godište 10, januar/decembar 2016. - bhkcigre.ba · samir Čaušević, bih josip dolić, bih ......

3Godište 10, Januar/Decembar 2016.

SADRŽAJ/CONTENTSIzvorni naučni rad/

Original scientific paperŠeila Gruhonjić Ferhatbegović,

Sead KresoUTICAJ DISTRIBUIRANIH GENERATORA

NA ZAŠTITU DISTRIBUTIVNE MREŽE

IMPACT OF DISTRIBUTED GENERATORS TO DISTRIBUTION NETWORK

PROTECTION 4

Izvorni naučni rad/ Original scientific paper

Damir AganovićRJEŠENJE PROBLEMA EKONOMSKOG

DISPEČINGA KORIŠTENJEM METODE PRETRAŽIVANJA PO UZORKU

SOLVING ECONOMIC DISPATCH PROBLEM USING PATTERN SEARCH

METHOD 12


Branko Posedel, Petra Posedel Šimović

TEHNO-EKONOMSKA KOMPENZACIJA JALOVE SNAGE DISTRIBUTIVNIH

TRANSFORMATORA SN/NN

TECHNO-ECONOMIC REACTIVE POWER COMPENSATION OF MV/LV

DISTRIBUTION TRANSFORMERS 21


Selma Toskić, Suad Kasapović, Amir Hadžimehmedović

DETEKCIJA ENERGIJE I FUZIJE ODLUČIVANJA PRI KOOPERATIVNOJ

DETEKCIJI SPEKTRA

DETECTION OF ENERGY AND DECISION-FUSION FOR COOPERATIVE SPECTRUM

SENSING 28

Pregledni naučni rad/ Review scientific paper

Sabina Baraković, Jasmina Baraković Husić

WEB CATEGORIZATION AND END USER SURVEY ADDRESSING MOBILE WEB

WEB KATEGORIZACIJA I KORISNIČKA STUDIJA O POKRETNOM WEB-u 36


Emir Sokić, Vedad Bečirović, Amer Smajkić, Dejan Bešlija, Mahir Muratović,

Belma Bosović, Mirsad KapetanovićDIZAJN, RAZVOJ I IMPLEMENTACIJA

SENZORSKOG SISTEMA ZA MJERENJE PRITISKA U MODELU

VISOKONAPONSKOG PREKIDAČA

DESIGN, DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF A PRESSURE

MEASUREMENT SENSORY SYSTEM FOR A HIGH VOLTAGE CIRCUIT BREAKER

MODEL 46


Mirza Šarić, Jasna Hivziefendić, Jasmin KevrićKLASIFIKACIJA I POREĐENJE METODA ZA MODELOVANJE NEODREĐENOSTI U ELEKTROENERGETSKIM SISTEMIMA

CLASSIFICATION AND COMPARISON OF UNCERTAINTY MODELLING METHODS IN POWER SYSTEMS 56

Stručni rad/Professional paperRafo JozićPREVENCIJA AKCIDENATA I VELIKIH NESREĆA KOJE MOGU IZAZVATI ELEMENTI ELEKTRIČNE MREŽE

PREVENTION OF ACCIDENTS AND CATASTROPHES CAUSED BY ELEMENTS OF ELECTRICAL NETWORK 66

Stručni rad/Professional paperMario Perić, Željko Tomšić, Tomislav Tomiša, Jelena GalešićUPRAVLJANJE ENERGIJOM U INDUSTRIJSKIM MIKROMREŽAMA U TRŽIŠNIM UVJETIMA

ENERGY MANAGEMENT IN INDUSTRIAL MICROGRID IN MARKET CONDITION 78

Stručni rad/Professional paperEdin LapandićTRENUTNO STANJE U RUDNICIMA KONCERNA EPBIH I DUGOROČNI PLAN ISPORUKA UGLJA PREMA TE “TUZLA” I “KAKANJ”

CURRENT STATE OF COAL MINES OF THE EP BIH CONCERN AND LONG TERM PLAN OF COAL SUPPLY FOR THERMAL POWER PLANTS “TUZLA” AND “KAKANJ” 89

Stručni rad/Professional paperIvan RamljakNADZEMNI ELEKTROENERGETSKI 10 KV VODOVI SREDNJEG NAPONA KAO UZROK POŽARA: UZROCI, POSLJEDICE I ZAŠTITA

OVERHEAD MV 10 KV POWER LINES AS FIRE CAUSES: CAUSES, CONSEQUENCES AND PROTECTION 97

In memoriamSALIH SADOVIĆ 104

UPUTE ZA PISANJE RADA PAPER WRITING GUIDELINES 106

INICIJALNI KONTROLNI SPISAK ZA AUTORE INITIAL JOURNAL CHECK LIST FOR AUTHORS 113

VRSTA RADA/TYPE OF THE PAPER 114

IZDAVAČBosanskohercegovački komitet Međunarodnog

vijeća za velike električne sisteme CIGRÉMula Mustafe Bašeskije 7/4, 71000 Sarajevo

Tel: +387 (0)33 227 036Fax: +387 (0)33 227 037E-mail: [email protected]

Web site: http://www.bhkcigre.ba

Glavni urednikTatjana Konjić, BiH

Urednički odborSamir Avdaković, BiH

Salih Čaršimamović, BiHTatjana Konjić, BiHMirza Kušljugić, BiH

Alija Muharemović, BiHMustafa Musić, BiH

Uredničko vijećeDrago Bago, BiH

Elvisa Bećirović, BiHAdnan Bosović, BiH

Vesna Borozan, MKDAleksandar Cincar, BiHSamir Čaušević, BiH

Josip Dolić, BiHIzet Džananović, BiH

Šejla Gruhonjić – Ferhatbegović, BiHMesud Hadžialić, BiH

Omer Hadžić, BiHMensur Kasumović, BiH

Vladimir Katić, SRBAnes Kazagić, BiH

Lidija Korunović, SRBSlavko Krajcar, CROEdin Lapandić, BiH

Vlado Madžarević, BiHAjla Merzić, BiH

Jovica Milanović, GBViktor Milardić, CROKruno Miličević, CRO

Vladimiro Miranda, PORKadira Močević, BiH

Aljo Mujčić, BiHAdnan Mujezinović, BiH

Saša Mujović, CGSrete Nikolovski, CRO

Srećko Nuić, CROSamir Omanović, BiH

Predrag Osmokrović, SRBSenad Osmović, BiH

Jože Pihler, SLOKoviljka Stanković, SRBNermin Suljanović, BiHGoraz Štumberger, SLO

Irfan Turković, BiHTarik Uzunović, BiH

Sekretar uredništvaIrfan Durmić, BiH

LektorMarijana Nikolić, BiH

Lektor engleskog jezikaDušica Ikić-Cook, BiH

Tehnički urednik i računarska obradaNarcis Pozderac, BiH

Tiraž 500 primjerakaRačun kod Raiffeisen Bank BiH

16100000021500-16

Časopis Bosanskohercegovačka elektrotehnika je upisan u evidenciju javnih glasila u Federalnom Ministarstvu obrazovanja, nauke, kulture i sporta Bosne i Hercegovine pod rednim brojem 599. ISSN 1512-5483

4 bosanskohercegovačka elektrotehnika

UVOD Svrha relejne zaštite je da osigura pouzdan rad energet-skih sistema i minimizira uticaj neizbježnih kvarova u sistemu. Sa stanovišta protoka energije opasne situacije nastaju zbog prekomjernih struja i prenapona. Najčešće je zaštita srednjenaponskih (SN) distributivnih odlaza izvedena prekostrujnim relejima u više stepeni sa strujno nezavisnim i više različitih oblika strujno zavisnih karakte-ristika. Selektivnost djelovanja zaštite sa strujno nezavi-snom vremenskom karakteristikom postiže se vremen-skim stepenovanjem od kraja mreže prema izvoru napa-janja. Naprimjer, strujno zavisne karakteristike prekostruj-ne zaštite u distributivnoj mreži Elektroprivrede BiH (EP BiH), koriste se kod zaštite dugih distributivnih odlaza s nadzemnom mrežom. U ovim slučajevima potrebno je postići neometano uključenje odlaza i dovoljno nisko strujno podešenje kako bi se obuhvatili i kvarovi na uda-

ljenim dijelovima odlaza. Kod korištenja strujno zavisne vremenske karakteristike posebno treba obratiti pažnju na postizanje selektivnosti sa zaštitama transformatora i zaštitama vodova višeg naponskog nivoa. Najveći dio mreže EP BiH, u postojećim uslovima, radi s izoliranom neutralnom tačkom. Za sada, uzemljenje preko malog otpora prisutno je samo u dijelu mreže ED Sarajevo. Za zaštitu od zemljospoja u izoliranim SN mrežama koristi se usmjerena zemljospojna zaštita. Automatsko ponovno uključenje može biti prisutno za distributivne odlaze s nadzemnom mrežom za svrhu eliminacije prolaznih kva-rova. U distributivnim mrežama prisutna je još neusmje-rena prekostrujna zaštita s trenutnim ili znatno skraćenim vremenom djelovanja za svrhu eliminacije bliskih kratkih spojeva ili kratkih spojeva s većim vrijednostima struja kvara. U slučaju da se koriste neusmjerene prekostrujne zaštite sa brzim ili trenutnim vremenom djelovanja, potrebno je posebnu pažnju obratiti na provođenje struj-ne selektivnosti. Postizanje strujne selektivnosti kod izbora podešenja prekostrujnog člana zahtijeva pouzdan proračun struja kratkog spoja [1], [2].

Priključenje distribuiranih generatora (DG) u distributivnoj mreži (DM) mijenja osnovne karakteristike radijalno napa-jane mreže i ima značajnijeg uticaja na tokove snaga,

Sažetak: Osnovni problem kod integracije distribuiranih generatora u postojeću mrežu jeste u tome što su distributivni sistemi planirani kao pasivne mreže koje prenose energiju od VN nivoa do SN/NN nivoa. Zaštitni sistemi su koncipirani tako da odgovaraju SN i NN mreža-ma pasivne strukture, tj. ne pretpostavlja se pojava generatora u mreži. Sa distribuiranim izvorima, mreža postaje aktivna, tako da kon-vencionalna zaštita može biti nepouzdana. U radu će se razmotriti značajnije osobine distributivnih mreža s distribuiranim generatorima i provjeriti efikasnost postojeće zaštite distributivnih SN odlaza u distributivnom sistemu EP BiH.

Ključne riječi: distributivna srednjenaponska mreža, distribuirani generator, relejna zaštita

Abstract: The main problem with the integration of distributed generators into the existing network is that the distribution systems are planned as passive networks transmitting energy from HV level to MV/LV level. Protective systems are designed to suit MV and LV net-works of passive structure, i.e. it does not assume the appearance of a generator in the network. With distributed sources, the network becomes active, thus the conventional protection can become unreliable. This paper will discuss the most important characteristics of distribution networks with distributed generators and efficiency of the existing protection of MV distribution feeders in distribution system of EP BiH.

Keywords: medium voltage distribution network, distributed generation, relay protection

Izvorni naučni rad/Original scientific paper

UTICAJ DISTRIBUIRANIH GENERATORA NA ZAŠTITU DISTRIBUTIVNE MREŽE

IMPACT OF DISTRIBUTED GENERATORS TO DISTRIBUTION NETWORK PROTECTION

Šeila Gruhonjić Ferhatbegović1, Sead Kreso2

1 JP Elektroprivreda BiH, Elektrodistribucija Tuzla, Bosna i Hercegovina

[email protected] Univerzitet u Sarajevu, Elektrotehnički fakultet, Bosna i

Hercegovina [email protected] Rad dostavljen: oktobar 2015. Rad prihvaćen: februar 2016.


vrijednosti struja kratkog spoja, rad zaštitnih uređaja, naponske prilike, stabilnost, gubitke i kvalitet električne energije. Integracija DG u DM mijenja nivo struje kratkog spoja. Doprinos DG struji kvara vidi se na strujama koje mjere relejne zaštite tako da postojeći sistem zaštita može imati problema u radu. Ovo će uzrokovati da neki kvarovi ostanu neotkriveni a u nekim slučajevima doći će do problema u selektivnosti zaštita. Ovdje su prikazane promjene koje nastaju u distributivnoj mreži zbog priklju-čenja DG i koje mogu ometati rad klasične relejne zaštite distributivnih mreža. Na primjeru realne distributivne 10 kV mreže predloženo je moguće rješenje za postizanje efikasnijeg sistema zaštite u mreži sa DG.

U stranoj literaturi može se pronaći dosta radova koji obrađuju ovu temu [3]–[8]. Za distributivnu mrežu EP BiH, do sada nema konkretnih istraživanja vezanih za koordi-naciju zaštite na dijelovima mreža sa DG. Razlog je i što su do sada ugrađeni DG relativno manjih snaga tako da se ne narušava bitno koordinacija i sigurnost postojećih distributivnih zaštita. Pregledom objavljenih radova na BH K CIGRÉ, pronađen je rad u kojem se prezentira proširenje metoda apsorpcionog kapaciteta mreže za svrhu procjene intenziteta uticaja DG na podešenje pre-kostrujnih zaštita [9]. U EP BiH trenutno je u izradi studija na temu “Analiza uticaja i definiranje smjernica kod pri-ključenja distribuiranih izvora na distributivnu mrežu”. Vjerovatno će aspekt uticaja DG na podešenje i koordi-naciju relejne zaštite distributivne SN mreže u BiH, u budućnosti, biti češće tema različitih analiza. Posljednjih godina intenzivirana je ugradnja distribuiranih generatora u distributivnoj mreži EP BiH pa bi svakako trebalo, za dije-love mreže sa značajnijom distribuiranom proizvodnjom, provjeriti osjetljivost, podešenja i koordinaciju zaštite.

1. UTICAJ DG NA NIVO STRUJA KRATKOG SPOJA U MREŽI

Prisustvo DG u mreži utiče na nivo struja kratkog spoja u mreži, tako što dovodi do povećanja struja kvara u pore-đenju sa situacijom kada nema DG u mreži. Uopšte, može se reći da uticaj DG koji će imati na struje kratkog spoja zavisi od sposobnosti DG da napaja mjesto kvara. U slučaju priključenja DG manjih snaga ovo povećanje nije veliko. Međutim, ako priključeni DG imaju veće snage tada povećanje struje na mjestu kvara može biti dovoljno da uzrokuje poremećaj koordinacije između zaštitnih ure-đaja. Uticaj DG na struje kratkog spoja zavisi od nekoliko faktora kao što su snaga generatora, udaljenost DG od mjesta kvara i vrsta generatora. Iz ovog razmatranja tre-ba izdvojiti distribuiranu proizvodnju električne energije putem fotonaponskih panela. Fotonaponske elektrane ne doprinose porastu struje kratkog spoja, budući da se na mrežu priključuju preko invertora. Tip generatora koji ima značajan uticaj na nivo struje kratkog spoja je sinhro-ni generator. Kada se kvar dogodi između izvorne TS i tačke priključenja DG, dolazi do galvanskog razdvajanja na mjestu kvara, tako da struja koja dolazi iz mreže nije

u vezi sa strujom koja dolazi od strane DG i zavisi samo od konfiguracije mreže do mjesta kvara. Zbog toga se vrijednost struje kvara koja dolazi sa strane mreže neće promijeniti u odnosu na situaciju kada DG nije bio priklju-čen, za kvar na istom mjestu. Ako se mjesto kvara nala-zi iza tačke priključenja DG tada dolazi do promjena uslova u kojima radi zaštita postavljena na početku odla-za, što može dovesti do problema u koordinaciji zaštite. U ovom slučaju, uticaj na struju koja dolazi sa strane mreže, nakon priključenja DG, zavisi od ukupne impe-danse voda, snage kratkog spoja napojne mreže, nazna-čene snage DG i mjesta priključenja. Maksimalan uticaj DG na struju koja dolazi iz mreže je za tačku priključenja za koju ta struja dostiže minimum. Prikaz pristupa i modela mreže za provjeru uticaja DG na struje kvara pri-kazan je uz pomoć literature [3], [4]. Za analizu uticaja DG na struje kvara, može se posmatrati uopšteni prikaz dije-la mreže kao na slici (Slika 1). Na sabirnicama B u mreži spojen je DG.

Slika 1: Jednopolna shema mreže s kvarom na sabirnicama C

Naprimjer, za slučaj kvara na sabirnicama C (Slika 1), struja kvara je zbir komponenti struje koja dolazi od stra-ne generatora i struje koja dolazi iz mreže:

Ik = IM + IDG (1)

Za analizu je pogodno koristiti relativnu udaljenost koja pokazuje udaljenost DG u odnosu na ukupnu dužinu distributivnog SN odlaza:

(2)

U prethodnoj jednačini “d” je udaljenost od izvorne TS do mjesta priključenja DG i “duk” je ukupna dužina distribu-tivnog odlaza. Ekvivalentna shema za dio mreže sa Slike 1 prikazana je na Slici 2. Ovdje je ZL ukupna impedansa voda, ZDG je impedansa generatora i ZMA je impedansa mreže do sabirnica A. Naponi mreže i generatora ozna-čeni su sa UMA i UDG.

Slika 2: Ekvivalentna shema dijela mreže sa Slike 1


Prema shemi na Slici 2 može se napisati slijedeće:

(3)

Na Slici 2 i u prethodnoj jednačini, sa IM je označen doprinos mreže a sa IDG označen je doprinos DG u uku-pnoj struji kvara. Za shemu prikazanu na Slici 2 može se primjeniti Tevenenovo pravilo (Slika 3).

Slika 3: Tevenenov ekvivalent

Za ovaj slučaj Tevenenova impedansa je:

(4)

U prethodnoj jednačini ZMA=jXMA je impedansa mreže ili ekvivalent mreže do sabirnica A, ZDG=jXDG je impedan-sa generatora i ZL=RL + jXL je ukupna impedansa voda. Sa “l” je označena relativna udaljenost generatora defini-sana sa (2). Struja trofaznog kratkog spoja može se izra-čunati kao:

(5)

Zamjenom Zth u prethodnoj jednačini, slijedi:

(6)

gdje je:

(7)

(8)

Struja koja dolazi iz mreže (doprinos mreže) može se izra-ziti kao:

(9)

Zamjenom u prethodnoj jednačini slijedi da je doprinos mreže u ukupnoj struji kvara određen sa:

(10)

Ukupna struja kvara I3fks određena jednačinom (6) je neli-nearna jednačina kao što je i struja koja određuje doprinos mreže. U slučaju slabe mreže, ZMA može biti veliko kao i ZDG i u odnosu na doprinos generatora, doprinos mreže u vrijednosti struje kvara opada. Maksimalan uticaj DG na struju kvara dešava se kada je doprinos mreže minimalan. Zbog toga je određen minimum jednačine (10).

(11)

Iz ovoga slijedi:

(12)

Na osnovu ove jednačine može se odrediti mjesto priklju-čenja DG koje daje maksimalan uticaj DG na struje kvara. Prethodno izvođenje i prikaz dijela SN distributivne mre-že napravljeno je za ilustraciju uticaja DG na struje kvara. U realnim uslovima, distributivni odlazi najčešće nisu homogeni tako da se ne može koristiti relacija (2). Impe-danse voda tada bi trebalo prikazivati u apsolutnim (ohm) a ne u jedničnim vrijednostima (ohm/km). U konkretnim slučajevima priključenja DG i analize uticaja na rad relejne zaštite, potrebno je na pouzdanom modelu mreže unijeti priključeni DG (ili više njih) sa odgovarajućim parametri-ma i napraviti proračune struja kvara. Kod unošenja podataka o uticaju mreže potrebni su pouzdani podaci o strujama kratkog spoja u izvornim TS 110/x kV. U realnim uslovima, provjera mogućnosti priključenja DG određene snage na distributivnu mrežu ne uslovljava se koordina-cijom zaštite. Za provjeru mogućnosti priključenja DG rade se proračuni tokova snaga i naponskih prilika kako bi se vidjele promjene naponskih prilika i gubitaka koje su uzrokovane priključenjem distribuiranih izvora. Eventual-na korekcija podešenja zaštita u distributivnoj mreži radi se u toku priprema za pokretanje DG. Takođe, treba naglasiti da direktno priključenje DG (bez posredovanja transformatora), dosta više utiče na promjene nivoa stru-ja kratkog spoja. U distributivnoj SN i NN mreži EP BiH, za sada, nisu identificirani ovakvi primjeri. U postojećim uslovima se pokazalo da za mrežu EP BiH mogu treba-ti i detaljnije provjere mogućnosti priključenja DG. Najve-će vrijednosti snage kratkog spoja u sistemu EP BiH kreću se oko 600 MVA. Samo na nekoliko mjesta u siste-mu, maksimalne vrijednosti snage tropolnog kratkog spoja dostižu vrijednosti od 650 MVA. U prosjeku snage tropolnog kratkog spoja na 35 kV mreži kreću se u gra-nicama od 200 do 250 MVA. U mreži 10 kV snage tro-polnog kratkog spoja su najčešće u granicama do 250 MVA. Samo na nekoliko mjesta u sistemu snaga tropol-nog kratkog spoja dostiže vrijednosti do 340 MVA. U prosjeku, snaga kratkog spoja na 10 kV mreži kreće se oko 100 MVA. Kada je u pitanju priključenje DG u distri-butivnoj mreži, više su ugrožena područja sa malim vri-jednostima struja kratkog spoja (energetski slabe mreže).


Zbog toga treba imati u vidu da u distributivnom sistemu EP BiH ima energetski slabih područja gdje se vrijednosti struja kratkog spoja u 10 kV mreži kreću oko 50 MVA a u 35 kV mreži oko 100 MVA.

2. UTICAJ DG NA DISTRIBUTIVNE ZAŠTITENajčešći problemi koji se mogu pojaviti poslije priključe-nja DG na distributivnoj mreži su slijedeći:

– Zatajenje zaštite i smanjenje dosega zaštite,

– Pogrešno reagovanje zaštite ili poremećaj selektivnosti,

– Poremećaj koordinacije između osigurača i reklozera,

– Ostrvski rad.

Takođe treba naglasiti da se u distributivnoj mreži sa DG preporučuje blokada rada automatskog ponovnog uklo-pa. Kod kvara na mreži treba omogućiti DG da se isklju-či reagovanjem naponske ili frekventne zaštite na rastav-nom mjestu prije nego što bi došlo do ponovnog uklju-čenja od strane APU. Ako se APU ne blokira, posebno kod sinhronih generatora, može doći do havarija u smislu loma osovine [3], [4], [8].

2.1. Zatajenje zaštite i smanjenje dosega zaštiteU klasičnim sistemima zaštite, prekostrujni releji se pode-šavaju tako da se njima štiti dio radijalno napajane mreže do prvog slijedećeg sklopnog elementa koji se pobuđuje odgovarajućom relejnom zaštitom. Pri tome, doseg pre-kostrujne zaštite određen je najmanjom vrijednošću stru-je kvara koja će uzrokovati proradu. Poslije priključenja DG između izvorne TS i tačke kojom je određen doseg releja, struja koju vidi zaštita imat će manju vrijednost nego u slučaju mreže bez DG. Zbog ovog smanjenja moguće je da struje kratkog spoja ostanu neotkrivene ili nedovoljne da uzrokuju proradu zaštite, zato što struja koju vidi relej ne dostiže prag podešenja. Prekostrujni releji kao i usmjereni releji i reklozeri prorađuju na osnovu detekcije prekomjerne struje. Zbog toga, ovi zaštitni sistemi neće reagovati što predstavlja najznačajnije pro-bleme sa zaštitom. Stoga se može reći da DG s odgova-rajućim doprinosom struji kvara direktno utiče na osjetlji-vost i pouzdanost zaštite distributivne mreže.

2.2. Pogrešno reagovanje zaštite (problem selektivnosti)Pogrešno reagovanje zaštite distributivnih odlaza je moguće kada generator koji je priključen na izlazu, dopri-nosi struji kvara u slučaju kvara na susjednom vodu koji se napaja iz iste izvorne TS. Doprinos generatora struji kvara može prekoračiti prag podešenja prekostrujne zaštite što će dovesti do isključenja zdravog odlaza prije nego se otkloni stvarni kvar. Ova pojava može se prika-zati i kao problem sa selektivnošću zaštite. Distribuirani generator ima značajan doprinos struji kvara kada su generator i/ili kvar locirani u blizini izvorne TS. Posebno u slabim mrežama s dugim izlazima, koji su štićeni neu-smjerenom prekostrujnom zaštitom sa strujno nezavi-

snom vremenskom karakteristikom, može se desiti pogrešno reagovanje zaštite. I u ovom slučaju podešenje zaštitnih releja mora osigurati da se kvarovi na kraju odla-za takođe otkriju što dovodi do relativno malih struja podešenja. Ovdje DG utiče na selektivnost zaštitnih ure-đaja u distributivnoj mreži.

2.3. Problemi s reklozerom (gubitak koordinacije između osigurača i reklozera)

Zaštita nadzemnih odlaza sa automatskim reklozerima je veoma efikasan način zaštite od prolaznih poremećaja i na ovaj način se minimizira broj prekida u napajanju. Ispravnom koordinacijom između reklozera i osigurača na ograncima kvarovi se selektivno eliminišu. Spajanje DG na ovu vrstu distributivnih odlaza uzrokuje nekoliko problema sa zaštitom. Kao što je i prethodno navedeno, mogu se pojaviti problemi prilikom detekcije struje kvara reklozerom. Takođe, koordinacija između više reklozera ili osigurača i reklozera može se izgubiti što direktno uzro-kuje probleme sa selektivnošću. Najviše reklozera je opremljeno sa strujno zavisnom vremenskom karakteri-stikom. Ovo je detaljnije prikazano na Slici 4.a i Slici 4.b.

Slika 4.a: Radijalni distributivni odlaz sa zaštitnim uređajima, uticaj DG na koordinaciju reklozera

Slika 4.b: Radijalni distributivni odlaz sa zaštitnim uređajima, uticaj DG na koordinaciju reklozera i osigurača

Za situaciju na Slici 4.a i kvar K1, struja kvara koju vidi R1 je struja IM. Struja na mjestu kvara određena je relacijom (1). Doprinos mreže (struja IM) smanjuje se što dovodi do kasnije detekcije kvara (duže vrijeme prorade prema strujno zavisnoj vremenskoj karakteristici) ili u najgorem slučaju do neotkrivanja kvara. Ovo je primjer problema u detekciji kvara. Za kvar K2 struja kratkog spoja koju vidi relej R2 je Ik što je više od struje koju vidi R1.

Naprimjer, za situaciju na Slici 4.b (kvar na ogranku) koor-dinacija između osigurača i reklozera gubi se za veće vrijednosti struje kvara, a granična vrijednost struje vidi se na tački presjeka vremenskih karakteristika. Iza gra-


nične vrijednosti struje, kriva osigurača je ispod krive reklozera, tako da će osigurač otkloniti kvar prije rekloze-ra. Zbog toga će prolazni kvarovi biti isključeni trajno i uzrokovat će nepotrebne beznaponske pauze [3].

Osim problema u detekciji i gubitka koordinacije, prisu-stvo DG može uzrokovati i nesinhronizirani rad reklozera. Tokom perioda isključenja reklozera odlaz će biti odvojen od glavnog sistema dozvoljavajući da se luk na mjestu kvara ugasi. Postojanje DG održava napajanje odlaza tako da se zadržava i luk na mjestu kvara. Zbog toga prolazni kvarovi prelaze u trajne. Osim toga, uzrokovano neravnotežom između opterećenja i proizvodnje genera-tora, generatori izlaze iz sinhronizma u odnosu na glavnu mrežu što rezultira nesinhroniziranim ponovnim uključe-njem. Ovo može ozbiljno oštetiti generator uzrokujući visoke struje i napone u susjednim mrežama [3], [6].

2.4. Ostrvski rad (gubitak mreže)Uobičajeno je da DG rade paralelno s mrežom. Ostrvski režim rada dešava se kada dođe do prekida napajanja iz mreže iz bilo kojeg razloga, a DG ili više DG nastavi da napaja dio sistema koji je odvojen od mreže. Do prekida napajanja iz mreže može doći zbog reagovanja zaštite što uzrokuje isključenje prekidača, kao i zbog reagovanja osigurača i drugih zaštitnih uređaja. To znači da pojava kvarova u sistemu dovodi do neplaniranog ostrvskog rada. Ostrvski rad ne mora nastupiti samo kao posljedi-ca kvara, već do njega može doći i u normalnom pogo-nu, zbog manipulacija sklopnom opremom i zbog pro-mjena uklopnog stanja. Važeća tehnička regulativa u većini država zabranjuje ostrvski rad.

3. MOGUĆA RJEŠENJA ZA SISTEM ZAŠTITE U MREŽI SA DG

Za rješenje problema izbora, podešenja i koordinacije zaštite u distributivnoj mreži sa DG, u literaturi se predla-žu različiti načini. Ova rješenja kreću od jednostavnih pro-mjena u podešenjima releja do kompletnih novih adaptiv-nih zaštitnih sistema [3], [4]. U slijedećim poglavljima ukratko su opisani neki od ovih postupaka. Treba nagla-siti da odabir načina štićenja u distributivnoj mreži sa DG zavisi od snage mreže i snage instaliranih DG, odnosno od intenziteta uticaja DG na struje kvara u mreži.

3.1. Moguće rješenje za probleme detekcije i selektivnosti

Problemi s detekcijom kvara su u vezi sa snagom gene-ratora spojenih na distributivnu mrežu i snagom kratkog spoja na tom području. Prvi pokušaj u sprečavanju pro-blema detekcije kvara je modificiranje podešenja zaštite.

Doprinos generatora dovodi do redukcije u doprinosu mreže struji kvara zbog čega prag podešenja zaštite tre-ba biti reduciran. Problem je što bi ovo moglo uzrokova-ti i pogrešno isključenje u slučaju kvara na susjednom

odlazu. U tom slučaju može se predložiti ugradnja usmje-renih prekostrujnih zaštita koje će reagovati samo u slu-čaju kada struje kvara idu od izvorne TS prema mjestu kvara. Problemi s detekcijom kvara takođe se dešavaju na distributivnim odlazima s nadzemnim vodičima, uklju-čujući DG koji se štite reklozerima. U tim slučajevima može se izgubiti koordinacija osigurač – reklozer. U dis-tributivnim mrežama EP BiH, u postojećim uslovima, uglavnom nije zastupljena koncepcija štićenja SN vodova reklozerima i osiguračima. Zaštita distributivnih SN odla-za je postavljena samo na početku odlaza u izvornoj TS.

3.2. Rješavanje problema nesinhroniziranog ponovnog uklopa i ostrvskog rada

Postoji i pristup da se u slučaju poremećaja na mreži odvoji DG što je moguće brže da bi se restorirala prvo-bitna priroda distributivne mreže. Restoriranje prvobitne strukture distributivne mreže rezultira neusmjerenom strujom kvara tako da postojeći zaštitni sistem može pru-žiti selektivnu zaštitu. Za udaljene kvarove, odvajanje DG ne mora uvijek biti neophodno, a osim toga uzrokuje se i gubitak korisne energije. Nesinhronizirani ponovni uklop može se pojaviti u distributivnim mrežama štićenim reklo-zerima, dok se ostrvski rad može pojaviti u mrežama s konvencionalnom prekostrujnom zaštitom. Tokom isklju-čenja reklozera DG može biti još uvijek priključen na izo-lirani dio voda. Pri tome DG jedinica teži da napaja lokal-no spojena opterećenja i izolirani dio može biti posma-tran kao ostrvski rad. U slučaju velike asimetrije između opterećenja i snage generatora brzina generatora će rasti ili opadati i napon i frekvencija će prekoračiti dozvo-ljene tolerancije. Zbog narušavanja ovih ograničenja DG jedinica će biti isključena od strane vlastite naponske i strujne zaštite. Najbolje rješenje je prevencija ostrvskog rada i poslije toga nesinhroniziranog ponovnog uklopa tako što se radi odvajanje DG jedinice prije nego se akti-vira ponovno uključenje. Važno je dovoljno brzo i pouz-dano detektovati nastajanje ostrva. Ovo je zadatak tzv. LOM (Loss of Mains) zaštita. Metode detekcije ostrvskog rada u literaturi se dijele na pasivne i aktivne metode [3], [4]. Pasivne metode detektuju gubitak mreže (glavnog napajanja) mjerenjem ili nadzorom veličina stanja (napon, frekvencija). Naprimjer, jasna indikacija gubitka osnovnog napajanja je promjena naponskog nivoa i frekvencije. Promjene napona i frekvencije dešavaju se u određenom vremenskom periodu, tako da je ova vrsta LOM zaštita sporija. U ovoj grupi metoda može da se posmatra i brzi-na promjene napona ili brzina promjene frekvencije (tzv. ROCOF zaštite – Rate of Change of Frequency). Nedo-statak ovih zaštita može biti nepotrebno djelovanje uzro-kovano promjenama frekvencije. Osim mjerenja i nadzo-ra, postoje tzv. aktivne metode detekcije gubitka mreže gdje se sistem za detekciju aktivno uključuje u energet-ske tokove u cilju identifikacije ostrvskog rada. Naprimjer, za DG se može kontrolisati izlazna reaktivna snaga. U slučaju ostrvskog rada DG nije u mogućnosti da isporu-


čuje određenu reaktivnu snagu susjednoj mreži. Razlika u reaktivnim snagama može biti indikator gubitka mreže. Predlaže se i nadzor impedanse sistema tako što se visokofrekventni izvor spaja preko kondenzatora na mje-stu razdvajanja DG i mreže. Omjer nadziranih impedansi se značajno mijenja kod pojave ostrvskog rada. Ovo je područje gdje se intenzivno istražuje i u literaturi se mogu pronaći različiti pristupi detekciji ostrvskog rada. Svakako u upotrebi su i klasične metode gdje se prati pozicija pre-kidača u izvornoj TS koji može dovesti do ostrvskog rada. U slučaju isključenja ovog prekidača šalje se signal prema DG. Za ovaj nadzor može se koristiti i SCADA sistem. Nedostatak je što za prenos ovog signala treba osigurati odgovarajući komunikacioni kanal. U svakom slučaju, metode za efikasnu i pouzdanu detekciju ostrv-skog rada neophodne su u smislu pomjeranja ograniče-nja koja postoje kod integracije DG u distributivnu mrežu. Aktuelna istraživanja u pogledu rješavanja problema sa zaštitom fokusirana su i na adaptivne zaštite koje dozvo-ljavaju promjenu karakteristika zaštite i podešenja u skla-du sa situacijom u mreži [3]-[7].

4. ISPITIVANJE NA REFERENTNOM MODELU MREŽEZa ilustraciju problema koje unosi priključenje DG u pogledu ispravnog reagovanja zaštite, u realnoj mreži EP BiH, napravljen je proračun struja kvara i provjereno je reagovanje prekostrujne zaštite prvog i drugog stepena. Nivoi struje kvara koji su prikazani za razmatrani dio 10 kV mreže odgovaraju većem broju realnih nadzemnih 10(20) kV odlaza. Na shemi na Slici 5 nisu prikazane sve

TS 10(20)/0,4 kV i ogranci. Prikazana je ukupna dužina dionica kojim se zatvara struja kvara (kabl XHE 49A u dužini od 594 m, Al Fe 50 mm2 u dužini od 9680 m i Al Fe 35 mm2 u dužini od 840 m). Na shemi je ostalo prika-zano još nekoliko prolaznih trafostanica. Takođe, zadati uticaj mreže na 110 kV strani odgovara realnim vrijedno-stima TS 110/x kV u sistemu EP BiH (mreža 110 kV zada-ta je parametrima Ik3’’=6,995 kA, Ik1’’=6,017 kA, R/X=0,01). Mreža 10 kV napaja se preko transformatora 110/10,5/10,5 kV snage 16/16/5,35 MVA.

Naprimjer, na odlazu E prekostrujna zaštita je podešena prema struji dvopolnog kratkog spoja na kraju odlaza. Za slučaj kada nisu priključeni distribuirani generatori, struja dvopolnog kratkog spoja na kraju posmatranog odlaza je: Ik2=608,8 A. Ovo je struja koju vidi relej na početku odlaza u izvornoj TS, za slučaj kvara na kraju odlaza. Prvi stepen prekostrujne zaštite (I> zaštita) na SNO E podešen je na Ipod>=500A (koeficijent osjetljivosti je 1,22). U slučaju priključenja DG, na SNO E, u tački F, i za slučaj kvara na kraju odlaza, struja na mjestu kvara je veća nego za situaciju bez DG i iznosi 726,2 A. Međutim, za situaciju s priključenom distribuiranom proizvodnjom, struja koju vidi I> relej postaje 491,3 A što je nedovoljno za reagovanje zaštite. Prema tome, u ovom slučaju govo-rimo o zatajenju prekostrujne zaštite odlaza ili smanjenju dosega štićenja. Slijedi izvještaj o provedenoj analizi krat-kog spoja dijela mreže prikazane na Slici 5 (dvopolni kratki spoj je zadan na kraju SNO E, odnosno na sabir-nicama krajnje TS 10(20)/0,4 kV).

Slika 5: Primjer dijela mreže sa ugrađenim DG (4x600 kVA)


Analiza kratkog spoja mreže:

ZADANI KRATKI SPOJEVI:

KRATKI SPOJEVI NA SABIRNICAMA :

===========================================

Naziv sabirnice : 10-2624

----------------------------------------------

UR0= 5.774kV , 0.47[o] ( 100.02%)

US0= 2.887kV , 179.05[o] ( 50.00%)

UT0= 2.887kV , 179.05[o] ( 50.00%)

3Uo= 144.0 V , 89.46[o]

----------------------------------------------

Rezultati na mjestu kratkog spoja : K2 (S-T)

----------------------------------------------

Ul = 10.00kV (prije KS)

I[S-T]= 726.2 A

Z[S-T]= 13.8 ohm , 38.55[o]

Rezultati vezanih elemenata :

----------------------------------------------

Tip Naziv IR IS

IT 3Io

----------------------------------------------

Vod 2704-2624 0.000 A/ 90.47 726.2

A/-128.55 726.2 A/ 51.45 0.000 A/ -0.98

===========================================

Tip : Vod

Naziv : ČTS 110/10(20) kV - TS 2623

----------------------------------------------

Sabirnica : SNO E 10

----------------------------------------------

UR0= 5.773kV , 0.47[o] ( 100.02%)

US0= 5.755kV , -123.38[o] ( 99.70%)

UT0= 5.552kV , 117.99[o] ( 96.17%)

3Uo= 144.0 V , 89.46[o]

IR= 0.452 A , -10.58[o]

IS= 491.3 A , 67.40[o]

IT= 491.4 A , -112.65[o]

3Io= 0.000 A , 178.65[o]

Zdist=9.90 ohm , 19.31[o]

----------------------------------------------

Sabirnica : 10-2623

----------------------------------------------

UR0= 5.773kV , 0.47[o] ( 100.02%)

US0= 5.727kV , -123.61[o] ( 99.20%)

UT0= 5.517kV , 118.13[o] ( 95.58%)

3Uo= 144.0 V , 89.46[o]

IR= 0.452 A , 169.42[o]

IS= 491.3 A , -112.60[o]

IT= 491.4 A , 67.35[o]

3Io= 0.000 A , -1.35[o]

Zdist=9.82 ohm , -160.76[o]

----------------------------------------------

Takođe, u slučaju kvara na SNO A, npr. dvopolni kratki spoj na početku druge dionice odlaza A, struja koja dola-zi od strane DG i koju vidi relej na odlazu E je 533,5 A, što je dovoljno za proradu zaštite. Znači u ovom slučaju dolazi do isključenja oba odlaza A i E, odnosno narušava

se selektivnost štićenja. Situacija za tropolne kvarove je još nepovoljnija. Naprimjer, za slučaj tropolnog kratkog spoja na odlazu A, na istom mjestu, struja koju vidi relej na odlazu E je 627,3 A.

Takođe, za odlaz E, na Slici 5, maksimalni uticaj DG na struju kvara izračunato prema jednačini (12), dobija se za situaciju kada je relativna udaljenost mjesta priključenja distribuirane proizvodnje l=0,47.

Selektivno štićenje u ovom slučaju moguće bi bilo posti-ći s usmjerenim prekostrujnim zaštitama, sa podešenjem koje odgovara struji kvara kada se uzme u obzir i posto-janje distribuirane proizvodnje. Naprimjer, u navedenom slučaju, za struju podešenja prekostrujnog člana predla-že se vrijednost od 350 do 400 A. Zaštita treba da rea-guje samo kod smjera struje od sabirnica izvorne TS do mjesta kvara. Vremenska I-t karakteristika usmjerene prekostrujne zaštite u ovom slučaju može ostati strujno nezavisna. Problem koji se može identificirati kod manjih vrijednosti podešenja struje je nepotrebno reagovanje prekostrujne zaštite zbog struja uključenja odlaza. Visoke struje uključenja javljaju se kod uključenja dugih distribu-tivnih odlaza, bez rasterećenja. Savremene numeričke zaštite za rješenje ovog problema imaju na raspolaganju strujno zavisne karakteristike za prekostrujni član (I> član) i tzv. funkciju “inrush” za drugi stepen prekostrujne zaštite (I>> član). U posljednjih desetak godina dugi dis-tributivni odlazi izvedeni nadzemnom mrežom u EP BiH opremljeni su učinskim linijskim rastavljačima s daljinskim nadzorom čime se omogućava i postepeno uključenje odlaza. Posmatrani dio mreže radi s izoliranom neutral-nom tačkom. Promjena u izboru podešenja i proradi usmjerene zemljospojne zaštite zbog priključenja DG uglavnom nema. Međutim, bitno je da u slučaju isključe-nja prekidača odlaza, zaštite DG na vrijeme identificiraju ostrvski rad i odvoje DG od lokalne mreže.

Drugi stepen prekostrujne zaštite (I>> član s trenutnim djelovanjem za zaštitu od bliskih kratkih spojeva) za ovu vrstu odlaza podešava se na vrijednosti 1000 do 1200 A. Ovim stepenom prekostrujne zaštite štiti se dio voda bli-že izvornoj TS. I ovdje kod priključenja DG, može se doći u situaciju da se smanji doseg I>> člana, odnosno da se ovim stepenom može štititi samo manji dio odlaza nego je to bilo u slučaju prije priključenja distribuirane proi-zvodnje.

Prelaskom na naponski nivo 20 kV, dužine SN odlaza, zbog bolje propusnosti mreže, će se vjerovatno poveća-vati. Zbog toga će biti dosta teško odabrati odgovarajuće podešenje prekostrujne zaštite postavljene samo na početku SN odlaza. Vjerovatno da će se u cilju postizanja efikasnijeg štićenja, uz istovremeno smanjenje bezna-ponskih pauza za potrošače, pristupiti automatizaciji rada distributivne SN mreže i ugradnji reklozera i osigu-rača na više mjesta na SN odlazu. Ova koncepcija štiće-nja SN mreže zahtijevaće detaljniju analizu podešenja i koordinacije zaštitnih uređaja u odnosu na situaciju kada


se SN odlaz štiti zaštitama postavljenim samo na počet-ku odlaza, u izvornoj TS x/10(20) kV.

5. ZAKLJUČAK

U distributivnoj mreži EP BiH u narednom se periodu očekuje značajnija integracija distribuiranih izvora elek-trične energije u distributivnoj SN mreži. Za dijelove dis-tributivne mreže sa priključenim DG potrebno je provesti provjeru podešenja i koordinacije djelovanja relejnih zaštita. Preduslov za ovo je postojanje modelirane distri-butivne mreže. Model mreže treba biti provjeren mjerenji-ma na stvarnoj mreži i pouzdan za simulaciju različitih mogućih situacija u mreži. Snaga priključenih DG na nekim dijelovima mreže EP BiH dostiže granicu kada je potrebno provjeriti doseg i selektivnost postojećih distri-butivnih zaštita. U distributivnoj SN mreži EP BiH najčešće nisu još uvijek zastupljeni reklozeri ili reklozeri i osigurači na ograncima. Distributivni SN odlazi uglavnom su štićeni prekostrujnim i usmjerenim zemljospojnim zaštitama postavljenim samo na početku distributivnog odlaza, u izvornoj TS x/10(20) kV. S aspekta provjere dosega i selektivnosti ovo je jednostavniji postupak u odnosu na distributivne mreže koje se štite reklozerima u više tačaka na odlazu. Međutim, i u postojećim uslovima, posebno za mreže sa malim snagama kratkog spoja treba identificirati probleme sa zaštitom i predložiti alternativna rješenja.

LITERATURA[1] F. Božuta “Automatski zaštitni uređaji elektroenergetskih

postrojenja”, Svetlost Sarajevo 1989.

[2] Y.G. Paithankar “Transmission Network Protection, The-ory and Practice”, Marcel Dekker, New York 1997.

[3] E. Coster, J. Myrzik, W. Kling “Effect of DG on distribution grid protection” preuzeto sa http://cdn.intechopen.com/pdfs/10133/InTech-Effect_of_dg_on_distribution_grid_protection.pdf, januar 2015.

[4] Martin Geidl “Protection of PowerSystems with Distributi-on Generation: State of the Art” preuzeto sa

http://e-collection.library.ethz.ch/eserv/eth:27990/eth-27990-01.pdf, januar 2015.

[5] K. Makl, S. Repo, P. Jarventausta: “Impacts of distributed generation on earth fault protection in distribution systems with isolated neutrals”, 19 th International Conference on Electricity Distribution, Veinna, 21–24 May 2007.

[6] Hager M., Sollerkvist F., Bolen M.H.J.: The impact of dis-tributed energy resources on distribution system protecti-on, STRI AB, Ludvika Sweden, 2005.

[7] J.A.Pecas Lopes, N. Hatziargyriou, J. Mutale, P. Djapic, N. Jenkins: “Integrating distributed generation into electric power systems: A rewiev of drivers, challenges and opportunities”, Electric Power System Research 77, str. 1189-1203, 2007.

[8] Elektroinstitut Milan Vidmar “Studija o priključivanju i radu distribuiranih izvora energije u elektroenergetskom siste-mu Crne Gore”, Ljubljana, 2012.

[9] M. Kušljugić, E. Bećirović: “Prekostrujna zaštita elektro-distributivnih mreža sa distribuiranim generatorima”, VII Savjetovanje BH K CIGRÉ, Neum, oktobar 2007.

BIOGRAFIJAŠeila Gruhonjić Ferhatbegović rođena je 1969. godine u Bijeljini, Bosna i Hercegovina. Diplomirala je 1994. godine na Fakultetu elektrotehnike u Tuzli. Magistarski rad na temu “Algo-ritmi lokatora kvara na prenosnim vodovima” odbranila je na Fakultetu elektrotehnike u Tuzli. Doktorsku disertaciju “Određi-vanje mjesta jednofaznog kvara u distribucijskim mrežama zasnovano na putnim valovima”, odbranila je na Fakultetu elek-trotehnike i računarstva u Zagrebu, 2012. godine. Od 1994. godine zaposlena je u JP EP BiH. Učestvovala je u izradi više studija, elaborata i projekata u JP EP BiH iz oblasti zaštite dis-tributivnih sistema, energetskih analiza i kvaliteta električne energije. Kao autor i koautor do sada je objavila dvadeset i devet radova na konferencijama i stručnim skupovima. Na međunarodnim konferencijama objavila je osam radova.

Sead Kreso rođen je 1949. godine u Sarajevu. Na Elekteh-ničkom fakultetu u Sarajevu diplomirao je 1972. godine, magi-strirao 1977. i doktorirao 1988. godine. Do 1992. godine radio je u Energoinvestu na razvoju uređaja zaštite i upravljanja elek-troenergetskim sistemom, a 1996. godine prelazi na Elektro-tehnički fakultet u Sarajevu, gdje i danas radi.


UVOD Povećanje troškova proizvodnje i potreba za optimalnim korištenjem proizvodnih resursa u elektroenergetskom sistemu nameću potrebu za upotrebom ekonomskog dispečinga kao planske funkcije bitne za udovoljenje ovim zahtjevima [1]. Glavni cilj ekonomskog dispečinga je smanjiti ukupne troškove proizvodnje optimalnom aloka-cijom izlaznih snaga na angažovane termojedinice, uz zadovoljenje ograničenja u obliku jednakosti i nejednako-sti [2], [3]. Osnovna pogonska karakteristika termo jedini-ce je tzv. ulazno-izlazna karakteristika dobijena normativ-nim ispitivanjima i obradom podataka, ili proračunima na stadijumu izrade projektno-konstruktivnih karakteristika termojedinice. Za predstavljanje ulazno-izlaznih karakte-ristika termo jedinice može se koristiti kontinualna forma karakteristike u vidu polinomne krive, ili niza segmentnih pravih koje fituju eksperimentalne (ili konstruktivne) podatke. U većini slučajeva aproksimacija s kvadratnom karakteristikom smatra se zadovoljavajućom. Realna

tehničko-tehnološka izvedba termojedinica je takva da su turbine opremljene s više regulacionih ventila koji se otvaraju u sekvencama pri povećanju izlazne snage ter-mo jedinice, [4]. Zbog toga se na ulazno-izlaznoj karak-teristici termojedinice javljaju diskontinuiteti kao posljedi-ca naglog porasta gubitaka u mlaznicama parne turbine pri sekvencijalnom upuštanju pare u turbinu. Tačan oblik ulazno-izlazne karakteristike u blizini prelaska upuštanja pare s jednog na drugi regulacioni ventil teško se ekspe-rimentalno određuje. U većini slučajeva i za relativno pre-cizne proračune, koristi se aproksimirana karakteristika koja je konveksna, neprekidna i diferencijabilna funkcija (najčešće polinomno predstavljena) kako bi se u rješava-nju problema kratkoročne optimizacije angažovanja i režima rada termojedinica mogle koristiti konvencionalne optimizacione tehnike [2], [5].

Razne optimizacione tehnike su korištene za rješavanje problema ekonomskog dispečinga (ED). Neke od tih teh-nika se temelje na klasičnim metodama optimizacije, dok druge koriste umjetnu inteligenciju, ili heurističke algori-tme. Mnogi izvori prikazuju primjenu klasičnih metoda optimizacije za rješavanje problema ED, kao što su line-arno programiranje ili kvadratno programiranje [6]. Meto-

Sažetak: Metode direktnog pretraživanja su evolucijski algoritmi korišteni za rješavanje optimizacionih problema sa ograničenjima. One ne zahtijevaju informacije o gradijentu funkcije cilja koja je predmet optimizacije prilikom pretrage za optimalnim rješenjem. Jedna od takvih metoda je metoda pretraživanja po uzorku. Ovaj rad predstavlja aplikaciju metode pretraživanja po uzorku za rješavanje problema nekonveksnog ekonomskog dispečinga. Korištena metoda je radi potvrde njene učinkovitosti testirana na proizvodnim sistemima sastav-ljenim od 5, 13 i 40 termojedinica. Pored toga, svojstva konvergencije i robusnosti korištene metode su ocijenjena kroz usporedbu s rezul-tatima predstavljenim u literaturi za sistem sa 40 termojedinica. Ishod je ohrabrujući i pokazuje da je metoda pretraživanja po uzorku primjenljiva za rješavanje problema nekonveksnog ekonomskog dispečinga.

Ključne riječi: ekonomski dispečing, konveksnost, metoda pretraživanja po uzorku

Abstract: Methods of direct search are evolutionary algorithms used for constrained optimization problem solving. Information regarding objective function gradient is not required for finding an optimum solution. Pattern search is one such method. This paper gives an appli-cation of the method for non-convex economic dispatch problem solving. As a confirmation of its effectiveness, the method has been tested on the systems consisted of five, thirteen and forty thermal power units. Also, characteristics of this method have been compared to other popular methods. The results are encouraging and show that the pattern search method is a very useful for non-convex eco-nomic dispatch problem solving.

Keywords: economic dispatch, convexity, pattern search method


RJEŠENJE PROBLEMA EKONOMSKOG DISPEČINGA KORIŠTENJEM METODE PRETRAŽIVANJA PO UZORKU

SOLVING ECONOMIC DISPATCH PROBLEM USING PATTERN SEARCH METHOD

Damir Aganović1

1 JP Elektroprivreda BiH, Bosna i Hercegovina [email protected]

Rad dostavljen: novembar 2015. Rad prihvaćen: februar 2016.


de linearnog programiranja su brze i pouzdane, a brzina im je ovisna o veličini problema. Metode nelinearnog pro-gramiranja imaju probleme s konveksnošću i algoritam-skom složenošću. Algoritmi bazirani na Newtonovoj meto-di imaju poteškoće u radu s velikim brojem ograničenja tipa nejednakosti [7]. Metode temeljene na tehnikama umjetne inteligencije, kao što su umjetne neuronske mre-že, takođe se uspješno primjenjuju [8], [9]. U posljednje vrijeme mnoge heurističke tehnike pretrage, kao što su optimizacija rojem čestica [7], [9], [10], [11] genetski algori-tmi [9], [12] i šišmiš algoritam [13], razmatraju se u kontek-stu rješavanja ED problema. Osim toga, razvijene su i hibridne metode [14], gdje se kombinuju konvencionalni pristup Lagrangeove relaksacije, metoda gradijenta i dina-mičko programiranje. Takođe, postoji i alternativni oblik hibridne metode za rješavanje nekonveksnog problema ED s diferencijalnom evolucijom [15] kao primarnim ‘opti-mizatorom’, gdje se koriste njene prednosti globalnog pretraživanja. Najbolje dobiveno rješenje se potom odre-đuje sekvencijalnim kvadratnim programiranjem.

Nedavno je velika pažnja usmjerena na metode direktnog pretraživanja. Radi se o familiji metoda globalne optimiza-cije čije ideje razvoja potiču još od 1960. godine. Metode direktnog pretraživanja su strukturirane da istraže skup tačaka oko trenutne pozicije, tražeći tačku koja daje bolju vrijednost funkcije cilja nego trenutna tačka. U ovu famili-ju se ubrajaju algoritmi pretraživanja po uzorku, simpleks metode (različite od simpleks algoritma korištenog u line-arnom programiranju), Powellova optimizacija i druge metode [16]. Metode direktnog pretraživanja, suprotno standardnim metodama optimizacije, često se nazivaju nederivacione jer ne zahtijevaju bilo kakve informacije o gradijentu ili višim derivacijama funkcije cilja za traženje optimalnog rješenja. Zbog toga se metode direktnog pre-traživanja mogu veoma dobro iskoristiti za rješavanje nekontinualnih, nediferencijabilnih i multimodalnih optimi-zacionih problema. Budući da je ekonomski dispečing jedan takav problem, ova metoda se čini kao dobar izbor.

U ovom radu metoda pretraživanja po uzorku je korište-na za rješavanje problema nekonveksnog ekonomskog dispečinga.

1. MODEL DINAMIČKOG EKONOMSKOG DISPEČINGAProblem optimalne raspodjele opterećenja na proizvod-ne jedinice – ekonomski dispečing, zauzima posebno mjesto u optimalnom planiranju pogona elektroenerget-skog sistema. Ekonomski dispečing predstavlja operativ-nu funkciju u kojoj je ukupna proizvodnja raspodijeljena između angažovanih termojedinica na način da se mini-miziraju ukupni troškovi proizvodnje i da se pri tome zadovolje sva postavljena pogonska ograničenja i potre-be potrošača. Za bilo koje specificirane uslove optereće-nja sistema, ekonomski dispečing određuje izlazne sna-ge svih termojedinica, s kojima će minimizirati ukupne troškove goriva i koje će podmiriti potrebe potrošača [17]. Ekonomski dispečing korišten je u upravljanju proizvod-

nim dijelom elektroenergetskog sistema da bi alocirao ukupnu proizvodnju termojedinica i fokusirao se na koor-dinaciju njihovih proizvodnih troškova.

U tradicionalnoj postavci problema ekonomskog dispe-činga, energetske (troškovne) karakteristike termo jedini-ca su često aproksimirane polinomnom funkcijom (najče-šće kvadratnom funkcijom), pa je tako problem rješavan korištenjem optimizacione tehnike kao lambda-iterativna metoda, gradijentna metoda i slično [17]–[21]. Za aplikaci-ju ovih metoda nužno je osigurati diferencijabilnost troš-kovnih karakteristika kako bi se pronašlo globalno opti-malno rješenje. Realne energetske karakteristike termoje-dinica su izrazito nelinearne zbog prisustva regulacionih ventila na turbinama koji se otvaraju u sekvencama pri povećanju izlazne snage termo jedinice (engl. valve-point effect). Tako se na energetskoj karakteristici termojedinice javljaju diskontinuiteti kao posljedica naglog porasta gubi-taka u mlaznicama parne turbine pri sekvencijalnom upu-štanju pare u turbinu. Zbog toga problem ekonomskog dispečinga postaje nekonveksan problem na koji se ne mogu primijeniti klasične optimizacione tehnike koje u principu završavaju u pronalaženju nekog od lokalnih optimuma. Otuda praktični problem ekonomskog dispe-činga s nekonveksnim energetskim (troškovnim) karakte-ristikama predstavlja još uvijek izazovan zadatak.

1.1. Klasični model ekonomskog dispečingaNeka se razmatra jednostavna konfiguracija proizvodnog sistema koji se sastoji od N termojedinica koje podmiruju ukupno opterećenje sistema Pp(t) u svakom vremenskom intervalu t. Neka svaka od proizvodnih termojedinica ima troškovnu karakteristiku Fi(Pi(t)) i neka je izlazna snage svake od jedinice Pi(t) u svakom intervalu t. Na Slici 1 su simbolički ilustrovane termojedinice koje su povezane na ekvivalentno potrošačko čvorište na kojem je skoncentri-sano ukupno opterećenje sistema. Ovakva shema odgo-vara modelu ekonomskog dispečinga kod kojeg su zanemareni gubici u prijenosnoj mreži.

Slika 1: N termojedinica povezanih na ekvivalentno čvorište koje podmiruju ukupno opterećenje u sistemu


Na Slici 2 su simbolički ilustrovane termojedinice koje su povezane na prijenosnu mrežu s distribuiranim ekviva-lentnim potrošačkim čvorištima čije su snage svedene na naponski nivo prijenosa. Ovakva shema odgovara mode-lu ekonomskog dispečinga kod kojeg su gubici u prijeno-snoj mreži uzeti u obzir.

Slika 2: N termojedinica povezanih na prijenosnu mrežu sa distribuiranim potrošačkim čvorištima čije su snage svedene

na naponski nivo prijenosa

Matematička formulacija problema ekonomskog dispe-činga, bez uvažavanja gubitaka u prijenosnoj mreži, data je kao što slijedi. Funkcija kriterijuma je jednaka ukupnim troškovima goriva Fuk da bi se podmirio potrošački zahtjev za snagom. Problem se svodi na minimizaciju funkcije kri-terijuma Fuk, uz zadovoljenje skupa ograničenja:

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

U jednačini (1) predstavljena je funkcija cilja (kriterijuma) koja se odnosi na ukupne troškove goriva svih N termojedinica, tokom vremenskog perioda optimizacije T. Iz jednačine (1) se vidi da su troškovne karakteristike termojedinica modelovane s konveksnom funkcijom – polinomom drugog reda. Ograničenje tipa jednakosti (2) predstavlja balansno ograničenje prema kojem ukupna

proizvodnja svih angažovanih termo jedinica mora podmiriti zbir ukupnog opterećenja Pp i prijenosnih gubitaka u sistemu Pl u svakom vremenskom intervalu t. Ograničenja (3) i (4) predstavljaju tzv. ramp rate limite, odnosno ograničenja na dozvoljenu promjenu opterećenja u dva uzastopna vremenska intervala. Ograničenje (3) odnosi se na tzv. ramp-up limit, odnosno na dozvoljenu promjenu izlazne snage termojedinice u dva uzastopa perioda kada ona povećava svoju snagu. To znači da termojedinica i iz vremenskog perioda t – 1, kojoj odgovara izlazna snaga Pi(t – 1), prelaskom u vremenski period t može maksimalno povećati snagu za iznos dozvoljenog povećanja od RUi, a kojoj će odgovarati snaga Pi(t). Ograničenje (4) odnosi se na tzv. ramp-down limit, odnosno na dozvoljenu promjenu izlazne snage termojedinice u dva uzastopa perioda kada ona smanjuje svoju proizvodnju. To znači da termo jedinica i iz vremenskog perioda t – 1, kojoj odgovara izlazna snaga Pi(t – 1), prelaskom u vremenski period t može maksimalno smanjiti snagu za iznos dozvoljenog smanjenja od RDi, a kojoj će odgovarati snaga Pi(t). Ograničenje (5) uspostavlja limite na dozvoljenu promjenu izlazne snage termojedinice, odnosno izlazna snaga termojedinice u bilo kojem vremenskom intervalu mora se nalaziti unutar tehničkih ograničenja određenih kao minimalna, odnosno maksimalna izlazna snaga.

1.2. Model ekonomskog dispečinga s nekonveksnim karakteristikama

Realna tehničko-tehnološka izvedba termojedinica je takva da su turbine opremljene s više regulacionih venti-la koji se otvaraju u sekvencama pri povećanju izlazne snage termojedinice. Zbog toga se na ulazno – izlaznoj karakteristici termojedinice javljaju diskontinuiteti kao posljedica naglog porasta gubitaka u mlaznicama parne turbine pri sekvencijalnom upuštanju pare u turbinu. Tačan oblik ulazno-izlazne karakteristike termojedinice u blizini prelaska upuštanja pare s jednog na drugi regula-cioni ventil teško se eksperimentalno određuje. Zbog toga se veoma često u literaturi koristi model troškovne karakteristike termojedinice koji sadrži visok stepen neli-nearnosti, a sastoji se u dodavanju ‘’sinusne’’ funkcije na osnovnu karakteristiku modelovanu polinomom drugog stepena. Na ovaj način problem predstavljen relacijama (1) – (5) poprima sljedeći oblik [22]-[25]:

(6)

(7)

(8)

14


(9)

(10)

i predstavlja potpun model nekonveksnog ekonomskog dispečinga. Koeficijenti ξi i ζi, za termojedinicu i, reflektu-ju efekat sekvencijalnog otvaranja regulacionih ventila kod turbina termojedinica (engl. valve-point effect).

2. METODA PRETRAŽIVANJA PO UZORKUMetode i tehnike direktnog pretraživanja, suprotno stan-dardnim, klasičnim, metodama optimizacije često se nazivaju nederivacionim metodama jer ne zahtijevaju informacije o gradijentu ili višim derivacijama funkcije kri-terijuma za traženje optimalnog rješenja. Zbog toga se one mogu veoma efikasno iskoristiti za rješavanje nekon-tinualnih i nediferencijabilnih optimizacionih problema, kakav je problem nekonveksnog ekonomskog dispečin-ga [26]–[28]. Optimizaciona procedura kod algoritma pretraživanja po uzorku predstavlja evolucijsku tehniku koja je pogodna kod rješavanja raznih problema globalne optimizacije. Glavna prednost joj je u jednostavnom kon-ceptu, jednostavnoj implementaciji i računarskoj efika-snosti. Za razliku od drugih heurističkih algoritama, kao što su genetski algoritmi, naprimjer, algoritam pretraživa-nja po uzorku posjeduje fleksibilan i dobro balansiran operator za poboljšanje i prilagodbu globalnog i preci-znost lokalnog pretraživanja.

Algoritam pretraživanja po uzorku radi tako što vrši pro-račun funkcije kriterijuma za niz tačaka koje mogu even-tualno biti blizu optimalne tačke. Algoritam započinje definisanjem skupa tačaka, odnosno mreže, oko zadane tačke. Ova tačka može biti zadana od strane korisnika, ili se može izračunati iz prethodnog koraka algoritma. Mre-ža se formira dodavanjem tačke koja se posmatra u nizu vektora koji predstavljaju uzorak (Slika 3). Ako se za neku tačku unutar mreže utvrdi da daje bolju vrijednost funk-cije kriterijuma od trenutne tačke pretraživanja, ta tačka postaje tačka posmatranja u narednoj iteraciji. Dakle, algoritam pretraživanja po uzorku započinje u početnoj tački X0 koja se daje kao polazište od strane korisnika. U prvoj iteraciji, uz vrijednost 1 skalara veličine mreže, vek-tori uzorka su [0,1], [1,0], [–1,0] i [0,–1]. Zatim, algoritam dodaje ove vektore početnoj tački X0 zbog proračunava-nja sljedećih tačaka mreže [26], [28]:

X0 + [1,0]

X0 + [0,1]

X0 + [–1,0]

X0 + [0,–1]

Algoritam ispituje tačke mreže računanjem pripadajuće vrijednosti funkcije kriterijuma dok ne pronađe onu tačku za koju je ta vrijednost manja od vrijednosti za tačku X0.

Ako postoji takva tačka, onda je ispitivanje uspješno i tada algoritam određuje novu tačku posmatranja X1. Nakon uspješnog ispitivanja, algoritam prelazi na iteraci-ju 2 i množi skalar veličine mreže s 2 (faktor širenja). U iteraciji 2, mreža je konstruisana od sljedećih tačaka:

2 × [1,0] + X1

2 × [0,1] + X1

2 × [–1,0] + X1

2 × [0,–1] + X1

Algoritam ponovo analizira tačke mreže dok ne pronađe onu čija je vrijednost funkcije kriterijuma manja od one koju ima tačka X1. Prvu takvu tačku naziva X2 i ispitivanje je uspješno. Zbog toga skalar veličine mreže se množi s 2, pa za iteraciju 3 poprima vrijednost 4. S druge strane, ako se iteracija 3 završi kao neuspješno ispitivanje, odno-sno niti jedna od tačaka mreže nema manju vrijednost funkcije kriterijuma za tačku X2, u tom slučaju algoritam ne mijenja trenutnu tačku posmatranja u sljedećoj iteraci-ji, odnosno X3 = X2. Pored toga, algoritam smanjuje veli-činu mreže 2 puta, odnosno množi je faktorom skupljanja 0.5. Zatim se vrši ispitivanje tačke uz manju mrežu.

Slika 3: Ilustracija pozicije različitih tačaka u algoritmu pretraživanja po uzorku

Algoritam pretraživanja po uzorku ponavljat će prethod-no opisane korake dok ne pronađe optimalno rješenje u postupku minimizacije funkcije kriterijuma. Algoritam se zaustavlja u sljedećim slučajevima:

– veličina mreže je manja od tolerantne veličine;

– broj iteracija dostiže određenu, unaprijed definisanu vrijednost;

– broj upoređivanja funkcija kriterijuma dostiže unapri-jed definisanu vrijednost;

– udaljenost između tačke s uspješnim ispitivanjem i tačke sa sljedećim uspješnim ispitivanjem je manja od definisane tolerancije;


– razlika između vrijednosti funkcije kriterijuma u jednoj tački sa uspješnim ispitivanjem i one u tački sljedećeg uspješnog ispitivanja je manja od definisane toleran-cije.

Navedeni koraci i način evolucije funkcije kriterijuma pre-ma algoritmu pretraživanja po uzorku ilustrovani su kroz dolje predstavljeni pseudokod. Treba napomenuti da svi parametri uključeni u ovaj algoritam mogu biti unaprijed specificirani u zavisnosti od prirode problema koji se raz-matra. Korisnik ima velike mogućnosti kontrole smjera pretraživanja. Ilustracija pseudokoda za algoritam pretra-živanja po uzorku data je u obliku [28]:

Inicijalizacija – odrediti početnu tačku x0 i dužinu koraka D0.for k = 0, 1, ... izračunaj f(xk)odrediti dužinu koraka sk koristeći pretraživanje okoline – kreiraj mrežu izračunaj rk = f(xk) – f(xk+sk) if rk ≥ 0, tada xk+1 = xk+sk, inače xk+1 = xk ažuriraj dužinu koraka Dk

ponavljaj dok nije zadovoljen kriterijum zaustavljanja.

3. REZULTATI PRORAČUNADa bi se ocijenila učinkovitost metode pretraživanja po uzorku, analizirana su tri test slučaja nekonveksnog eko-nomskog dispečinga sa 5, 13 i 40 termo jedinica. Prva dva slučaja su primjeri koji pokazuju učinkovitost, način rada i mogućnosti programa. Uobzireni su svi ulazni parametri kao što su prijenosni gubici, ramp-up i ramp-down ograničenja, a potrošački zahtjevi dati u obliku jednosatnog opterećenja i višesatnog dijagrama.

S druge strane, treći slučaj je mnogo kompleksniji, te prilikom proračuna do izražaja dolaze efikasnost i robu-snost metode. Stoga je usporedba s drugim metodama napravljena kroz ovaj primjer.

Nelinearni problem optimizacije je riješen pomoću una-prijed definisane funkcije pretraživanja po uzorku ugra-đene u GA&DS grupu alata programskog paketa Matlab [29]. Ova funkcija implementira algoritam pretraživanja po uzorku opisan u poglavlju 2.

Na početku je izvršeno nekoliko proračuna s različitim vrijednostima ključnih parametara metode pretraživanja po uzorku, kao što su početna veličina mreže i faktori širenja i skupljanja mreže. Na osnovu tih rezultata, veliči-na mreže je postavljena u daljim proračunima na vrijed-nost 1, faktor širenja na 2, a faktor skupljanja na 0,5. Osim toga, vektor početne tačke X0, je nasumično gene-

risan. Što se tiče kriterija zaustavljanja, sve tolerancije su postavljene na 10–6, maksimalan broj iteracija na 1000, a maksimalan broj upoređivanja funkcija na 2000 ∙ N, gdje je N broj termojedinica.

Svi proračuni su obavljeni na računaru novije generacije, sa Intel i7 procesorom i 8 GB RAM-a.

3.1. Test - primjer 1: slučaj sa 5 termojedinicaTestni sistem se sastoji od 5 proizvodnih jedinica čiji su podaci predstavljeni u Tabeli I. Koeficijenti prijenosnih gubitaka dati su pomoću B-matrice, a 24-satni dijagram opterećenja u Tabeli II. Svi podaci su preuzeti iz [30].

Tabela I: Podaci o proizvodnim termojedinicama

jedinica G1 G2 G3 G4 G5

a (n.j./h) 25 60 100 120 40

b (n.j./MWh) 2 1,8 2,1 2 1,8

c (n.j./MW2h)∙10-3 8 3 1,2 1 1,5

ξ (n.j./h) 100 140 160 180 200

ζ (rad/MW)∙10-3 42 40 38 37 35

Pmin (MW) 10 20 30 40 50

Pmax (MW) 75 125 175 250 300

RU (MW/h) 30 30 40 50 50

RD (MW/h) 30 30 40 50 50

=

0, 000049 0, 000014 0, 000015 0, 000015 0, 0000200, 000014 0, 000045 0, 000016 0, 000020 0, 0000180, 000015 0, 000016 0, 000039 0, 000010 0, 0000120, 000015 0, 000020 0, 000010 0, 000040 0, 0000140, 000020 0, 000018 0, 000012 0, 000014 0, 0000

B

35

Tabela II: Dnevni dijagram opterećenja sistema

satopterećenje

satopterećenje

satopterećenje

(MW) (MW) (MW)

1 410 9 690 17 558

2 435 10 704 18 608

3 475 11 720 19 654

4 530 12 740 20 704

5 558 13 704 21 680

6 608 14 690 22 605

7 626 15 654 23 527

8 654 16 580 24 463

Obavljeno je 20 proračuna za različite početne tačke, i najbolji dobijeni rezultat (najniži troškovi) je 47911 (n.j.). Rezultati optimalne raspodjele izlaznih snaga na termo jedinice za taj rezultat predstavljeni su u Tabeli III. Pro-sječno trajanje proračuna iznosilo je 68 sekundi, odno-sno manje od 3 sekunde po satnom opterećenju.


Obavljeno je 100 proračuna od kojih je odabran najbolji rezultat. Ukupno trajanje proračuna je 10 minuta i 4 sekunde, odnosno 6 sekundi po proračunu.

Tabela V: Optimalna raspodjela izlaznih snaga

jedinica snaga (MW) jedinica snaga (MW)

G1 680 G8 60

G2 360 G9 159,7

G3 360 G10 46,3

G4 159,7 G11 40

G5 159,7 G12 55

G6 159,7 G13 120

G7 159,7

Nadalje, analizira se optimalna raspodjela opterećenja na 13 termojedinica, pri čemu je ukupni potrošački zahtjev dat na 12-satnom vremenskom horizontu čije su vrijed-nosti predstavljene u Tabeli VI. Rezultati raspodjele opte-rećenja na termojedinice dati su u Tabeli VII, pri čemu ukupni troškovi pogona, odnosno troškovi goriva iznose 242091 (n.j.).

Obavljeno je 20 proračuna i prosječno trajanje proračuna iznosilo je 79 sekundi, odnosno manje od 7 sekundi po satnom opterećenju.

Tabela VI: Dijagram opterećenja sistema (MW)

period Pp(t) period Pp(t) period Pp(t)

1 2520 5 825 9 2520

2 1860 6 940 10 2220

3 1735 7 1310 11 2875

4 1305 8 2230 12 1885

Tabela III: Optimalna raspodjela izlaznih snaga

satP1

(MW)P2

(MW)P3

(MW)P4

(MW)P5

(MW)

1 16,8 36,0 107,2 102,7 150,8

2 41,5 20,0 112,7 124,9 139,8

3 58,8 43,5 112,7 124,9 139,8

4 75,0 73,5 122,6 124,9 139,8

5 75,0 98,6 126,2 124,9 139,8

6 75,0 98,5 166,2 136,1 139,8

7 75,0 98,6 175,0 145,8 139,8

8 75,0 98,5 175,0 174,5 139,8

9 75,0 100,3 175,0 209,8 139,8

10 75,0 114,8 175,0 209,8 139,8

11 75,0 125,0 175,0 209,8 146,0

12 75,0 125,0 175,0 209,8 166,6

13 75,0 114,8 175,0 209,8 139,7

14 75,0 100,2 175,0 209,9 139,8

15 75,0 102,5 135,9 209,8 139,8

16 62,0 86,5 168,9 177,8 91,8

17 46,0 88,3 168,9 177,8 83,5

18 16,0 98,5 158,0 209,8 133,5

19 39,8 98,6 175,0 209,8 139,7

20 69,9 119,9 175,0 209,8 139,7

21 46,3 120,0 142,0 209,8 171,8

22 33,2 103,9 110,0 177,8 187,8

23 33,5 88,0 78,0 193,8 139,7

24 12,5 65,8 105,5 143,9 139,7

3.2. Test - primjer 2: slučaj sa 13 termojedinicaU ovom test - slučaju analizira se optimalna raspodjela opterećenja na 13 termoproizvodnih jedinica, a čiji su osnovni podaci prikazani u Tabeli IV. Ukupni potrošački zahtjev iznosi 2520 (MW) tokom analiziranog perioda od jednog sata [5].

Rezultati raspodjele opterećenja na termojedinice za ovaj slučaj predstavljeni su u Tabeli V. Ukupni troškovi goriva pri ovoj raspodjeli iznose 24713 (n.j./h).

Tabela IV: Podaci o proizvodnim termo jedinicama

jedinica G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12 G13

a (n.j./h) 550 309 307 240 240 240 240 240 240 126 126 126 126

b (n.j./MWh) 8,10 8,10 8,10 7,74 7,74 7,74 7,74 7,74 7,74 8,60 8,60 8,60 8,60

c (n.j./MW2h)∙10-3 0,28 0,56 0,56 3,24 3,24 3,24 3,24 3,24 3,24 2,84 2,84 2,84 2,84

ξ (n.j./h) 300 200 150 150 150 150 150 150 150 100 100 100 100

ζ (rad/MW)∙10-3 35 42 42 63 63 63 63 63 63 84 84 84 84

Pmin (MW) 0 0 0 60 60 60 60 60 60 40 40 55 55

Pmax (MW) 680 360 360 180 180 180 180 180 180 120 120 120 120

RU (MW/h) 335 250 250 80 80 80 80 80 80 120 120 120 120

RD (MW/h) 360 290 290 130 130 130 130 130 130 120 120 120 120

P0 (MW) 420 280 280 120 150 130 160 140 140 100 80 80 75


3.3. Test - primjer 3: slučaj sa 40 termo jedinicaU ovom primjeru analizira se optimalna raspodjela opte-rećenja u IEEE testnom sistemu sa 40 jedinica. Ulazni podaci se mogu naći u [31]. Prijenosni gubici su zanema-reni, a ukupna potrošnja iznosi 10500 (MW).

Rezultati raspodjele opterećenja po termojedinicama predstavljeni su u Tabeli VIII.

Tabela VIII: Optimalna raspodjela izlaznih snaga

jedinica snaga (MW) jedinica snaga (MW)

G1 110,8 G21 523,3

G2 110,8 G22 523,3

G3 112,0 G23 523,3

G4 179,7 G24 523,3

G5 87,8 G25 523,4

G6 140,0 G26 523,3

G7 259,6 G27 10,0

G8 284,6 G28 10,0

G9 284,6 G29 10,0

G10 130,0 G30 90,0

G11 168,8 G31 190,0

G12 168,7 G32 190,0

G13 214,8 G33 190,0

G14 394,3 G34 164,8

G15 304,5 G35 199,6

G16 304,5 G36 199,8

G17 489,3 G37 109,9

G18 489,3 G38 110,0

G19 511,3 G39 110,0

G20 511,3 G40 511,3

Ukupni troškovi pri ovoj raspodjeli iznose 121464 (n.j./h), što predstavlja najbolji rezultat od ukupno 100 proraču-

na, koliko ih je obavljeno, uz različite početne tačke. Svi proračuni su obavljeni za ukupno 40 minuta, što u pro-sjeku iznosi 24 sekunde za jedan proračun.

U Tabeli IX data je opsežna usporedba dobijenog rezulta-ta metodom pretraživanja po uzorku s rezultatima dobije-nim drugim metodama, kao što su optimizacija rojem čestica, evolucijsko programiranje, genetski algoritam, plankton optimizacijski algoritam, šišmiš algoritam, bioge-ografska optimizacija, kao i njihovim različitim varijantama i modifikacijama. Rezultati su preuzeti iz [2], [5], [32], [33].

Očigledno je da metoda pretraživanja po uzorku postiže najbolji rezultat.

Tabela IX: Usporedba rezultata

optimizacionametoda

troškovigoriva (n.j.)

CEP 123488FEP 122679PSO 122324ESO 122122

SPSO 122050APPSO 122044

PSO-LRS 122036IGA 121916

HPSOWM 121915PPSO 121788

PC-PSO 121768NPSO 121705HDE 121699KH 121695BA 121679

NPSO-LRS 121664MPSO 121649MBA 121578

SOH-PSO 121501BBO 121480

Pretraživanje po uzorku 121464

Tabela VII: Raspodjela izlaznih snaga termo jedinica na 12-satnom vremenskom horizontu

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

P1(t) (MW) 315,3 25,6 30,6 33,6 25,9 15,4 35,9 141,3 242,5 322,1 600,1 332,6

P2(t) (MW) 338,4 314,1 24,1 25,4 16,6 0,0 178,1 269,4 357,5 345,5 354,9 132,2

P3(t) (MW) 320,1 30,1 166,1 20,8 0,0 0,0 24,5 272,1 360,0 348,8 360,0 147,8

P4(t) (MW) 180,0 174,2 177,3 128,6 73,2 65,2 130,0 180,0 180,0 140,4 180,0 147,3

P5(t) (MW) 180,0 174,2 177,3 128,6 73,2 65,2 94,9 174,9 180,0 140,4 180,0 147,3

P6(t) (MW) 180,0 174,2 177,3 128,6 73,2 65,2 130,0 180,0 180,0 140,4 180,0 147,3

P7(t) (MW) 180,0 174,2 177,3 128,6 73,2 65,2 130,0 180,0 180,0 140,4 180,0 147,3

P8(t) (MW) 180,0 174,2 177,3 128,6 73,2 116,6 130,0 180,0 180,0 140,4 180,0 147,3

P9(t) (MW) 180,0 174,2 177,3 128,6 73,2 116,6 130,0 180,0 180,0 140,4 180,0 147,3

P10(t) (MW) 120,0 120,0 120,0 120,0 49,8 119,2 92,9 120,0 120,0 101,6 120,0 108,4

P11(t) (MW) 120,0 120,0 120,0 120,0 87,7 119,2 92,9 120,0 120,0 101,6 120,0 108,4

P12(t) (MW) 113,1 102,6 105,3 106,8 102,8 96,2 70,3 116,2 120,0 79,0 120,0 85,7

P13(t) (MW) 113,1 102,6 105,3 106,8 102,8 96,2 70,3 116,2 120,0 79,0 120,0 85,7


Legenda skraćenica iz Tabele IX:

CEP – classical evolutionary programmingFEP – fast evolutionary programmingPSO – particle swarm optimizationESO – evolutionary structural optimizationSPSO – sliced particle swarm optimizationAPPSO – agent based parallel particle swarm

optimizationPSO-LRS – particle swarm optimization, local random

searchIGA – interactive genetic algorithmHPSOWM – hybrid particle swarm optimization with

wavelet mutationPPSO – perceptive particle swarm optimizationPC-PSO – principal component particle swarm

optimizationNPSO – novel particle swarm optimizationHDE – hybrid differential evolutionKH – krill herdBA – bat algorithmNPSO-LRS – novel particle swarm optimization, local

random searchMPSO – modified particle swarm optimizationMBA – modified bat algorithmSOH-PSO – self-organizing hierarchical particle swarm

optimizationBBO – biogeography-based optimization

4. ZAKLJUČAKU ovom radu korištena je metoda pretraživanja po uzor-ku kao optimizaciona tehnika za rješavanje problema nekonveksnog ekonomskog dispečinga. Metoda je pri-mijenjena na test sistemima sastavljenim od 5, 13 i 40 termojedinica. Usporedba napravljena za test - sistem od 40 jedinica, pokazuje da ova metoda ima odgovara-juće preimućstvo u odnosu na neke druge metode, evo-lucijsko programiranje, ili roj čestica, naprimjer. S druge strane, kroz analizu obavljenih proračuna primijećeno je da je metoda pretraživanja po uzorku osjetljiva na počet-ne parametre i oslanja se na činjenicu koliko je blizu star-tna tačka globalnom rješenju. To čini ovu metodu više podložnom upadanju u zamku lokalnog minimuma. Međutim, povoljna brzina računanja omogućava dodat-ne proračune u cilju povećanja sigurnosti rješenja. Tako-đe treba napomenuti da ostale metode s kojim se ova metoda poredi obično započinju s populacijom početnih tačaka, a ne s jednom tačkom kao metoda pretraživanja po uzorku, što zahtijeva značajnije računarske resurse.

LITERATURA[1] K. Afshar, A. S. Gazafroudi, Application of stochastic pro-

gramming to determine operating reserve with conside-ring wind and load uncertainties, Journal of Operation and Automation in Power Engineering, 2013.

[2] F. Namdari, R. Sedaghati, An Intelligent Approach Based on Meta-Heuristic Algorithm for Non-Convex Economic

Dispatch, Journal of Operation and Automation in Power Engineering, 2015.

[3] A. Hatefi, R. Kazemzadeh, Intelligent tuned harmony search for solving economic dispatch problem with valve-point effects and prohibited operating zones, Journal of Operation and Automation in Power Engineering, 2013.

[4] T. Niknam, R. Azizipanah-Abarghooee, R. Sedaghati, A. Kavousi-Fard, An Enhanced hybrid particle swarm optimi-zation and simulated annealing for practical economic dispatch, Energy Education Science and Technology Part A: Energy Science and Research, 2012.

[5] H. Hardiansyah, A Modified Particle Swarm Optimization Technique for Economic Load Dispatch with Valve-Point Effect, I.J. Intelligent Systems and Applications, 2013.

[6] R. T. Bui, S. Ghaderpanah, Real power rescheduling and security assessment, IEEE Transactions Power Apparatus and Systems, 1982.

[7] R. K. Pancholi, K. S. Swarup, Particle swarm optimization for security constrained economic dispatch, Chennai International Conference on Intelligent Sensing and Infor-mation Processing, 2004.

[8] M. El-Sharkawy, D. Nieebur, Artificial neural networks with application to power systems, IEEE Power and Energy Society, 1996.

[9] J. S. Al-Sumait, A. K. Al-Othman, J. K. Sykulski: Applica-tion of pattern search method to power system valve-point economic load dispatch, Electrical Power and Energy Systems, 2007.

[10] A. Safari, H. Shayeghi, Iteration Particle Swarm Optimiza-tion Procedure for Economic Load Dispatch with Genera-tor Constraints, Expert System with Applications, 2011.

[11] J. Park, Y. Jeong, J. Shin, K. Lee, An Improved Particle Swarm Optimization for Nonconvex Economic Dispatch Problems, IEEE Transactions on Power Systems, 2010.

[12] H. K. Youssef, K. M. El-Naggar, Genetic based algorithm for security constrained power system economic dis-patch, Electric Power Systems Research, 2000.

[13] G. Komarasamy, A. Wahi, An Optimized k-means cluste-ring technique using bat algorithm, European Journal of Scientific Research, 2012.

[14] C. L. Chen, N. Chen, Direct search method for solving economic dispatch problem considering transmission capacity constraints, IEEE Transactions on Power Systems, 2001.

[15] L. S. Coelho, V. C. Mariani, Combining of chaotic differen-tial evolution and quadratic programming for economic dispatch optimization with valve-point effect, Power Systems IEEE Transactions, 2006.

[16] R. M. Lewis, V. Torczon, M. W. Trosset, Direct search methods: then and now, Journal of Computational and Applied Mathematics, 2000.

[17] X. S. Han, H. B. Gooi, D. Kirschen, Dynamic economic dispatch, feasible and optimal solutions, IEEE Transacti-ons on Power Systems, 2001.

[18] M. Hajro, M. Kušljugić, Eksploatacija i upravljanje elektro-energetskih sistema, Svjetlost Sarajevo, 1996.

[19] A. J. Wood, B. F. Wollenberg, Power generation, operati-on and control, second edition, John Wiley & Sons, 1996.

[20] J. Zhu, Optimization of power system operation, John Wiley & Sons, 2009.

[21] M. Ćalović, A. Sarić, Eksploatacija elektroenergetskih sistema, Beopres štampa, 1999.


[22] R. Balamurugan, S. Subramanian, Self-adaptive differen-tial evolution based power economic dispatch of genera-tors with valve-point effects and multiple fuel options, International Journal of Computer Science and Enginee-ring, World Academy of Science, Engineering and Tech-nology, 2007.

[23] J. B. Park, Y. W. Jeong, H. H. Kim, J. R Shin, An impro-ved particle swarm optimization for economic dispatch with valve-point effect, International Journal of Innovati-ons in Energy Systems and Power, 2006.

[24] T. A. A. Victoire, A. E. Jeyakumar, Hybrid PSO-SQP for economic dispatch with valve-point effect, Electric Power Systems Research, 2004.

[25] T. A. A. Victoire, A. E. Jeyakumar, Deterministically guided PSO for dynamic dispatch considering valve point effect, Electric Power Systems Research, 2005.

[26] K. Y. Lee and M. A. El-Sharkawi, Modern heuristic optimi-zation techniques – theory and applications to power systems, John Wiley & Sons, 2008.

[27] J. Momoh, Electric power system applications of optimi-zation, Marcel Dekker, 2001.

[28] M. Hajro, S. Bišanović, Napredne optimizacione tehnike u elektroenergetskom sistemu, predavanja na doktorskom studiju u š.g. 2012/13, Elektrotehnički fakultet u Sarajevu, 2013.

[29] Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox for use with Matlab user’s guide, The Math works inc.

[30] M. Basu, Dynamic economic emission dispatch using evolutionary programming and fuzzy satisfying method, International Journal of Emerging Electric Power Systems, 2007.

[31] V. Dieu, P. Schegner, W. Ongsakul, Pseudo-Gradient Based Particle Swarm Optimization Method for Noncon-vex Economic Dispatch, Power, Control and Optimizati-on, 2013.

[32] A. H. Gandomi, A. H. Alavi, Krill herd: A new bio-inspired optimization algorithm, Communications in Nonlinear Sci-ence and Numerical Simulation, 2012.

[33] A. Jalili, A. Noruzi, M. Yazdani, M. Mirzayi, Solving Econo-mic Load Dispatch With Valve Point Effect Based On Firefly Algorithm, GMP Review, 2015.

BIOGRAFIJADamir Aganović završio je prvi ciklus studija na Odsjeku za elektroenergetiku Elektrotehničkog fakulteta u Sarajevu 2008. godine, a 2010. godine i drugi ciklus studija. Trenutno pohađa treći ciklus studija (doktorski) na istom fakultetu. Zaposlen je u JP Elektroprivreda BiH kao stručni saradnik za operativno upravljanje. Područja njegovog interesovanja su operativno upravljanje proizvodnim jedinicama i distribuirani izvori električ-ne energije.


UVODZbog poznatih posljedica koje uzrokuje protok jalove snage kroz elemente mreže vrijedi energetsko pravilo da se ograniči, odnosno minimizira protok jalove snage između naponskih razina. Time se želi postići da se u regionalnim i lokalnim elektroenergetskim mrežama pro-izvodi potrebna jalova snaga. Ugradnja kondenzatorskih baterija na niskonaponsku stranu distributivnih transfor-matora snage SN/NN jedan je od načina proizvodnje jalove snage u mrežama naponske razine 0,4 kV.

Dosadašnja praksa kompenzacije transformatora SN/NN, koja je počela 80-tih godina svodila se na ugradnju kondenzatorskih baterija snage od 5 do 7,5% nazivne snage transformatora. Kompenzirali su se svi transfor-

Sažetak: Zbog malog učešća jalovog opterećenja u ukupnim gubicima radne snage i energije u transformatorima, potrebno je izvršiti detaljne analize financijske isplativosti svakog ulaganja u kompenzaciju. Razvijeni matematički model u ovom radu omogućuje određivanje optimalne snage kondenzatorske baterije i godine isplativosti, uvažavajući i godišnje troškove održavanja. Za vrednovanje prihoda zbog smanjenja gubitaka snage i energije, troškova investicije i održavanja u periodu radnog vijeka baterije korištena je aktualizacijska metoda. Predviđene su dvije aktualizacijske stope kako bi se analizirao njihov utjecaj na izbor optimalne snage baterije i vrijeme povrata investici-je. Analiza provedena za transformatore koji se ugrađuju u zračne i samostojeće betonske trafostanice gradskog tipa predlaže optimalnu snagu kondenzatorske baterije i tipske snage transformatora SN/NN kod kojih je ekonomski isplativa temeljna kompenzacija.

Ključne riječi: kondenzatorska baterija, smanjenje vršne snage i energije, aktualizacijska stopa, godišnji prihod, godišnji trošak

Abstract: The paper presents the method of reactive power compensation of MV/LV distribution transformers. Given the small participa-tion of reactive load in the total peak power and energy losses in transformers, it is necessary to analyse in detail the financial profitability of each investment in compensation. This work precisely follows this idea. A developed mathematical model in this work allows the deter-mination of optimal power of shunt capacitor and years of investment profitability, taking in consideration annual maintenance costs. For the valuation of revenue due to power loss reduction, investment and maintenance costs in the battery lifetime period, the actualization (net present value) method is used. Two discount rates are imposed in the model in order to illustrate their influence on the optimal power shunt capacitor choice and the investment payback period. The analysis is performed for transformers that are embedded in air and free-standing cement substations of city type. The paper also proposes an optimal shunt capacitor’s power and typical power of MV/LV tran-sformers, where the basic compensation is economically profitable.

Keywords: shunt capacitor, the reduction of peak power, energy reduction, discount rate, annual revenue, annual costs


TEHNO-EKONOMSKA KOMPENZACIJA JALOVE SNAGE DISTRIBUTIVNIH TRANSFORMATORA SN/NN

TECHNO-ECONOMIC REACTIVE POWER COMPENSATION OF MV/LV DISTRIBUTION TRANSFORMERS

Branko Posedel1, Petra Posedel Šimović2

1 HEP-ODS d.o.o., Elektroistra Pula, Pogon Buje, Hrvatska [email protected]

2 Zagrebačka škola ekonomije i managementa, Hrvatska [email protected]

Rad dostavljen: mart 2016. Rad prihvaćen: juni 2016.

matori počevši od 25 kVA do 1000 kVA. Financijska opravdanost tih kompenzacija temeljila se na ondašnjem tarifnom sustavu. Neki stručni članci [1] upotrebljavali su općeniti ekonomski ekvivalent „ek“ koji je pokazivao da se smanjenjem jalove snage za 1 kVAr na naponu 0,4 kV godišnje smanje gubici radne energije u elektroenerget-skom sustavu za 200 kWh do 250 kWh. U današnjoj eri slobodnog tržišta električne energije ne može se na takav način ekonomski vrednovati investiciju u kompen-zaciju i potrebno je kritičnije pristupiti tom problemu.

S obzirom da je Operator distribucijskog sustava, u dalj-njem tekstu ODS po Zakonu o tržištu električne energije dužan na europskom tržištu nabavljati električnu energiju za pokriće gubitaka, potrebno je smanjenje gubitaka električne energije zbog ugradnje kompenzacije valorizi-rati s cijenom tako nabavljene energije. Upravo je cijena gubitaka jedan od ključnih faktora optimizacijskog mode-la. Rezultati tehno-ekonomskog optimizacijskog modela pokazali su da je ekonomski isplativo kompenzirati samo transformatore većih snaga.


1. GUBICI SNAGE I ENERGIJE U TRANSFORMATORU SN/NNSvaki element elektroenergetske mreže koji ima omski otpor R u svakoj fazi i po kojem se prenosi radna snaga P i jalova snaga Q ima đžulske gubitke radne snage i energije. Ugradnjom kondenzatorske baterije snage QC na NN sabirnice transformatora mijenja se dijagram jalo-vog opterećenja, dok vremenski dijagram radnog opte-rećenja ostaje nepromijenjen. Iz tog razloga kod proraču-na gubitaka potrebno je poznavati samo veličinu jalovog opterećenja transformatora prije ugradnje baterije. Sma-njenjem jalove komponente struje opterećenja smanjuju se i radni gubici snage i energije.

Gubitke radne snage zbog protoka jalove komponente struje kroz transformator u odnosu na ukupne gubitke zbog protoka prividne struje prikazuje nam relacija:

. (1)

gdje je:

DP - gubici radne snage zbog jalovog opterećenja tran-sformatora,DS - gubici radne snage zbog prividnog, opterećenja transformatora,cos φ - faktor snage transformatora.

Slika 1: Relativni gubici radne snage u ovisnosti o cos φ

Iz Slike 1 vidljivo je da za uobičajene faktore snage tran-sformatora (0,9 - 0,95) koji napajaju pretežno domaćin-stva i ostalu potrošnju (uredi, trgovine, razni lokali) gubici radne snage zbog jalovog opterećenja transformatora u odnosu na ukupne gubitke zbog prividnog opterećenja iznose od 10% do 20%. Zbog tako malog udjela jalovog opterećenja u ukupnim gubicima snage i energije potreb-no je detaljnije analizirati tehno-ekonomsku opravdanost investicije u kompenzaciju jalove energije transformatora.

1.1. Smanjenje gubitaka radne snage i energijeIzračun gubitaka snage i energije, dvonamotnih transforma-tora modelira se uzdužnom impedancijom. Radna kompo-nenta uzdužne impedancije, prikazana na Slici 2, računa se iz podataka o gubicima kratkog spoja transformatora:

. (2)

gdje je:

RT - omski otpor uzdužne impedancije transformatora (Ω),pk - gubici kratkog spoja (kW),Un - nazivni napon sekundarne strane transformatora (kV),SN - nazivna snaga transformatora (kVA).

Slika 2: Nadomjesna shema transformatora za proračun gubitaka

Gubitak radne snage zbog prolaza prividne struje kroz jedan namotaj transformatora iznosi:

. (2a)

Ugradnjom kondenzatorske baterije snage QC na NN sabirnice transformatora kao što je prikazano na Slici 2 smanjuje se jalova komponenta struje kroz namotaje tran-sformatora za iznos Ic (QC), dok radna komponenta osta-je nepromijenjena. Zbog smanjenja jalove komponente struje smanjuju se i gubici radne snage koji sada iznose:

. (3)

Vršno smanjenje gubitaka radne snage dobiva se razli-kom gubitaka prije (2a) i nakon ugradnje kondenzatorske baterije (3):

. (4)

Uvrštenjem (2) u jednadžbu (4), te zamjenom struja s tro-faznim opterećenjem transformatora i snagom baterije dobiva se:

. (5)

Godišnje smanjenje gubitaka radne energije dobiva se uvrštavanjem u (5) vrijeme “T” i uvođenjem faktora jalo-vog opterećenja “m”, dobivenog iz uređenog godišnjeg dijagrama jalovog opterećenja transformatora:

. (6)

Podjelom jednadžbe (6) s optimalnom snagom ugrađene kondenzatorske baterije QC dobiva se ekonomski ekvi-valent koji pokazuje koliko se smanje gubici radne ener-gije u transformatoru kod smanjenja protoka jalove sna-ge kroz uzdužnu impedanciju transformatora za 1 kVAr:


(6a)

gdje je:

ek – ekonomski ekvivalent (kWh/kVAr),ΔP – vršno smanjenje gubitaka radne snage (kW), ΔW – godišnje smanjenje gubitaka radne energije

(kWh),Ic – nazivna struja kondenzatorske baterije (A),I – prividna struja opterećenja transformatora (A),I1 – prividna struja opterećenja transformatora nakon

ugradnje kondenzatorske baterije (A),Qc – nazivna snaga kondenzatorske baterije (kVAr),Qmax – najveće godišnje jalovo opterećenje

transformatora (kVAr),m – faktor jalovog opterećenja. Za distributivna

opterećenja kreće se u rasponu od 0,25 do 0,75. U proračunu je odabrana vrijednost od 0,55 koja je dobivena iz uređenog godišnjeg dijagrama jalove snage transformatora koji napaja gradski konzum (domaćinstva i ostalu široku potrošnju),

T – vremenski period od jedne godine (8760 h).

Iz relacije (6) vidljivo je da na smanjenje gubitaka radne energije utječe pored zadanih parametara samo srednje godišnje jalovo opterećenje transformatora ( ) i snaga ugrađene kondenzatorske baterije. Gubici radne energije zbog protoka radne komponente struje ostaju nepromijenjeni s obzirom da se vremenski dijagram rad-nog opterećenja ne mijenja ugradnjom baterije na NN sabirnice transformatora.

2. EKONOMSKO VREDNOVANJE INVESTICIJE, TROŠKOVA ODRŽAVANJA I SMANJENJA GUBITAKA RADNE ENERGIJE

Za izračun optimalne snage kondenzatorske baterije i ocjenu isplativosti ulaganja u kondenzatorsku bateriju, korištena je aktualizacijska metoda koja se najčešće kori-sti u elektroenergetici [2], [3]. Aktualizacijska metoda oslanja se na aktualizacijske stope pomoću kojih se u razdoblju investiranja do kraja radnog vijeka baterije vrednuju novčani tokovi (razlika primitka i izdatka za inve-sticiju). Zbog „svođenja“ prihoda i izdatka za investiciju na jedan zajednički trenutak u budućnosti (godina povrata investicije), korištena je metoda buduće vrijednosti, gdje se prihod i izdatak za investiciju ukamaćuje na buduću vrijednost korištenjem jedinstvene aktualizacijske stope dok se pogonski trošak održavanja ukamaćuje inflacij-skom stopom.

2.1. Cijena investicije u godini ugradnjeZa određivanje cijene investicije kondenzatorske baterije u godini ugradnje koristi se linearna funkcija:

(7)

pri čemu su:

cb – cijena investicije u kondenzatorsku bateriju u godini ugradnje (kn),

b0 – fiksni trošak koji ne ovisi o snazi baterije (kn),

b – specifična cijena baterije (kn/kVAr),

Qc – snaga ugrađene baterije (kVAr).

2.1.1. Troškovi koji ne ovise o snazi baterije

Trošak koji ne ovisi o snazi baterije je onaj trošak koji je potreban da se baterija priključi na niskonaponsku stranu transformatora. Zbog različitih izvedbi NN razvoda zrač-nih i gradskih trafostanica, različiti su i stalni troškovi bo koji ne ovise o snazi baterije. Proizvođači niskonaponskih razvodnih ormarića koji se ugrađuju na zračne transfor-matorske stanice snage od 50 do 250 kVA, pored stan-dardne opreme ugrađuju i elemente za priključak kon-denzatorske baterije. Ukupni trošak po podacima proi-zvođača za priključak kondenzatorske baterije s opre-mom (NV rastavljač s osiguračima veličine OO (160 A), vodičima za spajanje, stopice i osigurači) i radnom sna-gom za montažu i ispitivanje, iznosi:

b01 = 650 kn.

U trafostanice gradskog tipa s transformatorima snage od 400 do 630 kVA obično se postavlja NN ploča s rastavnom sklopkom u dovodu i 9+2 NN izlaza. NN plo-ča dimenzionirana je za strujno opterećenje od 1250 A. Cijena te ploče po obavljenoj javnoj nabavi iznosi 24.320,00 kn, tako da specifična cijena po jednom NN izlazu iznosi 2.432,00 kn. S obzirom da se za priključak baterije koristi jedan od dva NN izlaza od 160 A, pa je trošak priključka baterije jednak polovici specifične cijene i iznosi:

b02 = 1216 kn.

Za gradske trafostanice s transformatorima snage od 1000 kVA postavlja se također NN ploča s rastavnom sklopkom u dovodu i 9+2 NN izlaza, ali dimenzionirana za strujno opterećenje od 1600 A. Cijena te ploče po obavljenoj javnoj nabavi iznosi 29.420,00 kn, tako da specifična cijena po jednom NN izlazu iznosi 2.942,00 kn. Po istom postupku trošak priključka baterije jednak je polovici specifične cijene i iznosi:

b03 = 1471 kn.

2.1.2. Troškovi koji ovise o snazi baterije

Specifični troškovi baterije ne ovise o tipovima NN razvo-da u trafostanicama, već ovise samo o cijenama kon-denzatora na tržištu. Hrvatski proizvođači NN ormarića i NN ploča većinom ugrađuju kondenzatore češke proi-zvodnje tipa CSDG 1- 0.4/xx čija je prosječna cijena između 3 i 4 EUR/kVAr. Za matematički model odabrana je cijena od 3 EUR/kVAr. Po tečaju od 7,5 HRK/EUR specifična cijena baterije iznosi:


b = 22,5 kn/kVAr.

Na Slici 3 prikazane su krivulje troškova investicije u godi-ni ugradnje kondenzatorskih baterija iz (7) za navedene trafostanice u ovisnosti o njihovoj snazi.

Slika 3: Troškovi kondenzatorske baterije u godini ugradnje

2.2. Godišnji troškovi kondenzatorske baterijeGodišnji trošak baterije određuje se pomoću takozvanog koeficijenta investicije a koji pokazuje koliki dio cijene investicije u godini ugradnje (Cb) treba svake godine pri-hodovati od smanjenja gubitaka energije, kako bi se u razdoblju investicije isplatila baterija. Koeficijent investicije a je u stvarnosti običan anuitet koji određuje niz jednakih periodičnih plaćanja do godine isplativosti investicije. Godišnja cijena baterije izražena pomoću koeficijenta investicije a iznosi:

)( 0 cb QbbC ⋅+⋅= α (8)

1)1(

−−⋅

= n

n

KKKα (8a)

)1( apK += . (8b)

Godišnja cijena baterije Cb zbog aktualizacijske stope koja mjeri vrijednost novca u periodu eksploatacije iz godine u godinu raste. Buduća (akumulirana) vrijednost kondenzatorske baterije u n-toj godini iznosi:

11)( 0, −

−⋅⋅+⋅=

KKQbbC

n

cnb α (8c)

gdje je:

Cb,n – buduća (akumulirana) vrijednost baterije u n-toj godini (kn),

Cb – godišnja vrijednost baterije (kn),α – koeficijent investicije, pa – aktualizacijska stopa (%),K – faktor rasta, n – godina u kojoj računamo buduću vrijednost

kondenzatorske baterije (god.).

Aktualizacijskom stopom vrednujemo buduću novčanu vrijednost investicije u n-toj godini eksploatacije. Za poduzeća, koja kontrolira država, godišnja kamatna sto-pa može biti propisana od države, odnosno može se usvojiti da je jednaka aktualizacijskoj stopi koja je obično u opsegu 8%-10%. Da bi se utvrdilo kako aktualizacijska stopa utječe na izbor optimalne snage baterije i period u kojem je investicija isplativa, predviđena su dva scenarija s različitim aktualizacijskim stopama i to:

– pa = 4%,

– pa = 8%.

2.3. Godišnji troškovi održavanja baterijeGodišnji troškovi održavanja baterije određeni su na osnovu stvarnih troškova, a odnose se na godišnja peri-odična mjerenja struje opterećenja, praćenje kapaciteta, vođenja tehničke dokumentacije i procijenjenih prosječ-nih troškova prijevoza i iznose:

to = 200 kn/god.

Troškovi održavanja u budućnosti povećavaju se svake godine za iznos stope inflacije. Godišnja inflacija predvi-đena je s minimalnom stopom od 2%. Budući godišnji troškovi održavanja baterije do n-te godine iznose:

11

1

1

−−

⋅=KKtT

n

on, (9)

)1(1 ipK += , (9a)

gdje je:

Tn – budući godišnji troškovi održavanja do n-te godine (kn),

pi – godišnja stopa inflacije (2%), K1 – faktor rasta.

2.4. Ukupni troškovi investicije i održavanja kondenzatorske baterije do n-te godine

Budući ukupni troškovi kondenzatorske baterije do n-te godine sastoje se od budućih godišnjih troškova baterije Cb,n i budućih troškova održavanje Tn i iznose:

(10)

gdje je:

. (10a)

2.5. Cijena gubitaka snage i energijeIzračun gubitaka snage i energije odnosno njihovo sma-njenje zbog ugradnje temeljne kondenzatorske baterije na NN sabirnice transformatora jednostavno je izračunati.


Nešto teže je odrediti cijenu snage i energije za ekonom-sku valorizaciju smanjenja gubitaka. Nerealnost u cijeni za smanjenje gubitaka snage i energije može dovesti do toga da se ulaganja u smanjenje gubitaka ne isplate.

U današnje doba slobodnog tržišta električne energije, ODS je po Zakonu o tržištu električne energije (čl.38) dužan na tržištu nabavljati električnu energiju za pokriće gubitaka u svojoj mreži.

U HEP-u se koristi jedinstvena cijena za vrednovanje gubitaka električne energije koja je usklađena s Hrvat-skom regulatornom agencijom, a u 2012. god. iznosila je:

c = 0,44 kn/kWh.

U toj cijeni sadržani su gubici snage i energije koji približno odražavaju cijenu nabavne energije na tržištu od:

50 do 60 EUR/MWh.

2.6. Godišnji prihod od smanjenja gubitaka radne energijeGodišnji prihod od smanjenja gubitaka radne energije u transformatoru zbog ugradnje kondenzatorske baterije iznosi:

cWR ⋅∆= (11)

gdje je:

R – godišnji prihod zbog smanjenja gubitaka radne energije (kn),

c – cijena gubitaka radne energije (kn/kWh).

Budući godišnji prihod zbog smanjenja gubitaka radne energije do n-te godine iznosi:

. (12)

3. OPTIMALNA SNAGA KONDENZATORSKE BATERIJE Godišnji prihod zbog smanjenja radne energije definiran u (11) ovisi o smanjenju gubitaka radne energije (6) i cije-ni gubitaka radne energije c i iznosi:

. (13)

Ukupni godišnji trošak baterije ovisni o snazi ugrađene baterije QC i godišnjeg troška održavanja te iznosi:

. (13a)

Optimalna snaga kondenzatorske baterije dobije se kada je granični prihod jednak graničnom trošku, pri čemu su granični prihod i granični trošak prve derivacije funkcija godišnjeg prihoda i godišnjeg troška.

. (14)

Deriviranjem jednadžbe (14) i njezinim rješenjem po QC dobije se optimalna snaga kondenzatorske baterije:

(15)

Prvi član u jednadžbi (15) daje „tehničku optimalnu snagu baterije“ bez utjecaja ekonomskih faktora (a, b i c) i ona je jednaka srednjoj godišnjoj jalovoj snazi kojom je tran-sformator opterećen. U drugom „ekonomskom članu“ najveći težinski faktor ima cijena kojom vrednujemo gubitke. Niska cijena smanjuje optimalnu snagu baterije i pozitivne efekte kompenzacije, a time po (13) i godišnji prihod. U krajnjem slučaju kada bi cijena bila jednaka:

(16)

tada se nikakvo smanjenje gubitaka ne bi ekonomski isplatilo jer bi po (15) snaga baterije QC bila jednaka nuli. Ugradnjom baterije optimalne snage QC postiže se da u svakoj godini, do godine isplativosti, godišnji prihod pokri-va godišnje troškove investicije i godišnje troškove održa-vanja što znači da mora biti zadovoljena jednadžba:

. (17)

4. EKONOMSKA ISPLATIVOST UGRADNJE KONDENZATORSKE BATERIJE

4.1. Tehno - ekonomski matematički modelZa izračun optimalne snage kondenzatorske baterije, pored poznatih parametara (Qmax, m, pk, c, SN, b, bo, T ), potrebno je poznavati i koeficijent investicije “a” koji je ovisan o broju godina “n” u kojem se vraća novac uložen u investiciju baterije i pokriva troškove održavanja. Za izračun broja godina povrata investicije „n“, koristi se ite-racijski postupak tako da se za svaku godinu od 1 do „n“ računa a, optimalna snaga baterije QC i smanjenje gubi-taka radne energije DW dok nije ispunjena nejednadžba:

. (18)

U godini „n“, kada je ispunjen uvjet iz (18) poznat je koe-ficijent investicije a i optimalna snaga kondenzatorske baterije QC. U n-toj godini povrata investicije akumulirani prihod od smanjenja gubitaka radne energije jednak je akumuliranim troškovima investicije u kondenzatorsku bateriju i akumuliranim troškovima održavanja. Nejed-nadžba (18), također omogućava praćenje profita od godine isplativosti do kraja radnog vijeka baterije. Na Slici 4 prikazan je blok dijagram toka izračuna optimalne snage baterije i godine isplativosti.


Slika 4: Dijagram toka izračuna

5. REZULTATI ANALIZERezultati iteracijskog postupka su izračunate vrijednosti koeficijenta investicije a, vrijeme otplate svih troškova baterije „n“, smanjenje gubitaka radne energije DW i opti-malna snaga kondenzatorske baterije QC i to zasebno za aktualizacijske stope od 4% i 8%. Ulazni električni para-metri koji su korišteni u izračunu odnose se na transfor-matore koji su u pogonu u mreži HEP-ODS-a:

Qmax = 0,75 ∙ SN ∙ sin(φ) ; sin(φ) = 0,309 ; za sve tran-sformatore od 50 do 1000 kVA,

pk - vrijednosti za gubitke kratkog spoja transformatora snage od 50 do 1000 kVA uzete su iz elektrotehnič-kog priručnika [4],

SN, m, T - određeni su u poglavlju 1,

b01, b02, b03, b, pa, pi, c - određeni su u poglavlju 2.

Nakon izračunate optimalne snage baterije i smanjenja gubitaka radne energije uz odabranu aktualizacijsku sto-pu, te uvrštenjem njihovih vrijednosti u (18), mogu se pri-kazati krivulje godišnjih profita kao razlika akumuliranih prihoda i akumuliranih troškova kondenzatorske baterije do godine isplativosti „n“ za sve snage transformatora.

Krivulje na Slici 5 prikazuju tako dobivene godišnje profi-te do godine isplativosti za gradske trafostanice s tran-sformatorima snage od 400 kVA, 630 kVA i 1000 kVA. Do godine isplativosti profit je negativan; u godini isplati-vosti baterije ima vrijednost nula, a nakon godine isplati-vosti poprima pozitivnu vrijednost. Iz krivulja se vidi da se u periodu radnog vijeka baterije od petnaest godina

(podatak od proizvođača baterija) ekonomski isplati samo kompenzacija na transformatorima snage od 630 kVA i 1000 kVA, dok investicija u kompenzaciju transfor-matora od 400 kVA nije ekonomski isplativa s obzirom da bi se isplatila tek u 21. godini. Ekonomski najisplativija je kompenzacija transformatora od 1000 kVA.

Slika 5: Krivulje profita za transformatore snage od 400, 630 i 1000 kVA

Krivulje na Slici 6 prikazuju ostvarene godišnje profite za zračne trafostanice s transformatorima snage od 50 kVA, 100 kVA i 250 kVA. U periodu radnog vijeka baterije (15 god.) ekonomski su neisplative kompenzacije na tim transformatorima. Zbog malih prihoda od smanjena gubitaka radne energije rokovi isplativosti su daleko iznad radnog vijeka baterije (29, 70 i 128 god.).

Slika 6: Krivulje profita za transformatore snage od 50 kVA,100 kVA i 250 kVA

Rezultati proračuna za sve transformator snage od 50 kVA do 1000 kVA prikazani su u Tablici I.

Tablica I: Rezultati izračuna


Analizom rezultata izračuna može se zaključiti slijedeće:

a) Sn = 1000 kVA: vrijeme povrata investicije za aktuali-zacijsku stopu od 4% je 8 godina. Za baznu kompenza-ciju odabire se tipska snaga kondenzatorske baterije od 100 kVAr čija je vrijednost najbliža izračunatoj optimalnoj snazi. Ekonomski ekvivalent iznosi 16.3 kWh/kVAr. Aktu-alizacijska stopa od 8% produžuje vrijeme povrata inve-sticije za 1 godinu ali bitno ne utječe na optimalnu snagu baterije.

b) Sn = 630 kVA: vrijeme povrata investicije za aktualiza-cijsku stopu od 4% je 11 god. Za baznu kompenzaciju odabiremo tipsku snagu kondenzatorske baterije od 70 kVAr čija je vrijednost najbliža izračunatoj optimalnoj snazi. Ekonomski ekvivalent iznosi 15.6 kWh/kVAr. Aktu-alizacijska stopa od 8% produžuje vrijeme povrata inve-sticije za 2 godine, ali bitno ne utječe na optimalnu snagu baterije.

c) Sn = 400 kVA: Temeljna kompenzacija tih transforma-tora se ekonomski ne isplati s obzirom da je vrijeme povrata investicije 21 godinu što je znatno više od radnog vijeka baterije.

d) Sn = 50 kVA ; Sn = 100 kVA ; Sn = 250 kVA: povrat investicije je daleko iznad radnog vijeka baterije (128, 70 i 29 god.) tako da je kompenzacija tih trafostanica s gle-dišta smanjenja gubitaka radne energije i sadašnje cijene gubitaka ekonomski neisplativa.

6. ZAKLJUČAKIz literature [5] gubici u svim distributivnim transformato-rima SN/NN u odnosu na ukupne gubitke u distributivnoj mreži ODS-a iznose 29%. Gubici u jezgri koji su neovisni o opterećenju iznose 26%, a gubici u namotajima 6%. Zbog malog učešća gubitaka u namotajima transforma-tora u ukupnim gubicima u distributivnoj mreži potrebno je kompenzirati samo one transformatore kod kojih je smanjenje gubitaka radne energije zbog ugradnje kom-penzacije najveće.

Uz ovu cijenu kojom se valoriziraju gubici radne energije te utvrđenih cijena kondenzatorskih baterija i troškova održavanja, ekonomski je isplativo kompenzirati samo transformatore snage od 630 i 1000 kVA.

Koristeći podatke iz [6], [7] o broju transformatora snage od 630 i 1000 kVA, ukupnim gubicima od 8.19% i proci-jenjenih tehničkih gubitaka iz [5] od 5.5%, kompenziraju-ći sve transformatore od 630 i 1000 kVA optimalnom snagom baterije smanjili bi godišnje gubitke radne ener-gije za 9.627.080 kWh. Uz cijenu gubitaka od 0.44 kn/kWh iznos godišnje uštede iznosio bi 4.235.475 kn.

Studije [5] i [7] pokazuju da u distribucijskoj mreži ODS-a ima još prostora za smanjenje tehničkih gubitaka radne snage i energije.

U ovom je radu prikazan jedan od tehno-ekonomskih načina smanjenja tih gubitaka ugradnjom kondenzator-skih baterija optimalne snage na sekundar distributivnih transformatora SN/NN snage 630 i 1000 KVA.

LITERATURA[1] “Racionalno korištenje energije u svrhu zaštite čovjekove

okoline”, Zadar-Petrčane, 17 do 19 svibnja 1990.

[2] M. Capinski, Z. Zastawniak: Matematics for Finance: An Introduction to Financijal Engineering, Springer Verlag, London, 2003.

[3] S. Benninga: Principles of Finance With Exel, Oxford Uni-versity Press, New York, 2006.

[4] D. Kaiser: “Kaiserov elektrotehnički priručnik”, Tehnička knjiga Zagreb 1971.

[5] “Tehnički gubici u distribucijskim mrežama”, Energetski institut “Hrvoje Požar” d.o.o., Zagreb, rujan 1999.

[6] “Godišnje izvješće 2011”, HEP ODS d.o.o OPERATOR DISTRIBUCIJSKOG SUSTAVA.

[7] A. Pavić, K. Trupinić: Gubici električne energije u distribu-cijskoj mreži, Energija, travanj 2007.

BIOGRAFIJABranko Posedel je diplomirao na Elektrotehničkom fakultetu u Mariboru, smjer Proizvodnja i prijenos električne energije. Aktivan je član HO-CIRED i HO-CIGRE gdje je objavio desetak stručnih radova iz područja kompenzacije jalove energije, zaštite električnih mreža srednjeg i niskog napona, kvalitete električne energije, te proračuna elektromagnetskih polja zrač-nih mreža. Dobitnik je nagrade Kidričevo priznanje Republike Slovenije. Od 1974. godine do danas zaposlen je u HEP-ODS d.o.o., DP Elektroista Pula, u pogonu Buje.

Petra Posedel Šimović je doktorirala statistiku na Institutu za kvantitativne metode Sveučilišta ‘Luigi Bocconi’, Milano, Italija, obranivši disertaciju Inferencija za klasu modela stohastičke volatilnosti sa skokovima: metoda martingalnih procjeniteljskih funkcija. Magistrirala je na Prirodoslovno matematičkom fakul-tetu u Zagrebu na temu ‘Svojstva i procjena GARCH modela’. Na ZŠEM-u radi kao profesor visoke škole na Katedri za mate-matiku i statistiku i to na kolegijima diplomskog studija Uvod u financijsku ekonometriju, Primijenjena ekonometrija, te Kvanti-tativne metode za managere. Prije dolaska na ZŠEM radila je kao viši asistent iz Matematike i Ekonometrije na Ekonomskom fakultetu u Zagrebu. Dobitnica je nagrade ‘Mijo Mirković’ za znanstveni doprinos, na Ekonomskom fakultetu Sveučilišta u Zagrebu (2006.). Na diplomsku studiju Fakulteta elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu, radi kao predavač na kole-giju ‘’Financijska matematika’’. Objavila je znanstvene radove u više svjetskih časopisa iz područja matematičke statistike, kvantitativnih financija i ekonomije, te boravila na nekoliko insti-tucija u inozemstvu kao gost istraživač (Bocconi University, Italija, School of Economics and Management and CREATES, Aarhus University, Aarhus, Danska, Technische Univesität Wien, Institute for Mathematical Methods in Economics, Finan-cial and Actuarial Mathematics, Beč, Austrija, California Institu-te of Technology, Pasadena, SAD). U okviru ZŠEM Poslovne akademije, održala je nekoliko in-house seminara i edukacija na temu ekonometrijskog modeliranja potražnje i matematičkih metoda za upravljanje financijskom imovinom.


UVOD Kognitivni radio predstavlja novi način dizajniranja bežič-nih komunikacijskih sistema, koji ima za cilj povećati isko-rištenje radiofrekvencijskog (RF) spektra [1]. Kognitivni radio je zasnovan na softverski definisanom radiju i to je ustvari inteligentni bežični komunikacioni sistem koji je svjestan svog okruženja, uči iz njega i u realnom vreme-nu se prilagođava slučajnim varijacijama dolaznog RF signala, mijenjajući na odgovarajući način određene rad-ne parametre (kao što su predajna snaga, frekvencija nosioca, modulacija) [2]. Motivacija za razvoj kognitivnog radija su zahtjevi za RF spektrom koji se povećavaju usljed stalnog razvoja bežičnih aplikacija za mobilne kori-snike. Veći dio dostupnog radiospektra je već dodijeljen postojećim bežičnim sistemima i samo mali dio tog

spektra može biti licenciran za nove bežične aplikacije [3]. Iskorištenje bežičnog spektra nije efikasno i veći dio vremena spektar ostaje prazan, tj. neupotrijebljen. Kogni-tivna radiotehnologija daje rješenje za dinamički pristup spektru i omogućava simultanu koegzistenciju primarnih (licenciranih) i sekundarnih (nelicenciranih) korisnika. Kod dinamičkog pristupa spektru uređaji uvijek ispituju neo-kupirani spektar prije bilo kakvog prijenosa podataka. Ako je detektovani spektralni opseg slobodan, radio ure-đaji mogu koristiti spektar dodijeljen primarnim (licencira-nim) korisnicima. Međutim, nelicencirani radio mora oslo-boditi kanal u bilo kom trenutku kada detektuje aktivnost primarnog korisnika. Kako bi se minimizirala interferenci-ja s licenciranim korisnikom, spektralni opsezi se uzasto-pno skeniraju od strane nelicenciranih korisnika kako bi se izbjegao bilo kakav konflikt [4].

Jedna od najvažnijih funkcionalnosti kognitivnog radija jeste upravo detekcija spektra, koja podrazumijeva detekciju slobodnog spektra i dijeljenje spektra bez štet-ne interferencije s drugim korisnicima [5]. Upravo je u ovom radu predstavljena jedna od metoda detekcije

Sažetak: Kognitivni radio (CR) posmatra se kao novi pristup efikasnijeg iskorištenja prirodnog resursa - radio elektromagnetskog spektra. Kognitivni radio opisuje se kao inteligentni bežični komunikacijski sistem koji je svjestan svog okruženja i spram kojeg prilagođava vlasti-te operativne radioparametre. Najznačajnija funkcionalnost kognitivnog radija jeste detekcija spektra, odnosno detekcija slobodnog spek-tralnog prostora. U radu se fokus stavlja na tehniku detekcije energije pomoću koje se određuje status primarnog korisnika (odnosno okupiranost/dostupnost spektra), te na (centraliziranu) kooperativnu detekciju spektra, u okviru koje se primijenjuje detekcija energije, zajedno sa fuzijom odlučivanja, a gdje fuzija podataka predstavlja proces kombiniranja lokalnih detektovanih podataka, kako bi se donije-la kooperativna odluka. Upotrebom MATLAB programskog paketa ispitana je optimalnost izvedbe detekcije pri takvoj kooperativnoj detek-ciji spektra, s ciljem minimizacije ukupne greške prilikom detekcije primarnog korisnika.

Ključne riječi: kognitivni radio, detekcija energije, detekcija spektra, fuzija odlučivanja, kooperativna detekcija spektra

Abstract: Cognitive radio (CR) is seen as a new approach to a more efficient utilization of natural resources - the radio electromagnetic spectrum. CR is described as an intelligent wireless communication system that is aware of your surroundings and to which it adapts own radio operating parameters. The most important function of cognitive radio is the detection of the spectrum, or spectral detection of free space. In this paper, the focus is on energy detection technique, by which we determine the status of the primary users (i.e. occupancy / availability of the spectrum), and the (centralized) cooperative detection range, within which it applies detection of energy together with the fusion of deciding where the data fusion is the process of combining local data detected, in order to make cooperative decisions. Optimal detection performance in such a co-operative detection of the spectrum is tested using MATLAB software package, with the aim of minimizing the total error of detecting a primary user.

Keywords: Cognitive Radio, Energy Detection, Spectrum Sensing, Merger Decisions, Cooperative Detection the Spectrum


DETEKCIJA ENERGIJE I FUZIJE ODLUČIVANJA PRI KOOPERATIVNOJ DETEKCIJI SPEKTRA

DETECTION OF ENERGY AND DECISION-FUSION FOR COOPERATIVE SPECTRUM SENSING

Selma Toskić1, Suad Kasapović2, Amir Hadžimehmedović2

1 Authority Partners, Bosna i Hercegovina [email protected] Fakultet elektrotehnike, Univerzitet u Tuzlu, Bosna i

Hercegovina [email protected], [email protected] Rad dostavljen: mart 2016. Rad prihvaćen: maj 2016.


spektra. Nakon uvoda, u prvom poglavlju opisana je metodologija detekcije spektra i metodologija detekcije energije s vjerovatnoćom detekcije i vjerovatnoćom laž-nog alarma. U drugom poglavlju, zbog nesigurnost koja se javlja pri odlučivanju prilikom detekcije spektra od strane samo jednog korisnika, opisan je postupak uma-njenja te nesigurnosti, a u trećem poglavlju fuzija odluči-vanja pri kooperativnoj detekciji spektra. U narednom poglavlju predstavljeni su rezultati simulacije i diskusija dobivenih rezultata. Na kraju rada je dat zaključak.

1. DETEKCIJA SPEKTRA I DETEKTOR ENERGIJEKognitivni radio je dizajniran da bude svjestan promjena i „osjetljiv“ na promjene u okruženju, zbog čega je detek-cija spektra važan zahtjev za realizaciju CR mreža. Cilj ove funkcije jeste da utvrdi stanje spektra i aktivnost pri-marnih korisnika periodičnim „osluškivanjem“ ciljanog frekvencijskog opsega. Detekcija spektra se zasniva na dobro poznatoj tehnici detekcije signala. Ta tehnika može biti opisana kao metod za identifikaciju prisustva signala u okruženju koje je ispunjeno šumom.

Analitički, detekcija signala se svodi na jednostavan pro-blem identifikacije, formaliziran kao test hipoteza:

(1)

gdje je y(k ) – uzorak signala koji se analizira u svakom trenutku k, n(k) – šum (ne nužno bijeli Gaussov šum) sa varijansom σ2; s(k) – signal kojeg mreža želi detektovati.

H0 je hipoteza koja označava samo šum i predstavlja sta-nje detekcije odsustva signala (kanal/spektar je slobo-dan). H1 je hipoteza koja označava signal sa šumom („šum+signal“) i predstavlja stanje detekcije prisustva. U skladu s tim, četiri moguća slučaja za detektovani signal se definišu na sljedeći način: deklaracija H1 kada je H1 tačno (H1|H1), deklaracija H0 kada je H1 tačno (H0|H1), deklaracija H1 kada je H0 tačno (H1|H0), deklaracija H0 kada je H0 tačno (H0|H0).

Kada se vrši prijenos primarnog korisnika i sekundarni korisnik detektuje taj prijenos slučaj se naziva „pogodak“, u suprotnom se slučaj označava kao „promašaj“. Kada primarni korisnik ne vrši prijenos (odsutan je), a sekun-darni korisnik detektuje prisustvo primarnog korisnika, slučaj se označava kao „lažni alarm“. U suprotnom, ako sekundarni korisnik ustanovi da primarni korisnik nije pri-sutan, slučaj se naziva „korektno odbacivanje“. Kognitiv-ni radio primopredajnik detektuje neiskorišteni spektar ili spektralne šupljine (tj. opseg, lokaciju, vrijeme ) i takođe određuje metod za pristup tom spektru (tj. snagu prijeno-sa i trajanje pristupa), bez interferencije s transmisijom primarnog korisnika [3]. Općenito, tehnike detekcije spektra klasificiraju se u tri grupe: detekcija primarnog predajnika, detekcija primarnog prijemnika i detekcija bazirana na temperaturi interferencije. Detekcija predajni-

ka se bazira na detekciji slabog signala koji dolazi s pri-marnog predajnika [6]. U okviru detekcije primarnog predajnika, postoji klasifikacija i na nekooperativnu i koo-perativnu detekciju spektra. U okviru nekooperativne detekcije najčešće su u upotrebi sljedeće tri tehnike za detekciju primarnog predajnika: detekcija energije, detek-cija na bazi prilagođenog filtera i ciklostacionarna detek-cija [7]. Kooperativnom detekcijom spektra rješava se tzv. problem skrivenog čvora i daje prilika za smanjenje vremena detekcije za isti nivo tačnosti. Kada CR prije-mnik ne može sakupiti dovoljno informacija o signalu primarnog korisnika, kao optimalni detektor koristi se detektor energije. Svoj rad zasniva na principu da je energija signala na prijemu koji se detektuje uvijek veća od energije šuma. Pristup zasnovan na detekciji energije je najčešći način detekcije spektra zbog svoje niske računske i implementacijske složenosti. Signal se detek-tuje poređenjem izlaza detektora energije s pragom detekcije, koji zavisi od praga šuma [8]. Detektor energije procjenjuje prisustvo signala poređenjem primljene ener-gije s poznatim pragom koji se određuje putem statistike šuma. Učinak detektora energije je osjetljiv na neodređe-nost snage šuma. Detektori energije često generiraju lažne alarme, zato što ne razlikuju tipove signala. Proces detekcije energije se izvodi u vremenskom i u frekvencij-skom domenu. Ako se pretpostavi da primljeni signal ima jednostavnu formu:

(2)

gdje je: s(k) – uzorak (željenog) signala koji se detektuje, n(k) – uzorak aditivnog bijelog Gaussovog šuma (AWGN), k – indeks uzorka. U slučaju kada je s(k) = 0 znači da nema transmisije od strane primarnog korisnika. U općem slučaju, problem detekcije primarnih korisnika se formuliše kao problem testiranja hipoteza [9] u (1):

H0: y(k)=n(k), H1: y(k)=s(k)+n(k), k = 1, . . . , N gdje N predstavlja broj uzoraka, odnosno veličinu posmatranog vektora. Metrika odlučivanja (test statistika) za detektor energije se zapisuje kao:

(3)

Izvedba algoritma detekcije se svodi na dvije vjerovatno-će: vjerovatnoća detekcije Pd i vjerovatnoća lažnog alar-ma Pf. Svaki par je asociran sa određenim pragom λE s kojim se testira statistika odlučivanja: M > λE – odluka da je signal prisutan, M < λE – odluka da signal nije prisutan. Odluka o okupiranosti spektralnog pojasa donosi se na osnovu poređenja metrike odlučivanja M i fiksno određe-nog praga λE. Pd predstavlja vjerovatnoću detekcije signala na posmatranoj frekvenciji, kada je signal uistinu i prisutan. Zbog toga je poželjna velika vjerovatnoća detekcije koja je:

(4)


Pf predstavlja vjerovatnoću donošenja nepravilne odluke da je posmatrana frekvencija zauzeta onda kada ustvari nije, a formuliše se kao:

(5)

Bijeli šum se modeluje kao Gaussova slučajna varijabla sa srednjom vrijednošću nula i varijansom σ2

n, tj. n(k) = N (0, σ2

n ), gdje je N oznaka za Gaussovu (normalnu) ras-podjelu. Za potrebe pojednostavljene analize na sličan način može se pretpostaviti model signala kao Gaussova slučajna varijabla sa srednjom vrijednošću nula i varijan-som σ2

s, tj. s(k) = N (0, σ2s ) [10]. Model za s(k) postaje

komplikovaniji kada se i feding uzme u obzir. Zbog svih ovih pretpostavki metrika odlučivanja, tj. izlaz M slijedi tzv. hi- kvadrat raspodjelu sa 2N stepeni slobode , ali radi pojednostavljene analize, uzorci signala s(k) mogu biti modelirani kao Gaussov slučajni proces s varijansom σ2

s, pa je samim tim i y(k) takođe Gaussov slučajni proces. Za dovoljno velik broj uzoraka N (prema centralnom gra-ničnom teoremu), uvodi se aproksimacija prema kojoj M ima Gaussovu raspodjelu (za obje hipoteze) [9], [11]:

(6)

U tom slučaju, Pf i Pd se određuju:

(7)

(8)

gdje je Q funkcija definisana u [11]. Vjerovatnoću Pf je potrebno održavati što manjom, da bi se spriječilo neis-korištavanje pogodnih prilika za transmisiju. Prag odluči-vanja λE može biti odabran na način da se pronađe opti-malna ravnoteža između Pd i Pf.

2. UMANJENJE NESIGURNOSTI KOOPERATIVNOM DETEKCIJOM SPEKTRA

Zbog nedostatka interakcije između primarnih i kognitiv-nih korisnika, tehnike detekcije predajnika se oslanjaju samo na slabe signale koje emitiraju primarni predajnici. Pod pretpostavkom da su komunikacijske mreže primar-nih i kognitivnih korisnika fizički odvojene, ne postoji nika-kav oblik razmjene podataka između njih. Kao posljedica neovisne, lokalne detekcije spektra od strane pojedinog kognitivnog uređaja, a bez međusobne razmjene poda-taka o rezultatima detekcije, neizbježno se izaziva inter-ferencija kod prijemnika primarnih korisnika, jer ne posto-ji informacija o samoj lokaciji prijemnika primarnog kori-snika [10]. Stoga, interferencija s primarnim prijemnicima ne može se izbjeći pomoću samih tehnika detekcije predajnika, zbog nedostatka informacija o primarnom prijemniku, kao što je prikazano na slici (Slika 1). Kogni-

tivni uređaj ne može detektirati signal odašiljača primar-nog korisnika, jer nije u području pokrivanja.

Slika 1: Problem detekcije predajnika: neodređenost primarnog prijemnika

Modeli detekcije predajnika ne mogu prevenirati problem skrivenog terminala. CR korisnik (predajnik) može imati dobar domet vidljivosti kada je u pitanju CR prijemnik, ali može se desiti i da ne bude u mogućnosti da detektuje primarni predajnik zbog efekta sjene, kao što je prikaza-no na slici (Slika 2). Kooperativna detekcija omogućava saradnju između više korisnika i na taj način umanjuje nesigurnost koja se javlja pri odlučivanju prilikom detek-cije spektra od strane samo jednog korisnika [6].

Slika 2: Problem detekcije predajnika: nesigurnost zbog zasjenjenja kognitivnog korisnika

Kooperativna detekcija spektra može biti centralizirana detekcija spektra i distribuirana detekcija spektra. Distri-buirana kooperativna detekcija spektra zahtijeva razmje-nu opažanja spektra između samih kognitivnih uređaja, bez sudjelovanja centraliziranog komunikacijskog čvora u datom procesu, te time svaki kognitivni uređaj donosi samostalno odluku koji dio slobodnog spektra će koristi-


ti. Prednost ovog tipa kooperativne detekcije je u sma-njenim troškovima izgradnje mreže, jer nije potrebna pozadinska infrastruktura kognitivne mreže.

Pri (centraliziranoj) kooperativnoj detekciji spektra svaki CR korisnik ima mogućnost da izvede nekoliko lokalnih detekcija spektra i potom pošalje lokalnu binarnu odluku baznoj stanici. Bazna stanica vrši fuziju (spajanje) lokalnih odluka i donosi konačnu odluku na osnovu koje utvrđuje prisustvo (aktivnost) ili odsustvo (neaktivnost) primarnog korisnika [10], [12]. Prema definiciji iz [13], fuzija podataka predstavlja proces kombiniranja lokalnih detektovanih podataka kako bi se donijela kooperativna odluka. Pravilo fuzije (spajanja) generalizira se kao „c-od-K” pravilo, gdje c predstavlja broj sekundarnih korisnika koji su uključeni u kooperaciju (tj. kooperativnu detekciju spektra) i K ukupan broj korisnika u mreži. Prema tom pravilu, ako postoji c ili više kognitivnih uređaja koji zasebno potvrde aktivnost primarnog korisnika, tada fuzijski centar takođe potvrđuje prisustvo primarnog korisnika (u spektru od interesa). Sva-ki korisnik odlučuje o prisustvu/odsustvu primarnog kori-snika i šalje jednobitnu odluku fuzijskom centru podata-ka. Kada se binarne odluke proslijede zajedničkom čvo-ru, mogu se upotrijebiti tri pravila odlučivanja i to: ILI (OR) pravilo, I (AND) pravilo i pravilo većine (majority rule).

3. FUZIJA ODLUČIVANJA PRI KOOPERATIVNOJ DETEKCIJI SPEKTRA

Metod detekcije energije može se primijeniti i pri koope-rativnoj detekciji spektra i tom prilikom se rezultati detek-cije sekundarnih korisnika šalju u sabirni (fuzijski) centar, odnosno centralnom prijemniku. Prema [14], razmatrana CR mreža je sastavljena od K kognitivnih radija (CR), odnosno sekundarnih korisnika, i zajedničkog prijemni-ka, kao što je prikazano na slici (Slika 3) [14].

Slika 3: Struktura detekcije spektra u kognitivnoj radiomreži

Pretpostavka je da svaki CR vrši detekciju spektra neza-visno, te da se lokalne odluke potom šalju zajedničkom prijemniku koji može spojiti sve dostupne informacije o odlučivanju i na osnovu njih donijeti zaključak o prisustvu ili odsustvu primarnog korisnika. I u ovom slučaju suštinu detekcije spektra predstavlja binarni test hipoteza: H0: primarni korisnik je odsutan, H1: primarni korisnik je pri-sutan (aktivan). U nastavku se razmatra detekcija spektra

i-tog CR-a. Metod detekcije podrazumijeva odabir izme-đu sljedeće dvije hipoteze:

(9)

gdje je xi(t) primljeni signal na i-tom CR-u u vremenskom odsječku t, s(t) je signal primarnog korisnika, ni(t) aditivni bijeli Gaussov šum (AWGN) i xi(t) označava kompleksno kanalno pojačanje detekcionog kanala između primar-nog korisnika i i-tog CR-a. Ako je vrijeme detekcije manje od vremena koherencije kanala, tada se kanal detekcije hi(t) može smatrati vremenski invarijantnim tokom proce-sa detekcije. Neka se status primarnog korisnika ne mije-nja tokom procesa detekcije spektra i neka je hi(t) isto što i hi. Ako je prvobitno znanje o primarnom signalu nepoznato, metod detekcije energije je optimalan za detekciju signala iz skupine signala s nultom srednjom vrijednošću. Za i-ti CR s detektorom energije, prosječna vjerovatnoća lažnog alarma, prosječna vjerovatnoća detekcije, te prosječna vjerovatnoća promašene detekci-je za AWGN kanal su date respektivno kao [3]:

(10)

λi i gi označavaju prag detekcije energije i trenutni odnos signal/šum (SNR), respektivno, u predstavlja produkt vremena i širine propusnog opsega (time-bandwidth product) detektora energije, Γ(a,x) predstavlja nekom-pletnu gamma funkciju datu kao:

(11)

Γ(a) je (kompletna) gamma funkcija i Qu(a,b) je general-izirana Markova Q-funkcija data kao:

(12)

sa Iu-1(.) što predstavlja modificiranu Besselovu funkciju prve vrste i reda u-1. Kod kooperativne detekcije spektra, svaki kooperativni član donosi binarnu odluku zasnovanu na njegovim lokalnim posmatranjima i potom prosljeđuje jedan bit odlučivanja Di zajedničkom prijemniku putem kanala bez greške, pri čemu bit „1“ označava prisustvo (aktivnost) primarnog korisnika, a bit „0“ odsustvo (neak-tivnost) primarnog korisnika. Na zajedničkom prijemniku, vrši se fuzija svih odluka označenih bitom „1“ prema slje-dećem logičkom pravilu:

(13)


gdje H0 i H1 predstavljaju zaključak zajedničkog prijemnika da se signal primarnog korisnika ne prenosi, odnosno pre-nosi, respektivno. U ovoj jednačini prag c je cijeli broj, koji predstavlja „c-od-K“ pravilo izbora. Prema [13] i [14]: OR (ILI) pravilo odgovara slučaju za koji vrijedi c=1, prema kojem centralni čvor odlučuje da primarni korisnik upotre-bljava kanal, ako bilo koji sekundarni korisnik kao rezultat detekcije šalje 1 (odnosno ako je jedan od korisnika, bilo koji, detektovao signal) a AND (I) pravilo odgovara slučaju za koji vrijedi da je c=K, prema kojem centralni čvor dono-si odluku da je posmatrani kanal zauzet od strane primar-nog korisnika kada svi rezultati detekcije sekundarnih korisnika daju 1, odnosno kada su svi korisnici detektova-li signal. Pravilo većine odgovara slučaju za koji vrijedi da je c=K/2, prema kojem centralni čvor odlučuje da primar-ni korisnik upotrebljava kanal ako polovina ili više rezultata detekcije sekundarnih korisnika iznosi 1, odnosno ako je najmanje K/2 od K korisnika detektovalo signal.

Neka je, poredeći sa rastojanjem između bilo kojeg CR-a i primarnog predajnika (transmitera), rastojanje između dva bilo koja kognitivna radija malo, tako da primljeni signal na svakom kognitivnom radiju ima skoro identično slabljenje usljed propagacije (path loss). U slučaju AWGN okruženja neka je g1 = ... = gK = g = γ– i neka svaki CR koristi isti prag detekcije λ, što implicira λ1 = ... = λK = λ. Kao rezultat toga Pf,i je nezavisno od i, pa se označava kao Pf. U slučaju AWGN kanala, vjerovatnoća Pd,i je nezavisna od i, pa se označava sa Pd. Takođe, vrijedi: Pm = 1 – Pd. Vjerovatnoća lažnog alarma pri kooperativnoj detekciji spektra je:

(14)

a vjerovatnoća promašene detekcije kao:

(15)

Optimalnost kooperativne detekcije spektra se istražuje upotrebom detekcionih kanala između primarnog pre-dajnika i CR uređaja i primjenom detekcije energije i fuzi-je odlučivanja u kognitivnim radiomrežama . Kako bi se minimizirala vjerovatnoća greške traži se optimalno pra-vilo izbora, tj. optimalna vrijednost c za „c-od-K“ pravilo, te određuje optimalan prag detekcije λ.

3.1. Optimalno pravilo izboraU nastavku je određena optimalnost kooperativne detek-cije spektra u AWGN okruženju, primjenjujući detekciju energije i fuziju odlučivanja, s ciljem minimiziranja stope ukupne greške (total error rate).

Pretpostavka je da je K fiksno; postavlja se pitanje za koje c (koje ćemo u ovom slučaju označiti kao copt) će ukupna greška Qf + Qm biti minimalna. Za dato K, opti-malno pravilo izbora pri kooperativnoj detekciji spektra koje minimizira ukupnu grešku Qf + Qm je [3]:

(16)

gdje je označava ceiling funkciju.

3.2. Optimalan prag detekcije Neka su K, c i odnos signal/šum γ– poznati i neka je potrebno odrediti optimalan prag detekcije λ* tako da vri-jedi λ* = argminλ(Qf + Qm). U simulaciji se uviđa da kriva ukupne vjerovatnoće greške (total error rate) Qf + Qm, s obzirom na prag λ, ima globalni minimum u λ za bilo koje c, što implicira da postoji jedna i samo jedna vrijednost λ, koja minimizira Qf + Qm. Optimalan prag detekcije λ* je:

(17)

i može se postići kada vrijedi .

4. REZULTATI I DISKUSIJAEnergetski detektor detektuje energiju različitih uzoraka signala i poredi njihovu energiju s pragom detekcije kako bi utvrdio prisustvo ili odsustvo primarnog korisnika [15]. Za zadanu širinu propusnog opsega W=100 kHz, vrijeme posmatranja ts = 0.01 s, broj uzoraka N = 2 × ts × W, vari-jansu šuma σ2

n = 1 × 10-12 i varijansu signala σ2s = (σn × 10-1)2,

putem jednačine (7) i Q-funkcije određujemo vjerovatno-ću lažnog alarma Pf, a putem inverzne Q-funkcije odre-đuje se prag detekcije (threshold) λ kao:

(18)

Slika 4 prikazuje detekciju izlaznog signala sa AWGN šumom i prikazuje različitu energiju signala za različite uzorke.

Slika 4: Detekcija izlaznog signala sa AWGN šumom


U MATLABU Q-funkcija i Q-inverzna funkcija su definira-ne kao qfunc i qfuncinv, respektivno. Dalje se vrši pore-đenje λ s energijom svakog uzorka signala:

- ako je E>λ, to znači da je spektar okupiran od strane primarnog korisnika i u tom slučaju imamo jednu detekciju (tj. detekciju jednog primarnog korisnika);

- ako je E<λ, to znači da je spektar slobodan i tom slučaju nemamo detekciju (ignorira se mogućnost za E= λ).

Za ovu simulaciju vrijednost SNR parametra iznosi 10 dB, vjerovatnoća lažnog alarma Pf=0.01, upotrijebljeno je 100 uzoraka simuliranog izlaznog signala kako bi se odredila energija tih uzoraka i izvršilo poređenje s pra-gom detekcije, te je sumiran broj svih uzoraka koji su detektovani energijom većom od praga detekcije λ.

Putem detekcije za svaki uzorak je određena energija, te prag (threshold) λ=2.1471e-09. Sumirana su četiri uzorka čija je energija veća od datog praga, što znači da posto-je četiri okupirana spektralna opsega, odnosno četiri detekcije.

U programskom paketu MATLAB je određen optimalan broj kognitivnih korisnika koje treba uključiti u kooperaciju (tj. kooperativnu detekciju spektra), kako bi se minimizira-la stopa ukupne greške. Na Slici 5 prikazana je ukupna greška u zavisnosti od praga detekcije za različita pravila izbora od c=1 do c=10 u kognitivnoj radio mreži sa K=10 korisnika, za vrijednost SNR=10 dB u AWGN kanalu.

Takođe se prikazuju i vrijednosti ukupne greške spram odgovarajuće vrijednosti praga, pa se može uočiti da u ovom slučaju minimalna ukupna greška iznosi 2.533e-3, za optimalnih c=5 kognitivnih korisnika koji učestvuju u kooperativnoj detekciji spektra.

Može se zaključiti da je optimalno pravilo izbora c=5 za ispitani opseg pragova detekcije. Međutim, za fiksan i veoma mali prag, optimalno pravilo jeste AND pravilo, tj. c=10, dok za fiksan i veoma veliki prag detekcije OR pra-vilo, tj. c=1 teži da bude optimalno.

Slika 5: Naznačene vrijednosti ukupne greške spram odgovarajućeg praga detekcije

Dodatno se pokazuje da i u slučaju K=7 i K=4 kognitivnih korisnika prisutnih u mreži, pri istoj vrijednosti SNR=10 dB, optimalan izbor c (od datih K) jeste.

Prema copt centralni čvor odlučuje da primarni korisnik upotrebljava kanal i prema kojem se ukupna greška, pri procjeni zauzetosti kanala od strane primarnog korisnika, minimizira (Slika 6 i Slika 7).

Na ovaj način je ujedno pokazano da su rezultati simula-cije u skladu sa iznad navedenom propozicijom T1.

Slika 6: Optimalno pravilo izbora za K=7 CR korisnika i SNR=10 dB

Slika 7: Optimalno pravilo izbora za K=4 CR korisnika i SNR=10 dB

U Tabeli I su za copt prikazane ukupne vjerovatnoće greš-ke i vrijednost praga detekcije λ, koji su očitani sa posljednja tri grafikona, kada je u mreži prisutno K=4, 7 i 10 kognitivnih korisnika.

Tabela I: Ukupna vjerovatnoća greške za copt

K copt Qf + Qm λ

SNR=10 dB

4 2 0.04761 30

7 4 0.01074 27.5

10 5 0.002533 28.5


S grafikona prikazanog na Slici 5 za dato K=10, c=5 (optimalno pravilo izbora u ovom slučaju, tj. pravilo veći-ne) i SNR=10 dB, vidi se da optimalna vrijednost praga detekcije λ*, za koju je ukupna vjerovatnoća greške mini-mizirana, iznosi 28.5 (Slika 8). Može se zaključiti da je optimalan onaj prag detekcije λ* koji odgovara pragu detekcije za optimalno “c-od-K” pravilo, odnosno pragu detekcije za copt.

Slika 8. Optimalan prag detekcije odabran spram optimalnog „c-od-K“ pravila

U Tabeli II su, za K=4 kognitivnih korisnika prisutnih u mreži i copt, prikazane ukupne vjerovatnoće greške i opti-malna vrijednost praga detekcije λ* koje su očitane s grafikona (Slika 8), pri vrijednostima SNR=6 dB i SNR=12 dB.

Tabela II: Optimalna vrijednost praga detekcije za različite vrijednosti SNR

SNR Qf + Qm λ*

K = 4 6 0.3576 25

copt = 2 10 0.04761 30

12 0.004796 35

Ovdje su i rezultati pri odnosu signal/šum SNR=10 dB za istu vrijednost parametara K=4 i copt. Može se uočiti da se za veći odnos SNR poboljšavaju performanse detek-cije, odnosno minimizira se ukupna greška, što je i oče-kivano.

5. ZAKLJUČAK U radu je poseban akcenat stavljen na detekciju spektra, kao najznačajniji proces kognitivnog radija, na detekciju primarnog predajnika, kao najznačajniju tehniku detekci-je spektra, i na detekciju energije, koja nije implementa-cijski složena tehnika detekcije primarnog predajnika. Prikazana je kooperativna detekcija spektra, tj. saradnja kognitivnih korisnika u pribavljanju informacija o zauzeto-sti spektra. Iako je kognitivna tehnologija predstavljena s različitih aspekata, značajan je broj oblasti koje nisu

uključene u radu, kao što su npr. pitanja sigurnosti i tzv. “napada” sekundarnih korisnika, koji mijenjaju svoju tran-smisiju na način da imitiraju primarne korisnike. Oni ne stvaraju interferenciju prema stvarnim primarnim korisni-cima, jer koriste slobodni dio spektra, ali onemogućavaju ostale sekundarne korisnike da pristupe ravnopravno tom istom dijelu spektra, jer su oni samostalno “prisvojili” status primarnog korisnika u tom spektralnom opsegu.

LITERATURA[1] Jafri G.A.; Rehman A.U; Sadiq M.T., “Spectrum Sensing

and Management in Cooperative Cognitive Radio“, thesis presented as part of degree of Master of Science, Electri-cal Engineering Blekinge Institute of Technology, School of Engineering, Karlskrona, Sweden, May 2011.

[2] Haykin, Simon, “Cognitive radio: brain-empowered wirele-ss communications,” Selected Areas in Communications, IEEE Journal on , vol.23, no.2, pp.201,220, Feb. 2005.

[3] Hossain E.; Niyato D.; Han Z., “Dynamic spectrum acce-ss and management in cognitive radio networks”, New York: Cambridge University Press, 2009.

[4] Shah M.A., “A Novel MAC Protocol for Cognitive Radio Networks“, in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy, Department of Computer Science and Technology, Institute for Reasearch in Applica-ble Computing, University of Bedfordshire, UK, April 2013.

[5] Akyildiz, I.F.; Won-Yeol Lee; Vuran, Mehmet C.; Mohanty, S., “NeXt generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: A survey “, Computer Networks Journal 50 (13), pp. 2127-2159, 2006.

[6] Akyildiz, I.F.; Won-Yeol Lee; Vuran, Mehmet C.; Mohanty, S., “A survey on spectrum management in cognitive radio networks,” Communications Magazine, IEEE, vol.46, no.4, pp.40,48, April 2008.

[7] Zhang Y.; Zheng J.; and Chen H.H.; “Cognitive Radio Networks architectures, protocols, and standards“, Boca Raton: CRC Press/Taylor & Francis, 2010.

[8] Yucek, T.; Arslan, H., “A survey of spectrum sensing algo-rithms for cognitive radio applications”, Communications Surveys & Tutorials, IEEE, vol.11, no.1, pp.116, 130, First Quarter 2009.

[9] Xuping Z.; Jianguo P.; “Energy-Detection Based Spectrum Sensing for Cognitive Radio“, Key Laboratory of Special Fiber Optics and Optical Access Networks, Ministry of Education, School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, China.

[10] Beslać M., 27.03.2012., rad za KDI, “Tehnologije dina-mičkog pristupa spektru u kognitivnim radijskim mreža-ma”, http://across.fer.hr/_download/repository/Milan_Beslac_-_Rad_za_KDI.pdf

[11] Simić M.; update 2013./2014., “Kognitivni radio“, materi-jali sa predavanja, http://telekomunikacije.etf.rs/predmeti/ms1kr/

[12] Kadhim Saad, Mahamod Ismail, Rosdiadee Nordina and Ayman A. El-Saleh, “On the Performance of Cooperative Spectrum Sensing of Cognitive Radio Networks in AWGN and Rayleigh Fading Environments”, KSII TRANSACTI-ONS ON INTERNET AND INFORMATION SYSTEMS vol. 7, no. 8, pp. 1754-1769, Aug 2013.

[13] Teguig, D.; Scheers, B.; Le Nir, V., “Data fusion schemes for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks,”Communications and Information Systems


Conference (MCC), 2012 Military, vol., no., pp.1-7, 8-9 Oct. 2012.

[14] Wei Zhang; Mallik, R.K.; Letaief, K., “Optimization of coope-rative spectrum sensing with energy detection in cognitive radio networks,” Wireless Communications, IEEE Transacti-ons on, vol.8, no.12, pp.5761-5766, December 2009.

[15] Yuhang S., “Spectrum Sensing in Cognitive Radio Systems using Energy Detection“, bachelor’s thesis in electronics, University of Gävle, Faculty of Engineering and Sustainable Development, Sep 2011.

BIOGRAFIJASelma Toskić diplomirala je na Odsjeku za Telekomunikacije na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli 2014. godine. Uža područja interesovanja su joj mobilne komunikacije, infor-macioni sisitemi i razvoj softvera za mobilne uređaje.

Suad Kasapović diplomirao je na Fakultetu elektrotehnike u Tuzli 1996. godine. Naučni stepen magistra nauka stekao je na Fakultetu elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu 2002. godine, a naučni stepen doktora nauka iz oblasti Elek-trotehnike, na polju Telekomunkacije i informatika 2007. godi-ne. Zaposlen je na Univerzitetu u Tuzli kao vanredni profesor na oblasti Telekomunikacija. Oblasti njegovoga interesovanja su bežične mreže, projektovanje telekomunikacijskih mreža i sof-tverski definisane mreže.

Amir Hadžimehmedović diplomirao je na Fakultetu elektro-tehnike Univerziteta u Tuzli 2004. godine, a naučni stepen magistar nauka iz oblasti Elektrotehnike stekao je 2010. godi-ne. Područja njegovog interesovanja su elektormagnetna kom-patibilnost, optimizacija energetskog sistema i bežični komuni-kacisjki sistemi.


INTRODUCTIONThe Web has become the most significant technology of the 21st century [1]. In its rapid rise, it has caused many welcome disruptions. For instance, it has made people change how they gather information, do their work, buy goods and services, connect with friends and family, spend their leisure time, and even find their partner, lost friends as well as acquaintances. It has also forced busi-nesses to rethink and change how they conduct busi-ness, connect with their customers and suppliers, inno-vate, and collaborate. Furthermore, the Web has changed even the face of politics and governance.

Therefore, it is hard to imagine everyday life without access to a wide spectrum of various services and appli-

cations delivered via the Web. Web content is available across a wide range of platforms and networks, with responsive Web design and adaptive media becoming the de facto standard approaches. Moreover, the prolif-eration of mobile devices such as smartphones and tab-lets, and emerging devices such as smart watches or smart wristbands, together with the advances in their capacity, functionality, and design, have changed the usage of these devices beyond making calls or sending and reading text messages, to usage scenarios such as reading e-mail, browsing news sites, social networks, online shopping, etc. Such trends are further pushed by rapid developments in the field of wireless mobile com-munications, resulting in increased user requirements and expectations in terms of accessing a wide variety of Web services, i.e., anywhere, anytime, and via multiple devices [2]-[6].

However, the evolution in Internet, wireless mobile com-munications, and mobile devices, as well as their increased usage, has also posed new challenges regard-ing the maintenance and improvement of applications and services’ performance in the mobile context. Hith-

Abstract: It is hard to imagine everyday life in recent times without access to a wide spectrum of various services and applications deli-vered via the Web, especially in the mobile environment. Additionally, it is important today to satisfy end user needs, i.e., improve their Quality of Experience (QoE), taking into account that many factors, characteristic for different categories of Web, influence user’s mobile Web QoE. Therefore, this paper provides the categorization of the Web and focuses on the identification of the most and least influential factors in general according to examined user opinions in the context of browsing Web sites via mobile devices, and all for the successful management of QoE in mobile Web context.

Keywords: categorization, experience, factor, influence, mobile, quality, QoE, user, Web

Sažetak: Teško je zamisliti svakodnevni život bez pristupa širokom spektru različitih usluga i aplikacija kojima se pristupa preko Web-a, naročito u pokretnom okruženju u zadnje vrijeme. Dodatno, danas je veoma važno zadovoljiti potrebe krajnjeg koriniska, tj. poboljšati njegovu iskustvenu kvalitetu (eng. Quality of Experience, QoE), uzimajuću u obzir da mnogo faktora, karakterističnih za različite Web kate-gorije, utiču na Web iskustvenu kvalitetu pokretnog korisnika. Ovaj rad, predstavlja podjelu Web-a u nekoliko kategorija, te se fokusira na identifikaciju najuticajnijih faktora prema ispitivanju korisnika u kontekstu pretrage Web stranica putem pokretnih uređaja, a sve radi uspješnog upravljanja iskustvenom kvalitetom u kontekstu pokretnog Web-a.

Ključne riječi: faktor, iskustveno, kategorizacija, korisnik, kvaliteta, pokretni, QoE, uticaj, Web

Pregledni naučni rad/Review scientific paper

WEB CATEGORIZATION AND END USER SURVEY ADDRESSING MOBILE WEB

WEB KATEGORIZACIJA I KORISNIČKA STUDIJA O POKRETNOM WEB-u

Sabina Baraković1, Jasmina Baraković Husić2

1 Faculty of Transport and Communication, University of Sarajevo, American University in Bosnia and Herzegovina, Bosnia and Herzegovina

[email protected] Faculty for Electrical Engineering, University of Sarajevo,

Bosnia and Herzegovina [email protected]

Rad dostavljen: maj 2016. Rad prihvaćen: avgust 2016.


erto, performance in telecommunications and for com-puter networks has been typically addressed in terms of Quality of Service (QoS), i.e., technology-oriented approaches. However, intense research in the field of Quality of Experience (QoE) has shown that traditional QoS mechanisms are not sufficient and they may need to be complemented with more user-centric approaches in order to truly meet end user requirements and expec-tations [7]-[11]. That is the consequence of today’s trends and the fact that people are quality meters, and their expectations, perceptions, and needs with respect to a particular product, service, or application carry a greater value [9]. Therefore, in order to satisfy end users, prevent their churn, and attract new customers or incline them to adopt new complex services and support further tech-nology development, it is not enough just to provide higher communication capabilities, but to understand those mobile end user needs and expectations and offer them maximized quality perception of a service while at the same time minimizing the costs.

There have been numerous attempts to define QoE in both literature and standards. Recent definition given by [12] describes QoE as “the degree of delight or annoy-ance of the user of an application or service. It results from the fulfilment of his or her expectations with respect to the utility and/or enjoyment of the application or ser-vice in the light of the user’s personality and current state. In the context of communication services, QoE is influenced by service, content, device, application, and context of use”. While the concept of QoE has been widely applied in the domain of multimedia communica-tion systems (e.g., in the context of audio and video applications), its application to the domain of Web is rather young, especially when it comes to the mobile context. In the context of QoE, the main difference between multimedia communication systems and Web is the interactivity of Web, i.e., task and related user behaviour, due to the fact that the Web does not function only on a request-response basis, but more commonly as a session of such requests and responses [13]. There-fore, Web QoE has been defined as the “Quality of Expe-rience of interactive services that are based on HTTP protocol and accessed via a browser” [14].

Based on previously mentioned, the research commu-nity will consequently focus on improving mobile Web user experience (UX) and QoE [15], i.e., special attention will be given to exploring the factors that influence user’s experience and its quality, understanding how they mutually correlate, and investigating their optimization. According to this, a wide research field in managing the mobile Web UX and QoE, i.e., UX and QoE of interactive services based on the HyperText Transfer Protocol (HTTP) and accessed via a browser on a mobile device, is opening and this paper aims to contribute to it.

In accordance with the intended contribution, we con-sidered that is necessary to give a brief overview on Web

and mobile Web evolution in Section 1 together with its categorization in Section 2 and 3, since when address-ing UX and QoE in both desktop and mobile Web con-text, it is crucial to take into account the fact that Web may be categorized on various basis, and that different categories have their own sets of characteristics that may influence the end user’s QoE in different ways. Besides, browsed Web sites are increasingly becoming more complex in terms of utilized technologies, design requirements, interactivity, etc., which is extending the list of factors that affect user satisfaction [16]. However, for the sake of quantitatively identifying the most and least influential factors that affect QoE according to users’ opinion in mobile context, we have conducted an end user survey by way of an online questionnaire. The subject survey, which is targeted at investigating user satisfaction, opinions, habits, and expectations related with Web browsing via mobile devices, and its results are given in Section 4, while Section 5 concludes this paper.

1. WEB EVOLUTIONThe initial idea of the Web arose in the early 1980s, but it was a long journey until it started the revolution in infor-mation distribution in the early 1990s. Since its inception over 20 years ago, when the scientists at Conseil Europeen pour la Recherche Nucleaire (CERN) created the World Wide Web (WWW) for exchanging and sharing information [17], the Web has evolved steadily and sig-nificantly and still continues to evolve along multiple directions. The nature and structure of the Web, as well as the way we use it, have been continuously changing. Therefore, after going through the initial, so called Web 0.5 stage [18], [19], and Web 1.0 and Web 1.5 phases, that were all about connecting information, the Web con-tinued to evolve into media for connecting people.

A new stage in Web evolution, which constitutes a shift away from a one-way medium towards a read-write con-cept of the Web, is referred to as Web 2.0, or also called wisdom, participative, read/write, social, as well as peo-ple-centric Web [1]. The new usage and technology paradigm, that is often described as dynamic, interac-tive, user-oriented, content-sharing, social networking, etc., has been recognized by O’Reilly, and described as the following “Web 2.0 is the business revolution in the computer industry caused by the move to the Internet as platform, and an attempt to understand the rules for suc-cess on that new platform. Chief among those rules is this: Build applications that harness network effects to get better the more people use them.” [20].

Effectively, Web 2.0 represents an umbrella term for the collection of an important set of technologies, business strategies, and social trends [21], [22]. More specifically, Web 2.0 encompasses several new Web technologies such as blog, wiki, mashup, social networks, RDF Site Summary (RSS), tagging, and folksonomy, which are


based on technologies supporting dynamic micropages that harness collective intelligence. Asynchronous JavaS-cript and XML (AJAX), a Web development approach comprising technologies such as Extensible HyperText Markup Language (XHTML) or HyperText Markup Lan-guage (HTML), Cascading Style Sheets (CSS), JavaS-cript and Extensible Markup Language (XML), are among the most common tools used for the development of most interactive Web sites by retrieving small amounts of data from a Web server and displaying it in the Web application without reloading the whole page.

At the same time, Web 2.0 offers several key features such as: facilitating flexible Web design, creative reuse, and easier updates; providing rich, responsive and adap-tive user interface which allows users to view Web appli-cations on different devices and various screen sizes; supporting collaboration and assisting in gathering col-lective intelligence; facilitating collaborative content cre-ation and modification by users; establishing social net-works of people having common interests; enabling a creation of new attractive applications by reusing, com-bining, and/or merging different applications on the Web or by combining data and information from different sources [1]. In other words, Web 2.0 makes the most of intrinsic advantages of the Internet as a platform.

Web 2.0 has today become a mainstream technology, and it is often used as a buzzword for everything that becomes “popular” on the Web. Motivated by some highly successful social and business applications based on Web 2.0, such as Facebook, LinkedIn, SecondLife, Flickr, or YouTube, Web 2.0 technologies and concepts are now widely used in several different domains [1]. Within the past five years, Web 2.0 has changed the face of society and business significantly and has forged into enterprises in ways that were previously unimaginable.

Going beyond the current Web 2.0 paradigm, but still remaining in the “all about the user” era, the evolution sails into another intermediate phase - Web 2.5 [1]. Evolved Web 2.0 will be characterized by the increased user demands for mobility, i.e., having access to any Web service, anywhere and anytime, over any mobile device and network technology. In other words, users of Web 2.5 will be “always-on”, carrying along their mobile devices connected to the Internet. Actually, it may be concluded to a significant extent that this mobile Web era has already begun due to the fact that mobile wire-less communications have experienced phenomenal growth and more people are increasingly using their mobile devices for conducting their various affairs on the Web. Therefore, when looking to summarize certain user expectations, one can identify users as increasingly expecting Web content to be mobility-aware, device-oriented, user-, link-, or time-sensitive, cross-site, dynam-ic, content-moving, etc.

A future step in the Web evolution, Web 3.0 (also referred to as the semantic Web) [23], [24], has been envisioned as a path that will be about integrating data, knowledge, and applications on the Web and putting them to work in ways that make the Web more meaningful and about making the Web a collaborative platform. Although one does not know when the world will break into this stage, it must be realized that we will experience a lot of chang-es before it emerges [1], [19], [25]. Further on, despite the fact that it has still been considered an “underground idea” in progress, the idea that the Web will evolve into a ubiquitous Web has been expressed [21]. Namely, in an expected Web 4.0 stage, sophisticated artificial intelli-gence technologies will come into play, while the line between human beings and devices will blur and may even disappear [26], [27].

The main goal of the Web evolution, or as it is often called the Web X.0/Web X.Y movement, is to utilize the Web’s potential in a more interactive, adaptive and col-laborative way. An additional aim is to facilitate the col-laboration and leveraging of the collective intelligence of peers, as well as of collective information available on the Web by reasonable use of old and new Web technolo-gies in new ways. However, using numbers to represent the evolution of the Web does not mean that Web 1.0 is superseded or replaced by Web 2.0, or Web 2.0 by Web 3.0 and so on, as it is the case with software updates or revisions. In this context, each stage has its own charac-teristic objectives, addresses different problems and gives different features. Thus, all versions of the browsed Web content will continue to coexist, supporting and forming the foundation of the others. In that spirit, one may not call the evolution of the Web really the evolution, but rather objective based classification [1], [16].

2. CATEGORIZATION OF WEBIt is quite challenging to classify various types of Web sites, contents, and applications since there are various aspects on which basis the classification could be per-formed and consequently a great number of categories. Additionally, Web can be classified into several catego-ries at the same time due to its characteristics. However, some of the aspects for differentiation are: objective, functionality, usage context, complexity, user task, front-end presentation, interaction level, interface sensitivity, content, QoS requirements, etc.

Section 1 has already provided a classification of Web based on the objective. Thus, we can differentiate between Web sites, contents, and applications aiming at: (i) connecting information, i.e., information-centric Web 1.0; (ii) connecting people, i.e., people-centric Web 2.0; (iii) connecting data, knowledge, and applications on the Web, i.e., machine-centric Web 3.0; and (iv) connect-ing the power of human and machine intelligence on the ubiquitous Web, i.e., agent-centric Web 4.0. As stated


previously, the Web 2.0 era has introduced several new types of Web which differ in the functionalities they offer. Thus [16]:

– Blog is a hybrid between a diary and journalism onli-ne, characterized by chronological ordering of infor-mation displayed in the reverse order [28]. Blogs may be categorized into several types that differ in the type of content, the way it is delivered or written: per-sonal blogs, microblogging, corporate and organiza-tional blogs, by genre (e.g., politics, health, travel, fashion, etc.), by media type (e.g., video blog - vlog, photo blog, etc.), by device (e.g., mobile device - moblog).

– Wiki is a Web site which allows its users to add, modify or delete its content via a Web browser usually using simplified markup language or rich-text editor [29].

– Mashup is a Web application that uses and combines data, presentation or functionality from two or more sources, i.e., Web sites or Web applications to create new service on the Web. There are many types of mashups such as business, consumer, and data mashups [30].

– Social network is a virtual place where people create their own space on which they write blogs, post pictures, videos, or music, share ideas, and link to other locations they find interesting, and open up this space for access by their friends and their friends’ friends. It is very powerful and popular medium for human communication and interaction [1].

– RSS is a family of Web feed formats used to publish frequently updated works such as blogs, news, audio, or video in a standardized format [1].

Depending on its complexity and development his-tory, Web may be classified into the following nine cat-egories [1], [31]:

– document centric (e.g., static homepage, Web radio, company Web site),

– interactive (e.g., virtual exhibition, news site, travel planning),

– transactional (e.g., online banking, shopping, booking system),

– workflow based (e.g., e-government, business-to-business solutions),

– portal oriented (e.g., community portal, online shop-ping mall, business portal, search engines),

– collaborative (e.g., chat room, e-learning platform),

– social (e.g., blogs, collaborative filtering, virtual shared workspace),

– ubiquitous (e.g., customized services, location-aware services, multi platform delivery),

– semantic (e.g., knowledge management, syndication, recommender system).

Further on, Web may be categorized based on usage context. Therefore, one may differentiate among Web sites, contents, and applications for communication (e.g., Gmail, Hotmail, Facebook, etc.), searching (e.g., Google), content aggregation (e.g., Google Reader), office tools (e.g., Google Docs), multimedia and communities (e.g., YouTube, Flickr, Myspace, etc.), publishing and encyclo-paedias (e.g., Wikipedia), and analysis and statistics (e.g., Creative commons, Mayflower, etc.) [32].

On the other hand, stimulated by the work of Choi, Lee and Moon in [33], in the scope of this paper we have categorized Web depending on task that a user per-forms while accessing it. Therefore, one may differenti-ate among:

– Entertainment Web is a Web site, content, or applica-tion which is used when users have no intentional task, i.e., for entertainment, spending their free time, or pastime, etc (e.g., TV program, music, video, humour, cartoons, etc.).

– Communication Web application is a Web site, con-tent, or application used for performing tasks, such as daily correspondence, e-mail, light conversation, photo or video sharing, social networking, collabora-tion, etc.

– News is a Web site, content, or application visited when user performs a task of obtaining new informa-tion that cover topics of the day, such as politics, economics, gossip, etc.

– Professional information related Web application is a Web site, content, or application that users use when they have a professionally-related task, i.e., obtain information for papers, research, reports, homework, etc.

– Community Web application is a Web site, content, or application that is used during the task of obtaining information related to a specific topic that users are interested in.

– Transaction Web application is a Web site, content, or application that is used when performing a transacti-on-related task, whether that is online banking, online shopping, etc.

A categorization proposed in the scope of this paper in terms of the current Web sites, contents, or applications depending on additional aspects besides the ones previ-ously considered is depicted in Figure 1 [16]. In the front-end context, Web may be differentiated according to the way it is presented, the level of interaction it allows, and sensitivity of the interface. Therefore, depending on the presentation style, there exist three categories of Web: (i) one that uses static pages, i.e., HTML-based Web pages that do not change and are only rarely altered to reflect new information or news about the site; (ii) one that uses dynamic pages, referring to the Web pages that can dynamically change their content based


on the selection of a menu item or tab, and where all information is stored in the page (i.e., only parts are shown) or the whole page is (re)loaded on demand; and (iii) one that uses dynamic micropages, i.e., the Web pages that (almost continuously) reload information based on a triggering event (e.g., time or the user) from the server and in contrast to dynamic pages reload or exchange only parts of the whole page (e.g., by using AJAX, JSON, or Flex HTTPService).

When the level of interaction is considered, the Web may offer: (i) no interaction, which implies that the appli-cation does not support any interaction besides providing content and metadata, commenting or searching; (ii) form-based interaction, meaning that the interaction in the shape of forms that provide contact deposit and data shipping is allowed; and (iii) desktop-alike interaction, i.e., Rich Internet Applications (RIA), where (almost) all the functionality of the local desktop applications is provided.

According to the interface sensitivity, a Web may be: (i) insensitive, which means that the interface is fixed and does not change in any case; (ii) user-sensitive, meaning that the interface is automatically or manually adapted to the preferences of the user or a group of users, i.e., per-sonalized and adaptive; (iii) device-sensitive, indicating that the interface adapts to the device (e.g., smartphone, tablet, etc.) that is used for viewing the service and con-tent; (iv) location-sensitive, referring on the interface that is sensitive to location in the physical world (e.g., using Global Positioning System (GPS)); (v) content-sensitive, implying that the interface adapts to the content it pres-ents (e.g., by getting darker if a dark movie is shown); and (vi) time-sensitive, which means that the interface is sen-sitive to the time when the application is used. Similar distinction of Web may be performed in the context of sensitivity of the offered service [19].

In the content context, Web may be categorized into the following three classes, depending on the type of con-tent they contain:

– plain text and image Web applications, – animated Web (e.g., animated Graphic Interchange

Format (GIF), Flash, etc. without other media), and– multimedia Web (containing video, audio, animated

slides, etc.).

Shifting to more technical QoS terms, one can differenti-ate Web depending on the QoS requirements. Firstly, Web can be divided into two categories according to the Web traffic communication model: synchronous and asynchronous. Additionally, there are several time related QoS metrics, such as delay and response time that may be used as a classification factor. Namely, loading time and responsiveness of the Web are influenced by these factors, but some are more, while some are less sensi-tive. Bandwidth consumption of the Web as a QoS met-ric as well can be used for distinguishing between appli-cations that have high and low bandwidth requirements.

As previously stated, Web applications can at the same time fit across several categories. For example, the Brit-ish Broadcasting Corporation (BBC) site is both an infor-mation- and people-centric application; interactive according to the complexity, but in terms of front-end interaction, it is an application that offers no interaction (in terms of content editing); users visit it for reading news, i.e., multimedia content, etc. Additionally, YouTube is an application also belonging to both the Web 1.0 and Web 2.0 era, has high bandwidth requirements, uses dynamic pages for front-end presentation, offers a device-sensitive interface, can be used for multimedia and communities, etc. Over the course of time, the task of classifying Web applications will become even more difficult due to the fact that many Web applications are becoming multi-objective, focusing on multiple tasks, becoming increasingly complex, etc.

3. MOBILE WEB As stated previously, recently we have seen the field of mobile technology grow exponentially, leading to the increased importance of delivering content and services to users who want to be “always-on” using their mobile devices. Depending on several aspects such as needs, target users, and their experience, cost, etc., there are three options in delivering content and services to mobile users: as native, mobile Web, or hybrid. Native applica-tions are specific for a given mobile device (e.g., smart-phone, tablet, etc.). They are developed using tools and languages that the respective mobile device platform supports, purchased through online stores or market-places, and installed directly onto the mobile device (Table I) [34]. On the other hand, mobile Web applications refer to standard Web applications. They are developed by using technologies such as HTML, JavaScript and CSS, but specialized for mobile devices and accessed through the mobile device’s Web browser. The third option, hybrid applications, are developed as a combina-tion of the previous two [35].

Table II gives a comparison of the three options accord-ing to a number of features. The advantages of native applications in comparison to mobile Web applications as well as hybrid ones are: easy and consistent full access to a mobile device’s hardware, security mecha-nisms, and consequent dominance in the context of aesthetics, application loading time, usability and provi-sion of high user experience. The disadvantages, on the other hand, are long and costly development and ongo-ing maintenance of the applications, as well as inconsis-tency in used process and time to get to the market, low development costs, applicability on multiple platforms, as well as simplified access to an always updated ver-sion of the application. Oppositely, the main disadvan-tages that characterize this option are partial access to the mobile device’s hardware and low user experience [36], [37].


The most important feature in the context of this paper is the user experience, i.e., QoE in a broader sense. As stated, this is the area where currently native applications precede mobile Web applications [38], [39], since they tend to have a smoother look and feel, and due to the fact that they are leveraging the elements of their native

Figure 1: Web categorization based on various features

operating system, a feeling of being more integrated into the mobile device is produced. Additionally, native appli-cations seem faster, since they come with lots of pre-loaded elements and only need to fetch user data from the Web rather than the entire application. Therefore, when it comes to application aesthetics, application

Table I: Native applications development and purchase environment

Platform Android Apple Windows BlackBerry

Tool Android SDK Xcode Visual Studio, Windows Phone Dev Tools BB Java Eclipse Plug-In

Language Java (C, C++) Objective C, C, C++ C#, VB.NET Java

Application store Android Market Apple iTunes Windows Phone Market BlackBerry App World

Table II: Comparison of native, mobile Web, and hybrid applications (based on [35] and [37])

Feature Native Mobile Web Hybrid

Required skills Objective C, Java, C, C ++, C#, VB.NET HTML5, CSS3, JavaScriptHTML5, CSS3, JavaScript, Mobile development framework

Development speed Slow Fast Moderate

Development cost High Low Moderate

Application maintenance Difficult Low Moderate

Applicability on multiple platforms

No Yes Yes

Distribution Application store Internet Application store

Time to reach the market Long Short Moderate

Manual updates Yes No No

MonetizationMobile specific platforms, charging a download price, application store payment process

Site advertisement, subscription fees

Mobile specific platforms, site advertisement, subscription fees

Capabilities (device access)

Full access (camera, microphone, GPS, gyroscope, accelerometer, file upload, etc.)

Partial access (GPS, gyroscope, accelerometer, file upload)

Full access (camera, microphone, GPS, gyroscope, accelerometer, file upload, etc.)

Offline access Yes Yes (HTML5) Yes

User experience High Moderate High

Aesthetics quality High Moderate Moderate

Loading time Fast Slow Moderate

Usability High Moderate Moderate


loading time, usability and the overall QoE, it is currently difficult for mobile Web applications to trump native ones. However, it is only a matter of time before the mobile Web applications are able to compete with the capabilities of the native ones. Further on, battery life and mobile wireless connections which are currently affect-ing mobile Web application performance, among other factors, will improve in the future and eventually cease to have a strong impact on mobile Web application QoE.

4. END USER SURVEY ADDRESSING MOBILE WEBAccording to [16], [40], mobile Web applications will eventually crush native ones, since it is likely that devel-opers and users will be driven away by the policies of the native application stakeholders (big Internet players such as Microsoft, Apple, etc.) aimed at gaining profit and turn to the alternatives. Even if the future of mobile applica-tions is not the Web, together with the downloadable native applications, it certainly is. Therefore, we have conducted the end user survey study aiming at the iden-tification of the most and least affecting influence factors (IFs) that affect QoE according to user opinion. It has been stated in [12] that QoE IF may be defined as “any characteristic of a user, system, service, application, or context whose actual state or setting may have influence on the Quality of Experience for the user”. Also, IFs may be categorized into three categories: system, human, and context IFs [12].

The subject study questionnaire covers ratings of the impacts of a wide spectrum of considered factors (appli-cation, resource, context, and user factors, i.e., belong-ing to all three abovementioned groups), selected based on the overview of the existing literature [2]-[5], [12], [41]-[43]. Also, the study tends to verify relevant qualitative conclusions and quantitatively express the extent to which the subject factors affect QoE in a given context. Additionally, the survey contains sets of questions that aim to identify user habits and opinions in the context of browsing the Web via mobile devices, but they are neglected in this paper.

The online survey in Bosnian has been prepared and distributed using the Google Docs service (https://docs.google.com). The questionnaire containing 50 questions was completed by 218 users in a 10-day period. The users have been selected randomly in order to achieve representatives of the sample.

Collected demographic data related to the age, gender, educational level, origin country, and city of the participant describes the group that approached the questioning:

– the average age of 218 participants was found to be 24.43,

– 158 of them fit into the category of age 16 to 29; 52 fit into the category of age 30 to 44; and 8 fit into the category of age above 45,

– 60% of participants were male, while 40% were female,

– 47% of participants reported as having a faculty degree, 36% reported as being students, 8% as having a Master of Science degree, 6% as having finished high school, and 3% as holding a PhD,

– 96.78% of participants are from Bosnia and Herzego-vina (74.77%) and Croatia (22.01%).

The influence of each factor has been rated on a 5-point scale where 1 means “does not affect”, 2 “weakly affects”, 3 “moderately affects”, 4 “affects”, and 5 “strongly affects”. In order to identify the most and the least important IFs according to users, statistical analysis of obtained results has been conducted by using per-centages and descriptive statistics, i.e., measures of central tendency and variability (Table III).

In order to determine which factors have the strongest effect on user satisfaction in the context of mobile Web browsing (based on participant opinions), the ones with means higher than 3.6 and coefficient of variance under 33% have been considered. Namely, a mean of 3.6 means that 4s and 5s are the most frequent rates of par-ticipants in terms of the impact of the factor, while the second condition means that the average distance from the mean of all rates for each factor is less than 33%, i.e., the values do not vary more than 33%. According to this, the first eleven influence factors from Table III have been found to be the most influential: Web site loading time, service price, up-to-date information, procedure for accessing desired Web site (number of taps), screen size, screen resolution, processor speed, interesting information, battery consumption, screen brightness, and movement, going from more to less influential.

Further on, in order to supplement the results, the fre-quencies of each rate, i.e., the mode, have been consid-ered as well. Namely, the factors that 67% of questioned users have rated with 4s and 5s have been considered as most influential. According to participants’ ratings, those factors are: Web site loading time, service price, procedure for accessing desired Web site (number of taps), screen size, up-to-date informa-tion, and battery consumption, as well going from more to less effective.

Listed IFs are mostly already recognized in the literature for the importance of their influence on user experience and QoE in Web and mobile Web context [2]-[5], [41]-[43]. Only aesthetics related factors, which are to a large extent addressed in the literature, have oppositely not been marked as highly influential.

However, what differentiates this paper in comparison to the literature is that here we have provided a list of IFs that were ordered by user perception of the strength of their impact on user satisfaction. This may serve as a


Tabl

e III

: Des

crip

tive

stat

istic

s fo

r co

llect

ed r

atin

gs (U

ser

opin

ions

on

how

a g

iven

fact

or a

ffect

s th

eir

satis

fact

ion

on a

sca

le o

f 1-5

(1 –

doe

s no

t af

fect

; 2-

wea

kly

affe

cts,

3 –

mod

erat

ely

affe

cts,

4-

affe

cts,

5 –

str

ongl

y af

fect

s)) a

nd fr

eque

ncy

of s

core

s 1-

5 fo

r ea

ch in

fluen

ce fa

ctor

No.

Influ

ence

fact

orM

ean

Med

ian

Varia

nce

Stan

dard

de

viat

ion

Coef

ficie

nt o

f va

riatio

n (%

)Fr

eq. o

f 1Fr

eq. o

f 2Fr

eq. o

f 3Fr

eq. o

f 4Fr

eq. o

f 5%

1.W

eb s

ite lo

adin

g tim

e4.

252

51.

019

1.00

923

.73

78

2463

116

82.1

1

2.Se

rvic

e pr

ice

4.22

95

1.15

41.

074

25.4

07

1325

5112

279

.35

3.Up

-to-

date

info

rmat

ion

4.02

74

1.16

01.

077

26.7

49

938

7686

74.3

1

4.Pr

oced

ure

for a

cces

sing

des

ired

Web

site

(num

ber o

f tap

s)4.

013

41.

110

1.05

326

.25

613

4079

8072

.93

5.Sc

reen

siz

e3.

981

41.

041

1.02

025

.62

515

3983

7672

.93

6.Sc

reen

reso

lutio

n3.

963

41.

012

1.00

625

.38

614

4677

7569

.72

7.Pr

oces

sor s

peed

3.92

24

1.05

81.

028

26.2

313

1448

7078

67.8

8

8.In

tere

stin

g in

form

atio

n3.

807

41.

317

1.14

730

.14

1324

4363

7563

.30

9.Ba

ttery

con

sum

ptio

n3.

747

41.

461

1.20

832

.25

921

5980

4959

.17

10.

Scre

en b

right

ness

3.65

14

1.12

21.

059

29.0

114

1958

6661

58.2

5

11.

Mov

emen

t3.

646

41.

353

1.16

331

.90

1920

5468

5757

.33

12.

Web

bro

wse

r3.

573

41.

388

1.17

832

.97

1920

5468

5757

.33

13.

Spel

ling

accu

racy

of t

he in

form

atio

n3.

568

41.

481

1.21

734

.10

1329

5268

5656

.88

14.

Web

site

obj

ect v

isua

l org

aniz

atio

n3.

541

41.

060

1.02

929

.08

1622

6077

4355

.04

15.

Keyb

oard

type

3.50

44

1.44

91.

203

34.3

521

1563

7544

54.5

8

16.

Web

site

obj

ect d

ispl

ay s

ize

3.50

04

1.29

21.

136

32.4

817

2561

6154

52.7

5

17.

Prio

r exp

erie

nce

3.48

64

1.37

51.

172

33.6

39

2074

7441

52.7

5

18.

Wea

ther

3.37

64

1.52

61.

235

36.5

918

4048

6646

51.3

7

19.

Web

site

obj

ect l

oadi

ng o

rder

3.20

63

1.35

31.

163

36.2

821

3474

5732

40.8

2

20.

Colo

ur o

f bac

kgro

und

and

text

3.16

03

1.44

41.

201

38.0

225

3376

5034

38.5

3

21.

Loca

tion

3.01

33

1.52

51.

234

40.9

737

3776

5226

35.7

7

22.

Ligh

tnin

g of

the

envi

ronm

ent

2.77

93

1.63

71.

279

46.0

361

3646

5025

34.4

0

23.

Visu

al d

iffic

ultie

s2.

733

31.

910

1.38

250

.55

6138

4647

2633

.48

24.

Hand

inju

ry2.

720

31.

916

1.38

450

.89

4353

5641

2530

.27

25.

Emot

iona

l sta

te2.

573

21.

803

1.34

252

.18

6161

5424

2823

.85

26.

Nois

e in

the

envi

ronm

ent

2.55

93

1.63

91.

280

50.0

260

4760

3120

23.3

9

27.

Tim

e of

the

day

2.50

43

1.52

31.

234

49.2

763

4463

3613

22.4

7


useful input, in terms of what to focus on and what to enhance, for stakeholders dealing with Web and mobile Web environment (network providers, service providers, Web designers, information providers, device manufac-turers, etc.) when trying to improve their performance. Most of these IFs fall into category of system IFs, thereby confirming existing literature’s qualitative conclusions that the most influential factors in terms of QoE in this context comes from this class. However, having service price and up-to-date information on a second and third place in the list, together with movement and interesting information in top 10 of identified IFs, launches context IFs, as a group, shoulder to shoulder with system IFs, and should additionally motivate research community and stakeholders to investigate these factors and enhance their positive and suppress the negative effects. This is especially important in context of aforementioned Web categorization, given that each of categories have their own, mostly context, characteristics that influence the perception and QoE for a specific Web category, and consequently may improve it by proper management.

In addition, in the subject questionnaire, we gave the opportunity to participants to give their opinion on the most influential factor and to suggest additional factors that may affect their satisfaction with the service. Gath-ered answers indicate that the list of examined factors is comprehensive and that factors identified as the most influential by the statistical analysis have been identified as most influential by the participants as well.

In the same way, we have determined that the least influ-ential IFs are the ones that can be classified in human IF group: time of the day, noise in the environment, emotional state, hand injuries, and visual difficul-ties, going from less to more influential. This justifies the lack of research which addresses this category of IFs (in comparison to system and context IFs) in context of user experience and QoE.

5. CONCLUSIONTo summarize, when addressing UX and QoE in both desktop and mobile Web context, it is crucial to take into account the fact that Web may be categorized on vari-ous basis, and that different categories have their own sets of characteristics that may influence the end user’s QoE in different ways. Therefore, this paper provides the categorization of the Web that will be, in future work, fur-ther complemented with the identification of the most influential and characteristic parameters and factors in terms of UX and QoE for each of the categories.

As a pre step towards that goal, focusing on the mobile environment, due to the galloping towards fully-mobile technology and the trend of mobile traffic increase, we have identified the most and least influential IFs in gen-eral according to examined user opinions in the context of browsing Web sites via mobile devices. This is the first

time that the list of IFs ordered by the impact strength on QoE has been provided. The list emphasizes the domi-nance of system IFs, but launches context IFs on the same level, while confirming the relapsing significance of human IFs. The identification of key IFs for each mobile Web category, planned in future work, is important due to the multidimensional nature of QoE [3], [16] and crucial for truly meeting end user requirements and expectation, i.e., the successful management of QoE in mobile Web context including all its constituents: modelling, monitor-ing, and optimization.

REFERENCES[1] S. Murugesan: Web X.0: A Road Map. Handbook of

Research on Web 2.0, 3.0, and X.0: Technologies, Busi-ness, and Social Application, IGI Global, 2010, 1-11.

[2] S. Baraković, L. Skorin-Kapov: Survey and Challenges of QoE Management Issues in Wireless Networks, Journal of Computer Networks and Communications, 2013, Article ID 165146.

[3] S. Baraković, L. Skorin-Kapov: Multidimensional Modelling of Quality of Experience for Mobile Web Browsing, Com-puters in Human Behaviour, 2015, 50: 314-332.

[4] V. Roto: Web Browsing on Mobile Phones – Characteri-stics of User Experience, PhD Thesis, Helsinki University of Technology, 2006.

[5] S. Ickin, K. Wac, M. Fiedler, L. Jankowski, J.H. Hong, A.K. Dey: Factors Influencing Quality of Experience of Commonly Used Mobile Applications, IEEE Communica-tion Magazine, 2012, 50(4): 48-56.

[6] R. Stankiewicz, A. Jajszczyk: A Survey of QoE Assurance in Converged Networks, Computer Networks: The Inter-national Journal of Computer and Telecommunications Networking, 2011, 55(7): 1459-1473.

[7] S. Baraković, J. Baraković, H. Bajrić: QoE Dimensions and QoE Measurement of NGN Services, 18th Tele-communication Forum 2010, 2010.

[8] P. Brooks, B. Hestnes: User Measures of Quality of Expe-rience: Why Being Objective and Quantitative is Impor-tant, IEEE Network Magazine, 2010, 24(2): 36-41.

[9] K.u.R. Laghari, N. Crespi, K. Connelly: Toward Total Qua-lity of Experience: A QoE Modelling in a Communication Ecosystem, IEEE Communication Magazine, 2012, 50(4): 58-65.

[10] V. Roto,E. Law, A. Vermeeren, J. Hoonhout: User Experi-ence White Paper. Bringing Clarity to the Concept of User Experience, 2011.

[11] M. Varela, L. Skorin-Kapov, T. Ebrahimi: Quality of Service vs. Quality of Experience, Quality of Experience: Advan-ced Concepts, Applications and Methods, T-Labs Series in Telecommunication Services, Springer, 2014.

[12] P. Le Callet, S. Möller, A. Perkis: Qualinet White Paper on Definitions of Quality of Experience, European Network on Quality of Experience in Multimedia Systems and Services (COST Action IC 1003) Version 1.2, 2013.

[13] R. Schatz, T. Hobfeld, L. Jankowski, S. Egger: From Pac-kets to People: Quality of Experience as a New Measure-ment Challenge, Data Traffic Monitoring and Analysis Lecture Notes in Computer Science, 2013, 7754: 219-263.


[14] T. Hobfeld, R. Schatz, S. Egger: SOS: The MOS is not Enough! 3rd International Workshop on Quality of Multi-media Experience, 2011.

[15] S. Jenson: Enabling New Types of Web User Experien-ces, http://www.w3.org/blog/2013/08/enabling-new-types-of-web-user/, 2013.

[16] S. Baraković: Multidimensional Modelling of Quality of Experience for Mobile Web Browsing, PhD Thesis, Uni-versity of Zagreb, 2014.

[17] Xtimeline: History of Web and Mobile Applications, http://www.xtimeline.com/timeline/History-of-the-Application, 2010.

[18] T. Berners-Lee: Weaving the Web. Harper Business, 2000.

[19] S. Weber, J. Rech: An Overview and Differentiation of the Evolutionary Steps of the Web X.Y Movement: The Web Before and Beyond 2.0. Handbook of Research on Web 2.0, 3.0, and X.0: Technologies, Business, and Social Application, IGI Global, 2010, 12-38.

[20] T. O’Reilly: What is Web 2.0., http://oreilly.com/web2/archive/what-is-web-20.html,

2005.

[21] S. Murugesan: Business uses of Web 2.0: Potential and Prospects, Cutter Consortium, 2007.

[22] S. Murugesan: Understanding Web 2.0, IT Professional, 2007, 9(4): 34-41.

[23] World Wide Web Consortium (W3C): W3C Data Activity: Building the Web of Data, 2013.

[24] T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila: The Semantic Web, Scientific American Magazine, 2001.

[25] S. Aghaei, M.A. Nematbakhsh, H.K. Farsani, H.K: Evolu-tion of the World Wide Web: from Web 1.0 to Web 4.0, International Journal of Web & Semantic Technology (IJWesT), 2012, 3(1): 1-10.

[26] Hamnath: Web 4.0 - A New Web Technology. http://website-quality.blogspot.com/2010/01/web-40-new-web-technology.html, 2010.

[27] C. Kanaracus: Is the ‘4.0’ era upon us? http://www.infoworld.com/t/networking/40-era-upon-us-925, 2008.

[28] MINERVA EC Working Group Quality, Accessibility and Usability: Handbook on Cultural Web User Interaction, 2008.

[29] Encyclopaedia Britannica: Encyclopaedia Britannica Onli-ne, http://www.britannica.com/EBchecked/topic/1192819/wiki, 2007.

[30] D. Fichter: What is a Mashup?, Library Mashups: Explo-ring New Ways to Deliver Library Data, Information Today, Inc., 2009, 3-17.

[31] G. Kappel, B. Pröll, S. Reich, W. Retschitzegger: Web Engineering – The Discipline of Systematic Development of Web Applications, John Wiley & Sons, 2006.

[32] Etnetera: 10 Web Application Types that Can Simplify Your Life, 2007.

[33] J. Choi, G. Lee, J. Moon: Web Context Classification Based on Information Quality Factors, Journal of Univer-sal Computer Science, 2010, 16(16): 2232-2251.

[34] M. Branscombe: Which Smartphone is Easiest to Create Apps for? Apple iOS, Android, BlackBerry and Windows Phone,http://recombu.com/mobile/news/which-smartp-hone-is-easiest-to-create-apps-for-apple-ios-android-blackberry-and-windows-phone_M16651.html, 2012.

[35] Six Revisions: Native App vs. Mobile Web App: A Quick Comparison. Six Revisions,

http://sixrevisions.com/mobile/native-app-vs-mobile-web-app-comparison/, 2012.

[36] Chiorimedia: Comparison: Mobile Native Apps vs. Web Apps, http://www.chiorimedia.com/2013/01/compari-son-mobile-native-apps-vs-web-apps-2/, 2013.

[37] J. Stangarone: Hybrid vs. Native vs. Mobile Web Compa-rison Chart,

http://www.mrc-productivity.com/blog/2012/03/hybrid-vs-native-vs-mobile-web-comparison-chart/, 2012.

[38] Nielsen: An Era of Growth: The Cross-Platform Report Q4 2013, 2014.

[39] S. Perez: Mobile App Usage Increases in 2014, As Mobi-le Web Surfing Declines,

http://techcrunch.com/2014/04/01/mobile-app-usage-increases-in-2014-as-mobile-web-surfing-declines/, 2014.

[40] R. Matzner: Why Web Apps Will Crush Native Apps, http://mashable.com/2012/09/12/web-vs-native-apps/, 2012.

[41] S. Baraković, L. Skorin-Kapov: Survey of Research on Quality of Experience Modelling for Web Browsing, Submitted for publication, 2016.

[42] P. Lew, L. Olsina: Relating User Experience with Mobi-leApp Quality Evaluation and Design, Current Trends in Web Engineering, ICWE 2013 Workshops, 2013, LNCS 8295, pp. 253-268.

[43] K. Vandenbroucke, D. Ferreira, J. Goncalves, K. De Moor: Mobile Cloud Storage: A Contextual Experience, 16th International Conference on Human-computer Interaction with Mobile Devices & Services, 2014.

BIOGRAPHYSabina Baraković graduated in Engineering in 2009 from the Faculty of Electrical Engineering, University of Tuzla and got her PhD degree in 2014 from the Faculty of Electrical Enginee-ring and Computing, University of Zagreb. She is an Assistant Professor at the Faculty of Traffic and Communications, Uni-versity of Sarajevo and American University in Bosnia and Her-zegovina. Her research interests include multidimensional QoE modelling of multimedia, mobile Web-based applications, and unified communications, and management of QoS/QoE in mobile and NGN environment.

Jasmina Baraković Husić graduated in Engineering in 2004 from the Faculty of Electrical Engineering, University of Tuzla and got her PhD degree in 2009 from the Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb. She is an Associate Professor at the Faculty of Electrical Engineering and Faculty of Traffic and Communications, University of Sara-jevo. Her research interests include variety of topics in QoS and QoE in NGN environment and unified communications, and multimedia networking and signalling.


UVODU današnje vrijeme računarske simulacije su postale nei-zbježan alat u procesu dizajniranja i optimizacije visoko-naponskih (VN) SF6 prekidača [1]. Takve simulacije su zasnovane na matematskom modeliranju mnoštva razli-čitih procesa i njihovih međusobnih interakcija unutar prekidača tokom operacija uklopa i isklopa. Naravno, eksperimentalni rad i istraživanja na modelima i prototi-povima VN SF6 prekidača su također neophodni, te predstavljaju jako moćan alat u procesima dizajniranja i optimizacije VN prekidača [2].

Prednost korištenja simulacije je veća fleksibilnost, jed-nostavniji uvid u pojedine simulirane parametre visoko-naponskog prekidača i niska cijena u eksploataciji. S druge strane, upitno je tvrditi da su simulacijom obuhva-ćeni svi parametri stvarnog prekidača i skoro je nemogu-

će kompletno ocijeniti njihov uticaj na elektromehaničke, hemijske i fizičke procese u njegovom radu, ili predvidje-ti njegovo ponašanje.

Nedostaci simulacije se prevazilaze razvojem prototipa/modela i direktnim mjerenjem važnih veličina kao što su: nazivna vremena prekidača, hodogrami i brzina kretanja kontakata, oscilacije pojedinih elemenata u kinematskom lancu, trošenje kontakata i mlaznica, itd. Korištenje pro-totipa i pratećeg mjernog sistema kao nedostatak imaju visoku cijenu proizvodnje i održavanja, ali s druge strane ovaj pristup pruža neuporedivo važnije i pouzdanije infor-macije o stvarnim parametrima u sistemu.

Kao posljedica odličnih osobina tokom gašenja luka električne struje i svojih dielektričkih karakteristika, gas SF6 je kao medij najzastupljeniji u VN prekidačima [3]. Analiza porasta pritiska SF6 gasa u određenim volume-nima i njegovog toka unutar sklopnog elementa, određe-nih prvenstveno ponašanjem prekidača tokom i nakon gašenja električnog luka, je od posebnog interesa za konstruktore ovih aparata.

Sažetak: U radu je opisan cjelokupan postupak dizajna, razvoja i implementacije namjenski razvijenog pretvarača pritiska kao sastavnog dijela mjernog sistema za eksperimentalno ispitivanje i simulaciju modela visokonaponskog prekidača. U radu je uz kraći pregled konku-rentnih komercijalnih mjernih sistema za mjerenje pritiska detaljno objašnjen postupak sinteze vlastitog pretvarača pritiska - od ideje do konačne implementacije. Eksperimentalni rezultati pokazuju da razvijeni pretvarač u potpunosti zadovoljava zadane specificikacije i posje-duje dodatni niz prednosti u odnosu na postojeća komercijalna rješenja.

Ključne riječi: mjerni sistem, pritisak, senzor, pretvarač, visokonaponski prekidač

Abstract: This paper describes the complete process of design, development and implementation of a specifically developed pressure transducer, installed as a part of a measurement system developed for experimental testing and simulation of high voltage circuit breaker model. The synthesis of the custom-made pressure transducer - from the initial idea to the final implementation is presented in the paper, alongside with a brief survey of competitive commercial measurement solutions. The experimental results suggest that the developed pressure transducer completely fulfils the specified technical requirements. Moreover, the proposed transducer has many additional advantages over existing commercial solutions.

Keywords: measurement system, pressure, sensor, transducer, high voltage circuit breaker


DIZAJN, RAZVOJ I IMPLEMENTACIJA SENZORSKOG SISTEMA ZA MJERENJE PRITISKA U MODELU

VISOKONAPONSKOG PREKIDAČA

DESIGN, DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF A PRESSURE MEASUREMENT SENSORY SYSTEM FOR A HIGH

VOLTAGE CIRCUIT BREAKER MODEL

Emir Sokić1, Vedad Bečirović1, Amer Smajkić2, Dejan Bešlija2, Mahir Muratović2, Belma Bosović2, Mirsad Kapetanović2

1 Elektrotehnički fakultet u Sarajevu, Bosna i Hercegovina [email protected]

2 EnergoBos ILJIN doo, Bosna i Hercegovina Rad dostavljen: avgust 2016. Rad prihvaćen: oktobar 2016.


Dinamičke promjene pritiska poželjno je analizirati na nekoliko lokacija u VN prekidaču [4], tipično u kompresi-onom volumenu (eng. compression chamber - CC), ter-malnom volumenu (eng. heating chamber – HC) i u volu-menima za hlađenje gasa, kao što je to prikazano na Slici 1. Važno je napomenuti da je oznaka S2 na Slici namjerno izostavljena, kako bi se u nastavku rada mjerna mjesta jednoznačno povezala s korištenim senzorima.

U ovom radu bit će opisan postupak dizajna, razvoja i implementacije pretvarača pritiska (eng. transducer) koji je razvijen za potrebe mjerenja pritiska u modelu VN pre-kidača, i to isključivo za ispitivanje modela VN prekidača u beznaponskom stanju. Pretvarači pritiska su osmišljeni i proizvedeni u saradnji s investitorom EnergoBos ILJIN d.o.o., te Mašinskim i Elektrotehničkim fakultetom u Sarajevu. Nakon testiranja, pretvarači su ugrađeni u postojeći mjerni sistem [5] modela VN prekidača u Ener-goBos laboratoriji za eksperimentalna istraživanja na modelima i prototipovima visokonaponskih SF6 prekida-ča (EB LAB) pri Mašinskom fakultetu u Sarajevu.

Rad se sastoji iz nekoliko cjelina: definiranja projektnog zadatka, analize postojećih i konkurentnih rješenja, opisa dizajna predloženog pretvarača pritiska, kalibracije i sni-manja statičkih i dinamičkih karakteristika pretvarača, opisa implementacije u okviru mjernog sistema, te disku-sije dobivenih eksperimentalnih rezultata. Na kraju rada dat je zaključak i postavljene smjernice za budući rad.

1. PROJEKTNI ZADATAKZadatak definiran od strane EB LAB bio je identifikacija i nabavka pretvarača pritiska koji zadovoljava sljedeću specifikaciju:

– mogućnost mjerenja pritiska u rasponu 0-20 (bar) apsolutno,

– mogućnost rada u vakuumu (trajno opterećenje),

– vrijeme odziva minimalno 4 (bar/ms),

– tačnost bolja od od 0.05-0.1 (bar),

– medij: zrak/SF6 gas,

– radna temperatura do 50 (°C),

– ekonomski opravdano rješenje,

– mogućnost trajne montaže i ispravnog rada pretvara-ča unutar modela koji se nalazi pod nominalnim apsolutnim pritiskom od 7 (bar).

Od svih parametara najvažniji su bili brzina odziva i pri-hvatljiva cijena. Mjerenje pritiska u rasponu 0-20 (bar) nije bilo obavezujuće jer su se očekivana mjerenja kretala u opsegu 5-12 (bar), ali je bilo važno da senzor može bez oštećenja izdržati uslove pod vakuumom, koji se javljaju prilikom punjenja VN prekidača SF6 gasom. Osim toga, za razliku od većine komercijalnih rješenja, pretvarač mora imati mogućnost mjerenja pritiska čak i kada se cjelokupan nalazi u komori pod pritiskom.

2. ANALIZA DOSTUPNIH RJEŠENJAMjerenje pritiska u industrijskom okruženju obavlja se prvenstveno korištenjem tzv. transmitera i transdjusera pritiska. To su komponente koje osim senzora pritiska (elektroničke komponente koja pritisak pretvara u neku pomoćnu električnu veličinu) sadrže i elektronički sklop koji vrši konverziju pomoćne električne veličine (otpora, struje, napona, električnog naboja) u industrijski standar-diziranu električnu veličinu (napon 0-10 V, struja 4-20 mA i sl.). Ove komponente veoma često imaju linearnu skalu na cijelom opsegu, temperaturnu kompenzaciju i garan-ciju proizvođača na brzinu odziva i tačnost. Sve ove prednosti dolaze i uz dva nedostatka - višu cijenu, i neri-jetko veće dimenzije koje mogu predstavljati problem prilikom montaže unutar VN prekidača. U Tabeli I pred-stavljeno je nekoliko reprezentativnih komercijalnih rješe-nja dostupnih u Bosni i Hercegovini.

Kao što se vidi iz Tabele I, komercijalna rješenja po pra-vilu imaju nekoliko nedostataka. Najčešće je to preširok

Slika 1: Shematski prikaz modela VN prekidača s oznakom tačaka od interesa (S1, S3, S4 i S5) u kojima se želi analizirati pritisak (prva dispozicija senzora)


ili preuzak mjerni opseg, manja tačnost mjerenja i po pravilu znatno viša cijena. Ukoliko se uzme u obzir potre-ba za istovremenim mjerenjem pritiska u modelu VN prekidača u više od 5 tačaka, onda cijena cjelokupnog sistema značajno raste. Ipak, osnovni razlog zbog kojeg se odstupilo od instalacije gotovih rješenja je taj što pro-izvođači uglavnom garantuju ispravan rad pretvarača isključivo ukoliko se kućište pretvarača (tzv. električna strana) nalazi na atmosferskom pritisku.

Skuplja, namjenska komercijalna rješenja koja se mogu koristiti za mjerenje pritiska u VN prekidaču su prikazana na Slici 2. Kompanije kao što su Kistler i Dytran proizvo-de namjenske senzore pritiska koji na osnovu piezoelek-tričnog efekta pretvaraju pritisak u električni naboj, a potom korištenjem namjenskog pojačala kao što je CM 5015A pretvaraju mjerenje naboja u standardne industrij-ske signale. Naravno, ova su rješenja pogodna za trajne instalacije ili za verifikaciju rezultata, ali ekstremno visoka cijena ulaganja u takve senzore u nepredvidljivim uslovi-

ma u kojima radi prototip (mogućnost oštećenja/eksplo-zije modela prilikom testiranja i sl.) nisu ekonomski oprav-dana, niti isplativa.

Posljednje moguće rješenje je korištenje samo senzora pritiska, bez pripadajućeg elektronskog sklopa koji obav-lja konverziju mjerene veličine. Karakteristični predstavni-ci ovakvih rješenja dati su u Tabeli II.

Prednost korištenja senzora pritiska je prvenstveno u niskoj cijeni i malim dimenzijama, ali i fleksibilnosti pri razvoju senzora. Nedostaci se ogledaju u izostanku dokumentacije, garancije proizvođača, mogućim odstu-panjima između pojedinih uzoraka senzora (različite elek-trične i fizičke karakteristike), te nepostojanje pratećeg elektronskog sklopa za pretvaranje signala.

Analizirajući sve moguće pristupe navedene u ovoj sek-ciji, i uzimajući u obzir specifikacije zadatka i problem koji je bilo potrebno riješiti, odlučeno je da se pristupi razvoju vlastitog pretvarača pritiska koji će detaljnije biti opisan u nastavku rada.

3. DIZAJN PRETVARAČA PRITISKAKao osnovni element za razvoj predloženog pretvarača pritiska odabran je Smartec SPD300ABto05 senzor pri-tiska. Osnovni razlog izbora ovog senzora je niska cijena, male dimenzije i specifičnost principa rada (mogućnost rada u sredini pod pritiskom). Ovaj senzor je prvenstveno razvijen za mjerenje pritiska tečnog gasa (LPG). Za razli-ku od drugih senzora kod kojih bi pucanje mjerne mem-brane moglo uzrokovati curenje gasa iz komore u kojoj se taj pritisak mjeri, odabrani senzor svoje mjerenje refe-rencira u odnosu na interni vakuum, tako da čak i u slu-čaju pucanja membrane neće doći do curenja. Ova izvedbena karakteristika (mjerenje u odnosu na interni vakuum) omogućava dizajniranje pretvarača čije kućište može izdržati pritiske koji nisu atmosferski, bez utjecaja na njegovu funkcionalnost.

Osnovne specifikacije Smartec SPD300ABto05 senzora su date su u Tabeli III, a ostali podaci kao što je fizički izgled, raspored pinova i princip funkcioniranja dati su na Slici 3 (preuzeto iz [6]).

Kao što je ilustrovano na Slici 3, korišteni senzor radi na principu otpornog mjernog mosta. Rezistivni mjerni most je fizički zalijepljen na mjernu membranu. Jedna strana

Tabela I: Pregled konkurentnih pretvarača za mjerenje pritiska

Proizvođač Zadano Sick Jumo Gems V-OHM Eurosensor SchneiderRadni opseg (bar) 0-20 0-25 0-25 0-16 0-25 0-25

Tip mjerenja Aps. Aps. Aps./Rel. Aps./Rel. Rel. Rel.

Tačnost (bar) 0.05-0.1 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125

Brzina odziva (bar/ms) 4 20 4-10 4 20 4

Maks.temperatura (°C) 50 100 100 100 100 100

Tip medija Zrak/SF6 Teč./Gas Teč./Gas Teč./Gas Teč./Gas Teč./Gas

Cijena (Eur) što manja 500 320 150-220 150-220 150-220

Slika 2: Kistler i Dytran piezoelektrični senzori pritiska (Type 601A odnosno 2200C4) s pripadajućim pojačalom (Charge

meter Type 5015A)

Tabela II: Pregled konkurentnih senzora za mjerenje pritiska

Proizvođač Zadano B&B TT Smartec

Radni opseg (bar) 0-20 0-20 0-20

Tip mjerenja Aps. Aps. Aps./Rel.

Tačnost (bar) 0.05-0.1 0.08 -

Brzina odziva (bar/ms) 4 - -

Maks.temp.(°C) 50 80-105 85

Tip medija Zrak/SF6 Teč./Gas Teč./Gas

Cijena (EUR) << 40 10


mjerne membrane zaptiva minijaturnu komoru u kojoj se nalazi vakuum, a na drugu stranu membrane se dovodi medij čiji se pritisak mjeri. Djelovanje pritiska ugiba mem-branu i remeti ravnotežu mjernog mosta, pa se promjena otpornosti u funkciji od pritiska može registrovati. Jedan od nedostataka izbora ovakvog senzora je što se uz pri-padajući mjerni most mora dizajnirati i odgovarajuće pojačalo i konvertor električnih veličina.

Potreba za sintezom vlastitog pojačala sa sobom nosi i određenu prednost. Dizajniranje vlastitog elektroničkog sklopa omogućava utjecanje na konačne dimenzije pre-tvarača i njegova elektronička svojstva, pa se na taj način dizajn pretvarača može prilagoditi korisniku. U slučaju mjerenja pritiska u VN prekidaču ovo može biti jako važ-no. Naime, veće dimenzije pretvarača mogu smetati pokretnim dijelovima prekidača, ili remetiti uobičajena strujanja SF6 gasa u modelu i na taj način negativno utje-cati na mjerenje.

Da bi se promjena otpornosti konvertovala u napon pogodan za mjerenje u mjernom sistemu a istovremeno minimizirao broj dodatno potrebnih elektroničkih kompo-nenti, odabrano je visoko-integrirano industrijsko napon-sko pojačalo Analog Microelectronics AM401 [7]. Na Slici 4 data je projektovana shema spajanja. Važno je napomenuti da ovakva struktura pojačala omogućava linearno pojačanje ulaznog signala (koje se bira otporni-cima R1 i R2), a na izlazu se dobiva signal koji se kreće u intervalu (Vprag, Vcc-5) gdje je Vprag donji prag opera-cionog pojačala, a Vcc napon napajanja sklopa. S obzi-rom da je zahtjev na reduciranje dimenzije sklopa imao veći prioritet nego omogućavanje mjerenja pritisaka do

nivoa vakuuma (što bi zahtijevalo par dodatnih kompo-nenti), ovakvim sklopom nije moguće mjeriti pritiske ispod 1.4 (bar). Također, važno je napomenuti da je pre-ma dokumentaciji za ispravan rad AM401 integrisanog kruga izlazne pinove potrebno zatvoriti određenom impedansom (tip. 8.2 (kOhm)).

Prije konačne proizvodnje pretvarača, bilo je potrebno analizirati njegove statičke i dinamičke karakteristike, pa je prvo napravljen jedan prototip s tzv. “eksternim poja-čalom” – u kojem su senzor i pojačalo povezani kablom dužine 50 cm. Nakon što su eksperimentima potvrđena željena svojstva pretvarača pritiska (o čemu će više deta-lja biti dato u narednoj sekciji), pristupilo se dizajniranju i izradi kučišta, te specijalno dizajnirane elektroničke štampane pločice (PCB). Naime, kako bi se reducirali šumovi mjerenja važno je da pojačalo bude što je mogu-će bliže mjernom mostu. Kako bi se zadovoljile specifika-cije odlučeno je da se cjelokupan senzor i elektronički sklop smjeste u vijak M16 odnosno M20 (OK24). Odgo-varajući tehnički crteži i 3D modeli su prikazani na Slici 5, a konačna realizacija na Slici 6. Pripadajuća elektronika i senzor zaliveni su plastičnom zaptivnom masom, koja služi kao izolator, zaštita od korozije, te zaštita od poviše-nog pritiska na električnoj strani senzora. Na ovaj način se osiguralo da pretvarač radi ispravno i u uslovima kada se kućište senzora nalazi pod povišenim pritiskom.

Ukupno je asemblirano pet pretvarača pritiska, od čega 3 s vertikalnim ulazom, a 2 s bočnim ulazom kabla (u nastavku teksta označeni oznakama S1 do S5).

4. KALIBRACIJA I SNIMANJE STATIČKE I DINAMIČKE KARAKTERISTIKE

Da bi se dizajnirani pretvarač pritiska mogao pustiti u rad bilo je potrebno snimiti njegovu zavisnost napona od pri-tiska U = f(p), te provjeriti da li se senzor i pripadajući elektronski sklop može koristiti za mjerenje brzih promje-na (skokova) pritiska koji su karakteristični za eksperi-mente uklopa/isklopa na modelu VN prekidača.

Tabela III: Osnovni tehnički parametri korištenog senzora

Parametar Min. Tip. Maks.

Pobudni napon (V) 0 5 10

Pobudna struja (mA) - 1.5

Raspon (FS) 300 psi 130 220 275

Ofset (mV) -30 0 30

Rasp. temp. koef. (%FS/100°C) -15 -19 -23

Ofs. temp. koef. (%FS/100°C) -7 +7

Otpornost mosta (kOhm) 2.7 3.3 4.0

Preopterećenje pritiska (FS) 2x

Radna temperatura -20 85

Temp. skladištenja -40 150

Slika 3: Smartec SPD300ABto05 senzor pritiska (izgled, raspored pinova, princip rada)

Slika 4: Shema predloženog pretvarača pritiska. Proizvodna cijena ovakvog pretvarača pritiska je svega 40 EUR


Kalibracija razvijenih pretvarača pritiska je obavljena na Mašinskom fakultetu u Sarajevu. Korišten je manometar WIKA klase tačnosti 0.1 (tačnost 0.05 (bar) na opsegu 25 (bar)) spojen na posebno dizajniranu regulacionu komoru za kalibraciju mjerača pritiska.

Kalibracija je istovremeno vršena na svih pet razvijenih pretvarača. Snimanje izlaznih mjernih signala je obavlje-

no mjerno-akvizicijskom karticom USB-1408FS-Plus 14bit snimano u diferencijalnom modu. Na Slici 7 prika-zana je postavka sistema za izvođenje eksperimenata, dok su na Slici 8 prikazane snimljene karakteristike.

Kao što se vidi na Slici 8, veza između napona i pritiska je uvijek linearna funkcija, samo je nagib krive različit za svaki pojedinačni senzor. Ova odstupanja su prisutna prvenstveno zbog razlike među senzorima, pojačalima i nesavršenosti komponenti. Da bi se normirali izlazni signali sa senzora, moguće je koristiti eksterni hardver (pojačalo i/ili naponske djelitelje). Međutim, jednostavnije i pouzdanije je prenosnu funkciju p = f(U) = f2(R) direk-tno implementirati u softver sistema kojim će se raditi mjerenje. Rješenje je jeftinije, jednostavnije i omogućava izmjenu prenosne funkcije nakon određenog vremena ukoliko to bude potrebno (npr. usljed starenja senzora).

Nakon što je okončan postupak kalibracije pretvarača pritiska, te određena njegova prenosna funkcija linear-nom interpolacijom, bilo je potrebno izvršiti validaciju pre-

Slika 5: Poprečni presjek i 3D model razvijenog pretvarača pritiska

Slika 6: Postupak izrade vlastitog pretvarača pritiska

Slika 7: Postavka instrumenta za kalibraciju pretvarača pritiska

Tabela IV: Prenosne funkcije razvijenih senzora

Oznaka senzora Funkcija p=p(U) Standardna devijacija

Senzor S1 p=1.9983U+0.9381 0.0118

Senzor S2 p=1.9345U+0.863 0.0116

Senzor S3 p=1.7708U+0.774 0.0116

Senzor S4 p=2.1508U+0.2141 0.0325

Senzor S5 p=2.6033U+0.4003 0.0129

Slika 8: Snimljene karakteristike pretvarača


tvarača pritiska. U tu svrhu su korišteni komercijalni mjer-ni sistemi proizvođača Kistler i Dytran (datih na Slici 2).

Na Slici 9 prikazan je način montiranja senzora na komo-ru za kalibraciju senzora, dok su na Slici 10 dati uspored-ni rezultati mjerenja sa Kistler i Dytran senzorima. Na osnovu dijagrama na Slici 10 jasno se vidi da na razvije-nim senzorima postoji tzv. “mrtva zona”, koja onemogu-ćava mjerenje pritiska ispod 1.4 (bar) apsolutno. Među-tim, s obzirom da se očekivana mjerenja pritiska kreću u intervalu od 3-12 (bar), to ne predstavlja ozbiljan nedosta-tak razvijenih pretvarača.

Veoma važna osobina razvijenog senzora je mogućnost mjerenja brzih tranzijenata signala pritiska. Kako bi se provjerilo da li korišteni senzor i pripadajuće pojačalo mogu izmjeriti brze tranzijente, bilo je neophodno prije ugradnje ispitati mogućnost registracije nagle promjene pritiska.

Za razvijene pretvarače se morala obezbijediti garancija da mogu mjeriti željene promjene pritiska (minimalno 4 (bar/ms)) u modelu VN prekidača. Važno je napomenuti da se ovakve promjene pritiska u modelu VN prekidača dešavaju pri uobičajenim beznaponskim operacijama uklopa/isklopa, ali u kontroliranim i strogo projektovanim uvjetima. Nažalost, niti jedna certificirana laboratorija u Bosni i Hercegovini nema mogućnost dinamičkog ispiti-vanja razvijenih senzora. Usprkos tome, u saradnji sa Streljačkim klubom “Visoko” osmišljeno je alternativno ispitivanje senzora upotrebom takmičarskih vazdušnih puški. Puške su korištene kao izvor brzih promjena priti-ska i omogućile su snimanje odziva projektovanih pretva-rača (Slika 11). Na osnovu snimljenih dijagrama s proto-tipskim pretvaračem izveden je zaključak da je predlože-ni pretvarač u mogućnosti mjeriti tranzijente najmanje do 37.5 (bar/ms), te da projektovani pretvarači u potpunosti zadovoljavaju projektne specifikacije zadatka.

5. INSTALACIJA PRETVARAČA PRITISKA U MJERNI SISTEM

Jedan od dodatnih izazova pri projektovanju mjernog sistema je bio način prenosa električnog signala izvan modela VN prekidača, budući da se pretvarači kao i električni kablovi nalaze u njegovoj unutrašnjosti pod nominalnim pritiskom od 7 (bar).

Tipično se u tu svrhu kod boca pod pritiskom koriste tzv. izvodnice/uvodnice. Međutim, s obzirom da razvijeni pretvarač zahtijeva 3 vodiča (dva za napajanje i jedan za mjerni signal), veći broj senzora bi zahtijevao veći broj izvodnica.

Nadalje, zbog ograničenih dimenzija unutar VN prekida-ča, bilo je potrebno reducirati i dimenzije električnog konektora pretvarača, pri tome ne narušavajući njegova elektromehanička svojstva.

Važno je napomenuti da se u trenutku isklopa/uklopa u VN prekidaču (čak i u beznaponskom stanju - bez pojave

Slika 9: Usporedni test Kistler, Dytran i razvijenih pretvarača pritiska - eksperimentalna postavka

Slika 10: Usporedni test Kistler pretvarača i razvijenih pretvarača pritiska - rezultati mjerenja. Napomena: mjerenja su prikazana relativno u odnosu na referentni radni pritisak

Slika 11: Dinamička karakteristika razvijenih pretvarača pritiska


električnog luka) pojavljuju značajne turbulencije SF6 gasa pod pritiskom, brza mehanička kretanja i sile zna-čajnih intenziteta. To može uzrokovati vibracije kontakata konektora, oštećenje konektora ili senzora, te eventualni prekid signala - što se mora uzeti u obzir. U konačnici, treba imati na umu da se model VN prekidača često demontira, te se iz tog razloga trebao osmisliti što jedno-stavniji način uspostave i prekida veze sa pretvaračima.

Kao osnova za rješenje odabrana je epoksidna ploča s izvedenim kontaktima (CT Terminal) koja se uobičajeno

koristi za priključivanje na sekundarne izlaze strujnih mjernih transformatora. Na osnovu toga, razvijene su prilagodbene štampane i zaštitne aluminijske ploče na unutrašnjoj i vanjskoj strani epoksidne ploče, koje omo-gućavaju jednostavno priključenje senzora DIN konekto-rima s unutrašnje strane, a tzv. “Heavy-Duty” (konektor teške izvedbe) konektorom s vanjske strane. Na taj način je uspostavljena veza između pretvarača pritiska s jedne strane i laboratorijskog mjernog sistema s druge strane.

6. EKSPERIMENTALNI REZULTATINakon što su predloženi pretvarači sistematično dizajni-rani, razvijeni, kalibrirani i testirani izvršeno je njihovo pri-ključivanje na mjerni sistem stvarnog modela VN preki-dača. Mjerenja su obavljena korištenjem mjernog siste-ma detaljnije prezentiranog u [5] datog na Slici 13 i sof-tvera HV CB Simulation [8].

Za potrebe ovog rada analizirane su dvije karakteristične situacije: mjerenje pritiska na nepokretnim dijelovima (dispozicija senzora kao na Slici 1) i mjerenje pritiska na pokretnim dijelovima (dispozicija senzora kao na Slici 14, senzor S4 premješten na pokretni dio modela).

Kao što se vidi sa dijagrama na Slikama 15 i 16 (konfigu-racija senzora kao na Slici 1), pretvarači pritiska su u pot-punosti obavili postavljeni zadatak. Dijagrami na Slici 15 omogućili su istraživačima da pouzdano zaključe da ne postoji značajno odstupanje u mjerenju pritiska u tačka-ma S3, S4 i S5, odnosno da u izlaznom volumenu za hlađenje gasa ne postoje značajne lokalne promjene pri-tiska. Osim toga, na osnovu dijagrama sa Slike 16 uoče-no je i korigovano odstupanje u parametrima simulacije za kompresioni volumen. Dijagrami dobiveni nakon korek-cije parametara simulacije su prikazani na Slici 17, na kojoj se jasno vidi bolje poklapanje mjerenja i simulacije.

Slika 12: Prilagođenje višekontaktne epoksidne ploče za prenos električnih signala sa pretvarača iz modela VN

prekidača

Slika 13: Mjerni sistem

Slika 14: Shematski prikaz VN prekidača s oznakom tačaka od interesa (S1, S3, S4 i S5) u kojima se želi analizirati pritisak (druga dispozicija senzora)


Karakteristična mjerenja na modelu VN prekidača za kon-figuraciju sa Slike 14 data su na Slikama 17-19. Za razliku od prethodnog slučaja, jedan senzor je postavljen na pokretni dio modela VN prekidača. Osim što je razvijeni pretvarač uspješno izvršio mjerenja, postiže se i odlično podudaranje mjerenog pritiska s mjerenjem komercijalnih senzora (Kistler), koji su s ciljem validacije mjerenja insta-lirani u model neposredno pored senzora S1.

7. DISKUSIJA I SMJERNICE ZA BUDUĆI RADU radu je pokazano da su razvijeni pretvarači cjenovno prihvatljivi, odgovarajućih performansi i dimenzija, prila-godljivi i jednostavni za korištenje.

Međutim uočeno je nekoliko nedostataka koji se planira-ju ispraviti i/ili ispitati u narednim izvedbama pretvarača:

Slika 15: Rezultati mjerenja na modelu VN prekidača. Osim mjerenja pritiska prikazani su i hodogrami kretanja kontakata i

struja špule isklopa (Dispozicija senzora kao na Slici 1)

Slika 16: Usporedba rezultata mjerenja pritiska u modelu VN prekidača i rezultata simulacije. Osim pritiska prikazani su i

hodogrami kretanja kontakata i struja špule isklopa (dispozicija senzora kao na Slici 1)

Slika 17: Usporedba rezultata mjerenja i simulacije pritiska u kompresionom (CC) i termalnom (HC) volumenu (dispozicija

senzora kao na Slici 14)

Slika 18: Usporedba rezultata mjerenja i simulacije pritiska u drugom kompresionom volumenu (nominalni pritisak punjenja 0.7MPa i brzinom otvaranja 7 m/s) (dispozicija senzora kao

na Slici 14)


– ukidanje mrtve zone - izmjenom sheme pojačala kako bi se omogućilo i mjerenje pritiska manjeg od 1.4 (bar),

– eliminacija šuma - kao i većina elektroničkih kompo-nenti s unipolarnim izlazom, ovi senzori su osjetljivi na šumove (npr. uzrokovano strujom špule uklopa/isklo-pa, nestabilnim naponom napajanja i sl.). Trenutno se implementira softverska eliminacija šumova (digitalni filteri), dok je planirana i hardverska redukcija šumova,

– poluautomatska kalibracija - potrebno je razviti polu-atomatiziran sistem koji omogućava samostalnu kali-braciju senzora u odnosu na poznat etalonski pretva-rač pritiska,

– ispitati temperaturni utjecaj - iako senzori rade uglav-nom na sobnim temperaturama, još nije detaljno ispi-tan utjecaj temperature na mjerenje pretvarača.

Osim navedenih aktivnosti, planirano je raditi na razvoju pretvarača pritiska koji bi se mogao ugraditi u kompo-nente VN prekidača npr. u njegovu mlaznicu. Ovakav pristup omogućava dodatnu redukciju dimenzija pretva-rača, i smanjuje utjecaj pretvarača na kretanja SF6 gasa i ostalih pokretnih komponenti.

8. ZAKLJUČAKU radu je prezentiran postupak dizajna, razvoja, testira-nja i implementacije pretvarača pritiska za rad u modelu VN prekidača. Može se zaključiti da proces razvoja vla-stitog pretvarača nosi niz prednosti ali i nedostataka. U određenim aplikacijama, kao što su mjerenja u modelu VN prekidača, razvoj vlastitog pretvarača pritiska dopri-nosi fleksibilnosti, mogućnosti utjecaja na dimenzije sen-zora i pretvarača, te mogućnosti utjecaja na oblik, opseg i tip izlaznog signala (napon, struja, itd.).

S druge strane, nedostatak leži u činjenici da je potrebno obezbijediti uslove za vlastitu proizvodnju, kalibraciju i testiranje. Osim toga moguća su i odstupanja u tehnič-kim karakteristikama među senzorima i pojačalima, pa je svakom pretvaraču potrebno pristupiti pojedinačno, što može biti otežavajući faktor ukoliko se proizvode veće serije pretvarača.

LITERATURA[1] A. Ahmethodžić, M. Kapetanović, Z. Gajić, “Computer

Simulation of High Voltage SF6 Circuit Breakers: Aproach to modeling and Aplication Results”, IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, Vol. 18, No. 4, pp. 1314-1322, August 2011.

[2] A. Smajkić, M. H. Kim, M. Muratović, A. Hajdarović, R. Gačanović, “Mehanička ispitivanja pouzdanosti mehaniz-ma za dvostruko kretanje kontakata VN prekidača”, Bosanskohercegovačka elektrotehnika, broj 9, 2015.

[3] Y. Guan, G.Yue, J.X. He, W. Liu, J. Wu, J. Wu, “Pressure Measurement and Characteristic Analysis on a 252 kV Puffer Type SF6 Circuit Breaker”, IEEE PES Transactions on Power Delivery, Vol. 28, No. 4, pp 2616-2622, 2013.

[4] M. Kapetanović, M. Muratović, B. Bosović, D. Bešlija, “Pressure measurement testing of 420 kV GCB with no-load”, EnergoBos ILJIN d.o.o. Sarajevo – interni stručni rad (neobjavljeno), Februar 2016.

[5] V. Becirovic, D. Beslija, A. Smajkic, E. Sokic and M. Kape-tanovic. “System for simultaneous measurement of multi-ple travel records in a high voltage circuit breaker kinema-tic chain”, 12. Savjetovanje Bosanskohercegovackog komiteta CIGRE, Neum, Bosnia and Herzegovina, Octo-ber 2015.

[6] SPD300ABto05 Datasheet, Smartec BV, http://www.soselectronic.com/a_info/resource/c/SPD300ABto05.pdf datum pristupa: 20.05.2016.

[7] AM401 Datasheet, Analog Microelectronics GmBh, http://www.analogmicro.de/_pages/ics/am401/am401_data_sheet.pdf datum pristupa: 20.05.2016.

[8] M. Kapetanović, A. Ahmethodžić, “The computer pro-gram for SF6 HV circuit breaker operation’s simulation”, Conf. Bosnian Committee of CIGRE Neum, in Bosnian, Paper R13.01, 1999.

BIOGRAFIJA Emir Sokić rođen je u Visokom 1985. godine. Diplomirao, magistrirao i doktorirao je na Odsjeku za automatiku i elektro-niku Elektrotehničkog fakulteta, Univerziteta u Sarajevu 2008., 2011. i 2015. godine, respektivno. Trenutno je zaposlen kao docent na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu, te kao kon-sultant u kompaniji EnergoBos ILJIN d.o.o. Njegova su intere-sovanja vezana za mjerenje, akviziciju i obradu signala, ugrad-bene sisteme i elektroničke strukture.

Vedad Bečirović rođen je u Sarajevu 1983. godine. Diplomi-rao je 2008., a magistrirao 2011. godine na Elektrotehničkom fakultetu Univerziteta u Sarajevu. Trenutno je student doktor-skoga studija fakulteta Elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu. Od 2008. godine zaposlen je na Elektrotehničkom fakultetu Univerziteta u Sarajevu u zvanje asistenta, a od 2011. u zvanju višeg asistenta na Odsjeku za elektroenergetiku. Oblasti interesa su mu elektroenergetski sistemi, kvaliteta elek-trične energije, automatizirana mjerenja i upravljanja u industriji. Autor je niza stručnih i naučnih radova u prethodno navedenim

Slika 19: Rezultati mjerenja na modelu VN prekidača, usporedba predloženog pretvarača pritiska s Kistler pretvaračem (dispozicija senzora kao na Slici 14)


oblastima. Aktivan je član IEEE od 2012. godine i trenutno obavlja funkciju sekretara IEEE BH sekcije.

Amer Smajkić rođen je 1990. godine u Mostaru. Prvi ciklus studija završio je 2011. godine, a drugi ciklus (master studij) 2013. godine na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu. Trenut-no je student doktorskog studija na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu. Zaposlen je u EnergoBos ILJIN d.o.o. Sarajevo, gdje aktivno radi na projektima razvoja VN prekidača naponskih nivoa 145 kV, 245 kV i 420 kV. Područja interesovanja su mu razvoj softvera za simulaciju rada VN prekidača, modelovanje i razvoj VN prekidača. Od 2013. godine član je BH K CIGRÉ.

Dejan Bešlija rođen je 1989. godine u Zenici. Prvi ciklus stu-dija na Elektrotehničkom fakultetu Univerziteta u Sarajevu je završio 2011., a drugi ciklus - master studij 2013. godine. Tre-nutno je doktorant na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu. Od 2013. godine je član BH K CIGRÉ, a od 2016. član IEEE. Područja interesovanja su mu računarsko modeliranje i razvoj VN prekidača.

Mahir Muratović rođen je 1987. godine u Sarajevu. Prvi ciklus studija na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu završio je 2009. godine, a 2011. godine drugi ciklus studija, master studij. Student je doktorskog studija na istom fakultetu. Od 2011. godine zaposlen je u EnergoBos ILJIN d.o.o. Sarajevo i aktivno je angažiran na projektima razvoja VN prekidača naponskih nivoa 145 kV, 245 kV i 420 kV.

Belma Bosović rođena je 1991. u Sarajevu, u Bosni i Herce-govini. Prvi ciklus studija na Mašinskom fakultetu u Sarajevu završila je 2013. godine, a 2015. godine drugi ciklus studija, Smjer energetika (2015). Od 2016. godine zaposlena je u kom-paniji EnergoBos ILJIN d.o.o. Sarajevo, kao mladi inženjer za istraživanje i razvoj. Područje profesionalne orijentacije je razvoj VN prekidača uz CFD i naponsku analizu.

Mirsad Kapetanović rođen je u Visokom 1953. godine. Diplomirao je 1976., magistrirao 1993., a doktorirao 1997. godi-ne na Elektrotehničkom fakultetu Univerziteta u Sarajevu. Tre-nutno je zaposlen kao nastavnik u stalnom radnom odnosu s 50% radnog vremena u zvanju redovnog profesora na ETF u Sarajevu na Odsjeku za elektroenergetiku. S preostalih 50% radnog vremena zaposlen je u firmi EnergoBos ILJIN d.o.o. Sarajevo gdje radi kao prokurist, konsultant i glavni inženjer na projektima istraživanja i razvoja u oblasti VN prekidača. Zasluž-ni (Distinguished member) je član medjunarodne CIGRÉ, punopravni član CIGRÉ SC A3 (High Voltage Equipment), (2002-2008.), punopravni član CIGRÉ SC 13 (Switching Equipment), (1996-2002.), član CIGRÉ WG 13.01 (Practical application of Arc Physics in Circuit Breakers) od 1990. Dugo-godišnji je predsjednik Studijskog komiteta A3 (Visokonapon-ska oprema) Bosanskohercegovačkog komiteta CIGRÉ. Član je IEEE od 2001. godine.


INTRODUCTION Power systems are subject to a large number of uncer-tainties, which have traditionally been linked to the con-tingencies and risk management. In fact, the historical management of the uncertainties in power systems was focused on the assessment of security related issue using deterministic (e.g. N-1 criteria) and probabilistic (e.g. stochastic and robust) optimisation approaches, with the aim of achieving a trade-off between cost and security [1]. However, the application of these techniques is a part of an overall risk analysis and includes examina-tion of unwelcome events which have a potential to cause hazards. More recently, however, sources of uncertainties have been linked to the increased penetra-tion levels and intermittent nature of the renewable ener-gy sources [1]. Renewable energy sources are of the random nature and for this reason uncertainties related to DG technologies are stochastic [2]. Further, power system planning and operation requires extensive simu-

lation-based analysis such as load flow studies. In order to perform these simulations, adequate models are required. However, models are only approximations of the real systems and it is generally accepted that in power system studies model parameters are one of the major sources of uncertainty [3]. Finally, deregulation processes have increased decision making complexity and this fact is considered to be a direct cause of addi-tional increase of power system uncertainty [4]. A formal definition of uncertainty is provided by [5] in a proposition which defines the uncertainty as a situation in which the crucial information required to make an appropriate description of the problem is not available.

1. CAUSES AND SOURCES OF UNCERTAINTYThe lack of information is the most common cause of uncertainty in a decision-making model [5]. In a broad sense, uncertainty parameters can be divided in two cat-egories. The first group contains parameters which arise from uncertainty and imprecision related to measure-ments, observations and data collection complexity, conflicting evidence, ambiguity, and belief. The second group contains parameters that are inherently uncertain, due to their physical properties and relationship to exter-nal factors. Examples include power system load and

Sažetak: Neodređenost je jedan od glavnih faktora koji doprinosi kompleksnosti u procesu upravljanja elektroenergetskim sistemom. U radu su predstavljene i upoređene metode koje se koriste za modeliranje elektroenergetskog sistema u uslovima neodređenosti. Rad se fokusira na prepoznavanje, klasifikaciju i usporedbu metoda za modeliranje neodređenosti, koje mogu biti korištene u problemu alokacije distribuirane proizvodnje. Osnovni ciljevi ovog rada su identifikacija izvora neodređenosti u elektroenergetskom sistemu sa posebnim osvrtom na problem alokacije distribuiranih izvora, pregled najvažnijih metoda za modeliranje neodređenosti i utvrđivanje načina na koji se određena metoda za modelovanje neodređenosti može izabrati za konkretnu primjenu, u zavisnosti od vrste problema.

Ključne riječi: alokacija, distribuirana proizvodnja, fuzzy logika, energetski sistem, neodređenost

Abstract: Uncertainty is one of the most important factors contributing to the complexity of the power system operation and management. This paper presents some of the most important uncertainty modelling techniques and compares their advantages and disadvantages. In particular, this paper focuses on identification, classification and comparison of uncertainty modelling approaches used in power systems, highlighting the Distributed Generation (DG) allocation problem. The main objective of this paper is to identify the sources of uncertainty in DG allocation problem, review the most important uncertainty modelling methods and propose the appropriate matching approach between the sources of uncertainty and modelling methods.

Keywords: allocation, distributed generation, fuzzy logic, power system, uncertainty


KLASIFIKACIJA I POREĐENJE METODA ZA MODELOVANJE NEODREĐENOSTI U ELEKTROENERGETSKIM SISTEMIMA

CLASSIFICATION AND COMPARISON OF UNCERTAINTY MODELLING METHODS IN POWER SYSTEMS

Mirza Šarić1, Jasna Hivziefendić2, Jasmin Kevrić2

1 JP EP BiH d.d. Sarajevo, Bosna i Hercegovina [email protected] International Burch University, Bosna i Hercegovina Rad dostavljen: septembar 2016. Rad prihvaćen: oktobar

2016.


DG generation curves. The traditional deterministic approaches are not entirely appropriate to address this group of parameters. Due to the modern technological challenges, the information available to describe the problem is available in various forms since the engineers design systems in which information can be qualitative, non-numerical and linguistic [6]. The most common types of information available to describe the problem with uncertainty are defined as numerical, interval, lin-guistic and symbolic information [5].

There are many sources of uncertainty in power systems such as the natural temporal variations, predictions and monitoring errors and physical parameter estimation [7]. The uncertainty is inherent in almost every part of the power system such as DG allocation problem [8], PV solar [9] and wind [10] production, system operation [11], system planning [12], reconfiguration [13], state estima-tion [14], electricity market [15], restoration [16], transmis-sion expansion planning [17], control problems [18], fault location [19], risk based day ahead electrical vehicles aggregator scheduling [20], risk analysis [21], maximum loading point of electric power [22] and optimal load flow with HVDC Connected Wind Farms [23]. There are two fundamental forms of uncertainty: aleatory (which is ran-dom and irreducible) and epistemic (which is related to knowledge and validation and is reducible) [7]. In [24], power system uncertain parameters are classified in two major groups: technical and economical parameters. The most important sources of uncertainties which are relevant for the DG allocation problem are the load and generation output uncertainties. In the following section, load and generation output modelling are presented.

1.1. Load uncertaintyPower system loads are regarded as a major source of uncertainty in the power system models [25]. It is difficult to determine the accurate representation of the load, because it is variable, distributed and composed of various load types. However, single customer loads can be aggregated to provide one particular type of load which is predictable and can be represented by a typical load curve, such as residential, industrial and commercial. This approach is accepted as fair approximation for the purposes of power system steady state analysis. Load uncertainty can be reduced by structuring models according to their physical characteristic and by estimation of the parameter values from disturbance measurements [25]. A number of approaches are available for assessing and reducing the impact of uncertainty [25]. Probability and fuzzy approach can be used to model the load uncertainty [26]. Defining Pd as the uncertain load, m as the mean and σ as the standard deviation of the uncertain load, various probability distribution functions (PDF) can be used to represent the load uncertainty such as [26]:

– Normal distribution

(1)

– Lognormal distribution

(2)

where m is the scale parameter

(3)

with b being the scale parameter.

– Beta distribution

(4)

where a and b are the shape parameters, c being the upper bound, d the lower bound, and B (a, b) the beta function.

– Weibull distribution

(5)

where a is the shape parameter, m is the location param-eter and b is the scale parameter.

1.2. Generation output uncertaintyThe rapid increase in renewable energy introduces uncertainties related to the power generation output [27]. Ignoring the operational uncertainties, it can be stated that solar irradiation and wind speed are the greatest sources of uncertainty in solar and wind power systems,


respectively. Solar irradiation and wind speed are typi-cally modelled by a probabilistic distributions, such as Beta and Weibull distributions in the cases in which his-torical data are available [28]. In the case in which his-torical data is not available, the fuzzy approach can be adopted to model the uncertainties associated with solar and wind power outputs. It is important to note that the prediction of power output from the irradiance introduc-es additional sources of uncertainty and it requires a sequence of models such as translation of irradiance to the plane-of-array, estimation of cell temperature and calculation of module electrical output [29]. The equiva-lent applies to the prediction of the wind generator out-put power based on the wind speed data.

2. METHODS FOR UNCERTAINTY MODELLINGTraditional uncertainty power system analysis uses two approaches to deal with uncertain parameters. The first one is the probabilistic analysis, usually used to determine generation reserve and the second one is contingency analysis used for transmission planning and operation [21]. The main purpose of various uncertainty modelling approaches is to determine the extent to which uncertainty of input parameter Xi influences the output parameter Yi of the systems. There are various modelling methods which use different modelling techniques to represent uncertainty as shown in classification diagram in Figure 1.

Figure 1: Classification of uncertainty modelling methods

2.1. Probabilistic methodsProbabilistic methods are used to model uncertainty in the case in which the uncertain parameters can be rep-resented using the PDF. In probabilistic models, a multi-variate function y = f(Z) is available where f describes the system, Z = [z1,...,zm] is a vector of random parameter which can be represented with PDF and y is to be deter-mined [24]. Probabilistic analysis is used to design dis-tributed energy systems [30] under conditions of uncer-tainty as shown in [31], where a parallel Monte Carlo

method for optimum allocation of distributed generation is proposed [32]. In [30] an optimal distributed generation placement under uncertainties based on point estimate method using embedded genetic algorithm is devel-oped. In [30], the interdependence between the random input variables is modelled by using the concepts of comonotonicity, countermonotonicity, while the indepen-dence between distributed generations and distributed consumptions is modelled using stochastic bounds which describe the statistical dependence between the input random variables. In [33], the probabilistic approach to solve the problem of DG allocation in isolated electrical service area is applied, considering the hourly load changes or the daily load cycle. In [32], a probabilistic power flow is adopted based on genetic algorithm approach to find a solution to the problem that is mod-elled mathematically under conditions of uncertainty and constraints, where the uncertainty parameters (wind generation, load growth, PV solar output and electricity price) are modelled using the point estimate method. In [34], the static voltage stability is evaluated using a two-point estimation method and continuation power flow (in distribution systems, considering DG which is represent-ed using PDF). Finally, a method for solving a probabilis-tic three-phase power flow in radial distribution networks is proposed in [35], taking into account the technical constraints. The most common probabilistic methods are presented next.

2.1.1. Monte-Carlo simulation

Assuming zi to be a represent uncertain parameter, the Monte Carlo simulation procedure is carried out accord-ing to the following steps [24]:

– Using the PDF, zei is generated for each zi.

– Defining Z = [ze1,...,ze

m], calculate the variable ye :

ye = f(Ze) (6)

– Iterate the procedure for NMC.

– Analyse the results using statistics, histograms etc.

Monte-Carlo simulation is widely used technique for probabilistic uncertainty modelling and considers uncer-tain parameters as random variables with probabilistic distribution and provides a random value as an output variable [3].

2.1.2. Point estimate method

This method is carried out following these steps [24]:

1. Set E(Y) = 0, E(Y 2) = 0 and k = 1.

2. Find εk,i (the locations) and Pk,i (probabilities of con-centration) using following relations:

(7)


(8)

with M3(zk) being the third moment of parameter zk.

3. Find the concentration points zk,i according to the following equation:

zk,i = mzk + εk,i ∙ σzi

, i = 1,2 (9)

where mzk is the mean and σzi

the standard deviation of zk.

4. Calculate f for both zk,i using the equation:

Z = [z1,z2,...,zk,i,...,zn], i = 1,2 (10)

5. Calculate E(Y) and E(Y 2) using following relations:

(11)

(12)

6. Put k = k + 1 if k < n, then go back to the step 2, otherwise continue.

7. Find the mean and standard deviation using following formulas:

(13)

(14)

2.2. Possibilistic methodsFuzzy models can be very useful in the process of electricity distribution network planning and management, particularly from the point of view of load forecasting [36] and representation of uncertainty [37] in the power system. The most frequently used fuzzy method for the inclusion of uncertainty parameters is a-cut method. The a–cut methods provide answer to the question: what is the membership function (MF) of y if MFs of X are known, where y = f(x1,...,xn) is a function describing the system model and X is a vector of uncertain input parameters to the system [24]. Let us consider a fuzzy set Ã in U. Then, we define Aa as a crisp set called a–cut of the fuzzy set Ã, which contains all individuals of U which have membership value greater than or equal to a [2, 38]:

(15)

(16)

The a–cut for every variable x1a is calculated as shown in

[2]. After that the a–cut of y, ya is calculated as:

(17)

(18)

(19)

This applies that for every alpha cut two optimisations are done. The first is the maximisation which obtains the upper bound of y, whereas the second one is the mini-misation which obtains the lower bound of y. The graphical representation of the set a–cut is shown in Figure 2. Possibilistic approach to uncertainty modelling is used in numerous applications. In [39], a computatio-nal approach for calculating the product of various fuzzy numbers is proposed using a–cuts and a regression model to obtain the membership function of the product of two fuzzy numbers. It also uses the computational approach based on a–cuts to compute solutions of fully fuzzy linear systems. Load flow analysis in this case becomes a fuzzy load flow analysis [40] and the final result is obtained as a fuzzy number, which requires defuzzification operation to move away from fuzzy domain and obtain a single valued, crisp output variable [8]. Reference [41] presents an improved method for modelling input parameter interactions in the possibilistic harmonic load flow. Possibilistic modelling of uncertainti-es is extensively used for system planning purposes. For example, [42] develops a robust possibilistic mixed-inte-ger programming method for planning being applied to municipal electric power systems considering the uncer-tainty. Also, reference [43] presents a fuzzy model appli-ed to the problem of multi objective planning of power distribution networks which determines the optimal site and size of the feeders and substations in distribution networks that optimises economic cost, reliability, and exposure using meta-heuristic algorithm based on Tabu Search. Further, reference [44] uses possibilistic uncerta-inty modelling of wind resources to solve optimal wind capacity integration problem, in a model which aims to minimise the total cost.

Figure 2: Graphical representation of the set α–cut

2.3. Hybrid possibilistic-probabilistic approach Hybrid possibilistic-probabilistic approach is used in applications where both possibilistic and probabilistic parameters are present. This type of problems cannot be


solved with a single method and require the combined methods approach. There are two commonly used possibilistic-probabilistic approaches. The first one is a Mixed Possibilistic Monte-Carlo approach. Let us define the f as a function which describes the system model, Z as a vector which describes the uncertain input parameters using the PDF, and finally, X as a vector which describes the uncertain input parameters using the MF. The Mixed Possibilistic Monte-Carlo method defined as follows [24]:

– For every zi ∈ Z generate a value using its PDF zie

– Calculate and in a following way:

(20)

(21)

(22)

The steps are repeated in order to obtain the output MF such as PDF.

The second hybrid possibilistic probabilistic approach is possibilistic scenario based approach and its steps are defined as follows [24]:

– Generate the scenario set which is used to describe behaviour of Z and ΩJ

– Reduce the initial scenario to a smaller set Ωs

– Calculate and in a following way:

(23)

(24)

(25)

– Perform defuzzification operation of y.There is an evidence of the possibilistic–probabilistic approach application in reliability analysis such as shown in [45]. In [46], a method for generation of a global quan-tification and characterization of the uncertainty in the output of a system which contains both probabilistic and possibilistic inputs is proposed. A novel analytical proba-bilistic-possibilistic tool for the power flow uncertainty assessment, based upon the evidence theory and joint propagation of possibilistic and probabilistic uncertainti-es is shown in [47]. Further, this approach is used in [48] to show the effects of wind speed probabilistic and possibilistic uncertainties on generation system adequ-acy using random fuzzy model to express the probabili-stic and possibilistic uncertainties of wind speed simulta-neously. In [49], a hybrid possibilistic-probabilistic met-hod for assessment of DG influence under conditions of uncertainty is described. Another example of hybrid possibilistic–probabilistic approach to DG impact on energy losses is presented in [50].

2.4. Information gap decision theoryAn information gap decision theory is different than cla-ssical approaches to uncertainty modelling and is defi-ned as an unbounded family of nested sets which all share the same structure [6]. It was first proposed by Ben-Haim in 1980 and it is based on the difference of available and not available information [6]. It is used in applications in which, due to severe lack of data, PDFs or MFs are not available. It emerged, together with pro-bability theory as a struggle between different schools of thought [6]. It is applied to make a robust decision making framework in the case of decision making under conditions of severe uncertainty. The Information Gap Decision Theory (IGDT) problem described by [4] where the general optimisation problem is represented as:

(26)

(27)

(28)

where g is the vector of uncertain input parameter, Γ is uncertainty set and X is decision variable set. Defining m g as the predicted value of uncertain parameter and ξ as the maximum possible deviation of predicted from pre-dicted value of the uncertainty parameter, the uncerta-inty set is written as [4]:

(29)

It could be assumed that the uncertain parameter will not be different from the predicted value as follows:

(30)

(31)

(32)

In order to handle situations in which uncertain parameter differs from predicted value, two strategies might be used such as risk averse and risk seek as shown in [4]. Applications of IGDT in modelling uncertainty in the power system are numerous such as the Optimal Power Flow (OPF) With HVDC Connected Wind Farms [23] and congestion and voltage management in the presence of uncertain wind power output [51]. However, this type of uncertainty modelling is used in power systems to solve problems which require the risk management strategy [52]. IGDT is also used to address the issue of optimisation of strategic bidding in electricity markets. Some of the examples include risk-based bidding of large electric utilities considering demand response [53], a risk-


constrained optimal self-scheduling method for a wind power producer considering the uncertainty associated with market prices and wind generation [54], and risk-based optimal bidding strategy of generation company in day-ahead electricity market [15]. Further, IGDT is used in for restoration decision making in the distribution network [16], risk based day ahead scheduling of electric vehicle aggregator [42], energy trading [55], robust transmission and generation expansion [17], and decision making related to load procurement under conditions of severe uncertainty. There is, however, no evidence of IGDT applications to DG allocation problems.

2.5. Robust optimisationRobust optimisation is a more recent technique used to solve optimisation problems under conditions of severe uncertainty such as lack of information, in which the model of uncertainty is not stochastic, but deterministic and set-based [56]. The robust optimisation was first proposed by [57] and is regarded as a tool which optimises a worst possible case of a problem under consideration [58]. The robust optimisation problem is defined as follows [4]: Let z = f(X,y) be a liner function in X (subject to uncertainty, with no PDF to describe it) and non-linear in y. The uncertainty of X is modelled using the set X ∈ U(X), where X takes parameter from the set U(X). The maximisation of the function z is defined as [4]:

(33)

Since the value of z is linear with respect to X, and defi-ning , and as uncertain, predicted and maximum deviation of X from , respectively, previous statement can be represented as:

(34)

The robust optimisation is used to maximise z and the robust counterpart version is defined as follows [4]:

(35)

Now, according to equation (35) two nested optimisation problems need to be solved and the equation is linear with respect to wi and has dual form:

(36)

(37)

and by substituting (37) in (35), we get:

(38)

Robust optimisation method is widely used for uncertainty modelling in power systems applications. The application includes the area of distribution network reconfiguration as shown in [59] where two-stage robust optimisation model for the distribution network reconfiguration problem with load uncertainty is proposed. In addition, reference [60] proposes a two-stage robust reactive power optimisation considering uncertain wind power integration in active distribution networks. Robust optimisation is also applied to the reconfiguration of distribution systems with reliability constraints [61] which considers uncertainty of the reliability data by using a linear and adjustable robust approach. The robust optimisation is applied to model uncertainties in power dispatching applications such as the new adjustable robust optimisation formulation used to solve unit commitment (UC) problems under uncertainty method [62]. Novel active robust optimisation dispatch (AROD) model combines robust optimisation (RO) with dynamic optimization (DO) to optimise wind integrated power system economic dispatch considering hourly demand response [63]. In addition, flexible robust optimization dispatch for hybrid power system containing wind, PV, hydro and thermal energy sources with adjustable uncertainty budget dispatch model is presented in [64]. Additional examples of robust optimisation applications include optimization of distributed generation investment in buildings [65] and optimal bidding strategy of electricity retailers using a robust optimisation approach considering time-of-use rate demand response programs under market price uncertainties [66]. There is only limited evidence of robust optimisation applications to the DG allocation problem. For example, reference [67] proposes a fuzzy approach for assessment of propagation of the uncertainty of wind resources based on the wind speed distribution. An example of possibilistic approach to modelling uncertainties was shown in [68], which proposes a (DG) allocation strategy for radial distribution networks under conditions of uncertainty related to load


and generation parameters using adaptive genetic algorithm (GA).

2.6. Interval analysis In interval analysis, the range of uncertain parameters is represented by an interval. If we assume that f = (x1,...,xn) is the multivariate function and that lb1 ≤ xi ≤ ubi, where lb1 and ubi are the lower and upper limits of the objecti-ve function f, then the purpose of the interval analysis is to determine the lower and the upper limits of the objec-tive function [24]:

(39)

(40)

Research papers which use interval analysis to address uncertainties in power systems are not that numerous as possibilistic and probabilistic methods. Some examples are the application of interval analysis for determination of the maximum loading point of electric power systems considering load data uncertainties [22], optimal reconfiguration of distribution systems with under conditions of uncertainty [69], optimization of the electricity markets [70], control applications [18], and fault location [19]. Interval arithmetic, which takes into consideration uncertainty of the nodal information, is used to solve the power flow problem and to provide strict bounds for the solution of the problem [71]. There is no evidence of application of interval analysis to the DG allocation problem as this remains an unexplored research area [24].

3. MATCHING THE UNCERTAINTY MODELLING METHODS WITH UNCERTAIN PARAMETERS

Every type of uncertainty parameter can be related to a particular type of representation and quantification method, even if in some cases, the level of uncertainty can be unquantifiable [7]. Table I shows the classification of uncertainty properties, which can be used to represent uncertainty as a vector [5]. For example, a simple probabilistic uncertainty modelling profile can be described using the following vector:

u = [a;a;c;a] (41)

In the case of possibilistic approach to uncertainty modelling, where lack of information is addressed using the description of input variables; the profile vector can be described as:

u = [a;c;c;c] (42)

and after the output defuzzification

u = [a;c;c;a] (43)

Renewable sources of energy are intermittent and are considered to be of stochastic energy flows which should be optimized by using hybrid stochastic-heuristic simulation methods. It is proposed that the DG allocation problem can be matched to the profile vectors described in the (42) and (43), depending on the approach adopted.

Table I: Uncertainty property classification

A. CAUSES OF UNCERTAINTYa) Lack of informationb) Abundance of informationc) Conflicting evidenced) Complexitye) Measurementsf) Beliefs

C. SCALE LEVEL OF NUMERICAL INFORMATIONa) Nominalb) Ordinalc) Cardinal

B. INPUT INFORMATIONa) Numericalb) Set/intervalc) Linguisticd) Symbolic

D. OUTPUT INFORMATIONa) Numericalb) Set/intervalc) Linguisticd) Symbolic

4. CONCLUSIONThis paper presents some of the most important uncer-tainty modelling techniques and compares their advan-tages and disadvantages. The most commonly used approached to uncertainty modelling in DG allocation problem are probabilistic, possibilistic and hybrid approaches. There is limited evidence of robust optimi-sation and IGDT methods application in DG allocation problem, while the interval analysis application in this area remains an unexplored research area. As the power system complexity continues to increase, new methods for uncertainty modelling continue to develop such as Z-number and two-time steps recalculation strategy. The development of new uncertainty modelling approaches and their matching with suitable applications is one of the promising future research directions.

REFERENCES[1] Mousavi O.A. and Cherkaoui R, “Discussion on uncerta-

inty management in power systems,” in Bulk Power System Dynamics and Control - IX Optimization, Security and Control of the Emerging Power Grid (IREP), 2013.

[2] Soroudi A., Ehsan M., Caire R. and Hadjsaid N., “Possi-bilistic Evaluation of Distributed Generations Impacts on Distribution Networks,” in IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 4, pp. 2293-2301, Nov. 2011.

[3] Abebe A.J, V. Guinot V., Solomatine D.P. “Fuzzy alpha-cut vs. Monte Carlo techniques in assessing uncertainty in model parameters“, 4-th Int. Conf. on Hydroinformatics, Iowa City, USA, July 2000.

[4] Aien M., Hajebrahimi A., Fotuhi-Firuzabad M., “A compre-hensive review on uncertainty modeling techniques in


power system studies”, Renewable& Sustainable Energy Rev, vol. 57, pp. 1077-1089, 2016.

[5] Zimmermann H.J., “Fuzzy Set Theory-and ItsApplicati-ons”, 4th Edition, H.J. Zimmermann, “Fuzzy Set Theory and Its Applications”,4th Edition, Springer Science+Busi-ness Media, 2001.

[6] Ben-Haim, “Chapter 2 - Uncertainty, In Info-Gap Decision Theory (Second Edition),” in Chapter 2 – “Uncertainty In Info-Gap Decision Theory (Second Edition)”, Academic Press, Oxford, ISBN 9780123735522, pp. 9-36, 2006.

[7] Preece R. and Milanović J.V., “Assessing the Applicability of Uncertainty Importance Measures for Power System Studies,” IEEE Transactions on Power Systems, pp. 2076-2084, 2016.

[8] Esmaeili M., Sedighizadeh M., Esmaili M., “Multi-objective optimal reconfiguration and DG power allocation in distri-bution networks using Big Bang-Big Crunch algorithm considering load uncertainty”, Energy, volume 103, 2016.

[9] Hansen C. W and Pohl A., “Which models matter: Uncer-tainty and sensitivity analysis for photovoltaic power systems,” in IEEE 40th Photovoltaic Specialist Conferen-ce (PVSC), Denver, 2014.

[10] Arabali A, Ghofrani M, Etezadi-Amoli M., Fadali M. S. and Moeini-Aghtaie M., “A Multi-Objective Transmission Expansion Planning IEEE Trans. on Power Systems, vol. 29, no. 6, pp. 300, 2014.

[11] Peng C., Lei S., Hou Y and Wu F., “Uncertainty manage-ment in power system operation,” in CSEE Journal of Power and Energy Systems, vol. 1, no. 1, pp. 28-35, March 2015.

[12] Liebenau V., Schwippe J., Kuch S., and Rehtanz C., “Network extension planning considering the uncertainty of feed-in from renewable energies” PowerTech, 2013 IEEE Grenoble, pp. 1-6, 2013.

[13] Miri Larimi S. M., Haghifam M. R. and A. Moradkhani A., “Risk-based reconfiguration of active electric distribution networks,” in IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 10, no. 4, pp. 1006-1015, 3 10 2016.

[14] Negnevitsky M, Terry J. and Nguyen T., “Using informati-on entropy to quantify uncertainty in distribution networ-ks,” Power Engineering Conference, 2014 Australasian Universities, Perth, WA, pp.1-6, 2014.

[15] Nojavan S. and Zare K., “Risk-based optimal bidding strategy of generation company in day-ahead electricity market using information gap decision theory,” Internatio-nal Journal of Electrical Power & Energy Systems, pp. 83-92, 2013.

[16] Chen K., Wu W., Zhang B. and Sun H.,, “Robust Resto-ration Decision-Making Model for Distribution Networks Based on Information Gap Decision Theory,” in IEEE Trans. on Smart Grid, vol. 6, no. 2, pp. 587-597, March 2015.

[17] Dehghan S., Kazemi A., and Amjady N., “Multi-objective robust transmission expansion planning using informati-on-gap decision theory and augmented ϵ-constraint method,” in IET Gen., Trans & Dist, vol. 8, no. 5, pp. 828-840, May 2014.

[18] Shan G., Baoming Y. and Qiang Y, “Interval Analysis and Its Applications to Control Problems,” International Con-ference on Education and Information Technology 2010, Vol. 1. pp.: V1-213 - V1-218., Chongqing, China, 2010.

[19] Xu Z., Liu M., Yang G., Li N, “Application of interval analysis and evidence theory to fault location,” IET Electric Power Applications, vol. 3, no. 1, pp. 77-84, 2009.

[20] Zhao J., Wan C., Xu Z.,Wang J “Risk-Based Day-Ahead Scheduling of Electric Vehicle Aggregator Using Informa-tion Gap Decision Theory,” IEEE Tran on Smart Grid, vol. PP, no.99, , pp. 1-10, 2015.

[21] Merrill H.M. and Allen A.J., “Risk and uncertainty in power system planning,” in 10th Power Systems Computation Conference, Graz, 1990.

[22] Pereira E.S., and da Costa V.M., “Interval analysis applied to the maximum loading point of electric power systems considering load data uncertainties,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, pp. 334-340, 2014.

[23] Rabiee Rabiee A., Soroudi A. and Keane A, “Information Gap Decision Theory Based OPF With HVDC Connected Wind Farms,” IEEE Transac on Power Systems, pp. 3396-3406, 2015.

[24] Soroudi A. and Turaj A, “Decision making under uncerta-inty in energy systems: State of the art,” Renew&Sustai Energy Reviews, pp. 376-384, 2013.

[25] Hiskens I.A., Lesieutre B.C. and Roy S, “Uncertainty Eva-luation and Mitigation in Electrical Power Systems,” XI Symposium of Specialists in Electric Operational and Expansion Planning, BELÉM (PA) – BRASIL, 2009.

[26] Zhu J, Optimization of Power System Operation, 2nd Edition Wiley and Sons, Inc, 2015, 2015.

[27] Liu Z., Wen F. and Ledwich G, “Optimal Siting and Sizing of Distributed Generators in Distribution Systems Consi-dering Uncertainties,” in IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 26, no. 4, pp. 2541-2551, Oct. 2011, pp. 2541-2551, 2011.

[28] Li Y. and Zio E., “Uncertainty analysis of the adequacy assessment model of a distributed generation system,” Renewable Energy, Vol 41, Pages 235-244, May 2012.

[29] Chen Y.C., Jiang X. and Domínguez-García A.D “Impact of power generation uncertainty on power system static performance,” in North American Power Symposium (NAPS), Boston, 2011.

[30] Papaefthymiou G., Tsanakas A., Schavemaker P.H. and van der Sluis L. “Design of distributed energy systems based on probabilistic analysis,” International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, Ames, Iowa, USA, pp. 512-518, 2004.

[31] Martinez J. A and Guerra G., “A Parallel Monte Carlo Method for Optimum Allocation of Distributed Generati-on,” IEEE Transactions on Power Systems, pp. 2926-2933, 2014.

[32] Evangelopoulos V.A. and Georgilakis P.D, “Optimal distri-buted generation placement under uncertainties based on point estimate method embedded genetic algorithm,” IET Generation, Transmission & Distribution, pp. 389-400, 2014.

[33] Khodr H. M., Silva M.R., Vale Z. and Ramos C, “A proba-bilistic methodology for distributed generation location in isolated electrical service area,” Ele. Power Sys. Resear-ch, pp. 390-399, 2010.

[34] Liu K.Y., Sheng W., Hu L., Liu Y., Meng X., Jia D, “Simpli-fied probabilistic voltage stability evaluation considering variable renewable distributed generation in distribution systems,” IET Gen., Trans & Distribution, pp. 1464-1473, 2015.


[35] Gómez-González M., Ruiz-Rodriguez F.J., Jurado F, “Metaheuristic and probabilistic techniques for optimal allocation and size of biomass distributed generation in unbalanced radial systems,” IET Renewable Power Gene-ration, pp. 653-659, 2015.

[36] Cartina, G., Grigoras, G., Bobric, E.C., Comanescu, D., “Improved fuzzy load models by clustering techniques in optimal planning of distribution networks,”PowerTech, IEEE Bucharest, pp.1,6, 2009.

[37] Ganguly S., Sahoo N.C,Das D, “Multi-objective particle swarm optimization based on fuzzy-pareto-dominance for possibilistic planning of electrical distribution systems incorporating distributed generation,” Fuzzy Sets and Systems, 2013.

[38] Ross T.J., Fuzzy logic with engineering applications” 3rd edition,, John Wiley& Sons, 2010.

[39] Hassanzadeh R., Mahdavi I., Mahdavi-Amiri N. Tajdin A., “An α -Cut Approach for Fuzzy Product and Its Use in Computing Solutions of Fully Fuzzy Lin. Syst.“, Procee-dings of the 2012 International Conference on Industrial Engineering and Opera, 2012.

[40] Matos M.A. and Gouveia E.M., “The Fuzzy Power Flow Revisited,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, no. 1, pp. 213-218, 2008.

[41] Romero A., Zini H. C. and Ratta G, “Modelling input para-meter interactions in the possibilistic harmonic load flow,” IET Generation, Transmission & Distribution, pp. 528-536, 2012.

[42] Zhou Y., Li Y.P., Huang G.H “A robust possibilistic mixed-integer programming method for planning municipal electric power systems,” Int. Jour. of Electr. Power&Energy S.,pp.757-772, 2015.

[43] Ramirez-Rosado J, and Dominguez-Navarro J.A., “Possi-bilistic model based on fuzzy sets for the multiobjective optimal planning of electric power distribution networks,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 19, no. 4, pp. 1801-1810, 2004.

[44] Sun C., Xie M., Bie Z., Jiang J. and Song X, “Optimal wind capacity integration considering the possibilistic uncerta-inty of wind resources,” in Smart Grid Technologies - Asia (ISGT ASIA), 2015 IEEE Innovative, Bankok, 2015.

[45] Ling J.M., “A Possibility-Probability Based Model for Dis-tribution System Reliability,” International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing, CINC ‘09, Wuhan, 2009.

[46] Whalen T., “Propagation of uncertainty in systems with both probabilistic and possibilistic inputs,” in Norbert Wie-ner in the 21st Century (21CW), 2014 IEEE Conference on, Boston, 2014.

[47] Aien M., Rashidinejad M., and Fotuhi-Firuzabad M, “On possibilistic and probabilistic uncertainty assessment of power flow problem: A review and a new approach,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 37, pp. 883-895, 2014.

[48] Sun C., Bie Z., Xie M. and Ning G, “Effects of wind speed probabilistic and possibilistic uncertainties on generation system adequacy,” IET Generation, Transmission & Distri-bution, pp. 339-347, 2015.

[49] Soroudi A., “Possibilistic-Scenario Model for DG Impact Assessment on Distribution Networks in an Uncertain Environment,” IEEE Transactions on Power Systems, 2012.

[50] Soroudi A. and Ehsan M., “A possibilistic–probabilistic tool for evaluating the impact of stochastic renewable and controllable power generation on energy losses in distri-bution networks—A case study,” Renewable and Sustai-nable Energy Reviews, 2011.

[51] Murphy C., Soroudi A. and Keane A., “Information Gap Decision Theory-Based Congestion and Voltage Manage-ment in the Presence of Uncertain Wind Power,” in IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 7, no. 2, pp. 841-849, 2016.

[52] Li X., He Z., and S. Zhang, “Robust optimization of risk for power system based on information gap decision theory,” 2015 5th International Conference on Electric Utility Dere-gulation and Restructuring and Power Technologies (DRPT), Changsha, 2015.

[53] Kazemi M., Mohammadi-Ivatloo B., and Ehsan M, “Risk-based bidding of large electric utilities using Information Gap Decision Theory considering demand response,” Electric Power Systems Research, pp. 86-92, 2014.

[54] Moradi M, Dalvand B, Mohammadi-Ivatloo, Amjady N., Zareipour H., Mazhab-Jafari A., Self-scheduling of a wind producer based on Info Gap Decision Theory, Energy, vol 81, pp. 588-600, 2015.

[55] Mathuria P. and Bhakar R., “Info-Gap Approach to Mana-ge Gen Co’s Trading Portfolio With Uncertain Market Returns,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 29, no. 6, pp. 2916-2925, Nov. 2014.

[56] Bertsimas D., Brown D.B., and Caramanis C, “Theory and Applications of Robust Optimization,” Optimization SIAM REVIEW 2011, Society for Ind. and Applied Math vol. 53, No. 3, pp. 464-501, 2011.

[57] Soyster A.L., “Convex Programming with Set-Inclusive Constraints and Applications to Inexact Linear Program-ming,” Operations Research, pp. 1154-1157, 1973.

[58] Shapiro A., Tekaya W., Soares M.P., da Costa J.,P “Worst-Case-Expectation Approach to Optimization Under Uncertainty,” Operations Research 61 (6), 2013.

[59] Lee C, Liu C., Mehrotra S. and Bie Z., “Robust Distributi-on Network Reconfiguration,” IEEE Tran on Smart Grid, vol. 6, no. 2, pp. 836-842, 2015.

[60] Ding T., Liu S., Yuan W., Bie Z. and Zeng B, “A Two-Sta-ge Robust Reactive Power Optimization Considering Uncertain Wind Power Integration in Active Distribution Networks,” IEEE Transac. on Sustainable Energy, vol. 7, no. 1, pp. 301-311, 2016.

[61] López J. C., Lavorato M., Franco J. F. and Rider M. J.,”Robust optimisation applied to the reconfiguration of distribution systems with reliability constraints,” in IET Gen., Transmission & Distribution, vol. 10, no. 4, pp. 917-927, 2016.

[62] Xiong P. and Jirutitijaroen P., “Two-stage adjustable robust optimisation for unit commitment under uncerta-inty,” IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 8, no. 3, pp. 573-582, 2014.

[63] Xu W.,Chuanwen J.,Bosong L.,“Active robust optimizati-on for wind integrated power system economic dispatch considering hourly demand response,”Renewable Energy, vol. 97, pp. 798-808, 2016.

[64] Peng C., Xie P., Pan L.,Yu R, “Flexible Robust Optimizati-on Dispatch for Hybrid Wind /Photovoltaic/HydroThermal Power System,” IEEE Tran on Smart Grid, vol. 7, no2, pp.751-762, 2016.


[65] Taghipour R., Shams Gharneh, Gharehpetian G.B., Robust optimization of distributed generation investment in buildings, Energy, vol. 48, Issue 1, pp. 455-463, December 2012.

[66] Nojavan S., Mohammadi-Ivatloo B., and Zare K, “Optimal bidding strategy of electricity retailers using robust optimi-sation approach considering time-of-use rate demand response programs under market price uncertainties,” IET Generation, Transmission & Distribution, 2015.

[67] Sun C., Bie Z., Xie M. and Jiang J, “Assessing wind cur-tailment under different wind capacity considering the possibilistic uncertainty of wind resources,” Electric Power Systems Research, vol. 132, pp. 39-46, 2016.

[68] Ganguly S. and Samajpati D., “Distributed Generation Allocation on Radial Distribution Networks Under Uncer-tainties of Load and Generation Using Genetic Algorithm,” IEEE Trans on Sust. Energy, vol. 6, no. 3, pp. 688-679, 2015.

[69] de Oliveira L.W., Seta F., de Oliveira E.J, “Optimal recon-figuration of distribution systems with representation of uncertainties through interval analysis,” International Jour-nal of Electrical Power & Energy Systems, 2016.

[70] Saric A.T. and Stankovic A.M., “An application of interval analysis and optimization to electric energy markets,” IEEE Transactions on Power Systems, pp. 515-523, 2006.

[71] Wang Z. and Alvarado F. L., “Interval arithmetic in power flow analysis,” Power Industry Computer Application Conference, 1991. Conference Proceedings, Baltimore, MD, pp. 156-162, 1991.

BIOGRAFY Mirza Šarić graduated with honours in the field of Electrical & Computer Systems Engineering at Monash University, Austra-lia in 2007. He holds an MA degree from School of Economics, University of Sarajevo. He is currently with JP EP BiH d.d. Sarajevo, ED Mostar, in a role of Power Engineering and Network Development Manager. He is a PhD candidate at the International Burch University, Sarajevo. His research interests include electrical distribution system planning, distributed generation and power system economics.

Jasna Hivziefendić received the PhD degree in Electrical Engineering from the University of Tuzla, B&H, in 2014. She is currently working as an Assistant Professor at the Department of Electrical and Electronic Engineering, at International Burch University, Sarajevo. Her research interests are electrical distri-bution system planning, distributed generation and optimization

Jasmin Kevrić received the PhD degree in electrical and electronics engineering at International Burch University (IBU), Sarajevo, B&H, in 2015. He is currently working as Assistant Professor at the Department of Electrical and Electronics Engi-neering, at the International Burch University. His main resear-ch interests are machine learning and pattern recognition with a recent focus on big-data. He is a strong believer in inter-dis-ciplinary research done in collaboration with experts from fiel-ds other than machine learning, data mining and pattern recognition.


UVODUz elektrotehniku malo tehničkih disciplina posvećuje adekvatnu pažnju sigurnosti i zaštiti – bilo čovjeka, postrojenja, radne i životne sredine ili društva uopće. Brz tehnološki razvoj donosi stalan porast raznovrsnih rizika, koji se ne mogu cjelovito i pravovremeno spriječiti. Priro-dan odgovor su istraživanja i sistemi, usmjereni ka pre-venciji, sigurnim procesima i integralnom upravljanju rizi-kom, koji rezultiraju donošenjem novih i stalnom revizijom već poznatih standarda. Takvih istraživanja u Bosni i Hercegovini nema, nedovoljno se izučavaju sigurnosni standardi i odgovarajuća tehnička regulativa i ne potiče se njihova dosljedna i masovnija primjena.

Rizik uopće, pa i u energetici, industriji i rudarstvu, najče-šće se definira kao odnos vjerovatnosti nastanka neželje-nog scenarija i intenziteta posljedica, koje taj scenarij može uzrokovati [1].

Velike nesreće i tehnološke katastrofe mogu biti izazvane elementima i kvarovima u elektroenergetskom sistemu. Njih karakteriše mala vjerovatnost nastanka neželjenog scenarija, ali s velikim mogućim posljedicama i, skoro redovno, one su proizvod niza uzajamno povezanih i/ili slučajnih događaja unutar i/ili izvan sistema.

Ranjivost zajednica na katastrofe i velike nesreće procje-njuje se analizama učinaka pojedinih opasnosti po ljud-ske živote i imovinu. Pritom se uzimaju u obzir [2]:

– izloženost mogućem uticaju vanrednog događaja,

– gustina naseljenosti izloženog područja,

– naučne i iskustvene podloge o vanrednom događaju,

– educiranost i pripremljenost za slučaj nastanka kata-strofe i velike nesreće,

– utemeljenost sistema za rano uzbunjivanje i komuni-kacijskih sistema,

– spremnost operativnih snaga i raspoloživih resursa za zaštitu i spašavanje,

– provođenje preventivnih mjera u djelatnostima od posebnog interesa,

– ukupni javni stav prema potencijalnim opasnostima, odnosno stanje sigurnosne kulture stanovništva.

U elektroenergetici postoje dobre tehnike, duga tradicija i stalno izučavanje aspekata tehničke sigurnosti, počev od zaštite električnog uređaja i kola, čovjeka u postroje-nju i na vodu, do pouzdanosti napajanja konzuma i sigur-nosti svakog korisnika – potrošača električne energije.

Međutim, nužno je ukazati na nedostatke u pojedinim, praktičnim aspektima sigurnosti, od proizvodnje i preno-sa, do svih vidova potrošnje električne energije. Male i siromašne zemlje, kakva je Bosna i Hercegovina, nema-ju razvijenu praksu izučavanja, normiranja i provođenje mjera prevencije, zaštite i sigurnosti, posebno u sredina-

Sažetak: Rad ukazuje na specifične uzroke i inicijatore kvarova i potencijalnih katastrofalnih nesreća u električnim mrežama i instalaci-jama, kao i na metode njihove prevencije u Bosni i Hercegovini i u okruženju. Upozorava se na kašnjenje procesa preuzimanja i implemen-tacije evropskih tehničkih i sigurnosnih direktiva u Bosni i Hercegovini među kojima neprimjenjivanje direktiva protiveksplozivne zaštite (tzv. Atex-95 i -137), može izazvati nove rudarske i tehnološke katastrofe.

Ključne riječi: električni uređaj, akcident, prevencija, velika nesreća, kritična infrastruktura, protiveksplozivna zaštita

Abstract: This article indicates specific causes and initiators of damages and potential disasters in electrical networks and installations, as well as methods of their prevention, in Bosnia and Herzegovina and the area. It points out the delay of transposition and implementa-tion of European technical and safety directives in Bosnia and Herzegovina. Especially, non-application of the explosion protection direc-tives (so called Atex-95 and -137) can cause new mining and technologic disasters.

Keywords: Electrical Device, Accident, Prevention, Catastrophe, Critical Infrastructure, Explosion Protection

Stručni rad/Professional paper

PREVENCIJA AKCIDENATA I VELIKIH NESREĆA KOJE MOGU IZAZVATI ELEMENTI ELEKTRIČNE MREŽE

PREVENTION OF ACCIDENTS AND CATASTROPHES CAUSED BY ELEMENTS OF ELECTRICAL NETWORK

Rafo Jozić1

1 Udruženje za protiveksplozivnu zaštitu, sigurnost radne i životne sredine - Atex, Tuzla – Bosna i Hercegovina

[email protected] Rad dostavljen: decembar 2015. Rad prihvaćen: februar

2016.


ma i procesima, koji su na specifičan način ugroženi ili mogu ugroziti druge. Ti nedostaci mogu dovesti do veli-kih nesreća1, pa ulogu ključnih subjekata, kao i metode prevencije u manjim, nerazvijenim zajednicama2, treba usklađivati s razvojem međunarodnih standarda i raspo-ložive prakse.

Navedene manjkavosti nisu očigledne, a detaljne i pouz-dane statistike o akcidentima i velikim nesrećama, za bilo koji sektor, u Bosni i Hercegovini ne postoje. Osim toga katastrofalne nesreće su rijetke, pa se mora učiti i na pri-mjerima i iskustvima drugih, na bolnim lekcijama, (ne)naučenim u prošlosti, kao i na incidentima, koji se sva-kodnevno događaju.

1. O TEHNOLOŠKIM RIZICIMANove tehnike i teorije upravljanja rizicima razvijaju se i primjenjuju već tri-četiri decenije, tako da je postignut visok stepen njihove standardiziranosti. Ipak, među poj-movima opasnost, hazard, rizik, nesreća, katastrofa - nema jasnih distinkcija. Prosta definicija tehnološkog rizika je - mjera vjerovatnosti nastanka neželjenog scena-rija i intenziteta proizvedenih posljedica, gdje je neželjeni scenarij uzastopni slijed niza uzajamno povezanih i/ili slučajnih događaja, koji mogu rezultirati nesrećom u industrijskom postrojenju. Još dosljednija je definicija, po kojoj je tehnološki rizik - skup uređenih tripleta, gdje se triplet sastoji od neželjenog scenarija, vjerovatnosti nje-gove pojave i posljedica njegove realizacije. Ovakve defi-nicije traže da se pri procjenjivanja rizika odgovori na pitanja:

– koji su to neželjeni scenariji koji se u postrojenju mogu pojaviti,

– koliko je vjerovatna pojava svakog od njih i

– kakve su i kolike potencijalne posljedice njihove reali-zacije?

Ako skup tripleta uključuje kompletnu analizu svih rele-vantnih scenarija, vjerovatnosti njihove pojave i mogućih posljedica, može se smatrati potpunim odgovorom na

1 Velika tehničko-tehnološka nesreća je događaj, odn. nekontrolirana pojava, izazvana velikom emisijom, požarom ili eksplozijom i sl, koji su uzrokovani nekontroliranim djelovanjem u postrojenju, u kojem su pri-sutne opasne materije, te jedna ili više tih materija i/ili njihovih spojeva, nastalih usljed nekontroliranog događaja, dovode u ozbiljnu opasnost ljudsko zdravlje i život, materijalna dobra i/ili okoliš, unutar i/ili izvan postrojenja. Velike nesreće se, inače, svrstavaju u tri grupe:• prirodne nepogode (potresi, poplave, visoki snijeg i snježni nanosi,

olujni ili orkanski vjetrova, tuča, prolom oblaka, klizišta, suše, hlad-noće, te masovne pojave ljudskih, životinjskih i biljnih bolesti);

• tehničko-tehnološke nesreće, čije posljedice ugrožavaju ljude i materijalna dobra;

• druge nesreće - velike nesreće u saobraćaju, požari, rudarske nesreće, rušenje brana, nuklearne ili druge nesreće, koje izazove čovjek, rat i drugi oblici masovnog stradanja i uništavanja.

2 Iskustva pokazuju da ranjivost zajednica na prirodne katastrofe i veli-ke nesreće opada s rastom njihove ukupne razvijenosti. Razvijene zajednice su u razdoblju od 1990. – 2001. godine pretrpjele štete u iznosu od 2%, a nerazvijene od 13% BDP. Zadnjih godina raste broj katastrofa, kojeg prati porast šteta i broja ljudskih žrtava.

postavljena pitanja, a tehnološki rizik procijenjenim. Pro-cjena rizika, stoga, podrazumijeva identifikaciju opasno-sti, procjenu vjerovatnosti i procjenu posljedica. Iz rezul-tata tih koraka, rizik se određuje kao kompozitna mjera vjerovatnosti i posljedica. Danas je poznat veliki broj metoda za procjenu rizika [3], ali treba poznavati i dosljedno i sistematično u cijeloj kompaniji koristiti (ili kombinirati) odgovarajuće.

Nakon provedene procjene, logično je razmotriti tačnost, pouzdanost i nivo neodređenosti dobivenih rezultata. Neodređenost je neizbježna, pa njen prikaz procjeni daje potreban kredibilitet.

Identifikacija i uklanjanje potencijalnih uzroka nesreće su ključni za njeno sprečavanje. Kad uklanjanje rizika nije potpuno moguće, druga opcija je smanjiti rizik. Da bi se njime upravljalo, neophodna je dobra prethodna procje-na.

Procjene rizika u postrojenjima su doskora bile usmjere-ne na analizu pojava i događaja, uzrokovanih tehničkom i ljudskom greškom, te prirodnim uzrocima (poplave, potresi, ekstremni meteorološki uvjeti), ali raste potreba za procjenom rizika od namjerno izazvanih nesreća (van-dalizam, sabotaža, terorizam) na kritičnim industrijskim postrojenjima. U teoriji, regulativi [4], [5] i praksi upravlja-nja sigurnošću kritičnih infrastrukturnih sistema3 zagova-ra se i provodi analiza svih mogućih opasnosti [6], [7].

Upravljanje rizikom je sistematičan proces odlučivanja, u okviru kojeg se identificiraju i rangiraju mjere za kontrolu, odnosno redukciju rizika. Za to je potrebno poznavati kriterije prihvatljivosti rizika. Poređenjem procijenjenih rizi-ka s kriterijima prihvatljivosti odvajaju se prihvatljivi od neprihvatljivih. Neprihvatljive rizike potrebno je rangirati (izdvojiti prioritete4), a zatim odabrati najefikasnije mjere sigurnosti i zaštite, koje će se primijeniti. Te mjere su ori-jentirane u dva smjera:

– smanjenje vjerovatnosti pojave neželjenog scenarija (unapređenje tehničke, organizacione i fizičke sigur-nosti) i

– smanjenje potencijalnih posljedica (projektiranje siste-ma za sprečavanje i ublažavanje, izvođenje i obuka, unutarnji i vanjski planovi pripravnosti).

Bez obzira na vrstu opasnosti, kada do katastrofa i velikih nesreća dođe, one uvijek rezultiraju primarnim, sekun-darnim i tercijernim učincima. Primarni učinci su rezultat djelovanja samog događaja, npr. rušenje postrojenja/

3 Kritična infrastruktura definira se kao skup, koji čine imovina, sistemi ili usluge, što podržavaju privredni, politički i društveni život u državi, a čije djelomično ili potpuno ugrožavanje može prouzrokovati ljudske gubitke, ugroziti nacionalnu sigurnost i funkcioniranje privrede, odno-sno može ozbiljno ugroziti dio zajednice ili cijelu državnu zajednicu. Osim toga, definira se i Evropska kritična infrastruktura (European Critical Infrastructures - ECI), kao ona kritična infrastruktura u država-ma članicama, čiji prekid ili uništenje može imati znatan uticaj na barem dvije države članice.4 Sve opasnosti nemaju potencijal za kolektivnu nesreću i katastrofu, pa ih treba rangirati prema procijenjenom potencijalu.


građevina ili ljudske žrtve. Sekundarni učinci su rezultat djelovanja primarnih učinaka, npr. prekidi snabdijevanja električnom energijom, vodom i sl. Tercijerni učinci su dugotrajni i uvijek su rezultat uticaja primarnog događaja, npr. gubitak prostora za stanovanje, dugotrajno oneči-šćenje i sl.

Tehnološki rizici su značajni, a industrijske nesreće česte, pa rad ukazuje na trenutno stanje u energetskom sekto-ru Bosne i Hercegovine. Regulatorni okvir, stanje i orga-nizacija vlasti i privrede, pa i elektroenergetskog sistema (EES) u širem smislu, ne omogućavaju uspostavu odgo-varajućeg sistema sigurnosti [8]-[11]. To je posebno izra-ženo u graničnim dijelovima struktura u Bosni i Hercego-vini, na makroplanu, državnom i federalnom, gdje ne postoje odgovarajuća koordinacija, analiza i programira-nje, i na mikroplanu, posebno u malim i srednjim predu-zećima, obrtima, graditeljstvu i stanovanju, u kojima zbog nepostojanja globalnog okvira, dobrih propisa, znanja i sigurnosne kulture, nema procjene ugroženosti, odgova-rajućeg obrazovanja i obuke, pripreme i preventive, niti pravog odgovora na ozbiljne opasnosti.

Na srednjem nivou, npr. u rudarskim, naftnim i elektropri-vrednim kompanijama, većim privrednim subjektima (posebno u dijelovima multinacionalnih kompanija), pogonima, prostorima i sredinama, gdje postoji svijest i znanje o mogućim nesrećama i njihovim uzrocima, poduzimaju se izvjesne, ali nedovoljno sistematske mjere i godinama se očekuje nužna eksterna podrška (prije svega infrastrukturna) koja zasad izostaje.

2. OPASNOSTI U ELEKTRIČNIM MREŽAMA I POSTROJENJIMA

Električna energija, načelno, kod najvećeg broja nepo-srednih korisnika i potrošača, pored blagodeti, koje donosi, uzrokuje izvjesne (primarne i sekundarne) opa-snosti. Ovaj rad ukazuje na neke od njih, prije svega u industriji, rudarstvu i kod korisnika koji ih manje poznaju, a naročito tamo, gdje te opasnosti mogu izazvati veće štete i katastrofe.

Primarne opasnosti imaju za posljedicu ozljedu5, nepo-sredno izazvanu djelovanjem električne energije:

– protokom struje kroz ljudsko tijelo,

– kontaktom s vrućim i štetnim materijama, nastalim zbog električnog luka i njegovih produkata, kao i

– uticajem jakog elektromagnetnog polja.

Sekundarne opasnosti, koje proizvodi električna energi-ja, svrstane se u dvije osnovne skupine:

– izvori požara i eksplozije i

– izvori drugih sekundarnih djelovanja.

5 Ozljede mogu biti individualne, grupne, kolektivne ili masovne, odn. lake, teške ili smrtne, zavisno od nacionalne kategorizacije, ali one su predmet ovog rada samo ako su masovne i ako su nastale kao poslje-dice većih nesreća.

Tercijerne opasnosti i moguće posljedice, pomenute gore, rezultat su primarnih i sekundarnih opasnosti i niza nepovoljnih okolnosti, pojava i povezanih događaja. U ovu vrstu opasnosti može se uvrstiti i dugotrajnije ugro-žavanje sigurnosti opskrbe6 električnom energijom.

Zbog masovne primjene električne energije, navedenim opasnostima je pogođeno skoro cjelokupno stanovniš-tvo, ali se stepen izloženosti rizicima razlikuje, zavisno od područja upotrebe električne energije.

Cjelokupne potrebe države i njenih stanovnika za elek-tričnom energijom podmiruje EES, kojeg čine proizvodni objekti i postrojenja, prenosna i distributivna mreža, te potrošači električne energije [6]. Radi sigurne i kvalitetne opskrbe, EES se povezuje sa sistemima susjednih i dru-gih država koji rade po jedinstvenim standardima i krite-rijima (i udružuju se u udruženja i asocijacije, npr. Union for the Coordination of Transmission of Electricity – UCTE, European Network of Transmission System Ope-rators for Electricity – ENTSO-E). Ovim poslovima i stan-dardima, te uspostavljanjem novih tržišnih procesa u energetici, bavi se velik broj najstručnijih kadrova u elek-troprivrednim kompanijama i agencijama (uključivo i u Bosni i Hercegovini), kojima se prethodno i kontinuirano obezbjeđuje odgovarajuće školovanje i trening.

Slični, ali specifičniji kriteriji i standardi uspostavljeni su za sigurnost snabdijevanja energijom i za projektiranje, izvo-đenje, pogon i održavanje električnih mreža i instalacija pojedinih industrija, rudnika i posebno značajnih potro-šača [12]-[16]. Njima je jedan od prvih ciljeva sigurnost radne i životne sredine i, naročito, sprečavanje velikih i kolektivnih nesreća. Nažalost, u malim i nerazvijenim zemljama takva se znanja izučavaju premalo (ili nikako). U redovnim školama često ne postoji uređen sistem neformalnog obrazovanja, a ponegdje (npr. u FBiH) ne postoje niti svi neophodni zakoni, nužne institucije i infra-struktura, kojima bi se predupređivale najznačajnije, pa i masovne opasnosti.

Kako broj industrijskih, stambenih, poslovnih i javnih objekata, kao i ukupan broj električnih potrošača u njima stalno raste, uz uvođenje novih, često neprovjerenih teh-nologija, povećavaju se ukupni rizici, pa i broj požara i eksplozija, uzrokovanih kvarom na električnoj opremi i instalacijama, posebno u nedovoljno sigurnim sredina-ma, procesima i objektima. Uz činjenice da u Bosni i Hercegovini često ulaze manje kvalitetni, raznovrsni i neprovjereni proizvodi, da su još aktivna brojna dotrajala postrojenja, da velik broj nestručnih lica vrši izvođenje,

6 Definicija sigurnosti opskrbe energijom, prema [6], je da energetska sigurnost predstavlja pouzdanu i neprekidnu opskrbu dovoljnim količi-nama energije po razumnim cijenama. Definiciju nije lako pretočiti u mjerljive pokazatelje, jer nisu date granice i tumačenje određenih poj-mova – npr. koliki nivo pouzdanosti se zahtijeva, šta podrazumijeva pojam “neprekidnost opskrbe” i koja je to razumna cijena energije. Npr. sigurnost napajanja električnom energijom nekad, bez obzira na cijenu, predstavlja osnovni uslov za rad pojedinih sistema, pogona, zajednica i ultimativna je za neke procese, preživljavanje i opstanak.


popravke i prepravke instalacija i uređaja, da skoro i ne postoje sigurnosna kultura, dobra radna disciplina i siste-matsko održavanje, da je nadzor tržišta nedovoljan, ne efikasan i neusklađen s opasnostima (ili ga za neke obla-sti nema), može se zaključiti da su opasnosti od kvarova na električnoj opremi, mrežama i instalacijama u Bosni i Her-cegovini znatno veći nego u uređenim sistemima.

2.1. Opasnosti od požara i eksplozijeElektrična energija je čest uzročnik požara. Također, decenijama se na našim prostorima pogrešno i skoro redovno smatra da su i eksplozije7, bilo samostalne, ili kao posljedice (i/ili uzroci) požara i eventualnih drugih akcidenata, inicirane električnim inicijatorom.

Navedene činjenice su poznate ekspertima, ali je njihov broj beznačajan u odnosu na obim i distribuciju opasno-sti od požara i eksplozije.

Najveći broj požara8 i eksplozija, koji se pripisuju električ-noj energiji, posljedica su nepažnje, nediscipline i nezna-nja, te nepravilnog korištenja uređaja, uključujući električ-ne, propusta kod projektiranja, instaliranja i održavanja. Dio njih, pripisan električnim uzročnicima, nije dovoljno istražen i nisu im otkriveni stvarni uzroci.

Sprečavanje i zaštita od požara uopće, pa i u elektroteh-nici, veoma su široke oblasti, tretirane regulativom, pokri-vene edukacijom, institucijama i obučenim profesionalci-ma. To nije slučaj s prevencijom eksplozija, za koje u Bosni i Hercegovini , zasad, ne postoje ni edukacija, ni cjeloviti propisi, niti institucije.

Požar uopće i/ili eksplozija prašine mogu nastati samo uz istovremeno prisustvo uvjeta, prikazanih na Slici 1 (tzv. trokut požara i pentagon9 eksplozije).

Vrlo česti uzročnici požara (izvori paljenja) su kvarovi na električnim instalacijama, koji dovode do paljenja elek-trične izolacije i/ili zapaljivih materijala u blizini instalacija. Ti uzročnici su: (a)-električni luk (redni i paralelni), (b)-veli-ko omsko zagrijevanje bez luka, i (c)-vanjsko zagrijevanje.

Neki požari nastaju kombinacijom navedenih uzroka koji se ne smiju smatrati međusobno isključujućim.

7 Eksplozija je brza hemijska reakcija praćena oslobađanjem velike količine topline i naglim povećanjem volumena zbog stvaranja plinovi-tih proizvoda. Kraće, eksplozija je nekontrolirano širenje čestica. Obu-hvata i pojave, koje nastaju detonacijom eksplozivnih sredstava, puca-njem/probojem stjenki sudova pod pritiskom, te, za ovaj rad zanimlji-ve, reakcije eksplozivnih smješa plinova, para i prašina sa zrakom, inicirane izvorom paljenja dovoljne temperature i energije.8 U BiH ne postoje statistike požara, a, prema američkim i evropskim izvorima, učešće požara, izazvanih električnim uzročnikom, u ukupnom broju požara, iznosi između 10 i 20%. Statistički podaci za 11 evropskih zemalja pokazuju da se broj požara kao posljedica kvara na električnim instalacijama u posljednjih deset godina povećao za 25%, dok je za isti period broj požara izazvan drugim uzrocima porastao za 5%. 9 Ovakav pentagon se uobičajeno koristi za prikaz uvjeta za eksploziju ugljene prašine. Međutim, do eksplozije može doći i bez raspršenosti oblaka prašina - npr. paljenjem sloja nagomilane/nataložene prašine vrućom površinom uređaja. O navedenom se može vidjeti npr. u IEC 60079-14. Također, prostor ne mora biti nužno zatvoren.

Požare ponekad prate eksplozije, posebno u industriji i rudarstvu, a oni često nastaju i kao posljedica eksplozije.

Za većinu poznatih opasnosti u električnim instalacijama i za česte uzročnike požara i eksplozije razvijeni su pogodni sistemi zaštite mreže, instalacija i opreme, kate-goriziraju se ugrožena područja, projektiraju mjere i oda-biru odgovarajuća oprema i instalacije, u skladu sa klasi-fikacijom i kategorizacijom prostora i procesa. Danas se razvijaju i u primjenu uvode i detektori, kako bi otkrili potencijalno kritična mjesta u električnim instalacijama, a zatim i spriječili pojavu kvara i početnog požara.

U potencijalno eksplozivnim atmosferama, pak, skoro redovno se ugrađuju, a negdje su i obavezni, automatski sistemi detekcije plinova, koji kod prekoračenja dozvolje-nog praga isključuju električnu instalaciju.

Sve više faktora, koji mogu uticati na nivo opasnosti od požara i eksplozije, reguliraju se, akreditiraju i/ili certifici-raju, a za električnu opremu, namijenjenu opasnim pro-storima, takva pravila vrijede skoro pola stoljeća.

2.1.1. Eksplozije i druge velike nesreće

Eksplozije, očigledni i drastični primjeri neželjenih doga-đaja s katastrofalnim posljedicama, odabrane su za pri-kaz u ovom radu, ponajviše zbog toga što su one, posredno ili neposredno i velikim dijelom, vezane za energetski intenzivne sektore, koje napaja EES, za poje-dine prostore, pogone i zone, koji su dijelovi EES, i zato što ih mogu izazvati uzročnici električnog porijekla.

Eksplozije u nadzemnoj i podzemnoj industriji i uopće u bilo kojim prostorima, mogu nastati ukoliko u njima postoje ili se pojavljuju zapaljive smješe opasnih plinova, isparenja, maglica i/ili prašine sa zrakom. Ovi se prostori kategoriziraju i klasificiraju ovisno od vrste, vjerovatnosti i trajanja pojave ili prisustva potencijalno eksplozivne atmosfere (detaljno u [13], [16]). Unutar EES, najčešće se sreću u termoelektranama i podzemnim rudnicima, a naredne tabele pokazuju najveće rizike u Bosni i Herce-govini.

Tradicionalno, decenijama se električni uređaji, koji se smatraju potencijalnim uzročnicima upale eksplozivnih smješa plinova i para sa zrakom, konstruiraju, proizvode, ispituju i certificiraju u vrstama i izvedbama protiveksplo-zivne (pex, ex) zaštite, namijenjenim za pojedine zone

Slika 1: Prikaz uvjeta za požar i za eksploziju prašine


opasnosti. Tek posljednjih dvadesetak godina međuna-rodne i evropske asocijacije za standardizaciju (IEC, ISO, CEN i CENELEC), u skladu s konvencijama međunarod-ne organizacije rada (ILO) i s direktivama EU za pex-zašti-tu (tzv. Atex-95 za opremu i Atex-137 za korisnike), objav-ljuju nove standarde, kojima se tretiraju i neelektrični izvori paljenja, a atmosfere zapaljivih prašina se kategori-ziraju kao eksplozivno opasne, pa se standardi za nami-jenjenu pex-opremu prilagođavaju i ujednačavaju sa onima za atmosfere zapaljivih gasova. Evropa i susjedne zemlje koriste istu regulativu pex-zaštite [12], usklađenu sa IEC.

Najveće tehnološke katastrofe u svijetu događaju se kao posljedica eksplozija u hemijskim industrijama, a u pod-zemnim rudnicima uglja se bilježi daleko najveći broj ljud-skih žrtva. U EES su incidenti i kvarovi vrlo česti, a neki od njih uzrokuju i požare, eksplozije ili druge nesreće, što je očito i iz članaka navedenih u literaturi.

U bosanskohercegovačkim rudnicima nakon rata 1992-1995. nije bilo katastrofa, kakve su ranije odnosile stotine života, ali je sve više velikih nesreća s ljudskim žrtvama.

U Bosni i Hercegovini nema jedinstvene i usklađene regulative za kategorizaciju opasnih zona, pa ni propisa i obaveznih standarda, kojima se regulira ugradnja odgo-varajućih izvedbi opreme i poduzimanje mjera prevencije u tim prostorima i pogonima. To posebno važi za prosto-re ugrožene zapaljivim prašinama i za neelektrične izvore paljenja. Zbog razornih posljedica eksplozija uopće, a prašine naročito, kao i rasta broja nesreća s raznim uzročnicima u nadzemnim i podzemnim industrijama, nužno je što brže poduzimanja sistemskih mjera.

U Evropi, prema [14], eksplozije industrijskih plinskih smješa izazivaju sljedeći uzročnici:

– mehaničke iskre 31% – zavarivanje 6%

– vruće čestice 10% – samozapaljenje 5%

– trenje 10% – električna oprema 4%

– plamen 10% – nepoznati uzroci 12%

– vruće površine 9% – ostali uzroci 3%,

dok su glavni uzročnici eksplozija ugljene prašine od 1992. do 2002. u podzemnim rudnicima:

– mehanička oprema 81%

– samozapaljenje prašine 8%

– električna oprema 11%.

Već je rečeno da u Bosni i Hercegovini (kao ni u entiteti-ma, Distriktu i kantonima) ne postoje ovakve statistike.

Izvori električnog porijekla, koji su sposobni izazvati eksploziju zapaljivih smješa plina i/ili prašine sa zrakom [9], mogu biti:

– električna iskra ili luk,

– električni uređaji, koji se u pogonu griju,

– proboj izolacije prema zemlji i zemljospoj,

– kvarovi u mreži, koji rezultiraju kratkim spojem,

– atmosferska pražnjenja i

– pražnjenja akumuliranog elektrostatskog naboja.

Pojava navedenih izvora je praktično moguća kod većine dijelova električnih mreža i instalacija, kod kvara i u nor-malnom pogonu. Za prve četiri grupe uzročnika vrši se kategorizacija i klasifikacija opasnih prostora, ali se sva-kako, i ostale potencijalne inicijatore mora imati u vidu, kao i sve neelektrične i druge moguće povezane uzroč-nike (i iz EES, i eksterne), kao i njihove korelacije.

2.2. Povezane opasnostiAkcidenti, koji izazivaju veće nesreće, uzrokovani elek-tričnim inicijatorima, rijetko se dešavaju samostalno. Mnogi od njih su posljedica kvara ili incidenta, manjeg ili većeg, unutar ili izvan EES, a često ih izazivaju neznanje, nehat i nedisciplina.

Za ozbiljniju analizu i rasprave o najvjerovatnijim uzročni-cima i scenarijima, s uključenim povezanim opasnosti-ma, a posebno za izradu procjene ugroženosti, neop-hodna je pouzdana statistika, dobro poznavanje tehno-loških procesa i sistema, lokalnih prilika i, naravno, teori-je i prakse kategorizacije i procjene ugroženosti.

Brojne povezane opasnosti koje mogu uzrokovati velike nesreće u EES i izvan njega, ne mogu se ni ukratko ela-borirati ovakvim radom. U Prilogu 2 (Slike 2.a, 2.b i 2.c) dato je nekoliko principijelnih shema iz [6], koje pokazuju međusobni uticaj najvažnijih infrastrukturnih sistema i principe identifikacije i analize rizika.

Tabela I.a: Opasnosti u termoelektranama

TERMO -ELEKTRANE

R I Z I K

smješavodonik/zrak

ugljena prašina DRUGI RIZICI

Gacko + + +

Kakanj + + +

Tuzla + + +

Ugljevik + + +

Stanari + + +

Tabela I.b: Opasnosti u podzemnim rudnicima BiH

RUDNICIR I Z I K

metan ugljena prašina gorski udar izboj plina

Banovići + + - +

Bila + + - +

Breza + + - +

Đurđevik + + - +

Kakanj + + + +

Kreka - + - +

Zenica + + + +


2.3. Elementi električnih mreža i instalacija – uzročnici požara i eksplozije

U razvijenim zemljama vode se statistike i vrše istraživa-nja nastanka početnog požara, kao i uzroka i scenarija, koji dovode do eksplozije, usljed kvarova u električnoj instalaciji. Ova istraživanja su važna, upućuju na stvarne uzroke, poučna su i smanjuju vjerovatnoću sličnih budu-ćih nesreća.

Jedan od izvora podataka [17] daje statističke podatke o mjestu i uzrocima nastanka požara, kao sljedeće:

1. Provodnici ugrađeni u objekat 34,7%

2. Kablovi i utikači 17,2%

3. Svjetiljke 12,4%

4. Prekidači, produžni kablovi i utičnice 11,4%

5. Izvori svjetlosti 8,3%

6. Osigurači, glavni prekidači, razvodne table 5,6%

7. Mjerni uređaji i njihova kućišta 2,2%

8. Energetski transformatori 1,0%

9. Ostalo 7,2%

Podaci vrijede za određen period, uzorak i prostor i nisu relevantni za Bosnu i Hercegovinu, osim kao indikator10.

Praktično, svi dijelovi električne mreže mogu biti uzročni-ci nesreće. Za požar i eksploziju potrebni su uvjeti sa Slike 1, a ovisno o radnoj sredini, u svrhu prevencije pri-mjenjuju se odgovarajuća oprema, organizacijske i sigur-nosne mjere.

Uzročnik paljenja eksplozivne atmosfere može biti svaki element/pojava koji u trenutku iniciranja paljenja ima dovoljnu temperaturu i energiju u odnosu na parametre okolne smjese [16]:

1. Vruće površine2. Plamen i vrući plinovi3. Mehanički generirane iskre4. Električni uređaji5. Lutajuće električne struje i katodna korozijska zaštita6. Statički elektricitet7. Atmosfersko pražnjenje (munja)8. Radiofrekventni elektromagnetni valovi od 104 Hz do

3x1012 Hz9. Elektromagnetni valovi od 3x1011 do 3x1015 Hz10. Jonizirajuća zračenja11. Ultrazvuk12. Adijabatska kompresija i udarni valovi13. Egzotermne reakcije uklj. samoupalu prašine

10 Kao primjer, mogu se pomenuti aktuelni požari na individualnim objektima u FBiH koji izazivaju velike štete i ugrožavaju živote, a poslje-dica su nedovoljno istraženih i preveniranih kvarova na krovnim kablovskim priključcima, nekvalitetnih rješenja, zaštita, materijala i ele-menata. Slična vrsta kvarova se u susjednim područjima (u RS npr.), uspijeva značajno reducirati uspješnom primjenom boljih tehničkih rješenja, ali se ni o jednima ne vode statistike i ne vrše istraživanja.

Stoga, kod pojave eksplozivne atmosfere, u ugroženoj zoni treba isključiti električne instalacije i uređaje, bez obzira što su (i ako su) primijenjene pojedine vrste zaštite. Izuzetak su posebno certificirane vrste uređaja, instalaci-ja i mreža (za nužnu rasvjetu, dojavu, mjerenje i slično), npr. u izvedbi „samosigurnost“ i „samosigurni sistemi“, koje ne mogu inicirati upalu.

Standardi zahtijevaju da se imaju u vidu (i klasificiraju) svi uzročnici paljenja, koji se mogu pojaviti a) tokom normal-nog rada, b) isključivo kao rezultat neispravnog rada i c) isključivo kao rezultat rijetkih kvarova.

3. PODRŠKA PREVENCIJI AKCIDENATA I VELIKIH NESREĆA

Stanje sigurnosti u tehnološkim procesima u Bosni i Her-cegovini daleko je od zadovoljavajućeg. Još nema insti-tucija, regulative, usklađene metodologije i indikatora, koji bi se mogli koristiti za analizu i evaluaciju stanja.

Malobrojne predratne obrazovne ustanove (odsjeci sigur-nosti i zaštite na tehničkim fakultetima11) su ukinute, novouspostavljene još nisu etablirane, a programe nije moguće uskladiti. Nove sigurnosne discipline premalo se uvode na tehničke fakultete12, a još od ranije (na elektro-tehničkim fakultetima npr.) nije bilo dovoljno pojedinih praktičnih, za sigurnost vrlo važnih kolegija (projektova-nje, instalacije, održavanje...), niti se pravovremeno uvode novi (standardi i tehnički propisi, procjena ugroženosti). Postoji veliki broj specijaliziranih malih firmi i tzv. instituta, skromnog potencijala, koji se bave pružanjem usluga zaštite na radu (ZnR), mjerenja, ispitivanja i, ponajviše, izdavanjem propisanih isprava, najčešće po neusklađe-nim - zastarjelim tehničkim i sigurnosnim propisima i/ili po novoj okolinskoj regulativi, koja nije dostatna za sve rizike u radnoj sredini. Samo u pojedinim većim kompa-nijama postoje dobro ustrojene službe zaštite, dijelom zbog tradicije i nužnosti, a manjim dijelom i kao rezultat uvođenja integriranog upravljanja sistemom kvaliteta i sigurnosti (prema standardima ISO 9000 i 14000 i OHSAS 18000). Detaljnije o infrastrukturi sigurnosti na radu (naročito o prevenciji potencijalnih rizika od eksplo-zije) u [9] i [11], a o legislativi u [10] i [12].

Za razvoj (kulture) sigurnosti i uspostavljanje kvalitetnog upravljanja rizicima na nivou cijele organizacije13 u velikim kompanijama, a pogotovo u malim i srednjim preduzeći-ma i obrtima, neophodna je razvijena eksterna i interna infrastruktura koja uključuje sljedeće oblasti podrške:

– regulatorna,

– teorijska, naučno-istraživačka i edukativna,

11 Odsjeci ZnR (zaštite na radu) na Tehnološkom fakultetu u Tuzli i Mašinskom fakultetu u Sarajevu.12 Od tehničkih fakulteta u BiH samo Rudarsko-geološko-građevinski fakultet iz Tuzle i Mašinski fakultet iz Banje Luke imaju odsjeke sigur-nosti, odn. zaštite na radu.13 Upravljanja rizicima na nivou čitave organizacije se u literaturi često sreće i pod pojmom kompanijsko upravljanje rizicima.


– medijsko-promotivna i

– infrastrukturno-institucionalna.

Tek uz postojanje takve podrške mogao bi se početi pre-uzimati i realizirati cjeloviti evropski koncept, uspostavlja-ti saradnja unutar Bosne i Hercegovine i sa susjedima, kombinirati i usklađivati propise, akte i akcije šireg spek-tra, npr. za oblasti zaštite okoliša, zaštite i spasavanja, zaštite od požara, zaštite na radu, pex-zaštite i drugih aspekata tehničke zaštite.

Pošto navedena podrška mora biti multisektorska i mul-tidisciplinarna, ona je u nadležnosti mnogih, a ne realizira je skoro niko. Usklađivanje tehničke regulative s evrop-skim pravnim naslijeđem, u koje su uključene uglavnom državne institucije i strani konsultanti, započelo je 2007., a zaustavljeno 2011. godine. Relevantni faktori (prikazani na Slici 4.b u Prilogu 4), od kojih većini nije dovoljno poznata sopstvena uloga, povremeno su prozivani od strane pojedinih stručnih, privrednih i sindikalnih subjeka-ta14, bezuspješno. Jedan od ciljeva ovog rada je ponov-no podsjećanje i apeliranje.

Mnogo subjekata, raznih multidisciplinarnih znanja i informacija, zakona, propisa i standarda, bitnih za aspek-te sigurnosti - procjenjivanje ugroženosti, planove i aktiv-nosti prevencije, zaštite i spašavanja - treba imati u vidu15, kad (i ako) počne donošenje ili preuzimanje, a zatim i primjena, nekog važnog zakona, tehničkog i sigurnosnog akta iz ove oblasti [9]-[11], [18]-[21].

Primjeri (ne)preuzimanja direktiva Atex-95 i -137 u Bosni i Hercegovini, entitetima i Distriktu Brčko, kao i porast bro-ja nesreća i žrtava u industriji i rudnicima, govore u prilog tome.

Uz dugotrajni zastoj u reguliranju i spoznaju o skromnim potencijalima vlasti i stručnih udruga u Bosni i Hercego-vini, postavlja se pitanje da li je uopće moguć razvoj ove oblasti, usklađen s obimom potreba, složenošću zadata-ka, aktuelnim nesrećama i velikim rizicima koji prijete.

14 Tehnički komitet BAS/TC-6, Tehnički odbor BAKE, Udruženje Atex, stručne službe rudnika, pojedina preduzeća, stručni skupovi i sl.15 a. U BiH, entitetima i kantonima najvažniji su ustavi, odn. ustavni/

sistemski zakoni, kao i Statut Brčko Distrikta, a zatim: b. Međunarodne konvencije i evropske direktive (npr. o kontroli opa-

snosti od velikih nesreća koje uključuju opasne tvari, o sigurnosti i zdravlju na radu, o sigurnosti u rudnicima, direktive tzv. „novog pristupa EU“ – u BiH poznate kao „tehnički propisi“ itd, itd),

c. Zakoni (o zaštiti i spašavanju, o unutarnjim poslovima, o zaštiti od elementarnih nepogoda, o zaštiti od požara, o zaštiti okoline, o sigurnosti i zdravlju na radu, o vodama, o prevozu opasnih mate-rija, o rudarstvu, o drugim energetskim sektorima...), počev od BiH do kantona,

d. Brojni podzakonski akti – npr. pravilnici o izradi procjene ugrože-nosti i stotine drugih, na svim zakonodavnim nivoima,

e. Strategije, programi, planovi, uredbe i sl (hemijska sigurnost za nivo BiH, obrazovni okviri...),

f. Sporazum o stabilizaciji i pridruživanju (SSP) BiH-EU, ugovor „nova CEFTA“,

g. Naredbe (MVTEO, npr [18] itd...),h. Neobavezni: standardi BAS i „obavezni“ JUS, vodiči, upute...

4. PREVENCIJAPrevencija akcidenata, koji rezultiraju povredama ili nesrećama, zahtijeva primjenu savremenih tehničkih, organizacionih, ergonomskih, zdravstvenih, obrazovnih, socijalnih i drugih mjera. Ona polazi od načela izbjegava-nja rizika, procjene svih opasnosti, koje se ne mogu izbjeći, njihovog otklanjanja na izvoru i/ili ublažavanja, izborom opreme, metoda rada, tehnoloških postupaka, organizacije i sl., zamjenom opasnih poslova i tehnološ-kih postupaka manje opasnim, odgovarajućim obrazova-njem, osposobljavanjem i treningom, izdavanjem i provo-đenjem uputstava i dr. Brojni standardi i obimna stručna literatura tretiraju ovu oblast.

Prevencija tehničko-tehnoloških nesreća, onečišćenja, poremećaja opskrbe i drugih događaja, koji ugrožavaju zdravlje i živote ljudi, materijalna dobra i okoliš, nadziru se provedbom propisa i donošenjem odgovarajućih mjera, usmjerenih na održavanje zahtijevanog nivoa sigurnosti na svim područjima. Međutim, provedba zahtjeva iz pro-jekata i normativnih dokumenata je statička procjena, koja vrijedi samo za početno, odnosno trenutno stanje. Dalji tok tehnoloških događaja ovisi o održavanju tehno-loške sigurnosti, koja je u trajnoj dinamičkoj promjeni, jer su i uz najbolje održavanje, poremećaji i kvarovi nemi-novni. Oni nisu samo rezultat očekivanih i rijetkih doga-đaja zbog tzv. tehnološke greške ili kvara, već rezultat normalnog tehnološkog procesa i trošenja elemenata i dijelova, koji utiču na funkcionalnost, ali i redovno degra-diraju stupanj sigurnosti, od kojeg se krenulo i koji se mora održavati [14]. Stoga, prema zahtjevima standarda i IECEx-shemi [16], [18] „pregled i održavanje obavlja samo iskusno osoblje, čija osposobljenost obuhvata poznavanje raznih vrsta zaštite i montažne prakse, zahtjeve odgovarajućih standarda16, odgovarajuće pro-pise i pravila preduzeća, te opšte principe klasifikacije prostora. Takvom će se osoblju osigurati redovna odgo-varajuća obuka i edukacija. Podaci o odgovarajućem iskustvu i traženoj obučenosti trebaju biti raspoloživi”.

Propisi, dakle, zahtijevaju stalan nadzor procesa i njego-vih dijelova, a po novijim standardima, uz svaku katego-rizaciju, neophodna je dinamička procjena ugroženosti, koja se mora ažurirati kod svake promjene u procesu, a mora uvažavati i subjektivne faktore i uticaje, npr. čišće-nje i održavanje. Tako složen sistem u Bosni i Hercegovi-ni mogu ustrojiti samo velike, organizirane kompanije, uz uslov da im to naloži konzistentna regulativa i ako ovlaste osposobljen kadar17 za provedbu kompleksnijih propisa

16 Odgovarajući standard je onaj, po kojem je uređaj originalno izrađen17 Npr. „Novost koju donosi nova EMC Direktiva, a vezana je uz ocjenu sukladnosti VN postrojenja je obveza imenovanja Odgovorne osobe za pojedino VN postrojenje. Ova osoba je odgovorna za udovoljavanje postrojenja zahtjevima elektromagnetske kompatibilnosti. To znači da preuzima odgovornost za udovoljavanje zaštitnim zahtjevima Direktive te da čuva dokumentaciju u svrhu inspekcijskog nadzora toliko dugo dok je postrojenje u radu.“ [19] Slični su zahtjevi i drugih direktiva, a moguće je Odgovornoj osobi povjeriti više sličnih obaveza, npr. i brigu o pex-zaštiti, uz dodatne edukacije i trening.


i direktiva. Elektronergetskim kompanijama i odgovaraju-ćim stručnim službama kod potrošača energije (za sigur-nost i energetiku, npr.) može se preporučiti praksa kom-biniranog pristupa i integralne procjene ugroženosti, koja bi obuhvatila već usvojene [19], [20] i srodne propise, koje donosi evropsko pravno naslijeđe u okviru SSP18, sa standardima, koji su dosad preuzeti kao BAS19, ili se pla-niraju za usvajanje, reviziju i prevođenje u Bosni i Herce-govini.

5. ZAKLJUČNA RAZMATRANJA I PREPORUKE Osnovni cilj ovog rada - ukazivanje na probleme i potre-be sprečavanja velikih nesreća, mjerodavnim subjektima i stručnoj javnosti, kroz kratak uvid u stanje sigurnosti i zaštite na radu u Bosni i Hercegovini, pokušava se posti-ći prezentacijom teme i traženjem stručne podrške u nekoliko tehničkih komiteta BH K CIGRE. U svakom od njih je moguće programirati i razmatrati tretman nekog od specifičnih aspekata ove oblasti.

Pošto na brojna pitanja, zaključke i preporuke, vezane za pex-zaštitu, s ranijih savjetovanja i stručnih skupova, nema odgovora, teško ih je sistematizirati i ponavljati. Tek ako se u Bosni i Hercegovini pojave mjerodavne struktu-re (Slika 4.b) i zainteresirani pojedinci i/ili subjekti, lako je doći do jasnih i, po prioritetima, poredanih zaključaka i zadataka, od kojih je većina, više puta i po uzoru na razvijenije i sve susjedne zemlje, potencirana u stručnim referatima, na savjetovanjima i u dijelu literature, navede-ne u ovom članku.

18 Sporazum o stabilizaciji i pridruživanju (SSP), zaključen između BiH i Evropske unije, koji obuhvata i oblast tehničke i sigurnosne regulative, sa pripadajućim standardima. 19 Bosanskohercegovački standardi (BAS) donose se u Institutu za standardizaciju BiH i u ovoj oblasti prate evropsku standardizaciju. Njihova primjena je sporadična, jer ne postoje propisi, koji bi ih učinili obaveznim, ne prevode se na službene jezike BiH i još ne uvode u obaveznu edukaciju.

Među prvim i najvažnijim zadacima u Bosni i Hercegovini je edukacija edukatora - prvenstveno inženjera (uključu-jući i profesore, inspektore i druge profesionalce), s odgovarajućim znanjem, iskustvom (pa i certifikatom), da bi se uopće mogao razmatrati prijedlog modela edukaci-je po Slici 4.a.

Novi pristup sigurnosti i zaštiti bi prvenstveno morao biti primijenjen za elektrotehničke i eksplozivno opasne dje-latnosti. U okviru toga, treba početi s temama: (1) princi-pi i praksa procjene ugroženosti, (2) projektovanje, izbor opreme i tehničkih rješenja, uključujući sisteme zaštite, (3) načini snabdijevanja opasnih procesa energijom, (4)kategorizacija i klasifikacija opasnosti i zona, (5) dugoroč-ni i operativni elaborati održavanja (uklj. reinženjering), (6)certifikacija (opreme, osoblja, organizacije - za projekto-vanje, instaliranje, popravak, održavanje, po direktivama Atex i po IECEx-shemi itd.).

Mora se ponovo ukazati i na nužnost i obavezu da Fede-racija Bosna i Hercegovina20 hitno donese novi zakon o zaštiti na radu (kao temelj preuzimanja EU-direktiva Zakona na radu), te da se nakon svake veće nesreće, stručna javnost mora detaljno informirati.

Za početak bi se, radi pouke i učenja na greškama, morale pripremiti informacije o zadnjim rudničkim nesre-ćama, u Bosni i Hercegovini i inozemstvu, kao i o eksplo-zijama atmosfera plina i prašine sa zrakom u termoelek-tranama [22].

20 Od svih državnih jedinica u okruženju jedino FBiH nakon rata nije donijela zakon o ZnR, kao uslov za preuzimanje direktiva EU.


PRILOG 2: Prikaz ovisnosti kritičnih infrastruktura, pristup analizi i koncept identifikacije rizika, prema [8]

PRILOG 1:Tabela II: Događaji – uzročnici velikih nesreća s uticajem na EES (prema Planu sprečavanja katastrofa RH - duzs.hr)

Vrsta vanrednog događaja Vodeće tijelo za preventivu Vodeće tijelo za planiranje i reagiranje/suradnja

PotresTijelo za prostorno uređenje i

graditeljstvoDUZS / surađuju druga tijela državne uprave

Poplava VodoprivredaTijelo nadležno za vodoprivredu/ surađuju DUZS, lokalna i

područna samouprava

Prolom brane EP, VodoprivredaTijelo nadležno za gospodarstvo/ surađuju DUZS, lokalna i

područna samouprava

Velika oluja i nevrijemeDHMZ (za događaje za koje je

moguće dati signal za rano upozoravanje)

Tijela nadležna za promet, gospodarstvoi za graditeljstvo

Opasne hemijske, biološke ili radioaktivne tvari (ozbiljne industrijske nesreće)

Tijelo državne uprave nadležno za zaštitu okoliša

Nadležno tijelo određuje Vlada posebnom odlukom, ovisno o opasnoj tvari i posljedicama

Velike nesreće u rudnicima, strukturalne greške u građevinama i sl.

Tijelo nadležno za rudarstvo, odn. za prostorno uređenje i građenje

Vlasnici objekata /surađuju DUZS, nadležna središnja tijela državne uprave, lokalna i područna samouprava,

Terorizam (hemijski, biološki, radiološki, nuklearni..), uključujući ispuštanje hemijskih, bioloških, radioloških, nuklearnih materijala

MUPMUP/ surađuju druga tijela državne uprave/ sigurnosne službe, DUZS, Ministarstvo zdravstva i socijalne skrbi – Krizni stožer,

zavod za javno zdravstvoPrekid i ometanje lanaca opskrbe

a) telekomunikacijeb) nafta, plin, struja, ugalj

Tijelo državne uprave nadležno za promet

Tijela nadležna za promet i za gospodarstvo/ surađuju agencije za komunikacije, za energiju, velike kompanije

Slika 2.a: Međusobna ovisnost 5 kritičnih infrastruktura

Slika 2.b: Generalni pristup analizi rizika

Slika 2.c: Konceptualni model za identifikaciju rizika


PRILOG 3 :

PREGLED OPASNOSTI ZA NASTANAK POŽARA (prema http://www.hvz.hr, 12/11/2015)

I. Toplinska energija (64%) – otvorena vatra: šibice, svijeće, upaljač, aparat za zavarivanje i rezanje (33%), gorivi dijelovi tvari: opušak, žar, streljivo, pirotehnički materijal (20%), ložišta i dimnjaci (9%), postrojenja za zagrijavanje (2 %)

II. Električna energija (15%) – kratki spoj, udar groma, preopterećenje vodova (12%), termički uređaji: štednjaci, kaloriferi, TA peći (2%), grejna tijela: žarulja, bojler, stroj za pranje rublja (1%)

III. Kemijska energija (1%) – kemijska reakcija, samo-zagrijavanje, samoupala i eksplozije

IV. Mehanička energija (1%) – trenje, brušenje, iskre-nje, udar, tlak)

V. Neutvrđeni uzroci (19%)

PRILOG 4: Prijedlog za ex-osposobljavanje i prikaz subjekata preuzimanja Atex-direktiva u BiH

Slika 4.a: Kvalifikacije i osposobljavanje osoblja za pex-zaštitu (prijedlog po uzoru na modele u Republici Hrvatskoj)


Slika 4.b: Subjekti procesa preuzimanja i implementacije rudarskih i Atex-direktiva u BiH, prema [13]

LITERATURA[1] I. Toth, D. Škanata: Smanjenje rizika od velikih nesreća u

industrijskim postrojenjima, Zbornik hrvatske platforme za smanjenje rizika od katastrofa, 87-90, Zagreb 2010.

[2] M. Mileusnić Škrtić, S. Tišma, K. Horvatinčić: Upravljanje projektnim rizicima - modeli i kategorizacija, Zbornik Dani kriznog upravljanja, Zagreb 2012.

[3] D. C. Felegeanu, V. Nedeff, M. Panainte: Analysis of tech-nological risk assessment methods in order to identify definitory elements for a new combined/ complete risk assessment method, Journal of Engineering Studies and Research 3/2013 (32-43).

[4] COUNCIL DIRECTIVE 2008/114/EC on the identification and designation of European critical infrastructures and the assessment of the need to improve their protection, EC Brussels, 2008.

[5] COMMISSION STAFF WORKING DOCUMENT on a new approach to the European Programme for Critical Infra-structure - EC Brussels, 2013.

[6] S. Krajcar (ur.): Zbornik radova Energetska sigurnost i kritična infrastruktura, FER Zagreb, 2009, (posebno: S. Krajcar, Z. Šimić, L. Lugarić: Kvaliteta, pouzdanost i sigur-nost opskrbe električnom energijom i energentima: sta-nje, mogućnosti, ciljevi)

[7] H. Hamidović: ict pripravnost za zaštitu kritične infrastruk-ture, Objektivne opasnosti–subjektivna mjerila, (http://www.infotrend.hr/clanak/2012/11, 12/11/2015)

[8] B. Radojčić, R. Jozić: O zaključcima projekta „Velike nesreće u rudnicima FBiH - procjena resursa i

mogućnosti odgovora centralnih stanica za spašavanje“, Ex-tribina Tuzla, 2012.

[9] R. Jozić: Propisi, standardi i infrastruktura ex-zaštite u BiH, dosad i ubuduće, Ex-tribina Tuzla 2012, Zbornik radova – glasilo RGGF Tuzla XXXVI, 2012.

[10] S. Bajraktarević, N. Jeleč, A. Osmanović: Zaštita na radu, Istraživački sektor Parlamenta BiH, 2011.

[11] R. Jozić, J. Marković, S. Mićević, M. Delalić: Uticaj Direk-tive Atex-137 na BiH, DEI BiH, 2007.

[12] I. Gavranić: Hrvatska i europska regulativa za postrojenja ugrožena eksplozivnom atmosferom, Zbornik radova 24. međunarodnog simpozija EIS 2012, EDZ, Šibenik, svibanj 2012.

[13] N. Marinović: Protueksplozijska zaštita za eksplozivne atmosfere, Etekon Zagreb, 2005.

[14] S. Rumbak, Pex-zaštita važan čimbenik sigurnosti postro-jenja, Sigurnost, Zagreb, 4/2010.

[15] J. Delić, N. Sarajlić: Podobnosti sistema mreža u prosto-rima ugroženim eksplozivnom atmosferom, BH K CIGRE 2013.

[16] Standardi za opasne atmosfere, protiveksplozivno zašti-ćenu opremu i instalacije, a posebno:

- BAS EN 60079-14:2014 Eksplozivne atmosfere - Dio 14: Projektovanje, izbor i montaža elektroinstalacija,

- BAS EN 60079-17:2014 Električni uređaji za eksploziv-ne atmosfere - Dio 17: Pregled i održavanje električnih instalacija,

- BAS EN 60079-19:2012 Eksplozivne atmosfere - Dio 19: Popravak i remont električnih uređaja za upotrebu u


eksplozivnim atmosferama (osim rudnika i proizvodnje eksploziva),

- BAS EN 1127-1:2012 Eksplozivne atmosfere - Spreča-vanje eksplozije i zaštita - Dio 1: Osnovni koncepti i meto-dologija,

- Draft prEN 50628 Erection of electrical installations in underground mines, November 2014.

[17] N. Hadžiefendić: Električne instalacije – čest uzrok poža-ra, ETF Beograd, http://zastitaodpozara.etf.bg.ac.rs/ fwdadresewwwzazakoneipravilnike/nedzadovrad.pdf, (12/11/2015)

[18] IECEx Operational Documents, posebno OD 504: IECEx Scheme for Certification of Personnel Competence for Explosive Atmospheres – Specification for Units of Com-petence Assessment Outcomes (http://www.iecex.com)

[19] Naredbe MVTEO BiH (a) o elektroopremi za upotrebu unutar određenih naponskih granica (Sl. glasnik BiH 98/09) i (b) o elektromagnetnoj kompatibilnosti, (Sl. gla-snik BiH 41/10)

[20] S. Gros, J. Šimić, M. Lasić, M. Veža: Primjena nove direk-tive o elektromagnetskoj kompatibilnosti 2004/108/EC na VN postrojenja, BH K CIGRE 2007.

[21] F. Coumans: Integrating Culture and Leadership into Catastrophic Event Prevention – IPLOCA, Geneva, 2013, http://iploca.com/platform/content/element/17422/IPLO-CA--IntegratingCultureandLeadershipintoCatastrophicE-ventPrevention.pdf (12/11/2015)

[22] Članci i podaci iz stručnih časopisa, javnih medija i sa Interneta: (Coalmining Accidents and Deaths, Jaka eksplozija u Termolektrani Kosovo A u Obiliću (4 mrtva, juni 2014), Izbjegnuta eksplozija u TE Ugljevik (juni 2014), Deadly explosion at Sutton power plant blamed on hydro-gen gas, april 2011, Georgia coal-fired power plant

explosion caused by worker error, maj 2013, Coal Dust Explosion at Polish Power Plant Injures Four (POWER-news 07/26/2012), Transformer Explosion at Indian Point Nuclear Power Plant in Westchester, etc.)

BIOGRAFIJA Rafo Jozić (1950) završio je Srednju elektrotehničku školu u Tuzli, Elektrotehnički fakultet u Sarajevu, te specijalizacije i obu-ke za oblasti rudarske elektrotehnike i protiveksplozivne zašti-te. Desetak godina je radio kao asistent-saradnik na Fakultetu elektrotehnike u Tuzli. Od 1975. do 2009. godine zaposlen je u Rudnicima Kreka, na dužnostima inženjera za održavanje i rukovodioca Sektora elektrotehnike. Radio je kao šef elektro-operative jame, površinskog kopa i grupe za mjerenja i ispitiva-nja, te kao projektant i viši stručni saradnik. Bio član čete i Štaba za spasavanje rudnika Kreka. Živi u Tuzli. Aktivan je u nekoliko stručnih tijela u okviru BAKE, CIGRE i CIRED BiH. Učesnik je i organizator stručnih savjetovanja, kao i autor rado-va iz oblasti rudarske elektrotehnike i sigurnosti.

U okviru bosanskohercegovačkih instituta za standardizaciju i mjeriteljstvo radi u tehničkim komitetima Oprema za eksploziv-ne atmosfere (BAS/TC-6), Kablovi (BAS/TC-30), savjetima za standardizaciju i za mjeriteljstvo. Pisao je i objavljivao radove u S-biltenu bivše SFRJ, na savjetovanjima „Automatizacija u rudarstvu“, SEITH, JUKEM, CIGRE, CIRED i na ex-tribinama Novi Sad, Tuzla i Brčko. Sudjeluje u donošenju i izmjeni tehnič-ke i sigurnosne regulative.

Danas, kao penzioner, radi na projektima za rudarstvo u „Rud-prom“ Tuzla, predsjednik je Udruženja za protiveksplozivnu zaštitu, sigurnost radne i životne sredine Atex, sudjeluje u stručnim komisijama za rudarstvo u FBiH i stalni je sudski vještak.


UVODPlaniranje korištenja energije za potrebe industrije razvo-jem slobodnog tržišta energenata dobiva dodatnu dimenziju koja se ogleda u novim mogućnostima, ali i novim rizicima. Pod upravljanje energijom može se defi-nirati sveobuhvatni skup radnji na nabavi, opskrbi energi-jom na tržištu, odnosno upravljanje vlastitim proizvodnim resursima te upravljanjem potrošnjom. Opskrba (kupova-nje na tržištu ili proizvodnja u vlastitim pogonima) elek-tričnom energijom za potrebe industrijske proizvodnje ima drugačiji okvir provedbe nego u uslužnim sektorima. Sa stajališta potrošnje energije industrijsko okruženje se razlikuje od javnog sektora ponajviše u:

– velikom broju različitih oblika energije,

– zahtjevima za kvalitetom (pouzdanost opskrbe)1,

1 Često su ti zahtjevi veći od razine kvalitete koju nudi javni opskrblji-vač.

– dodanoj vrijednosti (energija je repromaterijal, s veli-kom dodanom vrijednošću u odnosu na tržišnu).

Kada je riječ o dodanoj vrijednosti energije u industriji najvažniji pojam jest kvaliteta energije. Zbog činjenice da zahtjeve za povećanom kvalitetom energije kad-kad nije moguće zadovoljiti iz mreže javnog operatera prijenosa odnosno distribucije, industrijska postrojenje su nerijetko opremljena vlastitim sustavima za proizvodnju korisnog oblika energije. Energetske potrebe tehnološkog proce-sa su najčešće toplina (grijanje ili hlađenje) ili mehanički rad.

Najčešći načini za pretvorbu nekog osnovnog oblika energije u mehanički rad ili električnu energiju su termič-ki procesi. Zbog prirode samih toplinskih strojeva tek od 20% do 50% primarne energije može se iskoristiti, dok se ostatak emitira u okoliš. Ako se pak iz istog procesa istodobno koriste dva različita oblika energije (toplina, električna energija) govorimo o kogeneraciji. Industrijsko okruženje je dobar primjer primjene kogeneracije. Pored efikasnijeg iskorištenja primarnog energenta, industrija je dobro okruženje za provedbu energetske uporabe osta-taka industrijske proizvodnje. Ovako iskorištavanje ras-

Sažetak: U radu je obrađena problematika upravljanja energijom u industrijskim postrojenjima u svjetlu novih prilika nastalih uvođenjem tržišta električne energije, te novog koncepta naprednih mreža. Uvod daje naglasak na važnost električne energije u industrijskoj proizvod-nji. U nastavku je dan pregled svojstava industrijske mikromreže kao zasebnog energetskog entiteta u elektroenergetskom sustavu. U trećem poglavlju napravljen je pregled tržišta električnom energijom kao uvod u razmatranje mogućnosti upravljanja energijom u industri-ji. Raščlamba pojma upravljanja energijom s naglaskom na primjeni u industrijskom okruženju dana je u četvrtom poglavlju. Posebna pozornost u radu je dana upravljanju potražnjom za električnom energijom, te odabiru adekvatne strategije za upravljanje energijom u industrijskom postrojenju.

Ključne riječi: upravljanje energijom, tržište električne energije, industrijske mikro mreže

Abstract: The paper deals with the problems of Energy Management in industrial plants through the prism of new opportunities created by introducing the electricity market and the new concept of Smart Grid as well. The Introduction emphasise the importance of electrical power production in Industrial environment. In continuation of the article, an overview of the properties of industrial microgrid as a unique entity of the energy in a power system is given. The third chapter shares an overview of the electricity market as an introduction to the analysis of the energy management possibility in an industry. The analysis of the concept of energy management with emphasis on appli-cation in industrial environments is presented in the fourth chapter. The special attention is given to Electricity Demand Management and the selection of appropriate strategies for Energy Management in the industrial plant.

Key words: Load Management, Electricity Market, Industrial Microgrid


UPRAVLJANJE ENERGIJOM U INDUSTRIJSKIM MIKROMREŽAMA U TRŽIŠNIM UVJETIMA

ENERGY MANAGEMENT IN INDUSTRIAL MICROGRID IN MARKET CONDITION

Mario Perić1, Željko Tomšić2, Tomislav Tomiša2, Jelena Galešić1

1 Končar – KET, Republika Hrvatska [email protected] Fakultet elektrotehnike i računarstva, Republika Hrvatska Rad dostavljen: oktobar 2016. Rad prihvaćen: oktobar 2016.


položive energije, ukoliko je ekonomski opravdano, donosi stanovitu dobrobit, a koja tek u tržišnim uvjetima dobiva na važnosti. Razvoj tržišta energenata stavlja pred procese planiranja energetike u industriji nove iza-zove i rizike. Optimiranjem energetskih resursa u indu-strijskom okruženju te upravljanjem potrošnjom do odre-đene mjere, može se upravljati spomenutim rizicima.

1. INDUSTRIJSKE MIKROMREŽEPrimjenom naprednih metoda umrežavanja elektroener-getskih i informatičko-komunikacijskih tehnologija (napredne mreže, [1]) u industrijskom okruženju nastaju nezavisni energetski entiteti koji se nazivaju industrijske mikromreže. Načelna shema (industrijske) mikromreže prikazana je na Slici 1.

Moguće koristi od uvođenja industrijske mikromreže su:

– uštede zbog lokalne proizvodnje topline,

– energetska uporaba ostatka iz procesa kao što je:

• otpadna toplina u procesima sušenja,

• toplina nastala u egzotermnim reakcijama,

• mehanička energija raspoloživa kod relaksacije stlačenog medija kao dio tehnološkog procesa,

• materijalni ostaci iz procesa (npr. vodikom bogati plinovi kao nusproizvod nastali u šećeranama, suha tvar od prerade drveta ili neke druge biljne tvari),

– uštede na izbjegavanju angažmana radne snage,

– ušteda na izbjegavanju potrošnje jalove energije,

– mogućnost upravljanja potrošnjom („Demand Side Management“ - DSM)2,

– smanjenje troškova emisije korištenjem obnovljivih izvora i spremanja energije.

Prilikom kreiranja mikromreže prije svega treba imati na umu specifičnosti industrijskog okruženja kao što su [2]:

– postrojenja su često smještena u ruralnim područjima,

– nerijetko su priključena na slabu distribucijsku mrežu,

– imaju veliku ali predvidivu potrošnju energije,

– veliki zahtjevi za raspoloživosti i kvalitetom opskrbe,

– relativno mali broj upravljivih trošila.

Pored toga, prilikom analize moguće implementacije koncepta naprednih mreža u obzir treba uzeti i slijedeće činjenice:

– ostvarivanja profita od prodaje proizvoda ili usluga povezanim s proizvodima temeljna je misija,

– vlasnici industrijskih postrojenja nisu primarno zainte-resirani za poslovanje u energetskom sektoru,

– opskrba energijom je podređena procesnoj tehnologiji,

– električna energija je samo jedan od resursa koji se troši za potrebe proizvodnje (često i nedominantan),

– energija u industrijskom postrojenju je sastavni dio budućeg proizvoda, dakle energija je sirovina,

– industrijska postrojenja su veliki potrošači radne i jalo-ve energije s niskim faktorom opterećenja (Pmax/Psr),

– kvaliteta električne energije i sigurnost opskrbe su ključni zahtjevi za industrijsku mikromrežu,

– sustav upravljanja industrijskom mikromrežom podre-đen je najmanje dvama sustavima upravljanja: susta-vu upravljanja industrijskim postrojenjem i sustavu upravljanja distribucijske mreže (DMS),

– optimiranje arhitekture i rada industrijske mikromreže je višekriterijski, stohastički problem.

2. TRŽIŠTE ELEKTRIČNE ENERGIJE – NEKI ASPEKTI KLJUČNI ZA INDUSTRIJU

Temeljna premisa na tržištu električne energije jest da je električna energija roba kojom se može trgovati u odre-đenom vremenu. Međutim električna energija je „lako kvarljiva“ roba koja se mora isporučiti u precizno točno vrijeme inače gubi vrijednost, čak što više stvara štetu. Važno za isporuku robe ovakvog tipa jest nužnost održa-vanja ravnoteže između proizvodnje (isporuke) i potroš-nje. Tržišni mehanizmi su korisni jer inherentno potiču tok kapitala, smanjenje cijena i razvoj konkurencije što je onkraj zastarjelim monopolističkim mehanizmima. Među-tim tržišni mehanizmi su poput vatre: ukoliko se podvr-gnu adekvatnoj kontroli - donose korist, u protivnome mogu nanijeti veće štete. Tržišni mehanizmi ne mogu

2 To je jedna od bitnih sastavnica naprednih mreža koja sve više nala-zi primjenu i u industrijskom okruženju [3].Slika 1: Načelna blok shema mikromreže


osigurati fizičku stabilnost i ravnoteže. Za to su zaduženi tehničko - regulatorni mehanizmi.

Promatrajući tržište električne energije kroz prizmu poj-ma trgovanja, valja istaknuti neke posebitosti:

– trguje se s robom kojoj se ne može utvrditi porijeklo i kvaliteta u vremenu trgovanja,

– trguje se zapravo s obvezama isporuke i primanja,

– nema povrata robe, ali zato je precizno razrađen financijski sustav namirivanja potraživanja,

– vremenska konstanta tržišnih mehanizama je duža od vremenske konstante fizičkog sustava.

Tržište električne energije čini nekoliko kompatibilnih, međusobno podupirućih tržišta, jer kompleksnost elek-troenergetike nije moguće pokriti jednim tržištem, tu su trgovanja uslugama, korektivna tržišta uravnoteženja, dugoročna tržišta energijom.

Kao preduvjet uvođenju tržišta električnom energijom, tradicionalno, vertikalno organizirana društva kao jedini nositelj svih aktivnosti na proizvodnji, prijenosu, distribu-ciji te opskrbi električnom energijom morala su razdvojiti tržišne od monopolističkih aktivnosti. U Republici Hrvat-skoj razlikuju se dvije platforme za trgovanje električnom energijom: usluga javne opskrbe tarifnih kupaca, te slo-bodno tržište električnom energijom (veleprodajno i maloprodajno tržište). Funkcije prijenosa, distribucija i opskrba tarifnih kupaca su regulirane djelatnosti dok su proizvodnja, trgovina i opskrba povlaštenih kupaca tržišne aktivnosti.

Tržište električne energije u Republici Hrvatskoj u potpu-nosti je otvoreno 1. srpnja 2008. godine, što znači da od tada svi kupci imaju zakonsko pravo birati svog opskrblji-vača električne energije. Prekretnica u otvaranju tržišta jest kada kupci steknu pravo slobodno izabrati opskrblji-vača od kojeg će kupovati električnu energiju. U RH oda-bran je bilateralni model tržišta. Takav model tržišta poči-va na ugovorima za opskrbu električnom energijom (kojom kupci kupuju električnu energiju od opskrbljivača) te ugovorima o kupoprodaji kojim trgovci i opskrbljiva-či kupuju električnu energiju od proizvođača ili trgovaca.

Proizvođači i kupci pored gore spomenutih ugovora moraju ugovoriti pravo na korištenje mrežne infrastruktu-re kojim se električna energija predaje u sustav ili preuzi-ma iz sustava. Mrežna infrastruktura je prirodni monopol te je aktivnost vođenja prijenosnim odnosno distribucij-skim sustavom regulirana pravilnikom, a troškovi korište-nja mreže javno poznati. Od 2015. godine u Republici Hrvatskoj je osnovana burza električne energije, CRO-PEX, kojom se obavlja usluga anonimnog trgovanja putem informacijskog sustava između članova burze. Trgovanje električnom energijom je regulirano Tržišnim pravilima [4] i Zakonom o tržištu električne energije [5].

2.1. Sudionici i vrste tržišta električne energijeSudionici tržišta električne energije, tj. oni koji izravno trguju na veleprodajnom tržištu su: proizvođači, trgovci, opskrbljivači, operatori sustava i burza električne energi-je. Pored veleprodajnog tržišta, postoji maloprodajno tržište na kojemu sudjeluju opskrbljivači i kupci. Slobo-da biranja opskrbljivača je najvažniji (zasada i jedini) čin sudjelovanja na slobodnom tržištu. Ovisno o opskrbljiva-ču te kategoriji kojoj pripadaju, velika većina kupaca ne osjeća varijabilnost cijena na dnevnoj bazi. Cijena koju plaćaju krajnji kupci definirana je ugovorom na razvidan način. U Republici Hrvatskoj na snazi je dvotarifni sustav. Sav rizik promjene cijena preuzima opskrbljivač. Veliki kupci mogu izravno sudjelovati na veleprodajnom tržištu ali samo ako se registriraju za djelatnost opskrbljivača.

Zbog svojih svojstava cjelokupno trgovanje električnom energijom može se svrstati u dvije grupe: terminsko trži-šte i tržište u realnom vremenu.

– Terminska tržišta („Forward“) odlikuju se trgova-njem terminima isporuke, odnosno preuzimanja u budućnosti. Trguje se obvezama koje nastupaju u budućnosti od dana trgovanja. Trgovanje može biti dugoročno od nekoliko dana, tjedana ili mjeseci una-prijed do jednog dana unaprijed. Svaki dan u kojemu se trguje naziva se dan trgovanja, a trguje se ispo-rukama u određenom vremenskom intervalu (15-minutnim višekratnicima) točno određenog dana (dan isporuke). Dva su načina trgovanja na termin-skim tržištima:

– Centralizirano trgovanje odvija se preko posred-ničke, neutralne institucije koja olakšava pridruživanje ponude potražnji. Najčešći oblik je burza električne energije. Na burzi trguju članovi burze (tržišni sudioni-ci) koji s burzom sklope sporazum o uvjetima trgova-nja. Prodavači licitiraju (prodaju) količine električne energije za koju garantiraju da će emitirati u (EES) u traženom vremenskom intervalu (npr. 150.000 kWh u periodu od 10:15h do 10:30h, dana 31.05.) po odre-đenoj cijeni. Cijena električne energije koja se licitira ovisi o troškovima goriva, pogona, održavanja te troš-kovima amortizacije. Konkurentnost vodi ka licitiranju sve nižih cijena koje se približavaju marginalnim troš-kovima proizvodnje. Cijena na centraliziranom tržištu je cijena koja se dobije kao presjek krivulje ponude (granično prihvatljiva maksimalna cijena po kojoj su kupci spremni kupiti određenu količinu energije) i kri-vulje potražnje (granično prihvatljiva minimalna cijena po kojoj su prodavači spremni prodati električnu energiju),

– Bilateralno trgovanje podrazumijeva neposredno sklapanje kupoprodaje između kupaca i prodavača. Trgovanje se obavlja bez posrednika i postignuta cije-na je poslovna tajna. Ovakav način je dobar za dugo-ročno i srednjoročno trgovanje kada se trguje s veli-kim količinama električne energije (odnosno obveza-


ma za isporuku). Opskrbom bazne potrošnje najče-šće se trguje na ovakvim tržišnim mehanizmima.

– Tržište u realnom vremenu („Real Time“, Spot trži-šte) je najbliži oblik istinskom tržištu električne energi-je kao robe3. Neposredno nakon uspostave sporazu-ma o kupoprodaji slijedi isporuka. S obzirom na karakter električne energije spot tržište bi bilo najbliže idealnom trenutnom tržištu. Vremenska konstanta tržišta je ograničena tehnologijom komunikacije. Po svojoj prirodi ovo tržište je korektivno tržište i služi za tržišno uravnoteženje između realne potrebe i planira-ne isporuke (koja ne smije biti upitna). Do odstupanja može doći iz raznih razloga. Operator sustava na podražaje iz sustava (najava da neki od sudionika neće moći ispuniti plan, iznenadni kvar) mora reagira-ti na način da pribavi određenu količinu energije u kratkom vremenu. Zbog toga je ovo tržište diskrimini-rajuće za one tehnologije koje ne mogu brzo reagirati (pa se zbog toga niti ne pojavljuju na ovom tržištu). Spot tržište se odlikuje velikim varijacijama cijena koje do određene mjere prate veličinu odstupanja.

U RH ne postoji SPOT tržište kao takvo. Za uravnoteže-nje je zadužen operator sustava (OS) koji energiju za uravnoteženje kupuje ugovaranjem pomoćnih usluga: jedan kupac (HOPS) i jedan prodavač (HEP Proizvodnja). Nabava pomoćne usluge je više terminska nabava nego nabava u realnom vremenu i ne može se smatrati slo-bodnim tržištem jer ne postoji dovoljno konkurentnosti. Naime OS ugovara spremnost nekog proizvođača za sekundarnom ili tercijarnom P/f regulacijom. Ukoliko dođe do potrebe OS izravno šalje automatski ili ručni nalog za aktivaciju pričuve. Razvojem konkurentnosti doći će do organiziranja tržišta pomoćnih usluga u okvi-ru kojeg je moguće provesti nabavu energije za uravno-teženje. Uravnoteženje se može provesti nabavom i na specijaliziranom otvorenom tržištu uravnoteženja po istim principima kao i na terminskom tržištu. Takvo tržište se naziva i upravljano spot tržište. Daljnjim razvojem trži-šta može se očekivati i pojava efikasnog spot tržišta na kojemu će tržišni sudionici moći nabavljati energiju koja im nedostaje za ispunjenje plana i tako izbjeći plaćanje velikih penala za neisporuku.

3. UPRAVLJANJE ENERGIJOM U INDUSTRIJIUpravljanje energijom u industriji je efikasno, ekonomično i održivo korištenje energije za potrebe industrijskog pro-cesa. Usporedo s uvođenjem tržišta električne energije i energenata te razvojem naprednih mreža, razvijale su se strategije upravljanja energijom u industriji. Upravljanje energijom u industriji podjednako motivira i opskrbu i potrošnju (korisnika industrijskog postrojenja).

3 Istinsko tržište bi bilo ono gdje bi se u trenutku nastanka debalansa gotovo trenutno postigao sporazum o isporuci te provela sama ispo-ruka.

Sa stajališta EES-a, industrijski potrošači su razmjerno veliki pojedinačni i koncentrirani potrošači električne energije, te je njihov utjecaj na stabilnost EES-a značajan. S druge pak strane, potrošnja električne energije je ključ-na sastavnica u velikom broju industrijskih subjekata (npr. u proizvodnji papira i celuloze [6]). Sa stajališta OS, upravljanje energijom na mjestu potrošnje (upravljanje potražnjom za energijom) omogućava dodatni način odr-žavanja balansa između proizvodnje i potrošnje električ-ne energije. Tradicionalna strategija održavanja balansa prilagođavanjem proizvodnje potrošnji proširuje se novom paradigmom „prilagođavanje potrošnje proizvod-nji“ (proizlazi iz sveobuhvatne evolucije EES-a). Moguć-nost utjecanja na profil potrošnje bez narušavanja cilja-nog učinka (profitabilnost od bazne djelatnosti), te pri tom ostvarivanja dodatnih profita, neosporno je privlač-na mogućnost korisnicima industrijskih postrojenja. Oba aspekta na korištenje električne energije u industriji opravdavaju vrlo veliku važnost provođenja mjera uprav-ljanja energijom.

Imajući u vidu način dobave (iz sustava javne opskrbe, kupnjom na tržištu ili pak iz vlastite proizvodnje), odnosno način korištenja, upravljanje energijom u industriji može se promatrati kroz dva aspekta: upravljanje dobavom energije („Supply Management“, SM) i upravljanje potražnjom („Demand Side Management“, DSM).

Veza između ovih dvaju pojmova slikovito se može prika-zati na Slici 2. Ukratko: upravljanje potražnjom tiče se potrošnje, a upravljanje dobavom je proizvodnja ili naba-va energije. Problem upravljanja energijom je optimaliza-cijski problem sa stohastičkim varijablama kojeg čini nekoliko problema: problem investicijskog odlučivanja, problem optimalne veličine pogona, problem optimalne strategije rada.

Slika 2: Upravljanje energijom u industrijskoj mikromreži

3.1. Upravljanje dobavomUpravljanje dobavom energije podrazumijeva upravljanje procesima nabave energije na otvorenom tržištu, proi-zvodnje u vlastitim pogonima ili pak izravnu dobavu od proizvođača. Kada se govori o industriji s aspekta doba-


ve energije treba uvijek razmišljati o viševektorskom energetskom profilu potrošnje: električna energija, toplin-ska energija (u različitim pojavnim oblicima), mehanička energija, rashladna energija i dr.

Upravljanje dobavom može se promatrati i u kontekstu upravljanja potražnjom, no slobodno tržište energenata otvara nove mogućnosti korisnicima, tako da se kroz proces ugovaranja i nabave energije u kombinaciji s vla-stitom proizvodnjom, mogu dodatno povećati prihodi od djelatnosti, odnosno povećati sigurnost pogona.

Upravljanje dobavom ima dva aspekta:

– tržišna dobava koja podrazumijeva sudjelovanje na tržištu energenata kroz:

• izbor opskrbljivača,

• sudjelovanje na tržištu energije kao kupac,

• sudjelovanje na tržištu usluga,

– nezavisna dobava koja podrazumijeva proizvodnju u vlastitim pogonima.

Rješavanje dugoročnog izbora strategije dobave (izbor opskrbljivača, sudjelovanje na tržištu energije ili usluga) i kratkoročnih operativnih strategija (nominacija snage opterećenja, angažiranje vlastitih izvora) uvažavajući ograničenja industrijskog postrojenja (vrijednost narudž-be, rokovi, zakašnjenje, gubitak proizvodnje) je u osnovi višekriterijski stohastički optimalizacijski problem. U ovom radu se neće detaljno obrađivati tema upravljanja dobavom.

3.2. Upravljanje potražnjomUpravljanje potražnjom je pojam koji se u literaturi koristi gotovo 40-tak godina i predstavlja skup svih mjera s ciljem smanjenja potražnje za električnom energijom, a samim tim i potrošnjom električne energije na mjestu korištenja. Pojam potražnja je ekvivalentan sa snagom opterećenja trošila kojom opterećuju EES. Smanjenje opterećenja, odnosno potražnje, ne znači nužno i sma-njenje ukupne potrošnje energije u nekom vremenskom periodu. U stranoj se literaturi koristi pojam „Demand Side Managment“ (DSM), dakle upravljanje potražnjom na mjestu korištenja električne energije. Prema [6], DSM su razne aktivnosti s ciljem utjecanja i mijenjanja načina korištenja električne energije, kako bi se oblikovao zado-voljavajući profil potrošnje električne energije kod kraj-njeg korisnika. Cilj DSM je kreirati odgovarajući profil potrošnje koji zadovoljava potrebe kupca (ne umanjuje svrhu korištenja), odnosno zadržava produktivnosti. Slič-no u [7], DSM se definira kao skup međusobno poveza-nih fleksibilnih programa koji krajnjem kupcu omogućava veću ulogu u pomaku potražnje za električnom energi-jom u periodu vršnih opterećenja i sveukupnog smanje-nja potrošnje električne energije. U [8] se jednostavno navodi, da DSM uključuje sve što se čini na strani potrošnje električne energije: od promjene klasičnih

žarulja s kompaktnim fluorescentnom rasvjetom do sofi-sticiranih dinamičkih sustava upravljanja potrošnjom.

Nešto drugačija definicija DSM je u [9], gdje se odgovor-nost za DSM prebacuje na operatera mrežom. Dakle, referenca navodi da se DSM koristi s ciljem smanjenja potrošnje energije i poboljšanja sveukupne efi kasnosti korištenja električne energije kroz provedbu raznih politika i postupaka koji kontroliraju potražnju. DSM je obično zadatak energetskih tvrtki radi smanjenja ili potpunog uklanjanja vršnog opterećenja, čime se odgađa ugradnja novih kapaciteta i distribucijskih obje-kata. Uobičajene metode za DSM su: kombinacija visoke učinkovite proizvodnje, smanjenja vršnog opterećenja, preraspodjela vršnog opterećenja, kao i operativni postupci koji olakšavaju učinkovito korištenje električne energije.

Donedavno pod pojmom DSM smatralo se jednostavno smanjenje vršnog opterećenja kod korisnika, odnosno izravnavanje krivulje potrošnje [6]. Međutim, vremenom se pod tim pojmom uvodi širi popis mjera koji uključuje opće smanjenje potrošnje. Stoga se govori da DSM ima dvije ključne sastavnice: energetska efikasnost te odziv potražnje („Demand Response“, DR).

3.3. Mjere energetske efikasnostiPrimjena mjera energetske efikasnosti najbrže donosi rezultate. Uređaji i trošila se zamjenjuju s istim ili sličnim, ali efikasnijim proizvodima. Uz isti učinak, potrošnja ener-gije se smanjuje. Primjeri u industriji bi bili:

– kotlovi - bolja izolacija, bolje održavanje,

– parni sustavi - bolja izolacija, održavanje, korištenje povrata kondenzata, korištenje energetske uporabe otpadne topline, bolja regulacija,

– rasvjeta - zamjena klasičnih rasvjetnih tijela s fluores-centnim rasvjetama, održavanje visoke refleksivnosti zidova,

– elektromotorni pogoni - korištenje efikasnijih motora, korištenje pretvarača napona i frekvencije za regulaciju,

– kompresori - korištenje sustava za uporabu topline, smanjiti temperaturu ulaznog zraka, održavanje,

– visokoučinkovita proizvodnja električne energije i topline u jedinstvenom ciklusu – kogeneracija,

– kompenzacija jalove energije.

3.4. Odziv potražnjeOdziv potražnje ponegdje se izravno poistovjećuje sa sustavima upravljanja potrošnjom (Load Managment, LM), kao u [9] gdje se naglašava sličnost i razlika od mehanizama dinamičkog odziva (Dynamic Demand). Prema [9], DR je mehanizam kojim se upravlja potra-žnjom za električnom snagom kod krajnjeg korisnika kao odgovor na vanjske poticaje npr. cijene električne energije na tržištu. Za razliku od DR koji reagira tek na


podražaje iz mreže (reakcija je na strani korisnika), meha-nizam dinamičkog odziva reagira automatski (temeljem ugrađenih osjetila ili direktnog naloga). Prema [10], [11] odziv potražnje (DR) može se definirati kao promjena načina korištenja električne energije od strane krajnjih korisnika od uobičajenih obrazaca potrošnje, kao odgo-vor na promjene u cijeni električne energije tijekom vre-mena. Nadalje, DR se također mogu definirati kao finan-cijski poticaji namijenjeni da induciraju smanjenje korište-nja električne energije tijekom visoke tržišne cijene ili kada je pouzdanost sustava ugrožena. DR uključuje sve namjerne promjene obrasca potrošnje električne energi-je od strane krajnjeg kupca.

3.5. Primjeri programa DR-aU praksi postoji nekoliko različitih programa DR. Progra-mi se dijele na tarifne i poticajne programe [11].

3.5.1. Tarifni programi

Tarifni programi se nazivaju i na tarifnom sustavu utemelje-ni modeli („Price-Based Demand Respond“; PB-DR). Ova skupina programa bazira se na korisnikovom prilagođava-nju korištenja električne energije sukladno kretanju malo-prodajnih cijena na tržištu električne energije uključujući:

– Višetarifni sustav („Time of Use“, TOU). Na malo-prodajnom tržištu, električna energija se, za sada, gotovo redovno prodaje kroz formu statičnih, višeta-rifnih sustava. Tarife su jedinične vrijednosti električne energije i usluga koju maloprodajni kupci plaćaju opskrbljivačima za usluge u određenom vremenskom periodu. Na našim prostorima uvriježen je dvotarifni sustav: niža (noćna) i viša (dnevna) tarifa. Nadalje, pored jedinične cijene za energiju, tarifni sustav sadr-ži i druge stavke kao što su naknada za angažiranu snagu, jalovu energiju i dr. Korištenjem višetarifnog sustava nastoji se preslikati vremenski profil cijena na veleprodajnom tržištu na maloprodajno tržište [10]. S obzirom na namjenu te mogućnosti očitanja potroš-nje, kupcima se uz određene uvjete pruža izbor razli-čitih podvarijanti tarifnog sustava (modeli: za industri-ju, za kućanstva, i sl.) Prilagođavanje profila potrošnje kupaca, kroz dugoročno planiranje potrošnje, profilu zadanog ili izabranog tarifnog sustava, baza je ovog DR programa. Profil tarifnih cijena je statičan i ne mije-nja se često iz razloga zaštite najmanjih potrošača od rizika tržišta. Međutim, jačanjem utjecaja tržišnih mehanizama, neki opskrbljivači uvode više od dvije tarife, kako bi prije svega smanjili vlastiti rizik od pro-mjenjivosti cijena, a s druge pak strane klijentima ponudili više mogućnosti. Korist od uvođenje višeta-rifnog sustava posebno dolazi do izražaja ako se kombinira s preraspodjelom vršnog opterećenja [12].

– Cijene u realnom vremenu („Real Time Pricing“, RTP). Primjena profila veleprodajnih cijena na razinu maloprodaje je tehnički složen ali u budućnosti

ne izbježan način obračuna potrošnje električne ener-gije za pojedine kupce. Prema ovom programu, maloprodajne cijene prate promjenjivost cijena na veletržištu. RTP se još nazivaju i dinamične tarife [13]. Kupci u ovom programu dobivaju informaciju o satnoj vrijednosti cijena za dan unaprijed ili pak sat unaprijed kako bi mogli prilagoditi svoj profil potrošnje. Mnogi se slažu da je primjena realnih tarifa najefikasniji način DR programa. Korisnici RTP programa su uglavnom veliki potrošači koji raspolažu znanjem i tehnologijom upravljanja potrošnjom u uvjetima dinamičnosti. Međutim, provođenje ovog programa podrazumijeva značajna ulaganja u infrastrukturu elektroenerget-skog sustava, kao što su naprednih brojila [13].

– Cijene vršnog opterećenja („Critical Peak Pricing“, CPP) kombinacija je statičnog (TOU) i dinamičnog (RTP) tarifnog modela. Naime CPP, većim dijelom godine, ima isti profil kao TOU osim u danima ekstre-mno velike cijene el. energije kada se primjenjuju dinamičke tarife kao što je prikazano na Slici 3 [11].

3.5.2. Poticajni programi

Poticajni programi („Incentive-based Demand Respond”; IB-DR) nazivaju se još i na pouzdanosti utemeljeni pro-grami („Reliability-Based DR”). IB-DR su programi koje provode operatori mreže s ciljem da potaknu smanjenje potrošnje električne energije, nudeći korisniku mreže razne financijske poticaje koji su nezavisni od malopro-dajnih cijena. Ovaj program uključuje sporazumne odno-se prema kojima se kupac nagrađuje za provedene mje-re smanjenja potrošnje, ali i kažnjava ukoliko propusti izvršiti preuzete obveze.

Slika 3: TOU, RTP i CPP programi DR-a

Program se provodi u slučajevima kada je smanjenje potrošnje potrebno jer je pouzdanost opskrbe sustava ugrožena (tercijarna regulacija snage), ili kada je cijena na tržištu prevelika. Neke od tih metoda su opisane u nastavku.


– Direktna kontrola potrošnje je klasični program upravljanja potrošnjom koji organizira i provodi opera-ter mreže, a za tu uslugu korisnik mreže prima odre-đenu naknadu [10], [11]. Operater ovim ima moguć-nost i pravo, nakon kratke obavijesti, daljinski isključi-ti potrošnju. Program se najčešće provodi kako bi se izbjeglo preveliko vršno opterećenje, ili u slučajevima koji mogu dovesti do raspada mreže. IB-DR se goto-vo isključivo ugovara s rezidencijalnim potrošačima. Industrija nije pogodno okruženje jer su mogući nekontrolirani gubitci proizvodnje.

– Usluge smanjenja potrošnje na zahtjev. Za razli-ku od prethodne mjere, kupci sami smanjuju ili isklju-čuju vlastitu potrošnju. Poticaj je integriran u tekuću tarifu u obliku popusta ili kredita temeljem korisničke privole (obećanja, suglasnosti) da će potrošnju sma-njiti na traženu vrijednost na zahtjev (tijekom zaguše-nja u mreži). Neispunjenje preuzetih obveza može povući za sobom financijske kazne. Ovu uslugu ugo-varaju i industrijski potrošači.

– Licitacija potražnjom odnosno smanjenjem potrošnje („Demand Bidding“). Ovaj program ima relativnu nisku razinu rizika jer kupac dobrovoljno lici-tira na tržištu svoju spremnost za smanjenjem potroš-nje tijekom idućeg dana. Ukoliko ponuda bude pri-hvaćena, kupac mora ispuniti ponuđenu uslugu ili riskira penale [10].

– Odziv na hitnu potražnju za smanjenjem potroš-nje slična je usluga kao i smanjenje potrošnje na zahtjev, s tim da se ova odnosi na smanjenje odno-sno isključenje potrošnje u slučaju nužde radi sprje-čavanja raspada sustava.

– Ekonomske metode motiviraju krajnjeg korisnika na smanjenje potrošnje kad god je cijena električne energije visoka na spot tržištu [11]. Usluga je zastu-pljena kako na tržištu energije, tako i na tržištu kapa-citeta [10]. Naime, smanjenje snage potrošnje u defi-niranom budućem razdoblju ima tržišni ekvivalent povećanju raspoložive snage proizvodnih kapaciteta. Sudionici ovog programa unaprijed primaju naknadu za rezervaciju kapaciteta ili penale ukoliko ne ispune preuzetu obvezu.

– DR program pomoćnih usluga. Kao što smo vidjeli u prethodnom poglavlju problematika uravnote-ženja se rješava ili sustavno ili tržišno. Kod sustavnog pristupa operater sustava ugovora pomoćne usluge kojima osigurava stabilnost pogona. S obzirom da je brzina promjene snage potrošnje veća od brzina pro-mjene snage proizvodnje, a na održavanje stabilnosti imaju isti efekt, DR može imati značajnu ulogu u pru-žanju pomoćnih usluga (održavanje frekvencije). Slič-no kao kod proizvodnih postrojenja koje pružaju pomoćnu uslugu, tako se i DR pomoćne usluge naplaćuju kroz rezervaciju plus realizirano smanjenje.

3.6. Strategije upravljanja potrošnjomDSM strategije su mjere koje korisnik pogona poduzima kod upravljanja potražnjom. Tri su temeljne strategije odnosno pristupa korisnika na vanjske ili unutrašnje poti-caje [10], [14]. Prva strategija je smanjiti potrošnju tije-kom perioda vršnog opterećenja u mreži, odnosno tije-kom trajanja visoke cijene električne energije. Ova strate-gija znači gubitak učinka, svjesno žrtvujući dio potrošnje. Strategija se u literaturi naziva „Peak shedding„ [6] ili „Load shedding“ u [15]. Strategija prikazana na Slici 4 nije jako zastupljena u industriji, osim u slučajevima kad dobit od provođenje metode donosi veći financijski učinak od nastale štete zbog gubitka proizvodnje. Smanjivanje potrošnje rijetko prolazi bez smanjenja učinka, stoga popis prioriteta određuje redoslijed isključivanja ili smanji-vanja snage potrošnje. U praksi postoje namjenski susta-vi za upravljanje potražnjom odnosno snagom potrošnje4 i to u dvije inačice: brza i spora. Brzo upravljanje potroš-njom („Fast Load Managment“, FLM) koristi se u mikro-mrežama kada je zbog iznenadnog kvara ili prorade vanjske zaštite mikromreža prelazi u otočni pogon i potrebno je održati radnu frekvenciju. Drugi oblik je spo-ro upravljanje potrošnjom („Slow Laod Managment“) koji se koristi za smanjenje vršnog opterećenja. U ovu strate-giju spada i primjena energetske efikasnosti.

Slika 4: Smanjenje vršne potrošnje

Strategija smanjenja potrošnje može se koristiti i bez negativnog utjecaja na ukupni učinak na način da se tije-kom visoke tarife smanji snaga potrošnje, a tijekom niske tarife potrošnja poveća preko nominalne kako bi se „nadoknadio“ propušteni učinak (količina korisnog rada). Ovakva promjena u dinamici vrlo često podrazumijeva postojanje skladišta koji će preuzeti viškove proizvodnje ili nadoknaditi proizvodnju.

Druga strategija je preraspodjela potrošnje izvan peri-oda visoke tarife (vršne potrošnje) u period niske tarife, ali po mogućnosti bez utjecaja na sumarni učinak. U indu-striji ova strategija se posebno razmatra i primjenjiva je

4 Bitno je imati na umu da upravljanje potrošnjom u ovom kontekstu nije isto što i regulacija snage koja je izravna posljedica zahtjeve teh-nologije.


samo na dio procesa koji se odvijaju neovisno od drugih, odnosno neosjetljivi su na određeno vrijeme provođenja. U literaturi ova se metoda naziva i „Peak shaving“ [6] odnosno „Load shifting“ [7], [15], Slika 5.

Slika 5: Preraspodjela vršne potrošnje

Treća strategija je vlastita proizvodnja električne ener-gije u vremenu visoke tarife. Ova strategija je posebno interesantna za industriju. Kao izvori energije koriste se konvencionalna goriva kao što su prirodni plin ili dizel goriva, te nekonvencionalna kao što su sunčeva energija, energija vjetra, bioplin, biomasa ili otpad koji je nastao iz procesa proizvodnje [15]. Više o ovoj temi je objašnjeno u poglavlju o upravljanju izvorima. U ovu kategoriju sva-kako spada vlastita proizvodnja energije, kao što je ilu-strirano na Slici 6.

Slika 6: Vlastita proizvodnja EE

3.6.1. Odabir strategije upravljanja potražnjom i upravljanja potrošnjom u industriji

Pod strategijom upravljanja potražnjom podrazumijeva-mo izbor skupa mjera koje korisnik industrijskog postro-jenja koristi kako bi snagu potrošnje održao na optimal-noj razini. Na izbor mjera prvenstveno utječe vrsta indu-strijskog postrojenja. Kao što je u prethodnom poglavlju rečeno, tri su osnovne strategije: smanjiti snagu potroš-

nje, premjestiti vršnu potrošnju u period niže tarife i vla-stita proizvodnja.

Industrijsko okruženje je procesno orijentirana arhitektu-ra u kojoj međusobno ovisno koegzistiraju tri tehnološke platforme: procesna tehnologija (PT), energetska tehno-logija (ET), te informacijsko-komunikacijska tehnologija (ICT). Procesna tehnologija je stožerna tehnologija i odre-đuje svrhu i rad ostalih. Energetska tehnologija u indu-strijskom okruženju zadužena je za dobavu i/ili proizvod-nju, te distribuciju energije. Naposljetku, treća sastavnica je informacijsko-komunikacijska tehnologija koja omogu-ćava upravljanje tokovima kako robe, materijala ili usluga, tako i energije. Provedba analize mogućnosti primjene određene strategije odvija se u pet koraka kako slijede:

Prvi korak je prikupljanje podataka o potrošnji energije tijekom proizvodnih ciklusa [6]. O gustoći podataka ovisi kvaliteta analize. S obzirom da je 15-minutni interval jedi-nični interval za obračun električne energije, praktično je izabrati taj vremenski interval i za druge vrste energena-ta. Podaci o potrošnji prikazuju se kao vremenski dija-gram ili kao krivulja trajanja opterećenja. Ova potonja je praktična za korištenje jer na vidljiv način indicira stanje maksimalne potrošnje (amplituda i dužina trajanja).

Drugi korak je dekompozicija industrijskog postrojenja u procese i podprocese, [6]. Na Slici 7 prikazan je procesni model industrijskog postrojenja [16]. Kompo-nente modela su procesi i spremišta. Svaku komponentu karakterizira gradijent toka materijala Q(t), energije P(t), te vremenski dijagram angažmana δ(t)5.

Slika 7: Procesni model industrijsko postrojenja

Procesi se (gledano s energetskog stajališta) mogu treti-rati kao nadomjesna trošila neke snage P(t) i plana angažmana δ(t). Procesi, odnosno, trošila mogu se klasi-ficirati u nekoliko grupa [16].

– Kritični procesi/trošila su takvi procesi, odnosno trošila, koja ni po koju cijenu ne smiju biti isključena.

– Vezani procesi su procesi koji u tehnološkom slijedu ovise jedan o drugom. Takvi se procesi ne mogu razdvajati niti smanjivati potrošnju energije jednog procesa, a to nema utjecaja na drugi.

5 δ(t) = 0,1. Ako postrojenje ne radi onda je 0, ako radi onda je 1.


– Procesi sa skladištima su procesi koji unutar svojih granica ima skladišta poluproizvoda. Dobro dimenzi-onirana skladišta mogu omogućiti pomicanje vršne potrošnje ili smanjenje potrošnje u periodu visoke tarife. Skladište služi za privremeni prihvat polupro-izvoda umjesto da se preusmjeravaju u proces koji je predmet mjera upravljanja potražnjom.

– Upravljivi procesi/trošila su procesi čijom se potrošnjom može na bilo koji način upravljati po inten-zitetu ili vremenu angažiranja. Takva potrošnja je pod-ložna mjerama DR-a. Upravljivost je svojstvo koje ponajviše proizlazi iz opremljenosti tehnološkog pro-cesa tehničkim rješenjima za upravljanje (pretvarači napona i frekvencije, prekidači i sklopnici za daljinski uklop).

– Neupravljivi procesi, odnosno trošila, koji iz razloga (ne)opremljenosti tehničkim rješenjima ili zbog tehno-loških ograničenja, ne mogu biti upravljana. (Npr. pro-ces taljenja željeza u indukcionoj peći. Smanjenje snage taljenja ili prekid može prouzrokovati tehnološ-ke gubitke).

– Raspodjeljivi procesi odnosno trošila su ona čiji se angažman iz tehnoloških razloga može vremenski pomaknuti tijekom proizvodnog ciklusa (dan, tjedan, mjesec ili kvartal).

– Neraspodjeljivi procesi su oni procesi čiji se anga-žman nalazi na kritičnom putu cjelokupnog procesa. Dakle, njegov bi pomak u vremenu prouzrokovao tehnološke gubitke.

– Posebnu kategoriju predstavljaju skladišta. Pod skladištima podrazumijevaju se elementi sustava u kojima je moguće spremiti toplinsku energiju, ras-hladnu energiju, električnu energiju, ili pak tehnološki mediji. Korištenje skladišta u svrhu DSM je „peglanje“ krivulje opterećenja, smanjivanje vršnog opterećenja, popravljanja faktora opterećenja Hsr/Hmax.

Treći korak jest klasifikacija procesa u jednu od grupa: šaržni ili kontinuirani procesi. Šaržni procesi su procesi u kojima se aktivnost unosa robe, materijala, sirovina i energije (i informacija) odvija odvojeno od samog tehno-loškog procesa, odnosno od aktivnosti pražnjenja goto-vog proizvoda ili poluproizvoda, otpada i energije. Primje-ri šaržnih procesa su procesi u reaktorima gdje se reak-tanti prvo unose, zatim započinje aktivacija i tijek procesa i naposljetku pražnjenje reaktora. Jednom započet pro-ces se ne može prekinuti bez većih gubitaka. Taljenje čelika je primjer šaržnog procesa. Kontinuirani procesi su takvi procesi u kojima roba, sirovine, materijali i ener-gija kontinuirano pristižu u proces istodobno dok traje sam proces kao i izlaz gotove robe ili polugotove robe, otpada i energije. Ovaj rad se ne bavi problematikom klasifikacije vrste procesa, nego njihovim utjecajem na mjere DR-a.

Klasifikacija procesa u prvu odnosno drugu kategoriju ponekad nije jednoznačna. Uvidom u oblik krivulje traja-

nja opterećenja može se donijeti odluka o klasifikaciji kako je to prikazano na Slici 8. Krivulja trajanja optereće-nja kod šaržnih procesa ima vidljiv skok (pad) snage u relativno velikom dijelu vremenskog intervala. To znači da postoje periodi velike (trajanje šaržnog procesa) i periodi male potrošnje (punjenje ili pražnjenje šarže). S druge pak strane kontinuirani proces kroz najveći perioda rada ima relativno veliki faktor opterećenja Hsr/Hmax.

Slika 8: Načelna razlika između krivulja trajanja opterećenja šaržnih i kontinuiranih procesa

S tim u svezi vrijedi opće pravilo da su:

– šaržni procesi pogodni za primjenu mjere preraspo-djele vršne potrošnje („Peak shifting“);

– kontinuirani procese pogodni za primjenu metode smanjenja potrošnje ili neke druge metode (energet-ska efikasnost, vlastita proizvodnja energije).

Četvrti korak je analiza stanja procesa i ograničenja. U ovom koraku detaljnije se analiziraju mogućnosti primje-na mjera DR i DSM uz ograničenja [6].

Za šaržne procese:

– Analize satnog rasporeda opterećenja: u koje sate pada puno opterećenje, smanjeno opterećenje ili pak stanje bez opterećenja. Analizu treba provesti stati-stičkom obradom (izračun srednje vrijednosti i stan-dardnog odstupanja).

– Nadalje treba analizirati koja ograničenja stoje nad podprocesima ili cijelim procesom. Da li su procesi raspodjeljivi ili neraspodjeljivi? U slučaju neraspodjelji-vih procesa, preraspodjela opterećenja nije moguća. Mora se primijeniti mjera energetske efikasnosti (sma-njenje potrošnje uz isti učinak).

– Kod analize potrebno je imati na umu svojstva (pod)procesa kao što su vrijeme minimalnog i maksimal-nog mirovanja, odnosno pogona; gradijent pokreta-nja odnosno zaustavljanja procesa.

– Najvažnije ograničenje je da tehnološki ukupni učinak mora ostati isti.

Za kontinuirane procese:


– Slično kao i za šaržne procese - ako je proces vre-menski vezan za određeni dio vremenskog ciklusa, nije moguće primijeniti metodu smanjenja vršne potrošnje. Kao rješenje primjenjuje se mjere poboljša-nja energetske efikasnosti.

Peti korak je određivanje potencijala za DSM. Potencijal DSM može se kvalitativno iskazati slijedećim izrazima: smanjenje potražnje nekog energetskog subjekta (indu-strijskog postrojenja) – (1) i/ili smanjenje troška za potro-šenu električnu energiju – (2).

(1)

(2)

Pri čemu su:

i, j, odbrojavanje vremenskih intervala, te odbrojavanje procesa (skupina trošila koji su kao grupa podvr-gnuti određenoj DSM strategije),

P–j srednja snaga procesa,

δj(ti) funkcija vremenskog angažmana procesa j prije primjene određene DSM strategije. Vrijednosti funk-cije su 0 ili 1,

d*j(ti) funkcija vremenskog angažmana nekog procesa poslije primjene DSM strategije. Vrijednosti funkcije su između 0 i 1 kako bi se kvantificirao efekt sma-njenje potrošnje („Load shedding”),

c(ti) cijena energenta (električne energije) tijekom pro-matranog razdoblja ti,

Dt trajanje obračunskog intervala (15 min ili 1h).

Smanjenje angažirane snage na dnevnoj bazi ima trenut-ni učinak na sustav, ali i na potrošnju korisnika. Ovisno o vrsti ugovora za opskrbu, načinu obračuna te eventualno izabranom programu DR, smanjenje angažirane snage na razini obračunskog intervala ima financijski (poticajni) učinak i na krajnjeg korisnika.

4. ZAKLJUČAKUpravljanje energijom od je zajedničkog interesa kako za operatera sustava, tako i korisnika. Industrijsko okruženje je posebno interesantno jer razina potrošnje i različitost angažiranih korisnih oblika energije omogućuju ne samo upravljanje potrošnjom, nego i dobavom energije. Doba-va energije podrazumijeva bilo koji način angažiranja proizvodnih resursa za potrebe krajnjeg korisnika. Zbog položaja i važnosti energije u industrijskom okruženju, te dodatne vrijednosti koju unosi u predmetni proizvod, upravljanje energijom nije moguće bez interakcije s upravljanjem procesom. Nadalje ICT omogućavaju takvu kvalitetu sučelja prema vanjskim sustavima (tržište na kojem djeluje dotična industrija, tržište energenata, nadređeni sustavi upravljanja) da ih je nemoguće izosta-

viti iz vida kod razmatranja naprednih poslovnih okruže-nja. Po uzoru na napredne mreže („Smart Grid“), mogu-će je provesti integraciju procesne, energijske i informa-tičke tehnologije u jedinstven napredni, umreženi, sustav koji može osigurati optimalno korištenje imovine i proi-zvodnih resursa, održivu interakciju prema vanjskim sustavima i okolišu.

LITERATURA[1] European Commission: European SmartGrids Techno-

logy Platform: Vision and Strategy for Europe’s Electricity Networks of the future, http://europa.eu.int/comm/rese-arch/rtdinfo/index_en.html, 2006.

[2] S. You, Y. Zong, H. W. Bindner, J. Lin, Y. Cai and Y. Song: Optimal dispatch of battery storage in an industrial micro-grid with a mixed portfolio of renewables, Power System Technology (POWERCON), 2014.

[3] S. W. Illerhaus J. F. Verstege: Optimal operation of indu-strial IPPs considering load management strategies, Industry Applications Conference, 2000. Conference Record of the 2000 IEEE, Rome, vol.2., pp. 901-908, 2000.

[4] D. Hernández-Joya, J. Martínez-Carballido: Strategies for energy management in industrial microgrids with a local cogeneration approach, Electronics, Communications and Computing (CONIELECOMP), 2013 International Conference on, Cholula, pp. 17-20, 2013.

[5] Hrvatski operator tržišta energije, “Pravila Organiziranja tržišta električne energije”, NN 121/15

[6] Hrvatski Sabor, “Zakon o tržištu električne energije”, NN 22/13, 102/15.

[7] S. Esmailnajad, J. Sundquist: Demand Side Management in Swedish Industry, Master’s Thesis within the Sustaina-ble, 2014.

[8] B. Davito; H. Tai; R. Uhlaner: The smart grid and the pro-mise of demand-side management, McKinsey on Smart Grid, 3: 8-44, 2010.

[9] P. Palensky and D. Dietrich: Demand Side Management: Demand Response, Intelligent Energy Systems, and Smart Loads, in IEEE Transactions on Industrial Informa-tics, vol. 7, no. 3, pp. 381-388, Aug. 2011.

[10] SMB Smart Grid strategic Group (SG3): IEC Smart Grid Standardization Roadmap, pp, 84-86, June 2010.

[11] M.H. Albadi, E.F.El-Saadany: A Summary of demand res-ponse in electricity markets, Electric Power System Rese-arch vol. 78, pp1989-1996, 2008.

[12] B. Shen, G. Ghatikar, Z. Leo, J. Li, G. Wikler, P. Martin: The Role of Regulatory Reforms, market Changes, and Technology development to make demand response a viable resource in meeting energy challenges, Applied Energy, vol. 130, pp 814-823, 2014.

[13] S. Ashok, R. Banerjee: Optimal Operation of Industrial cogeneration for Load Management, IEEE Transaction on Power System, vol. 18, No 2, May 2003.

[14] S. Buryk, D. Mead, S. Mourato, J. Torriti: Investigating preferences for dynamic electricity tariffs: The effect of environmental and system benefit disclosure Energy Policy, vol. 80, pp 180-195, 2015.

[15] S. Ashok, R. Banerjee: Load Management applications for the industrial sector, Applied Energy, vol. 66, Iss 2, pp 105-111, June 2000.


[16] S. Ashok, R. Banerjee: An Optimization Mode for Industri-al Load Management, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 16. No. 4, pp. 879-884, 2001.

BIOGRAFIJAMario Perić rođen je 1973. u Doboju u Bosni i Hercegovini. Diplomirao na fakultetu elektrotehnike i računarstva u Zagrebu, smjer energetske tehnologije 1997. Na istom fakultetu magistri-rao 2002. na kojemu je doktorat od 2013. Autor je 27 znan-stvenih i stručnih radova kako na domaćim tako i na međuna-rodnim konferencijama i časopisima. Zaposlen je u Končar Inženjering za energetiku i transport na mjestu pomoćnika direktora poslovne jedinice za industriju.

Željko Tomšić rođen je 1957. godine u Vrbovcu. Na Elektro-tehničkom fakultetu u Zagrebu (danas Fakultet elektrotehnike i računarstva) diplomirao je 1981. godine na smjeru elektroener-getika. Na istom fakultetu i smjeru magistrirao je 1990., a dok-torirao 2001. godine na kojem danas radi kao profesor na Zavodu za visoki napon i energetiku.

Koautor je dva sveučilišna udžbenika: „Elektrane i okoliš“ i „Sustavno gospodarenje energijom i upravljanje utjecajima na okoliš u industriji“. Objavio preko 100 radova u međunarodnim i domaćim časopisima i zbornicima radova međunarodnih konferencija i savjetovanja i međunarodnih radionica, te je koa-utor na preko pedeset znanstvenih i stručnih studija.

Tomislav Tomiša rođen je 1954. u Varaždinu u Hrvatskoj. Diplomirao je na Elektrotehničkom fakultetu u Zagrebu 1977. gdje je i magistrirao 1985. Doktorsku disertaciju iz područja elektroenergetike obranio je 1995. na Fakultetu elektrotehnike i računarstva u Zagrebu, na kojem radi kao redoviti profesor. Autor je stotinjak znanstvenih i stručnih radova na domaćim i međunarodnim skupovima.

Jelena Galešić rođena je 1984. u Zadru u Hrvatskoj. Diplomi-rala je na Fakultetu elektrotehnike i računarstva u Zagrebu 2008, smjer elektrostrojarstvo i automatizacija. Zaposlena je u Končar Inženjeringu za energetiku i transport na mjestu vodite-lja projekata. Autor je nekoliko članaka na domaćim konferencijama.


UVOD Svih sedam rudnika iz sastava Koncerna EPBiH uglav-nom rade za potrebe Elektroprivrede BiH, ali su značajni i za snabdijevanje industrije, široke i opće potrošnje u BiH. Elektroprivreda BiH kao bazni konzument domaćih ugljeva u svojim termoelektranama spaljuje 80-95% uglja koji se proizvede u rudnicima. Rudnici uglja “Kreka”, “Đurđevik” i “Banovići” isporučuju ugalj TE “Tuzla”, dok se TE “Kakanj” snabdijeva ugljevima iz rudnika Srednjo-bosanskog bazena “Kakanj”, “Breza”, “Zenica”, “Bila” i “Gračanica”.

Svaki od rudnika u Koncernu EPBiH je specifičan i razli-čit. Jedni koriste površinske sisteme eksploatacije, drugi podzemne metode a treći i jedne i druge. U površinskoj eksploataciji u procesu skidanja otkrivke primjenjuju se kontinuirani i diskontinuirani sistemi. Podzemni rudnici eksploatišu jedan ili više slojeva lignita ili mrkog uglja. U slojevima koji su dovoljno ravni koristi se metod širokog čela, u jednoj ili više etaža ili metode s natkopnim dobija-njem uglja, a radovi na čelu kreću se od ručnih do pot-puno mehanizovanih. Slojevi koji strmije zaliježu otkopa-vaju se komornom tehnikom, s brojnim varijacijama, zavisno od jedinstvenih geoloških i geomehaničkih pro-blema na svakom pojedinom rudniku.

Neki rudnici imaju velike rezerve, dok su drugi gotovo iscrpili ekonomski eksploatabilne rezerve. Kvalitet uglja

Sažetak: Naveliko je poznata i tačna konstatacija „da ugalj u sistemu proizvodnje električne energije na nivou Federacije BiH ima strateš-ku i nezamjenjivu ulogu i da će tako ostati i u narednom periodu“. U prilog tome ide i razvojna politika EPBiH koja je uveliko krenula u projektovanje i izgradnju novih/zamjenskih blokova u Tuzli i Kaknju. Termoblok 7 u Tuzli je kogenerativni, spaljivat će lignite iz RU „Kreka“. Također, donesena je odluka da se u Kaknju gradi novi/zamjenski, kogenerativni blok 8 koji bi trebao preuzeti proizvodnju iz trenutnih blokova. Strateški plan EPBiH je da u budućnosti ima samo dva visokoefikasna kogeneracijska bloka (izgrađena u skladu s BAT tehnolo-gijama i sa stepenom efikasnosti većim od 42%) jedan u Tuzli a drugi u Kaknju, koji će kapacitetom zadovoljiti potrebe tržišta. Izgradnja novih/zamjenskih blokova koji će koristiti domaće ugljeve osigurat će rudnicima Koncerna EPBiH siguran plasman i dugoročan rad. Rad sagledava opšte stanje u rudnicima i prezentira dugoročne projekcije isporuka uglja prema termoelektranama EPBiH.

Ključne riječi: ugalj, rudnici, proizvodnja, dugoročni plan, termoelektrana

Abstract: It is a well-known and correct fact that “the coal has a strategic and irreplaceable role in the electricity production system of the Federation of BiH and will remain so in the future”. In favour of this fact goes the development policy of EPBiH, which has already started design and construction of new/replacement thermal power plant units in Tuzla and Kakanj. The new Unit 7 in Tuzla is a cogene-ration unit, which will burn lignite coals from the “Kreka” coal mine. The construction of the Unit 7 in Tuzla is scheduled to start in 2017. Also, the decision has been made to construct a new/replacement cogeneration Unit 8 in Kakanj, which should take over the electricity production from old units in that thermal power plant. Strategic plan of EPBiH for the future is to have two highly efficient cogeneration units (built according to BAT technologies and with efficiency greater than 42%), one in Tuzla and one in Kakanj, which would satisfy the market needs. The construction of new/replacement units, which will burn domestic coals, will ensure a secure market of coal and long term operations. This paper analyses the general state of coal mines and presents the long term projections of coal supply for thermal power plants of EPBiH.

Key words: coal, mines, production, long term plan, thermal power plant


TRENUTNO STANJE U RUDNICIMA KONCERNA EPBIH I DUGOROČNI PLAN ISPORUKA UGLJA

PREMA TE “TUZLA” I “KAKANJ”

CURRENT STATE OF COAL MINES OF THE EP BIH CONCERN AND LONG TERM PLAN OF COAL SUPPLY

FOR THERMAL POWER PLANTS “TUZLA” AND “KAKANJ”

Edin Lapandić1

1 JP Elektroprivreda BiH d.d. - Sarajevo, Bosna i Hercegovina [email protected]

Rad dostavljen: oktobar 2016. Rad prihvaćen: novembar 2016.


znatno varira sa širokim rasponom toplotne vrijednosti, sadržaja vlage, pepela i sumpora

Svaki rudnik ima niz vlastitih jedinstvenih problema, pita-nja i izazova, ali gotovo svi imaju zajedničku činjenicu da im je jako potreban kapital za zemljište, infrastrukturu, opremu, servisiranje obaveza prema državi i dobavljači-ma, da imaju višak radnika i veliki procenat invalida. U ovakvoj situaciji rudnici Koncerna u poređenju s rudnici-ma uglja u svijetu sa sličnom opremom i slične veličine, imaju nisku produktivnost. Iz navedenog je proistekla nužnost pokretanja novog programa prestrukturuiranja rudnika Koncerna EPBiH.

Nakon pet godina poslovanja u sastavu Koncerna EPBiH rudnici nisu konsolidovani i restrukturirani kako je prvo-bitno bilo zamišljeno. U dužem periodu u rudnicima uglja prisutni su brojni problemi koji nepovoljno djeluju i ogra-ničavaju dinamički razvoj rudnika, kao što su:

- veliko zaostajanje u skidanju otkrivke, narušena geo-metrija površinskih kopova, ugao radnih kosina nije u projektovanim granicama;

- proizvodnja se ostvaruje zastarjelom tehnologijom, uz velike probleme i teškoće kod uvođenja nove opreme u rudnicima s podzemnom eksploatacijom i otežanim uslovima rada zbog većih dubina, pritisaka i pojava vode i plinova;

- višak radnika i problem fluktuacije i nedostatka broja proizvodnih radnika, njihove nepovoljne starosne i kvalifikacione strukture, uz visok broj invalida rada (>21%) i radnika sa smanjenom radnom sposobno-šću;

- zaostajanje u pripremnim radovima kao posljedica nedostatka finansijskih sredstava za nabavku opreme rezervnih dijelova i repromaterijala.

Zbog navedenog (izuzme li se rudnik Gračanica) situacija u rudnicima je veoma složena.

- Rudnici su u teškoj finansijskoj situaciji i negativno posluju.

- Poslovanje rudnika je ekonomski neodrživo.

- Proizvodna cijena uglja prema EPBiH je veća od pro-dajne pri čemu se stvara stalni pritisak na promjenu cijene uglja i električne energije.

- Procesi proizvodnje uglja su neoptimizirani.

- Veliki broj zaposlenih u odnosu na obim proizvodnje uglja i prihode - niska produktivnost.

- Rudnici imaju velike nezmirene obaveze prema državi (porezi, doprinosi) i dobavljačima.

- Nedovoljna proizvodnja uglja potrebnog kvaliteta za snabdijevanje postojećih i planiranih proizvodnih ter-mo kapaciteta.

- Sigurnost na radu nije na potrebnom nivou.

1. TRENUTNO STANJE U RUDNICIMA - KLJUČNI POKAZATELJI

1.1. Rezerve ugljaBilansne rezerve na nivou Koncerna EPBiH (Tabela I) predstavljaju samo 48,45% ukupnih geoloških rezervi, vanbilansne 17,47% i potencijalne 34,08% što je posljedi-ca niskog obima istraživanja [1]. Od ukupno 853,9 milio-na tona uglja eksploatacionih rezervi rudnicima koji su od strateškog značaja za Koncern pripada 78% ukupnih rezervi uglja (“Kreka” 54%, “Kakanj” 18,1% i “Breza” 5,38%).

1.2. Kvalitet ugljaLigniti koji se eksploatišu u rudnicima Koncerna su s pro-sječnom toplotnom vrijednošću između 7.500-12.600 (kJ/kg) [2]. Ugalj sadrži 0,2-1,0% sumpora, 5-9% pepela, i 35-53% vlage [2]. Mrki ugljevi imaju prosječnu toplotnu vrijednost od 16.750 (kJ/kg), ali i značajan procenat sum-pora (2-6%), pepela (10-45%) i vlage (10-25%), što sma-njuje opseg njegovog korištenja, naročito imajući u vidu duge relacije transporta i pitanja ekologije [2]. Najbolju prosječnu toplotnu vrijednost uglja ima ugalj iz rudnika “Đurđevik”, dok najnižu prosječnu toplotnu vrijednost imaju ligniti iz rudnika “Kreka” i “Gračanica”. Opći prikaz prosječnog kvaliteta uglja po rudnicima prikazan je u Tabeli II.

Tabela I: Ukupne rezerve uglja Koncerna EPBiH (000) t

R.b. RudnikBilansne(A+B+C1)

Vanbilansne(A+B+C1)

Potencijalne(C2+D1+D2)

Ukupne geološke

Eksploat. (A+B+C1)

Eksp. na dan 31.12.2008.

1 RU Kreka 743.954 322.833 59.407 1.126. 194 456.008 462.809

2 RMU Đurđevik 60.183 4.963 0 65.146 54.524 51.990

3 RMU Kakanj 256.536 56.525 127.604 440.665 204.839 154.562

4 RMU Breza 49.244 23.928 0 73.172 28.098 45.953

5 RMU Zenica 179.843 59.931 721.369 961.143 131.800 120.918

6 RMU Bila 26.808 10.373 25.354 62.535 16.091 9.509

7 RU Gračanica 10.657 0 0 10.657 10.657 8.167

Ukupno lignit 754.611 322.833 59.407 1.136.851 466.665 470.976

Ukupno mrki ugalj 572.614 155.720 874.327 1.602.661 435.352 382.932

Ukupno Koncern EPBiH 1.327.225 478.553 933.734 2.739.512 902.017 853.908

Izvor: Studija energetskog sektora u BiH (2008)


1.3. ProizvodnjaPokazatelji proizvodnje uglja [3] u prikazanom periodu značajno odstupaju od planova i imaju trend pada od 2011. godine kada je postignuta maksimalna proizvod-nja. Nakon toga proizvodnja uglja počinje padati, što je dodatno potpomognuto elementarnim nepogodama iz 2014. godine.

Glavni uzroci pada proizvodnje su identifikovani, radi se o nesrećama s ozbiljnim posljedicama koje su uticale na dalji tok proizvodnje i poslovanje rudnika.

- RU “Kreka”.

Nakon poplava koje su se desile 2014. godine rudnik “Kreka” pretrpio je velike štete: potpuno potapanje krate-ra površinskog kopa “Šikulje” u Lukavcu; potapanje radi-lišta i aktiviranje klizišta u površinskom kopu “Dubrave”; potapanje starih kratera bivšeg kopa Lukavačka Rijeka koji se nalaze iznad podzemnih radova Rudnika “Mra-mor” u Mramoru i potapanje i devastacija željezničkih kolosijeka pogona “Željeznički prevoz”. Jedan dio opre-me je uništen, a drugi je u fazi remonta ili je remontovan. Zbog pretrpjele štete ovaj rudnik još uvijek se nije opo-ravio. Potrebna sredstva za stabilizaciju proizvodnje izno-se oko 160 miliona KM.

- RMU “Zenica”

U jami “Raspotočje” u septembru 2014. godine desio se razorni gorski udar sa smrtnim posljedicama, zbog čega je Federalna rudarska inspekcija zabranila rad na radilišti-ma u istočnom dijelu VIII tektonske terase Glavnog uglje-nog sloja. Priprema novih radilišta gdje će se eksplataci-

ja obavljati širokočelnom metodom je u toku. Nabavka i instalacija nove opreme planirana je sredinom 2017. godine. Od posljedica gorskog udara rudnik se još nije oporavio.

- RMU “Breza”

6. maja 2012. godine u jami “Sretno” dogodila nesreća. Požar izazvan oksidacijom uništio je veći dio jame. Jama je zatvorena odmah nakon nesreće, a radovi na saniranju oštećenja od požara počeli su na jesen 2012. godine. Eksploatacija uglja u ovoj jami je nastavljena, ali su posljedice izazvane ovom nesrećom unazadile razvoj rudarskih radova zbog čega oporavak ide sporo.

Ukupna proizvodnja uglja po rudnicima prikazana je u Tabeli III.

1.4. Ukupan broj zaposlenihOd momenta integracije rudnika i EPBIH do kraja 2015. godine ukupan broj zaposlenih [3] smanjen je za 18% (-1841 radnik) i uglavnom je plod prirodnog odliva radnika (Tabela IV). Stimulativne otpremnine prihvatio je zane-marljiv broj radnika. Ovaj trend se bilježi kod rudnika koji se bave i površinskom i podzemnom eksploatacijom, međutim, u rudnicima koji eksploataciju obavljaju isključi-vo podzemnim metodama broj zaposlenih se povećao. Razlog je u tome što podzemni rudnici imaju više pogona za eksploataciju koji sami po sebi zahtijevaju veliki broj izvršilaca (četverobrigadni sistem). Konačan broj zapo-slenih u rudnicima bit će definisan novim Programom prestrukturiranja rudnika koji je u fazi izrade.

1.5. Poslovanje rudnikaPresjek stanja poslovanja rudnika [3] urađen je za period 2010-2015. godine iz čega se može konstatovati da je stanje u rudnicima veoma složeno i da rudnici imaju veli-ke poteškoće u poslovanju. Iako je do kraja 2015. godine u rudnike Koncerna uloženo preko 308 mil KM [3] (152,5 mil. KM po osnovu Odluka o dokapitalizaciji rudnika od strane Vladajućeg društva i 155,6 mil. KM po osnovu Zakona o finansijskoj konsolidaciji rudnika iz Budžeta FBiH) ovo stanje se nije promijenilo, rudnici su nastavili s nerentabilnim poslovanjem.

Tabela II: Kvalitet uglja po rudnicima

R.b. RudnikHd

(GJ/t)Vlaga(%)

Pepeo(%)

Sumpor(%)

1 RU Kreka 11,31 38,7 13,06 0,61

2 RMU Đurđevik 17,95 9,42 25,77 2,3

3 RMU Kakanj 12,5-16,07 5,7-9,16 35,49-42,75 1,4-3,85

4 RMU Breza 14428 6,61 30,99 2,54

5 RMU Zenica 17,619 12,58 22,32 3,65

6 RMU Bila 14503 15,84 24,65 4,69

7 RU Gračanica 10,746 32,43 17,06 2,95

Izvor: Studija energetskog sektora u BiH (2008)

Tabela III: Proizvodnja po rudnicima (000) t

R.b. Rudnik 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

1 RU Kreka 2.507 2.317 2.643 2.496 2.109 1.871 1.808

2 RMU Đurđevik 446 523 597 586 481 466 526

3 RMU Kakanj 1.174 1.076 1.118 1.163 1.080 1.101 1.008

4 RMU Breza 400 429 463 472 462 456 473

5 RMU Zenica 308 198 319 337 348 292 271

6 RMU Bila 92 95 103 117 160 177 137

7 RU Gračanica 268 253 255 307 264 349 304

UKUPNO 5.195 4.891 5.498 5.478 4.904 4.712 4.527

Izvor: Analiza upravljanja rudnicima, 2015.


Posljedica pada proizvodnje je trend povećavanja uku-pnog gubitka nakon 2012. godine, koji u 2015. dostiže maksimalni nivo od 107,7 mil KM (Tabela V) u čemu pred-njače rudnici “Kreka”, “Breza” i “Zenica” zbog naprijed navedenih razloga [3]. Posebno je zabrinjavajuće da više od polovine ukupnih gubitaka pripada strateškim rudni-cima “Kreka” i “Kakanj” koji su najveći dobavljači uglja za termoelektrane EPBiH i na kojim se zasniva izgradnja novih/zamjenskih blokova u Tuzli i Kaknju.

U izvještajima nezavisnih revizora i Odbora za reviziju [3] za većinu rudnika važe sljedeće konstatacije:

- kontinuirano poslovanje s gubitkom i problem likvid-nosti što može uzrokovati neizvjesnost nastavka poslovanja,

- veliki iznos akumuliranog gubitka i značajan gubitak u odnosu na osnovni kapital,

- velike obaveze (prema državi, dobavljačima i kredito-rima),

- potencijalne (neiskazane) obaveze (sudski sporovi, kamate, koncesije, rekultivacije...),

- precijenjena imovina.

2. PLAN ISPORUKA UGLJA PREMA TERMOELEKTRANAMA EPBIH

Na osnovu iskazanih potrebnih količina i kvaliteta ugljeva za ostvarenju elektroenergetskog bilansa do 2035. godi-ne projektovane su mješavine i ukupne količine ugljeva koji će se spaljivati u termoelektranama “Kakanj” i “Tuzla” (Tabela VI). Mješavine ugljeva bazirane na vrsti i toplotnoj vrijednosti diktirale su projekcije ukupnih količina uglja koje su potrebne termoelektranama.

Puštanjem u rad bloka 7 u TE “Tuzla” i bloka 8 TE “Kakanj” ukupne potrebe za ugljem [4] će iznositi gotovo 7 miliona tona (TE “Tuzla” 4.177 a TE “Kakanj” 2,814 milo-na tona).

Tabela IV: Ukupan broj zaposlenih

R.b. Rudnik 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

1. RU Kreka 4.014 3.872 3.657 3.475 3.255 3.010 2.754

2. RMU Đurđevik 1.148 1.147 1.106 1.037 972 945 904

3. RMU Kakanj 2.126 2.092 2.024 1.952 1.989 1.906 1.747

4. RMU Breza 1.199 1.255 1.265 1.268 1.252 1.262 1.212

5. RMU Zenica 1.465 1.423 1.439 1.508 1.504 1.469 1.452

6. RMU Bila 299 292 280 276 280 354 357

7. RU Gračanica 209 210 210 209 200 199 193

UKUPNO 10.460 10.291 9.981 9.725 9.452 9.145 8.619

lzvor: Analiza upravljanja rudnicima, 2015.

Tabela V: Rezultati poslovanja rudnika

Godina/rudnici Kreka Đurđevik Kakanj Breza Gračanica Bila Zenica Ukupno

2010

Prihodi 131,5 47,0 66,0 36,4 12,6 8,3 19,2 321,0

Rashodi 162,6 45,7 74,2 44,4 12,5 8,5 39,3 387,2

Rezultat -31,1 1,3 -8,2 -8,0 0,1 -0,2 -20,1 -66,2

2011

Prihodi 144,4 46,6 70,3 44,5 13,5 8,5 34,9 362,7

Rashodi 161,9 52,4 82,5 46,7 13,4 8,8 49,0 414,7

Rezultat -17,5 -5,8 -12,2 -2,2 0,1 -0,3 -14,2 -52,1

2012

Prihodi 130,5 45,1 75,4 44,6 15,4 9,7 35,8 356,4

Rashodi 158,0 44,9 79,9 44,8 14,8 10,7 45,5 398,6

Rezultat -27,5 0,1 -4,5 -0,2 0,5 -0,9 -9,7 -42,2

2013

Prihodi 116,9 39,5 74,9 41,2 16,5 15,7 48,6 353,3

Rashodi 155,9 43,5 79,1 44,1 16,0 15,6 54,4 408,6

Rezultat -39,0 -4,0 -4,2 -2,9 0,5 0,1 -5,8 -55,3

2014

Prihodi 94,7 37,2 72,3 31,0 19,1 16,3 36,7 307,3

Rashodi 127,7 42,9 85,9 40,3 17,6 17,9 59,5 391,8

Rezultat -33,0 -5,7 -13,6 -9,3 1,5 -1,6 -22,8 -84,5

2015

Prihodi 90,3 35,4 63,5 28,3 19,2 14,3 35,1 286,1

Rashodi 123,3 43,0 85,3 51,0 14,3 19,9 56,9 393,7

Rezultat -33,0 -,76 -21,8 -22,7 4,9 -5,6 -21,8 -107,6

Izvor: Analiza upravljanja rudnicima, 2015.


2.1. TE “Tuzla” - dugoročni plan isporukaUgalj se za TE “Tuzla” nabavlja iz RU “Kreka” ligniti (Pogo-ni: Šikulje, Dubrave, Mramor), RMU “Banovići,” mrki I i mrki II, RMU “Đurđevik” mrki I, mrki I talog, i mrki II, RL “Stanari”, lignit, i RU “Gračanica”. Od 1. aprila 2016. godi-ne obustavljena je doprema uglja iz Rudnika “Stanari.”

Blokovi 3, 4 i 5 u TE “Tuzla” originalno su projektovani na jedan ugalj - lignit, što je imalo za posljedicu odabir teh-nologije i opreme na dopremi uglja koja nije striktno predviđena za miješanje i homogenizaciju [5]. Danas se ugalj za ove blokove obezbjeđuje mješavinom lignita iz Rudnika “Kreka” (pogoni Dubrave, Šikulje, Mramor) i mrkog uglja “Banovići I”, u približnom omjeru po masi (75-80):(20-25)%, respektivno, te RL “Stanari”, RU “Gra-čanica”, mrki ugalj M1 Višća i mrki ugalj M1 “Đurđevik” – talog do 3 mm.

Blok 6 u TE “Tuzla” projektovan je na ugalj karakteristika mrkog uglja boljeg kvaliteta koji se obezbjeđuje mrkim ugljem II iz rudnika “Banovići” i mrkim ugljem II iz rudnika “Đurđevik”.

Budući blok 7 u TE Tuzla snabdijevat će se lignitima iz površinskih kopova “Šikulje” i “Dubrave”.

Projekcija isporuke ugljeva (Tabela VII) prema TE “Tuzla” [4] urađena je u jednom scenariju i karakterišu je sljedeći elementi:

– Maksimalna proizvodnja lignita u TE “Tuzla” 3,16-3,18 miliona tona, bit će dostignuta 2024. godine i na tom nivou će se zadržati do 2035.

– Novi blok 7 u TE “Tuzla” koji će početi s radom 2021. bit će snabdijevan lignitima iz površinskih kopova “Šikulje” i “Dubrave” u podjednakom omjeru od po 1,5 mil. tona. Godišnje potrebe bloka 7 iznose cca 2,6 mil. tona lignita.

Površinski kopovi “Šikulje” i “Dubrave” će u planskom periodu osim snabdijevanja bloka 7 u TE “Tuzla” nastaviti i sa isporukama prema bloku 5 u omjeru 81,5:18,5% u korist bloka 7.

– Blok 5 TE “Tuzla” prema dosadašnjim planovima neće biti zaustavljen. Novim planom on će nastaviti s radom do 2035. Mješavina za ovaj blok bit će obezbijeđena dijelom iz površinskih kopova “Dubrave” i “Šikulje”, dijelom iz jame “Mramor” i jednim dijelom mrkim ugljem tipa Mrki I u iznosu oko 180.000 tona od čega “Đurđevik” 120.000, a “Banovići” 60.000 tona.

Tabela VI: Struktura isporuke uglja za TE ”Tuzla” i ”Kakanj” 2016-2035. (000) t

Termoelektrane Vrsta uglja 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035

TE Tuzla Σ Ligniti 2.223 2.149 2.208 2.263 2.261 2.263 3.100 3.138 3.161 3.162 3.167 3.169 3.170 3.172 3.173 3.174 3.176 3.177 3.179 3.180

- Novi blok 0 0 0 0 0 640 2.073 2.517 2.578 2.579 2.581 2.583 2.584 2.586 2.587 2.588 2.590 2.591 2.593 2.594

- Stari blokovi 2.223 2.149 2.208 2.263 2.261 1.623 1.027 621 583 583 586 586 586 586 586 586 586 586 586 586

TE Tuzla Σ Mrki 1.585 1.531 1.590 1.571 1.571 1.360 1.021 1.008 996 996 997 996 996 997 996 996 997 996 996 997

- Mrki 741 719 738 718 718 509 322 195 183 183 184 183 183 184 183 183 184 183 183 184

- Mrki II 844 812 852 853 853 851 699 813 813 813 813 813 813 813 813 813 813 813 813 813

TE Tuzla ligniti + mrki 3.808 3.680 3.798 3.834 3.832 3.623 4.121 4.146 4.157 4.158 4.164 4.165 4.166 4.169 4.169 4.170 4.173 4.173 4.175 4.177

TE Kakanj ukupno 2.030 2.112 2.048 2.052 2.064 2.064 2.061 2.026 2.201 2.784 2.733 2.767 2.812 2.812 2.813 2.813 2.813 2.813 2.814 2.814

- Novi blok Mrki 0 0 0 0 0 0 0 0 291 1.097 1.346 1.381 1.381 1.381 1.381 1.382 1.382 1.382 1.382 1.383

- Stari blokovi Mrki 2.03C 2.112 2.048 2.052 2.064 2.064 2.061 2.026 1.910 1.687 1.387 1.386 1.431 1.431 1.432 1.431 1.431 1.431 1.432 1.431

Ukupno EP BiH 5.838 5.792 5.846 5.886 5.896 5.687 6.182 6.172 6.358 6.942 6.897 6.932 6.978 6.981 6.982 6.983 6.986 6.986 6.989 6.991

lzvor: Analiza razvoja i ulaganja u proizvodne EEO JP Elektroprivreda BiH

Tabela VII: Struktura isporuke lignita po rudnicima za TE ”Tuzla” 2016-2035. (000) t

Rudnik uglja Vrsta uglja

2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035

KREKA Σ Ligniti 1.987 2.034 2.093 2.263 2.261 2.263 3.100 3.138 3.161 3.162 3.167 3.169 3.170 3.172 3.173 3.174 3.176 3.177 3.179 3.180

- Novi blok Lignit 0 0 0 0 0 640 2.073 2.517 2.578 2.579 2.581 2.583 2.584 2.586 2.587 2.588 2.590 2.591 2.593 2.594

- Stari blokovi Lignit 1.987 2.034 2.093 2.263 2.261 1.623 1.027 621 583 583 586 586 586 586 586 586 586 586 586 586

PK Dubrave Lignit 1.040 970 970 1.020 1.020 990 1.470 1.496 1.520 1.522 1.525 1.525 1.525 1.525 1.525 1.525 1.527 1.528 1.530 1.531

- Novi blok Lignit 0 0 0 0 0 320 1.040 1.266 1.298 1.300 1.30C 1.300 1.300 1.300 1.300 1.300 1.302 1.303 1.305 1.306

- Stari blok Lignit 1.040 970 970 1.020 1.020 670 430 230 222 222 225 225 225 225 225 225 225 225 225 225

Toplotna vrijednost (GJ/t) 9,293 8,735 8,735 9,440 9,440 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,50C 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500

PK Sikulje Lignit 718 684 743 863 861 973 1.450 1.462 1.491 1.490 1.492 1.494 1.495 1.497 1.498 1.499 1.499 1.499 1.499 1.499

- Novi blok Lignit 0 0 0 0 0 320 1.033 1.251 1.280 1.279 1.281 1.283 1.284 1.286 1.287 1.288 1.288 1.288 1.288 1.288

- Stari blok Lignit 718 684 743 863 861 653 417 211 211 211 211 211 211 211 211 211 211 211 211 211

Toplotna vrijednost (GJ/t) 9,300 8,800 8,80C 9,430 9,430 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,50C 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500 9,500

Jama Mramor Lignit 229 380 380 380 380 300 180 180 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150

- Stari blokovi Lignit 229 380 380 380 380 300 180 180 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150

Toplotna vrijednost (GJ/t) 11,400 11.390 11.340 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400 11.400

GRACANICA Lignit 100 115 115 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0


Toplotna vrijednost (GJ/t) 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000

STANARI Lignit 136 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0


Toplotna vrijednost (GJ/t) 9,000 9,000 9,00C 9,000 9,000 9,000 9,000 9,000 9,000 9,000 9,00C 9,000 9,000 9,000 9,000 9,000 9,000 9,000 9,000 9,000

- Novi blok Lignit 0 0 0 0 0 640 2.073 2.517 2.578 2.579 2.581 2.583 2.584 2.586 2.587 2.588 2.590 2.591 2.593 2.594

- Stari blokovi Lignit 2.223 2.149 2.208 2.263 2.261 1.623 1.027 621 583 583 586 586 586 586 586 586 586 586 586 586

UKUPNO Lignit 2.223 2.149 2.208 2.263 2.261 2.263 3.100 3.138 3.161 3.162 3.167 3.169 3.170 3.172 3.173 3.174 3.176 3.177 3.179 3.180



- TE “Tuzla” u 2016. godini zbog nedostatka uglja, a kako bi zadovoljila potrebe, iz rudnika “Stanari” dopremila je 136 hiljada tona. Osim toga deficit od 100 hiljada tona u periodu 2016-2019. bit će saniran lignitima iz RU “Gračanica”. Prema aktuelnim planovi-ma tek od 2019. godine Rudnik “Kreka” će moći pod-mirivati potrebe TE “Tuzla”.

- Potrebe za mrkim ugljevima (Mrki I i Mrki II) sve do zatvaranja blokova 3 i 4 u TE “Tuzla” bit će na nivou 1,5-1,6 miliona tona, nakon čega će opasti na nivo potreba bloka 5 i bloka 6 (cca 1 mil. tona), koji će također nastaviti s radom do daljnjeg (Tabela VIII). Mrke ugljeve tipa Mrki II za blok 6 dobavljat će rudni-ci “Đurđevik” i “Banovići” u omjeru 48:52%.

- Maksimalna isporuka uglja (ligniti+mrki) prema TE “Tuzla” iznosit će 4,18 miliona tona i bit će dostignuta nakon početka rada bloka 7.

Do početka rada bloka 7 (450 MWe) u TE “Tuzla” 2021. godine, svi postojeći blokovi koji su trenutno u radu imat će preko 40 godina rada i to: blok 3 (100 MWe) - 56 godi-na, blok 4 (200 MWe) - 50 godina, blok 5 - 47 godina, i blok 6 (223 MWe) - 43 godine.

Pošto su svi blokovi pri kraju radnog vijeka, planirani blok 7 je (u biti) zamjenski blok za blokove 3, 4 i 5 u TE “Tuzla” (koji koristi lignite i mrke ugljeve niske toplotne moći), dok je zamjena za blok 6 u TE “Tuzla” (koji konzumira mrke ugljeve) novi blok 1 (350 MWe) u TE “Banovići”. Međutim, prema trenutnim stavovima rad blokova 5 i 6 bit će pro-dužen i konačna odluka o bilansu uglja za TE “Tuzla” bit će poznata nakon definitivne odluke o izgradnji bloka 7. Time će biti razriješene sve nedoumice oko bilansa uglja za TE “Tuzla”.

2.2. TE “Kakanj” - dugoročni plan isporukaSnabdijevanje ugljem blokova TE “Kakanj” vrši se iz rud-nika “Kakanj”, “Breza”, “Zenica”, “Gračanica” i “Bila”. U posljednje vrijeme povremeno se prima i ugalj iz rudnika “Banovići” i “Đurđevik”, uglavnom kao nadomjestak uglju iz rudnika “Kakanj” te iz rudnika “Miljevina”.

Kotlovi su originalno projektovani za sagorijevanje mješa-vine mrkih ugljeva toplotne moći 9.800-16.700 (kJ/kg), ukupne vlažnosti 8-26%, što je u principu odgovaralo mješavini ugljeva “Kakanj”, “Breza” i “Zenica” u približ-nom omjeru 70:20:10 po masi. Blokovi 5, 6 i 7 u TE “Kakanj” su rekonstruisani u proteklom desetogodišnjem periodu, pri čemu su prilikom projektovanja, pored bazne mješavine K:B:Z=70:20:10, u obzir uzeti realni ugljevi kakvi se u posljednje vrijeme isporučuju u TE “Kakanj”, odnosno planiraju se isporučivati u doglednoj budućnosti. Tako je npr. za blok 6 TE “Kakanj” prilikom rekonstrukcije kotla, vršene 2010. godine, u baznom dizajnu kotla uzeta u obzir i očekivana mješavina ugljeva Kakanj:Breza:Zenica:Gračanica:Bila:Livno:Banovi-ći=55:20:9:7:3:1:5 po masi [5]. Prezentirani bilans uglja za TE “Kakanj” (Tabela XI) urađen je prema dostupnim podacima i dokumentima koji su aktuelni i prema njima novi/zamjenski blok 8 u TE “Kakanj” snabdijevat će se mješavinom ugljeva Kakanj:Breza:Zenica u omjeru 70:20:10.

Projekcije isporuka uglja u dugoročnom pogledu karak-terišu sljedeći elementi:

- Stari blokovi TE “Kakanj” snabdijevat će se po uho-danoj dinamici i ranije projektovanoj mješavini koja diktira ukupne količine uglja iz rudnika.

Tabela VIII: Struktura isporuke mrkih ugljeva po rudnicima za TE ”Tuzla” 2016-2035. (000) t

Rudnik uglja Vrsta uglja 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035

ĐURĐEVIK (stari blok) Σ Mrki 546 511 511 511 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510

M1 i talog 170 142 142 142 140 140 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120


Mrki II 376 369 369 369 370 370 390 390 390 390 390 390 390 390 390 390 390 390 390 390


BANOVICI (stari blok) Σ Mrki 1.039 1.020 1.079 1.060 1.061 850 511 498 486 486 487 486 486 487 486 486 487 486 486 487

Mrki l 571 577 596 576 578 369 202 75 63 63 64 63 63 64 63 63 64 63 63 64

Toplotna vrijednost (GJ/t) 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300 12.300

Mrki II 468 443 483 484 483 481 309 423 423 423 423 423 423 423 423 423 423 423 423 423


UKUPNO Mrki l 741 719 738 718 718 509 322 195 183 183 184 183 183 184 183 183 184 183 183 184

UKUPNO Mrki II 844 812 852 853 853 851 699 813 813 813 813 813 813 813 813 813 813 813 813 813

UKUPNO Mrki 1.585 1.531 1.590 1.571 1.571 1.360 1.021 1.008 996 996 997 996 996 997 996 996 997 996 996 997


Tabela IX: Struktura isporuke mrkih ugljeva i lignita po rudnicima za TE ”Tuzla” 2016-2035. (000) t


KREKA (stari+novi blokovi) Lignit 1.987 2.034 2.093 2.263 2.261 2.263 3.100 3.138 3.161 3.162 3.167 3.169 3.170 3.172 3.173 3.174 3.176 3.177 3.179 3.180

GRAČANICA (stari blokovi) Lignit 100 115 115 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

STANARI (stari blokovi) Lignit 136 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

ĐURĐEVIK (stari blokovi) Mrki 546 511 511 511 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510

BANOVIĆI (stari blokovi) Mrki 1.039 1.020 1.079 1.060 1.061 850 511 498 486 486 487 486 486 487 486 486 487 486 486 487

UKUPNO Lignit 2.223 2.149 2.208 2.263 2.261 2.263 3.100 3.138 3.161 3.162 3.167 3.169 3.170 3.172 3.173 3.174 3.176 3.177 3.179 3.180

UKUPNO Mrki 1.585 1.531 1.590 1.571 1.571 1.360 1.021 1.008 996 996 997 996 996 997 996 996 997 996 996 997

UKUPNO TE TUZLA Ligniti+mrki 3.808 3.680 3.798 3.834 3.832 3.623 4.121 4.146 4.157 4.158 4.164 4.165 4.166 4.169 4.169 4.170 4.173 4.173 4.175 4.177



- Novi blok 8 u TE “Kakanj” počinje s radom 2024. godine. Blok broj 5 u TE “Kakanj” nakon odrađenih 58 godina bit će zaustavljen.

- Maksimalna proizvodnja bit će dostignuta poslije puštanja u rad bloka 8 i iznosit će cca 2,8 miliona tona, a na tom nivou će se zadržati do 2035. godine. Do 2024. godine rudnici će biti restrukturirani i moći će zadovoljiti potrebe TE “Kakanj”.

- RMU “Kakanj” planira otvoriti još jedan površinski kop “Repovački potok” koji će s PK “Vrtlište” i jamom “Haljinići” biti u stanju da prema TE “Kakanj isporuču-je 1,5 miliona tona uglja.

- U rudnicima “Breza” i “Zenica” koncem 2019. završit će se proces modernizacije i isti će biti u poziciji da ispunjavaju planske projekcije.

Do planiranog početka rada bloka 8 TE “Kakanj” 2024. godine, svi blokovi koji su trenutno u radu bit će stari preko 35 godina i to kako slijedi: blok 5 (110 MWe) - 55 godina, blok 6 (110 MWe) - 47 godina i blok 7 (110 MWe) - 35 godina.

Izradom nove tehničke dokumentacije za blok 8 u TE “Kakanj” bit će preispitana dosad planirana mješavima mrkih ugljeva. Na osnovu trenutno raspoloživih eksploa-tacionih rezervi i toplotne vrijednosti Srednjobosanskog bazena projektovat će se mješavina mrkih ugljeva kao i snaga budućeg bloka. Novi će blok biti izgrađen uskla-du sa zahtjevima i uvjetima zaštite okoliša, prema propi-sima u EU. Shodno tome, dobijeni rezultati će uticati na novi bilans ugljeva za TE “Kakanj”

3. ZAKLJUČAK Nakon dugogodišnje eksploatacije uglja u rudnicima Koncerna EPBIH (u nekim rudnicima i preko 130 godina)

može se reći da je odavno završena era eksploatacije plitkih i jeftinih ugljeva. Eksploatacijom dubljih ležišta uglja zastarjelom opremom, s narušenim geomehaničkim i rudarsko-geološkim parametrima, uz glomazne i neopti-mizirane organizacione strukture rudnika, ušlo se u zonu nerentabilnog poslovanja, što je za posljedicu imalo kon-tinuiranu akumulaciju dugova i obaveza prema državi, dobavljačima i kreditorima.

S obzirom da je liberalizirano tržište električne energije u BiH i da elektroprivrede BiH više nemaju monopolistički status, električna energija u BiH postala je berzanska roba. Cijena ovog proizvoda neće više zavisiti od nacio-nalnih politika, već od tržišnih uslova. Neprihvatanjem novog načina poslovanja, ili usporavanjem procesa adaptacije na brze promjene, EPBIH zajedno s rudnicima doživjet će krah iz koga će se teško oporaviti.

Znajući da će proizvodnja iz termoelektrana ostati domi-nanta i u budućnosti, došlo je vrijeme da se o rudarstvu u EPBIH drugačije razmišlja. Rudnici se moraju prestruk-turirati i modernizirati kako bi se (u prvom redu) sačuvali od propadanja, a kasnije osposobili za samostalno poslovanje.

Pošto se Akcioni plan prestrukturiranja i modernizacije rudnika uglja u Federaciji Bosne i Hercegovine (FMERI 2004) zbog nedostatka finansijskih sredstava nije odvijao planiranom dinamikom, situacija u rudnicima se dodatno usložnjavala i komplikovala. Nepovoljna struktura zapo-slenih, nedostatak finansija za investiranje te tehnološko zaostajanje u procesu eksploatacije uglja, nisu doveli rudnike u povoljniju situaciju. Ulaganja koja su vršena, uspjela su da održe samo kontinuitet proizvodnje kako bi se prvenstveno zadovoljile potrebe elektroenergetskog bilansa.

Tabela XI: Struktura isporuke uglja po rudnicima za TE ”Kakanj” 2016-2035. (000) t


KAKANJ Mrki 1.170 1.170 1.150 1.120 1.120 1.120 1.120 1.120 1.194 1.544 1.483 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.501

-Novi blok Mrki 0 0 0 0 0 0 0 0 204 768 942 967 967 967 967 967 967 967 967 968

-Stari blok Mrki 1.170 1.170 1.150 1.120 1.120 1.120 1.120 1.120 990 776 541 533 533 533 533 533 533 533 533 533


BREZA Mrki 440 480 450 430 430 430 430 420 460 570 570 570 570 570 570 570 570 570 570 571

-Novi blok Mrki 0 0 0 0 0 0 0 0 58 219 269 276 276 276 276 276 276 276 276 277

-Stari blok Mrki 440 480 450 430 430 430 430 420 402 351 301 294 294 294 294 294 294 294 294 294


ZENICA Mrki 190 232 218 222 229 229 226 201 252 340 340 347 392 392 393 392 392 392 393 392

-Novi blok Mrki 0 0 0 0 0 0 0 0 29 110 135 138 138 138 138 138 138 138 138 138

-Stari blok Mrki 190 232 218 222 229 229 226 201 223 230 205 209 254 254 255 254 254 254 255 254


GRAČANICA Lignit 100 100 100 150 155 155 155 155 155 180 190 200 200 200 200 200 200 200 200 200

-Novi blok Lignit 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

-Stari blok Lignit 100 100 100 150 155 155 155 155 155 180 190 200 200 200 200 200 200 200 200 200


BILA Mrki 130 130 130 130 130 130 130 130 140 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150

-Novi blok Mrki 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

-Stari blok Mrki 130 130 130 130 130 130 130 130 140 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150


UKUPNO Novi blok 0 0 0 0 0 0 0 0 291 1.097 1.346 1.381 1.381 1.381 1.381 1.382 1.382 1.382 1.382 1.383

UKUPNO Stari blok 2.030 2.112 2.048 2.052 2.064 2.064 2.061 2.026 1.910 1.687 1.387 1.386 1.431 1.431 1.432 1.431 1.431 1.431 1.432 1.431

UKUPNO TE KAKANJ 2.030 2.112 2.048 2.052 2.064 2.064 2.061 2.026 2.201 2.784 2.733 2.767 2.812 2.812 2.813 2.813 2.813 2.813 2.814 2.814



Shodno tome, EPBIH kao Vladajuće društvo u Koncernu EPBIH, (duboko svjesna situacije u kojoj se nalazi), 2015. godine donosi Odluku da konačno rudnike osposobi za samostalno poslovanje, kako bi rudnici dostigli proizvod-nu cijenu uglja koja je niža od 4,7 (KM/GJ).

U tom smislu pokrenuta su dva ključna procesa:

- proces dokapitalizacije rudnika - treći investicioni ciklus (ulaganje u rudnike preko 330 mil. KM do kraja 2019. godine) i

- proces prestrukturiranja rudnika.

Oba procesa su u fazi realizacije.

Drugi dio rada prezentira plan dugoročnih projekcija isporuka uglja prema termoelektranama EPBIH iz sedam rudnika iz sastava Koncerna EPBIH. Plan je korigovan u odnosu na projekcije iz Dugoročnog programa razvoja EPBIH i u najvećoj mjeri zavisi od konačnog termina ula-ska novih/zamjenskih blokova u proizvodnju. Svako pomjeranje termina ulaska novih blokova diktirat će dina-miku obustave starih blokova, a što će direktno uticati na bilans uglja. Ovdje treba napomenuti da rudnici osim prema EPBIH jedan dio uglja plasiraju prema industriji i širokoj potrošnji. Te količine uglja u ovom bilansu nisu prikazane.

Bosna i Hercegovina je članica Energetske zajednice i prema potpisanom Ugovoru obavezna je implementirati Treći energetski paket, odnosno provoditi energetsko-kli-matsku politiku EU. Budući da stari blokovi u termoelek-tranama “Kakanj” i Tuzla” neće moći postići zadane stan-

darde, a investiranje u ugradnju filtera će biti neisplativo, otvara se prostor za razradu drugog scenarija a to je:

EPBiH ugasit će stare blokove i izgraditi dva nova termo-bloka po BAT principu a u skladu sa zahtjevima i uvjetima zaštite okoliša i propisa EU. Ti blokovi će imati sisteme za odsumporavanje, efikasne filterske sisteme za čvrste čestice, povišenu energetsku efikasnost kotlova, koge-neracijska postrojenja i niz drugih tehnoloških elemenata.

LITERATURA[1] JP EPBIH: Dugoročni plan razvoja EPBiH do 2030. sa

Strategijskim planom, 2014.

[2] Studija energetskog sektora u BiH, 2008.

[3] E. Aganović: Analiza upravljanja rudnicima sa pregledom rezultata u periodu 2009-2015. JP EPBIH, 2016.

[4] JP EPBIH: Analiza razvoja i ulaganja u proizvodne EEO JP Elektroprivreda BiH (Elaborat u izradi).

[5] Rudarski Institut Tuzla d.d. Tuzla: Studija Uticaj kvaliteta uglja na troškove proizvodnje električne energije i cijenu uglja, 2015.

BIOGRAFIJAEdin Lapandić rođen je 11. januara 1971. godine u Banovićima. Doktor je tehničkih nauka iz područja rudarstva od 2008. godi-ne. Trenutno je zaposlen u JP EPBIH na mjestu vodećeg struč-nog saradnika za razvoj rudnika. Naučnim istraživanjem u polju energetike i rudarstva bavi se dvije decenije. Autor i koautor je jedne knjige, 38 naučnih i stručnih radova i jednog tehničkog unapređenja. Učesnik mnogih načnih skupova, simpozijuma i kongresa na kojima je sedam puta bio član naučnih odbora. Kao projektant, saradnik i revident učestvovao je u izradi preko 60 projekata studija elaborata, programa i dr. dokumentacije. Živi i radi u Sarajevu.


UVODSvake godine, posebno u ljetnom periodu i za vrijeme suša, javljaju se požari diljem svijeta. Veći požari obično zahvaćaju prvo veća šumska područja i šire se sve do naseljenih područja te time, osim prirodne baštine, mogu ugroziti i ljude. Uzrok požara može biti različit: opušak, zaostala vatra, podmetnuti požar i sl. Požari se mogu ugasiti vrlo brzo ako se primijete na vrijeme, uzrokujući pri tome relativno male štete. U protivnom, požari mogu uzrokovati velike štete na velikim šumskim površinama i ostalim prirodnim bogatstavima, pri tom čak mogu dove-sti i do ljudskih žrtava. Nije zanemariv ni trošak gašenja požara, troškovi angažiranja gasitelja i sredstava te kasnije troškovi saniranja terena. Uzrok požara mogu biti

različite pojave kod kvara na nadzemnim elektroenerget-skim vodovima (visokonaponskim, srednjonaponskim ili niskonaponskim). Postoji više načina kako električni vod može uzrokovati požar: požar na vrhu stupa kao uzrok požara, pad vodiča kao uzrok požara, sudaranje vodiča kao uzrok požara i vegetacija kao uzrok požara. Mnogi očevici koji su bili prisutni prilikom nastanka požara, tvr-dili su da je u određenim slučajevima nadzemni elektro-energetski vod na jedan od spomenutih načina bio uzročnik požara. Primjeri nastanka velikih požara u priro-di zbog nadzemnih vodova električnih mreža mogu se naći u različitoj literaturi. Malo je istražnih radova iz ovog područja i malo je dostupne literature koji opisuju ovu pojavu. Još uvijek ima dosta nejasnoća u tom području pa čak i različitih rezultata u rijetkim eksperimentalnim simuliranjima navedenih pojava. Očito je potrebno još mnogo teorijskog i praktičnog istraživanja cjelokupne problematike. Statističkom analizom kvarova na daleko-

Sažetak: Kvar na nadzemnim elektroenergetskim vodovima pod naponom u određenom broju slučajeva može rezultirati zapaljenjem ispod i oko trasa vodova. To se kasnije, ovisno o vegetaciji i meteorološkim uvjetima, može pretvoriti u požar velikih razmjera s velikom materi-jalnom štetom. Malo je istraživačkih radova iz ovog područja i malo je dostupne literature koji opisuju ovu pojavu. U ovoj radnji obrađuje se problematika nadzemnih elektroenergetskih vodova kao uzročnika požara. Za objašnjenje ove pojave potrebno je poznavati kvarove koji potencijalno mogu izazvati požar, te vjerojatnost nastanka takvih kvarova što je detaljno analizirano s posebnim osvrtom na studiju sluča-ja srednjonaponske mreže. Također, analizirane su razne metode zaštite od nastanka požara zbog nadzemnih elektroenergetskih vodova.

Ključne riječi: nadzemni elektroenergetski vod, požar na vrhu stupa, pad vodiča na tlo, sudaranje vodiča, vegetacija kao uzrok požara, požar, monitoring nadzemnih vodova

Abstract: Failure on overhead lines under voltage in some cases can result in combustion under and around the overhead line route. Later, depending on the vegetation and weather conditions, wildland fire with great material damage can be started. There is a little research done in this field and there is little literature available describing this phenomenon. This paper deals with the problem of overhead lines as the fire causes. For an explanation of this phenomenon it is necessary to know what failures can potentially cause fire and the probability of such failures. The paper provides detailed analysis and a special review on MV case study. Additionally, it analyses various methods of fire protection due to overhead lines.

Key words: overhead line, pole top fire, conductor abruption, conductor clashing, vegetation as fire cause, wildland fire, monitoring of overhead lines

1 J.P ''Elektroprivreda HZ HB'' d.d. Mostar, Bosna i Hercegovina [email protected]

Rad dostavljen: oktobar 2016. Rad prihvaćen: novembar 2016.


NADZEMNI ELEKTROENERGETSKI 10 KV VODOVI SREDNJEG NAPONA KAO UZROK POŽARA: UZROCI,

POSLJEDICE I ZAŠTITA

OVERHEAD MV 10 KV POWER LINES AS FIRE CAUSES: CAUSES, CONSEQUENCES AND PROTECTION

Ivan Ramljak1


vodima može se utvrdi vjerojatnost pojave kvara u pripad-noj elektroenergetskoj mreži kojoj je moguća posljedica požar. Mjesto i prilike kod kvara na nadzemnom vodu pod naponom slučajne su veličine, pa je opravdano uvesti stohastički pristup mogućim požarima zbog određenih kvarova na nadzemnom elekteoenergetskom vodu.

1. KVAROVI NA NADZEMNIM ELEKTROENERGETSKIM VODOVIMA KAO UZROK POŽARA

Nadzemni elektroenergetski vodovi mogu uzrokovati požare u prirodi kojom se prostiru. Zbog svoje dužine, širok je spektar krajolika kojim se prostiru nadzemni vodovi, od gradskih, prigradskih i seoskih naselja do gustih i nepristupačnih šuma. Sve to utječe na tešku kontrolu i nadzor (monitoring) tih vodova. Naime, zbog svoje duljine i nedostupnih mjesta kojima prolaze teško je poznavati stanje pojedinih elemenata tih vodova i same trase u svakom trenutku. Zbog toga se podaci o elemen-tima vodova i trasama dobivaju iz pregleda tih vodova koji se organiziraju periodički u ovisnosti o regulatoru sustava ili vlasniku voda. Iako se organizira periodički pregled vodova, ipak se i tada uvijek ne mogu dobiti pot-puni podaci o stanju voda. Razlog tome je uglavnom ljudski faktor i slučajne greške (statističke prirode) koje nastaju prilikom obilaska dugih vodova. Kako je periodič-ki pregled vodova organiziran svake dvije do tri godine, to je velika vjerojatnost da pojedini elementi vodova ili trase mogu biti oštećeni ili neispravni što traje ili do traj-nog kvara elementa voda, ili do uvida prilikom sljedećeg obilaska voda. Dakle, trajni monitoring vodova nije prisu-tan, teško je kao takav i izvediv, i pitanje je njegove eko-nomske opravdanosti.

Najčešći primjeri su:

- izolator može biti oštećen u toj mjeri da je izgubio svo-ja izolacijska svojstva da je to nemoguće otkriti sve dok izolacija na izolatorima ne postane vidno oštećena,

- moguće je da fazni vodič npr. niskonaponske mreže bude na tlu neko vrijeme prije nego se taj kvar otkrije. Uzrok tome je što pad vodiča jedne faze osjete samo trofazni potrošači. Osigurač koji štiti vod uglavnom “ne vidi’’ pad vodiča pa nema njegove prorade (jer je struja kvara manja od nazivne struje osigurača). Slič-ne pojave (zemljospoji) su moguće i u mrežama sred-njeg napona kod izoliranih zvjezdišta ako je prelazni otpor na mjestu kvara visok pa zaštita “ne vidi’’ struju kvara kao dovoljnu struju pri kojoj treba proraditi. Ova pojava je moguća i kod ispravno projektiranih zaštita u mrežama ovog tipa ako vodič kojim slučajem padne na tlo visokog specifičnog otpora,

- ispad izolatora iz svog ležišta može dovesti do toga da se jedan od vodiča približi ostalim vodičima pa često dolazi do pojave sudaranja vodiča,

- moguće je da se grane drveća svojim rastom približe vodiču ili vodičima što može dovoditi do privremenih kvarova.

1.1. Karakteristične pojave kod kvara nadzemnih elektroenergetskih vodova kao uzrok požara

Gore opisani primjeri su prolazni kvarovi ili kvarovi koji mogu dugo trajati, a da se ne primijete ili da ne izazovu stalan kvar.

Zajedničko tim kvarovima je da mogu uzrokovati požar (vatru) na površinama tla kojima ti nadzemni vodovi pro-laze na mjestu gdje se dogodio kvar.

Karakteristične pojave prije opisanih kvarova su:

- požar na vrhu stupa kao uzrok požara,- pad vodiča kao uzrok požara,- sudaranje vodiča kao uzrok požara,- vegetacija kao uzrok požara.

Požar na vrhu stupa (Slika 1) je moguć kod drvenih stu-pova koji imaju široku primjenu u distribuciji električne energije zbog svoje niske cijene i dugotrajnosti. Požar na vrhu stupa kao uzrok požara biomase na tlu je pojava koja se događa ponajprije zbog kombinacije električnog luka i postojanja klizne struje na izolatorima. Električni luk se pojavljuje u slučaju da je mali dio stupa suh, što je često poslije pljuskova tijekom vjetrovita dana. Otpor stu-pa postaje veoma nizak kada je mokar zbog povećane koncentracije vlage i taj mokri dio stupa čini serijsku kombinaciju sa suhim dijelom stupa koji ima visok otpor. Pad napona na suhom području stupa dovodi do elek-tričnog proboja u ovom području i formira se karbonizi-rana staza duž stupa. Male struje koje teku kroz stup zapaljuju ove karbonizirane staze. Klizna struja izolatora koja postoji zbog nesavršenosti izolatora također stvara određenu količinu topline zbog variranja otpornosti stu-pa. Naime, tijekom duljih suhih sušnih razdoblja oneči-šćenje se akumulira na izolatorskim površinama, a ako iza toga slijedi magla, kiša ili snijeg površinski otpor se smanjuje i dopušta kliznoj struji da teče preko izolatora na drvo [1]-[10]. Više o ovom tipu požara se još može naći u literaturi [11]-[13]. Prikaz požara na vrhu stupa je dat na Slici 1. Ova pojava je teško predvidiva pa se teško “bori-ti’’ protiv nje. Zaštita koja štiti vod na kojem se dogodio požar na vrhu stupa može reagirati tek kada se dogodi neki od klasičnih kvarova od kojih je vod štićen. Dakle, tek kada se zbog požara na vrhu stupa dogodi kratki spoj, najčešće zbog sudaranja vodiča ili zemljospoj zbog pada faznog vodiča na zemlju, proraditi će zaštita što može biti kasno jer požar na tlu već može nastati. Na ovu pojavu, kao uzročnika požara, može se djelovati jedino preventivno, redovnom kontrolom vodova, pranjem izola-tora (Slika 2) i korištenjem izolatora sa duljim stazama kliznih struja. Jedno modernije rješenje ove problematike je dato i u [1] na način da se klizne struje odvode kabeli-ma (koji su jednim krajem spojeni na izolatore, a drugim krajem na metalni obruč oko sredine ili pri dnu stupa) do metalnog obruča da ne bi završila preko izolatora na vrhu drveta i time potencijalno stvorila preduvjete za požar. Klizna struja s metalnog obruča jednostavno jednim dje-lom završi na stupu, a zatim u zemlji, a jedan dio jedno-


stavo disipira zrakom. Opisana metoda je dosta skupa kada se uzme u obzir broj drvenih stupova u ukupnom broju stupova nadzemnih vodova.

Slika 1: Požar na vrhu stupa [14]

Slika 2: Pranje izolatora kao prevencija nastanku požara na vrhu stupa [14]

Kada vodič padne na tlo u niskonaponskoj mreži zaštita uglavnom taj kvar ne prepozna i vod može ostati pod naponom sve dok se kvar ne dojavi. Kod viših naponskih nivoa u slučaju pada vodiča mora proraditi ili kratkospoj-na zaštita kod mreža s uzemljenim zvjezdištima transfor-matora ili zemljospojna zaštita kod mreža s izoliranim zvjezdištima transformatora. U slučaju velikih prelaznih otpora postoji određena vjerojatnost da zaštita ne prepo-zna kvar i da opisano stanje ostane dok netko ne prijavi pad vodiča ili dok se potrošači na nižem naponskom nivou ne počnu žaliti na probleme s naponom. U sluča-jevima kada fazni vodič stoji na tlu, a zaštita ne reagira, postoji vjerojatnost da zbog velike količine topline koju taj vodič predaje biomasi na koje je pao nastane požar, jer su ovi kvarovi praćeni s iskrenjem na mjestu kontakta vodiča pod naponom i podloge na koju je vodič pao. Ovaj tip požara je opisan u literaturi [15]-[16].

Na Slici 3 prikazan je početak požara zbog vodiča koji je pao na tlo i ostao pod naponom. Kako je vodič pao na travu, količina topline koju je vodič prenio travi bila je dovoljna da se dosegne temperatura zapaljenja iste.

Slika 3: Pad vodiča kao uzrok požara [14]

Najbolje je djelovati preventivno kako bi se zaštitilo od požara uzrokovanih na ovaj način. To podrazumijeva obi-lazak trasa vodova, provjera provjesa i provjera stanja izolatora. U [16] su opisane metode zaštita od kvarova s visokim prelaznim otporom. Tako je u [16] predložena metoda monitoringa niskonaponske mreže preko releja na zadnjem stupu izvoda mreže koji bi preko GSM mreže javio dispečerskom centru da je određena faza bez napo-na, a istovremeno bi se isključio taj izvod ili cijelo područje napajanja iz dotične transformatorske stanice. U [17] i [18] opisana je zaštita vodova od prije navedenih kvarova putem razvijenih uređaja koji bi se spajali na sabirnice odvoda i na osnovu određenih algoritama za praćenje sinusnog oblika struje i napona prepoznavale ovaj tip kva-ra i štitile od požara i ostalih neugodnih situacija.

Dvopolni kratki spoj izazvan sudaranjem vodiča u zraku u pravilu rezultira stvaranjem iskri koje prilikom pada na biomasu (vegetaciju) na tlu mogu izazvati požar. Sudara-nje vodiča mogu uzrokovatii: jaki vjetrovi, pad vodiča koji se odvojio od izolatora na drugi vodič, loše zategnuti vodiči, drveće ili neka druga vegetacija i sl. Više o suda-ranju vodiča i posljedičnom nastanku požara može se naći u literaturi [18], [19]-[21].

Na Slici 4 prikazan je sudar dvaju vodiča u niskonapon-skoj distributvnoj mreži koji je izazvan izoliranom motkom.

Rješenje ovog tipa problema bilo bi pravilno dimenzioni-ranje duljine raspona, provjesa i razmaka između vodiča, ispravni izolatori i redovna prosjeka trase dalekovoda. Ne postoje algoritmi koji detaljno opisuju ovu pojavu i poslje-dično vjerojatnost nastanka požara. Moguće je kod nekih proizvođača spojne i ovjesne elektroopreme pro-naći tzv. hvataljke (odstojnike, “distancere’’) koje služe da drže vodiče voda na stalnom rastojanju da ne bi došlo do eventualnog sudaranja vodiča (Slika 5).

Ovaj tip kvara trebala bi prepoznati kratkospojna zaštita i isključiti vod. U [17] je opisana ideja zaštite vodova od sudaranja vodiča putem razvijenih uređaja koji bi se spa-jali na sabirnice odvoda i koji bi na osnovu određenih algoritama za praćenje sinusnog oblika struje i napona


prepoznavali ovaj tip kvara (slično kao kod slučaja pada vodiča na tlo).

Vegetacija kao uzrok požara kod nadzemnih vodova naj-češće se može pojaviti u sljedećim slučajevima [22]:

- kvarovi zbog grana koje nosi vjetar, a završe oko vodiča, - kvarovi zbog dodira vodiča i grana u trasi voda.

Kvarovi u ova oba slučaja nastaju kada grana koja nije vlasništvo vlasnika voda ili završi oko vodiča (otkine se od stabla) ili jednostavno naraste do te mjere da se uplete među vodiče. U oba slučaja je moguće da vodič zapali granu ili lišće grane koje onda može pasti na tlo i zapaliti biomasu na tlu. U prvom slučaju je gotovo nemoguće preventivno spriječiti potencijani požar. Međutim, u dru-gom slučaju preventivno se može djelovati na način da se trasa voda redovno prosjeca. Također, grane upletene među vodiče mogu dovesti do sudaranja vodiča što posljedično stvara iskre koje mogu potencijalno zapaliti biomasu na tlu. Procentualno, 80% kvarova koje uzroku-je vegetacija dolazi od grana koje su se otkinule od sta-bla i završile u trasi vodiča [22]. Više o ovom načinu uzro-kovanja požara može se naći u [18], [22], [23].

Na Slici 6 prikazan je izgled grane i vodiča nakon kontak-ta, gdje se vidi nagoreni vodič i praktično izgorena grana.

Slika 6: Izgled grane i električnog vodiča nakon kontakta [14]

Zemljospojne zaštite trebale bi proraditi kod kontakta grana i vodiča. Međutim, veliki prelazni otpori i grane koje se potencijalno nalaze u zraku mogu dovesti do toga da zaštita ne prepozna kvar što ponekad može dovesti do požara.

2. PRIMJER STATISTIČKE ANALIZE KVAROVA NA DISTRIBUCIJSKIM SREDNJENAPONSKIM MREŽAMA

Kvarovi nadzemnih elektroenergetskih vodova mogu uzrokovati požar s katastrofalnim štetama i ljudskim žrtvama. Pitanje je koliko je to česta pojava jer veoma rijetko se za neki požar može sa sigurnošću reći što mu uzrok. Velikom broju požara se uopće ne nađe uzrok.

U nastavku će biti statistički analizirani kvarovi na 10 kV nadzemnim vodovima u periodu od 10 godina na područ-ju Općine Široki Brijeg, koje pokriva JP “Elektroprivreda HZ-HB’’ d.d. Mostar, poslovnica “Elektro Široki Brijeg’’. Podaci su dobiveni iz Dispečerskog Centra (DC) Pogona Grude (DC Županije Zapadnohercegovačke) [24].

Cilj je dobiti sliku o kvarovima prema uzroku nastanka da bi se statistički odredila potencijalna povezanost s poža-rima.

Osnovne karakteristike 10 kV nadzemnog voda (DV) su:

- materijal vodiča: Al/Če (Al/Fe),- tipovi stupova: oko 75% drvenih stupova,- ukupna duljina vodova: oko 220 km,- ukupna broj izvoda: 10.

Podjela kvarova prema uzroku nastanka:

- palo uže (PU),- probio izolator (PI),- probio kabel (PK),- ispad DV radi kvara na TS (TS),- šuma (Š),- prolazni kvar (APU),- preopterećenje (PO),- kvar na Prijenosovim postrojenjima (KPP), - pao stup (PS),- nepoznat razlog (NR).

Slika 4: Sudar dvaju vodiča u niskonaponskoj distributvnoj mreži [14]

Slika 5: Hvataljke koje drže vodiče voda na rastojanju [14]


U Tablici I prikazan je broj kvarova po godinama prema uzroku nastanka. Ukupan broj kvarova u desetogodiš-njem periodu je 2957 ili prosječno 295 kvarova po godini.

Na Slici 7 dat je grafički prikaz odnosa uzroka kvarova u postocima u višegodišnjem periodu (10 godina) od 2005. 2014. godine.

Opravdano se sumnja da:

- PU može dovesti do zapaljenja vegetacije na tlu ako vodič padne na tlo s visokim prelaznim otporom i ne proradi zemljospojna zaštita,

- PI može dovesti do požara na vrhu stupa,- Š se može uplesti između vodiča i dovesti do sudara-

nja vodiča ili do zapaljenja samog drveta koje dodiru-je vodič, naravno ako kratkospojna ili zemljospojna zaštita brzo ne prepoznaju i isključe vod,

- APU s jednom ili dvije prorade u kratkom vremenu daje za pravo vjerovati da je do kvara došlo ili suda-ranjem vodiča ili dodirom vodiča i grane,

- PS s vodičima na zemlji može izazvati požar ili suda-ranjem vodiča i stvaranjem iskri može također izazva-ti požar. To je moguće u slučajevima kada zaštitni uređaji ne registriraju ovaj uzrok kvara.

Može se primijetiti da je postotak kvarova koji mogu uzrokovati požar:

- PU: 8,76%,- PI: 4,67%,- Š: 3,38%,- APU: 41,46%,- PS: 4,33%.

Dakle, ukupno 62,60% kvarova u 10 godina na svim zračnim vodovima je moglo ili je izazvalo požar.

Spomenuti postotak je dosta visok i daje zabrinjavajuće visoku vjerojatnost za nastanak požara zbog kvara nad-zemnih vodova. To zahtijeva istraživanje povezanosti

kvara nadzemnih elektroenergetskih vodova i požara, te provođenje mjera za sprječavanje odnosno smanjivanje vjerojatnosti nastanka požara zbog nadzemnih vodova.

Nije poznato da postoji statistika požara po uzrocima za područje općine Široki Brijeg. Stoga je nemoguće reći koliko je stvarno požara nastalo zbog kvara elektroener-getskih vodova.

3. NAČINI ZA SMANJENJE VJEROJATNOSTI NASTANKA POŽARA ZBOG NADZEMNIH ELEKTROENERGETSKIH VODOVA

U prethodnom tekstu su spomenute neke od mjera za zaštitu od požara za karakteristične pojave kod nadze-mnih vodova.

Sve te mjere mogu se općenito podijeliti na:

1. mjere održavanja vodova i trasa kojima vodovi prolaze,2. mjere upravljanja (menadžmenta) vodovima,3. mjere podešenja zaštita i monitoringa električnih

parametara voda u svrhu prepoznavanja kvara koji može uzrokovati požar.

3.1. Mjere održavanja vodova i trasa vodovaOpćenito, u [22], [25]-[30] su navedene najvažnije mjere predviđene na vodovima i njihovim trasama, a s ciljem da ti vodovi ne uzrokuju požare:

- sječa šume (raslinja) u trasi vodova tako da grane ne mogu narasti do vodiča,

- zamjena dotrajalih elemenata vodova: stupova, vodi-ča, izolatora i dr.,

- ugradnja stupova koji su teško zapaljivi,- ugradnja silikonskih izolatora,- ugradnja odstojnika na mjesta gdje se ponavlja suda-

ranje vodiča,- pranje izolatora,- pregled i zamjena dotrajalih spojeva.

Tablica I: Godišnji broj kvarova prema uzroku nastanka

God. Broj ispada

PU PI PK TS Š APU PO KPP PS NR

2005 27 12 1 89 3 180 2 5 9 1

2006 25 20 0 81 10 182 21 26 21 0

2007 20 22 6 46 9 154 4 0 6 0

2008 24 18 5 61 5 133 2 20 8 2

2009 18 5 2 64 10 142 6 33 10 2

2010 28 16 3 54 14 124 2 32 11 40

2011 29 9 6 43 13 113 2 7 12 20

2012 15 7 1 19 12 52 0 2 10 50

2013 42 18 2 56 4 47 0 0 17 84

2014 31 11 1 55 20 99 9 4 24 135

Slika 7: Postotni odnos uzroka kvarova na nadzemnim vodovima u desetogodišnjem periodu


Mjere upravljanja vodovima trebale bi rezultirati planovi-ma, izvještajima, troškovnicima i ugovorima za provođe-nje gore navedenih radnji na vodovima, a u svrhu smanje-nja vjerojatnosti nastanka požara. Navedene mjere bi morale biti provođene u praksi kod svih vlasnika vodova u periodičkim intervalima koje određuje regulator sustava.

3.2. Mjere upravljanja vodovimaMjere upravljanja (menadžmenta) vodovima [25]-[31] mogu se podijeliti na:

- WEB GIS monitoring šuma gdje bi se požar uočio u samom nastanku dok se još ne proširi i uzme maha,

- plan redovitih i izvanrednih obilazaka trasa vodova uz inspekcijski pregled svih elemenata vodova: stupovi, izolatori, vodiči, raslinje oko vodova, spojevi, udaljeno-sti između vodiča i dr.,

- izrada godišnjeg plana zaštite od požara kojeg mogu uzrokovati vodovi,

- vođenje statistike o požarima nastalim na dionicama voda,

- predviđanje broja kvarova voda u ovisnosti o vremen-skim prilikama kao mjera prevencije od nastanka požara i kao pokazatelj potrebnog financijskog ulaga-nja u pouzdanost i sigurnost voda,

- podjela terena gdje su trase vodova na različite požarne zone u svrhu donošenja plana zaštite od požara zbog elektroenergetskih vodova kao uzročni-ka i kao smjernica za financijska ulaganja u vodove,

- donošenje godišnjeg budžeta za investiranje u vodo-ve koji imaju povećanu vjerojatnost da uzrokuju požar,

- vođenje baze podataka vodova.

Jedinstvena baza podataka nadzemnih vodova (GIS-geografski informacijski sustav) bi doprinio prevenciji velikog broja požara koji nastaju zbog elektroenergetskih vodova. Mjere upravljanja vodovima imaju za svrhu pra-vilnu eksploataciju vodova i kvalitetno upravljanje vodovi-ma po pitanju zaštite okoliša od zapaljenja zbog vodova čije se trase nalaze u krajevima gdje je povećana opa-snost od požara. Ove mjere doprinose racionalnijem trošenju raspoloživih novačnih sredstava.

3.3. Mjere podešenja zaštita i monitoring električnih parametara voda

Mjere za podešenje zaštita i monitoringa električnih para-metara voda u svrhu prepoznavanja kvara koji može uzrokovati požar i isključenje tog voda suvremene su mjere zaštite krajolika od električnog voda kao uzročnika požara. Te mjere, odnosno primjena tih mjera je još u začetku i više je bazirana na teorijskim pretpostavka i praktičnim testiranjima, nego na stvarnoj eksploataciji.

To su mjere koje su razvijene posljednih godina [17], [18], [22], [32]. One mogu biti jednostavne poput mjere opisa-ne kod zaštite od požara na vrhu stupa kao uzročnika požara ili složenije, kao mjera bazirana na GSM (engl. Global System for Mobile Comunications) tehnologiji.

Mjera zaštite od kvarova s velikim prijelaznim otporom na mjestu kvara koje klasična zemljospojna zaštita ne pre-poznaje može biti, kako je već spomenuto, i putem sofi-sticiranih uređaja koji su osmišljeni isključivo za tu namje-nu. Ti uređaji bi se spajali na sabirnice odvoda preko strujnih i naponskih mjernih transformatora na pojedini odvod i na osnovu određenih algoritama za praćenje sinusnog oblika struje i napona prepoznavale ovaj tip kvara. Te mjere bi dovele do manje vjerojatnosti nastanka požara zbog kvara nadzemnih vodova. Ti uređaji su bazi-rani na višegodišnjim istraživanjima sinusnog oblika stru-je i napona kod različitih prije spomenutih kvarova (ali i ostalih kvarova koji mogu dovesti do požara). Kada ure-đaj prepozna iz valnog oblika struje i napona da se radi o kvaru kod visokih prijelaznih otpora, jednostavno može dati nalog zaštiti da isključiti vod. Upitna je komercijalna iskoristivost i praktična primjena većeg broja ovakvih ure-đaja. Naime, odvodi su već opremljeni uglavnom zaštit-nim relejima, a pored uređaja za monitoring kvalitete električne energije koji polako ulaze u eksploataciju upit-no je njihovo komercijalno korištenje. Opisani uređaji mogli bi doživjeti širu primjenu u pametnim mrežama. Prema [33] zaštita vodova koji prolaze područjem osjet-ljivim na zapaljenja biomase može se realizirati ultra brzim prekidačima koji isklapaju vod veoma brzo (praktički tre-nutno). Potencijalni problemi u tom slučaju bili bi selekti-ranje zaštite vodova.

4. ZAKLJUČAKU radu je analizirana pojava mogućeg nastanka požara zbog nadzemnih elektroenergetskih vodova. Analizirano je više pojava kod nadzemnih elektroenergetskih vodova koji mogu dovesti do potencijalnog nastanka požara ispod/oko trase voda. Može se reći da je više načina na koje nadzemni vod može potencijalno uzrokovati požar. Vidljivo je da su ti kvarovi statističke prirode pa je stoga i vjerojatnost nastanka požara zbog pojava na nadzemnim vodovima statističke prirode. Urađena je studija slučaja kojoj je rezultat da postotno visok broj kvarova može uzrokovati požar. U radu su analizirane i neke metode koje bi dovele do smanjenja broja kvarova koji mogu uzrokovati požar, a posljedično i smanjiti beznaponske pauze. Daljnji rad bi se trebao sastojati u detaljnijoj anali-zi načina štićenja voda da isti ne uzrokuje požar, s posebnim osvrtom na podešenja električnih zaštita koje štite te vodove.

LITERATURA[1] R. Hewa Lunuwilage “Study of Pole-top Fire Development

in Power Distribution Networks’’, School of Electrical and Computer EngineeringCollege of Science, Engineering and Health RMIT University, Doctor of Philosophy diserta-tion, 2013.

[2] S. Pathak, P. Sokolowski, A. Dwivedi, F. Buratto, X. Yu, K. Wong, “Investigation of Pole Fire on a 22kv Wooden Power Pole Structure,” presented at the Symposium onE-lectrical Energy Evolution in China and Australia, 2008.


[3] P. M. Ross, “Wood Structure Burning by Leakage Currents,” Electrical Engineering, vol. 66, pp. 472-474, 1947.

[4] P. M. Ross, “Burning of Wood Structures by Leakage Currents,” Transactions of the American Institute of Electrical Engineers, vol. 66, pp. 279-287, 1947.

[5] K. L. Wong, M. F. Rahmat, “Investigation of Leakage Current in Wooden Pole Using Ladder Network Model,” in Proceeding of Australasian Universities Power Enginee-ring Conference, pp. 1-5, 2008.

[6] K. L. Wong, M. F. Rahmat, “Study of Leakage Current Distribution in Wooden Pole Using Ladder Network Model,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 25, pp. 995-1000, 2010.

[7] K. L. Wong, M. F. Rahmat, “Feasibility Study of Leakage Current Shunting Method Based on the Ladder Network Model,” IEEE Transactions on Power Delivery,vol. 25, pp. 1133-1137, 2010.

[8] R. Filter, J. D. Mintz, “An improved 60 Hz Wood Pole Model,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 5, pp. 442-448, 1990.

[9] R. Filter, “The Influence of Wood Pole Preservatives on Wood Fire and Electrical Safety,” IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, vol. PAS-103, pp. 3089-3095, 1984.

[10] K. L. Wong, M. F. Rahma “Feasibility Study of Leakage Current Shunting Method on Wooden Pole,’’ Proceedings of the 16th International Symposium on High Voltage Engineering, Johannesburg, 2009.

[11] P. J. Sokolowski, A. Dwivedi, S. Pathak, F. Buratto, X. Yu “Investigating the Impedance of a Wooden Power Pole After a Pole Fire,’’ Australasian Universities Power Engi-neering Conference (AUPEC’08), 2008.

[12] K. V. Thejane et. Al. “Pole Top Fires: Review of Work to Date and a Case for Further Research,’’ IEEE PES Power Africa 2012 Conference and Exposition Johannesburg, South Africa, 9-13 July 2012.

[13] K. L. Wong, S. Pathak, X. H. Yu “Leakage Current Flow through Wooden Pole Structures of Varying Age on Over-head Distribution System’’ Power Engineering Conferen-ce AUPEC 2007, Australasian Universities, pp. 1-6, 2007.

[14] I. Ramljak “Veličine iskri kod sudaranja vodiča kao dodat-ni kriterij zaštite elektroenergetskog voda,’’ doktorska disertacija, FESB, Split, 2016.

[15] B. M. Aucoin, B. Don Russell “Distribution High Impedan-ce Fault Detection Utilizing High Frequency Current Com-ponents,’’ IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, Vol. PAS-101, No. 6 June 1982.

[16] C.D. Halevidis, S.D. Anagnostatos, A.D. Polykrati, E.I. Koufakis, P.D. Bourkas “Proposal of a Protection Method Against Probable Consequences to Humans and Thee-nvironment From Short-Circuit or Abruption of a Low-Vol-tage Distribution Line Conductor,’’ IET Gener. Transm. Distrib., Vol. 4, Iss. 7, pp. 793–800, 2010.

[17] R. Das, D. Bayoumi “System For Detection Of High Impe-dance Fault,’’ 19th International Conference on Electricity Distribution CIRED, Vienna, 21-24 May 2007.

[18] URL: http://wildfiremitigation.tees.tamus.edu/faqs/detectable-line-phenomena, 19.12.2014.

[19] T. Blackburn “Conductor Clashing Characteristics of Overhead Lines,’’ Electric energy conference, Newcastle, pp. 212-216, 1985.

[20] A. F Mills, X. Hang “Trajectories of Sparks from Arcing Aluminum Power Cables,’’ Fire Technology, 20(2), pp. 5-14. 1984.

[21] URL: http://www.scvclassactions.com.au/Pomber-net%20Fire%20Court%20Documents/Plaintiff%27s%20Closing%20Submissions.pdf. 01.05.2013.

[22] B. Don Russell, C. L. Benner, J.A Wischkaemper “Distri-bution Feeder Cause Wildfires: Mechanisms and preven-tion’’ Protective Relay Engineers, College Station TX, pp. 43-51, 2012.

[23] D.S Tse, A. Fernandez-Pello “On The Flight Paths of Metal Particles and Embers Generated by Power Lines in High Winds-a Potential Source of Wildland Fires,’’ Fire Safety Journal, 30, pp. 333-356. 1998.

[24] Izvješća dispečerskog Centra Pogona Grude (Županije Zapadnohercegovačke) od perioda 2005.-2014.

[25] W. K. Daily “Engineering Justification for Tree Trimming,’’ IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 14, No. 4, October 1999.

[26] D. Stipaničev, M. Bugarić, Lj. Šerić, T. Jakovčević “Web GIS Technologies in Advanced Cloud Computing Based Wildfire Monitoring System,’’ The 5th International Wildland Fire Conference, Sun City, South Africa, 9–13 May 2011.

[27] T. Perica “Iskustva Elektre Šibenik u Prevenciji, Gašenju u Sanaciji Posljedica Požara,’’ HO CIRED, 1. Savjetovanje, Šibenik, 18. - 21. svibnja 2008.

[28] “Power Line Fire Prevention Field Guide,’’ California, USA, November 2008.

[29] “Bushfire Management Plan,’’ izdanje Elektroprivredne kompanije Western Power, Australia

[30] “Bushfire Mitigation Plan 2014-2019,’’ izdanje Elektropri-vredne kompanije Jemena Electricity Networks, Australia, 2014.

[31] Y. Zhou, A. Pahwa, S. Das “Prediction of Weather-Related Failures of Overhead Distribution Feeders,’’ 8th Internati-onal Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, Iowa State University, Ames, Iowa, Sep-tember 12-16, 2004.

[32] J. A. Wischkaemper, C. L. Benner, B. Don Russell “Electrical Characterization of Vegetation Contacts with Distribution Conductors – Investigation of Progressive Fault Behavior,’’ Transmission and Distribution Conferen-ce and Exposition, Chicago, Il, pp. 1-8, 2008.

[33] B. A. Watson “A Protection Scheme Using Ultra-fast Cir-cuit Breakers for Wildfire Mitigation and Reliability Impro-vement for Rural Distribution,’’ T&D Conference and Exposition, 4 IEEE PES, Chicago, Il., pp. 1-6, 2014.

BIOGRAFIJAIvan Ramljak rođen je u Mostaru (BiH). Diplomirao je elektro-tehniku na Fakultetu elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje (FESB) u Splitu 2009. godine, smjer elektroenergetski. Na istom fakulteteu je doktorirao 2016. godine, polje tehničkih znanosti, područje elektrotehnike, grana elektroenergetika. Od 2009. godine radi u Elektroprivredi HZ HB d.d. Mostar. Od 2011. godine radi i kao predavač na Visokoj školi Logos Mostar. Područje zanimanja: zaštita u elektroenergetskim mre-žama, kvaliteta električne energije, obnovljivi izvori energije, upravljanje i ušteda u javnoj rasvjeti, planiranje upravljanje i održavanje distributivnih mreža, uzemljivači sustavi i dr. Autor je više znanstvenih i stručnih članaka. Individualni je član IEEE organizacije i BH K CIGRÉ.


IN MEMORIAM

PROF. DR. SALIH SADOVIĆ, DIPL. ING. EL. (09.12.1947. – 01.02.2016.)

Prof. Salih Sadović, nekadašnji dekan Elektrotehničkog fakulteta Univerziteta u Saraje-vu, pripada generaciji utemeljitelja današnjeg Odsjeka za elektroenergetiku na ETF-u, generaciji izvrsnih profesora koja je dala neizbrisiv pečat i nemjerljiv doprinos ugledu koji ETF uživa u zemlji i inostranstvu. Grad Sarajevo je veličinu tog djela prepoznao još 1990. godine kada je prof. Sadoviću dodijeljena prestižna Šestoaprilska nagrada grada Sara-jeva za veliki doprinos razvoju elektroenergetike na Univerzitetu u Sarajevu.

Imao sam čast i privilegiju da učim od prof. Sadovića i od svih profesora iz ove slavne generacije. Prof. Sadović je bio stariji od mene samo nešto više od pet godina, a ipak je bio i moj profesor.

Sjedio sam za svojim radnim stolom kad su mi javili da je umro. Otvorio sam ladicu stola i potražio svoj indeks s magistarskog studija na ETF-u Sarajevu. Davno, još prije rata pre-davao mi je dva predmeta: „Teoriju polja“ i „Rješavanje i oblikovanje polja numeričkim

metodama“. Gledao sam u indeksu njegove ocjene i njegove potpise, a onda sam se sjetio našeg posljednjeg susreta.

Sjedili smo i razgovarali na klupi ispred laboratorijā Odsjeka za elektroenergetiku uz koje je prof. Sadović imao svoj kabinet. Gledali smo u dvorište ispred nas, u solarno drvo koje su, uz njegovu podršku, zamislili i napravili njegovi asistenti s grupom studenata. Njegova ideja je bila da se tu napravi mini hidrocentrala s akumulacijom u dva nivoa i pumpom. Njoj bi se pridružila mala vjetroelektrana negdje na Bjelašnici ili Igmanu s daljinskim nadzorom i upravlja-njem. U okviru te Laboratorije na ETF-u bio bi i automatizirani mjerni i upravljački sistem koji bi kontinuirano pratio ovu proizvodnju i potrošnju električne energije.

Govorio je o ideji da se distributivna trafostanica, koja se nalazi tu ispred laboratorije pored dalekovodnog „I-stuba“ s tri vrste izolatora, preuredi tako da joj zidovi budu prozirni, da studenti i u prolazu mogu razgledati aparate koji se nalaze unutra.

Pokazao mi je i specijalnu antenu postavljenu na krovu laboratorije iznad nas. Antena je dio velikog sistema za loci-ranje mjesta udara groma. Sistem omogućava određivanje precizne lokacija udara groma u realnom vremenu.

Spomenuli smo i projekat „Virtualne laboratorije VN“ kojom bi se omogućilo on-line praćenje i izvođenje laboratorijskih vježbi za studente u Sarajevu uz pomoć kamera postavljenih u LVN na FER-u u Zagrebu.

Pričao je o svemu ovome s entuzijazmom kao da je na početku svoje karijere i kao da ne planira ići u penziju. Uvijek je motivirao ljude oko sebe i prenosio na njih svoj poduzetnički duh. Bio je izuzetan stručnjak koji je plijenio svojom pozitivnom energijom, impresionirao stručnošću i znanjem koje je nesebično dijelio. Prof. Sadović je bio uzor svim ambicioznijim studentima Odsjeka za elektroenergetiku. Zato vjerujem da će njegovi saradnici slijediti njegove ideje i uspješno nastaviti njegove započete projekte.

Prof. Sadović je bez konkurencije bio bosanskohercegovački prvak u struci. Bio je i izvrstan menadžer. Od njega sam učio kako se stečeno znanje može unovčiti i kako se od znanstvenih istraživanja može napraviti veoma uspješan biznis. Učio sam to na primjeru njegove firme „Sadovic Consultant“ koju je osnovao u Francuskoj, kao i na primjeru specijaliziranog softverskog paketa „Sigma family“ za koordinaciju izolacije u EES, kojeg danas koriste mnoge kom-panije i elektroprivrede širom svijeta.

Osim na Elektrotehničkom fakultetu prof. Sadovića sam najčešće sretao u Parizu na velikoj međunarodnoj konferenci-ji CIGRE. I ove godine bio sam u Parizu sa svojim mladim kolegama i asistentima. Htio sam posjetiti mezar prof. Sado-vića i tu spustiti cvijet i grumen zemlje Bosne, grumen zemlje iz njegovog Sarajeva, ali mi je njegov sin Tarik Sadović kazao da je, po želji prof. Sadovića, njegov pepeo prosut po Jadranskom moru, u Dubrovniku gdje je volio biti ...

Dragi Sado, neka ti je rahmet duši i vječna slava.

Sarajevo, 17.12.2016.

Mirsad Kapetanović


UVODAutor dostavlja rad Sekretarijatu BH K CIGRÉ u elek-tronskoj formi na e-mail adresu ([email protected]) ili uredniku časopisa na e-mail adresu ([email protected]). Početak rada treba da obuhvati naslov rada (na jednom od zvaničnih jezika Bosne i Hercegovine i engleskom jeziku), imena autora, preduzeće/instituci-ju, državu i e-mail adresu jednog autora za kontakt. Ispod gore navedenog, u jednoj koloni piše se sažetak, ključne riječi, abstract i keywords. Tekst članka piše se u dvije kolone i sadrži uvod, poglavlja vezana za pro-blematiku rada, zaključak, priloge, zahvalnicu i litera-turu. Obavezna je i kratka biografija svih autora koja se navodi na kraju rada.

Mole se autori da prije dostavljana rukopisa prekontro-lišu navode u dokumentu pod nazivom Inicijalni kon-trolni spisak za autore (http://www.bhkcigre.ba/bosan-ski/ izdanja/Inicijalni_kontrolni_spisak_za_autore.doc)

Ukoliko se rad piše na jednom od zvaničnih jezika Bosne i Hercegovine, obavezna je upotreba neodređe-nog, pasivnog oblika (neispravno je naprimjer upotre-bljavati zamjenicu u 1. licu množine - možemo, izraču-namo, dobijamo, a ispravno je - moguće je, izračuna se, dobija se). Potrebno je voditi računa o kozistentno-sti jezika i ne upotrebljavati različita imenovanja (ter-mine) za isti pojam (npr. znanost i nauka; koristiti u radu jedan ili drugi termin).

Rad se može dostaviti i na engleskom jeziku, s tim da sažetak i ključne riječi trebaju biti napisani na jednom od zvaničnih jezika Bosne i Hercegovine. Autorima, koji dostave rad na engleskom jeziku, a jedan od zva-ničnih jezika Bosne i Hercegovine nije im maternji

jezik, uredništvo časopisa će obezbijediti prevod naslo-va, sažetka i ključnih riječi.

U naslovu rada izbjegavati skraćenice. Svako prvo uvođenje skraćenice u tekst zahtijeva i njezino objaš-njenje koje se navodi u zagradi. Opseg rada ne smije preći 10 stranica, formata A4, uključujući i priloge. Minimalna dužina rada je 5 stranica.

Radovi podliježu “slijepoj” recenziji (najmanje dvaju recenzenata). Ako jedan od recenzenata konstatuje da je rad istog sadržaja već objavljen, rad se odbija. Ako se jedan od recenzenata izjasni negativno, a drugi recenzent pozitivno o radu, traži se dodatno mišljenje još jednog recenzenta. Konačnu odluku o objavljivanju rada donosi uredništvo. Autori nisu upoznati s imeni-ma recenzenata. Od uredništva autori dobijaju izvod iz recenzije, pa im preko njega mogu i odgovoriti ukoliko nisu saglasni s recenzentovim komentarima.

Izdavač BH K CIGRÉ preuzima autorska prava za radove objavljene u časopisu Bosanskohercegovačka elektrotehnika, ako drugačije nije regulisano. Za autentičnost radova odgovaraju sami autori. Autori odobravaju objavljivanje sažetaka svojih radova i/ili kompletnih radova na Web stranici časopisa.

1. PISANJE RADATekst pisati u Wordu 2003 ili novije. Preferira se pismo Times New Roman. Tekst se kuca jednostrukim prore-dom u dvije kolone. Veličina fonta je 10 pointa.

1.1. Prva stranicaNaslov referata napisati velikim slovima 12 pointa, podebljano (bold). Naslov treba centrirati. Jednim redom proreda pisati naslov na engleskom jeziku.

UPUTE ZA PISANJE RADA (NASLOV NA JEDNOM OD ZVANIČNIH JEZIKA BOSNE I HERCEGOVINE - Times New Roman, Bold, 12pt)

PAPER WRITING GUIDELINES (NASLOV NA ENGLESKOM JEZIKU - Times New Roman, Bold, 12pt)

Autor 1 Ime i prezime Autor 2 Ime i prezime Preduzeće – Institucija Preduzeće – Institucija Država Država Email

Sažetak: Rad opisuje principe, režime, radne karakteristike i načine rada. Piše se ispod naslova u jednoj koloni.

Ključne riječi: riječ1, riječ2, riječ3...

Abstract: The paper describes principles, regimes, operational characteristics and methods of work. It is written under the title, as one column.

Keywords: key word1, key word2, key word3...


Imena autora pisati jednim redom proreda ispod naslova na engleskom jeziku, malim slovima, centrirano. Uz ime-na autora ne stavljati titule. Ispod imena autora pisati naziv firme / institucije u kojoj su zaposleni (bez proreda).

Sažetak: (do 100 riječi) pisati malim slovima.

Ključne riječi: Autor(i) treba da navedu do 8 ključnih riječi koje će pomoći pri identifikaciji najvažnijih tema rada.

Abstract: (up to 100 words), in normal capitalisation.

Keywords: The author(s) shall provide up to 8 keywor-ds to help identify the major topics of the paper.

UVOD se piše na prvoj stranici bez naprijed navedene numeracije. Uvod predstavlja početak teksta i piše se u dvije kolone.

1.2. Druga i sljedeće straniceNASLOVE POGLAVLJA pisati velikim slovima po-debljano (bold), a podnaslove malim slovima, podeb-ljano (bold).

NASLOVE i podnaslove započeti pisati uz lijevu marginu.

Redni broj stranice pisati na donjoj margini, centrirano.

1.3. Razmaci u tekstuIzmeđu naslova referata i imena autora ostaviti 1 slo-bodni red.

Sažetak početi pisati poslije dva slobodna reda, iza adrese autora.

Ključne riječi pišu se jednim redom proreda ispod Sažetka.

Abstract piše se jednim redom proreda ispod Ključ-nih riječi.

Keywords piše se jednim redom proreda ispod Abstract.

UVOD se piše s tri reda proreda ispod Keywords.

Naslovi poglavlja i potpoglavlja odvajaju se od teksta jednim slobodnim retkom.

Između posljednjeg retka jednog poglavlja i naslova drugog poglavlja ostavljaju se 3 slobodna retka. Izme-đu posljednjeg retka jednog poglavlja i podnaslova (stupanj 1.1.) ostavljaju se 2 slobodna retka.

2. NASLOVI I PODNASLOVINaslove poglavlja treba stupnjevati u decimalnoj klasi-fikaciji, npr.

1. NASLOV POGLAVLJA1.1. Naslov drugog stupnja poglavlja1.1.2. Naslov trećeg stupnja poglavlja

2.1. JednadžbeJednadžbe pisati u Microsoft Equation Editoru ili MathType dodatku (www.mathtype.com). Jednadžbe se u rad dodaju na sljedeći način: Insert | Object | Create New | Microsoft Equation ili MathType Equation. Na desnom rubu teksta, u redu na kojem pisana jednadžba, u zagradi treba naznačiti njen broj, počevši od broja (1), pri čemu je korisno koristiti desni (right) tabulator.

I u jednadžbama i u tekstu koristiti za:– varijable označene latiničnim slovima italic pismo

(a, x, P1, ...),– varijable označene grčkim slovima regular (normal)

pismo (α, β, γ, ...),– funkcije i cifre regular (normal) pismo,– kompleksni broj pisati sa crticom Z ili podebljano Z– za oznake matrica podebljano (bold).

2.2. Slike, dijagrami, fotografije i tabeleSlike, dijagrami, fotografije i tabele smještaju se uz odgovarajući tekst, u koloni, centrirano i bez okvira. Slike, dijagrami, fotografije numerišu se od 1 (arap-skim brojevima, Slika 1:), a tabele od I (rimskim bro-jevima, Tabela I:). Brojevi i nazivi slika, dijagrama i fotografija pišu se ispod (centrirano), a brojevi i nazivi tabela iznad tabela (s lijevim poravnanjem). Sliku, dijagram, fotografiju i tabelu potrebno je od teksta odvojiti za jedan prazan red.

Ako slike, dijagrami, fotografije i tabele ne mogu stati u jednu kolonu tada se smještaju po čitavoj širini stra-nice (poštujući lijevu i desnu marginu), na početku ili kraju stranice. Preporučuje se izbjegavanje formatira-nja slika, dijagrama, fotografija i tabela na manje od širine jedne kolone. Sve mora biti jasno i dovoljno kon-trasno. Sve slike, dijagrami, fotografije i tabele moraju biti pozvane u tekstu i to prije nego se postave u tekstu.

Ukoliko se slika sastoji od dva dijela, naslov slike treba da sadrži (a) i (b) dio (Slika 2.a:, Slika 2.b:). Naslovi ne treba da budu dio slike. Naslov se ne stavlja u okvir povezan za sliku. Slika ne treba imati okvir. Skraće-nice tipa Sl., Fig. ili Tab. se ne koriste.

Slika 1: Primjer označavanja slike


Slika 2.a: Primjer 1 Slika 2.b: Primjer 2

Tabela I: Primjer označavanja tabeleOPŠTI PODACI

Dimenzije 665/690/265 mmTežina 64 kgRadna temperatura -25°C do 60°CVlastita potrošnja tokom noći 1 WTip Bez transformatora

TEHNIČKI PODACIUlazna snaga (cosφ=0) 15340 WMax. ulazni napon 1000 VOpseg napona MPPT-a 360 V – 800 V/600 VMin. ulazni napon 150 V/188 VMax. ulazna struja 33 A/11 ABroj MPPT-a 2

EfikasnostMaksimalna 98,2%Europska 97,8%

Dijagram mora biti jasno predstavljen vidljivim ozna-kama na kordinatnim osama. Koordinatne ose treba da budu označene pripadajućom veličinom i jedinicom kao što je prikazano na slici 3.

Slika 3: I-V kriva sa tačkom maksimalne snage

3. JEDINICEJedinice koje se koriste u tekstu treba da budu SI ili CGS (SI jedinice se preporučuju). Britanske jedinice se također mogu koristiti, ali se u tom slučaju navode u zagradi, npr. 15 Gb/cm2 (100 Gb/in2), osim u slučaju kada se koriste kao pokazatelji tržišnih proizvoda, npr. „3 ½-in disk drive”. Potrebno je izbjegavati kombino-vanje SI i CGS jedinica.

4. ZAKLJUČAKNa kraju prezentovanja tretirane teme obavezno se daje zaključak koji ističe najvažnije segmente u radu, važnost rada, te navodi moguće smjernice za dalja istraživanja.

PRILOGNaslov poglavlja se ne numeriše. Prilozi su tekst, jed-nadžbe, crteži, fotografije, dijagrami, tablice, čije dimenzije ne prelaze 17x24.7 cm, pripremljeni na isti način kao i prethodni dio.

ZAHVALNICANaslov ovog dijela se ne numeriše. U ovom dijelu auto-ri se mogu zahvaliti onima koji su finansijski ili na neki drugi način podržali izradu rada ili prezentova-nog istraživanja.

LITERATURANaslov ovog dijela se ne numeriše. Literatura se piše redoslijedom kako se pominje u tekstu. U tekstu se na literaturu poziva u uglastoj zagradi, samo brojem, npr. [1]. Više referenci se navodi svaka posebno u uglastoj zagradi, npr. [2], [3], [5]–[8]. Navesti imena svih autora prema redoslijedu na izvoru i ne koristiti ‘’et.al.’’, osim ako nije više od 5 autora. Primjer ispisa literature slijedi:

[1] I1. (ime inicijali) Prezime1, I2. Prezime2: Naslov publikacije, gdje je publikacija objavljena /naziv časopisa, broj ili volumen časopisa, datum, broj stranice od-do,/ ili konferencija na kojoj je rad objavljen, datum održane konferencije, broj strani-ce od-do/ ili izdavač knjige, godina izdanja.

Za e-izvore pored navedenih podataka, potrebno je navesti i web stranicu izvora sa datumom pristupa.

BIOGRAFIJANaslov poglavlja se ne numeriše. Kratka biografija svakog od autora mora biti navedena. Potrebno je da počne sa imenom i prezimenom autora. Biografija svih autora ne smije da pređe maksimalno dozvoljen broj stranica za rad (10 stranica).


INTRODUCTIONThe author submits the manuscript to the Secretariat of the BH K CIGRE, in electronic format to the e-mail address ([email protected]) or to the editor of the jour-nal at email address ([email protected]). The start of the paper should introduce the title (in one of the offi-cial languages of Bosnia and Herzegovina and in English), names of authors, company/industry, state and e-mail address of one of the authors for contact. Below that, abstract and key words in one of the official languages of Bosnia and Herzegovina and in English are given in one column. The text of the paper is written in two columns, it contains introduction, chapters related to the described problems, conclusion, attachments, expression of gratitu-de and literature. A short biography for all authors is obligatory, and it is listed at the end of the paper. The author(s) are kindly requested to verify the allegati-ons in the document titled Initial Journal Check List for Authors (http://www.bhkcigre.ba/bosanski/ izdanja/Ini-cijalni_kontrolni_spisak_za_autore.doc). If the paper is written in one of the official languages of Bosnia and Herzegovina, the use of undetermined, passi-ve form is required (it is incorrect to use pronoun in the 1st person plural – we can, we calculate, we get, while the correct form is: it is possible, it is calculated, it is recei-ved). It is necessary to pay attention to the consistency of the language and not to use different terms for the same idea (e.g. science in western and eastern option, using both terms in the same paper). The paper can also be submitted in English, but the abstracts and key words must also be written in one of the official languages in Bosnia and Herzegovina. The editorial will provide the translation of the title, abstract and key words for the papers submitted in English by

authors who are not native in any of the official lan-guages of Bosnia and Herzegovina.Avoid abbreviations in the title of the paper. Each first introduction of an abbreviation in the text requires its explanation given in parenthesis. The volume of the work should not be more than 10 pages, A4 format, including annexes. Minimum length is five (5) pages. The papers are subjected to “blind” review (at least two reviewers). If one of the reviewers states that the paper of same content has already been published, the paper will be refused. If one of the reviewers gives negative opinion, and the other gives positive opinion, an additional opinion of a third reviewer will be sought for. The final decision on publishing a paper is made by the editorial. The aut-hors are not informed on the names of reviewers. The authors will receive the conclusion of the review from the editorial, and they can respond to the editorial if they disagree with the review. The publisher, BH K CIGRE keeps all rights for the papers published in the journal Bosanskohercegovačka elektro-tehnika, if not differently agreed. Responsibility for the authenticity of the papers lies with the authors themselves. The authors authorise publishing of abstracts and/or full papers on the web page of the journal.

1. WRITING THE PAPERText should be written in Word, version 6.0 or higher. Times New Roman font is preferred. The text is typed with single spacing, in two columns. Size of font is 10 points.

1.1. The first pageThe title of the paper should be written in capital letters, of 12 points, bold. The title should be centred. Single spa-cing should be used to write the title in English.

PAPER WRITING GUIDELINES (TITLE IN ENGLISH - Times New Roman, Bold, 12pt)

UPUTE ZA PISANJE RADA (IN ONE OF THE OFFICIAL LANGUAGES OF BOSNIA AND HERZEGOVINA – Times New Roman, Bold, 12pt)

Author 1 Name and Surname Author 2 Name and Surname Company - Institution Company - Institution State State Email

Abstract (in English): The paper describes principles, regimes, operational characteristics and methods of work. It is written under the title, as one column.

Keywords (in English): word 1, word 2, word 3, ...

Sažetak (na jednom od zvaničnih jezika Bosne i Hercegovine): Rad opisuje principe, režime, radne karakte-ristike i načine rada. Piše se ispod naslova u jednoj koloni.

Ključne riječi (na jednom od zvaničnih jezika Bosne i Hercegovine): riječ1, riječ2, riječ3...


Names of authors should be written with single spacing, under the title in English, with standard capitalisation, centred. Names of authors should contain their titles. The name of company or institution in which the authors are employed should be written below the names of aut-hors (without interval). Abstract (in English): (up to 100 words), in normal capi-talisation. Keywords (in English): Author(s) should state up to 8 keywords to be used to identify the most important topics of the paper. Sažetak: (do 100 riječi) pisati malim slovima. Ključne riječi: Autor(i) treba da navedu do 8 ključnih riječi koje će pomoći pri identifikaciji najvažnijih tema rada. INTRODUCTION is written on the first page, without previous numeration. The introduction presents the start of the text and it is written in two columns.

1.2. Second and following pagesTITLES OF CHAPTERS should be written in capital letters (bold), and subtitles in normal capitalisation (bold). TITLES and subtitles need to be started along the left margin. The ordinal numbers of pages should be written in the bottom margin, centred.

1.3. Interspaces in the textBetween the title of the paper and names of authors, the-re should be one line left. Abstract should be written after two lines left, after the authors’ addresses. Keywords are written with one line left, after the Abstract. Sažetak se piše jednim redom proreda ispod ispod Keywords. Ključne riječi se pišu jednim redom proreda ispod Sažetka.INTRODUCTION is written with three lines left after the Keywords. New chapters and subchapters are separated from text with one line left. Three empty lines are left between the last line of a chap-ter and the title of the next chapter. Two empty lines are left between the last line of one chapter and sub-title (level 1.1).

2. 2. TITLES AND SUBTITLESTitles of chapters should be graded in decimal classifica-tion, e.g.:

1. TITLE OF CHAPTER1.1. Title of the second level of the chapter1.1.2. Title of the third level of the chapter

2.1. EquationsEquations should be written in Microsoft Equation Edi-tor, or MathType addition (www.mathtype.com). The equ-ations are added to the paper only in the following way. Insert | Object | Create New | Microsoft Equation or MathType Equation. On the right edge of the text, in the line in which the equation is written, its number should be stated in parenthesis, starting with number (1), where it would be useful to use the right tabular. In both equations and text, one should use the following: – variables marked with Latin alphabet italic (a, x, P1, ...),– variables marked with Greek alphabet regular writing

(α, β, γ, ...),– functions and figures in regular letters,– complex numbers should be written with underlined

Z, or Z bold. – marking of matrixes should use bold.

2.2. Images, diagrams, photos and tablesImages, diagrams, photos and tables are positioned along the corresponding text, cantered, without frames. Images, diagrams, photos are numerated from 1 (Arabic numbers, Figure 1:), and tables are numbered from I (Roman numbers, Table I:). Numbers and titles of images, diagrams and photos are written under them (centred), and numbers and titles of tables are given above them (left justification). An image, diagrams, photo or tables needs to be divided from text with one empty line.

If images, diagrams, photos and tables cannot fit in one column, they are then positioned across the page (respec-ting left and right margins), at the beginning or at the end of the page. It is recommended to avoid formatting of images, diagrams, photos and tables to less than one colu-mn width. Everything must be clear and sufficiently con-trasted. All images, diagrams, photos and tables must be linked within the text, prior to positioning them in the text.

If an image has two parts, the title of the image should contain parts (a) and (b) (Figure 2.a:, Figure 2.b:). Titles should not be a part of the image. The title is not positi-oned within the frame linked to the image. The image should not have a frame. Abbreviations like Im., Fig. or Tab. are not used.

Figure 1: Example of image marking


Figure 2.a: Example 1 Figure 2.b: Example 2

Table I: Example of table markingGENERAL DATA

Dimensions 665/690/265 mmWeight 64 kgOperating temperature -25°C do 60°COwn consumption overnight 1 WType Without a transformer

TECHNICAL DATAInput power (cosφ=0) 15340 WMax input resistance 1000 VVolume of resistance MPPT 360 V – 800 V/600 VMaximal input power 33 A/11 ANumber of MPPT 2

EfficiencyMaximum 98,2%European 97,8%

A diagram (graph) must be clearly presented by visible markings on the coordinate axes. Coordinate axes should be marked with relevant size and unit, as shown in the Figure 3.

Figure 3: I-V curve with the point of maximum power

3. UNITSUnits used in text should be SI or CGS (SI units are recommended). British units can also be used, but in such case, they need to be placed in parenthesis, e.g.: 15 Gb/cm2 (100 Gb/in2), except when used as indicators of mar-keting products, e.g. „3 ½-in disk drive”. Combining of SI and CGS units should be avoided.

4. CONCLUSIONAt the end of presenting the treated topic, a conclusion must be given, emphasizing the most important segments in the work, the importance of the work, and stating the possible directions for future research.

ANNEXTitle of the chapter is not numerated. Annex is text, equ-ations, drawings, photographs, charts, graphs and their size should not be bigger than 17x24.7 cm. They need to be prepared in the same way as the previous part.

ACKNOWLEDGMENTTitle of the chapter is not numerated. In this part, the aut-hors can than those who helped the presentation of the paper or conducted research, or those who supported it in any other way.

REFERENCESTitle of the chapter is not numerated. Reference is given in the order of appearance in text. The text refers to the reference using square bracket, just with a number, e.g.:[1]. For more than one reference, they are all given sepa-rated, bracket by bracket: [2], [3], [5]–[8]. List names of all authors based on the source and without the use of "et.al. ", except if there is more than 5 authors. An example is given below:

[1] N1. (name, initial) Surname1, N2. Surname2: Title of the publication, where it was published / name of the journal, issue or volume of the journal, date, number of pages (from to)/ or conference where the paper was published, date of the conference, number of pages (from-to) /or publisher of the book, year of publishing.

In addition to the given data, listing of e-sources requires also stating of web page of the source with the date of access.

BIOGRAPHYTitle of the chapter is not numerated. Short biography for each of the authors must be given. It starts with the name and surname of the author. The biography of any author must not be longer than the allowed number of pages (10 in total).


INICIJALNI KONTROLNI SPISAK ZA AUTORE

Prilikom pripreme rukopisa za slanje, molimo Vas da odštampate ovaj kontrolni slisak i označite svaku stavku kada je prekontrolišete. Ako Vaš rad ne bude u formatu koji je tražen, rad će Vam biti vraćen na doradu, što će dovesti do kašnjenja recenzije.

Ovaj rad mora biti napisan na engleskom jeziku ili na jednom od zvaničnih jezika Bosne i Hercegovine.

Rad se mora sastojati od slijedećih dijelova: naslov, sažetak, ključne riječi, uvod, tekst, zaključak, literatura i kratka biografija autora.

Naslov je pisan velikim slovima i centriran na vrhu stranice.

Ime autora, kompanija, država i e-mail adresa trebaju biti napisani ispod naslova.

“Sažetak” i “Ključne riječi” su poravnate ulijevo i napisane podebljanim slovima ispod informacije o autorima.

Naslovi i podnaslovi poglavlja su poravnati lijevo u koloni i napisani podebljanim slovima.

Naslovi poglavlja su pisani velikim slovima.

Numerisanje poglavlja počinje nakon Uvoda. Poglavlje nakon Uvoda numeriše se brojem 1 (numerisanje bez rimskih brojeva), a numerisanje se završava s poglavljem Zaključak. Nakon cifre staviti tačku.

Prilog, Zahvalnica, Literatura i Biografija ne trebaju biti numerisani.

Za naslove podpoglavlja koristiti brojeve 1.1., 1.2., itd. Ako se podpoglavlje mora dodatno podijeliti, koristi se numeracija tipa: 1.1.1., 1.1.2., itd. Povezani naslovi se pišu normalnom kapitalizacijom i podebljano.

Numerisanje i naslov slike se unosi ispod slike, centrirano (bez rimskih brojeva). Nakon cifre staviti dvotačku. Prilikom pozivanja na sliku u samom tekstu, koristite cijelu riječ. Npr. “Slika 1” (ne koristiti skraćenice).

Numerisanje i naslov tabele se poravnava ulijevo i navode iznad tabele normalnom kapitalizacijom (bez arapskih brojeva). Nakon cifre staviti dvotačku. Prilikom povezivanja na tabelu u samom tekstu, koristite cijelu riječ. Npr. “Tabela I” (ne koristiti skraćenice).

Jednačine se označavaju sa (1), (2), itd. Prilikom pozivanja na jednačinu u samom tekstu, koristite samo broj koji se nalazi u maloj zagradi.

Ako je rad pisan na engleskom jeziku koristi se britanski standard engleskog jezika. Obratite posebnu pažnju na pisanje riječi "modeling" i "catalogue".

Skraćenice se ispisuju u cjelosti prilikom prvog pominjanja, ali ne i dalje u tekstu.

Dio o izrazima zahvalnosti se može staviti prije Literature, ako se to želi.

Literatura su numeriše i navodi u poglavlju Literatura, na način kako se pojavljuje u tekstu, a NE alfabetski po imenu autora. Svaki navedeni izvor se mora pojaviti u samom tekstu. Prilikom pozivanja na izvor u tekstu, upisati samo broj u srednjoj zagradi (npr. [1]). Prilikom pozivanja na više izvora u tekstu, svaki izvor se navodi u odvojenoj srednjoj zagradi (tj. [2], [3], [5]-[8]).


INITIAL JOURNAL CHECK LIST FOR AUTHORS

As you prepare to submit your manuscript, please print out this list and check-off each item as it is completed. Failu-re to conform to the format requirements will result in your paper being sent back to you, and a delay in review.

The paper must be written in the English language or one of the official Bosnia and Herzegovina languages.

The paper must contain the following sections: Title, Abstract, Keywords, Introduction, Body, Conclusion, References and Biography.

The title is in upper case letters and centered on the page.

Author’s name, company, country and e-mail address should be provided under the title.

"Abstract" and "Keywords" are flush left and set in boldface under the information about authors.

Headings and subheadings are flush left in the column and set in boldface.

Headings are in upper case letters.

Numbering of sections begins after the section Introduction, which is given the number 1. (no Roman numerals) and it should be finished with the section Conclusion. A period appears after the number.

The sections Annex, Acknowledgment, References and Biography should not be numbering.

For subheadings, the numbers used are 1.1, 1.2, etc. If a subsection must be further divided, the numbers 1.1.1, 1.1.2, etc. are used and the number and associated title are set in upper and lower case letters and in boldface.

Figure captions appear below the figure, are centered (no Roman numerals). When referring to a figure in the body of the text uses the entire word. For exemple, "Figure 1" (do not use abbreviations).

Table captions are flush left and appear above the table in upper and lower case letters (no Arabic numerals). When referring to a table in the body of the text, use the entire word. For exemple, "Table I" (do not use abbreviations).

Equations are numbered (1), (2), etc. When referring to an equation in the body of the text, only the number enclosed in round brackets is used.

British spelling is adopted. Please pay particular attention to the spelling of "modeling" and "catalogue".

Acronyms are spelled out at first mention, but not thereafter.

An acknowledgement section can be presented before the References, if desired.

References are numbered and listed in the reference section in the order that they appear in the text, NOT in alphabetical order by author's names. Each listed reference has to appear in the body text. When referring to a source in the text, only the numeral enclosed in square brackets is used for identification (i.e., [1]). When referring to more sources in the text, each source is stated in square brackets (i.e. [2], [3], [5]–[8]).


VRSTA RADAIzvorni naučni rad je originalno naučno djelo u kojem su izneseni novi rezultati fundamentalnih ili primije-njenih istraživanja. Po pravilu je organizovan po šemi IMRAD (Introduction, Methods, Results and Discussi-on). Rad je sastavljen tako da se može na temelju datih informacija: a) reproducirati metodološki i računski postupak i dobiti rezultate s jednakom točnošcu ili unutar granice stepena slobode, kako to navodi autor; ili b) ponoviti autorova opažanja i prosuditi njegove analize; ili c) provjeriti točnost analiza i dedukcija na koji-ma se temelje autorovi nalazi.

Pregledni naučni rad je pregled najnovijih djela o određenom predmetnom području, djela pojedinog istraživača ili skupine istraživača s ciljem da se već publikovane informacije sažmu, analiziraju, eveluiraju ili sintetiziraju. Donosi nove sinteze koje takodje uključuju rezultate sopstvenog istražvanja autora.

Izlaganje sa znanstvenog skupa - Može biti objavljeno samo kao cjeloviti članak koji je prethodno refe-riran na znanstvenom skupu, a u obliku cjelovitog članka nije objavljeno u zborniku skupa.

Stručni rad - Sadrži korisne priloge iz struke i za struku.

TYPE OF THE PAPEROriginal scientific paper is an original scientific work presenting new results of fundamental or applied researches. By a rule, it is organised following the IMRAD scheme (Introduction, Methods, Results and Discussion). The paper is consisted in the way to provide the following, based on the given information: a) reproduce methodological and computing process and receive results of equal precision, or within the lim-its of free grading, as given by the author, or b) repeat the author’s observations and judge his analysis, or c) check the correctness of the analysis and deductions on which the author’s findings are based.

Review scientific paper is a review of the newest works on a given topic, a work of individual research-er or a group of researchers with the aim to summarise, analyse, evaluate or synthesise already published information. It brings new synthesis which also involves results of the author’s own research.

Conference paper - It can be published only as a holistic paper which was earlier referred to in a scien-tific gathering, and was not published as a whole article in the proceedings from the gathering.

Professional paper - Contains useful contribution from the field and for the field of profession.