Upload
others
View
5
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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:
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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, din care 5 ca prim autor;
articole publicate în volumele unor manifestări ştiinţifice internaţionale neindexate: 40
articole, din care 14 ca prim autor;
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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 )(
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
)(
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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:
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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,
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
220 Intreruptoare si dispozitivele lor de actionare
V-ul 29 ianuarie 2007
1:18 PM
6.28
3 Celula 220 kV Dumbrava
220 Intreruptoare si dispozitivele lor de actionare
MOP 25 martie 2007
6:12 AM
10.80
4 Celula 220 kV FAI
220 Intreruptoare si dispozitivele lor de actionare
MOP 13 iunie 2007
8:40 AM
11.42
5 Celula 220 kV Focsani Vest
220 Intreruptoare si dispozitivele lor de actionare
MOP 14 iunie 2007
10:55 PM
3.33
..................
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
21
144 Celula 220kV TA-7
220 Intreruptoare si dispozitivele lor de actionare
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
220 Intreruptoare si dispozitivele lor de actionare
MOP 31 octombrie 2000
8:20 AM
4.50
147 Celula 220 kV CL
220 Intreruptoare si dispozitivele lor de actionare
V-ul 23 noiembrie 2000
11:17 AM
3.25
148 Celula 400 kV CTv
400 Intreruptoare si dispozitivele lor de actionare
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:
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Generated by MEADEP Academic Version 1.8.1a
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
Generated by MEADEP Academic Version 1.8.1a
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)
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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)
Generated by MEADEP Academic Version 1.8.1a
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Generated by MEADEP Academic Version 1.8.1a
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
25
0
10
20
30
40
50
845 1690 2534 3379 4224 5069 5914 6758 7603 8448
Perc
ent (
%)
Hours (Interval Size = 422.4)
Generated by MEADEP Academic Version 1.8.1a
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 (
%)
Hours (Interval Size = 415.2)
Generated by MEADEP Academic Version 1.8.1a
12
45
12
4
21
21 1
2
Exponential Lambda =4.77e-004 Chi-test = 0.01 KS-test > 0.20
Gamma Alpha = 0.809 Beta = 3.86e-004 Chi-test = 0.05 KS-test > 0.20
Weibull Alpha = 0.901 Beta = 1.06e-003 Chi-test = 0.04 KS-test > 0.20
Normal Mu = 2.10e+003 Sigma = 2.33e+003 Chi-test = 0.00 KS-test > 0.00
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)
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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 (
%)
Hours (Interval Size = 1174.8)
Generated by MEADEP Academic Version 1.8.1a
4
2
1
2
1 1 1
Exponenţială Lambda =163e-004 Chi-test = 0.91 KS-test > 0.20
Gamma Alpha = 0.844 Beta = 1.38e-004 Chi-test = 0.92 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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
27
0
10
20
30
40
50
60
70
14 29 43 57 71 86 100 114 128 143
Perc
ent (
%)
Hours (Interval Size = 7.138)
Generated by MEADEP Academic Version 1.8.1a
47
13
52 1 1
Exponential Lambda =1.03e-001 Chi-test = 0.91 KS-test > 0.05
Gamma Alpha = 0.290 Beta = 2.99e-002 Chi-test = 0.99 KS-test > 0.20
Weibull Alpha = 0.574 Beta = 3.56e-001 Chi-test = 1.00 KS-test > 0.20
Normal Mu = 9.68e+000 Sigma = 1.80e+001 Chi-test = 0.00 KS-test > 0.00
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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;
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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).
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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).
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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)(
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Sarcina efectiva (MW)
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Sarcina efectiva (MW)
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
Sarcina efectiva (MW)
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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).
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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,
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Radiatie extraterestra vs. masurata, 2016
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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)
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
68
0
200
400
600
800
1000
O saptamana din luna aprilie
Rad
iatie
sol
ara
Radiatie extraterestra vs. masurata, 2013
Rad. extraterestra
Rad. masurata
0
100
200
300
400
500
600
700
800
O saptamana din luna februarie
Rad
iatie
sol
ara
Radiatie extraterestra vs. masurata, 2016
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
Statistica valorilor orare ale nebulozitatii pt anul 2014
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
Statistica valorilor orare ale nebulozitatii pt anul 2015
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 2016
Fig. 4.9 Statistica lunară a indicelui de nebulozitate zilnic, din perioada 2013-2016
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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:
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
)
Surplus energie generată Surplus energie consumatăEnergie consumată local
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Surplus energie generată Surplus energie consumatăEnergie consumată local
Put
ere
gene
rată
/con
sum
ată
(kW
)
Surplus energie generată Surplus energie consumatăEnergie consumată local
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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.
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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)
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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
Conf.dr.ing. Ciprian Nemes Teză de abilitatare
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).
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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;
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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;
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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.
Candidat: sef lucr.dr.ing. Nemeş Ciprian-Mircea Teză de abilitare
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