a sistemului, iar pentru validarea rezultatelor

obținute prin abordarea analitică s-a apelat la metoda secvențială de simulare Monte Carlo.

Pentru aplicarea metodei analitice s-a apelat la metoda determinării funcției de distribuție a

probabilității puterii efective totale, obținută prin convoluția variabilei puterii cerute cu

variabilele aleatoare asociate unităților generatoare.

Fig. 3.6 Convoluția variabilei putere cerută cu variabila aleatoare asociată unităților generatoare

În primul rând a fost analizat modelul de sarcină al reţelei IEEE-RTS. Modelul de sarcină

oferă date despre sarcinile orare dintr-un an, exprimate procentual din vârful de sarcină zilnic,

săptămânal şi anual. Valorile vârfurilor de sarcină săptămânale, exprimate în procente din vârful

anual de sarcină sunt disponibile în literatura de specialitate [&25]. Vârful anual de sarcină este de

2850 MW fiind atins în săptămâna 51 (100% - iarna), al doilea vârf se petrece în săptămâna 23

(90% - vara) și o valoare minimă de 70% în ambele sezoane. De asemenea, sunt oferite informaţii

cu privire la ciclul vârfului zilnic de sarcină, valori exprimate în procente din vârful de sarcină

săptămânal, iar împreună cu vârful anual de sarcină definesc modelul curbei de sarcină al

valorilor zilnice, format din 52×7 = 364 zile, cu ziua de luni, ca primă zi din an. Se consideră un

interval săptămânal sugestiv, pentru fiecare sezon în parte. Datele din tabelele procentelor de

sarcină, împreună cu vârful anual de sarcină definesc modelul curbei de sarcină orară, format din

364×24 = 8736 h.

Modelul sarcinii sistemului este reprezentat sub forma curbei cronologice a sarcinilor orare,

considerând sarcina constantă pe durata intervalului orar, (vezi figura 3.7.a), precum și sub forma

curbei clasate a sarcinii orare (vezi figura 3.7.b). Din curba clasată de sarcină se poate determina


45

valoarea cererii specifice anuale de energie, ED=5367,4×Smax (în MWh), respectiv valoarea

puterii medii specifice LD =0,6145×Smax (în MW).

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000500

1000

1500

2000

2500

3000

Timp (h)

Sar

cina

(M

W)

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

Timp (h)

Sar

cina

(M

W)

Fig. 3.7 Curba de sarcină orară (a) și curba clasată de sarcină orară (b)

Curba clasată anuală a sarcinilor orare stă la baza determinării curbei distribuției

probabilităților sarcinilor orare (vezi figura 3.8), în care sunt evidențiate valorile vârfului de

sarcină Smax=2850 MW și a capacității instalate a sistemului generator CI=3405 MW, rezerva de

putere din sistem fiind în acest caz de 555 MW.

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 35000

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Sarcina (MW)

Pro

babi

litat

e

Fig. 3.8 Curba distribuției probabilității sarcinii

Algoritmul de determinare a funcției distribuției probabilităților sarcinii efective din sistem

are la bază următoarea relație recursivă:

)()()1()()1()1()(

ie

iSie

iSie

iS CsFQsFQsF eee

unde i =1÷32, Ci și Qi reprezintă capacitatea, respectiv indisponibilitatea unității de generare i, iar

)()()0(

sFsF SeSe reprezintă funcția de distribuție a probabilității sarcinii, prezentată în figura 3.8.


46

Aplicând relația anterioară în 32 de pași succesivi s-a obținut funcția de distribuție a probabilității

sarcinii efective, caracterizată prin valoarea maximă a sarcinii efective de 6255 MW.

Pentru evaluarea indicatorilor de adecvabilitate sunt aplicate expresiile de calcul din

paragraful anterior. Figura 3.9.b pune în evidență valoarea indicatorului LOLP, reprezentând

valoarea funcției )(eSF în punctul CI=3405 MW, astfel )3405()(

ee SIS FCFLOLP 0.108%.

Valoarea ridicată a indicatorului LOLP pune în evidență un sistem puțin fiabil, afectat de

situații de neacoperire a sarcinii din sistem, această valoarea ridicată fiind cauzată de nivelul

relativ ridicat al indisponibilităților unor unități generatoare din sistem, în special al unităților de

400 MW.

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 70000

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Sarcina efectiva (MW)

Pro

babi

litat

e

Sarcina totala

Sarcina efectivaCapacitate instalata

2500 3000 3500 4000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

x 10-3

X: 3405Y: 0.001078


Pro

babi

litat

eSarcina totala

Sarcina efectivaCapacitate instalata

Fig. 3.9 Curba distribuției probabilității sarcinii efective

Indicatorul LOLE pentru perioada de referință de 1 an este:

h46,9876000108,0 TLOLPLOLE

Indicatorul LOEE este calculat pe baza suprafeței de sub graficul curbei de distribuție a

probabilității sarcinii efective, între limitele CI=3405 MW și Semax=6255 MW, pentru perioada

de referință de 1 an, astfel:

MWh2243,1175)(6255

3405

dssFLOPE Se

Pentru verificarea rezultatelor obținute pe cale analitică se va apela la metoda simulării

Monte Carlo, mai precis la metoda eșantionării duratei stărilor unităților generatoare din sistem.


47

Metoda implică simularea proceselor de funcționare pentru toate generatoarele din sistem,

pentru perioada de referință de 1 an și suprapunerea lor pentru obținerea curbei procesului de

funcționare a capacității disponibile din sistem. Figura 3.10.a pune în evidență evoluția în timp a

procesului de funcționare a capacității disponibile din sistem, obținut prin generarea aleatoare a

duratelor stărilor de funcționare și de defect, în urma unei eșantionări a duratelor stărilor tuturor

unităților din sistem. Valorile sarcinilor orare în raport cu care se evaluează capacitatea

sistemului sunt considerare cronologic pe baza curbei de sarcină orară (vezi figura 3.10.b).

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 80002000

2200

2400

2600

2800

3000

3200

3400

3600

Timp (h)

Cap

acita

te d

ispo

nibi

la (

MW

)

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000500

1000

1500

2000

2500

3000

Timp (h)

Sar

cina

(M

W)

Fig. 3.10 Curba capacităților disponibile (a) și curba de sarcină (b)

Prin suprapunerea curbei capacităţilor disponibile din sistem cu curba cronologică a sarcinii

orare se obține un eșantion al stării sistemului, eșantion în care sunt evaluate evenimentele de

neacoperire a sarcinii (vezi figura 3.11).

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

Timp (h)

Put

ere

(MW

)

Fig. 3.11 Eșantion al stării sistemului generator


48

Pentru evaluarea indicatorilor de adecvabilitate ai sistemului s-a apelat la o rutină de calcul

ce evaluează în pași succesivi toate secvențele de neacoperire a sarcinii pentru un număr de

eșantionări dat.

Figura 3.12 prezintă evoluția proceselor convergente asociate indicatorilor LOLE și LOEE

în funcție de numărul de eșantionări. Evident numărul de eșantionări influențează precizia

rezultatului final al simulării, acesta reprezentând un compromis între precizia rezultatelor și

timpul de calcul, criteriul de oprire fiind aplicat coeficientului de variație a indicatorului LOEE.

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 70001

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

Numar simulari

LOLE

(h/

an)

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000

200

400

600

800

1000

1200

1400

Numar simulari

LOE

E (

MW

h/an

)

Fig. 3.12 Evoluția proceselor convergente asociate indicatorilor LOLE (a) și LOEE (b)

Valorile indicatorilor LOLP, LOEE și LOEE din tabelul 3.2, evaluați pentru valori diferite

ale vârfului de sarcină (2750 MW, 2850 MW și 2950 MW), validează rezultatele obținute prin

cele două metode de calcul.

Tabelul 3.2. Evaluarea indicatorilor de adecvabilitate folosind modelele analitice și de simulare

Indicator LOLP(%) LOLE (h/an) LOEE (MWh/an)

Vârf de sarcină (MW) 2750 2850 2950 2750 2850 2950 2750 2850 2950

Model analitic 0,0555 0,1078 0,2007 4,8458 9,3657 17,5376 564,8718 1175,224 2324,16

Simulare Monte Carlo 0,0521 0,1073 0,2002 4,5429 9,3739 17,4865 515,7896 1179,3 2371,4

În cazul creșterii în viitor a vârfului de sarcină din sistem, este de interes a analiza modul de

variație a indicatorilor de adecvabilitate având în vedere creșterea de sarcină ulterioară. Se

presupune o creştere a sarcinii anuale cu 1,75%/an, echivalentul a 50 MW/an. Tabelul 3.3

prezintă valorile indicatorilor LOLP, LOLE și LOEE, în funcție de încărcarea maximă a

sistemului, începând de la vârful de sarcină de 2850 MW şi crescând până la 3450 MW în 12 pași

de câte 50 MW. Planificarea sistemului generator implică necesitatea introducerii de noi unități


49

generatoare care să acopere creșterea consumului de energie din sistem. Astfel, înainte de a

atinge sarcina anuală maximă de 3450 MW este recomandat ca în subsistemul de generare să fie

introduse noi unități de generare. Întrebarea este când și ce capacități trebuie introduse în sistem?

Pentru a răspunde la această întrebare trebuie să stabilim un prag al nivelului de risc peste care

apare necesitatea introducerii unei noi unități de generare. Vom considera acest prag de risc ca

fiind de 0,125 %.

Tabelul 3.3. Dependența indicatorilor de adecvabilitate în funcție de vârful de sarcină

Vârful de sarcină

anual (MW)

LOLP

(%)

LOLE

(h/an)

LOEE

(MWh/an)

2850 0,108 9,3657 1175,2243

2900 0,147 12,8604 1662,8551

2950 0,200 17,5376 2324,1559

3000 0,268 23,4891 3214,7385

3050 0,355 31,0960 4403,5844

3100 0,466 40,8569 5962,2270

3150 0,605 53,0015 7988,0278

3200 0,785 68,7276 10620,6984

3250 0,996 87,2251 13987,9021

3300 1,250 109,4953 18224,0452

3350 1,559 136,5432 23519,7410

3400 1,945 170,4134 30105,7436

3450 2,394 209,6921 38241,5550

Pentru a asigura funcţionarea sigură a sistemului odată cu creșterea de sarcină anuală, s-a

decis adăugarea de unități de 100 MW, fiecare unitate caracterizată prin indisponibilitatea de

0.04. Întrebarea este când adăugăm aceste unităţi în sistem? În acest sens se va repeta analiza din

tabelul 3.18, în 5 scenarii corespunzătoare introducerii a unui număr de 1, 2, 3, 4 respectiv 5

unități de 100 MW, puterea instalată din sistem majorându-se cu 100 MW, 2×100 MW, 3×100

MW, 4×100 şi respectiv 5×100 MW.

Tabelul 3.4 prezintă valorile indicatorului LOLP pentru cele 5 scenarii în funcție de

valoarea vârfului de sarcină din sistem. Pentru a ne încadra în limita de risc impusă, unităţile

generatoare suplimentare trebuie adăugate în anii 2, 4, 6, 8 şi 11. Linia îngroșată din tabelul 3.4


50

împarte tabelul în două zone de funcționare a sistemului, zona superioară indicând funcționarea

în limitele de risc admise, în timp ce zona inferioară indică o funcționare cu risc ridicat,

necesitând introducerea de noi unități generatoare.

Tabelul 3.4 Indicatorul LOLP al rețelei IEEE-RTS cu unități generatoare suplimentare

Sarcina maximă anuală a sistemului

(MW)

LOLP (%) 1×100 MW

2×100 MW

3×100 MW

4×100 MW

5×100 MW

2850 0,052 0,024 0,011 0,004 0,002 2900 0,073 0,035 0,016 0,007 0,003 2950 0,102 0,050 0,023 0,010 0,004 3000 0,139 0,070 0,033 0,015 0,007 3050 0,187 0,097 0,047 0,022 0,010 3100 0,254 0,131 0,066 0,032 0,014 3150 0,337 0,178 0,092 0,045 0,021 3200 0,439 0,240 0,125 0,063 0,030 3250 0,573 0,319 0,169 0,088 0,043 3300 0,738 0,417 0,227 0,119 0,060 3350 0,947 0,543 0,303 0,161 0,084 3400 1,185 0,700 0,396 0,217 0,114 3450 1,480 0,899 0,517 0,289 0,154 3500 1,839 1,127 0,666 0,379 0,207

Având în vedere nivelul capacității introduse în sistem, este de interes determinarea

indexului de creștere a vârfului de sarcină (IPLCC), un indicator care evaluează creșterea maximă

posibilă a sarcinii ca urmare a integrării în sistem a unei noi unități generatoare [&P4]. Astfel,

considerând integrarea unei unități de 100MW, se observă că indicatorii de adecvabilitate se

îmbunătățesc, valoarea LOLP reducându-se de la 0,108 %, la valoarea de 0,052 %. Dacă

considerăm valoarea inițială a LOLP ca valoare de referință, va fi evaluată creșterea posibilă de

sarcină care va readuce nivelul indicatorului LOLP de la valoarea de 0,052 %, la valoarea inițială

de 0,108 %.

Figura 3.13.a pune în evidență curba distribuției probabilităților sarcinii efective obținute în

cazul sistemului generator format din cele 32 de unități generatoare, precum și curba distribuției

probabilităților sarcinii efective în cazul sistemului generator în care s-a integrat o sursă

suplimentară de 100 MW, cele două curbe fiind foarte apropiate. Totuși, figura 3.13.b prezintă

diferența dintre cele două curbe și, totodată, permite evaluarea diferenței de sarcină dintre cele

două curbe, diferență evaluată la nivelul inițial al indicatorului LOLP.


51

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 70000

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

X: 3405Y: 0.001078


Pro

babi

litat

eSarcina efectiva

Sarcina efectiva +100 MW

3400 3402 3404 3406 3408 3410 3412 3414 3416 3418

0.9

0.95

1

1.05

1.1

1.15

1.2

1.25

x 10-3

X: 3405Y: 0.001078


Pro

babi

litat

e X: 3411Y: 0.001077

Sarcina efectiva

Sarcina efectiva + 100MW

Fig. 3.13 Curbele distribuțiilor probabilităților sarcinilor efective cu și fără sarcina suplimentară

Astfel, indexul de creștere a vârfului de sarcină la introducerea în sistem a unei unități de

100 MW este de: MW94)34053411(100 IPLCC . De asemenea, indexul creșterii specifice a

vârfului de sarcină (LCC) reprezintă raportul dintre IPLCC și valoarea capacității instalate în

sistem, astfel: 94,0LCC MW/MW. Decizia introducerii unui număr de unități de 100 MW este

una subiectivă, putând fi folosite, de asemenea, unități cu capacități mai mici sau mai mari, sau

unități mai mult sau mai puțin fiabile. Studii similare au fost dezvoltate in [&P5,P6], considerând

integrarea surselor eoliene și fotovoltaice în cadrul subsistemelor electroenergetice. Decizia

introducerii unei anumite capacități trebuie susținută prin argumente tehnico-economice.


52

Capitolul 4

CONTRIBUȚII PRIVIND MODELAREA PROBABILISTICĂ A RESURSEI

PRIMARE ASOCIATĂ SURSELOR REGENERABILE DE ENERGIE

4.1 Aspecte generale

Direcțiile ulterioare de cercetare au vizat dezvoltarea de modele de calcul bazate pe

abordări probabilistice, utilizate în determinarea soluțiilor optime de integrare a surselor

eoliene și fotovoltaice la nivelul sistemelor de distribuție a energiei electrice. Integrarea

surselor eoliene și fotovoltaice are ca punct de plecare caracterul aleator al resursei primare (a

vitezei vântului și a radiației solare), fapt ce conferă un caracter aleator și puterii generate de

cele două surse. În acest sens, utilizarea modelelor probabilistice oferă soluții adecvate în

analiza pe termen mediu și lung a principalilor factori ce influențează resursa primară și

anume viteza vântului și intensitatea radiației solare, precum și pentru modelarea caracterului

aleator al puterii electrice produse din cele două surse.

Totodată, modelele probabilistice sunt utilizate pentru stabilirea caracteristicilor surselor

regenerabile care se încadrează cel mai bine în profilul resursei primare din zona de

amplasament. Un aspect vizat în cadrul studiilor efectuate este legat de abordarea

probabilistică atât a resursei primare, cât și a puterii electrice generate de sursele eoliene și

fotovoltaice, având în vedere o îmbunătățire a indicatorilor de adecvabilitate în punctele de

racord din rețea. Astfel, studiile sunt orientate în direcția evaluării variabilelor aleatoare

utilizate în modelarea caracterului aleator al puterii generate de sursele eoliene și fotovoltaice.

Principalele direcții de cercetare avute în vedere au avut la bază dezvoltarea unor

modele probabilistice asociate caracterului aleator al resursei primare. Astfel, studiile au fost

împărțite pe două direcții principale, și anume:

studii privind identificarea principalelor distribuții statistice utilizate în modelarea

frecvenței de apariție a vitezei vântului;

studii privind identificarea distribuțiilor principalelor variabile care influențează

intensitatea radiației solare.


53

4.2.Vântul şi energia vântului

Puterea vântului a fost utilizată de-a lungul istoriei civilizaţiei umane, avantajele

utilizării sale provenind din faptul că este o sursă ieftină, nepoluantă și regenerabilă. Energia

utilizată este, de fapt, energia cinetică a aerului în mişcare. Vântul reprezintă mişcarea

maselor de aer din atmosfera terestră, mișcare generată de diferenţa de presiune dintre

diferitele zone ale globului, aşa numitul gradient baric. Diferenţele de presiune se datorează

încălzirii neuniforme a maselor de aer de către radiaţia solară, precum și ca urmare a mișcării

de rotaţie a pământului, astfel, masele de aer acumulează o cantitate importantă de energie

cinetică [&26]. Parametrii energetici de interes din punct de vedere al potențialului eolian fac

referire la: viteza vântului, direcţia vântului, variaţia în timp a vitezei vântului și valorile

extreme ale vitezei vântului.

Variaţia în timp a vitezei și direcției vântului este descrisă printr-o mărime vectorială,

evaluată printr-o mărime scalară, reprezentând viteza vântului, respectiv direcţia vântului.

Mărimea vectorială este importantă pentru calculul potențialului eolian precum și pentru

evaluarea solicitărilor asupra structurilor de rezistenţă. Măsurătorile privind viteza și direcția

vântului fac referire la componenta orizontală a vitezei vântului. Înregistrările se fac în staţii

meteorologice, la cote standard de 10 sau 50 m. Datele colectate de la staţiile meteorologice

reprezintă medieri ale înregistrărilor pe intervale scurte de timp. De regulă, conform

standardelor meteorologice, viteza vântului se măsoară ca mărimea medie pentru un interval

de timp de 10 minute. Înregistrările pe intervale mai scurte de timp se utilizează pentru

punerea în evidenţă a turbulenţelor vântului ce pot induce fenomene de rezonanţă în

structurilor expuse la vânt.

Informaţiile privind direcţia vântului indică frecvenţa de apariţie a vitezei vântului

într-un anumit interval de timp, de obicei pentru anul mediu meteorologic, după direcţiile

cardinale, fiind reprezentate grafic sub forma rozei vânturilor. Pentru stabilirea potențialului

eolian al unei zone este obligatorie cunoaşterea acestor statistici referitoare la direcţia

vântului.

Vitezele extreme pentru un amplasament sunt stabilite prin metode statistice specifice

fenomenelor rare. Pentru siguranța agregatelor în condiții de vânt extrem, este importantă

cunoaşterea acestor valori ale vitezei vântului. Valorile extreme sunt proporţionale cu viteza

medie, majorată printr-un coeficient de siguranță ke (ke=10, 9.2 sau 8.7), a cărui valoare

depinde de probabilitatea de apariție a valorilor extreme la diferite intervale de timp (la 100 de

ani, 50 de ani sau 30 de ani).


54

Pe verticala unui amplasament, viteza vântului în plan orizontal variază de la zero

până la valoarea din afara stratului limită. Stratul limită terestru este stratul de aer în care se

manifestă influenţa suprafeţei pământului asupra câmpului de viteze ale vântului, această

influenţă fiind una de frânare. Profilul vitezei vântului în stratul limită terestru depinde de

topografia şi rugozitatea terenului. În funcţie de dimensiunile şi puterea turbinelor eoliene,

acestea se amplasează la diferite înălţimi în interiorul stratului limită. Înălțimea de interes

pentru tehnologiile care valorifică resursa eoliană este între 50 și 100 m faţă de nivelul

solului. Astfel, pentru valorile privind viteza vântului, datele trebuie recalculate la nivelul de

amplasare a turbinelor eoliene. Există diferite expresii pentru variația vitezei vântului cu

înălțimea [&27,28], expresii ce utilizează dependența dintre puterea profilului vântului și

coeficientul de frecare la nivelul solului, dependență descrisă de următoarea relație:

α

rr

z

z

z

v

v

unde vr este viteza vântului la înălțimea de referinţă, zr este elevaţia de referinţă (de regulă 10

m – cota la care se fac măsurătorile în staţiile meteorologice); vz este viteza vântului la

înălțimea de interes; z este elevaţia de interes (de obicei la axa turbinei eoliene). Exponentul α

este un coeficient care depinde de natura terenului, presiunea atmosferică, temperatura etc.

Relaţia anterioară este utilă pentru evaluarea influenţei altitudinii asupra potențialului eolian

valorificabil.

4.3. Modelarea probabilistică a potenţialului eolian

Analizele datelor privind înregistrările vitezelor vântului au la bază funcţiile

frecvenţelor de apariţie ale vitezelor vântului, respectiv roza vânturilor. Funcţia frecvenţelor

de apariţie indică procentul din timpul total (sau numărul total de apariţii ale vitezei vântului

dintr-un anumit interval de timp), pentru care se înregistrează valori ale vitezei vântului de o

anumită intensitate. Prin integrarea funcţiei frecvenţelor se obţine viteza medie anuală sau

multianuală. Viteza medie multianuală este o caracteristică principală asociată unui

amplasament.

Funcţia frecvenţelor de apariţie ale vitezelor vântului poate fi aproximată folosind

diferite funcţii clasice de distribuţie. Astfel, literatura de specialitate [&29, 31] indică o serie de

funcţii utilizate în modelarea frecvenţelor de apariţie ale valorilor vitezei vântului (distribuțiile

Weibull, Rayleigh, Normala, Lognormala, Beta etc.), dintre care cele mai folosite sunt

distribuţiile Weibull şi Reyleigh [&30]. Distribuţia Weibull este o funcţie de doi parametri, în

timp ce distribuţia Reyleigh foloseşte doar un singur parametru. În anumite calcule statistice,


55

distribuţia Weibull este caracterizată de încă un parametru, şi anume parametrul de localizare,

însă în general acesta se consideră nul în analizele statistice ale vitezelor vântului. Această

simplificare se referă la neglijarea intervalului asociat vântului calm (0 – 0,5 m/s). În acest

caz, valorile din intervalul vitezei vântului de 0 - 0,5 m/s se asociază cu un interval de timp

nul, deci curba de frecvenţă are ca punct inițial originea sistemului de referinţă. Această

simplificare deformează fenomenul real şi valoarea medie a vitezei vântului, în special pentru

profilele de vânt caracterizate de valori mici ale vitezelor.

Astfel, o primă direcție de cercetare a vizat analiza încadrării profilelor de vânt în

distribuțiile statistice amintite, rezultatele obținute conducând la concluzia că distribuția

Weibull cu doi parametri modelează suficient de bine frecvențele de apariție ale valorilor

vitezei vântului, expresia analitică a funcţiei Weibull concentrând informaţiile privind resursa

eoliană în cadrul celor doi parametri: parametrul de formă și parametrul de scală α. Funcţiile

de distribuţie și repartiție Weibull au expresiile:

vv

vfW exp)(1

și

v

vFW exp1)(

În acest sens au fost efectuate studii privind distribuția resursei eoliene pentru diferite

baze de date privind profilul vântului [&P7,P8]. Astfel, aceste distribuții au fost validate pentru

profile de vânt multianuale, o bază de date des utilizată fiind înregistrată în cadrul

laboratorului LACARP, începând cu anul 2013, rezultatele obținute conducând la concluzia

că un profil de vânt cu potențial ridicat se caracterizează printr-un coeficient de scală ridicat,

respectiv un coeficient de formă în intervalul 3-4. Aceste caracteristici implică un profil de

vânt cu viteză medie ridicată și relativ constantă în decursul anului.

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 90000

5

10

15Wind speed to measured height (10m)

time (hr)

win

d sp

eed

(m/s

)

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 90000

10

20

30Wind speed to 80 m height

time (hr)

win

d sp

eed

(m/s

)

Fig. 4.1 Baza de date privind viteza și direcția vântului înregistrate de către stația meteorologică din lab. LACARP


56

0 2 4 6 8 10 120

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

Data

Den

sity

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

wind speed (m/s)

prob

abili

ty d

ensi

ty f

unct

ion

beta=1

beta=2

beta=3

beta=4

Fig. 4.2 Funcţia de distribuţie Weibull

După cum am precizat, viteza vântului este dependentă de altitudine, fiind puternic

influențată de suprafața și natura solului, respectiv de dependența densității aerului de

altitudine. Astfel, studiile au vizat stabilirea unor expresii analitice care să indice dependența

dintre parametrii distribuției Weibull și valoarea altitudinii, astfel studiile din [&P9,P10] au pus

în evidență următoarele relații:

krr zzzz )()( ; )()( rzz .

Expresiile anterioare au la bază expresia distribuției Weibull, modificată în

conformitate cu relația dintre viteza vântului și altitudine. Astfel, parametrul de formă

reprezintă un parametru specific profilului vântului, în timp ce parametrul de scală poate fi

ajustat, într-un interval îngust, prin modificarea altitudinii de interes [&P11].

Precizia estimărilor privind potențialul eolian este direct influențată de precizia

evaluării parametrilor distribuției Weibull, cu observaţia că incertitudinea în evaluarea acestor

parametri va afecta acuratețea rezultatelor privind potențialul eolian valorificabil [&32,33,34].

În acest sens au fost dezvoltate studii cu scopul evaluării parametrilor distribuției Weibull,

făcând apel la diferite metode de estimare a parametrilor [&35], printre care: metoda

verosimilităţii maxime, metoda momentelor și metoda liniarizării, metode descrise pe scurt în

continuare.

A. Metoda verosimilităţii maxime

Metoda verosimilităţii maxime (Maximum Likelihood Estimator - MLE) este o

metodă analitică des utilizată în aplicațiile și problemele de inginerie și matematică. Prin

urmare metoda a fost utilizată pentru estimarea parametrilor distribuției Weibull a vitezei

vântului. În conformitate cu teoria MLE, metoda implică evaluarea unei funcţii de distribuție

comună unui număr de n variabilelor aleatoare, funcție dependentă de parametrii distribuţiei


57

Weibull. Întrucât variabilele sunt considerate independente, funcţia de distribuţie comună (L)

poate fi scrisă ca produsul funcţiilor de distribuţie a celor n variabile, astfel:

n

i

iin

ii

vvvfL

1

1

1

exp)(),(

unde valorile parametrilor și pot fi obținuți prin utilizarea metodei iterative.

Estimarea se numeşte de verosimilitate maximă dacă parametrii conduc la obţinerea

unui punct de maxim al funcţiei de verosimilitate L. Întrucât în majoritatea cazurilor este mult

mai uşor de lucrat cu funcţia ln(L), condiţia de maxim se aplică derivatelor parțiale ale

funcției ln(L) în raport cu parametrii și și egalarea acestora cu zero:

0ln

1ln

ln

11

n

iii

n

ii vvv

nL

si

01ln

12

n

iiv

nL

Valorile parametrilor distribuţiei Weibull rezultă din rezolvarea celor două ecuaţii.

B. Metoda momentelor

Metoda momentelor (Method of moments - MOM) este o altă metodă des utilizată în

estimarea parametrilor distribuțiilor. Metoda constă în compararea momentelor empirice cu

momentele corespunzătoare distribuţiei teoretice luate ca ipoteză. Astfel, momentele empirice

sunt egalate cu momentele distribuției vitezei vântului, dependente de parametrii și ai

distribuției Weibull. Expresiile analitice ale mediei și dispersiei distribuției Weibull pot fi

calculate direct din următoarele relații:

11)( vM și 222 1121)( vD

unde ( ) este funcția gamma, în timp ce momentele empirice sunt calculate cu următoarele

relații:

n

i

i

n

vv

1

și

n

ii vv

n1

22 1

Astfel, parametrul poate fi calculat direct din coeficientul de variație, iar parametrul

poate fi determinat având la bază expresia analitică a mediei.

C. Metode grafice de estimare (metoda liniarizării)

Metoda liniarizării este o metodă folosită atât pentru estimarea parametrilor

distribuţiilor, cât și pentru stabilirea funcţiei de repartiţie atunci când forma acesteia nu este

cunoscută. Metoda constă în reprezentarea grafică a funcţiei empirice de repartiţie într-un

sistem de axe de coordonate (într-o diagramă de probabilitate), în care funcţia de repartiţie

teoretică are o formă liniară. Pentru distribuţia Weibull, dubla logaritmare conduce la

liniarizarea funcţiei de repartiţie în diagrama de probabilitate. Astfel, metoda liniarizării oferă


58

o expresie analitică a celor doi parametri ai distribuției Weibull, având ca punct de plecare

expresiile logaritmilor funcției de repartiție Weibull:

lnln)(

11lnln

v

vFw

Relația analitică reprezintă expresia liniară dintre variabilele implicate bXaY ,

unde

)(

11lnln

vFY

w

şi vX ln . Astfel, parametrii distribuţiei Weibull rezultă din

coeficienţii funcției liniare care reprezintă selecţia, astfel: a şi lnb .

Pentru evaluarea performanțelor acestor metode, au fost evaluați, pe baza celor trei

metode, parametrii distribuției Weibull și, totodată, au fost efectuate teste statistice în vederea

stabilirii preciziei metodelor de estimare folosite. Tabelul I prezintă parametrii distribuției

Weibull, pentru o bază de date a vitezei vântului [&IV], indicându-se și valorile testelor

statistice.

Tabelul 4.1 Parametrii distribuției Weibull

Parametrii / test statistic Metoda MLE MOM LM

Parametru de scală 3.9788 3.9876 3.6466

Parametru de formă 1.8687 1.8767 1.6424

RMBE 0.3438 0.5310 -0.8379 RRMSE 1.0868 1.3991 1.6910

Ulterior, studiile au continuat cu stabilirea soluțiilor optime de integrare a turbinelor

eoliene în funcție de profilul de vânt [&P12-P14]. Studiile recente au fost dezvoltate utilizând o

bază de date privind viteza vântului obținută din prelucrarea datele înregistrate de către stația

meteo Vantage Pro2TM aflată în cadrul laboratorului LACARP al Facultății de Inginerie

Electrică, Energetică și Informatică Aplicată. Stația meteo este echipată cu senzori, care

transmit wireless (pe o distanță de 300 m) datele privind viteza și direcția vântului, presiunea,

temperatura, umiditate, cantitatea de precipitații, intensitatea radiației solare, gradul de UV

etc. Stația meteo înregistrează valorile maxime, medii și minime, la interval de un minut,

datele fiind disponibile în format numeric începând cu data de 1 martie 2013.


59

4.4 Intensitatea radiaţiei solare la nivelul solului

Referitor la energia și fluxul de energie transmis prin intermediul radiaţiei solare,

literatura de specialitate definește și utilizează următoarele mărimi caracteristice radiației

solare: iradianța solară (termen eng. irradiance), notat cu G (W/m2), reprezentând densitatea

(fluxul) de energie a radiaţiei solare incidentă pe o suprafață unitară a pământului, respectiv

iradierea solară (termen eng. irradiation), notată cu H (Wh/m2), reprezentând energia solară

incidentă pe unitatea de suprafață și în unitatea de timp.

Deoarece distribuția teritorială a staţiilor meteorologice care fac măsurători asupra

radiaţiei solare este relativ scăzută, precum și faptul că unele componente ale radiației solare

nu se măsoară, estimarea potențialului solar prin intermediul metodelor numerice reprezintă o

alternativă des folosită. Astfel, un algoritm tipic pentru estimarea energiei solare colectabile

pe suprafeţele orientate [&36,37] prezintă următoarele etape:

1. Fără a lua în considerare influenţa atmosferei, fluxul de energie solară incident într-un

punct pe suprafaţa solului este determinat numai de rotaţia pământului în jurul axei

proprii şi rotaţia în jurul soarelui. Relaţiile de calcul pentru densitatea de flux solar se

deduc numai din considerente astronomice şi au caracter general. Singurii parametri ce

trebuie specificaţi sunt coordonatele geografice ale locaţiei, orientarea suprafeţei şi

reperul temporal. Practic, aceste ecuaţii descriu variaţia periodică a densităţii fluxului

solar la limita extraterestră a atmosferei, reprezentând elementul primar al oricărui

model aplicabil pentru calculul energiei solare colectabile în condiţii climatice reale la

nivelul solului.

2. Atmosfera modifică fluxul de energie total, atât în ceea ce priveşte conţinutul spectral

cât şi distribuţia sa spaţială, prin fenomenele fizice de absorbţie, difuzie și reflexie.

Ponderea acestor fenomene este strâns legată de lungimea drumului parcurs de radiaţie

la traversarea atmosferei şi de compoziţia acesteia. Dacă lungimea drumului parcurs

de radiaţie prin atmosferă poate fi calculată din considerente astronomice în funcţie de

coordonatele geografice şi reperul temporal, efectele generate de compoziţia

atmosferei sunt fenomene aleatoare dependente de parametrii climatici.

3. Estimarea iradierii solare pe diferite eşantioane temporale se face prin integrarea

modelului de cer senin între limitele intervalului orar considerat. O eşantionare orară

este absolut necesară atunci când se estimează energia solară colectabilă pe suprafeţe

orientate. În cazul în care se calculează valorile zilnice ale iradierii solare pe plan

orizontal, integrarea se face între momentele de răsărit şi apus ale soarelui.


60

4. În general, atenuarea radiaţiei solare datorată norilor este mai importantă decât cea

datorată oricăror alţi constituenţi atmosferici. Acest fenomen este dificil de estimat

deoarece distribuţia norilor pe cer este aleatoare. Transmisia radiaţiei prin nori depinde

de natura, altitudinea, grosimea acestora şi de extinderea stratului noros. Dar, de

obicei, numai natura şi altitudinea norilor se măsoară şi sunt cunoscute. De aceea, în

algoritmii de estimare a energiei solare, norii se consideră uniformi. Astfel, pentru

corecţia iradierii calculate anterior se va considera gradul de nebulozitate.

5. Iradierea solară calculată în raport cu o suprafaţă orizontală poate fi transpusă în raport

cu o suprafaţă orientată, folosind un set de ecuaţii specifice. La acest pas apare o

componentă nouă, şi anume, radiaţia reflectată de sol. Aceasta este corelată cu

iradierea solară globală prin intermediul albedoului (caracterizează reflectivitatea

mediului) şi a unui factor de configurare geometrică. Singurele informații necesare

sunt cele referitoare la orientarea suprafeţei (unghiul de înclinare şi unghiul azimutal).

Dacă suprafaţa înclinată este orientată spre altă direcţie decât sud, o atenţie deosebită

trebuie acordată calculării componentei directe a iradierii solare: limitele de integrare

se modifică luând în considerare momentele aparente de “răsărit” şi de “apus” ale

soarelui în raport cu suprafaţa colectoare.

Etapele algoritmului prezentat reprezintă o variantă aparent simplă de calcul al

energiei solare colectabile pe suprafeţe orientate. În realitate, fiecare etapă reprezintă o

provocare, modelele disponibile fiind direct influențate de nivel de acurateţe acceptabil al

rezultatelor finale.

4.4.1 Calculul iradierii solare extraterestre

O consecinţă a mişcării pământului pe o traiectorie eliptică este modificarea continuă a

distanţei dintre pământ și soare, fapt ce influenţează fluxul solar incident pe suprafaţa

pământului. Totuși la limita atmosferei se defineşte constanta solară egală cu fluxul solar

incident pe o suprafaţă unitară normală la razele soarelui, atunci când distanţa pământ - soare

este cea medie [&38]. În prezent, valoarea constantei solare este stabilită convenţional la

valoarea GSC = 1367 W/m2.

Iradianţa solară extraterestră într-o anumită zi j din an poate fi calculată cu exactitate,

expresia de calcul punând în evidență faptul că abaterea maximă a iradianţei solare

extraterestre faţă de constanta solară este de 4.3 %.

În absenţa atmosferei, densitatea fluxului solar incident pe o suprafaţă orizontală la

nivelul solului se determină cu relaţia G0 = G0 sin α , în care unghiul de înălţare a soarelui pe


61

cer α, se calculează ca o relaţie dependentă de latitudinea geografică ϕLA, unghiul de declinaţie

δ şi unghiul orar [&39-42]. Relaţia geometrică dintre un plan arbitrar orientat faţă de

radiaţia solară şi pământ poate fi descrisă prin intermediul unghiurilor amintite.

δ

M

Zenit N

LA

Planul ecuatorialω

Fig. 4.3. Geometria solară

În plus, pământul se roteşte în jurul axei proprii polare. Axa polară a pământului este

înclinată cu un unghi de 23.45o faţă de o axă perpendiculară pe planul orbitei pământului.

Această înclinaţie face ca înălţimea soarelui pe cer să fie mai mare în timpul verii decât în

timpul iernii. Mişcarea diurnă a soarelui pe bolta cerească se face în sens retrograd, de la est la

vest. Soarele nu răsare şi nu apune în aceleaşi puncte ale orizontului mereu, iar ridicarea sa

aparentă pe bolta cerească variază în timpul anului, fiind cuprinsă între 19.38º şi 66.17º,

pentru latitudinea orașului Iași (latitudine: 47º10’ N, longitudine 27º35’ E).

Prin definiţie, unghiul dintre punctul de înălţare maximă a soarelui în traiectoria sa

aparentă pe cer într-o zi şi al aceluiaşi punct de pe cer la oricare echinocţiu, se numeşte unghi

de declinaţie. Deoarece mişcarea aparentă a soarelui pe boltă în timpul unei zile are loc într-

un plan paralel cu planul ecuatorial, acest parametru este o constantă a zilei. Cu alte cuvinte,

declinaţia este unghiul dintre planul ecuatorial şi direcţia razelor de soare. Acesta variază între

+23.5º şi –23.5º, valori atinse la solstiții. Declinaţiile pot fi calculate cu exactitate pentru

fiecare zi din an.

Un alt unghi utilizat în expresiile de calcul este unghiul orar ce descrie deplasarea

unghiulară a soarelui faţă de poziţia de amiază, în planul de călătorie aparent al soarelui.

Unghiul orar este diferenţa dintre prânz şi momentul dorit de zile în termeni de o rotaţie de

360o în 24 de ore.

Al doilea termen, folosit pe scară largă pentru evaluarea cantitativă a radiației solare,

este iradierea. Iradierea, H (Wh/m2), reprezintă o măsură a energiei primite de la soare într-un

anumit interval de timp, fiind calculată ca integrala iradianței solare într-o anumită perioadă

de timp. Iradierea zilnică medie extraterestră pe o suprafață orizontală (kWh/m2) poate fi

calculată prin integrarea iradianței solare între răsărit și apus.


62

În figura următoare este reprezentată grafic iradierea solară extraterestră, într-un an

calendaristic, corespunzătoare locației orașului Iași, precum și valorile iradianţei solare

globale înregistrate în anii 2015 și 2016 de staţia meteorologică din cadrul laboratorului

LACARP. Diferența dintre cele două iradiații reprezintă o consecinţă a faptului că toate

ecuaţiile utilizate pentru calculul iradiației extraterestre nu au luat în considerare fenomenele

fizice care au loc la traversarea atmosferei de către radiaţia solară. Expresiile matematice

menționate mai sus sunt disponibile în modelul ESRA, precum și în literatura de specialitate

referitoare la ingineria solară.

ian feb mart apr mai iun iul aug sept oct noi dec0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Luna

Rad

iatie

sol

ara

Radiatie extraterestra vs. masurata, 2015

Rad. extraterestra

Rad. masurata

ian feb mart apr mai iun iul aug sept oct noi dec0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Luna

Rad

iatie

sol

ara


Rad. extraterestra

Rad. masurata

Fig. 4.4 Comparaţie între iradiația solară extraterestră zilnică calculată cu modelul ESRA şi iradiația solară globală zilnică înregistrată în Iași în anii 2015 și 2016

4.4.2 Influenţa atmosferei asupra radiaţiei solare

De la limita superioară a atmosferei, până la suprafaţa terestră, intensitatea radiaţiei

solare este atenuată prin efectele cumulate de absorbție, difuzie și reflexie din atmosferă.

Astfel, valoarea intensităţii radiaţiei solare la nivelul solului este atenuată, gradul de atenuare

a radiației solare fiind dependent de poziţia geografică (latitudine, longitudine, altitudine) și

condiţiile climatice.

La trecerea prin atmosferă, radiația solară este absorbită, în sensul că radiația solară îşi

pierde din energia înmagazinată. Absorbţia are un caracter selectiv, ea depinzând de natura

mediului absorbant şi de lungimea de undă a radiației solare. Unele componente ale

atmosferei, cum ar fi ozonul, gazele triatomice, CO2, oxigenul, vaporii de apă sau particulele

de praf etc., contribuie la absorbţia parţială a radiaţiei solare. Atmosfera terestră absoarbe

aproape complet radiaţia X şi o mare parte din radiaţia din domeniul ultraviolet (UV), în timp

ce prezintă câteva ferestre de transparenţă pentru radiaţia din domeniul vizibil şi o parte a

domeniului infraroşu. În general, radiaţia absorbită este transformată în căldură, ea fiind

retransmisă în atmosferă, în toate direcţiile, sub formă de radiaţie difuză. Prin acest proces,

atmosfera se încălzeşte şi produce la rândul ei o radiaţie cu lungime de undă mare, denumită

radiaţie atmosferică sau radiaţia bolţii cereşti.


63

Difuzia (împrăştierea) este fenomenul fizic în urma căruia radiaţia solară, în momentul

traversării atmosferei terestre, este deviată de la traiectoria iniţială de către impurităţile din

atmosferă. Atmosfera conţine particule fine în suspensie (fum, praf, ceaţă, emulsii).

Fenomenul se explică prin producerea undelor secundare în mediul difuzant, a căror direcţie

este diferită de cea a undei primare. Când frecvenţa undelor secundare este aceeaşi cu a undei

primare, difuzia se numeşte difuzia elastică (difuzie Rayleigh), iar când frecvenţa undelor

secundare este diferită de a undelor primare, difuzia se numeşte difuzie inelastică. Din cauza

transferului de energie către undele secundare, intensitatea undei primare scade. Radiaţia

difuză include şi radiaţia deviată faţă de unghiul determinat de legile reflexiei. Intensitatea

radiaţiei difuze depinde de raza particulelor difuzante, natura și densitatea lor, precum și de

lungimea de undă a radiaţiei. Pentru particulele mai mici decât lungimea de undă a radiaţiei,

difuzia este invers proporţională cu puterea a patra a lungimii de undă. Particule cu

dimensiuni mult mai mici decât lungimea de undă a radiaţiei, cum sunt atomi sau molecule

biatomice, conduc la difuzia Rayleigh. Când diametrul particulelor difuzante este mai mare

sau egal cu lungimea de undă, intensitatea radiației difuzate este invers proporţională cu

puterea a doua a lungimii de undă (difuzie Mie) şi scade cu creșterea dimensiunii particulelor

difuzante. Pentru aceste particule, difuzia este identică pentru toate lungimile de undă. Difuzia

produsă de particulele cu diametre mai mari are o rezultantă cu compoziţie spectrală

asemănătoare radiaţiei directe.

Pe lângă cele două fenomene de absorbţie şi difuzie, o parte a radiaţiei solare este

reflectată de atmosferă sau de unele componente ale acesteia, acest fenomen fiind cu atât mai

intens cu cât gradul de nebulozitate este mai ridicat. În urma reflexiei, o parte suplimentară a

radiaţiei solare este disipată prin mecanismul difuziei Rayleigh.

Modelele care iau în considerare dependenţa fenomenelor de absorbţie, difuzie şi

reflexie a radiaţiei în funcție de lungimea de undă, se numesc modele spectrale. Aceste

modele spectrale sunt dificil de aplicat în practică, având în vedere dificultăţile de calcul ale

integralelor după lungimea de undă a radiaţiei incidente.

4.4.3 Calcularea iradierii solare în condiţii de cer senin

Iradierea solară globală se calculează prin integrarea modelelor de iradianţă. Pentru

calculul iradierii solare zilnice, integrarea se face între răsăritul şi apusul soarelui, energia

solară colectabilă într-o perioadă mai lungă de timp, obţinându-se prin sumarea iradierii

globale zilnice.


64

Pentru evaluarea atenuării radiației solare de către atmosfera terestră, se defineşte

coeficientul de transmitanță atmosferică, coeficient care evaluează fenomenele de absorbţie,

difuziune și reflexie asupra radiaţiei solare la traversarea atmosferei [&43]. Bine înțeles că

acest coeficient este dependent de lungimea drumului parcurs de radiația solară prin

atmosferă. Atmosfera reală nu este uniformă deoarece densitatea de particule, presiunea şi

temperatura variază cu altitudinea. Atmosfera standard înlocuieşte atmosfera reală cu un strat

omogen de gaz având aceeaşi compoziţie dar presiune uniformă.

Densitatea fluxului solar la sol este dependentă de lungimea drumului radiaţiei solare

prin atmosfera, lungime care depinde de unghiul de incidenţă a radiaţiei solare şi altitudinea

locului. În plus, lungimea drumului depinde de presiunea p la altitudinea x în atmosfera

standard şi p0 presiunea atmosferică normală. Literatura de specialitate [&44,45] oferă expresii

empirice de calcul al lungimii drumului parcurs de radiaţie prin atmosferă, în funcție de

unghiul de înălţare al soarelui pe cer, de raportul presiunilor p/p0 şi, evident, de altitudinea

punctului de interes.

Un astfel de model a fost utilizat în [&P15,P16] pentru evaluarea valorile radiației solare

la nivelul solului, cercetările utilizând modelul de radiație solare extraterestre bazat pe

ecuațiile matematice publicate în modelul ESRA [&36] și adaptat pentru teritoriul României.

Cercetările desfășurate în cadrul proiectului PERFORM-ERA – 57649 (2010 – 2013) au

condus la dezvoltarea unei aplicații software care permite evaluarea radiației solare la nivelul

solului, în plan orizontal și în condiții de cer senin, în funcție de coordonatele geografice și

temporale din zona de interes. Astfel a fost dezvoltat un model de radiație solară în condiții de

cer senin, bazat pe modelul ESRA, și care a fost ulterior completat cu un model de altitudine

digitală (Digital Elevation Model), model dezvoltat pe baza Shuttle Radar Topologhy

Database [&46]. Aplicația software a fost utilizată în trasarea hărților de potențial solar, în

condiții de cer senin și pe suprafețe orizontale, pentru teritoriul României.

Fig. 4.5 Estimarea potențialului solar (fără și cu efectul de umbrire local)


65

Estimările au fost validate utilizând valorile radiației solare din alte două baze de date

bine cunoscute, erorile relative indicând faptul că valorile calculate ale iradierii solare au o

precizie suficient de bună.

4.4.4 Influenţa nebulozităţii asupra iradierii solare

Pentru evaluarea gradului de atenuare a radiației solare de către stratul de nori, se

defineşte indicele de nebulozitate k. Acest indicator se calculează ca raportul dintre iradianța

totală incidentă la nivelul solului şi iradianța în exteriorul atmosferei terestre, ambele evaluate

pe suprafețe orizontale. Indicele de nebulozitate evaluează gradul de acoperire cu nori, luând

valori între 0 şi 1, cu k = 0 pentru cer acoperit cu nori şi k =1 pentru cer senin. Dezavantajul

determinat de influența poziției relative nor-soare asupra indicelui de nebulozitate a fost redus

prin definirea indicelui de nebulozitate orar kh. Astfel, componenta directă a iradierii la

suprafața solului se calculează prin integrarea componentei directe a iradianţei, ponderate de

valoarea coeficientului de nebulozitate orar. În ipoteza simplificatoare a norilor identici,

omogeni şi cu aceeaşi grosime, indicele de nebulozitate este înlocuit printr-o valoare a

indicelui de nebulozitate zilnic kd, cu ajutorul căruia se poate calcula valoarea medie a

iradianţei solare directe. Coeficientul, sau indicele, de nebulozitate este un parametru ușor de

evaluat în cazul în care se dispune de valorile măsurate ale iradianței la nivelul solului.

4.5 Analiza probabilistică a potenţialului solar

Ca o regulă generală, putem spune că variabila meteorologică a radiaţiei solare nu este

nici complet aleatoare, nici complet deterministă. Aceasta variabilă este puternic aleatoare

pentru perioade scurte de timp (zile şi ore) şi puternic deterministă pentru perioade lungi de

timp (luni şi ani). Caracterul aleator al iradianței solare la nivelul solului este determinat doar

de condițiile atmosferice ale zonei, valorile iradianței solare extraterestre putând fi

determinate cu precizie pentru orice locaţie şi pentru orice moment de timp.

Astfel, în direcția modelării caracterului aleator al resursei solare, studiile au vizat

modelarea probabilistică a iradianței solare prin intermediul funcției de distribuție a indicelui

de nebulozitate. Literatura de specialitate [&47-51] indică existența diferitelor funcții de

distribuţie care ar putea fi implicate în modelarea caracterului aleator al indicelui de

nebulozitate.

Liu și Jordan [&49] au studiat caracteristicile statistice ale radiației solare folosind

indicele de nebulozitate ca variabilă aleatoare. Cercetările lor au pus în evidență modul în care

indicele de nebulozitate zilnic este influențat de media lunară a indicelui de nebulozitate

zilnic. Autorii au subliniat faptul că funcțiile de repartiție ale indicelui de nebulozitate nu sunt


66

strict dependente de locaţia şi de luna din an pentru care se face analiza, ci mai degrabă

depind de media lunară a valorilor nebulozităţilor zilnice, pentru fiecare lună considerată.

Bendt [&50] și Hollands&Huget [&51] au dezvoltat expresiile distribuţiilor Liu şi Jordan. Bendt

a propus o distribuţie a frecvenţei valorilor indicelui de nebulozitate zilnic (kd), în funcție de

media lunară a acestui indice. Punctul de plecare a fost faptul că indicele de nebulozitate

zilnic (kd) prezintă o distribuţie exponenţială de-a lungul lunii, variind doar între valorile

minime şi maxime înregistrate (kd min, kd max). Bendt a studiat diferite distribuții pentru

secvențe pur aleatorii ale indicelui de nebulozitate, propunând următoarele expresii pentru

funcțiile de distribuție și repartiție:

)exp()exp(

)exp(),(

minmax dd

ddd kk

kkkf

și )exp()exp(

)exp()exp(),(

maxmin

min

dd

dddd kk

kkkkF

unde kd este indicele de nebulozitate zilnic, kdmin=0,05 este limita inferioară și kdmax este limita

superioară a indicelui de nebulozitate zilnic, evaluat lunar. Parametrul γ definește distribuția

exponențială particulară, putând fi calculat cu următoarea relație:

)exp()exp(

)exp(1

)exp(1

maxmin

maxmaxminmin

dd

dddd

d kk

kkkk

k

De asemenea, alte studii au propus o funcție de distribuție a indicelui de nebulozitate

evaluată doar în funcție de valoarea medie a nebulozităților pe intervalul de analiză.

Hollands&Huget au propus utilizarea unui funcții de distribuție Gamma modificată, astfel:

0

)(

),(,

max

max,

tjm

t

k

t

ttjm

ttk

ek

kkC

kkf

max,0 tt kk

Parametrii C și λ depind de maxtk și tk , unde indicele t indică posibilitatea utilizării

expresiilor de calcul atât pentru indicele de nebulozitate zilnic, cât și pentru cel orar:

)1(

)(

max,

max2

,,

,tjm

ktjm

jmke

kC

tujm

și max

0426.53118.1,

,

,, 1062519.172

t

jmjm k

ee jmjm ,

tt

tjm

kk

k

max

max,

fiind coeficienți ce se calculează pentru fiecare lună m și fiecare oră j în parte.

Astfel, în direcția modelării caracterului aleator al coeficientului de nebulozitate, în

[&P17] au fost studiate distribuțiile Bendt și Holland&Huget, având în vedere bazele de date

referitoare la valorile orare și zilnice ale gradului de nebulozitate. Pentru întocmirea bazelor

de date, studiile s-au concentrat asupra evaluării comportamentului aleatoriu al iradierii la

nivelul solului [&52,53]. În acest sens, valorile orare și zilnice ale indicelui de nebulozitate au

fost calculate luând în considerare raportul dintre valorile iradierii globale pe suprafața


67

orizontală disponibilă în baza de date LACARP și valorile iradierii extraterestre evaluate pe

baza metodelor analitice.

Fig. 4.6 Modulul senzorilor și consola stației meteorologice Vantage Pro2 (din lab. LACARP)

Fig. 4.7 Valorile iradierii și iradianței înregistrate de stația Vantage Pro2 (lab. LACARP)

Astfel, cu ajutorul stației meteorologice Vantage Pro2 au fost înregistrate și prelucrate

datele referitoare la iradiație și iradianță începând cu 1 martie 2013. Datele sunt înregistrate în

fiecare minut, acestea fiind ulterior prelucrate și mediate pe intervale de 60 minute.

Pentru evaluarea probabilistică a gradului de nebulozitate, au fost calculate valorile

orare și zilnice ale indicelui de nebulozitate pentru perioada 1 martie 2013 - 31 decembrie

2016. În acest sens, valorile iradianței extraterestre au fost calculate luând în considerare

modelul ESRA adaptat pentru coordonatele geografice și temporale ale locației. Figura 4.7

prezintă, în aceleași coordonate, iradianța extraterestră calculată pe baza modelului analitic,

precum și măsurătorile iradianței globale pentru câteva zile consecutive. Pentru exemplificare

s-a considerat câte o săptămână din anii 2013 și 2016.


68

0

200

400

600

800

1000

O saptamana din luna aprilie

Rad

iatie

sol

ara


Rad. extraterestra

Rad. masurata

0

100

200

300

400

500

600

700

800

O saptamana din luna februarie

Rad

iatie

sol

ara


Rad. extraterestra

Rad. masurata

Fig. 4.8 Reprezentarea valorilor iradierii extraterestre vs. măsurate la nivelul solului

Valorile orare și zilnice ale indicelui de nebulozitate au fost calculate pentru întreaga

perioadă de studiu (2013-2016). Figurile următoare prezintă analiza statistică a datelor

obținute pentru cei patru ani de analiză. După cum se poate observa, valorile inferioare ale

gradului de nebulozitate sunt apropiate de 0, în timp ce valorile superioare se situează în jurul

valorilor de 0.6-0.7. De asemenea, valorile lunare inferioare, medii și cele superioare sunt

indicate în Tabelul 4.2.

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Luna

Neb

uloz

itate

Kt

Statistica valorilor orare ale nebulozitatii pt anul 2013

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Luna


Neb

uloz

itate

Kt

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Luna

Neb

uloz

itate

Kt


0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Luna

Neb

uloz

itate

Kt


Fig. 4.9 Statistica lunară a indicelui de nebulozitate zilnic, din perioada 2013-2016


69

Tabelul 4.2. Valorile lunare medii ale gradului de nebulozitate

Luna

2013 2014 2015 2016 kdmin dk kdmax kdmin dk kdmax kdmin dk kdmax kdmin dk kdmax

Jan 4.28 28.75 61.83 8.23 29.13 61.41 5.15 28.26 61.69Feb 10.66 30.89 54.37 5.73 33.44 67.05 5.33 31.27 57.80Mar 4.34 36.31 80.37 4.30 35.34 61.32 8.38 35.43 62.64 5.65 36.74 60.31Apr 5.41 41.76 67.23 5.69 33.82 58.24 5.25 39.81 62.55 7.26 41.27 59.30May 8.18 46.54 67.26 6.01 41.14 69.55 15.39 46.15 58.55 13.87 39.39 55.72Jun 16.92 43.55 60.62 22.07 45.44 68.89 18.01 49.04 62.62 6.91 41.67 56.31Jul 11.55 45.50 67.24 19.39 39.55 56.41 8.71 45.60 65.39 39.92 45.23 48.92

Aug 14.13 45.22 64.00 10.24 44.20 65.63 10.28 44.15 67.66 7.14 45.16 59.75Sep 13.23 39.90 57.67 16.72 48.21 56.81 4.36 38.97 63.09 9.31 42.84 55.53Oct 8.12 38.17 65.52 4.83 37.62 58.59 4.61 37.87 55.74 2.81 27.38 57.40Nov 4.50 30.44 57.27 3.79 22.52 56.56 0.00 29.82 57.35 3.04 29.39 56.25Dec 1.71 31.62 57.80 3.57 25.71 65.78 0.00 35.16 57.60 5.02 30.20 54.68

Pentru evaluarea puterii generate de sursele fotovoltaice, funcțiile de distribuție utilizate

pentru modelarea variabilei aleatoare asociată indicelui de nebulozitate sunt distribuțiile

Bendt și Holland&Huget. În expresia acestor distribuții intervin o serie de parametri statistici,

specifici valorilor orare și zilnice ale indicelui de nebulozitate, care la rândul lor depind doar

de valorile medii și maxime ale gradului de nebulozitate, înregistrate în perioada de analiză.

Similar cu studiile efectuate pentru evaluarea caracterului aleator al potențialului eolian,

cercetările au vizat identificarea funcțiilor de distribuție care modelează cât mai precis

caracterul aleator al indicelui de nebulozitate. Pe baza funcțiilor menționate anterior,

considerate ca fiind funcții generalizate de distribuție asociate indicelui de nebulozitate, s-au

efectuat analize statistice utilizând diferite baze de date ale indicelui de nebulozitate orar și

zilnic și considerând funcțiile anterioare ca funcții de densitate de probabilitate de referință.

Tabelul 4.3 Valorile parametrului gamma asociat distribuțiilor Bendt

Luna 2013 2014 2015 2016 γ γ γ γ

Jan -1.5810 -2.4823 -1.9800 Feb -1.0274 -0.9481 -0.1263 Mar -1.2752 0.9363 -0.0329 1.5293 Apr 1.7412 0.8062 2.2183 3.7601 May 3.2061 1.0049 6.6872 3.2457 Jun 3.0935 -0.0210 5.8280 5.5313 Jul 2.4326 1.4525 3.3824 12.2909

Aug 3.0835 2.5295 1.9270 5.8264 Sep 2.7721 10.9873 1.8629 6.7368 Oct 0.4949 2.5301 3.7396 -1.1040 Nov -0.1902 -3.4793 0.4197 -0.1102 Dec 0.7105 -2.9293 2.3690 0.1737

Folosind baza de date cu valorile orare ale indicelui de nebulozitate, au fost estimate

valorile parametrilor funcțiilor de distribuție teoretice care aproximează distribuțiile empirice


70

ale frecvențelor de apariție ale indicelui de nebulozitate. Tabelul 4.3 prezintă parametrii

distribuției Bendt pentru baza de date analizată, parametrul gamma fiind determinat pe baza

valorilor inferioare, medii și superioare ale gradului de nebulozitate, pentru fiecare lună în

parte.

De asemenea, tabelul 4.4 prezintă parametrii funcției de distribuție Hollands & Huget,

parametrii C și λ fiind determinați pe baza valorilor medii și a valorilor superioare ale

indicelor de nebulozitate, pentru fiecare lună în parte.

Tabelul 4.4 Valorile parametrului specifici asociați distribuției Hollands & Huget

Luna 2013 2014 2015 2016

C λ C λ C λ C λ Jan 1.3788 3.46882 1.297 3.72853 1.4531 3.30049Feb 0.6711 6.96163 0.9884 3.97867 0.8084 5.77827Mar 1.1659 2.41216 0.5496 6.39994 0.5965 5.97616 0.3952 7.47644Apr 0.3093 7.03661 0.5539 6.86777 0.2758 8.03819 0.121 10.6941May 0.1145 9.27735 0.4153 6.02243 0.0124 16.0646 0.1056 11.8897Jun 0.0778 11.4397 0.1839 7.98948 0.0139 14.665 0.0524 13.4575Jul 0.1465 8.7462 0.1161 11.4747 0.1072 9.74957 4×10-9 54.2303

Aug 0.0928 10.3312 0.1575 8.85078 0.2066 7.91343 0.0332 13.5727Sep 0.1334 10.8229 0.0006 23.2364 0.3428 7.39747 0.0229 15.6537Oct 0.4826 6.15793 0.2739 8.77493 0.1695 10.6602 1.3606 4.06088Nov 0.8855 5.56404 2.3691 1.93916 0.974 5.2367 0.9737 5.40654Dec 0.7671 5.94427 2.1343 1.48791 0.4089 7.86133 0.7722 6.44701

Pentru verificare încadrării distribuțiilor empirice în cele teoretice, au fost efectuate

teste statistice, metoda erorilor relative și cea a celor mai mici pătrate indicând o bună

aproximare a funcțiilor empirice asociate indicelui de nebulozitate folosind distribuțiile Bendt

și Hollands&Huget. Astfel, pentru studiile viitoare privind evaluarea puterii generate din

sursele fotovoltaice, funcția de distribuție utilizată în vederea modelării caracterului aleator

asociat indicelui de nebulozitate va fi distribuția Holland&Huget, expresia si forma acestei

distribuții fiind prezentată în figura următoare. Distribuția prezintă avantajul dependenței

parametrilor doar de valorile medii și valorile maxime lunare evaluate pe baza valorilor orare

ale indicelui de nebulozitate din luna analizată.

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.80

0.5

1

1.5

2

2.5x 10

-3 March, 10 AM

Hourly Clearness Index

PD

F

Fig.4.10 Funcția de distribuție Holland&Huget


71

Capitolul 5

CONTRIBUȚII PRIVIND DIMENSIONAREA, MONITORIZAREA ȘI MANAGEMENTUL SISTEMELOR AUTONOME ALIMENTATE DIN SURSE HIBRIDE REGENERABILE

5.1 Situaţia și tendințele actuale relativ la autoconsumul din surse fotovoltaice

În ultimii ani, puterea instalată în surse fotovoltaice a crescut rapid. În anul 2017, în

întreaga lume au fost construite capacități de peste 76 GW care s-au adăugat celor existente la

sfârșitul anului 2016, de aproximativ 304 GW [&54,55]. Din total, în Europa puterea instalată a

crescut de la 101,08 GW la sfârșitul lui 2016, la 106,61 GW la sfârșitul lui 2017. În Asia există

actualmente cea mai mare parte din sursele fotovoltaice. Piața sistemelor fotovoltaice din China

este cu mult înaintea restului lumii. Administrația Națională pentru Energie a Republicii

Populare Chineze (NEA) susţine că în anul 2017, în China, au fost instalate unităţi fotovoltaice

cu o putere instalată de 52,83 GW, atingând astfel o putere totală cumulată de aproximativ 130

GW. De asemenea, potrivit Asociaţiei Asia Europe Clean Energy (Solar) Advisory (AECEA), se

estimează că până în anul 2020, în China se va instala o putere totală cumulată de 250 GW.

Principalii producători de componente fotovoltaice (lingouri, celule, panouri fotovoltaice) sunt

companii din China (de exemplu: Jinko Solar, Trina Solar, JA Solar, Yingli Green Energy,

Talesun, Renesola etc.), aceste companii furnizând peste 50% din capacitatea totală fotovoltaică

instalată în întreaga lume. Poziția dominantă a Chinei se justifică prin dimensiunea pieței și a

dezvoltării lanțului de aprovizionare.

Strategia Uniunii Europene în domeniul energiilor regenerabile s-a clădit pe o serie de

directive, protocoale şi principii care au la bază atât politici de protejare a mediului, afectat prin

exploatarea masivă a combustibililor fosili şi emisiile de gaze cu efect de seră în atmosferă, cât şi

politici de creştere a eficienţei energetice, mai ales din partea marilor consumatori de energie

electrică. Este de menţionat faptul că în strategiile şi politicile UE nu se propune înlocuirea

integrală a combustibililor fosili cu surse regenerabile de energie, ci folosirea lor alternativă, în

limite bine stabilite de specialiştii Comisiei Europene, care să contribuie atât la eficientizarea

consumurilor de energie, prin utilizarea unor surse mai ieftine şi insuficient exploatate, cât şi la

protejarea mediului şi a resurselor acestuia, având în vedere faptul că aceste resurse sunt limitate.


72

Stimularea utilizării acestor surse şi atragerea investiţiilor în unităţi energetice ce

utilizează surse regenerabile se realizează prin mecanisme de susţinere, în conformitate cu

practica europeană.

Tabel 5.1 Capacitatea fotovoltaică totală instalată (MWp) până in anii 2016 și 2017 in UE

2016 2017

On-grid Off-grid Total On-grid Off-grid Total

Germania 40716,0 n.a. 40716,0 42394,0 n.a. 42394,0

Italia 19283,0 n.a. 19283,0 19692,4 n.a. 19692,4

Marea Britanie 11898,7 n.a. 11898,7 12759,7 n.a. 12759,7

Franta 7169,0 30,6 7199,6 8044,0 30,6 8074,6

Spania 4944,2 28,7 4972,9 5078,5 29,4 5107,9

Belgia 3561,0 n.a. 3561,0 3846,0 n.a. 3846,0

Olanda 2049,0 n.a. 2049,0 2749,0 n.a. 2749,0

Grecia 2444,3 159,5 2603,7 2445,0 160,5 2605,5

Cehia 2067,9 n.a. 2067,9 2040,3 n.a. 2040,3

Romania 1372,3 0 1372,3 1374,0 0 1374,0

Austria 1090,0 6 1096,0 1242,0 6 1248,0

Bulgaria 1028 n.a. 1028 1028,2 0 1028,2

Danemarca 848,4 2,6 851,0 907,0 2,9 909,9

Portugalia 497,0 13,0 510,0 541,0 28,0 569,0

Slovacia 533,0 0,0 533,0 533,0 0,0 533,0

Ungaria 273,0 15,0 288,0 350,0 18,0 368,0

Polonia 191,0 2,9 193,9 268,3 2,9 271,2

Slovenia 233,0 0,1 233,1 258,0 0,1 258,1

Suedia 140,0 13,0 153,0 218,0 13,0 231,0

Luxemburg 122,0 0,0 122,0 127,0 0,0 127,0

Malta 93,6 0,0 93,6 109,2 0,0 109,2

Cipru 84,0 n.a. 84,0 105,3 n.a. 105,3

Lituania 80,0 0,1 80,1 82,0 0,1 82,1

Finlanda 35,0 n.a. 35,0 61,0 n.a. 61,0

Croatia 49,5 0,9 50,4 51,5 0,1 51,5

Irlanda 5,0 1,0 6,0 8,0 1,0 9,0

Letonia 1,3 0,0 1,3 1,3 0,0 1,3

Estonia 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Uniunea Europeana 100809,1 273,4 101082,5 106313,7 292,6 106606,2


73

Marea majoritate a instalațiilor fotovoltaice sunt conectate la rețea. Ca urmare, producția

corespunzătoare de energie electrică nu asigură consumul local, spre deosebire de cazurile

instalațiilor independente în care producția de energie electrică și stocarea acesteia asigură

consumul local instantaneu sau pe un interval prestabilit de timp. Clasic, energia electrică este

produsă în centrale de putere mare și distribuită consumatorilor prin intermediul rețelelor de

ÎT/MT/JT. Generarea distribuită, deseori intermitentă cum este cazul surselor de putere mică,

solare sau eoliene, amplasate lângă consumatori, are avantajul reducerii puterii cerute la vârf ca și

al unei calități crescute a energiei [&57,58]. Există și unele probleme rămase de rezolvat în scopul

extinderii utilizării producției intermitente de energie electrică în sistemul energetic: reglarea

frecvenței, asigurarea rapidă a cererii din sistem la variații bruște ale sarcinii, echilibrarea puterii

generate intermitent cu cea cerută în condițiile asigurării stabilității tensiunii [&5, 6]. Aceste

probleme pot fi rezolvate parțial prin creșterea autoconsumului din sursele distribuite.

Autoconsumul, în această lucrare, este definit drept producția de energie electrică din surse

fotovoltaice consumată direct de producător care este, de regulă, proprietarul sursei fotovoltaice.

5.2 Politici și reglementări referitoare la autoconsum

Deşi piaţa sistemelor fotovoltaice este situată pe un trend crescător, potrivit Solar Power

Europe [&56], piaţa energiei generate din sistemele fotovoltaice este într-o permanentă tranziţie,

trecând de la o piaţă a cărei dezvoltare s-a bazat pe stimulentele financiare acordate pentru

energia generată, la o nouă structură, în care proprietarii rezidenţiali, comerciali şi industriali de

sisteme fotovoltaice sunt încurajaţi să utilizeze energia fotovoltaică pentru a-si acoperi necesarul

propriu de energie electrică. In general, costul energiei electrice în sectorul rezidenţial are o

valoare mai mare decât costul energiei electrice generate din sistemele fotovoltaice, astfel încât

autoconsumul a devenit o alternativă la stimulentele financiare care au susţinut şi au adus

beneficii economice proprietarilor de astfel de sisteme [&60,61]. Astfel, în ultima perioadă,

autoconsumul de energie electrică din surse proprii este încurajat. Tendinţa globală actuală este

de a utiliza energia electrică din surse regenerabile pentru a îmbunătăţi performanţele energetice

ale clădirilor [&62].

Legislaţia din Romania în domeniul energiei produse din surse regenerabile (în particular

din surse fotovoltaice) aduce în discuţie intensificarea sprijinului acordat, prin stimulente

financiare, deţinătorilor de sisteme fotovoltaice rezidenţiale, în vederea încurajării majorării


74

autoconsumului din sursele proprii. Acest sprijin financiar se bazează pe un stimulent financiar,

prin plata echivalentului certificatelor verzi aferente energiei electrice produse în sistemele

proprii şi autoconsumată. In consecinţă, interesul pentru autoconsum a crescut în rândul

proprietarilor de sisteme fotovoltaice.

Există diferite tehnologii destinate creșterii autoconsumului din surse fotovoltaice, dintre

care două se evidențiază: stocarea energiei, în special în baterii și managementul sarcinii

(deplasare pe axa timpului), ultima făcând parte din ceea ce se cunoaște sub numele de

managementul cererii (DSM) [&63,64]. Dependent de beneficiile obținute ca urmare a vânzării

energiei din surse fotovoltaice corelat și cu prețul celei cumpărate din rețea, autoconsumul poate

deveni profitabil pentru proprietarii unităților de generare de mică putere.

5.3 Evaluarea nivelului de autoconsum

Autoconsumul reprezintă producţia de energie fotovoltaică, consumată local de proprietarii

sistemelor fotovoltaice, ca urmare a suprapunerii dintre curbele de producţie şi consum. Figura

5.1 prezintă un profil schematic al puterii generate și cerute. Suprafețele A și B reprezintă energia

totală netă, generată și respectiv consumată. Suprapunerea din zona C corespunde puterii utilizate

direct în clădire. Aceasta este cunoscută, uneori, sub numele de autoconsum absolut.

Energie netă generată (B)

Energie netă consumată (A)

12AM 9AM 12PM 9PM 12AM

Energie netă consumată local

Pute

re g

ener

ată/

cons

umat

ă (k

W)

C

B

AA

Fig. 5.1 Profilul zilnic al curbelor puterii generate şi consumate

Ceea ce se înțelege sub numele de autoconsum absolut reprezintă, totuși, acea parte din

totalul producției care, într-o notare simplificată din figura 5.1, ar trebui să fie:

CB

CAutoconsum


75

Partea de autoconsum din totalul sarcinii este, de asemenea, o mărime folosită. Așa cum se

arată mai jos, au fost propuse mai multe denumiri pentru aceasta, neexistând încă unanimitate

asupra unei denumiri comune. În cele ce urmează se va face referire la această mărime definind-o

drept autoproducţie – AP, din două motive: primul pentru că aceasta oferă o exprimare clară a

ceea ce măsoară – gradul în care puterea generată local este suficientă pentru asigurarea energiei

necesare consumului propriu și, al doilea, pentru că este simetrică lingvistic cu expresia

”autoconsum”:

CA

CtieAutoproduc

Pentru a defini, mai formal, autoconsumul, se notează puterea instantanee cerută de clădire

cu L(t) iar cea instantanee generată de sursa solară cu P(t). Puterea utilizată local este limitată la

valoarea cea mai mică a oricăreia din cele două, exprimată de ecuația:

)(),(min)( tPtLtM

în care M(t) reprezintă partea de suprapunere instantanee a curbelor de putere generată și

consumată. În cazul stocării energiei în baterii sau al stocării termice, relația precedentă se poate

extinde:

)()(),(min)( tStPtLtM

în care S(t) înmagazinată și folosită în și de la unitatea de stocare, cu 0)( tS pe durata încărcării

și 0)( tS pe durata descărcării. Sunt luate în considerare și pierderile corespunzătoare încărcării,

stocării și descărcării unității de acumulare a energiei. Autoconsumul și autoproducţia pot fi

definite, acum, astfel:

2

1

2

1

)(

)(

tt

tt

tt

ttac

dttP

dttM

2

1

2

1

)(

)(

tt

tt

tt

ttas

dttL

dttM

Legătura dintre autoconsum și autoproducţie este:


76

2

1

2

1

)(

)(

tt

tt

tt

tt

as

ac

dttP

dttL

Această relație permite, printre altele conversia între autoconsum și autoproducție dacă

sarcina totală și producția, sau raportul între ele, sunt cunoscute. Intervalul tipic de integrare este

un an, suficient pentru a lua în considerare variațiile sezoniere și minimizarea influenței

variațiilor pe termen scurt ale puterii generate cât și a celei cerute.

5.4 Măsura autoconsumului și a interacțiunii cu rețeaua

Mărimile de bază ce definesc autoconsumul și autoproducţia, menționate mai sus, fac parte

dintr-o serie de mărimi ce descriu diversele aspecte ale interacțiunii dintre puterile generate și

consumate. Aceste mărimi sunt descrise în literatura de specialitate în care sunt prezentați o serie

de indicatori de tipul echilibrarea puterii cerute și interacțiunea cu rețeaua.

Mărimile relative la echilibrarea puterii cerute cuantifică, în diferite moduri, suprapunerea

generării cu cererea asigurând ca autoconsumul, așa cum a fost definit anterior, să devină o

mărime ce caracterizează echilibrul generare – cerere.

Mărimile ce se referă la interacțiunea cu rețeaua cuantifică puterea generată netă și puterea

cerută, interschimbată cu rețeaua, în perioadele în care echilibrul putere generată – putere cerută

nu este realizat.

Mărimile avute în vedere, autoconsumul și autoproducţia, aparțin primei categorii amintite

și se bazează numai pe profilul local al consumului. Importantă de reținut este deosebirea dintre

echilibrul generare – consum și interacțiunea cu rețeaua. Echilibrul generare-consum este

important, în primul rând, pentru determinarea puterii generate local, mărimea putând fi utilizată

de specialiștii în dimensionarea clădirilor, în timp ce mărimea referitoare la interacțiunea cu

rețeaua este relevantă, în special pentru dimensionarea rețelei de distribuție sau pentru

exploatarea clădirii în funcție de tarifele multiple ale energiei electrice [&65]. Mărimile referitoare

la echilibrul generare-consum cuantifică, în mod uzual, energia pe intervale mari de timp iar cele

la interacțiunea cu rețeaua se referă la puterea instantanee cerută sau exportată din și în rețea.

Acest lucru reflectată impactul interacțiunii cu rețeaua.


77

5.5 Factori importanți care influențează mărimile referitoare la autoconsum

În evaluarea și interpretarea mărimilor relative la autoconsumul din surse fotovoltaice este

important modul în care următorii factori afectează rezultatele:

- Valorile relative ale puterii generate de sursa fotovoltaică și a celei cerute de consumatori.

Autoconsumul, așa cum a fost definit anterior, este normalizat prin raportare la valoarea

totală a puterii generate iar autoproducția prin raportare la valoarea totală a puterii cerute.

Ca urmare, creșterea puterii generate relativ la puterea cerută va conduce, întotdeauna, la

descreșterea autoconsumului în timp ce autoproducţia va crește sau va rămâne

neschimbată, conform figurii 5.2. O clădire cu consum zero are un echilibru perfect între

energia generată local și cea consumată reprezentând un caz special în care autoconsumul

este perfect egal cu autoproducţia, conform figurii 5.3. Acest lucru este ilustrat pentru

cazul în care energia consumată totală egalează energia totală produsă.

Surplus energie generată Surplus energie consumatăEnergie consumată local

Put

ere

gene

rată

/co

nsum

ată

(kW

)


Put

ere

gene

rată

/con

sum

ată

(kW

)

Fig. 5.2 Efectul creşterii puterii generate asupra autoconsumului

Autoconsum

Pro

cent

au

toco

nsu

m/a

uto

pro

ducţ

ie

Autoproducţie

Raportul producţiei anuale la consumul anual

Zero energie din reţea

Fig. 5.3 Influenţa raportului dintre energia produsă şi cea consumată

asupra indicatorilor de autoconsum


78

Intervalul de timp de eșantionare a măsurătorilor. În multe situații practice, autoconsumul

unei clădiri este determinat folosind serii de înregistrări discrete în timp ale puterii medii generate

și ale celei cerute, intervalul de mediere fiind de ordinul orelor. O rezoluție mai mică va conduce,

întotdeauna, la o supraestimare a autoconsumului deoarece fluctuațiile care determină

dezechilibrul între curbele de putere generată și cerută sunt mascate prin mediere, conform cu

figura 5.4. Mai multe studii anterioare au investigat impactul intervalului de timp pentru achiziția

și medierea datelor relative la puterea generată din surse fotovoltaice [&66-69]. O concluzie

generală este aceea că, pentru clădiri individuale, sunt necesare înregistrări la intervale sub-orare,

în special pentru evidențierea situațiilor la vârf de sarcină, iar vârfurile maxime de putere apar în

perioadele cu cer senin.


Put

ere

gene

rată

/con

sum

ată

(kW

)


Put

ere

gene

rată

/con

sum

ată

(kW

)

Fig. 5.4 Influenţa rezoluției de măsură asupra indicatorilor de autoconsum

- Numărul de consumatorilor rezidențiali deserviți. Profilele curbelor de putere, generată și

cerută, în cazul ansamblurilor de clădiri, includ suprapuneri aleatoare ce determină

fluctuații stocastice. Totuși, având în vedere influențarea puterii generate de sursa

fotovoltaică de către gradul de nebulozitate, profilul sarcinii cerute este de așteptat să fie

mai afectat de numărul de clădiri. Acest aspect este relevant pentru integrarea clădirilor ca

și consumatori alimentați din rețea deoarece raportul între puterea generată maximă și

cererea maximă este de așteptat să fie mai mare în cazul în care există mai multe clădiri

drept sarcini agregate.


79

5.6 Opţiuni pentru majorarea autoconsumului

Există două tehnici principale folosite pentru creșterea indicatorilor de autoconsum:

stocarea energiei şi managementul sarcinii. Aceste tehnici se pot utiliza separat sau combinate. O

descriere mai detaliată a celor două opţiuni se va face în continuare. Opţiunile pentru creşterea

autoconsumului în cazul surselor fotovoltaice instalate la consumatorii rezidenţiali pot fi grupate

astfel: stocarea în baterii de acumulatori - sistemele rezidenţiale sunt echipate cu baterii de

stocare pentru optimizarea utilizării energiei; managementul cererii – coordonarea sarcinilor

flexibile, relocabile în timp; managementul cererii şi stocarea în baterii - sistemele fotovoltaice

rezidenţiale echipate cu baterii de stocare şi managementul sarcinii; alternative şi combinări ale

tehnicilor de stocare - stocarea hidrogenului, a energiei termice.

5.6.1 Tehnologii de stocare electrochimică

Una dintre cele mai folosite tehnici de stocare a energiei electrice o reprezintă stocarea

energiei sub formă de energie electrochimică, în cadrul celulelor electrochimice secundare.

Celulele electrochimice secundare, cunoscute și sub numele de baterii reîncărcabile sau

acumulatori, asigură o conversie reversibilă a energiei electrochimice în energie electrică. După

descărcare, acestea pot fi reîncărcate dintr-o sursă externă de curent continuu. Acest tip de

acumulatori asigură, în regimurile de încărcare/descărcare, conversia între cele două forme de

energie, însoțită de pierderea unei mici fracțiuni de energie, energie ce este convertită în căldură

și este disipată în mediul înconjurător. Eficiența conversiei încărcare/descărcare este de aprox.

70%-80%. Stocarea în baterii de acumulatori se referă aici la un sistem fix asociat sursei

fotovoltaice.

Sunt câteva tehnologii de stocare a energiei, disponibile comercial şi având diverse

caracteristici privind costurile, puterea maximă, capacitatea de stocare a energiei, perioada de

stocare, timpul de răspuns, eficienţa, durata de viaţă (cicluri, ani) auto-descărcarea şi maturitatea

tehnologiei [&70,71]. Tehnologiile disponibile pe piață diferă substanțial în funcție de materialele

folosite pentru realizarea electrozilor și a electroliților, conducând la valori diferite ale

caracteristicilor electrice, cum ar fi densitatea de putere, densitatea de energie, eficiența, durata de

viață, numărul de cicluri de funcționare, rezistența internă, rata de autodescărcare, precum și a

celor economice legate de costul de achiziție și mentenanță. Există câteva tehnologii diferite de

construcție a bateriilor disponibile pe piaţă, dintre tehnologiile existente amintim: tehnologia


80

Plumb-Acid (Pb-Acid), tehnologia Nichel-Cadmiu (Ni-Cd), tehnologia Nichel-Hidrura de metal

(Ni-MH), tehnologia Litiu-Ion (Li-Ion), tehnologia Litiu –Polimer (Li-Poli), tehnologia Sodiu-

Ion, tehnologia Alcalin-mangan (RAM), tehnologia Zinc-Aer etc.

5.6.2 Managementul cererii

La stocarea energiei trebuie avute în vedere pierderile asociate cu autoconsumul. Deoarece

managementul energiei stocate (legat de acumulare, stocare, descărcare) conduce totdeauna la

pierderi, este mai eficient, dacă este posibil, să se folosească instantaneu energia generată de

sursa fotovoltaică decât stocarea pentru o utilizare ulterioară. Acest aspect este important

deoarece stocarea energiei este mai probabil să fie folosită ca o metodă de creştere a

autoconsumului.

Există mai multe înţelesuri ale conceptului de management al cererii printre care, mai des

folosit, este cel legat de eficienţa şi ameliorarea consumului de energie. Aici, termenul este legat

de deplasarea sarcinii pe scara timpului ce determină modificare puterii cerute. Exemple sunt

maşina de spălat, aparatele de încălzire, ventilatoarele, aparatele de aer condiţionat care pot

funcţiona pe intervalele de timp cu surplus de producţie şi pot fi scoase din funcţiune pe duratele

cu deficit de producţie de energie electrică regenerabilă. Perioadele de timp în care interacţiunea

(schimbul de energie) cu reţeaua de energie electrică este importantă pot fi minimizate.

Deplasarea sarcinii poate fi efectuată manual, de către persoane care conectează sau deconectează

receptoarele, sau automat, cu ajutorul unor algoritmi de control şi dispozitive care iau în

considerare inclusiv parametrii meteorologici, prognoza meteo, temperatura ambiantă, iradiaţia

solară [&72].

5.6.3 Alte tehnologii de stocare a energiei electrice

Bateriile de acumulatori sunt adecvate stocării energiei pe termen scurt datorită ratei

scăzute de descărcare. Bateriile au o eficienţă ridicată a conversiei dar se autodescarcă pe o

perioadă mare de timp astfel încât sunt recomandate pentru a echilibra fluctuaţiile zilnice ale

balanţei de puteri.

Pe termen lung însă, alte metode de stocare sunt potrivite printre care stocarea hidrogenului

[&73]. Pentru sistemele fotovoltaice rezidenţiale, hidrogenul împreună cu celulele de combustie

reprezintă cea mai bună soluţie de conversie a energiei pentru perioade îndelungate de stocare.


81

Hidrogenul poate fi produs folosind o instalaţie de electroliză, stocat într-un rezervor de înaltă

presiune şi apoi transformat în electricitate folosind o celulă de combustibil. Conversia energiei

electrice în hidrogen şi apoi din nou în electricitate are un randament de circa 36%, mult mai mic

decât în cazul bateriilor [&73]. Rata de descărcare în cazul stocării hidrogenului este aproape zero.

Un alt avantaj al hidrogenului este că instalaţiile pot fi individualizate: electrolizorul, rezervorul

de stocare, celula de combustie, în contrast cu bateria la care legătura dintre puterea nominală şi

energia stocată este strânsă.

De asemenea, energia fotovoltaică poate fi transformată şi în energie termică fie pentru

încălzire directă, fie cu ajutorul unei pompe de căldură şi stocată într-un rezervor. Aceasta poate

fi o bună soluţie alternativă în cazul în care locuinţa are un consum important de energie termică

pentru încălzire şi prepararea apei calde menajere. Energia electrică fotovoltaică poate fi stocată

sub formă de energie termică cum ar fi apă într-un rezervor pentru a fi utilizată atunci când

cererea este mare.

5.6.4 Concluzii și discuţii privind posibilitățile de îmbunătăţire a autoconsumului

Așa cum sugerează și denumirea lor, acumulatorii stochează energie, nu produc energie. Ca

urmare, profitul, excluzând stimulentele, provine din diferența dintre energia vândută și cea

cumpărată. Pentru a face un sistem fotovoltaic profitabil trebuie să fie un echilibru între consum,

producție și capacitatea de stocare, între profit și costuri, chiar dacă această problemă nu

constituie subiectul principal al multor lucrări. În literatura de specialitate, lucrările care

abordează acest aspect, susțin o posibilă creștere a autoconsumului între 13% și 24% cu o

capacitate de stocare a bateriei de 0,5-1 kWh pe kWp de putere fotovoltaică instalată.

Referitor la tehnologia bazată pe managementul sarcinii, nu există o concluzie singulară

privind creşterea autoconsumului, decât aceea că acesta este mai mare dacă există management al

cererii comparativ cu situaţia când nu există. Studiile care au considerat numai managementul

cererii sunt divergente în concluzii. Creşterea autoconsumului este cuprinsă între 2% şi 15% cu

gestionarea cererii, raportat la de rata inițială de consum propriu. Diferenţele dintre rezultate sunt

substanţiale datorându-se combinaţiei unor factori cum sunt condiţiile climatice care afectează

iradiaţia solară, consumul total al reşedinţelor, numărul de receptoare electrice relocabile (în

timp). Aceste aspecte arată importanţa efectuării mai multor studii, comparabile şi a controlului

factorilor menţionaţi.


82

Creşterile de la 30-50% la 50-70% sunt egale ca diferenţă procentuală cu toate că eforturile

în cazul al doilea sunt mai mari şi mai dificil de pus în practică în condiţiile în care autoconsumul

este deja mare. Ca urmare, managementul cererii va crește mai mult autoconsumul – ca puncte

procentuale – dacă va pleca de la o valoare mică a acestuia. În ceea ce priveşte stocarea energiei,

cel mai probabil este că întreaga capacitate de stocare nu va fi utilizată pentru exemplul de o zi.

Un alt factor ce afectează autoconsumul este strategia de control al acumulatorilor şi

managementul cererii. Cel mai simplu sistem de management al acumulatorilor este cel în care

acestea se încarcă în caz de surplus de producţie fotovoltaică şi se descarcă în cazul în care

consumul excede producţia. Acelaşi sistem de management al acumulatorilor poate fi folosit când

există un surplus de consum deşi acesta poate fi mai greu estimat automat. Acest lucru este

valabil şi în cazul managementului sarcinii unde sarcinile deplasabile trebuie distribuite pe tot

intervalul de timp cu surplus de producţie de energie. Deoarece unele sarcini nu sunt controlabile

perfect, va fi mai greu să se minimizeze interacţiunea cu reţeaua, comparativ cu situaţia stocării.

Dacă acumulatorul este încărcată direct din reţea, de exemplu noaptea, aceasta poate fi utilizată

pentru ajustarea ulterioară a consumului şi, deci, a micşorării vârfului. Dacă preţul energiei

electrice are mari fluctuații de-a lungul unei zile, managementul stocării poate fi profitabil.

Aşa cum a fost menţionat, climatul local poate influenţa autoconsumul, în special în cazul

reşedinţelor cu încălzire, răcire sau ventilaţie electrică. În regiunile reci, o pompă de căldură

poate fi utilizată pentru stocarea apei într-un boiler pentru încălzire şi consum menajer. Cererea

de energie termică este mai mare iarna pe când sursa fotovoltaică are maximul vara, astfel că

procentul autoconsumului este micşorat. În regiunile calde, cererea de energie pentru climatizare

coincide cu profilul zilnic şi anual al resursei fotovoltaice, autoconsumul poate fi crescut în acest

scop. Sistemul de stocare nu trebuie analizat din punct de vedere al pierderilor la încărcare şi

descărcare sau al energiei pierdute prin autodescărcare sau autoconsumate de acesta deoarece

acest lucru ar conduce la supraevaluarea autoconsumului în timp ce autoconsumul util nu ar

creşte semnificativ. Dacă autoconsumul este evaluat numai prin interacţiunea cu reţeaua şi

măsurarea circulaţiei de putere în punctul comun de conexiune, există riscul includerii pierderilor

în evaluare. Pierderile pot fi considerate ca şi o reducere a producţiei de energie.


83

5.7 Contribuții privind posibilitatea majorării indicatorilor de autoconsum

5.7.1 Evaluarea și analiza indicatorilor de autoconsum

Cercetările dezvoltate în cadrul proiectului PN-III-P2-2.1-CI-2017-0823 au avut drept scop

analiza situației actuale privind nivelurile indicatorilor de autoconsum și autoproducție din

instalația de utilizare a diverșilor consumatori, precum și stabilirea și implementarea unor măsuri

de creștere a nivelului autoconsumului din sursele fotovoltaice proprii.

Pentru exemplificare, în [&P18] au fost calculate valorile indicatorilor de autoconsum lunar

pe baza informațiilor referitoare la producția de energie fotovoltaică, respectiv a consumului și

injecției de putere activă în și din rețeaua de distribuție, pentru diferite puncte de consum. Astfel,

au fost efectuate studii pe consumurile de putere activă din Facultatea de Inginerie Electrică,

Energetică și Informatică Aplicată din Iași, având în vedere producțiile de energie din sursele

fotovoltaice proprii.

Facultatea de Inginerie Electrică, Energetică și Informatică Aplicată IEEIA are trei sisteme

fotovoltaice cu o capacitate instalată totală de 15 kWp, două sisteme funcționând în regim de

sisteme off-grid, iar un sistem funcționează în regim de sistem on-grid. Sistemul fotovoltaic on-

grid (LACARP denumit după Laboratorul de Cercetări Aplicate și Realizare Prototipuri [&74]) se

află în curtea interioară a Facultății de Inginerie Electrică (vezi figura 5.5), coordonatele

geografice ale locației fiind 47° 9'26 "N, 27° 35'29 "E.

Fig. 5.5. Localizarea sistemului PV LACARP

Capacitatea nominală a sistemului fotovoltaic LACARP este de 3 kWp, sistemul fiind

compus din 12 module fotovoltaice interconectate în serie. Modulele fotovoltaice au la bază

tehnologia policristalină, fiecare modul având o putere de 250 Wp și o eficiență medie de

aproximativ 15%. Modulele fotovoltaice sunt montate pe un tracker solar cu două axe (DEGER


84

tracker 3000NT / HD / CT), care orientează poziția panourilor fotovoltaice pentru a maximiza

radiația solară incidentă. Unitatea de comandă care gestionează tracker-ul solar detectează, prin

intermediul a doi senzori, poziția cu radiația maximă a soarelui și reglează automat azimutul și

unghiul de înălțime al sistemului de urmărire. Poziția panourilor fotovoltaice poate fi ajustată și

manual și cu ajutorul unui sistem de comandă.

Sistemul fotovoltaic analizat este interconectat la rețeaua de utilizare a facultății IEEIA,

energia electrică generată fiind utilizată pentru acoperirea consumatorilor proprii. Invertorul

sincronizează puterea sistemului fotovoltaic cu frecvența sistemului, având o eficiență maximă de

97%. Invertorul (vezi figura 5.6) este echipat cu un sistem OptiTrack Global Peak, un controler

de urmărire a puterii maxime, care asigură faptul că punctul de funcționare al MPPT-ului este

optim selectat, identificând eventuala prezență a punctelor de maxim local al puterii în cazul

modulelor fotovoltaice parțial umbrite.

Fig. 5.6 Invertoarele on-grid și off-grid ale sistemului PV LACARP

Sistemul fotovoltaic a fost instalat în 10 decembrie 2013, urmat de o perioadă de timp în

care sistemul fotovoltaic a fost supus unui număr diferit de întreruperi cauzate de ajustările

tehnice ale sistemului de urmărire și ale interfeței BOS. Baza de date a energiei de ieșire PV a

fost obținută prin monitorizarea continuă a sistemului fotovoltaic conectat la rețea, acoperind

aproximativ cinci ani, din ianuarie 2014 până în prezent. Datele complete privind funcționarea

sunt medii la fiecare 15 minute, producțiile energetice orare, zilnice, lunare și anuale fiind stocate

pe o cartelă SD și încărcate pe internet (pe portalul SMA "Sunny Portal"). Rezultatele studiilor

referitoare la producția sistemului fotovoltaic și corelația cu resursa primară au fost prezentate în

[&P19,P20]. Spre exemplificate, energia lunară injectată în rețea, în anii 2014-2017, este prezentată

în figura 5.7.


85

Fig. 5.7 Producția anuală de energie a sistemului PV LACARP

Evoluțiile anuale ale valorilor puterilor orare analizate sunt prezentate în figura 5.8.a, în

care sunt prezentate evoluțiile valorilor orare ale consumurilor proprii (albastru) și ale producției

de energie electrică din sursele fotovoltaice (roșu). Figura 5.8.b reprezintă evoluția anuală, pentru

anul 2017, a consumului lunar de energie electrică din rețea, precum și ale producției lunare de

energie fotovoltaică din sursele proprii.

Fig. 5.8 Evoluțiile puterilor și a energiilor lunare pentru anul 2017

Pentru a evalua indicatorii de autoconsum și autoproducție, baza de date a puterilor

consumate și generate a fost implicată într-o analiză, astfel încât au fost calculate valorile orare

ale energiei schimbate cu rețeaua. Figurile 9.a și 9.b prezintă valorile orare ale profilului de

consum și ale producției de energie fotovoltaică, precum și valorile orare ale energiei schimbate

cu rețeaua pentru o săptămână de vară, respectiv pentru o săptămână de iarnă. După cum se poate

observa în figurile următoare și ținând cont de analizele energiei schimbate cu rețeaua pentru

întregul an, s-a concluzionat că întreaga cantitate de energie fotovoltaică este consumată local, în


86

instalația de utilizare, fără un exces de energie care trebuie să fie injectat în rețea. Valorile reduse

ale puterilor fotovoltaice generate conduc la un deficit de energie, care trebuie preluat din rețeaua

electrică.

Ene

rgy

(kW

h)

Fig. 5.9 Valorile orare ale consumurilor, puterii fotovoltaice și ale puterii interschimbate cu rețeaua, pentru a 10-a și a 32-a săptămână din an.

Consumul propriu indică ce procent din producția PV este utilizat direct în rețeaua de

utilizare a facultății pentru a alimentarea consumului propriu. Având în vedere cantitatea redusă

de producție de energie fotovoltaică, toată energia este consumată local, ceea ce înseamnă că

indicele de consum propriu al energiei fotovoltaice este de 100% pentru întregul an.

Autoproducția indică cât procentul din consumul facultății ce este generat local de sistemul

fotovoltaic. Pentru evaluarea indicatorului de autoconsum au fost luate în considerare perioadele

de referință zilnice, lunare și anuale. Astfel, valorile orare și lunare ale indicatorului de

autoconsum au fost calculate pe o perioadă de un an, aceste valori fiind reprezentate în figura

5.10.

Fig. 5.10 Valorile orare și lunare ale indicatorului de autoconsum


87

Fluxurile de energie reprezentate în figura 5.11 pun în evidenţă cantităţile de energii

generate de sistemul fotovoltaic, precum şi nivelul consumului în facultatea IEEIA. Astfel, din

totalul producţiei fotovoltaice de 3313 kWh, întreaga cantitate de energie este destinată

consumului propriu din instalaţia de utilizare proprie, fără injecție de energie în rețeaua electrică.

De asemenea, consumul total anual al facultății în anul 2017 a fost de 152947 kWh, din care

2,92% reprezintă energia generată local de sistemul fotovoltaic, diferenţa de 97,08%,

reprezentând 149634 kWh fiind preluaţi de la furnizorul de energie.

0 kWh

2017

149634 kWh

3313 kWh

3313 kWh

152 947 kWh

2,92 %97,08 %

100 %

Fig. 5.11 Fluxul energiilor anuale interschimbate între sarcină,

sistemul PV și rețeaua de distribuţie în anul 2017

Fluxurile de energie reprezentate în figura 5.11 pun în evidenţă valorile lunare ale

cantităţilor de energii generate de sistemul fotovoltaic, precum şi consumurile lunare din IEEIA.

Valorile producțiilor fotovoltaice lunare se distribuie pe consumul propriu, indicând astfel nivelul

autoconsumului de 100%. De asemenea, diagramele fluxurilor de energii pun în evidenţă nivelul

lunar al energiilor consumate de IEEIA, indicând valorile energiilor generate local de sistemul

fotovoltaic, respectiv a necesarului de energie preluat din rețeaua de distribuție. Modul de

acoperire a nivelului de consum permite evaluarea valorilor autoproducţiei lunare.

În ceea ce privește creșterea indicilor de consum propriu, s-a efectuat o analiză cantitativă

în legătură cu efectul creșterii capacității sistemului fotovoltaic asupra indicatorilor de

autoconsum. Prin creșterea capacității sistemului fotovoltaic, un procent tot mai mare din puterea

consumată va fi acoperită din producția fotovoltaică, ceea ce va duce la o creștere a indicelui de


88

autoproducție. Cu toate acestea, puterea cerută nu poate fi acoperită de producția proprie de

energie fotovoltaică, deficitul de energie fiind preluat din rețeaua electrică. Astfel, s-au luat în

considerare diferite scenarii cu capacități diferite ale sistemului fotovoltaic conectat la rețea, iar

pentru fiecare scenariu au fost calculați indicatorii de autoconsum și energia interschimbată cu

rețeaua. Această evaluare a fost efectuată ca o medie a perioadelor de referință zilnice. Tabelul

5.2 prezintă indicatorii de autoconsum și autoproducție, precum și energia extrasă din rețea,

energia generată local și energia injectată în rețea pentru scenariile considerate.

Tabel 5.2 Valorile indicatorilor de autoconsum pentru diferite valori ale capacității PV instalate

Capacitatea sistemului PV

(kWp)

Indicator autoconsum

(%)

Indicator autoproductie

(%)

Energie consumată din rețea

(MWh)

Energie generată local

(MWh)

Energie injectată în rețea (MWh)

3 100,00 2,914 152,947 3,313 0,000 5 99,987 4,855 150,740 5,521 0,001 7 99,977 6,796 148,533 7,728 0,003 9 99,910 8,716 146,338 9,923 0,017

11 99,597 10,540 144,205 12,056 0,093 13 98,924 12,204 142,189 14,072 0,286 15 98,011 13,707 140,296 15,965 0,603 17 96,960 15,071 138,521 17,740 1,036 19 95,826 16,308 136,858 19,403 1,582

5.7.2 Implementarea măsurilor de creștere a indicatorilor de autoconsum

În vederea majorării indicatorilor de autoconsum s-a propus implementarea unui sistem de

management al sarcinilor din laboratorul LACARP care să utilizeze excesul de energie al

sistemelor fotovoltaice. Astfel, a fost conceput și dezvoltat un sistem inteligent pentru sarcinile

alimentate din rețeaua de joasă tensiune a laboratorului și din propriul sistem fotovoltaic, în

scopul majorării nivelului de autoconsum din sursele fotovoltaice la nivel de laborator.

În cazul consumatorilor alimentați din surse fotovoltaice, in lipsa unui sistem de

management al sarcinilor, profilul curbei de consum nu corespunde în totalitate cu profilul curbei

puterii generate. În situația unui consum mai mare decât puterea generată de sistemul fotovoltaic,

deficitul de putere și energie va fi preluat din rețeaua electrică, în timp ce, în situația unui consum

local mai mic decât producția de putere fotovoltaică, surplusul de putere va fi injectat în rețeaua

electrică. Astfel a fost dezvoltat un sistem de management al sarcinii, care permite minimizarea

schimbului de energie cu rețeaua electrică, evaluat în punctul de alimentare al laboratorului

LACARP.


89

Arhitectura de ansamblu a acestui sistem de management al sarcinii include un număr de

module distribuite de monitorizare şi comandă a receptoarelor consumatorului, care au rolul de

monitorizare a principalilor parametri ai energiei asociați nivelului de consum, precum și de

transmitere și recepționare a informațiilor către şi de la o platformă centrală web, platformă care

are rolul de coordonare a deciziilor privind relocarea parțială sau totală în timp a funcționarii

receptoarelor consumatorului, decizii transmise, sub forma unui flux de informații, în cadrul unei

rețele WIFI. Astfel, arhitectura de ansamblu a sistemului de management al sarcinii a fost

împărţită în:

componenta hardware, în cadrul căreia se regăsesc modulele de monitorizare (MM) şi

modulele de comandă și monitorizare (MCM), module MM prin intermediul cărora se

monitorizează fluxurile de putere activă și modulele MCM prin intermediul cărora se

monitorizează consumurile şi se execută comenzile de conectare/deconectare a receptoarelor.

Interconectarea acestor module se realizează prin intermediul conexiunii WIFI, într-o rețea de

tipul Personal Area Network (PAN), care permite transferul informațiilor în rețeaua internet;

componenta software, concepută în jurul unei platforme web care permite monitorizarea şi

managementul intrărilor/retragerile în/din funcțiune a receptoarelor. Totodată, componenta

software permite vizualizarea şi analiza informațiilor referitoare la consumul de energie

electrică, precum si informațiile privind starea receptoarelor gestionate.

Componenta hardware de management al sarcinii include:

Modulele de monitorizare (MM) (figura 5.12), având rolul de monitorizare a principalilor

parametri ai energiei asociați nivelului de consum și

ai celor asociați generării locale din sursele

fotovoltaice, precum și de transmitere a

informațiilor către platforma centrală web prin

intermediul conexiunii la internet.

Fig. 5.12. Modul de monitorizare (MM)


90

Gestionarea sarcinilor este realizată cu ajutorul modulelor de comandă și monitorizare (figura

5.7), module prin intermediul cărora se monitorizează consumurile și se execută comenzile de

conectare/deconectare a receptoarelor, fluxul de

informații dintre aceste module și platforma centrală

web fiind transmis prin intermediul rețelei internet.

Modulele de comandă și monitorizare au fost

concepute sub forma unor prize inteligente, cu

conexiune la internet, având posibilitatea deservirii

oricăror receptoare cu un consum max. de 15 A.

Fig. 5.13. Modul de comandă și monitorizare (MCM)

Componenta software ce stă la baza coordonării funcționării sistemului de management al

sarcinii, cuprinde ca element principal platforma centrală web care asigură prelucrarea și

interpretarea informațiilor recepționate, respectiv transmiterea și stocarea lor într-o bază de date.

Interfața platformei web (prezentată în figura 5.14) este accesibilă la adresa:

www.lacarp.ieeia.tuiasi.ro

De asemenea, componenta software include

software-ul ce asigură comunicația securizată de

tip client-server dintre modulele de comandă și

monitorizare (MCM și MM), și platforma centrală

web.

Fig. 5.14. Platforma web de management al sarcinilor

Sistemul format din rețeaua modulelor de monitorizare (MM) și a modulelor de comandă și

monitorizare (MCM), interconectate prin intermediul unei rețele internet la platforma centrală

web (PCW), activează în două planuri distincte, și anume:

în planul gestionarii receptoarelor consumatorului;

în planul fluxului bidirecțional de informații.

În planul gestionării receptoarelor, plan reprezentat schematic în figura 5.15, modulele de

comandă și monitorizare reprezintă interfețele distribuite dintre platforma centrală web și


91

receptoarele comandate, având rolul de monitorizare a fluxurilor de putere, precum și de execuție

a deciziilor privind conectarea și deconectarea receptoarelor consumatorului. Modulele de

monitorizare amplasate atât pe bara de JT a transformatorului din postul de transformare, cât și pe

circuitele din tabloul secundar LACARP, au rolul de supraveghere a schimbului de putere dintre

instalația de utilizare și rețeaua electrică a distribuitorului, precum și de monitorizare a producției

de energie electrică din sistemele fotovoltaice, respectiv de a transfera informații către platforma

centrală web.

L1 L3 L2 GND

L1 L2 L3 GND

PCC

Modul de comanda si monitorizare (MCM)

Module de monitorizare (MM)

Fig. 5.15. Arhitectura sistemului de management al sarcinii în planul gestionării receptoarelor

Fig. 5.16. Amplasarea modulelor MM şi MCM în instalaţia de JT din lab. LACARP


92

În planul fluxului de informații, plan reprezentat schematic în figura 5.17, rețeaua formată

din modulele de monitorizare și cele de comandă și monitorizare activează într-o rețea personal

area network, transmisia bidirecțională de informații dintre platforma centrală web (de tip master)

și modulele de monitorizare și comandă (tip slave) fiind gestionată prin intermediul adreselor de

Internet Protocol (IP) ale modulelor.

Modul comanda monitorizare (MCM)

Modul monitorizare (MM)

Fig. 5.17. Arhitectura sistemului de management al sarcinii în planul fluxului de informații

Referitor la componenta software ce stă la baza funcționarii sistemului de management al

sarcinii au fost dezvoltate componente software ce asigură comunicaţia unităților MCM și MM,

respectiv componenta software a platformei centrale ce coordonează funcţionarea modulelor

MCM şi asigură interfața cu utilizatorul.

Astfel, a fost dezvoltată componenta software ce asigură comunicaţia de tip client-server

dintre modulele distribuite MCM şi MM, respectiv platforma centrală web. Comunicarea de tip

client-server permite accesarea serviciilor de monitorizare şi control instalate în aplicaţii de tip

server pe unităţile MCM şi MM. Aplicaţiile server sunt accesate prin intermediul adreselor IP,

alocate de către un router central ce coordonează toate modulele sistemului. Fiecare modul MCM

va avea propriul IP-static, modulele funcţionând ca servere, folosind pentru comunicare portul

80: HTML. De asemenea, în fiecare modul de comandă şi monitorizare au fost implementate

rutine de tip watchdog care permit resetarea și restartarea modulelor în cazul pierderii

comunicaţiei cu router-ul.

După conectarea la router, fapt semnalizat de fiecare MCM și MM prin funcţionarea

intermitentă a led-ului de semnalizare, urmează intrarea în lista de aşteptare pentru interogarea lor


93

de către platforma web. Platforma web parcurge lista de interogare a tuturor modulelor MCM și

MM, solicitând informații despre starea conectat/deconectat a fiecărui modul, respectiv informații

despre valoarea curentului tranzitat și măsurat de către MCM. Toate aceste informații referitoare

la variabilele numerice asociate curentului măsurat de către modulele MCM și modulul MM,

respectiv starea conectat/deconectat a receptoarelor deservite, sunt transmise către o bază de date,

fiecărui modul și fiecărei variabile măsurate, fiindu-i asociat câte o locație în baza de date.

Dinamica transmiterii valorilor măsurătorilor depinde de frecvenţa impulsurilor de interogare a

unităţilor MCM şi MM de către platforma web. Valoarea prestabilită a intervalelor de transmitere

a informaţiilor este de 10 sec. Precizia de măsură a fost stabilită în etapa de calibrare, fiind de

aprox. 5%, aceste valori fiind specifice tuturor unităţilor de măsură, neafectând procesul de

decizie. Trebuie precizat că destinaţia acestor module nu este de a realiza măsurători de precizie,

puterile necesare procesului de decizie fiind măsurate cu o precizie suficientă în scopul de a

menţine toate funcţiile de control.

Platforma web ce asigură prelucrarea și interpretarea informațiilor recepționate, respectiv

transmiterea și stocarea în baza de date, este accesibilă la adresa www.lacarp.ieeia.tuiasi.ro.

Fig. 5.18. Interfața web de management al sarcinilor [&75]

Interfața web afișează informații grafice și tabelare privind producția fotovoltaică, consumul

și energia schimbată cu rețeaua. Sunt afișate informații despre producția de energie din sistemul

fotovoltaic, precum și informații referitoare la consumurile receptoarelor conectate la rețea prin

intermediul unităților MCM. De asemenea, platforma web permite afișarea stării curente

(conectat/deconectat) a receptoarelor, precum și valorile curenților consumați de receptoarele


94

racordate prin intermediul MCM-ului. De asemenea, interfața web permite comanda și resetarea

unităților MCM, prin intermediul unor butoane active ON, OFF si RESET.

Componenta software are la bază un algoritm dezvoltat și implementat în structura platformei

web, algoritm ce coordonează conectarea/deconectarea receptoarelor deservite prin intermediul

MCM.

În cadrul sistemului a fost implementat un nou algoritm de management al sarcinilor, care

să considere comportamentul stochastic al producției fotovoltaice, precum și cel al cerințelor

clientului pentru energie electrică, în scopul gestionarii receptoarelor termice (boilere, cazane de

apă caldă, rezervoare termice) care vor acoperi nevoile clientului de apă caldă menajeră.

Algoritmul propus este implementat în platforma web, interconectat și coordonat prin rețeaua de

internet, care va folosi surplusul de energie electrică din sursele fotovoltaice pentru conversia și

stocarea acesteia sub formă de energie termică. Sistemul coordonat de algoritmul propus, va fi

capabil să monitorizeze și să gestioneze receptoarele termice în sensul menținerii consumului

total de energie electrică în limitele care minimizează schimbul de energie cu rețeaua electrică.

Mai mult, sistemul va permite monitorizarea și controlul fluxurilor de energie de pe platforma

web (www.lacarp.ieeia.tuiasi.ro).


95

Capitolul 6

PLAN DE DEZVOLTARE A ACTIVITĂȚILOR DIDACTICE ȘI DE CERCETARE

A doua parte a tezei de abilitare se referă la planul privind organizarea și dezvoltarea

activităților didactice și de cercetare științifică. Planul de dezvoltare al carierei profesionale este

corelat cu planurile strategice de cercetare ale Facultăţii de Inginerie Electrică, Energetică şi

Informatică Aplicată din Universitatea Tehnică “Gheorghe Asachi” din Iaşi, în cadrul căreia

doresc să-mi desfăşor activitatea. Până în prezent am participat la activităţi diverse, de natură

didactică şi de cercetare ştiinţifică, activităţi în care îmi propun să rămân implicat şi pe care

doresc să le dezvolt şi să le extind în continuare. În acest sens, în acest capitol voi prezenta

obiectivele avute în vedere, având la bază continuarea activităţilor de până acum. Dezvoltarea

carierei mele universitare viitoare vizează următoarele obiective:

1. Obiectivele dezvoltării activităţii didactice;

2. Obiectivele dezvoltării activităţii de cercetare ştiinţifică.

6.1. Obiectivele dezvoltării carierei didactice

Dezvoltarea activităţii didactice se bazează, ca şi până acum, pe următoarele principii

generale pe care le consider esențiale în dezvoltarea activității didactice. Aceste principii se referă

la producerea şi transmiterea permanentă de cunoaştere, precum și la continua îmbunătăţire a

metodologiei de predare şi implicare a studenţilor în procesul de învăţare şi cercetare.

Principalele obiective de dezvoltare profesională ce vor fi urmărite în dezvoltarea carierei, pot fi

structurate astfel:

Obiective generale:

actualizarea şi dezvoltarea infrastructurii didactice prin elaborarea de materiale şi suport

didactic, în corelaţie cu tendinţele actuale şi în conformitate cu schimbările naționale și

internaționale în domeniu, precum şi adaptarea lor la cerinţele impuse de piaţa muncii;

corelarea activităţilor teoretice, prezentate la orele de curs, cu cele practice, dezvoltate

la orele de aplicaţii;

îmbunătăţirea competenţelor didactice, prin adaptarea continuă la noile metode ale

procesului de predare-învăţare-evaluare;


96

consolidarea colaborării şi schimbului de experienţă şi informaţii cu cadre didactice şi

cercetători din cadrul instituţiei sau alte instituţii, în vederea îmbunătăţirii în mod

continuu a procesului de predare;

sprijinirea şi implicarea studenţilor în cadrul procesului didactic şi de cercetare.

Obiective specifice:

intensificarea activității de redactare și publicare a suporturilor de curs pentru

disciplinele predate, precum şi actualizarea periodică a notelor de curs transmise

studenților;

dezvoltarea aplicaţiilor practice şi realizarea unui îndrumar de laborator la disciplina de

„Fiabilitate şi strategii de mentenanţă”;

dezvoltarea bazei materiale cu caracter aplicativ, prin achiziţionarea unor noi

echipamente cu scop didactic, precum şi dezvoltarea de noi sisteme de laborator

funcţionale aferente disciplinelor „Staţii şi posturi de transformare” şi „Producerea şi

distribuţia energiei electrice”;

utilizarea sistemelor de predare-învăţare-evaluare de tip e-learning, multimedia şi on-

line, prin actualizarea şi dezvoltarea de suport de prezentare multimedia a disciplinelor

predate, respectiv suport de studiu şi autoinstruire on-line sau sistem e-learning, pentru

aplicaţiile de laborator şi proiect. Actualizarea periodică a paginii web în scopul postării

periodice a cursurilor şi a aplicaţiilor de laborator;

parcurgerea unor cursuri de formare şi dezvoltare a competenţelor didactice, centrate pe

problematica profesionalizării carierei didactice în acord cu exigenţele spaţiului

educativ naţional şi european, competenţe care urmează să fie confirmate şi valorificate

de-a lungul întregii cariere didactice;

evaluarea periodică a impactului activităţii didactice, prin opiniile şi cerinţele exprimate

de către studenţi, la nivel individual sau colectiv;

diversificarea sistemelor de evaluare a cunoştinţelor studenţilor, cu accent pe înţelegerea

noţiunilor predate şi mai puţin pe capacitatea de acumulare şi memorare;

implicarea în activităţi practice studenţeşti prin sprijinirea studenţilor în organizarea de

activităţi coordonate ale lucrărilor de licenţă şi master, participare prin organizarea de

vizite profesionale ale studenţilor în cadrul diferitelor instituţii, recomandări de activităţi


97

didactice şi extra-didactice pe mai multe direcţii, precum şi consilierea absolvenţilor pe

parcursul tranziţiei din mediul academic către piaţa muncii;

dezvoltarea şi stimularea competenţelor practice ale studenţilor prin coordonarea

proiectelor de licenţă cu caracter aplicativ, precum şi antrenarea studenţilor în activităţi

de voluntariat, în vederea realizării unor echipe de lucru cu caracter aplicativ;

implicarea activă, în toate activităţile didactice şi ştiinţifice relevante la nivel de

departament, facultate şi universitate;

implicarea în organizarea de manifestări ştiinţifice prin invitarea diverselor personalităţi,

specialişti în domeniul de activitate.

6.2. Obiectivele dezvoltării carierei de cercetare științifică

Cercetarea ştiinţifică este un element cheie în evoluţia carierei universitare, reprezentând

principalul suport în autoperfecţionarea profesională. Cercetarea implică menţinerea continuităţii

şi a unui ritm constant asociat acţiunilor de documentare, analiză şi inovare ştiinţifică, rezultatele

fiind concretizate atât în planul ştiinţific, prin nivelul proiectelor de cercetare şi al lucrărilor de

specialitate publicate, cât şi în planul didactic, prin calitatea informaţiilor transmise în cadrul

cursurilor şi aplicaţiilor practice.

Domeniile de cercetare în care m-am implicat până în prezent vor constitui şi de acum

încolo o prioritate. Acţiunile viitoare vor avea drept scop dezvoltarea de mijloace matematice,

statistice şi numerice, puse în slujba interpretării fenomenelor fundamentale şi a proceselor

aplicative. Direcţiile de cercetare viitoare vor viza următoarele domenii:

extinderea cercetărilor fundamentale şi aplicative în domeniul modelării variabilelor aleatoare

asociate resurselor primare şi a puterilor generate de sursele regenerabile;

continuarea şi dezvoltarea cercetărilor în domeniul analizei adecvabilităţii sistemelor de

producţie şi distribuţie a energiei electrice, având în vedere integrarea noilor surse distribuite

de energie;

analiza comparativă a tehnicilor stochastice, bazate pe procese semi-Markov şi hidden semi-

Markov, în vederea evaluării disponibilităţii resurselor primare;

planificarea dezvoltării sistemelor hibride formate din surse eoliene, fotovoltaice şi sisteme de

acumulare a energiei, în vederea dimensionării sistemelor autonome de alimentare cu energie

electrică şi termică;


98

cercetări privind implementarea unor sisteme hibride orientate spre conceptul de Net Zero

Energy Buildings (Net ZEBs).

Principalele direcţii care vizează dezvoltarea activității științifice, precum și cele de creștere

a vizibilității rezultatelor cercetării, sunt structurate pe următoarele obiective generale:

1. Extinderea cercetării aplicate

Domenii de cercetare viitoare vor continua direcțiile în care am activat și în care am

acumulat experiență științifică de-a lungul anilor. Pe această direcție de cercetare se vor

intensifica acțiunile de formulare și propunere a unor teme de cercetare în conformitate cu

prioritățile naţionale și internaţionale de cercetare. Vor fi vizate, prin participarea instituțională

sau individuală, competițiile naționale și internaționale de granturi și proiecte de cercetare-

dezvoltare. De asemenea, se vor intensifica parteneriatele cu mediul economic, în special

pentru derularea unor programe comune de cercetare ştiinţifică. În strânsă legătură cu

activitatea de cercetare, activitatea de creativitate tehnică va fi continuată în vederea dezvoltării

și promovării produselor noi, originale, brevetabile. Toate aceste acțiuni au rolul de a consolida

și de a crește nivelul profesional al echipelor de cercetare, oferind, totodată, suportul financiar

pentru activitățile derulate.

2. Diseminarea rezultatelor activității de cercetare

Dezvoltarea activității de cercetare se va axa pe publicarea rezultatelor cercetărilor în

reviste cu factor de impact, precum și prin participarea la conferinţe și simpozioane, cu

precădere de nivel internațional, desfășurate în țară sau în străinătate. Aceste participări,

asigură, pe lângă diseminarea rezultatelor, posibilitatea de a face schimb de experiență și

informaţii cu alți cercetători în domenii conexe. De asemenea, se are în vedere continuarea

publicării de cărți și capitole de specialitate, cu precădere în edituri naționale recunoscute

CNCS sau în edituri din străinătate.

3. Dezvoltarea colaborărilor internaţionale

Dezvoltarea unor mecanisme de colaborare la nivel internaţional prin consolidarea

legăturilor cu mediul universitar din străinătate, în special cu Department of Electrical,

Electronics and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Catania University, Italia,

respectiv cu Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, Delft


99

University of Technology, Olanda. De asemenea, conexiunile deja formate între Facultatea de

Inginerie Electrică, Energetică și Informatică Aplicată și School of Physics and Astronomy,

Shanghai Jiao Tong University of China, au în vedere stabilirea unui acord bilateral între cele

două facultăți, acest acord fiind bazat pe interesele reciproce privind colaborarea științifică în

domeniul surselor regenerabile de energie. Mecanismele de colaborare vizează coagularea unui

nucleu de cercetători din cadrul universităților partenere care să acceseze programe de cercetare

comune și să intensifice activitatea de diseminare a rezultatelor cercetărilor derulate între

partenerii internaționali.

4. Dezvoltarea infrastructurii de cercetare

Un alt obiectiv important îl constituie continuarea dezvoltării infrastructurii de cercetare

prin modernizarea laboratorului de cercetare LACARP din cadrul Departamentului de

Energetică, Facultatea de Inginerie Electrică, Energetică şi Informatică Aplicată. Se au în

vedere dotările cu echipamente de analiză performante care să asigure infrastructura necesară

derulării unor activităţi de cercetare cu caracter interdisciplinar. De asemenea, pentru creșterea

vizibilității laboratorului și pentru accesul facil la datele măsurate, se va dezvolta o platformă

web de colectare, analiză şi estimare a parametrilor resurselor primare eoliene şi fotovoltaice,

interconectată la infrastructura existentă în laborator.

Pentru dezvoltarea eficientă şi în mod continuu a cele două obiective, cel didactic şi cel de

cercetare ştiinţifică, acestea nu vor fi tratate independent, ci vor fi corelate. Toate aceste acţiuni

trebuie orientate şi adaptate în vederea formării şi dezvoltării resursei umane, având în vedere

dinamica cerinţelor impuse de mediul economic. Cercetarea doctorală trebuie considerată ca o

activitate științifică de înalt nivel, esențială în mediul academic și, prin urmare, trebuie susținută

și dezvoltată continuu.


100

BIBLIOGRAFIE

III.1. Referințe proprii relevante1

[P1] Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Dumitru Ivas, Aging equipment prediction using the wear process, Published in Annals of the University of Craiova, Electrical and Engineering Series, no. 31, 2007, vol.I, ISSN 1842-4805, pp. 409-412, 4 pg., 2007.

[P2] Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Dumitru Ivas, Tehnici moderne de analiză a disponibilităţii elementelor şi sistemelor, Editura Politehnium Iaşi, ISBN: 978-973-621-240-6, 2008.

[P3] Ciprian Nemeş, Florin Munteanu. A Probabilistic Model for Power Generation Adequacy Evaluation. Revue Roumaine des Sciences Techniques - Rev. Roum. Sci. Techn.– Électrotechn. et Énerg., 56, 1/2011, Bucharest, ISSN: 0035-4066, Impact Factor 2011: 0.136, pp. 36–46, 11 pg., 2011, WOS:000289219900004

[P4] Ciprian Nemeş, Marcel Istrate, Overview of Optimal Wind Turbine Selecting, Proceedings of the 4th International Conference on Modern Power Systems – MPS 2011 Cluj-Napoca, Published in Acta Electrotehnica, vol. 52, no. 5, ISSN 1841-3323, pp.323-326, 4 pg., 2011.

[P5] Giuseppe Marco Tina, Carmelo Brunetto, Ciprian Nemeş, Adequacy Indices to Evaluate the Impact of Photovoltaic Generation on Balancing and Reserve Ancillary Service Markets, 2012 International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering, October 25-27, 2012, Iasi, Romania (EPE 2012), pp. 945-950, WOS:000324685300173.

[P6] Giuseppe Marco Tina, Gilles Notton, Ciprian Nemeş, Time frame measurements impact on probabilistic behaviour of photovoltaic systems, Bulletin AGIR, XVII, nr. 2, April-June 2012, ISSN-L 1224-7928, pp. 1-9, 2012.

[P7] Ciprian Nemeş, A comparative analysis of wind speed distribution evaluation. Bulletin of the Polytechnic Institute of Iaşi, tom LVII (LXI), fasc.2, ISSN 1223-8139, pp. 145-151, 2011.

[P8] Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Operational parameters evaluation for optimal wind energy systems development, U.P.B. Sci. Bulletin, Series C, vol. 74, iss. 1, ISSN 1454-234x, pp. 223-230, 2012.

[P9] Ciprian Nemeş, Munteanu, F., A parametrical analysis of wind turbine energy performance, Integration of Stochastic Energy in Power Systems (ISEPS), University Politehnica of Bucharest, Romania, November 07, 2013, pp. 8 –13, WOS:000349473300002.

[P10] Ciprian Nemeş, Statistical Analysis of Wind Speed Profile. A case study from Iasi region, Romania, International Journal of Energy Engineering (IJEE), vol.3, no.6, ISSN: 2225-6563, pp. 261-268, 2013.

[P11] Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, The Wind Energy System Performance Overview: Capacity Factor vs. Technical Efficiency, International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, North Atlantic University Union, iss. 1, vol. 5, ISSN: 1998-0140, pp. 159-166, 2011.

1 în ordinea citării


101

[P12] Ciprian Nemeş, Marcel Istrate, Statistical Analysis of Wind Turbine’s Output Power, Electronics and Electrical Engineering Journal, no. 4 (120) 2012, print ISSN: 1392-1215, online ISSN: 2029-5731, Impact Factor 2012: 0.411, pp. 31-34, 4 pg., 2012. DOI: 10.5755/j01.eee.120.4.1447, WOS:000303226800006

[P13] Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Development of Reliability Model for Wind Farm Power Generation, Advances in Electrical and Computer Engineering, vol. 10, no. 2, ISSN 1582-7445, e-ISSN 1844-7600, Impact Factor 2010: 0.688, pp. 24-29, 6 pg., 2010. DOI: 10.4316/AECE.2010.02004, WOS:000280312600004

[P14] EU publications, First workshop on identification of future emerging technologies for low carbon energy supply, JRC, Ispra, Italy, 1st December 2016, ISBN 978-92-79-69764-7, on site: https://publications.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d22ece40-6a9a-11e7-b2f2-01aa75ed71a1/language-en/format-PDF

[P15] Ciprian Nemeş, A clear sky irradiation assessment using the European Solar Radiation Atlas model and Shuttle Radar Topography Mission database: A case study for Romanian territory, J. Renewable Sustainable Energy, vol. 5, is. 4, no. 041807, Impact Factor 2013: 1.51, 12 pg., 2013. DOI: 10.1063/1.4813001, WOS:000323945600008

[P16] Ciprian Nemeş, Florin Munteanu, Potential Solar Irradiance Assessment based on a Digital Elevation Model, Advances in Electrical and Computer Engineering, vol. 11, no. 4, ISSN: 1582-7445, e-ISSN: 1844-7600, Impact Factor 2011: 0.555, pp. 89-92, 4 pg., 2011. DOI: 10.4316/AECE.2011.04014, WOS:000297764500014

[P17] Ciprian Nemeș, Romeo Ciobanu, Calin Rugina, Probabilistic Analysis of Sky Clearness Index for Solar Energy Systems Planning, 2018 Smart City Symposium Prague (SCSP), 24-25 May 2018, Prague, Czech Republic, DOI:10.1109/SCSP.2018.8402677, WOS:000443451800032

[P18] Ciprian Nemeș, Mihaela Adochitei, Florin Munteanu, Alexandra Ciobanu, Octav Neagu, Self-consumption enhancement on a low-voltage grid-connected photovoltaic system, 5th IEEE International Energy Conference ENERGYCON 2018, 3-7 Jun 2018, Cyprus, DOI: 10.1109/Energycon.2018.8398839

[P19] Ciprian Nemeș, Florin Munteanu F., Astanei D., Analysis of grid-connected photovoltaic system integration on low-voltage distribution network. Journal of Sustainable Energy ISSN 2067-5534, vol. 7, no. 1, pp.9-14, March 2016.

[P20] Ciprian Nemeș, Florin Munteanu, Dragos Astanei, Alexandra Ciobanu, Mihaela Adochitei, Mihaela Larion, A correlation between photovoltaic system production and local solar resources, 14th International Conference on Engineering of Modern Electric Systems (EMES 2017), 1-2 June 2017, Oradea, Romania, pp. 47-50, DOI: 10.1109/EMES.2017.7980378, WOS:000427085200011

III.2. Referinţe bibliografice generale

[1] K.C.Kapur, L. Lamberson, Reliability in Engineering Design. Ed. John Wiley & Sons, Detroit, 1997.

[2] Robert E. Melchers, Structural Reliability, Ed. John Wiley & Sons, Toronto, 1998.

[3] Alain Villemeur, Reliability, Availability, Maintainability Assesment. Ed. John Wiley & Sons, 1991.

[4] Ioan Felea, Nicolae Coroiu, Fiabilitatea şi mentenanţa echipamentelor electrice, Editura Tehnica București, 2001.


102

[5] George Curcan, Monitorizarea şi diagnosticarea echipamentelor de comutaţie în reţelele electrice”. Editura Sitech Craiova 2001.

[6] V.V.Bolotin, Prediction of service life for machines and structures. Asme Press 1989

[7] Huitian Lu, Wiliam J. Kolarik, Real-time performance Reliability Prediction, IEEE Transactions on Reliability, vol 50, no 4, December 2001.

[8] *** PE013 – Normativ privind metodele şi elementele de calcul al siguranţei în funcţionare a instalaţiilor energetice, 1994

[9] *** PE016 – Normativ tehnic de reparaţii la echipamentele şi instalaţiile energetice, 1996

[10] *** NTE 005/06/00 – Normativ privind metodele şi elementele de calcul al siguranţei în funcţionare a instalaţiilor energetice, 2006.

[11] Roy Billinton, Ronald Allan, Reliability Evaluation of engineering systems: concepts and techniques. Plenum Press, New York 1992.

[12] Wenyuan Li, Risk Assessment of Power Systems Models, Methods and Applications, John Wiley and Sons, 2005.

[13] J. Endrenyi, Reliability modeling in electric power systems, John Wiley and Sons, New York, 1978.

[14] R. Billinton, R. Allan, Reliability Evaluation of Power Systems, Plenum Press, 2th edition, 1996.

[15] R. Billinton, B. Bagen, Incorporating reliability index distributions in small isolated generating system reliability performance assessment, IEE Proceedings Generation, Transmission and Distribution, 151, 4, pp. 469–476 (2004).

[16] R. Billinton, S. Kumar, Indices for use in composite generation and transmission system adequacy evaluation, Electrical Power and Energy Systems, vol. 12 no. 3 July 1990.

[17] Billinton R, Huang D., Sensitivity of system operating considerations in generating capacity adequacy evaluation, Electrical Power and Energy Systems 32, pp.178–186, 2010.

[18] James McCalley, Advanced Topics in Electric Power System Engineering:Reliability evaluation of electric power systems, Electric Power and Energy Systems Group, Iowa State University, 2005.

[19] Jiang Wen, Yan Zheng, Feng Donghan A review on reliability assessment for wind power, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 13, pp 2485-2494, December 2009.

[20] Billinton R, Chen H. Effect of windturbine parameters on the capacity adequacy of generating systems using wind energy, Conference on Communications, Power and Computing WESCANEX, pp. 47–52, 1997.

[21] Roy Billinton Dange Huang, Basic concepts in generating capacity adequacy evaluation, 9th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems KTH, Stockholm, Sweden, June 11-15, 2006.

[22] R. Billinton, W. Li, Reliability Assessment of Electric Power Systems Using Monte Carlo Methods, New York, Plenum, 1994.

[23] Reliability Test System Task Force of the IEEE Subcommittee on the Application of Probability Methods, “IEEE Reliability Test System”, IEEE Trans. on Power Apparatus and Systems, vol PAS-98 No. 6, pp. 2047-2054, Nov/Dec, 1979.


103

[24] R.N.Allan, R.Billinton, N.M.K.Abdel-Gawad, „The IEEE Reliability Test System - Extensions to and Evaluation of the Generating System”, IEEE Transactions on Power Systems, vol. PWRS-1, pp. 1-7, 1996.

[25] C. Grigg, P. Wong, P. Albrecht, R. Allan, M. Bhavaraju, R. Billinton, Q. Chen, C. Fong, S. Haddad, S. Kuruganty, et al. „The IEEE Reliability Test System - 1996. A report prepared by the reliability test system task force of the application of probability methods subcommittee”, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 14(3), pp. 1010-1020, 1999.

[26] G. L. Johnson, Wind Energy Systems, Kansas State University, 2006, pp. 4.19-4.22.

[27] J. F. Manwell, J. G. McGowan, A. L. Rogers, Wind Energy Explained Theory, Design and Application, 2nd ed., John Wiley and Sons Ltd., 2009, pp. 53-65.

[28] Giorsetto P, Utsurogi KF., Development of a new procedure for reliability modeling of wind turbine generators. IEEE Trans. Power App. Syst., vol. 102, pp. 134-143, 1983.

[29] Villanueva D., and Feijoo A., Wind power distributions: A review of their applications, Renewable and Sustainable Energy Reviews 14, 2010, pp. 1490-1495.

[30] A.N. Celik, A statistical analysis of wind power density based on the Weibull and Rayleigh models at the southern region of Turkey, Renew. Energy 29, 2003, pp.593-604.

[31] Ahmad Razali, Ali A. Salih, Asaad A. Mahdi, Estimation Accuracy of Weibull Distribution Parameters, Journal of Applied Sciences Research 5(7), pp. 790-795, 2009.

[32] Lange P. M., On the uncertainty of wind power predictions – analysis of the forecast accuracy and statistical distributions of errors, Journal of Solar Energy Engineering, vol. 127, 2005, pp. 177-184.

[33] Seyit A. Akdag, Ali Dinler, A new method to estimate Weibull parameters for wind energy applications, Energy Conversion and Management, 50, pp. 1761–1766, 2009.

[34] Isaac Y. F. Lun, and Joseph C. Lam, A study of Weibull parameters using long-term wind observations. Renewable Energy Journal, vol 20, iss. 2, June 2000, pp. 145-153.

[35] Bain L., Engelhardt M., Introduction to Probability and Mathematical Statistics. Duxbury Press, California, 1992.

[36] Scharmer K., Greif J., The European Solar Radiation Atlas, vol. 1. Les Presses de l’École des Mines, Paris, pp. 28-38, 2000.

[37] Marius Paulescu, Algoritmi de estimare a energiei solare, Editura Matrix Rom, Bucuresti, pp. 20-31, 2005.

[38] Huashan Li et al., Solar constant values for estimating solar radiation, Energy 36, pp. 1785-1789, 2011.

[39] Duffie J.A, Beckman W.A., Solar engineering of thermal processes, Wiley and Sons Press, New York, 1991, pp. 90-96.

[40] Zekai S., Solar Energy Fundamentals and Modeling Techniques, Publisher Springer, 2008, pp. 65-95.

[41] Gilbert M., Renewable and Efficient Electric Power Systems, John Wiley and Sons Publishing, New Jersey, 2004, pp. 395-415.

[42] M. Iqbal, An introduction to solar radiation, Academic Press, Toronto, pp. 85-90, 1983.


104

[43] Rigollier C., Bauer O., Wald L., (2000), On the clear sky model of the 4th European Solar Radiation Atlas with respect to the Heliosat method, Solar Energy, 68, 33-48, 2000.

[44] Kasten F., Young A.T., Revised optical air mass tables and approximation formula, Applied Optics, 28, 4735-4738., 1989.

[45] Kun Y., Koike T., Baisheng Y., Improving estimation of hourly, daily, and monthly solar radiation by importing global data sets, Agricultural and Forest Meteorology, 137, 43–55, 2006.

[46] Suri M., Horierka J., A new GIS-based solar radiation model and its application to photovoltaic assessments, Transactions in GIS, no.8, 175–190, 2004.

[47] Tian Pau Chang, Investigation on frequency distribution of global radiation using different probability density functions, International Journal of Applied Science and Engineering, no. 2, pp. 99-107, 2010.

[48] G. Tina, S. Gagliano, Probability analysis of weather data for energy assessment of hybrid Solar/Wind power system, 4th International Conference on Energy, Environment, Ecosystems and Sustainable Development, Algarve, Portugal, June 11-13, 2008, pp. 217-223.

[49] Liu B. Y. H. and R. C. Jordan, The Interrelationship and Characteristic Distribution of Direct, Diffuse and Total Solar Radiation, Solar Energy, vol. 4, no. 3, issue 1, 1980.

[50] Bendt P, Collares-Pereira M, Rabl A, The frequency distribution of daily insolation value, Solar Energy, vol. 27, no. 1, pp. 1–5, 1981.

[51] Hollands T., Huget G., A Probability Density Function for the clearness index, with applications, Solar Energy, vol. 30, pp. 195-209, 1983.

[52] Achim Woyte, Ronnie Belmans, Johan Nijs, Fluctuations in instantaneous clearness index: Analysis and statistics, Solar Energy, vol. 81, pp. 195–206, 2007.

[53] J.M Santos Metodology for generating daily clearness index values staring from monthly average daily value. Determining daily sequence using stochastic models, Renewable Energy vol. 29, pp. 1523-1544, 2003.

[54] European Commission. EU Energy in figures, statistical pocketbook, EU Brussels, Belgium, 2016. ISSN 2363-247X, on site: http://ec.europa.eu/energy/en/data-analysis/energy-statistical-pocketbook

[55] International Energy Agency (IEA)–PVPS, Gaetan Masson, Jose Ignacio Briano, Maria Jesus Baez, Review and Analysis of PV self-consumption policies, IEAPVPS T1-28, 2016, ISBN 978-3-906042-33-6.

[56] SolarPower Europe, Global Market Outlook 2016-2020, available on http://www.solarpowereurope.org/home/

[57] Budenbender, K., Braun, M., Stetz, T., Strauss, P., Multifunctional PV systems offering additional functionalities and improving grid integration,International Journal of Distributed Energy ResourcesVolume 7, Issue 2, Pages 109-128

[58] Ioulia T.Papaioannou, ArtursPurvins, EvangelosTzimas ,Demand shifting analysis at high penetration of distributed generation in low voltage grids, International Journal of Electrical Power & Energy Systems Volume 44, Issue 1, January 2013, Pages 540-546

[59] Appen J von, Schmiegel AU, Braun M. Impact of PV storage systems on low voltage grids-a study on the influence of PV storage systems on the voltage symmetry of the grid. 27th European photovoltaic and solar energy conference (PVSEC). Frankfurt (Germany); 2012.


105

[60] Tillmann Lang, David Ammann, Bastien Girod, Profitability in absence of subsidies: A techno-economic analysis of rooftop photovoltaic self-consumption in residential and commercial buildings, Renewable Energy, vol. 87, 2016, pp. 77-87.

[61] L. De Boeck, S. Van Asch, P. De Bruecker, A. Audenaert, Comparison of support policies for residential photovoltaic systems in the major EU markets through investment profitability, Renewable Energy, vol. 87, 2016, pp. 42-53.

[62] Directive 2010/31 / EU of the European Parliament and of the Council of 19 May 2010 on the Energy Performance of Buildings, Official Journal of the European Union L 153/13.

[63] Rasmus Luthander, Joakim Widén, Daniel Nilsson, Jenny Palm, Photovoltaic self-consumption in buildings: A review, Applied Energy, vol. 142, 2015, pp. 80–94.

[64] Antimo Barbato and Antonio Capone, Optimization Models and Methods for Demand-Side Management of Residential Users: A Survey, Energies 7, 2014, pp. 5787-5824.

[65] Schreiber M, Hochloff P. Capacity-dependent tariffs and residential energy management for photovoltaic storage systems IEEE power and energy society general meeting; 2013.

[66] T. Beck, H. Kondziella, G. Huard, T. Bruckner, Assessing the influence of the temporal resolution of electrical load and PV generation profiles on self-consumption and sizing of PV-battery, Systems Applied Energy 173, 2016, pp. 331–342.

[67] Widen J, Wäckelgard E, Paatero J, Lund P. Impacts of different data averaging times on statistical analysis of distributed domestic photovoltaic systems. Sol Energy 2010;84(3):492–500.

[68] Hoevenaars EJ, Crawford CA. Implications of temporal resolution for modeling renewables-based power systems. Renew Energy 2012;41:285–93.

[69] A Ayala-Gilardón, L. Mora-Lopez, M. Sidrach-de-Cardona, Analysis of a photovoltaic self-consumption facility with different net metering schemes, International Journal of Smart Grid and Clean Energy, vol. 6, no. 1, 2017, pp. 47-53.

[70] International Energy Agency. Technology roadmap: energy storage. OECD/ IEA; 2014 p. 18–24.

[71] Dunn B, Kamath H, Tarascon J-M. Electrical energy storage for the grid: a battery of choices. Science 2011;334(6058):928–35

[72] Zong Y, Mihet-Popa L, Kullmann D, Thavlov A, Gehrke O, Bindner HW. Model predictive controller for active demand side management with PV self- consumption in an intelligent building. IEEE PES innovative smart grid technologies conference Europe. Berlin (Germany); 2012.

[73] [73] Bocklisch T, Böttiger M, Paulitschke M. Multi-storage hybrid system approach and experimental investigations. Energy Proc 2014;46:186–93

[74] LACARP laboratory: www.sunnyportal.com/Templates/PublicPage.aspx?page=e2999c2d-f99d-490a-bcf6-9c8f3e217c1f

[75] *** www.lacarp.tuiasi.ro

CONTRIBUȚII PRIVIND EVALUAREA DISPONIBILITĂȚII SISTEMELOR CU UN GRAD RIDICAT DE ... ·...

Documents

Transcript of CONTRIBUȚII PRIVIND EVALUAREA DISPONIBILITĂȚII SISTEMELOR CU UN GRAD RIDICAT DE ... ·...