ANALIZA PREDNOSTI UVEDBE SISTEMA ZA … · 3.1.2. Koncentrator P2LPC (Slika 12)..... 29 3.1.3. A-collect

Magistrsko delo Organizacija in management informacijskih sistemov

ANALIZA PREDNOSTI UVEDBE SISTEMA

ZA UPRAVLJANJE NAPREDNEGA

MERJENJA ELEKTRIČNE ENERGIJE V

ŠVEDSKEM ELEKTRODISTRIBUCIJSKEM

PODJETJU

Mentor: izr. prof. dr. Andrej Škraba Kandidat: Rok Klančnik

Somentor: doc. dr. Davorin Kofjač

Kranj, marec 2015

ZAHVALA

Zahvaljujem se mentorju izr. prof. dr. Andreju Škrabi ter somentorju doc. dr. Davorin

Kofjaču

Hvala gospodu Gregorju Koselju iz podjetja Iskraemeco za pomoč in nasvete pri

izdelavi magistrskega dela.

Zahvaljujem se tudi lektorici Mariji Klančnik, ki je lektorirala mojo magistrsko nalogo.

POVZETEK

V tej magistrski nalogi smo se posvetili analizi prednosti uvedbe SEP2W sistema v

švedsko elektro distribucijsko podjetje. Kot v nalogi ugotavljamo je njegova uvedba

kupcu v primerjavi s predhodnim, starejšim sistemom A-collect prinesla mnoge

prednosti.

Ker je bil glavni razlog uvedbe SEP2W sistema zajem urnih vrednosti, smo se v nalogi v

največji meri osredotočili prav na prednosti, ki jih prinaša ta dodatna funkcionalnost. Ti

dodatni podatki namreč omogočajo izdelavo natančnih ocen kratkoročnih napovedi

obremenitev električnega omrežja. Te napovedi pa ob njihovi pravilni uporabi lahko

distributerjem ter končnim potrošnikom močno koristijo pri zmanjševanju stroškov

povezanih s porabo električne energije. Sam zajem urnih podatkov je sicer nujen, vendar

še ne zadosten pogoj za realizacijo zmanjševanja stroškov povezanih s proizvodnjo ter

porabo električne energije. Za uspešno obojestransko zmanjševanje stroškov električne

energije je poleg zajema potrebno zagotoviti tudi uvedbo dinamičnih cen in ažurno

posredovanje informacij o teh dinamičnih cenah končnim potrošnikom.

V nalogi smo se posvetili tudi obravnavi sistema za upravljanje naprednega merjenja

električne energije z vidika teorije sistemov. S pomočjo programa Powersim smo

izdelali njegov model, v katerem se je urni zajem rezultatov ponovno izkazal kot velika

prednost pri zagotavljanju ažurnosti podajanja povratnih informacij.

KLJUČNE BESEDE:

- električni števec

- koncentrator

- SEP2W sistem

- obremenitev električnega omrežja

ABSTRACT

In this master’s thesis we focused on analyzing the advantages of introducing SEP2W

system into Swedish electric distribution company. In the thesis we also showed that the

introduction of our new system had many advantages compared to the client’s old

system called A-collect.

Since the main reason for the introduction of SEP2W was to capture hourly values we

focused mainly on the advantages that this added functionality brings to all concerned

parties. With these additional captured data we can now successfully produce accurate

estimates of short-term load forecast for electrical grid. These predictions can then with

their proper use greatly benefit distributors and end consumers in their effort to reduce

costs. The capture of hourly data is otherwise necessary, but by itself not sufficient

condition for the realization of cost savings associated with the production and

consumption of electrical energy. For a mutually successful reduction of energy costs

distribution companies also need to introduce dynamic pricing and timely transmissions

of information off these dynamic prices to final consumers.

In this thesis we also tried to analyze advanced meter management system in terms of

systems theory. With the help of Powersim we constructed a simplified model of a

system in which the hourly captured data again proved to be a great advantage in

providing up to date feedback.

KEYWORDS:

- electricity meter

- concentrator

- SEP2W system

- electrical load

KAZALO

1. Uvod .............................................................................................................................. 7

1.1. Predstavitev problema ............................................................................................. 7

1.2. Predstavitev okolja .................................................................................................. 7

1.3. Predpostavke in Omejitve ....................................................................................... 8

1.4. Metode dela ............................................................................................................. 9

2. Teoretične osnove (Pregled Literature) ...................................................................... 10

2.1. Pričakovane prednosti uvedbe AMM/MDM sistemov ......................................... 10

2.2. Uvedba ažurnega odziva o cenah električne energije za potrebe zmanjševanja

porabe ob koničnih časih .............................................................................................. 11

2.3. Drugi primeri uvedbe AMM/MDM sistemov ....................................................... 14

2.4. Uspešnost različnih metod pri kratkoročnem napovedovanju obremenitve

električnega omrežja .................................................................................................... 16

2.5. Strnjen pregled uporabljene literature ................................................................... 22

2.6. Obravnava sistema za upravljanje naprednega merjenja električne energije z

vidika teorije sistemov ................................................................................................. 23

2.6.1. Opredelitev strukture sistema in povratnih zank ............................................ 23

3. Obstoječe stanje .......................................................................................................... 27

3.1. Posnetek Stanja ..................................................................................................... 27

3.1.1. Elektronski električni števci .......................................................................... 27

3.1.2. Koncentrator P2LPC (Slika 12) ...................................................................... 29

3.1.3. A-collect ......................................................................................................... 30

3.2. Dosedanje izkušnje pri uporabi A-collecta ........................................................... 30

3.3. Kritična analiza ..................................................................................................... 31

4. Prenova ....................................................................................................................... 34

4.1. Prednosti uvedbe SEP2W sistema ........................................................................ 34

4.1.1. Prednosti uvedbe in kratek opis SEP2W Meter Access Servica .................... 34

4.1.2. Prednosti uvedbe in kratek opis SEP2W Meter Reading Servica .................. 35

4.1.3. Prednosti uvedbe in kratek opis SEP2W Report Servica ............................... 36

4.1.4. Prednosti uvedbe in kratek opis SEP2W Scheduler Servica .......................... 37

4.1.5. Prednosti uvedbe in kratek opis SEP2W Web Servica .................................. 37

4.1.6. Kratka predstavitev prednosti uvedbe ostalih modulov SEP2W Sistema ...... 38

4.2. Potek uvedbe SEP2W Sistema .............................................................................. 41

4.2.1. Namestitev in konfiguracija sistema .............................................................. 41

4.2.2. Izbira in konfiguracija podatkovne baze ........................................................ 43

4.2.3. Namestitev in konfiguracija SEP2W servicov ............................................... 46

4.3. Vnos Naprav .......................................................................................................... 49

4.3.1. Priprava Predlog naprav ................................................................................. 49

4.3.2. Testni vnos naprav v SEP2W podatkovno bazo ............................................. 51

4.3.3. Vnos vseh 160.000 naprav v SEP2W podatkovno bazo ................................ 53

4.4. Priprava dogovorjenih primerov uporabe ............................................................. 54

4.4.1. Sinhronizacija naprav ..................................................................................... 54

4.4.2. Posodobitev Topologije (Update topology) ................................................... 55

4.4.3. Branje podatkov elektronskih števcev iz koncentratorjev .............................. 56

4.4.4. Branje podatkov elektronskih števcev na zahtevo .......................................... 57

4.4.5. Sprememba tarif ............................................................................................. 58

4.4.6. Odklop, priklop in limitacija števcev ............................................................. 60

4.4.7. Ostali primeri uporabe .................................................................................... 61

4.5. Priprava poročil ..................................................................................................... 62

4.6. Kreacija in Nastavitev Urnikov ............................................................................. 65

4.6.1. Nastavitev Urnikov za podružnico Geab ........................................................ 65

4.6.2. Nastavitev Urnikov za Vattenfall ................................................................... 67

4.7. Povezava s sistemom Titanium preko standardiziranega vmesnika SEP2W Web

Services ........................................................................................................................ 68

4.8. Analiza prednosti po uvedbi SEP2W sistema ....................................................... 69

4.9. Uporaba celotne funkcionalnosti SEP2W sistema pri zmanjševanju stroškov

organizacije .................................................................................................................. 69

5. Razvoj modela elektro distribucijskega sistema z uvedenim AMM .......................... 71

5.1. Razvoj modela po principih zvezne in dogodkovne simulacije ............................ 71

6. Zaključki ..................................................................................................................... 80

6.1. Ocena učinkov .................................................................................................... 80

6.2. Pogoji za uvedbo ................................................................................................ 80

6.3. Možnosti nadaljnjega razvoja ............................................................................ 81

LITERATURA IN VIRI .................................................................................................. 83

KAZALO SLIK ............................................................................................................... 87

KAZALO TABEL ........................................................................................................... 89

POJMOVNIK .................................................................................................................. 90

KRATICE IN AKRONIMI ............................................................................................. 90

Univerza v Mariboru – Fakulteta za organizacijske vede Magistrsko delo

Rok Klančnik: Analiza prednosti uvedbe sistema za upravljanje naprednega merjenja električne energije v švedskem

elektrodistribucijskem podjetju stran 7

1. UVOD 1.1. PREDSTAVITEV PROBLEMA

V podjetju Vattenfall so pri svojem AMM/MDM sistemu A-collect že dolgo časa

pogrešali funkcionalnost branja in shranjevanja urnih vrednosti. Zaradi tega razloga so

se leta 2012 odločili za zamenjavo njihovega starega AMM/MDM sistema A-collect z

novejšim, ki pa naj bi omogočal tudi zajem urnih vrednosti. Tako smo s koncem leta

2012 v podjetju Iskraemeco s švedskim podjetjem Vattenfall podpisali pogodbo o

uvedbi našega AMM/MDM SEP2W sistema.

Podpis te pogodbe pa je bil seveda šele začetek, saj je bilo za implementacijo te rešitve

potrebno opraviti veliko dela, prav tako pa je bila ta implementacija za nas nekakšen

pilotni projekt. To je bila namreč prva implementacija SEP2W sistema v tako velikem

obsegu, prav tako pa je bila to prva implementacija, kjer se je za glavni način integracije

v Telventov Titanium uporabilo le SEP2W Web service (v preteklosti so se uporabljale

direktne povezave s podatkovno bazo, kar pa je močno omejilo interakcijo s SEP2W

sistemom). Vse te neznanke pri tem projektu pa so seveda močno otežile našo

implementacijo SEP2W sistema.

Poleg grobega opisa implementacije SEP2W sistema pa se bomo v tej magistrski nalogi

osredotočili tudi na dodano vrednost, ki bi jo v podjetju Vattenfall lahko pridobili z

napredno uporabo SEP2W sistema. Prav tako pa bomo s pomočjo sistemskega vidika

izvedli tudi poglobljeno analizo prebranih urnih rezultatov.

1.2. PREDSTAVITEV OKOLJA

Tukaj bom o na kratko predstavili vsa glavna podjetja, ki sodelujejo pri tem projektu

Iskraemeco

Iskraemeco je podjetje, ki se že vse od leta 1945 ukvarja z izdelavo števcev za merjenje

električne energije. Trenutno smo s svojimi izdelki in storitvami prisotni v več kot 100

državah sveta. V preteklosti smo v podjetju izdelovali indukcijske števce, sedaj pa te

indukcijske števce vsako leto v večji meri zamenjujejo elektronski števci. Prav tako pa v

zadnjih letih vedno pogosteje postajamo ponudnik celotnih sistemskih rešitev, kar pa

poleg znanja izdelave pametnih števcev zahteva vedno več znanja tudi na področju

programske opreme.

Od svojega začetka smo v podjetju Iskraemeco izdelali že več kot 40 milijonov števcev

za merjenje električne energije, prav tako pa v zadnjem obdobju izkazujemo izjemno

dobre poslovne rezultate, saj so v letu 2012 naši prihodki narasli za skoraj 40% ter prvič

v zgodovini podjetja presegli 100 milijonov evrov. Leta 2013 so se prihodki podjetja

sicer precej zmanjšali (85 milijonov evrov), vendar pa smo kljub temu tudi leto 2013

zaključili z zavidljivim dobičkom.




Telvent

Telvent je informacijsko tehnološko podjetje, specializirano za SCADA in GIS sisteme.

Ukvarjajo se tudi s sorodnimi informacijskimi sistemi za energetska podjetja, plinovode,

promet in kmetijstvo. Njihove stranke so prisotne po vsem svetu, vendar pa je glavnina

skoncentrirana v Španiji in Severni Ameriki.

Televent je pri tem projektu naš sistemski integrator, saj namerava z našimi SEP2W

Web servici implementirati naš SEP2W sistem v njihov MDM sistem Titanium

(Telvent).

Vattenfall

Vattenfall je švedska energetska družba, ki je v celoti v lasti švedske vlade. Podjetje

večino svoje električne energije proizvede na Švedskem, poleg tega pa proizvaja

električno energijo tudi v drugih državah Evrope (Danska, Finska, Nemčija,

Nizozemska, Poljska in Velika Britanija).

Sprva je podjetje proizvajalo električno energijo predvsem s hidro elektrarnami, kasneje

pa je začelo proizvajati električno energijo tudi s pomočjo drugih virov (termo

elektrarnami in jedrskimi elektrarnami). V zadnjem času pa so se zaradi zmanjševanja

izpustov ogljikovih dioksidov osredotočili tudi na vetrne elektrarne in elektrarne na

biomaso.

Prav njihova zaveza za zmanjševanje izpustov ogljikovega dioksida je tudi eden od

glavnih razlogov za uvedbo pametnega omrežja ter posledično eden od glavnih razlogov

za uvedbo našega SEP2W sistema.

Vattenfall je trenutno prisoten v proizvodnji, prenosu, distribuciji in prodaji električne

energije. Prav tako je aktiven v trgovanju z električno energijo, poleg tega pa ustvarja,

distribuira in prodaja tudi toplotno energijo.

Skupina Vattenfall ima trenutno okoli 33.000 zaposlenih (Vattenfall 2012).

Geab

Geab je podružnica podjetja Vattenfall, ki se nahaja na otoku Gotland na vzhodni obali

Švedske (Slika 1). Geab prodaja električno energijo za končne odjemalce, prav v tem

času pa izvaja pilotni projekt za pametnega odjemalca (GEAB, 2011).

1.3. PREDPOSTAVKE IN OMEJITVE

Glavna predpostavka te raziskave je, da bo zamenjava A-collecta s SEP2W sistemom za

podjetje Vatenfall finančno smotrna, hkrati pa bo omogočala ustrezne funkcionalnosti za

napredno upravljanje z elektro distribucijskim sistemom.

Glavne omejitve raziskave pa izhajajo iz dejstva, da ne bomo imeli neposrednega

dostopa do njihovega starega sistema A-collect, vendar pa smo kljub temu seznanjeni s

polnim naborom njegovih funkcionalnosti.




Nekaj omejitev pri raziskavi pa predstavlja tudi izjemno striktna varnostna politika v

podjetju Vattenfall.

Slika 1:Otok Gotland

1.4. METODE DELA

Pri izvedbi primerjave sistemov spremljanja porabe v elektro-energetskem omrežju

bomo uporabili metode s področja teorije sistemov. Predvsem bo poudarek na analizi

strukture sistemov ter povratnih zank in vpliv le-teh na učinkovitost delovanja sistemov

(Škraba in drugi, 2011). Kot smo že omenili bo med drugim naslovljen učinek skrajšanja

časovnega zamika pri zajemu podatkov oz. pridobitev urnih podatkov bo obravnavana s

sistemskega vidika.

Pri raziskovanju rešitev problema bomo uporabljali strokovne knjige in članke v

znanstvenih in strokovnih revijah ter literaturo, ki je dostopna na svetovnem spletu.

Poleg javno objavljene literature pa bomo pri raziskovanju uporabljali tudi mnogo

Iskraemecove interne zaupne dokumentacije.

Prav tako bomo za boljšo oceno uspešnosti zamenjave A-collecta s SEP2W sistemom

uporabljali SEP2W-ov izjemno zmogljiv Report service. Z uporabo Report servica bomo

lahko izdelal mnoga poročila, iz katerih bomo nato zelo natančno ovrednotili uspešnost

uvedbe SEP2W sistema.

V primeru da SEP2W-ov Report service ne bo zadostoval za izvedbo vseh statističnih

analiz, si bomo pomagali še z drugimi orodji za statistično obdelavo podatkov.




2. TEORETIČNE OSNOVE (PREGLED LITERATURE)

Večina elektro distribucij dandanes s hitrim tempom opravlja menjavo starih

elektromehanskih števcev z novejšimi elektronskimi števci. Ti elektronski števci pa

prinašajo mnoge dodatne funkcionalnosti. V grobem bi kot največjo novost novih

elektronskih števcev lahko izpostavili mnogo večjo količino zajetih merilnih podatkov.

Vso to novo količino podatkov pa je kasneje potrebno tudi shraniti ter mnogokrat tudi

dodatno obdelati, zato se v zadnjem času vedno bolj razvijajo tudi MDM programski

sistemi. MDM sistemi pa v navezi z AMM sistemi tvorijo tako imenovano pametno

omrežje.

Poleg ekonomskih in tehnoloških razlogov pa v zamenjavo starih indukcijskih števcev z

elektronskimi elektro distribucije sili tudi leta 2009 sprejeta direktiva evropskega

parlamenta. V tej direktivi je namreč navedeno, da naj bi do leta 2020 v Evropski uniji

vsaj 80% potrošnikov električne energije že uporabljalo pametne elektronske števce.

Glavni razlog za poseganje države na hitrost vgradnje pametnih elektronskih števcev pa

leži v zavezi za zmanjšanje izpustov toplogrednih plinov, saj bi natančnejši ter ažurnejši

podatki o porabi lahko znatno prispevali k uresničevanju tega cilja (Direktiva

Evropskega parlamenta, 2009).

2.1. PRIČAKOVANE PREDNOSTI UVEDBE AMM/MDM

SISTEMOV

V prid vzpostavitvi pametnega omrežja govori mnogo dejavnikov. Spodaj bomo

izpostavili najpomembnejše, ki so navedene v (FortisBC, 2012), (Choe, 2009) in

(Chermak, 2008):

-zaradi boljših ter ažurnejših meritev porabe električne energije imamo boljši pregled

nad izgubami v omrežju, prav tako pa lahko razvijemo natančnejše modele za oceno

prihodnje porabe električne energije;

-možnost daljinskega odklopa in priklopa električnega števca;

-možnost daljinskega spreminjanja tarifnih shem električnega števca (uporabno leta

2013 ob ukinitvi državnega praznika 2. januarja);

-možnost daljinskega spreminjanja limitacije električne moči;

-zaradi velike količine podatkov o porabi električne energije je z analizo teh podatkov

mnogo lažje odkriti, kateri deli omrežja so zaradi velikih izgub električne energije

potrebni prioritetne obnove. Prav tako je dobra analiza teh podatkov v veliko pomoč pri

odkrivanju kraj električne energije;

-poleg tega bomo izpostavili še okoljski vidik. Tako lahko zaradi bolj natančnega

predvidevanja nakupne količine električne energije podamo bolj natančno oceno za

proizvodnjo električne energije. Prav tako bomo zaradi daljinske manipulacije in

odčitkov električnih števcev prihranili mnogo nepotrebnih poti, ki jih trenutno opravljajo

zaposleni v elektro distribucijah.




Poleg zgoraj naštetih prednosti pa je za končnega gospodinjskega potrošnika električne

energije najzanimivejša prednost uvedbe pametnih omrežij možnost zmanjševanja

stroškov povezanih s porabo električne energije.

V Evropski uniji za gospodinjske potrošnike trenutno prevladujeta enotarifno in

dvotarifno obračunavanje električne energije, v bližnji prihodnosti pa se lahko nadejamo

sprememb tudi na tem področju. Pametna omrežja nam namreč ponujajo mnogo

ažurnejše informacije, kar pa bi posledično lahko privedlo do implementacije

dinamičnega tarifiranja električne energije.

Dvo ali več tarifno merjenje električne energije ima statične vnaprej dogovorjene

časovne intervale z različnimi cenami električne energije. Pri dinamično spremenljivih

cenah električne energije pa se cene lahko spremenijo z zelo kratkim rokom

predhodnega obvestila (običajno en dan ali celo manj). Pogodbe o dinamično

spremenljivih cenah so običajno sklenjene v dveh različnih oblikah. Poraba električne

energije se tako lahko obračuna v realnem času (RTP) ali pa ob koničnem času (CPP).

Zaračunavanje ob koničnem času omogoča ponudniku električne energije, da občasno

razglasi nenavadno visoke cene za omejeno število ur.

2.2. UVEDBA AŽURNEGA ODZIVA O CENAH ELEKTRIČNE

ENERGIJE ZA POTREBE ZMANJŠEVANJA PORABE OB

KONIČNIH ČASIH

Gospodinjska poraba električne energije je izjemno težavno področje za promocijo

smotrne porabe, saj je sektor gospodinjske porabe električne energije v Evropski uniji

med najhitreje rastočimi. Problem s stimulacijo varčevanja porabe električne energije

leži v dejstvu, da se električna energija močno razlikuje od drugih potrošniških dobrin.

Električna energija je namreč abstraktna, nevidna in neotipljiva. Poraba električne

energije je tako sestavljena iz različnih aktivnosti, ki so tako raznolike kot kuhanje,

gledanje televizije, uporaba računalnika...

Nevidnost elektrike prav tako pomeni, da potrošnik običajno ne dobi skoraj nikakršnega

odziva na njegovo porabo električne energije. Porabo električne energije bi tako lahko

primerjali z nakupovanjem hrane, kjer noben izdelek nima samostojne cene, potrošniku

pa je ob koncu obračunskega obdobja izstavljen agregiran račun za porabo 'hrane'.

Potrošnik se tako ne zaveda kako, kdaj in katere naprave so odgovorne za porabo

električne energije. Prav tako pa potrošnik ni obveščen ali je njegova poraba relativno

visoka ali nizka in ali se je poraba povečala ali zmanjšala (zato ne more ugotoviti ali so

bili njegovi ukrepi za zmanjšanje porabe uspešni).

Tako je za promocijo smotrne porabe električne energije nujen dober odziv, saj v

nekaterih primerih to lahko zmanjša porabo električne energije tudi za 20% (Fischer,

2008). Dober odziv naj bo predvsem ažuren (dneven ali krajši), prav tako pa je

pomemben tudi design odziva (grafi porabe s časovnimi zabeležkami). Odziv lahko med

drugim vsebuje informacije o vplivih tvoje porabe na okolje, namigih kako varčevati pri

porabi električne energije...




V študiji (Fischer, 2008) so preučevali več kot 20 projektov, kjer so merili vpliv odziva

o porabi električne energije. Zaključki študije so jasni, saj dober ažuren odziv zmanjšuje

porabo električne energije (s povprečnim zmanjšanjem od 5 do 12%). Pri dveh projektih

sicer ni bilo zaznati nikakršnih denarnih prihrankov, vendar pa gre tukaj za študiji, ki sta

se osredotočili na podajanje informacij o visoki in nizki tarifi, cena v visoki tarifi pa je

bila mnogo višja (razmerje cene med visoko in nizko tarifo je bilo med 3:1 do 9:1). Pri

teh dveh študijah so potrošnike obveščali o njihovi trenutni porabi in predvidenih

stroških, svetlobni signal pa jih je opozoril na preklop med nizko in visoko tarifo. Kot

kaže so te dodatne informacije potrošnikom pokazale, da je električna energija v nizki

tarifi neizmerno poceni, s tem pa je bila v tem času stimulirana visoka poraba. Zaradi

tega razloga so se prihranki, ki so nastali zaradi nižje porabe v visoki tarifi izničili z

mnogo večjo porabo v času nizke tarife. Kljub dejstvu da se je v tem primeru poraba

električne energije povečala, pa je v končni fazi vpliv na okolje manjši, saj za obdobje

nizke tarife v večini primerov obstaja višek neizrabljene električne energije.

V študiji (Fischer, 2008) izpostavlja, da moraš za uspešen odziv potrošnikov pritegniti

njihovo pozornost. Potrebno je vzpostaviti povezavo med specifičnimi akcijami in

njihovimi učinki. Prav tako je pomembna dolžina trajanja povratnih informacij, ki jih

potrošniki prejemajo o njihovi porabi električne energije. Le dolga obdobja lahko

namreč tvorijo dolgoročne navade.

Vendar pa je največja težava za zagotovitev hitrega ažurnega odziva potrošnikom

trenutno tehnološke narave. Ažurne informacije namreč zahtevajo pametno dvosmerno

tehnologijo električnih števcev, prav to pa omogoča naš sistem pametnega omrežja, ki je

bil v sklopu projekta Amrelva 2 postavljen na Švedskem.

V študiji (Valenzuela in drugi, 2012) izpostavljajo, da postaja ocenjevanje učinkov

dinamičnih cen električne energije v pametnih omrežjih izjemno pomembno pri

odločitvi o vpeljavi dinamičnega zaračunavanja električne energije. V študiji so razvili

model, ki predstavlja odziv potrošnikov na dinamične cene. V modelu potrošniki

uporabljajo predvidene cene električne energije za en dan vnaprej in na podlagi teh ocen

prilagodijo porabo električne energije (zamaknejo porabo iz obdobij visokih cen

električne energije v obdobja z nizkimi cenami električne energije, s tem da skupna

poraba ostane na podobnem nivoju).

V študiji (Valenzuela in drugi, 2012) ugotavljajo, da je prestrukturiranje trgov električne

energije povzročilo visoko nestanovitnost cen električne energije. Na ta nihanja cen

vplivajo različni faktorji. Najpogostejši so:

-časovna spremenljivost porabe električne energije,

-izpadi elektrarn iz omrežja (načrtovani in nenačrtovani),

-preobremenjenost daljnovodov,

-spremenljivost cen goriv (premoga, plina, nafte, urana),

-vremenske razmere.

Danes le nekaj končnih gospodinjskih potrošnikov sodeluje pri določanju cen v realnem

času (RTP), pri katerem plačujejo ceno električne energije glede na nabavno tržno urno




ceno. Trenutno ima tako večina potrošnikov eno ali dvotarifne pogodbe, kar pa posebej

v primeru enotarifne pogodbe s fiksno ceno pomeni, da potrošniki nimajo spodbude za

spremembo prerazporeditve svoje porabe električne energije v obdobja z nižjo tržno

ceno.

Tako so v ameriški študiji (Federal Energy Regulatory Commission, 2008) ocenili, da bi

se z uvedbo programov za odziv na spreminjajoče cene električne energije do leta 2019

lahko zmanjšale obremenitve ob konicah tudi za 20%. Povpraševanje po električni

energiji je namreč časovno odvisna lastnost. Ponoči je cena na splošno nižja, saj je

večina industrije zaprta. Obremenitev začne naraščati v zgodnjih jutranjih urah, in

doseže vrhunec okoli poznega popoldneva ali zgodnjega večera. Dejavnik je tudi dan v

tednu, saj le ta močno vpliva na povpraševanje. Obremenitev ob delavnikih je precej

višja kot ob koncu tedna. Prav tako je izjemno pomembna temperatura (poleti in pozimi

je obremenitev višja kot spomladi in jeseni).

Sistemi za proizvodnjo električne energije so načrtovani za izpolnitev konic

povpraševanja, poleg tega pa vključujejo še stopnjo obvezne rezerve (zaradi rasti in

nihanj porabe, izpadov...). Elektrarne, ki zagotavljajo električno energijo, ki jo

potrebujemo v času konične porabe se imenujejo 'konične elektrarne'. Konične

elektrarne pridobivajo električno energijo iz nafte ali zemeljskega plina in imajo zato v

primerjavi z jedrskimi, hidro in termo elektrarnami izjemno visoke stroške na

proizvedeno enoto električne energije. Tako je iz ekonomskega in proizvodnega stališča

očitno, da bi bilo bolje, če bi bila poraba električne energije bolj enakomerna. To je do

neke mere mogoče doseči z denarnimi spodbudami v primeru manjše porabe električne

energije ob teh konicah povpraševanja.

Študija (Valenzuela in drugi, 2012) ugotavlja tudi, da ima sprememba porabe sprva

pozitivne posledice na obremenjenost omrežja, posledično pa vpliva tudi na zmanjšanje

stroškov električne energije za gospodinjske odjemalce. Vendar pa se te pozitivne

posledice ob velikem zamiku porabe lahko tudi izničijo. Namreč v primeru, da bi

potrošniki močno spremenili svoje navade porabe električne energije in posledično

močno zamaknili porabo energije v druga časovna obdobja, bi to lahko ustvarilo nove

konice povpraševanja po električni energiji.

V študiji (Gottwalta in drugi, 2011) izpostavljajo, da bodo gospodinjstva v prihodnjih

letih vedno pogosteje opremljena s pametnimi števci in inteligentnimi napravami

(pralnimi in sušilnimi stroji, hladilniki, pomivalni stroji...). Te tehnologije so namreč

osnova za boljšo gospodinjsko spremljanje porabe električne energije. Predstavili so

simulacijski model, ki ustvari gospodinjski profil porabe pod pavšalnimi tarifami in

simulira spremembe v teh profilih v primeru, da so gospodinjstva opremljena z

inteligentnimi napravami, prav tako pa za električno energijo plačujejo tržno časovno

spremenljivo ceno.

Raziskali so vpliv inteligentnih naprav in spremenljivih cen na strošek gospodinjstva za

porabljeno električno energijo. V Študiji (Gottwalta in drugi, 2011) prikažejo, da so

prihranki v primerjavi s potrebno investicijo trenutno še precej skromni. Prav tako

ugotavljajo, da se lahko elektro distribucijska podjetja srečajo z novimi koničnimi

povpraševanji v primeru, da se odločijo za posredovanje informacij o ceni električne




energije z urnimi vrednostmi za dan vnaprej. Kljub temu pa je trenutno precejšen del

gospodinjske porabe električne energije še vedno na voljo za premik v druga manj

obremenjena časovna obdobja, saj bi na ta način elektro distribucijska podjetja bolje

uskladila ponudbo in povpraševanje.

V študiji (Borenstein in drugi, 2002) so se posvetili uvedbi dinamično spreminjajočih

cen za poslovne in industrijske odjemalce. Tako ugotavljajo, da bi bila uvedba

dinamično spremenljivih cen, kljub večjim stroškom implementacije za velike porabnike

električne energije izjemno smotrna. Pri velikih porabnikih so namreč stroški merjenja

zaradi količine porabljene električne energije napram celotnim stroškom skoraj

zanemarljivi. Dinamično določanje cen je sicer kompleksnejše kot statično, vendar pa v

študiji (Borenstein in drugi, 2002) prikažejo, da je dinamično določanje cen izjemno

primerno za velike industrijske in komercialne stranke.

Prav tako so pokazali, da dinamično določanje cen električne energije ne povzroča

konflikta s cilji stranke po stabilnosti računa za električno energijo, pri tem pa prav tako

zadosti potrebam distributerjev električne energije po stalnih prihodkih. V študiji so

ocenili tudi, da bi bili največji zmagovalci uvedbe dinamičnega določanja cen stranke z

enakomernim profilom porabe ter stranke, ki porabijo nesorazmerno veliko električne

energije ob ne koničnih časih. Kljub temu pa bi tudi strankam, katerih konice

povpraševanja sovpadajo s konicami celotnega omrežja lahko koristila uvedbe

dinamičnega določanja cen. Spodbude za zmanjšanje potrošnje ob koničnih časih bi

namreč privedle do zmanjšanja cene električne energije ob teh koničnih časih (učinek, ki

lahko prevlada nad izgubo navzkrižne subvencije, ki jo trenutno prejemajo stranke z

visoko porabo ob koničnih časih). Preučevali so tudi možnost prostovoljnega ali

obveznega vključevanja v program določanja dinamičnih cen ter zaključili, da je

prostovoljna vključitev v program izvedljiva, v kolikor izvajanje ne vključuje

navzkrižnega subvencioniranja za tiste, ki ostanejo na eno ali več tarifnih pogodbah.

Prikazali so tudi, kako se lahko stranke ter zlasti zgradbe odzovejo na dinamične

spremenljive cene električne energije. Največji odziv se pričakuje pri klimatskih

napravah ter razsvetljevanju poslovnih prostorov. To dvoje namreč v Kaliforniji

predstavlja kar 26% porabe električne energije ob konični časih. Velik odziv se

pričakuje tudi od gospodinjskih uporabnikov klimatskih naprav, saj le to v Kaliforniji

predstavlja 14% konične obremenitve omrežja. V študiji je prikazano tudi, da nadzorni

sistemi v kombinaciji z elektronskimi pametnimi števci strankam omogočajo, da se na

cenovne signale odzovejo in zmanjšajo porabo v času, ko je sistem preobremenjen.

2.3. DRUGI PRIMERI UVEDBE AMM/MDM SISTEMOV

Tukaj se bomo v največji meri posvetili razmeram na Švedskem, saj je tudi naš celotni

projekt povezan s Švedsko. Tako v raziskavi (Bartusch in drugi, 2010) ugotavljajo, da je

povečan odziv potrošnikov bistvenega pomena za povečanje učinkovitosti švedskega

trga z električno energijo. Kot predpostavko za povečanja učinkovitosti navajajo




vpeljavo urnega zajema podatkov pri gospodinjskih odjemalcih, to pa je tudi glavni

razlog za nadgradnjo A-collecta z našim SEP2W sistemom.

V študiji (Bartusch in drugi, 2010) tako ugotavljajo, da se je urni zajem podatkov pri

gospodinjskih odjemalcih izkazal kot velika prednost za ponudnike električne energije (z

ekonomskega stališča in v povezavi z zmanjševanjem tveganja). Urni zajem prav tako

predstavlja boljšo priložnost za potrošnike (predvsem za tiste, ki se ogrevajo s pomočjo

električne energije), saj lahko s temi dodatnimi informacijami zmanjšajo mesečne

izdatke za električno energijo.

Dejstvo, da električna energija iz hidroelektrarn zagotavlja več kot polovico proizvodnje

v nordijskih državah, kaže na osrednjo vlogo hidro energije v teh državah. Nizek

vodostaj tako pogosto prinaša zaskrbljenost zaradi pomanjkanja kapacitet ter posledično

vpliva na višanje cen električne energije. Vodostaj rek ima tudi okoljsko razsežnost, saj

posredno določa količino električne energije, ki jo je potrebno proizvesti z elektrarnami

na fosilna goriva.

Povečana prožnost strank je bila v študiji (Bartusch in drugi, 2010) identificirana kot

ključni dejavnik za povečanje učinkovitosti smotrne porabe električne energije.

Dobavitelji električne energije so na trgu električne energije namreč izpostavljeni

znatnim cenovnim tveganjem. Gospodinjski odjemalci običajno vstopijo v dolgoročno

pogodbo z dobaviteljem električne energije s fiksno ceno, medtem ko se odkupna cena

za dobavitelje določi na nordijski borzi električne energije. Dobavitelji električne

energije tako tvegajo, da bodo podvrženi izgubi v času, ko je cena na nordijski borzi

višja od maloprodajne cene.

V študiji (Bartusch in drugi, 2010) je opisano tudi na kašen način se na nordijski borzi

ustvari cena električne energije. Tržna cena je tako kot pri vseh drugih ne reguliranih

dobrinah odvisna od ponudbe in povpraševanja, ponudba in povpraševanje po električni

energiji pa sta odvisni od mnogih različnih dejavnikov. Povpraševanje po električni

energiji s strani visoko 'energetsko potratne' industrije je močno odvisno od ekonomske

situacije. Povpraševanje pri gospodinjskih odjemalcih, ki je v veliki meri odvisno od

električnega ogrevanja, pa močno niha glede na zunanjo temperaturo. Kot smo že

omenili, je več kot polovica nordijske električne energije proizvedena s

hidroelektrarnami, kar seveda pomeni, da ima pretok vodostajev velik vpliv na cene

električne energije. Vodotok vodostajev namreč določi potrebno količino dražje

proizvodnje električne energije (za zagotovitev povečanega povpraševanja). Tržna cena

je tako v grobem določena s produkcijskimi stroški v elektrarnah na fosilna goriva. Ti

stroški pa so odvisni od stroškov povezanih z emisijami ogljikovega dioksida, ravnjo cen

fosilnih goriv ter do neke mere z menjalnim tečajem ameriškega dolarja.

Aktivno sodelovanje pri povpraševanju po električni energiji je opredeljeno kot eden

izmed ključnih dejavnikov za učinkovito konkurenco in popolno izkoriščanje tržnih

mehanizmov. Vendar pa spodbud za aktivno sodelovanje pri povpraševanju na

švedskem trgu električne energije primanjkuje. Cenovna elastičnost porabe električne

energije bo ostala blizu ničle, dokler stranke ne bodo izpostavljene urnim tržnim cenam.

Norveški Ponudnik električne energije 'Trondheim Energi' za gospodinjske odjemalce

ponuja pogodbo za nakup električne energije po fiksni ceni s pravico do vrnitve. Ta

pogodba se trži kot izdelek, ki vključuje možnost vrnitve zakupljene količine. Osnova




tega poslovnega modela je fiksna mesečna količina (v kilovatnih urah), ki je

enakomerno porazdeljena med vse ure dneva (v kilovatnih urah na uro) po vnaprej

določeni maloprodajni fiksni ceni (v evrih na kilovatno uro). Povpraševanje, ki je

manjše ali večje od vnaprej dogovorjene količine je kupljeno ali vrnjeno po trenutni tržni

ceni.

Največji izziv pri uvajanju fiksne cene s pravico do vrnitve je nujnost konstantnih

informacij o trenutni tržni ceni. Kot možna delna rešitev se tukaj ponuja obveščanje

uporabnikov o koničnih cenah s pomočjo SMS kratkih sporočil. V tem primeru strankam

ni potrebno konstantno spremljanje tržnih cen električne energije.

Ugotovitve v študiji (Bartusch in drugi, 2010) kažejo, da lahko s takšno vrsto pogodbe

največ pridobijo gospodinjstva, ki uporabljajo elektriko tudi za ogrevanje. Glede na ta

dejstva ponudnikom električne energije svetujejo, da svoja marketinška prizadevanja

usmerijo k strankam, ki uporabljajo neko vrsto električnega ogrevanja.

Rezultati v študiji (Bartusch in drugi, 2010) kažejo, da pogodba za nakup električne

energije po fiksni ceni s pravico do vrnitve predstavlja ogromne prednosti tako za

odjemalce, kot za ponudnike električne energije. Tveganja, ki so jim izpostavljeni

ponudniki, se namreč bistveno zmanjšajo, prav tako pa lahko kupci bistveno znižajo

svoje stroške električne energije v primeru, da so pripravljeni zmanjšati porabo v času

koničnih cen.

Predvideva se tudi, da bo z obsežno implementacijo urnega zajema v gospodinjskem

sektorju le to pripeljalo tudi do zmanjšanja porabe fosilnih goriv za proizvodnjo

električne energije. To pa je popolnoma v skladu s prizadevanji za okolju prijazno

trajnostno oskrbo z energijo (Bartusch in drugi, 2010).

2.4. USPEŠNOST RAZLIČNIH METOD PRI KRATKOROČNEM

NAPOVEDOVANJU OBREMENITVE ELEKTRIČNEGA

OMREŽJA

Študija (Kodogiannis, 2000) predstavlja razvoj izboljšanih nevronskih mrež, ki kot

osnovo jemlje modele za kratkoročno napovedovanje obremenitve električnih omrežij

(STLF) grškega otoka Krete. V študiji so uporabili različne vrste nevronskih mrež.

Zmogljivosti različnih vrst nevronskih mrež pa so nato ovrednotili s simulacijsko

študijo, za katero so uporabili realne podatke o porabi električne energije (podatke je

zagotovilo grško javno elektroenergetsko podjetje). Rezultati nakazujejo, da z

nevronskimi mrežami razviti modeli za napovedovanje obremenitev električnega

omrežja zagotavljajo natančnejše napovedi v primerjavi s konvencionalnimi modeli.

Napovedovanje obremenitev električnega omrežja je bil namreč vedno eden od glavnih

procesov v načrtovanju in delovanju dobaviteljev električne energije. Napovedovanje

obremenitev s časovnim zamikom od nekaj minut do nekaj dni namreč pomaga

sistemskemu operaterju učinkovito načrtovati potrebne rezerve električne energije, poleg

tega pa zagotovi tudi informacije, ki so lahko uporabljene za izmenjavo z drugimi

dobavitelji električne energije.




Čas napovedovanja obremenitev je lahko dolgo, srednje ali kratkoročno. Pri dolgo in

srednjeročnem napovedovanju obremenitev se čas napovedovanja meri v mesecih ali

letih, medtem ko se pri kratkoročnem napovedovanju obremenitev električnega omrežja

čas napovedovanja meri v urah ali dnevih.

Ekspertni sistemi so bili mnogokrat uspešno uporabljeni za kratkoročno napovedovanje

obremenitev električnega omrežja ((Rahman, 1996) in (Mohamad, 1996)), vendar pa ta

pristop predpostavlja obstoj strokovnjaka, ki je sposoben izdelave natančnih napovedi.

Te napovedi nato strokovnjak s prenosom znanja prenese v ekspertni sistem, vendar pa

je prav ta prenos znanja izjemno težak, saj je znanje strokovnjaka izjemno težko

pretvoriti v kopico matematičnih pravil. Nevronske mreže so po drugi strani bolj

obetavno področje umetne inteligence, saj se ne zanašajo na človeške izkušnje, ampak se

poskušajo same naučiti funkcionalnega razmerja med sistemskimi vhodi in izhodi

(Kodogiannis, 2000).

Za vhod sistema nevronske mreže za napovedovanje obremenitev električnega omrežja

po navadi uporabljajo obremenitev električnega omrežja ter vremenske informacije

(temperatura, vlažnost, smer vetra…). Kot izhod iz te nevronske mreže pa po obdelavi

dobimo tri različne spremenljivke (konična obremenitev, celotna dnevna obremenitev in

urna obremenitev). V študiji (Kodogiannis, 2000) so ponudili možnost vključitve tudi

drugih vhodnih spremenljivk (npr. letni čas), vendar pa so bili rezultati vključitve

dodatnih vhodnih spremenljivk nejasni.

Tako lahko na nevronskih mrežah osnovane tehnike za napovedovanje v grobem

razdelimo v dve kategoriji. Eden od pristopov obravnava obremenitev kot časovni

serijski signal in napoveduje prihodnjo obremenitev z linearno kombinacijo preteklih

podatkov. Na splošno velja, da večji nabor preteklih podatkov proizvede bolj natančne

izhode nevronske mreže. Pri drugem pristopu pa se predpostavlja, da je obremenitev

močno odvisna od vremenskih spremenljivk (temperatura, vlažnost…) in preteklih

obremenitev. Takšni modeli, ki vključujejo vremenske spremenljivke, imajo omejene

uporabnost, saj se zanašajo na netočne vremenske napovedi, imajo pa tudi težave pri

modeliranju relacij med vremenskimi spremenljivkami in obremenitvijo. Kot lahko

vidimo iz slike 2, je bila uspešnost kratkoročnega napovedovanja obremenitev s

pomočjo nevronskih mrež izjemno velika (Kodogiannis, 2000).

V študiji (Rahman, 1996) so se posvetili izdelavi ekspertnega sistema za STLF.

Ugotovili so, da večina študij o STLF poudarja uporabo določenih tehnik namesto

metodologije, kako priti do teh tehnik. Poleg tega je edinstvenost te študije tudi v tem,

da je razviti ekspertni sistem popolnoma neodvisen od geografskega območja. Po

uspešnem razvoju tega geografsko neodvisnega ekspertnega sistema so ta ekspertni

sistem testirali na mnogih lokacijah v Združenih Državah Amerike (Alabama, Florida,

Louisiana, Teksas, Virginia in Washington). Absolutna napaka za 24 urno napoved

obremenitve električnega omrežja znaša od 1,23 do 3,3 odstotka.

V študiji so se posvetili tudi razumevanju dejavnikov, ki vplivajo na obremenitev

električnega omrežja. Razumevanje teh dejavnikov namreč omogoča operaterju

ekspertnega sistema, da prilagodi tehnike STLF, saj se pogoji uporabljeni v teh tehnikah

s časom spreminjajo. Problem tukaj je, da brez razumevanja teh dejavnikov operater

ekspertnega sistema ne more sam spreminjati nastavitev tega sistema. To posledično




pomeni, da bi za posodobitve ekspertnega sistema operater tega sistema moral zaprositi

za zunanjo pomoč ljudi, ki so ta sistem tudi razvili. Seveda pa je zelo zaželeno, da bi bili

operaterji ekspertnega sistema sposobni sami napraviti te posodobitve (ker bi imeli

potrebno znanje o tem, kako se sistem spreminja skozi čas). To je namreč mnogo

učinkoviteje ter ceneje.

Slika 2:Prikaz natančnosti STLF napovedovanja s pomočjo nevronskih mrež

(Kodogiannis, 2000)

Če z ekspertnim sistemom želimo napovedati obremenitev električnega omrežja za

ciljno uro v prihodnosti storimo naslednje. Ekspertnemu sistemu posredujemo ciljni

zapis, le ta pa uporabi množico pravil in parametrov za primerjavo ciljnega zapisa s

prejšnjimi zapisi iz zgodovinskih podatkov. Niz podobnih zapisov je tako izbran iz

zgodovine. Ta korak je ključnega pomena, ker so vse informacije uporabljene za

ustvarjanje napovedi vzete le iz tega niza. Ta niz se nato posreduje predprocesorju, ki

prilagodi svoje informacije da s tem izenači razlike, ki niso bile upoštevane v pravilih

izbire. Te prilagoditve so potrebne zaradi rasti obremenitve električnega omrežja,

posebnih časovnih obdobij v tednu ter posebnih dogodkov (ki lahko močno vplivajo na

obremenitev električnega omrežja). Prav tako je upoštevana občutljivost obremenitve

električnega omrežja na vremenske spremembe s prilagoditvijo načrtovane obremenitve




električnega omrežja, glede na razliko v temperaturi med nizom podobnih zapisov in

ciljnim zapisom.

V študiji (Rahman, 1996) so se prav tako močno posvetili modeliranju procesa izgradnje

ekspertnega sistema za STLF. Tako so poizkušali ugotoviti družbene in gospodarske

dejavnike ter naravne vzroke, ki vplivajo na potrošniško povpraševanje po električni

energiji. Njihove glavne ugotovitve so, da na potrošniško povpraševanje po električni

energiji najbolj vplivajo (Rahman, p.p. 4, 1996):

-rutinske dejavnosti,

-vreme,

-vreme preteklega dne,

-sezonske spremembe,

-akumulirana toplota,

-tip obremenitve električnega omrežja,

-rast obremenitve električnega omrežja,

-vztrajnost porabe (jutranja poraba je delno odvisna tudi od porabe v preteklem večeru),

-počitnice,

-prehod na zimski ali poletni čas,

-posebne prireditve.

Teh 11 dejavnikov omogoča boljše razumevanje razlogov za spremembe obremenitev

električnega omrežja, le to pa je bilo v veliko pomoč pri razvoju pravil za STLF

osnovanem na ekspertnem sistemu.

Po izdelavi ekspertnega sistema za STLF so le tega podrobno analizirali in po izvedbi

testov na šestih različnih lokacijah prišli do zelo zadovoljivih rezultatov (napovedana

absolutna napaka za obdobje enega leta je bila od 1,23% do 3,35%). Poleg tega je tukaj

potrebno dodati tudi, da je bil ekspertni sistem razvit brez kakršnegakoli specifičnega

znanja o katerikoli specifični lokaciji. Iz tega sledi, da bi se rezultati v primeru, da bi se

posvetovali z operaterji na specifičnih lokacijah najverjetneje izboljšali.

V študiji (Mohamad, 1996) predstavljajo urne STLF rezultate za egiptovsko električno

omrežje. Uporabljena tehnika temelji na posplošenem modelu, ki združuje funkcije

ekspertnih sistemov in naprednih nevronskih mrež. Ta metodologija namreč naredi

uporabljeno tehniko robustno ter nadgradljivo, prav tako pa v izjemnih primerih

omogoča operaterjevo posredovanje. Te lastnosti napravijo to tehniko še posebej

primerno za egiptovsko električno omrežje, saj so tam spremembe v obremenitvi

električnega omrežja odvisne predvsem od socialnih dogodkov. Vreme je v Egiptu

namreč zelo stanovitno in zaradi tega ne prispeva veliko k spremembi v obremenitvi

električnega omrežja. Tako je bilo ugotovljeno, da v skoraj 20% časa operater opazi

nenavadne obremenitve električnega omrežja, ki jih drugače ni bilo zaznati med

podobnimi zgodovinskimi dnevi. Razlogi za take nenadne spremembe v vzorcih

obremenitve električnega omrežja so številni med glavne pa zagotovo sodijo:

-državne in lokalne slovesnosti,




-verski festivali,

-športne prireditve,

-izpadi električne energije, ki posledično privedejo do neobičajne obremenitve

električnega omrežja ob njegovi ponovni vzpostavitvi.

Večina teh dogodkov ne more biti predvidena globoko v prihodnost prav tako pa lahko ti

posebni dogodki padejo na katerikoli tip dneva (delavnik, petek, nedelja, praznik…). To

pomeni, da mora operater prilagoditi napovedi nevronske mreže glede na dejavnike, ki

prevladujejo v tistem dnevu.

Rezultati te tehnike pa so zelo vzpodbudni, saj je bila povprečna napaka precej manjša

kot pri uporabi statističnih metod. Tehnika je bila preizkušena na enoletnem naboru

podatkov z egiptovskega električnega omrežja za leto 1993, rezultati pa jasno kažejo

njeno prednost pred statističnimi metodami. Tako je bila povprečna absolutna napaka

napovedi v primeru kombinacije naprednih nevronskih mrež in ekspertnega sistema

2,63%, medtem ko je bila pri uporabi konvencionalne statistične metode multiple

regresije povprečna absolutna napaka 4,69%.

V novejši študiji (Topalli, 2006) so predlagali metodo, ki za napovedovanje skupne

turške obremenitve električnega omrežja uporablja nevronske mreže. Odločili so se za

tako imenovane Elmanove nevronske mreže, katerih glavna značilnost je, da ne

vsebujejo povezav le v smeri od vhodov do izhodov, ampak vsebujejo povezave tudi v

obratni smeri. Ta zgradba namreč močno pomaga pri učenju nevronskih mrež.

Kot vhod nevronske mreže so pridobili urni profil celotne obremenitve električnega

omrežja Turčije za leti 2001 in 2002. Kot lahko vidimo na sliki 3 sta obliki porabe

dnevnih profilov obremenitve električnega omrežja z izjemo absolutnih vrednosti v letih

2001 in 2002 skoraj identični. Poleg tega slika 3 lepo prikazuje spremembe obremenitve

električnega omrežja iz ure v uro za vsak dan v tednu. Tako lahko vidimo, da imajo

štirje delovni dnevi (od torka do petka) skoraj identične vzorce. Ponedeljkova

obremenitev električnega omrežja pa je nižja ob začetku dneva do zgodnjega jutra,

kasneje pa ujame trend ostalih delavnikov. Sobote in nedelje so drugačne od preostalih

dni.

Slika 4 prikazuje mesečna povprečja za leti 2001 in 2002. Iz slike 4 se lepo vidijo

sezonske variacije. Zimska obremenitev električnega omrežja je najvišja, sledi ji poletna,

spomladi, še posebej v maju, pa je obremenitev električnega omrežja najnižja.

Zaradi različnih dnevnih obremenitev so se v študiji (Topalli, 2006) odločili vhodne

podatke razdeliti na različne množice. Uporabili so 5 množic (delavniki, ki so se začeli v

ponedeljek ob osmih zjutraj, ponedeljkova jutra, sobote, nedelje ter posebni dnevi).

Elmanove nevronske mreže so se najbolje izkazale pri napovedovanju obremenitve

električnega omrežja ob delavnikih, najslabše pa so napovedale obremenitev ob

posebnih dnevih.

Končni rezultati uporabe Elmanovih nevronskih mrež so zelo zadovoljivi, saj je bila

povprečna napaka napovedi obremenitve električnega omrežja za leto 2002 1,6%

(napovedi za leto 2001 so bile precej slabše, zaradi odsotnosti podatkov iz preteklih let).




Slika 3:Prikaz povprečij urnih obremenitev električnega omrežja za vsak dan v tednu za

leti 2001 in 2002 (Topalli, 2006)

Slika 4:Prikaz povprečij mesečnih obremenitev električnega omrežja za leti 2001 in

2002 (Topalli, 2006)

V študiji (Mandala, 2006) pa so za STLF prav tako uporabili nevronske mreže, vendar

so se osredotočili na izjemno kratkoročne STLF napovedi (od ena do šest ur). Namreč

poleg standardnih urnih STLF napovedi za naslednjih nekaj dni potrebujemo tudi

instantne STLF napovedi za naslednjih nekaj ur (zaradi zanesljivosti in ekonomičnosti

delovanja električnega omrežja). Njihova metoda je dosegla dobre rezultate v tej nišni

veji instantnih STLF napovedi, saj je povprečna absolutna napaka obremenitve




električnega omrežja za eno uro vnaprej znašala le 0,98%. Povprečna absolutna napaka

se je pri napovedovanju obremenitve električnega omrežja za šest ur vnaprej povečala na

2,43%, kar je še dodatno potrdilo primernost njihovega modela za instantne STLF

napovedi (napaka se je s podaljševanjem časa napovedovanja precej večala).

2.5. STRNJEN PREGLED UPORABLJENE LITERATURE

Pri pregledu literature smo se osredotočili predvsem na glavno dodatno funkcionalnost

našega SEP2W sistema napram staremu A-collectu. Tu je seveda govora o zajemu urnih

vrednosti, ta dodatna funkcionalnost pa zagotovo predstavlja tudi največjo dodano

vrednost tega projekta.

Za povečanje dodane vrednosti tega projekta pa je za podjetje Vattenfall in njegove

podružnice sedaj ključnega pomena posredovanje teh informacij končnim

gospodinjskim odjemalcem. Kot namreč izpostavljajo študije (Valenzuela in drugi,

2012), (Bartusch in drugi, 2010) in (Fischer, 2008), bi uvedba dinamičnih cen električne

energije skupaj z ažurnim posredovanjem teh informacij končnim gospodinjskim

odjemalcem lahko zelo blagodejno vplivala na obremenitev švedskega električnega

omrežja.

Uvedba dinamičnih cen električne energije pa bi najverjetneje privedla tudi do drugih

sprememb. To bi zagotovo vplivalo na povečanje povpraševanja po inteligentnih

napravah, s pomočjo katerih bi bili lahko prihranki gospodinjstev pri porabi električne

energije mnogo višji (Gottwalta in drugi, 2011).

Za podjetje Vattenfall pa je po našem mnenju še pomembnejša uvedba obveznega

dinamičnega določanja cen električne energije pri velikih poslovnih odjemalcih. Naš

projekt Amrelva 2 (Tabela 1) sicer ne vključuje naših industrijskih električnih števcev

(MT831, MT851, MT880), tako da pri tem projektu naše podjetje ne bi sodelovalo.

Vendar pa se kljub temu zavedamo, da bi bili lahko blagodejni učinki na švedsko

električno omrežje ob obvezni vključitvi vseh velikih poslovnih odjemalcev električne

energije v sistem dinamičnega določanja cen izjemno veliki (Gottwalta in drugi, 2011).

Prav tako smo se pri pregledu literature precej posvetili različnim metodam

napovedovanja obremenitev električnega omrežja. V novejši literaturi se tako za

napovedovanje obremenitve električnega omrežja osredotočajo predvsem na nevronske

mreže (Mandala, 2006), (Topalli, 2006) in (Kodogiannis, 2000) ter ekspertne sisteme

(Rahman, 1996). Obstajajo pa tudi rešitve, kjer so za napovedovanje obremenitve

električnega omrežja uporabili kombinacijo nevronskih mrež in ekspertnega sistema

(Mohamad, 1996). STLF algoritmi osnovani na nevronskih mrežah ter ekspertnih

sistemih so tudi zelo natančni, saj povprečna absolutna napaka pri njih ne preseže 2%,

kar je v večini primerov precej bolje od konvencionalnih na statistiki osnovanih

metodah.




2.6. OBRAVNAVA SISTEMA ZA UPRAVLJANJE NAPREDNEGA

MERJENJA ELEKTRIČNE ENERGIJE Z VIDIKA TEORIJE

SISTEMOV

2.6.1. OPREDELITEV STRUKTURE SISTEMA IN POVRATNIH ZANK

Na področju analize energetskih sistemov so lahko uporabljeni različni modeli za

analizo teh kompleksnih sistemov. Ti modeli pa morajo seveda zagotavljati ustrezno

podporo odločanju. Primeri takih kompleksnih problemov so razmerja med energetskim

sistemom in (Jäger in drugi, 2008):

-klimatskimi spremembami,

-liberalizacijo trga,

-okoljskimi predpisi.

Mi pa bomo pri analizi sistema za upravljanje naprednega merjenja električne energije

uporabili sistemski pristop, pri tem pa si bomo pomagali z orodjem Powersim (Kljajić in

drugi, 2000, Škraba in drugi, 2003; 2007). Na sliki 5 lahko tako vidimo poenostavljeno

shemo dinamičnega modela sistema za upravljanje naprednega merjenja električne

energije (Jäger in drugi, 2008).

Slika 5:Poenostavljena shema dinamičnega modela sistema za upravljanje naprednega

merjenja električne energije na nivoju posamezne distribucije




Po zaključeni implementaciji novega AMM/MDM sistema bodo v podjetju Vattenfall v

primeru, da bodo želeli izkoristiti vse prednosti, ki jih ponuja zajem urnih vrednosti,

morali uvesti dinamično obračunavanje cen električne energije. Smotrnost dinamičnega

obračunavanja cen se vidi iz slike 6, saj povprečne cene električne energije na evropski

borzi ob različnih urah dneva močno nihajo (razmerje na grafu je ena proti tri, ob

posebnih dnevih pa lahko cene energije ob koničnih časih dosežejo tudi devetkratnik

najnižje vrednosti).

Slika 6:Povprečne cene električne energije na evropski borzi (EEX) v letu 2008

(Gottwalta in drugi, 2011)

Na sliki 7 lahko vidimo kakšni so okvirni produkcijski stroški pri proizvodnji električne

energije za različne tipe elektrarn. Iz slike lahko tako hitro izluščimo informacijo, da bi

boljša časovna razporeditev porabe električne energije prinesla prihranke pri proizvodnji

električne energije. Na ta način bi se namreč lahko zmanjšala proizvodnja energije v

termoelektrarnah, prav tako pa bi na ta način lahko zmanjšali število potrebnih rezervnih

elektrarn na nafto in plin .

Slika 7:Osnove določanja cene na nordijskem trgu električne energije (Bartusch in

drugi, 2010)




Slika 8 pa nam prikazuje skupno porabo skoraj vseh Geabovih gospodinjskih

odjemalcev električne energije na švedskem otoku Gotland. Podatki so realni in

pridobljeni s pomočjo SEP2W Report servica za obdobje prvih petih mesecev leta 2013.

Kot lahko razberemo iz slike 8, je največja urna poraba dosegla 66 MWh, urno

povprečje porabe električne energije pa je bilo približno 36 MWh.

Slika 8:Skupna urna poraba za 24.500 gospodinjskih odjemalcev električne energije na

švedskem otoku Gotland (v kWh)

Slika 9:Urna temperatura na letališču v bližini mesta Visby na švedskem otoku Gotland

(Weather archive in Visby)

Na sliki 9 vidimo, da poraba električne energije ob prehodu v pomladne mesece izrazito

upade. Glavni razlog tega tiči v dejstvu, da je v skandinavskih državah velik odstotek

porabe električne energije namenjen ogrevanju (Bartusch in drugi, 2010). Prav tako je iz

slike 9 razvidna jasna korelacija med zunanjo temperaturo in porabo električne energije.

Slika 9 namreč prikazuje urne vrednosti temperature v mestu Visby na otoku Gotland.




Iz slike 9 lahko sklenemo tudi, da bi nam zanesljive vremenske napovedi lahko

pomagale pri kratkoročnem napovedovanju porabe električne energije. Žal pa se je v

praksi izkazalo, da so zaradi nezanesljivosti vremenskih napovedi pri napovedovanje

kratkoročnih obremenitve električnega omrežja te informacije skoraj neuporabne

(Kodogiannis, 2000).

Vse te zbrane informacije pa nam bodo v veliko pomoč pri izdelavi preprostega modela

elektro distribucijskega omrežja (zgradba in analiza modela je predstavljena v poglavju

5).




3. OBSTOJEČE STANJE 3.1. POSNETEK STANJA

Predpogoj za začetek projekta je bila seveda namestitev naših naprav na področju

Švedske. Tako smo od leta 2004 do leta 2008 na območju Švedske v sklopu projekta

AMRELVA 2 namestili 160.000 naprav podjetja Iskraemeco (vrste naprav so prikazane

v tabeli 1).

AMRELVA 2 projekt (2004-2008)

18000 ME351/371

133000 MT351/371

6900 Podatkovnih Koncentratorjev P2LPC

20000 MT372 GPRS

300 MT372 RS485 – PSTN modemi

Tabela 1:Iskraemecove naprave uporabljene pri AMRELVA 2 projektu

3.1.1. ELEKTRONSKI ELEKTRIČNI ŠTEVCI

Kot lahko vidimo iz tabele 1 je večina števcev uporabljenih pri AMRELVA 2 projektu

DLC sistemskih števcev. Precej je tudi MT372 GPRS števcev, nekaj pa je tudi PSTN

MT372 števcev, ki za komunikacijo uporabljajo analogno telefonsko linijo.

Mx37y enofazni (Slika 10) in trofazni (Slika 11) elektronski števci so namenjeni za

merjenje in registracijo delovne, jalove in navidezne energije. Mx37y števci so tretja

generacija Iskraemecovih elektronskih eno-in trifaznih števcev za dereguliran trg

električne energije. Števci imajo naslednje skupne funkcionalne lastnosti (Iskraemeco,

Fajdiga 2009):

-uporaba tarifnega pravilnika za aktivno energijo in obdobje največjega povpraševanja -

maksimum demand (do 4 tarife);

-registracija Load profila,

-LCD v skladu s specifikacijo VDEW,

-notranja ura v realnem času,

-dve tipke: Reset in Scroll,

-optični vmesnik v skladu s standardom IEC 62056-21 za lokalno programiranje števca

in branje podatkov;

-vgrajen vmesnik ali modem za daljinsko programiranje števca in branje podatkov;

-impulzni izhod,

-M-Bus vmesnik za branje drugih števcev (vodnih, plinskih) (opcijsko);

-predplačniška funkcionalnost (opcijsko);

-limitacija dobavljene energije ali moči (opcijsko);

-daljinski priklop in odklop električne energijo za individualno stranko;




-zaznavo dogodka odpiranja pokrova in ohišja števca za odkrivanja kraje električne

energije (meter cover opening in terminal cover opening).

Vsi Mx37y števci uporabljajo DLMS komunikacijski protokol.

Slika 10:Enofazni števec ME371 (Iskraemeco, Fajdiga 2009)

Slika 11:Trofazni števec MT371 (Iskraemeco, Fajdiga 2009)




3.1.2. KONCENTRATOR P2LPC (SLIKA 12)

P2LPC je podatkovni koncentrator za avtomatično zbiranje podatkov iz MT/ME351 in

MT/ME371 sistemskih števcev (obstaja še druga različica koncentratorja za avtomatično

zbiranje podatkov iz nove družine MT/ME381).

Komunikacija med P2LPC koncentratorjem in sistemskimi števci je vzpostavljena s

pomočjo vgrajenega DLC modema, ki uporablja DLMS/COSEM komunikacijski

protokol.

P2LPC je osnovan na Windows CE operacijskem sistemu. Programska aplikacija v

P2LPC koncentratorju je odgovorna za branje, iskanje in upravljanje komunikacije s

sistemskimi števci preko DLC mreže. P2LPC koncentrator tako shranjuje podatke in

posreduje podatke v podatkovni center (običajno podatkovna baza s SEP2W strukturo).

Za komunikacijo s podatkovnim centrom P2LPC uporablja različne komunikacijske

možnosti (GPRS, GSM in Ethernet). Komunikacijski protokoli za komunikacijo s

podatkovnim centrom pa so splošno znani internetni protokoli (PPP, TCP/IP,SNMP,

FTP,Web Services).

Glavne lastnosti P2LPC koncentratorja (Iskraemeco, Petrišič in Stojilkovič 2012):

-zbiranje podatkov iz sistemskih števcev prek DLC modema in/ali RS 485;

-podatki števcev so shranjeni na obstojnem nosilcu (flash pomnilnik);

-iskanje in upravljanje sistemskih števcev na DLC omrežju;

-Microsoftov operacijski sistem Windows CE z YAFFS datotečnim sistemom;

-modem za komunikacijo s podatkovnim centrom - GSM, GPRS ali Ethernet;

-DLMS/COSEM komunikacijski protokol za komunikacijo s sistemskimi števci;

-splošno znani internetni protokoli za komunikacijo s podatkovnim centrom.

Slika 12:Koncentrator P2LPC (Iskraemeco, Petrišič in Stojilkovič 2012)




3.1.3. A-COLLECT

A-collect je star AMM/MDM sistem, ki so ga na Švedskem do sedaj uporabljali za

branje naših sistemskih števcev. Glede na zastarelost tega sistema (začetki njegove

uporabe segajo že v leto 2004), je postala njegova zamenjava za podjetje Vattenfall

velika prioriteta. Sistem A-collect je imel v povezavi z našimi števci namreč mnoge

pomanjkljivosti, prav tako pa ni podpiral vse želene funkcionalnosti. Spodaj so naštete

glavne pomanjkljivosti sistema A-collect:

-ni podpiral zajemanja urnih vrednosti;

-zelo omejena funkcionalnost izdelave poročil;

-pomanjkanje nastavitvenih možnosti pri branjih na zahtevo (zaradi tega je bilo število

neuspešnih branj na zahtevo precej večje od optimalnega);

-daljinsko parametriranje sistemskih števcev ni bilo mogoče (sprememba tarif,

nastavitev limitacije….);

-ni bila mogoča daljinska nadgradnja sistemskih števcev;

-ni imel razvitega integracijskega nivoja, kar je močno otežilo integracijo v druge

sisteme (integracija je bila le enosmerna).

Zaradi teh omejitev smo že leta 2010 pri našem švedskem zastopniku Rejlers postavili

testni sistem z nameščenim SEP2W sistemom. Ta sistem je imel preko štirih GPRS

modemov dostop do naših koncentratorjev in P2P sistemskih števcev. Ta sistem se je

uporabljal za parametriranje naših sistemskih števcev, prav tako pa smo z njim enkrat

izvedli nadgradnjo firmwara sistemskih števcev.

Ta testni sistem se je uporabil tudi za nadgradnjo števcev za podporo urnim vrednostim.

Namreč, zaradi novosti SEP2W sistema (branje urnih vrednosti) je bilo kot predpogoj

potrebno nadgraditi tudi vse naše naprave (P2LPC koncentratorje ter števce tipov

ME351, MT351, ME371, MT371, MT372). Nadgradnja približno 160.000 števcev ter

približno 6.000 koncentratorjev z namenom dodatne funkcionalnosti urnih odčitkov pa

je bila zaključena januarja 2013. Tudi ta nadgradnja je bila opravljena daljinsko z

uporabo našega testnega SEP2W sistema, ki se je nahajal pri našem švedskem

zastopniku Rejlers. Čas izvedbe nadgradnje je bil zaradi tega precej kratek ter napram

ročni nadgradnji cenovno zelo ugoden. Poleg tega je bila upoštevana tudi omejitev, da se

nadgradnja števcev opravi le na koncentratorjih, ki berejo manj kot 120 števcev. Razlog

za ta ukrep pa je bil, da se je ob aktivaciji urnih vrednosti odstotek prebranih rezultatov

na koncentratorjih, ki so brali več kot 120 števcev precej zmanjšal.

3.2. DOSEDANJE IZKUŠNJE PRI UPORABI A-COLLECTA

Do sedaj so bili pri podjetju Vatenfall z uporabo A-collecta relativno zadovoljni, saj je

podprta funkcionalnost (z izjemo branj na zahtevo) delovala brez večjih težav. Spodaj so

naštete glavne naloge za katere so do sedaj uporabljali sistem A-collect.

-branje dnevnih vrednosti za visoko in nizko tarifo;




-branje dogodkov iz sistemskih števcev in P2LPC koncentratorja;

-branje podatkov iz DLC sistemskih števcev na zahtevo;

-izdelava mnogih poročil (številu manjkajočih vrednosti, skupni porabi…).

Vendar pa je s časom starost sistema A-collecta postajala njegova vedno večja hiba. Za

ta sistem tako več ni bilo mogoče dobiti nadgradenj, ki bi funkcionalnost sistema

pripeljali na neko zadovoljivo raven. Sistem je bil prav tako osnovan na stari arhitekturi,

kar je bila še dodatna spodbuda za njegovo zamenjavo.

3.3. KRITIČNA ANALIZA

Šibke točke obstoječega sistema A-collect so v grobem predstavljene že v poglavju

3.1.3, tukaj pa se bomo posvetili njihovemu podrobnejšemu opisu.

A-collect ne podpira zajemanja urnih vrednosti

Podatki urne porabe električne energije so dandanes za elektro distribucijska podjetja

izjemnega pomena, saj se na nordijskih trgih cena električne energije določa za urne

intervale (Bartusch in drugi, 2010). Prav tako pa zajem podatkov o urni porabi električne

energije ob pravilni angažiranosti distributerjev in potrošnikov omogoči mnogo

smotrnejšo izrabo električne energije. Zaradi teh razlogov je bila ta pomanjkljivost A-

collecta za podjetje Vattenfall zagotovo kritičnega pomena.

Napram SEP2W sistemi ima A-collect omejeno funkcionalnost izdelave poročil

Za podjetje Vattenfall so bila poročila ustvarjena s sistemom A-collectom sicer

zadovoljiva, vendar pa je nabor opcij ter različnih tipov poročil v našem SEP2W sistemu

mnogo večji. Več o poročilih, ki jih ustvarjamo z našim SEP2W sistemom je

predstavljeno v poglavju 4.6.

A-collectu primanjkuje opcij pri nastavitvah branj na zahtevo

Naš sistem SEP2W ima napram A-collectu mnogo dodatnih nastavitev. Te nastavitve

lahko določijo prioriteto izvedbe različnih nalog, prav tako pa lahko izjemno podrobno

nastavimo tudi število njihovih ponovitev (Slika 13). Zaradi pomanjkanja teh nastavitev

v sistemu A-collect je bilo število neuspešnih branj na zahtevo precej večje od

optimalnega, kar pa smo z uvedbo SEP2W sistema skoraj v celoti odpravili.

Nezmožnost daljinskega parametriranje sistemskih števcev z A-collectom

Z uporabo A-collecta ni bilo mogoče nikakršno daljinsko parametriranje naših števcev,

kar je za podjetje Vattenfall predstavljalo veliko omejitev. Parametriranje sistemskih

števcev namreč vključuje mnoge zelo uporabne funkcionalnosti. Nekatere od teh so:




-sprememba tarifnih shem,

-nastavitev vrednosti limitacije,

-nastavitev načina prikaza na LCD zaslonu,

-nastavitev komunikacijskih možnosti števca,

-nastavitev enot števca,

-nastavitev periode merjenja števca….

V zgornjem seznamu je predstavljen le majhen nabor možnosti parametriranja naših

sistemskih števcev. To daljinsko parametriranje pa predstavlja ogromno prednost našega

SEP2W sistema napram staremu sistemu A-collect.

Slika 13:Prikaz nastavitvenih možnosti Taskov v SEP2W sistemu

Z A-collectom ni bila mogoča daljinska nadgradnja sistemskih števcev

A-collect prav tako ni omogočal izvedbe nadgradnje firmwara naših sistemskih števcev.

Nadgradnja firmwara števcev je včasih potrebna zaradi odprave hroščev, prav tako pa z

nadgradnjo firmwara v redkih primerih sistemskim števcem dodamo tudi novo

funkcionalnost.

Nadgradnjo firmwara sistemskih števcev v večini primerov zaradi raznih

pomanjkljivosti zahtevajo stranke. V našem podjetju tako po prejetju zahteve po

nadgradnji firmwara sprva presodimo ali je pomanjkljivost res kritična ter ali je zaradi te

pomanjkljivosti res nujno nadgraditi naše sistemske števce. V kolikor presodimo, da so

pomanjkljivosti kritične izvedemo nadgradnjo firmwara sistemskih števcev na naše

stroške, v nasprotnem primeru pa kupcu posredujemo ponudbo.

Tukaj je potrebno dodati tudi, da je daljinska nadgradnja sistemskih števcev za nas edini

ekonomsko spremenljivi način. Cena ročne nadgradnje firmwara v skandinavskih

državah namreč presega več kot tretjino celotne vrednosti naših sistemskih Mx37y

števcev, kar posledično pomeni, da bi bila kakršnakoli ročna nadgradnja za nas (ter v

večini primerov tudi za kupca) finančno nesprejemljiva.




A-collect ni imel razvitega integracijskega nivoja

Brez integracijskega nivoja je bila integracija A-collecta z drugimi sistemi lahko le

enosmerna. To je dejansko pomenilo, da so drugi računalniški sistemi iz A-collectove

podatkovne baze lahko le pridobivali podatke, nikakor pa v njem niso mogli prožiti

akcij. Z uporabo SEP2W sistema pa je s pomočjo standardiziranih Microsoftovih Web

servicov omogočena dvosmerna integracija.

A-collect ni podpiral novejših operacijskih sistemov ter baznih orodij

Zaradi starosti sistema A-collect je bil le ta uradno omejen na Windowse Server 2003

operacijski sistem, prav tako pa ni bil preizkušen na novejših verzijah Microsoftovega

SQL serverja (2008, 2012). Tudi to je podjetju Vattenfall predstavljalo veliko oviro, saj

so bili zaradi uradne politike Microsofta (časovno omejena podpora starim programskim

produktom) prisiljeni v njihovo nadgradnjo.




4. PRENOVA 4.1. PREDNOSTI UVEDBE SEP2W SISTEMA

Prednosti uvedbe SEP2W sistema so številne, saj je bil njihov dosedanji sistem A-collect

že precej star in zaradi tega ni podpiral mnogih naprednih AMM/MDM funkcionalnosti.

Spodaj so naštete glavne lastnosti SEP2W sistema (Hrast, 2008):

-prehod iz aplikacije na sistem Windows servicov;

-prehod iz WIN32 na .NET okolje;

-vse informacije so sedaj shranjene v podatkovni bazi;

-samo en grafični uporabniški vmesnik z vtičniki;

-povečana razširljivost in zanesljivost;

-modularna zasnova omogoča prilagajanje sistema (novi servici);

-integracijski nivo (Web service).

Seveda pa sta za kupca najpomembnejši prednosti podpora branju urnih vrednosti ter

možnost daljinskega parametriranja naprav.

Poleg nove funkcionalnosti zajema urnih vrednosti pa zamenjava A-collecta s SEP2W

sistemom prinaša še mnogo drugih funkcionalnih izboljšav. Ker je SEP2W sistem ločen

na več različnih Windows Servicov bom opisal prednosti vsakega SEP2W Servica

posebej.

4.1.1. PREDNOSTI UVEDBE IN KRATEK OPIS SEP2W METER ACCESS

SERVICA

SEP2W Meter Access service je nizko nivojski komunikacijski strežnik, ki upravlja

komunikacijo s števci in koncentratorji (Iskraemeco, Kralj 2012). Glavna prednost

SEP2W Meter Access servica pa je njegova modularna zasnova, kar nam posledično

omogoča postavitev večih SEP2W Meter Access strežnikov. To močno pohitri izvajanje

branj prav tako pa omogoča določeno stopnjo redundance, saj ob odpovedi enega

SEP2W Meter Access strežnika naloge prevzamejo drugi strežniki. Poleg tega je pri

SEP2W Meter Access servicu izjemno pomembna nastavitev števila maksimalnih zahtev

v izvajanju (Slika 30). Ta nastavitev je odvisna od zmogljivosti strežnika ter od

pogodbe, ki jo ima kupec s ponudnikom GPRS storitev. Po izvedbi testov smo se

odločili za 130 vzporednih povezav na vsak GPRS komunikacijski strežnik (Hrast,

2008).

Na sliki 14 pa so predstavljeni vsi različni tipi protokolov ter komunikacijskih možnosti.

Kupec seveda ne uporablja vseh teh možnosti, vendar pa je vsaka od njih uporabljena

vsaj pri enem projektu.




Slika 14:Podprti protokoli in podprte komunikacijske možnosti SEP2W MAS servica

4.1.2. PREDNOSTI UVEDBE IN KRATEK OPIS SEP2W METER READING

SERVICA

SEP2W MRS se uporablja za razbijanje velikih zahtev na manjše zahteve, ki so potem

posredovane SEP2W MAS-u. Glavni namen SEP2W MRS je tako poenostavitev dela za

končnega uporabnika, saj se zaradi tega servica po zaključeni konfiguraciji uporabniku

ni potrebno ukvarjati z različnimi izvajanji za različne komunikacijske in protokolne tipe

števcev. Poleg tega SEP2W MRS lahko pred izvedbo branja predhodno preveri

prisotnost podatkov v podatkovni bazi ('Read Missing Values' metoda), kar posledično

pomeni, da se branje izvede le za obdobja, kjer podatki v podatkovni bazi še niso

prisotni. Tudi to je prednost, ki jo stari sistem A-collect ni imel, posledično pa bo ta

funkcionalnost precej zmanjšala prenos GPRS podatkov.

Slika 15:Proces branja števca z 'Read Missing Values' metodo




Vse te zahteve SEP2W MRS avtomatično razbije na zahteve, ki jih lahko obdela

SEP2W MAS (Iskraemeco, Germovšek 2012). Slika 15 prikazuje potek izvedbe branja

električnega števca z 'Read Missing Values' metodo. Slika 15 prikazuje celoten potek

'Read Missing Values' metode (vse od preveritve prisotnosti podatkov z zajemom

podatkov iz podatkovne baze do vpisa manjkajočih podatkov v podatkovno bazo).

4.1.3. PREDNOSTI UVEDBE IN KRATEK OPIS SEP2W REPORT SERVICA

SEP2W Report service se uporablja za kreacijo različnih tipov poročil, ki jih v grobem

delimo na sedem različnih tipov (Iskraemeco, Bertalanič 2012):

Columns report – prikazuje merilne podatke, ki so organizirani v stolpcih

Summary grid report – prikazuje katerikoli podatek organiziran v preglednici

Attributes report – prikazuje seznam lastnosti in atributov izbranega podatka v

podatkovni bazi (naprave, udeleženci, tipi rezultatov, merilna mesta...).

Missing Values report – prikazuje statistični pregled manjkajočih/pričakovanih

rezultatov za dani obseg podatkov

Hierarchy report – prikazuje hierarhični pogled med napravami in merilnimi mesti,

skupaj z dodatnimi informacijami o teh objektih

Events report – našteje dogodke, ki so bili posneti v dnevnikih dogodkov v napravah

in/ali merilnih mestih za določeno časovno obdobje

Database Query report – prikazuje rezultate uporabnikovega poizvedovanja, ki so

shranjeni v izbrani podatkovni bazi

Tudi SEP2W Report Servica ima mnoge prednosti napram izdelavi poročil s programom

A-collect, saj je mogočih več različnih tipov poročil, prav tako pa ima vsak od teh tipov

več različnih nastavitev.

Vendar pa trenutno še ni odločeno ali bodo kupci programa v podjetju Vatenfall sploh

uporabljali naš SEP2W Report service, saj je izdelava poročil funkcionalnost MDM

sistema. To funkcionalnost pa naj bi v tem primeru implementiralo podjetje Telvent s

svojim programom Titanium. Od kvalitete njihove rešitve bo odvisno ali bodo kupci

opustili uporabo našega SEP2W Report Servica ter se osredotočili le na funkcionalnost

Telventovega Titaniuma. Trenutno SEP2W Report service namreč na tedenski ravni

kreira mnoga poročila, ki se nato v obliki Power point datoteke posredujejo kupcu. Te

Power point datoteke lepo predstavijo zmogljivosti SEP2W sistema, saj prikazujejo

število manjkajočih rezultatov ter druge relevantne informacije o trenutnem stanju

sistema.

Kratek prikaz zmogljivosti SEP2W Report servica prikazuje slika 16, na kateri so

prikazane matematične operacije, ki jih lahko uporabimo nad zajetimi podatki.




Slika 16:Tabela matematičnih operacij, ki jih lahko uporabimo v SEP2W Report Servicu

(Iskraemeco, Bertalanič 2012)

4.1.4. PREDNOSTI UVEDBE IN KRATEK OPIS SEP2W SCHEDULER

SERVICA

SEP2W Scheduler service je tisti service, ki povezuje vse druge service ter omogoča

njihovo avtomatično izvajanje. Pri tukajšnji postavitvi se avtomatično izvajajo le Meter

reading in Report XML dokumenti. SEP2W Scheduler Servica lahko izvaja tudi mnoge

druge XML dokumente (agregacijske, validacijske, uvozne/izvozne), vendar pa teh

dodatnih servicov pri tem projektu nismo uporabljali, saj niso bili del podpisane

pogodbe (Iskraemeco, Germovšek 2012).

Trenutno se po urniku izvajajo dnevna periodična branja urnih in dnevnih podatkov ter

dogodkov, prav tako pa se pred branjem izvede tudi operacija posodobitve topologije.

SEP2W Scheduler service v povezavi s SEP2W MRS in SEP2W MAS tudi omogoča

najpomembnejšo prednost našega sistema napram staremu A-collectu in sicer zajem

urnih vrednosti. To je bil tudi glavni razlog za zamenjavo starega AMM/MDM sistema.

4.1.5. PREDNOSTI UVEDBE IN KRATEK OPIS SEP2W WEB SERVICA

SEP2W Web servici so integracijski nivo SEP2W sistema, ki naš sistem povezuje z

drugimi AMM/MDM sistemi. Web servici predstavljajo Microsoftov standardiziran

vmesnik za povezavo različnih računalniških sistemov (Iskraemeco, Kožuh 2012).

Trenutno tako Titanium z uporabo SEP2W Web serviceov proži mnoge različne Jobe v

našem SEP2W sistemu (Posodobitev topologije, branje podatkov, sinhronizacijo, vnos




naprav...). Prav tako Titanium iz našega sistema redno zajema prebrane podatke (urne in

dnevne vrednosti, dogodke ter razne atribute prisotne na napravah).

Ker do sedaj SEP2W Web servici v velikih projektih še niso bili uporabljeni, je bila

integracija s Telventovim Titaniumom neke vrste prvi pilotni projekt takšnega obsega.

Zaradi tega smo že vnaprej pričakovali precej težav pri integraciji Telventovega

Titaniuma z našimi SEP2W Web servici. Ta predvidevanja so se izkazala za točna, saj je

bilo potrebno kar nekaj dodatnega razvojnega dela za dosego zadovoljive stopnje

zanesljivosti integracije (Slika 17).

Slika 17:Grob oris Vattenfallovega pametnega omrežja

4.1.6. KRATKA PREDSTAVITEV PREDNOSTI UVEDBE OSTALIH

MODULOV SEP2W SISTEMA

Tukaj bom na kratko opisal še nekaj drugih najvažnejših SEP2W servicov, ki pa jih pri

tem projektu nismo uporabili (bili pa so uporabljeni na drugih projektih).

SEP2W Listener & Alarm service

SEP2W Listener in Alarm service se uporabljata v kombinaciji s števci, ki podpirajo

avtomatsko alarmiranje. Če števec podpira alarmiranje lahko tako ob različnih izrednih

dogodkih (odpiranje pokrova števca, kritični napaki.....) posreduje to obvestilo v SEP2W

sistem. SEP2W sistem to obvestilo s pomočjo SEP2W Listener servica sprejme, nato pa

ga s pomočjo SEP2W Alarm Servica preko različnih komunikacijskih kanalov (email,

SMS...) instantno posreduje zainteresiranemu naslovniku. SEP2W Listener in Alarm

service pa postajata z novo generacijo Mx382 te MT880 števcev precej pomembnejši

komponenti naših pametnih omrežij. Števci iz te družine namreč podpirajo push

funkcionalnost, ta funkcionalnost pa precej zmanjša količino GPRS podatkov, saj




omogoča avtomatsko pošiljanje podatkov s števcev brez posredovanja zahtev iz SEP2W

strežnika.

SEP2W Validation service (Slika 18)

SEP2W Validation service se uporablja za validacijo prebranih rezultatov. Pred

izstavitvijo računa končnim potrošnikom električne energije je zaradi izognitve napakam

prebrane rezultate seveda potrebno validirati. Na ta način zelo zmanjšamo možnost

kakršnekoli napake, saj lahko z validacijo opravimo mnogo različnih testov (primerjava

z zgodovino porabe, določanje minimuma in maksimuma porabe, določanje največjega

števila manjkajočih vrednosti….). Po uspešno ali neuspešno izvedeni validaciji pa

rezultati, ki so bili predmet validacije spremenijo svoj status (IsValidated – True, False).

Tako se lahko kasneje v SEP2W Report servicu omejimo samo na rezultate, ki so

uspešno prestali validacijo.

Slika 18:Prikaz SEP2W Validation Servica

SEP2W Aggregation service (Slika 19)

SEP2W Aggregation service se uporablja za agregacijo prebranih rezultatov. Obstajajo

namreč primeri, ko bi stranke v podatkovni bazi poleg prebranih rezultatov rade imele

tudi agregirane rezultate. Pri agregaciji rezultatov stranke v večini primerov seštevajo

porabo mnogih električnih števcev, obstajajo pa tudi druge funkcije (maksimum,

minimum, povprečje…). Vse to se sicer da narediti tudi s SEP2W Report servicom,




vendar pa je razlika pri uporabi SEP2W Aggregation servica v tem, da se rezultati po

uspešno opravljeni agregaciji shranijo v SEP2W podatkovni bazi.

Slika 19 Prikaz SEP2W Aggregation Servica

SEP2W Web Portal (Slika 20)

SEP2W Web Portal je IIS aplikacija, ki končnim potrošnikom električne energije

prikaže njihovo porabo v spletnem brskalniku. Za prikaz dinamične vsebine uporablja

poročila kreirana s SEP2W Report servicom.

Slika 20:Prikaz SEP2W Web portala




4.2. POTEK UVEDBE SEP2W SISTEMA

Zaradi oddaljenosti kupca se je bilo nujno vnaprej dogovoriti za nek način oddaljenega

dostopa. V podjetju Vatenfall so se zaradi varnosti tako odločili za Ciscotov SSL VPN

dostop z uporabo spletnega brskalnika. Na sliki 21 lahko tako vidite, kako je videti

dostopno okno po uspešno izvedeni prijavi v sistem. V tem oknu si lahko izberemo

dostop do vseh petih strežnikov prav tako pa lahko izberemo dve različni ločljivosti. Po

izbiri strežnika, do katerega želimo dostopati, pa se oddaljeni dostop do tega strežnika

odpre v novem oknu (oddaljeni dostop poganja Java vtičnik).

Slika 21:Izbira strežnika ter ločljivosti za vzpostavitev oddaljenega dostopa

4.2.1. NAMESTITEV IN KONFIGURACIJA SISTEMA

Kupcu smo morali vnaprej posredovati naše strojne ter programske zahteve za

konfiguracijo strežnikov. Glede na število naprav ter obseg projekta smo se odločili za

strojno ter programsko opremo predstavljeno v tabeli 2.

V tabeli 2 tako vidimo, da smo se odločili za rešitev s petimi strežniki. Takšna rešitev je

bila potrebna tudi zaradi kupčeve zahteve, da bodo branja za pretekli dan za vseh

200.000 števcev opravljena v največ osmih urah.

Iz tabele 2 vidimo, da je najzmogljivejši bazni strežnik, saj je na tem strežniku zaradi

vseh branj in zapisov v bazo ter zaradi mnogih Web service zahtev, pričakovana velika

potreba po spominu in procesorski moči.




Vatenfall SEP2WSystem Arhitektura

Platforma:Vmware vSphere v5.0

Št. Strežnik SEP2W modul

1 Aplikacijski strežnik

Procesor:4 virtualni CPU-ji (Xeon E5520 2.27 Ghz)

Spomin:6 GB

Trdi Disk:40 GB

Mreža:1 virtualni NIC (wmxnet3)

Operacijski sistem: MS Win2008R2 Standard 64 bit

SEP2 Manager

SEP2 Core Service

SEP2 Meter Reading Service

SEP2 Scheduler Service

SEP2 Report Service

2 Bazni strežnik

Procesor:4 virtualni CPU-ji (Xeon E5520 2.27 Ghz)

Spomin:24 GB

Trdi Disk:1 TB


Operacijski sistem: MS Win2008R2 Standard 64 bitSP1

RDBMS

Microsoft SQL Server 2008 SP3 Standard 64 bit

SEP2 Databse

SEP2 Web Service

3 Komunikacijski strežnik 1

Procesor:2 virtualna CPU-ja (Xeon E5520 2.27 Ghz)

Spomin:4 GB

Trdi Disk:40 GB


Operacijski sistem:MS Win2008R2 Standard 64 bit SEP2 Meter Access Service

4 Komunikacijski strežnik 2


Spomin:4 GB

Trdi Disk:40 GB



5 Komunikacijski strežnik 3 (za PSTN števce)


Spomin:4 GB

Trdi Disk:40 GB



Tabela 2:Uporabljena programska in strojna oprema




Poleg tega lahko iz tabele 2 vidite tudi, da smo se odločili za 3 komunikacijske

strežnike. V podjetju Vatenfall imajo z GPRS operaterjem Maingate sklenjeno pogodbo,

ki dovoljuje največ 300 vzporednih GPRS povezav. V naših internih testih pa smo

ugotovili, da je, v kolikor želimo obdržati zadovoljivo hitrost na enem komunikacijskem

strežniku, dovoljenih največ 150 vzporednih povezav. To je bil glavni razlog za izbiro

dveh komunikacijskih strežnikov, ki bosta vzpostavljala GPRS povezave (z P2LPC

koncentratorjem ali z Mx372 števci) ter dodatnim tretjim komunikacijskim strežnikom

namenjenim le starim PSTN števcem. Za ta komunikacijski strežnik so bili zaradi večje

kompatibilnosti uporabljeni 32 bitni Windowsi.

4.2.2. IZBIRA IN KONFIGURACIJA PODATKOVNE BAZE

Ker v podjetju Vattenfall niso imeli lastnih želja o izbiri RDBMS smo jim sami

predlagali izbiro MS SQL 2008 R2. Naš sistem sicer uradno podpira Oracle ali MS

SQL, vendar imamo precej več produkcijskih postavitev na Microsoftovem SQL-u.

Po izbiri RDBMS se je bilo potrebno odločiti za začetno velikost podatkovne baze ter

velikost transakcijskega dnevnika. Podrobnosti so predstavljene v tabeli 3.

Baza/transakcijski dnevnik Začetna velikost v MB Povečanje v MB

SEP2W (Disk K) 61.440 10.240

SEP2W transaction log(Disk M) 51.200 1.024

Tempdb (Disk T) 2.048 512

Tabela 3:Velikost podatkovnih baz in transakcijskega dnevnika

Prav tako je bilo potrebno predvideti, kakšen bo prirastek količine podatkov na letni

ravni. Glede na naše izračune ter tudi praktične izkušnje s podobnimi projekti naj bi letni

podatki za 200.000 števcev z urno periodo zasedli približno 50 GB. Tako smo zaradi

zahteve Vattenfalla po 5 letnem hranjenju podatkov zahtevali 500 GB diska

namenjenega za podatkovno bazo. Trenutno je velikost podatkovnega diska (K:\DATA)

sicer manjša, vendar jo lahko zaradi virtaulnosti strežnikov brez težav po potrebi

povečamo. Tabela 4 in slika 22 prikazujeta organizacijo diskov na baznem strežniku,

prav tako pa je iz tabele 4 razvidno, katero stopnjo redundance smo uporabili (RAID 1,

RAID 5).

K:\DATA (200GB, vRAID1)

M:\LOGS (100GB, vRAID1)

T:\TEMPDB (20GB, vRAID1)

R:\BACKUP (100GB, vRAID5)

Tabela 4:Prikaz organizacije diskov na baznem strežniku




Slika 22:Organizacija diskov na baznem strežniku

Po pogodbi smo bili zavezani zagotoviti tudi začetne nastavitve povezane z dobro

prakso o vzdrževanju podatkovnih baz. Zaradi tega je bilo potrebno ustvariti in nastaviti

tudi mnogo nalog v SQL-ovem agentu. Nastavitev teh nalog je potrebna zaradi ohranitve

integritete podatkovne baze ter tudi zaradi ohranjanja zadovoljive odzivnosti pri branju

in zapisovanju podatkov v podatkovno bazo. Na sliki 23 lahko vidite izvedbo naloge

reindeksacije. Ta naloga zelo pohitri dostope do baze, vendar pa je med izvedbo te

naloge podatkovna baza nedostopna. Trenutno izvajamo reindeksacijo baze v četrtek

zjutraj na vsake dva tedna, čas izvajanja te naloge pa trenutno traja okoli 5 minut (s

povečevanjem baze bo ta čas narasel, vendar pa ob maksimalni velikosti baze 500GB

čas izvajanja nebi smel preseči tridesetih minut). Razlog za nedostopnost podatkovne

baze med opravljanjem reindeksacije je v verziji MS SQL-a. Kot je razvidno iz tabele 2

smo na baznem strežniku uporabili MS SQL 2008 Standard verzijo. MS SQL Standard

verzija namreč ne podpira reindeksacije podatkovne baze med njenim delovanjem. Ta

funkcionalnost je namreč na voljo le v Enterprise izdaji, vendar pa je ta verzija MS SQL

Serverja precej dražja.

Ker je bil to prvi projekt takšne velikosti do sedaj nismo priporočali nakupa MS SQL

Enterprise verzije, vendar pa bi bilo na tem projektu to priporočilo zaželeno, saj je tudi

vrednost MS SQL Enterprise verzije napram vrednosti celotnega projekta precej

zanemarljiva.

Poleg reindeksacije se najpomembnejše naloge nanašajo na izvedbo avtomatskega

varnostnega kopiranja podatkovnih baz. Urniki varnostnega kopiranja podatkovnih baz

so predstavljeni v tabeli 5.

Čas izvedba varnostnega kopiranja

SEP2System podatkovna baza

Diferencialno varnostno kopiranje vsako jutro

v tednu razen ob petkih. Celotno varnostno

kopiranje enkrat tedensko v petek ob 5:00

SEP2System transakcijski dnevnik Vsak dan ob 3:00

Sistemske podatkovne baze (master, msdb,

model) Enkrat tedensko v petek ob 4:00

Tabela 5: Urniki varnostnega kopiranja podatkovnih baz




Slika 23:Naloga reindeksacije SEP2WSystem podatkovne baze

Ker velikost varnostnih kopij hitro narašča je potrebno urediti tudi avtomatsko brisanje

varnostnih kopij s starejšimi datumi. Za to poskrbi naloga, ki očisti zgodovino (Slika

24). V našem primeru so varnostne kopije transakcijskega dnevnika in podatkovnih baz

SEP2System starejše od 7 dni izbrisane. To dejansko pomeni, da imamo ob vsakem

trenutku na voljo eno celotno varnostno kopijo podatkovne baze, 6 diferencialnih kopij

podatkovne baze ter varnostno kopijo transakcijskega dnevnika SEP2System

podatkovne baze. To nam omogoča, da se ob primeru kakršnihkoli napak ali težav s

podatkovno bazo lahko vrnemo v katerokoli časovno točko v preteklem tednu.

Slika 24:Prikaz vzdrževalnega načrta za SEP2WSystem podatkovno bazo

Prav tako avtomatsko brišemo tudi varnostne kopije sistemskih baz (Slika 25).

Varnostne kopije sistemskih baz brišemo po preteku dveh tednov, kar pomeni, da imamo




v vsakem trenutku na voljo zadnji dve varnostni kopiji sistemskih podatkovnih baz

(master, msdb, model).

Slika 25:Prikaz vzdrževalnega načrta za sistemske podatkovne baze

4.2.3. NAMESTITEV IN KONFIGURACIJA SEP2W SERVICOV

Po nastavitvi SQL serverja ter kreaciji podatkovne baze s SEP2W strukturo je bilo

potrebno namestiti tudi vse SEP2W service. Postopek namestitve servicov je precej

preprost, vendar pa je po uspešni namestitvi potrebno opraviti tudi konfiguracijo teh

servicov. Ta konfiguracija zajema nastavitve mnogih različnih parametrov, prav tako pa

je bilo potrebno SEP2W service namestiti na različne računalnike. Pred namestitvijo

smo se morali s kupcem dogovoriti še o tem, kakšno avtentikacijo bodo uporabljali

nameščeni SEP2W servici za komunikacijo z glavnim SEP2W Core servicom. SEP2W

Core service je namreč srce aplikacije SEP2W Sistema. SEP2W Core service tako

upravlja z licencami, drugimi servici ter z uporabniki sistema (Iskraemeco, Germovšek

2012). Prav tako pa SEP2W Core service predstavlja prvi del aplikacije, ki ga moramo

namestiti (takoj po zaključku kreacije podatkovne baze s SEP2W strukturo).

Slika 26:Vzpostaviti povezavo s SEP2W podatkovno bazo




Ob namestitvi SEP2W Core servica moramo vzpostaviti povezavo s SEP2W

podatkovno bazo (Slika 26), prav tako pa je potrebno v podatkovno bazo vnesti licenco

(Slika 27), ki omogoča delovanje sistema. Licence za SEP2W sistem se delijo na 'demo'

ter regularne licence. Demo licence so časovno omejene na največ 6 mesecev od datuma

kreacije, regularne licence pa te omejitve nimajo.

Za licence pa lahko pri njihovi kreaciji določimo tudi mnoge druge omejitve.

Najpomembnejši omejitvi, ki sta bili uporabljeni tudi za licenco pri tem projektu, se

nanašata na število naprav ter količino uporabljenih SEP2W modulov (več informacij o

licenci v tabeli 6).

Slika 27:Vnos licence

SEP2W MDMS modul Količina

SEP2 Databse 1

SEP2 Core Service 1

SEP2 Meter Access Service 4

SEP2 Meter Reading Service 2

SEP2 Scheduler Service 1

SEP2 Report Service 5

SEP2 Web Service (Integracija) 1

SEP2 Manager 10

Število naprav oemejenih z licenco 200.000

Tabela 6:Podrobnosti o SEP2W licenci, ki smo jo vnesli na produkcijski strežnik

Po vnosu licence lahko začnemo z namestitvijo preostalih SEP2W servicov, ki pa se

morajo s SEP2W Core servicov povezati preko nekega uporabniškega računa. Za




uporabniške račune lahko uporabimo Windows (lokalno ali domensko) ali SEP2W

avtentikacijo. S kupcem smo se dogovorili za uporabo SEP2W avtentikacije, na sliki 28

pa so prikazani uporabniški računi, ki smo jih kreirali za namestitev preostalih SEP2W

servicov. Vsi ti SEP2W uporabniki so člani le SEP2 services grupe, kar pomeni, da jih

za komunikacijo s SEP2W Core servicom uporabljajo le SEP2W servici (Report,

scheduler…), navadni uporabniki pa se z njimi ne morejo prijaviti v uporabniško

aplikacijo SEP2W Manager.

Slika 28:Kreacija uporabniških računov v SEP2W sistemu

V procesu namestitve preostalih SEP2W servicov se nam prikaže okno, kjer vnesemo

podatke o uporabniškem računu ter naslov računalnika na katerem je nameščen SEP2W

Core service (Slika 29).

Slika 29:Namestitev SEP2W servicov




Slika 30 prikazuje strukturo nameščenih SEP2W servicov na produkcijskem sistemu,

več podrobnosti pa je prikazanih v tabeli 2.

Slika 30:Struktura nameščenih SEP2W servicov na produkcijskem sistemu

4.3. VNOS NAPRAV

Še pred začetkom vnosa naprav pa se je bilo s kupcem potrebno dogovoriti o vseh

podrobnostih tega vnosa. Popravljanje ali dodajanja lastnosti naprav naknadno je sicer

mogoče, vendar mnogo težje kot pri začetnem prvem vnosu.

4.3.1. PRIPRAVA PREDLOG NAPRAV

Zaradi različnih načinov komunikacije (GPRS, PSTN) ter zaradi različnih sistemskih

atributov je bilo potrebno napraviti različno predlogo za vsak tip električnega števca.

Tako smo pred začetkom masovnega vnosa naprav v podatkovno bazo napravili 7

različnih predlog za električne števce (ME351, MT371, ME371, MT372GPRS,

ME372GPRS, MT372PSTN) ter predlogo za koncentrator P2LPC.

S kupcem smo se dogovorili o notaciji glavnih lastnosti naprav, poleg tega pa smo se

dogovorili tudi o pripadajočih tipih rezultatov ter o vključenih dogodkovnih dnevnikih.

Natančen prikaz tega je podan v tabeli 7 in sliki 31.

Ti dogovorjeni tipi rezultatov so enaki pri vseh sedmih predlogah naprav. Poleg tega pa

imamo še predlogo za P2LPC koncentrator. P2LPC predloga vsebuje dogodkovnih

dnevnik ter tip rezultata merilne točke "System Time".




Ime tipa rezultata merilne

točke ali dogodkovnega

dnevnika

Perioda

(sekunda

) Tarifa Kratek opis

A+_CUM_T0 /

Visoka + Nizka

tarifa

Za branje na zahtevo

(neperiodični rezultati)

A+_CUM_T1 / Visoka Tarifa



A+_CUM_T2 / Nizka tarifa



A+_T0_1hour 3600s

Visoka + Nizka

tarifa

Periodični rezultati z

urno periodo

A+_T1_1day 86400s Visoka Tarifa


dnevno periodo

A+_T2_1day 86400s Nizka tarifa


dnevno periodo

EventLog / /

Tukaj se shranjujejo večina

dogodkov, ki se zgodijo na

števcu

PowerFailureEventLog / /

Nekaj specifičnih dogodkov

se shrani v tem dnevniku

(Long Power down)

Tabela 7:Prikaz lastnosti tipov rezultatov merilnih točk (MPRT)

Slika 31:Prikaz strukture in lastnosti Mx37y naprav v SEP2W managerju

S kupcem se je bilo potrebno dogovoriti tudi o notaciji imena naprav ter o drevesni

strukturi SEP2System podatkovne baze. Tako smo se dogovorili, da bodo imena

električnih števcev sestavljena iz številke merilnega mesta ter edinstvene identifikacijske

številke naprave. Edinstvena identifikacijska številka naprave je osem mestna številka,




ki je vpisana v prvi register naprave in določa vsak števec, ki je proizveden v našem

podjetju. Glede drevesne strukture podatkovne baze pa smo se s kupcem dogovorili, da

bo na prvem nivoju ustvarjena grupa »GTL«, ki bo vsebovala vse naprave na področju

Gotlanda, na drugem nivoju pa bodo grupe predstavljale šifre transformatorskih postaj

(Slika 32).

Slika 32:Podroben opis strukture Mx37y naprav v SEP2W managerju

4.3.2. TESTNI VNOS NAPRAV V SEP2W PODATKOVNO BAZO

Od kupca smo dobili datoteke, ki so vsebovale listo njihovih številk merilnih mest ter

pripadajočih edinstvenih identifikacijskih številk električnih števcev. Poleg teh podatkov

nam je kupec za vsak električni števec poslal še naslov merilnega mesta (dogovorili smo

se, da bo naslov shranjen v lastnosti imenovani 'description'), tip števca, leto izdelave ter

šifro transformatorske postaje, kjer je električni števec nameščen.

V Primeru P2LPC koncentratorjev in Mx372 GPRS števcev pa so nam posredovali še

IP številko (Slika 33).

Slika 33:Prikaz strukture in lastnosti P2LPC naprav v SEP2W managerju




Te podatke, ki nam jih je posredoval kupec je bilo potem potrebno še pravilno urediti. Z

orodjem batch import ter z vnaprej pripravljenimi predlogami električnih števcev, smo

kreirali CSV datoteko, v katero smo nato vnesli vse potrebne informacije (Slika 34).

Slika 34:CSV datoteka s potrebnimi podatki za vnos naprav

Po zaključku priprave CSV datotek za vse različne tipe naprav smo sprva z orodjem

batch import vnesli te podatke v testno podatkovno bazo postavljeno na našem internem

virtualnem strežniku. Vnos vseh naprav je bil uspešen, vendar pa smo ob testnem vnosu

ugotovili dve pomanjkljivosti:

-po vnosu približno 29.000 naprav je bilo naprav v podatkovni bazi nekaj manj kot je

bilo vrstic v CSV datotekah;

-nastale so težave z opisi, ki so vsebovali švedske črkovne znake (primer: Strandgatan 5

1 Tr Ög).

Razlog za manjkajoče naprave so bile podvojene naprave na listi, ki nam jo je

posredoval kupec. Po skrbnem pregledu dogodkovnega dnevnika SEP2W sistema smo

ugotovili, da se je vneslo pravilno število naprav (vnesle so se vse naprave z izjemo

podvojenih naprav, saj so bile te v podatkovno bazo vnesene le enkrat).

Kar pa se tiče težav s švedskimi znaki so bile le te posledica nepravilnega delovanja

Microsoftovega Excela. Težava Excela je namreč, da ti pri izvozu v CSV datoteko ne

omogoči možnost izvoza v različnih formatih (UTF.7, UTF-8, Central European….). V

Excelu je tako CSV datoteka pred izvozom izgledala popolnoma pravilno, vendar pa so

se po izvozu švedski znaki izgubili. Za rešitev tega problema je bilo tako potrebno

uporabiti Open Office, kjer ti pri izvozu v CSV datoteko omogoči tudi izbiro formata.

Po odpravi teh dveh težav smo kreirali novo podatkovno bazo ter ponovno ponovili vnos

naprav, ki pa je bil v tem primeru v celoti uspešen.




4.3.3. VNOS VSEH 160.000 NAPRAV V SEP2W PODATKOVNO BAZO

Po uspešnem testnem vnosu 29.000 naprav za področje Gotland smo opravili še vnos

naprav na produkcijskem strežniku. Potek vnosa je bil isti kot pri testnem vnosu. Vnos

naprav je bil izveden uspešno brez kakršnihkoli težav ali pomankljivosti (Slika 35, Slika

36).

Slika 35:Vnos naprav s pomočjo Batch Import wizarda

Slika 36:Zadnji prikaz lastnosti naprav pred vnosom v podatkovno bazo




Tukaj smo opisovali samo prvo fazo vnosa naprav, ki se je nanašala le na področje

Gotlanda, vendar pa je tudi vnos preostalih 150.000 naprav potekal po zelo podobni

proceduri. Edina razlika se je nanašala na predloge naprav, saj so bile na njih zaradi želja

stranke opravljene določene minimalne spremembe (sprememba določenih atributov).

4.4. PRIPRAVA DOGOVORJENIH PRIMEROV UPORABE

Za izdelavo nabora vseh primerov uporabe je bilo potrebno precej sestankov, saj se je

bilo potrebno glede primerov uporabe uskladiti z dvema pogodbenima partnerjema

(Vattenfall, Telvent). Poleg kupčevih želja smo bili tukaj omejeni še z omejitvami naših

Web servicov in Telventovim Titaniumom. Slika 37 prikazuje definicijo dogovorjenih

primerov uporabe v SEP2 Managerju, te definicije primerov uporabe pa se imenujejo

naloge (Jobs). Vsaka naloga je nato sestavljena iz pod nalog (Tasks).

Na sliki 37 je razširjen le en Job, ki opravi časovno sinhronizacijo naprave. Ta Job lepo

prikazuje, da se Taski na nižjih nivojih izvajajo v odvisnosti od uspešnosti izvedbe

Taskov na višjih nivojih. Najpomembneje pri vseh teh Jobih pa je, da se bodo lahko

izvedli na vseh različnih tipih naprav, ki podpirajo določeno funkcionalnost.

Slika 37:Job sinhronizacije naprav

4.4.1. SINHRONIZACIJA NAPRAV

Sprva bom opisal Job sinhronizacije naprav (ClockSynchronizationJob). Ta Job se izvaja

na P2LPC koncentratorjih ter vseh P2P števcih. Job 'ClockSynchronizationJob' s

posebno metodo sinhronizira čas na napravi s časom na aplikacijskem strežniku. Po

uspešni sinhronizaciji pa z naprave prebere njen čas in ga zapiše v tip rezultata merilne

točke z imenom »System Time", poleg tega pa napravo tudi 'aktivira' s postavitvijo

'Active' atributa na vrednost 1. Sinhronizacija naprav je namreč predpogoj za branje




naprav, saj mora biti vrednost atributa 'Active' 1 v kolikor želimo na napravi izvajati

branja.

Poleg tega bi tukaj omenili tudi način sinhronizacije DLC števcev. Na DLC števcih ne

izvajamo sinhronizacije na vsakem števcu posamično, ampak izvedemo sinhronizacijski

dokument le na P2LPC koncentratorju. P2LPC koncentrator nato ob naslednjem branju

avtomatično sinhronizira vse dosegljive DLC števce (Iskraemeco, Petrišič in Stojilkovič

2012).

4.4.2. POSODOBITEV TOPOLOGIJE (UPDATE TOPOLOGY)

Ta Job izvede eno najpomembnejših funkcij v našem DLC sistemu. Po zaključenem

uvozu DLC naprav v SEP2W podatkovno bazo praviloma nimamo informacij o tem,

kateri števec pripada kateremu koncentratorju. Občasno kupec sicer priskrbi listo z

dodatnimi informacijami o tem, na katerem koncentratorju se nahajajo specifični števci,

vendar je to prej izjema kot pravilo. V primeru, da bi te informacije imeli, bi po vnosu

naprav lahko ročno prestavili pripadajoče števce pod ustrezen koncentrator, vendar pa bi

bilo to v primeru tako velikih sistemov zaradi časovne omejitve praktično neizvedljivo,

prav tako pa bi se zaradi obsežnosti opravila pojavilo mnogo napak. Zaradi tega se na

našem P2LPC koncentratorju nahaja datoteka z imenom 'DLCmeters.xml', ki vsebuje

listo vseh števcev, ki trenutno komunicirajo s koncentratorjem. Job 'Updatetopology' pa

prebere to datoteko ter avtomatično postavi pripadajoče števce pod ustrezen P2LPC

koncentrator. Posodobitev topologije je predpogoj za začetek branja DLC števcev, prav

tako pa je posodobitev topologije priporočljivo poganjati pred vsakim periodičnim

branjem. DLC sistem je namreč precej živ, kar dejansko pomeni, da se na nekaterih

koncentratorjih števci mnogokrat odjavljajo in prijavljajo, prav tako pa je možen tudi

tako imenovan 'cross talk' (števec se prijavlja na dva ali celo več koncentratorjev).

Zaradi teh dejavnikov se tako v primeru sprotnega poganjanja Joba posodobitve

topologije nezanemarljivo izboljša odstotek prebranih rezultatov.

Slika 38:Informacije, ki jih na električni števec zapiše Job posodobitve topologije




Na sliki 39 vidite dva različna Joba za posodobitev topologije. Razlika med njima je v

tem, da Job 'UpdateTopology' omogoča povratne informacije v primeru, da je sprožen

preko vmesnika SEP2 Web Service. Job 'VS_UpdateTopologyPeriodic' pa je namenjen

za avtomatično zaganjanje po vnaprej nastavljenem urniku. Job

'VS_UpdateTopologyPeriodic' ima še Task 'Count meters', ki naknadno v

'NumberOfMeters' atribut P2LPC koncentratorja vpiše tudi število števcev, ki trenutno

komunicirajo s tem koncentratorjem. To število potem naknadno uporabimo za

odločitev, ali naj na tem koncentratorju izvajamo tudi branja urnih vrednosti (Slika 38).

Slika 39:Job posodobitve topologije

4.4.3. BRANJE PODATKOV ELEKTRONSKIH ŠTEVCEV IZ

KONCENTRATORJEV

To je najpomembnejša funkcionalnost P2LPC koncentratorja, saj si na ta način izjemno

zmanjšamo stroške celotnega sistema. DLC števci so namreč precej cenejši od P2P

števcev, prav tako pa so v primeru DLC-ja komunikacijski stroški mnogo nižji

(potrebujemo le eno GPRS/GSM/PSTN/Ethernet povezavo, prenos podatkov pa je

zaradi manjšega števila vzpostavljenih sej nižji). Koncentrator tako periodično prebira

DLC števce, s katerimi trenutno komunicira, nato pa te podatke shrani v svojo

podatkovno bazo.

Nato mi z uporabo SEP2W sistema iz komunikacijskega strežnika koncentratorju

pošljemo zahtevo za posredovanje podatkov (pri tem pa ne opravljamo nobene

neposredne komunikacije s števci na tem koncentratorju, ampak komuniciramo samo

neposredno s koncentratorjem). Zaradi tega je prenos zelo zanesljiv, saj se danes v veliki

večini primerov za komunikacijo na koncentratorju uporablja GPRS modem

(komunikacija direktno preko DLC omrežja je namreč zelo nezanesljiva in pri prenosu

velike količine podatkov trenutno neuporabna).

Na sliki 40 vidimo tri razširjene Jobe. Job 'ReadOnDemandLoadProfileJob' omogoča

povratne informacije v primeru, da je sprožen preko vmesnika SEP2 Web service prav

tako pa ta Job opravi branja treh registrov na zahtevo (uporabljena je 'missing results'

metoda, tako da se na zahtevo poskuša prebrati le vrednosti, ki jih ni bilo mogoče

prebrati s koncentratorja). Joba 'VS_ReadLP1_LP2_Events_DLC' in




'VS_ReadLP1_LP2_Events_P2P' pa sta namenjen za avtomatično proženje po vnaprej

nastavljenem urniku.

Slika 40:Job branja podatkov elektronskih števcev iz koncentratorjev

4.4.4. BRANJE PODATKOV ELEKTRONSKIH ŠTEVCEV NA ZAHTEVO

Ta možnost ima smisel le na DLC števcih, saj se branje P2P števcev vedno izvaja na

zahtevo (ti števci namreč nimajo nobenega vmesnega člena - koncentrator). Ko

koncentrator prejme zahtevo za izvedbo branja na zahtevo, prekine vse trenutne

aktivnosti ter poskuša vzpostaviti povezavo s klicanim števcem. Po uspešno ali

neuspešno zaključenem branju na zahtevo koncentrator nadaljuje s prej prekinjenimi

aktivnostmi (periodična branja števcev, odkrivanje novih števcev...). Zanesljivost branj

na zahtevo pa je odvisna od mnogih dejavnikov, od katerih je glavni zagotovo kvaliteta

električnega omrežja. V praksi to pomeni, da se na nekaterih koncentratorjih vsi števci,

ki komunicirajo s tem koncentratorjem brez težav berejo na zahtevo, prav tako pa je

odstotek uspešnih branj na zahtevo zelo velik. V nekaterih primerih, kjer se

koncentratorji in števci nahajajo na električnem omrežju z veliko motnjami pa

marsikateri števec na zahtevo sploh ni mogoče brati, prav tako pa v nekaterih takšnih

primerih električni števec sploh ne komunicira s koncentratorjem.

Na zahtevo lahko preberemo vse periodične in neperiodične podatke, vendar pa v

primeru DLC števcev hitro naletimo na omejitve. DLC komunikacija je namreč precej

nezanesljiva, zato pri Mx371 družini števcev velja pravilo, da se pri branjih na zahtevo

omejimo na manj kot 50 podatkov v eni zahtevi (za 2 dni podatkov v primeru urnih

vrednosti). Vendar pa le redko uporabljamo branja na zahtevo za periodične vrednosti (v

redkih primerih za krpanje lukenj manjkajočih rezultatov). Večkrat pa branja na zahtevo

uporabljamo za branje neperiodičnih vrednosti (stanja različnih registrov...).

Obstajata dva Joba, ki izvajata branja na zahtevo. Prvi 'ReadOnDemandLoadProfileJob'

je bil opisan že v primeru branja podatkov s koncentratorja. Drugi Job (Slika 41), ki

izvaja branja na zahtevo z imenom 'ReadOnDemandBillingJob' pa prebira trenutna

stanja števca za obe tarifi ter skupno stanje (s števca prebere tri vrednosti in jih zapiše v

A+_CUM_T0, A+_CUM_T1, in A+_CUM_T2 tipe rezultatov merilnih točk).




Slika 41:Job Branje podatkov elektronskih števcev na zahtevo

Poleg tega na zahtevo iz števcev velikokrat beremo tudi vrednosti različnih registrov ter

jih nato shranimo v raznih atributih. Na sliki 42 vidite Job, ki ga uporabljamo v ta

namen. Job ' FirmwareVersion' shrani verzijo 'firmwara', verzijo 'cora' in verzijo

'modula' v pripadajoče attribute.

Slika 42:Job branja vrednosti različnih registrov na zahtevo

Tukaj bi dodal še informacijo, da so branja na zahtevo v naši novi družini števcev za

gospodinjsko rabo Mx381 mnogo hitrejša in zanesljivejša.

4.4.5. SPREMEMBA TARIF

Ta Job je najkompleksnejši, saj je sestavljen iz mnogih zapletenih Taskov (Iskraemeco,

Koselj in Klančnik 2013). V Grobem lahko ta Job opišemo kot nastavitev in aktivacijo

tarifne sheme na električnem števcu.

Tako Job 'SetTariffJob' nastavi in aktivira Tarifno shemo, za to pa potrebuje dva vhodna

podatka, ki jih preko Web Servicov prejme iz Telventovega sistema Titanium (več

podrobnosti v tabeli 8).

Ker je čas aktivacije tarife v vhodnem podatku podan v formatu ISO 8601, ga je sprva s

Taskom 'ChangeActivationTimeFormat' potrebno pretvoriti v šestnajstiško obliko, ki jo

števec lahko vpiše v svoj za to namenjen register. Naslednji Task poimenovan

'SetHolidaysMx351' v števec vpiše praznične dneve, za katere velja nizka tarifa (T2). S

Taskom 'SetTariffRule' pa se vpiše celotna tarifna shema (visoka tarifa T1 in nizka tarifa

T2). Zadnji Task 'ActivateTariff' pa nastavi čas aktivacije tarife na čas, ki je bil podan v

'TariffActivationTimeISO' Atributu.




Grupa

atributov

Ime Atributa Vrednost

Atributa

Komentar

General

attributes

TariffActivationTimeISO Mogoče

vrednosti:

Datum/Čas v formatu ISO

8601 ali tekst ”Now”

2013-01-

09T14:06:08Z

2013-01-

09T15:06:08

Now

General

attributes

NewTariffRule Mogoče

vrednosti:

01_for_VF - enotarifni

pravilnik za Vattenfall

01_for_VF 05_for_VF – dvotarifni

pravilnik za Vattenfall

05_for_VF 01_for_GEAB - enotarifni

pravilnik za GEAB

01_for_GEAB 05_for_VF – dvotarifni

pravilnik za GEAB

05_for_VF

Tabela 8:Vhodna podatka, ki jih iz Titaniuma prejme SEP2W sistem za Job spremembe

tarif

Job 'ReadActiveTariffJob' (Slika 43) pa prebere trenutno aktivno tarifo na električnem

števcu ter jo shrani v atribut ' ActiveTariffRule' (Tabela 9).

Slika 43:Job spremembe tarif




Grupa atributov Ime Atributa Vrednost Atributa Komentar

General attributes ActiveTariffRule 01 ali 05 01 – enotarifni pravilnik

05 – dvotarifni pravilnik

Tabela 9:V atribut 'ActiveTariffRule' shrani informacijo o trenutno aktivni tarifni shemi

Na Švedskem za gospodinjske odjemalce isto kot v Sloveniji trenutno uporabljajo le eno

ali dvotarifno merjenje električne energije, seveda pa naši števci omogočajo tudi

večtarifno merjenje električne energije.

4.4.6. ODKLOP, PRIKLOP IN LIMITACIJA ŠTEVCEV

Kljub temu, da kupec trenutno še ne uporablja te funkcionalnosti, bom na kratko opisal

tudi te tri primere uporabe. Job 'Disconnect' nam daljinsko odklopi električno energijo,

Job 'Connect' pa nam ponovno vklopi električno energijo. Tukaj bi omenil tudi, da

obstajata dva različna načini izklopa in vklopa električne energije. Najenostavnejši način

je, da se tako vklop kot izklop izvede avtomatično, vendar pa je ta način v primeru

daljinskega vklopa lahko nevaren. Obstaja namreč možnost, da v trenutku vklopa na

električni napeljavi potekajo razna vzdrževalna dela. Zato je v Sloveniji ter tudi v

mnogih drugih državah zaradi varnosti obvezna uporaba gumba za ponoven vklop

električne energije (Slika 44). V primeru tega 'polavtomatskega' načina vklopa se po

izvedbi Joba 'Connect' na zaslonu električnega števca z velikimi črkami izpiše beseda

'Connect', kar pomeni, da je sedaj števec v stanju, kjer je omogočen ponoven vklop

električne energije (za vklop električne energije je potrebno pet sekund neprekinjeno

držati plavi gumb na električnem števcu - Slika 44). Gumb spustimo, ko se na zaslonu

izpiše beseda 'Enter', kar pa nam posledično ponovno vklopi električno energijo.

Job 'Set Limitation pa nam' na števcu vklopi limitacijo (Slika 45). Vrednost limitacije se

določi z električno močjo v vatih. V primeru, da to vrednost porabnik preseže to sproži

avtomatski izklop električne energije, števec pa lahko porabnik nato vklopi samostojno s

5 sekundnim pritiskom na modri gumb. Limitacijo števec računa v 30 sekundnem

intervalu, kar posledično pomeni, da se števec ne bo izklopil ob kratkih prekoračitvah

vrednosti limitacije (ki so seveda precej pogoste zaradi večje porabe naprav ob njihovem

vklopu).

Res pa je, da je ta funkcionalnost omogočena le na števcih, ki imajo vgrajen odklopnik.

Števci z vgrajenim odklopnikom imajo višjo ceno, zato odklopnika v nekaterih primerih

v števce ne vgrajujemo.

Tukaj je potrebno omeniti še, da gre pri teh operacijah v primeru DLC števcev za pisanja

in branja na zahtevo, kar posledično pomeni, da se za velik odstotek uspešnosti teh

operacij zahteva zelo dobro električno omrežje s čim manj motnjami.




Slika 44:Števec ME381 v stanju, kjer s pritiskom na plavi gumb ponovno vklopimo

električno energijo

Slika 45:Jobi za priklop, odklop ter limitacijo

4.4.7. OSTALI PRIMERI UPORABE

Pri vseh primerih uporabe vidite tudi 'UpdateWSStatusFalse' in 'UpdateWSStatusTrue'

Taske. Ti Taski sporočijo podatke o uspešnosti izvedbi Joba preko SEP2W Web

Servicov.




Poleg naštetih primerov uporabe pa naš sistem pametnega omrežja omogoča še veliko

dodatne funkcionalnosti. Vso to dodatno funkcionalnost pa je seveda mogoče

implementirati v dodatnih primerih uporabe.

Tako bi v prihodnosti ob primernem plačilu ter prošnji kupca lahko implementirali

primer uporabe za nadgradnjo firmwara na naših napravah. Prav tako bi na željo kupca

lahko implementirali primer uporabe, ki bi na Mx37x števcih preklapljal med

avtomatskim in 'pol avtomatskim' načinom ponovnega vklopa električne energije.

Seveda je mogočih še ogromno drugih primerov uporabe. Vsi ti dodatni primeri uporabe

pa se bodo na željo kupca implementirali v sklopu vzdrževalne pogodbe.

4.5. PRIPRAVA POROČIL

Za pripravo poročil smo uporabljali SEP2W-ov izjemno zmogljiv Report service. Z

uporabo Report servica smo lahko izdelal mnoga poročila, iz katerih smo lahko nato

zelo natančno ovrednotili uspešnost uvedbe SEP2W sistema.

Trenutno še ni dokončno odločeno, ali bo tudi kupec kasneje uporabljal naš SEP2W

Report service, saj naj bi bila funkcionalnost izdelave poročil prepuščena Telventovem

Titaniumu (to je v osnovi MDM funkcionalnost). Vendar pa je integracija v MDM

trenutno še v zgodnji fazi, tako da bo kupec vsaj v začetku v določeni meri uporabljal

tudi naš SEP2W Report service. Tukaj bomo predstavili nekaj različnih tipov poročil, ki

jih trenutno uporabljamo za analizo sistema, prav tako pa nekatere od teh poročil

posredujemo kupcu.

Trenutno največ uporabljamo »missing values« poročila (Slika 46, Slika 47), saj kupca v

tem trenutku najbolj zanimajo zmogljivosti novega sistema. Tako kupcu tedensko

posredujemo poročila o najpomembnejših statistikah novega SEP2W sistema. Kupec

tako tedensko prejema poročila o številu manjkajočih vrednosti za urne in dnevne

podatke (za pretekli teden ter za celotno obdobje branja podatkov od začetka leta 2013).

Slika 46:Odstotek uspešno prebranih urnih rezultatov za podružnico Geab




Slika 47:Odstotek uspešno prebranih dnevnih rezultatov za podružnico Geab

Poleg tega jim pošiljamo tudi poročilo o edinstvenih identifikacijskih številkah števcev,

ki trenutno niso vneseni v SEP2System podatkovno bazo, vendar so prijavljeni na enega

od 1.672 koncentratorjev na področju Gotland. V času izdelave tega poročila je bilo teh

števcev 372, to pa so števci, ki jih trenutno še nismo vnesli v SEP2WSystem podatkovno

bazo. Razlogi za to pa so lahko različni (zamenjava pokvarjenih števcev, nove inštalacije

števcev, pomanjkljiva lista števcev uporabljena za prvotni vnos…). Če bi nam kupec za

te števce priskrbel številko ter naslov njihovega merilnega mesta, bi tudi te števce lahko

vnesli v SEP2System podatkovno bazo (Slika 48).

Slika 48:Poročilo, ki prikazuje števce, ki trenutno še niso vneseni v SEP2WSystem

podatkovno bazo




Prav tako smo jim na Švedskem ob izvedbi osnovnega izobraževanja o SEP2W sistemu

prikazali ter pripravili mnogo različnih poročil. Eden najuporabnejših je prikazan na

sliki 49. To poročilo lahko izvedemo nad poljubnim številom števcev ter za poljubno

obdobje, prikazuje pa porabo za izbrano obdobje ter druge zanimive informacije (15

minutni minimum, 15 minutni maksimum, dnevno povprečje).

Slika 49:Poročilo z osnovnimi informacijami o porabi števcev

Prav tako pa ima poročilo za vsako napravo povezavo do podrobnejšega poročila, kjer se

lahko podrobno prepričamo o prikazanih rezultatih (Slika 50).

Slika 50:Podrobnejši prikaz porabe za posamezen števec, dosegljiv s klikom na

povezavo 'Columns Report'




4.6. KREACIJA IN NASTAVITEV URNIKOV

Naš SEP2W sistem je bil do konca leta 2013 v testni fazi, kar pomeni, da je deloval

sočasno s sistemom A-collect. To je posledično pomenilo, da so se v testnem obdobju

branja v našem SEP2W sistemu izvajala le v času vikenda. V začetku leta 2014 pa je naš

SEP2W sistem v popolnosti nadomestil stari A-collect, tako da se trenutno vsa branja

izvajajo vsakodnevno.

4.6.1. NASTAVITEV URNIKOV ZA PODRUŽNICO GEAB

Pri podružnici Geab izvajamo branja po urniku že vse od začetka leta 2013. Trenutno se

izvajata dva urnika. Sprva tako ob sedmih zjutraj izvedemo posodobitev topologije, ob

osmih zjutraj pa nato izvedemo branje urnih podatkov, branje dnevnih podatkov ter

branje dogodkov. Tako posodobitev topologije kot branja so se ob začetku projekta

izvajala le ob vikendih, trenutno pa se ti Jobi izvajajo vsakodnevno.

V tem poglavju bomo tako prikazali kratko analizo izvedbe urnikov v prvih štirih

mesecih delovanja SEP2W sistema. Iz teh informacij lahko namreč precej dobro

ocenimo tudi statistiko časa izvajanja Jobov. Geabovi Jobi se trenutno izvajajo na 1670

Geabovih koncentratorjev z uporabo dveh komunikacijskih strežnikov ter z 260

vzporednimi GPRS povezavami. V prvih štirih mesecih delovanja je bila po urniku

posodobitev topologije izvedena 26-krat in kot lahko vidimo iz slike 51 in tabele 10 je

razpon časa izvajanja od minimalnih 12 minut do maksimalnih 32 minut.

Slika 51:Podrobnosti urnika za Job posodobitve topologije

Branje urnih rezultatov, dnevnih rezultatov ter dogodkov pa traja precej več časa. Na

sliki 52 in tabeli 10 tako vidimo, da smo v povprečju za branje potrebovali 3 ure in 44

minut.

Slika 52 nam v 'Future Execution' zavihku prav tako prikazuje čas izvajanja in interval

branja podatkov. Vidimo lahko, da se je ta urnik izvajal enkrat tedensko, interval




izvajanja branja podatkov pa je bil nastavljen na preteklih 15 dni. Glede na to, da smo

izvajali enak urnik v soboto in nedeljo, ter da smo vedno poskušali prebrati podatke za

preteklih 15 dni je to dejansko pomenilo, da se je vsak podatek poskušal prebrati ob

štirih različnih časovnih obdobjih (Te nastavitve so bile uporabljene v testni fazi SEP2W

sistem, trenutno se ti Jobi izvajajo vsakodnevno za obdobje preteklega tedna).

Slika 52: Podrobnosti urnika za Job branje podatkov elektronskih števcev iz

koncentratorjev

Minimal

en čas

izvedbe

(u:m:s)

Maksimalen

čas izvedbe

(u:m:s)

Povprečen

čas izvedbe

(u:m:s)

Čas

začetka

izvedbe

Interval

izvajanja

branja

podatkov

Število

dosedanjih

ponovitev

(12.6.2013)

Sobota -

posodobitev

topologije 0:16:30 0:32:03 0:22:47

Sobota

7:00 / 13

Nedelja -

posodobitev

topologije 0:17:39 0:28:16 0:22:58

Nedelja

7:00 / 13

Sobota -

branje 0:57:48 8:24:18 3:44:18

Sobota

8:00

preteklih

15 dni 13

Nedelja -

branje 0:58:02 7:33:58 3:59:08

Nedelja

8:00

preteklih

15 dni 13

Tabela 10:Podrobnosti o času izvedbe različnih Jobov, ki so se v testnem obdobju

SEP2W sistema izvajale po urniku

Na sliki 53 vidimo, da je število uspešnih branj za vse Geabove DLC števce s tremi

avtomatičnimi ponovitvami v povprečju 99,2%. Kot je to običajno se večina uspešnih

branj števcev izvede ob prvem poizkusu, saj se takrat v povprečju uspešno prebere več




kot 98% števcev. V dodatnih treh ponovitvah na preostalih 2% naprav, pri katerih v

prvem poizkusu branja niso bila uspešna pa v grobem uspešnost branj povečamo še za

dodaten odstotek.

Slika 53:Prikaz odstotka uspešno izvedenih branj podatkov števcev iz koncentratorjev

4.6.2. NASTAVITEV URNIKOV ZA VATTENFALL

Urniki za vse druge Vattenfallove naprave se v testnem obdobju še niso izvajali v celoti

saj v SEP2System podatkovno bazo še niso bile vnesene vse naprave. Urniki so se v

testnem obdobju izvajali le na majhni testni populaciji števcev, vendar pa so se za

razliko od Geabovih urnikov ti urniki izvajali trikrat dnevno. Prav tako je bil interval

branja podatkov postavljen na pretekle 3 mesece. Razlog za te nastavitve je bila

zagotovitev najvišjega možnega odstotka prebranih rezultatov.

Slika 54:Prikaz Urnikov, ki bodo uporabljeni za vse preostale števce podjetja Vattenfall




Urniki se v drugih podrobnostih od Geabovih urnikov skoraj ne razlikujejo. Edina

dodatna omembe vredna razlika je, da se tukaj poleg DLC števcev berejo tudi P2P števci

(Slika 54).

Ob koncu leta 2013 pa je bilo potrebno zagnati branja na vseh 160.000 napravah, saj je

naš sistem s koncem leta 2013 popolnoma nadomestil zastareli A-collect. Vključitev

vseh teh dodatnih naprav v redne cikle branja pa nam je predstavljalo velik izziv. Glavni

razlog temu je bil, da je bilo potrebno vseh 160.000 naprav prebrati v manj kot osmih

urah. Za dosego tega cilja pa je bilo potrebno kar precej optimizacij sistema (ročna

optimizacija jobov glede uporabe različnih MAS strežnikov, popravek sistema, ki je

optimiziral "object" tabelo….).

4.7. POVEZAVA S SISTEMOM TITANIUM PREKO

STANDARDIZIRANEGA VMESNIKA SEP2W WEB SERVICES

Ker je bil to prvi tako obsežen projekt s SEP2W sistemom, ki je vključeval integracijo

preko Web servicov, smo že vnaprej pričakovali, da bodo za pravilno delovanje potrebni

tudi nekateri popravki hroščev ter morebitna razširitev funkcionalnosti Web servicov.

Tako je bilo potrebno dodati novo metodo 'QueryJobExecutionStatuses', ki za zahtevan

Job poda status, v katerem se ta Job trenutno nahaja (Succesful, Failed, Waiting,

Executing…).

Prav tako je bilo mnogo metod potrebno posodobiti, marsikatera metoda namreč ni bila

dobro optimizirana za izvedbo zahtev na veliki količini naprav. Tak primer sta na primer

'QueryEventLog' in 'QueryResults' metodi. 'QueryResults' metoda bo namreč

vsakodnevno prenesla približno 4 miljone urnih in dnevnih podatkov v Titaniumovo

bazo.

Slika 55:Web service metode, ki jih Telvent uporablja za integracijo našega SEP2W

sistema




Slika 55 prikazuje vse metode, ki jih Telvent uporablja za integracijo našega SEP2W

sistema z njihovim Titaniumom.

Po produkcijskem zagonu SEP2W sistema ob koncu leta 2013 pa se je v začetku leta

2014 na naših Web servicih pojavil kritičen hrošč, ki bi posledično lahko ogrozil

zaključek celotnega projekta. SEP2W Web Servici so namreč prenehali delovati, kar pa

je seveda imelo velik vpliv tudi na delovanje Telventovega Titaniuma. Na srečo smo

ponovno vzpostavili delovanje SEP2W Web servicov že v roku 10ih ur nato pa smo

opravili še analizo ter posledično spremenili kodo SEP2W Web servicov. SEP2W sistem

po tem neljubem dogodku v prvih osmih mesecih 2014 ni doživel dodatnih

nepredvidenih izpadov.

4.8. ANALIZA PREDNOSTI PO UVEDBI SEP2W SISTEMA

Prednosti uvedbe našega SEP2W sistema napram A-collectu so številne, saj je njegova

uvedba skoraj v celoti odpravila vse pomanjkljivosti A-collecta, ki so predstavljene v

poglavju 3.3.

Sistem je sprva poizkusno obratoval skoraj leto dni po zaključku poskusnega obdobja

(december 2013) pa je sistem uspešno prestal tudi uvedbo v produkcijo ter tako v

popolnosti nadomestil stari A-collect. V tem času pa se je izkazalo, da so odstotki

zajema urnih vrednosti izjemno dobri (okoli 99%), kar dejansko pomeni, da je bila

uvedba SEP2W sistema v podjetje Vattenfall velik uspeh.

Prav tako so je močno izboljšal odstotek uspešno izvedenih branj na zahtevo. Glavna

razloga za to izboljšanje pa ležita v dodatnih opcijah SEP2W sistema. V SEP2W sistemu

so tako napram A-collectu mogoče precej natančnejše nastavitve Taskov, prav tako pa

smo na koncentratorje lahko dodali nove atribute, ki so povečali možno časovno

zakasnitev pri povezavi koncentratorjev s sistemskimi števci. Tako je bila uspešnost

branj na zahtevo z A-collectom okoli 85%, z uvedbo SEP2W sistema pa je uspešnost

izvedb branj na zahtevo presegla mejo 96%.

Prav tako se je za velik uspeh izkazala uspešno izpeljana integracija našega SEP2W

sistema s Telventovim Titaniumom. Trenutno je tako naš SEP2W sistem mogoče preko

naših Web servicov skoraj v celoti upravljati kar neposredno s Titaniumom, brez

uporabe naše aplikacije SEP2W Manager.

Prav tako naš SEP2W sistem podpira novejšo programsko opremo (MS SQL 2008, MS

SQL 2012, MS Windows Server 2008, MS Windows Server 2012). V primeru želja

stranke po dodatni funkcionalnosti ali odpravi hroščev pa obstaja v prihodnosti tudi

precej preprosta možnost njegove nadgradnje.

4.9. UPORABA CELOTNE FUNKCIONALNOSTI SEP2W SISTEMA

PRI ZMANJŠEVANJU STROŠKOV ORGANIZACIJE

Ali bo za podjetje Vattenfall uvedba SEP2W sistema finančno smotrna je odvisno

predvsem od njihove angažiranosti pri uporabi zajetih podatkov. Z dodatnimi zajetimi

urnimi podatki je namreč mogoče precej bolje analizirati celotno električno omrežje




(FortisBC, 2012). Prav tako je strankam mogoče ponuditi nove modernejše pogodbe o

zakupu električne energije. Te nove pogodbe pa lahko zaradi zmanjšane porabe ob

koničnih časih finančno koristijo obema pogodbenima stranema (Bartusch in drugi,

2010). Da so o teh prednostih pri podjetju Geab razmišljali že leta 2011 je vidno v študiji

(GEAB, 2011), kjer se osredotočajo na nujnost uvedbe pametnega omrežja, zaradi vedno

večje razdrobljenosti električnega omrežja (glavni razlog zato so majhne vetrne in

sončne elektrarne).

Vendar pa kljub dejstvu, da so naša SEP2W orodja za analizo zajetih podatkov (SEP2W

Report, Validation, Estimation service) zelo zmogljiva, se pri podjetju Vattenfall zaradi

pomanjkanja referenc za ta del njihovega AMM/MDM sistema niso odločili uporabiti

SEP2W sistem. Za enkrat kaže, da bodo v manjši meri sicer uporabljali SEP2W Report

service, vse druge kompleksne analize podatkov pa se bodo izvajale s Telventovim

Titaniumom. To seveda pomeni, da vse finančne prednosti uvedbe novega AMM/MDM

sistema ne bomo mogli pripisati samo uvedbi našega SEP2W sistema, ampak bo

predvsem pri prihrankih, ki so povezani z analizo podatkov ključno vlogo odigralo tudi

špansko podjetje Telvent.

Prav tako bodo v podjetju Vattenfall z uporabo SEP2W sistema lahko ustvarili ogromne

prihranke v primeru potrebe po kakršnihkoli spremembah na električnih števcih. Tako bi

v primeru, da bi se na Švedskem spremenila tarifna shema, to sedaj predstavljalo le

delček stroškov, ki so v preteklosti nastali ob takšnih spremembah (ročni prepis

števcev). Na Švedskem je trenutno en ročni prepis tarifne sheme električnega števca

ovrednoten na okoli 20 evrov, kar pa bi v primeru prepisa vseh 200.000 naprav zneslo

kar 4 milijone evrov. V tem primeru bi stroški nakupa in implementacije SEP2W

sistema postali skoraj zanemarljivi.

Prav tako je SEP2W sistem izjemno prilagodljiv in razširljiv, kar posledično pomeni, da

povečanje sistema na naši strani ne bi smelo predstavljati nikakršnih težav.




5. RAZVOJ MODELA ELEKTRO DISTRIBUCIJSKEGA

SISTEMA Z UVEDENIM AMM

5.1. RAZVOJ MODELA PO PRINCIPIH ZVEZNE IN

DOGODKOVNE SIMULACIJE

Potrebno je bilo razviti model, ki je vključeval povratno informacije v obliki časovnega

zamika uporabnikom (na ta način smo simulirali zmanjšanje porabe električne energije s

pomočjo posredovanja informacij preko SMS sporočil).

R_1

Auxiliary_3

R Zakasnjena_reakcija_na_inf

Konstanta_zakasnitve_1

Zeljena_kapaciteta

Dopolnitev_kapacitete

Casovna_konstanta

Konstanta_zakasnitve

Zakasnitev_prilagoditve

Informacija_1

Kapaciteta

Informacija

Stopnica

Zmanjsanje_porabe

Poraba

Kumulativno_kvadraticno_odstopanje

Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE

Kvadrat_odstopanja

Kolicnik_zmanjsanja_porabe

Slika 56: Model elektro distribucijskega omrežja z vključitvijo povratne informacije




Pri razvoju modela bomo tako preverili, kakšen vpliv bi na zmanjšanje porabe električne

energije lahko imelo ažurno posredovanje informacij o visokih cenah električne energije.

V našem modelu bomo analizirali zimsko obdobje med januarjem in februarjem, saj je v

tem obdobju zaradi porabe električne energije za namene ogrevanja poraba le te na

švedskem otoku Gotland največja (Slika 8). Osredotočili se bomo na vrhunec porabe

električne energije, ki je januarja leta 2013 dosegel 66 MWh (minimalna urna poraba v

januarju pa je bila malo pod 42 MWh). Tukaj je potrebno poudariti, da so v to porabo

električne energije vključeni le gospodinjski odjemalci otoka Gotland. Zaradi tega velja,

da bi bila urna poraba električne energije v primeru vključitve dodatnih industrijskih

električnih odjemalcev precej večja. Vendar pa je industrijska poraba električne energije

zagotovo bolj konstantna ter lažje predvidljiva, saj morajo veliki industrijski odjemalci

električno energijo v večini primerov v predvidenih količinah časovno zakupiti že

vnaprej. Iz teh dejstev lahko tako sklenemo, da bi bila razlika med poletno in zimsko

porabo pri industrijskih odjemalcih precej manjša ter zagotovo ne bi dosegala faktorja

štiri, kot v primeru gospodinjskih odjemalcev (minimalna poraba v mesecu maju na

otoku Gotland je bila le okoli 18 MWh – Slika 8).

Slika 56 nam prikazuje model elektro distribucijskega omrežja, v katerega smo vključili

vpliv povratnih informacij. Ob prevelikem padcu kapacitete omrežja se odjemalcem

električne energije posredujejo SMS sporočila, ki jih obveščajo o povišani ceni

električne energije (to pa posledično zmanjša porabo električne energije). Konstanta

želene kapacitete proizvodnje električne energije je zaradi rezerv omrežja postavljena na

vrednost 500.

Glavna elementa modela (Slika 56) sta glavni nivo 'Kapaciteta' ter spremenljivka

'Poraba'. Glede na vrednost nivoja kapacitete omrežja se odločimo, ali bomo

odjemalcem električne energije posredovali SMS sporočila ter jim na ta način priporočili

zmanjšanje porabe električne energije. Spremenljivka 'Poraba' pa zmanjšuje nivo

kapacitete omrežja, njena vrednost pa je odvisna od številnih dejavnikov.

Eden od teh dejavnikov je vključitev časovno odvisne spremenljivke 'Stopnica' (Slika

57). Ta časovno odvisna spremenljivka nam pri 30 koraku izvedbe simulacije nenadoma

povzroči skokovit dvig porabe električne energije (funkcija STEP). Ta dvig pa seveda

vpliva na mnogo elementov našega modela, zato se bomo sedaj posvetili analizi vpliva

takšnega skokovitega dviga porabe električne energije.

Slika 57: Prikaz skoka porabe na 30 koraku izvajanja simulacije




Poleg tega bi tukaj izpostavil še spremenljivko 'Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE', ki nam

omogoči dva različna načina izvajanja naše simulacije. V primeru, da je vrednost te

spremenljivke postavljena na '0' se prenos informacije ne upošteva (potrošniki ne dobijo

nikakršnega obvestila o visokih cenah električne energije). V primeru pa, da je vrednost

te spremenljivke postavljena na '1', pa so potrošniki v primeru visokih cen energije o tem

obveščeni.

Graf (Slika 58) nam prikazuje vrednost spremenljivke 'Informacija' pri dveh različnih

izvajanjih simulacije (vrednost spremenljivke 'Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE' je

postavljena na '0' ali '1'). Pri izvajanju simulacije s prenosom informacije (informacija se

začenja prenašati, ko kapaciteta omrežja pade pod vrednost 495) lahko iz grafa (Sliki 58)

razberemo, da postajajo intervali prenosa informacije vedno krajši, saj prenos

informacije pozitivno vpliva na zmanjšanje porabe. Prenos informacije se zaključi po

270 koraku, saj po tem koraku vrednost našega glavnega nivoja (Kapaciteta) ne pade več

pod spremenljivo ciljno vrednost (495).

Slika 58: Prikaz nihanja vrednosti spremenljivke 'Informacija' v modelu elektro

distribucijskega omrežja pri dveh različnih izvajanjih simulacije (z in brez prenosa

informacije)

Graf (Slika 59) nam prikazuje vrednost spremenljivke 'Poraba' pri dveh različnih

izvajanjih simulacije (vrednost spremenljivke 'Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE' je

postavljena na '0' v primeru rdeče črte ter na '1' v primeru zelene črte). Pri izvajanju

simulacije brez prenosa informacije se vrednost spremenljivke 'Poraba' po 30 koraku

(zaradi skoka časovno odvisne spremenljivke 'Stopnica') poveča iz 50 na 65 MWh ter

tam tudi ostane do zaključka simulacije.

Pri (Slika 59) izvajanju simulacije s prenosom informacije, pa vrednost spremenljivke

'Poraba' po 30 koraku sprva hitro naraste na vrednost 65 MWh ter nato naglo pade na

vrednost 45 MWh. Po tem začetnem šoku spremenljivka 'Poraba' niha med 50 ter 60

MWh, dokler se na 270 koraku dokončno ne ustali na vrednosti 65 MWh.

Graf (Slika 60) nam prikazuje vrednost spremenljivke 'Zmanjsanje porabe'. Graf (Slika

60) pravzaprav predstavlja razliko med vrednostjo spremenljivke 'Poraba' pri dveh

različnih izvajanjih simulacije (vrednost spremenljivke 'Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE' je

postavljena na '0' ali '1').




Slika 59: Prikaz nihanja vrednosti spremenljivke 'Poraba' v modelu elektro


informacije)

Slika 60: Prikaz nihanja vrednosti spremenljivke 'Zmanjšanje porabe' v modelu elektro


informacije)

Na sliki 61 lahko vidimo prikaz vrednosti nivoja 'Kumulativnega kvadratičnega

odstopanja' pri dveh različnih izvajanjih simulacije (vrednost spremenljivke

'Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE' je postavljena na '0' v primeru rdeče črte ter na '1' v

primeru zelene črte). Iz slike 61 tako vidimo, da je v primeru izvedbe simulacije brez

prenosa informacije (Slika 61 izvedba 1 - vrednost spremenljivke

'Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE' je v tem primeru postavljena na '0') nivo 'Kumulativnega

kvadratičnega odstopanja' precej večji, kot v primeru izvedbe simulacije s prenosom

informacije (Slika 61 izvedba 2 - vrednost spremenljivke 'Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE'

je v tem primeru postavljena na '1').

Sedaj pa se bomo podrobneje posvetili analizi razlik nihanj nivoja 'Kapaciteta' pri

različnih simulacijskih pogojih. Tukaj bi dodali tudi, da je bila pri vseh predhodnih

grafih (Slika 58, Slika 59, Slika 60, Slika 61) konstanta zakasnitve postavljena na 1 uro,

količnik zmanjšanja porabe pa je bil postavljen na 0,5.




Time

Kum

ulativ

no_

kva

dra

ticno

_ods

topa

nje

0 100 200 300 400 500

0

5.000

10.000

1 2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

Slika 61: Prikaz vrednosti nivoja 'Kumulativnega kvadratičnega odstopanja' v modelu

elektro distribucijskega omrežja pri dveh različnih izvajanjih simulacije (z in brez

prenosa informacije)

Na grafu (Slika 62) lahko vidimo, da glavni nivo našega sistema 'Kapaciteta' na 30

koraku doživi precejšen šok (zaradi skoka porabe). Vrednost Kapacitete omrežja pade v

nekaj korakih skoraj za 15 enot ter nato šele po dodatnih 130 korakih doseže

spremenljivo ciljno vrednost 495 enot (vrednost spremenljivke

'Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE' je v tem primeru postavljena na '0'). Iz grafa (Slika 62)

lahko sklenemo tudi, da bi ob odpovedi celotnega električnega omrežja, le tega ob

ponovnem vklopu morali vklapljati postopoma. Veliko električnih naprav namreč ob

ponovnem vklopu pri zagonu uporabi precej več električne energije (tudi do 10-krat več

kot ob normalnem obratovanju). Zaradi tega kapaciteta omrežja takšnih začetnih

obremenitev ne bi bila sposobna vzdržati, kar pa bi posledično privedlo do ponovne

odpovedi električnega omrežja (ob vseh večjih mrkih električnega omrežja je

nadzorovan postopen vklop električnega omrežja tudi dejanska praksa).

Slika 62: Prikaz nihanja nivoja ‘Kapaciteta’ v modelu elektro distribucijskega omrežja

brez prenosa informacije

Na grafu (Slika 63) smo za razliko od grafa (Slika 62) dodali še drugo izvedbo

simulacije. Ta druga izvedba simulacije je vključevala prenos informacije (vrednost

spremenljivke 'Stikalo_Zmanjsanje_DA_NE' je postavljena na '0' v primeru rdeče črte in

na '1' v primeru zelene črte). Na tem grafu (Slika 63) je bila konstanta zakasnitve

postavljena na 1 uro, količnik zmanjšanja porabe pa je bil postavljen na 0,5. Kot lahko




vidimo, je maksimalni padec nivoja 'Kapacitete' ob prenosu informacije mnogo manjši

(493 napram 486). Prav tako pa je bila mnogo hitreje dosežena spremenljiva ciljna

vrednost 495 enot (2 koraka napram 130 korakom).


pri dveh različnih izvajanjih simulacije (z in brez prenosa informacije - konstanta

zakasnitve 1 ura, količnik zmanjšanja porabe - 0,5)

Na grafu (Slika 64) smo za razliko od grafa (Slika 63) konstanto zakasnitve postavili na

3 ure (vse druge nastavitve pri tej izvedbi simulacije so enake predhodni izvedbi). Iz

grafa (Slika 64) lahko tako vidimo, da nam ta dodatna zakasnitev povzroči večji padec

nivoja 'Kapaciteta' (491 napram 493) ter daljši čas za dosego spremenljive ciljne

vrednosti 495 enot (4 koraki napram 2 korakoma).



zakasnitve 3 ure, količnik zmanjšanja porabe - 0,5)

Analizirali smo tudi vrednosti nivoja 'Kumulativnega kvadratičnega odstopanja' pri dveh

različnih izvajanjih simulacije (konstanta zakasnitve 1 ura v primeru rdeče črte ter 3 ure

v primeru zelene črte). Vidimo lahko, da nam povečanje zakasnitve poveča tudi vrednost

nivoja 'Kumulativnega kvadratičnega odstopanja' (Slika 65).

Graf (Slika 66) nam prav tako prikazuje dve različni izvedbi simulacije. Pri izvedbi smo

spreminjali količnik zmanjšanja porabe. Na tem grafu (Slika 66) je bila konstanta

zakasnitve postavljena na 1 uro, količnik zmanjšanja porabe pa je bil postavljen na 0,2

ali 0,8.




Time

Kum

ulativ

no_

kva

dra

ticno

_od

sto

panj

e

0 100 200 300 400 500

0

5.000

10.000

1 2

12

12

1

2 12

1


elektro distribucijskega omrežja pri dveh različnih izvajanjih simulacije (konstanta

zakasnitve 1 ali 3 ure, količnik zmanjšanja porabe - 0,5)

Iz grafa (Slika 66) lahko tako po pričakovanjih razberemo, da nam večji količnik

zmanjšanja porabe zmanjša tudi padec nivoja 'Kapacitete'. Pri količniku zmanjšanja

porabe 0,2 (rdeča črta) nam nivo 'Kapaciteta' pade na 491, medtem ko nam pri količniku

zmanjšanja porabe 0,8 (zelena črta) nivo 'Kapaciteta' pade le na 493. Prav tako lahko

vidimo, da nam večji količnik zmanjšanja porabe zmanjša čas za dosego spremenljive

ciljne vrednosti 495 enot.


pri dveh različnih izvajanjih simulacije (s prenosom informacije - konstanta zakasnitve 1

ura, količnik zmanjšanja porabe - 0,2 in 0,8)

Dodali smo še graf z vrednostjo nivoja 'Kumulativnega kvadratičnega odstopanja' pri

dveh različnih izvajanjih simulacije (količnik zmanjšanja porabe 0,8 v primeru rdeče

črte ter 0,2 v primeru zelene črte, konstanta zakasnitve 1 ura). Vidimo lahko, da nam

povečanje količnika zmanjšanja porabe zmanjša tudi vrednost nivoja 'Kumulativnega

kvadratičnega odstopanja' (Slika 67).




Time

Kum

ulativ

no_

kvadr

aticn

o_o

dst

opan

je

0 100 200 300 400 500

0

5.000

10.000

1 2

1

2 1

2

1

2

1

2

1

2



zakasnitve 1 ura, količnik zmanjšanja porabe - 0,2 ali 0,8)

Tudi spodnji graf (Slika 68) nam prikazuje dve različni izvedbi simulacije Pri izvedbi

smo spreminjali količnik zmanjšanja porabe. Na tem grafu (Slika 68) je bila konstanta

zakasnitve postavljena na 3 ure, količnik zmanjšanja porabe pa je bil postavljen na 0,2

(rdeča črta) ali 0,8 (zelena črta).

Ugotovitve so precej podobne kot pri zgornjem grafu (Slika 66), vendar s to razliko, da

na spodnjem grafu (Slika 68) nivo 'Kapaciteta' upade še precej bolj (zaradi 3 urne

zakasnitve). Tako nam pri količniku zmanjšanja porabe 0,2 nivo 'Kapaciteta' pade na

489, medtem ko nam pri količniku zmanjšanja porabe 0,8 nivo 'Kapaciteta' pade le na

492. Prav tako lahko vidimo, da nam večji količnik zmanjšanja porabe zmanjša čas za

dosego spremenljive ciljne vrednosti 495 enot (3 koraki napram 6 korakom).



ure, količnik zmanjšanja porabe - 0,2 in 0,8)

Kot zadnji graf pa smo dodali še graf z vrednostjo nivoja 'Kumulativnega kvadratičnega

odstopanja' pri dveh različnih izvajanjih simulacije (količnik zmanjšanja porabe 0,8 v

primeru rdeče črte ter 0,2 v primeru zelene črte, konstanta zakasnitve 3 ure). Vidimo




lahko, da nam povečanje količnika zmanjšanja porabe zmanjša tudi vrednost nivoja

'Kumulativnega kvadratičnega odstopanja' (Slika 69).

Time

Kum

ulativ

no_

kva

dra

ticno

_od

sto

panj

e

0 100 200 300 400 500

0

5.000

10.000

1 2

1

2

1

2 1

2

1

2

1

2

Slika 69: Prikaz vrednosti nivoja Kumulativno kvadratičnega odstopanja'' v modelu


zakasnitve 3 ure, količnik zmanjšanja porabe - 0,2 ali 0,8)

Če bi želeli, bi seveda lahko preizkusili še poljubno število različnih simulacijskih

scenarijev, vendar pa bi bile naše ugotovitve kljub podrobnejši analizi precej podobne.

Glavna ugotovitev naših analiz je tako, da se šok povečane porabe za kapaciteto omrežja

manjša s hitrostjo odziva odjemalcev električne energije.




6. ZAKLJUČKI

6.1. OCENA UČINKOV

Učinki zamenjave starega sistema z našim SEP2W sistemom ter Telventovim

Titaniumom trenutno izgledajo zelo obetavno. Naš SEP2W sistem je namreč uspešno

uvedel vso zahtevano funkcionalnost. Za našega pogodbenega partnerja Telvent projekt

uradno sicer še ni dokončno zaključen, saj je razvoj njihovega MDM-a zelo zahteven,

ker vsebuje mnogo specifičnih rešitev namenjenih le podjetju Vattenfall. Zaradi

implementacije teh specifičnih rešitev, pa je zamuda Telventa pri integraciji SEP2W

sistema v Titanium vplivala tudi na zamudo pri naši izvedbi.

Učinki zamenjave so, kot je bilo v nalogi že velikokrat izpostavljeno, izjemno pozitivni.

Stranka je namreč z odstotkom prebranih urnih rezultatov izjemno zadovoljna, saj je za

pretekli dan v povprečju prebranih kar 99 odstotkov rezultatov (Slika 53). Prav tako pa

se dnevna branja, ki jih izvajamo po vnaprej določenem urniku, vedno izvedejo hitreje

od maksimuma določenega v pogodbi. Pri podpisu pogodbe s podjetjem Vattenfall smo

se namreč zavezali, da bodo branja urnih in dnevnih rezultatov za pretekli dan za vseh

160.000 električnih števcev izvedena v maksimalno osmih urah. Za dosego tega cilja je

bilo potrebnih kar precej ročnih optimizacij, saj je bil ta projekt prvi, kjer je bilo

potrebno zagotoviti takšno ažurnost na tako velikem številu naprav. Problem tukaj sicer

ni nastal pri načrtovanju sistema, saj smo si pri zahtevani strojni opremi zagotovili kar

precej rezerve (Tabela 2). Problem je nastal na programskem delu naše SEP2W rešitve,

saj se je izkazalo, da SEP2W MRS-ov avtomatski ključ za razporejanje zahtev SEP2W

MAS-u ne deluje najbolje. Po razrešitvi teh težav se sedaj dnevna branja urnih rezultatov

za vseh 160.000 električnih števcev v povprečju izvedejo v štirih do šestih urah.

Podjetje Vattenfall je s koncem leta 2013 v celoti prešlo na uporabo novega sistema ter

tako v celoti prenehala uporabljati A-collect. V podjetju so tako seveda precej hitro

spoznali tudi vse druge prednosti, ki jih je prinesla uvedba novega sistema (izboljšanje

uspešnosti branja na zahtevo, možnost parametriranja naprav....). Zamenjava

AMM/MDM sistema v podjetju Vattenfall se po novem pozna tudi v našem oddelku za

pomoč kupcem, saj so nova poizvedovanja ter dodatna vprašanja o SEP2W sistemu s

strani Vattenfalla precej pogosta (s podjetjem imamo podpisano pogodbo o

vzdrževanju).

Prav tako pa bomo v našem podjetju, zaradi referenc in izkušenj pridobljenih pri tem

projektu, od sedaj mnogo lažje pridobivali nove posle povezane z AMM/MDM

implementacijami.

6.2. POGOJI ZA UVEDBO

Najpomembnejši pogoj za uvedbo tega sistema je bil seveda naš AMM/MDM

programski produkt, imenovan SEP2W sistem. Zgodovina razvoja tega produkta sega že

v leto 1996, vendar pa je bilo od tedaj zamenjanih že mnogo arhitekturnih pristopov.

Zadnja zamenjava arhitekturnega pristopa pa se je zgodila leta 2009, saj je bila tedaj




izdana verzija SEP2W sistema, s katero je podjetje prvič resno poizkušalo poseči na trg

velikih AMM/MDM sistemov (pretekli SEP sistemi so bili namreč omejeni na približno

10.000 naprav, arhitektura SEP2W sistema pa omogoča manipulacijo z več kot

1.000.000 napravami). Od leta 2009 do danes se je SEP2W sistem stalno razvijal, pri

tem razvoju pa je v povprečju sodelovalo 12 programskih inženirjev. Tukaj bi izpostavil

težavo razporeditve stroškov teh programskih inženirjev na posamične projekte. Naše

podjetje namreč pri programski opremi trenutno še ne razporeja stroškov po posameznih

projektih. Novo švicarsko vodstvo si sicer prizadeva najti ustrezno formulo za

razporeditev teh stroškov, vendar pa je izdelava takšnega modela v našem podjetju

izjemno zahtevna. Razlog za to leži v različnih tipih sklenjenih prodajnih pogodb. V

nekaterih primerih je namreč programska oprema 'brezplačno podarjena', izgubo pa se

nadomesti z višjo ceno naprav. Prav tako obstajajo primeri prodajnih pogodb, ki jih brez

vključitve 'brezplačne' programske opreme sploh ne bi bilo mogoče skleniti. Poleg tega

je SEP2W sistem pravzaprav naše edino orodje za izvedbo sistemskega testiranja. Vsi ti

razlogi pripomorejo h kompleksnosti razporeditve stroškov razvoja SEP2W sistema, to

pa je tudi razlog, da tudi pri tem projektu nismo mogli podati realne ocene stroškov.

Poleg stroškov razvoja SEP2W sistema pa je bilo za zaključitev tega projekta potrebno

SEP2W sistem tudi implementirati. Ocena stroškov implementacije je v našem primeru

mnogo preprostejša od ocene stroškov razvoja. Za implementacijo sistema je bilo na naši

strani porabljenih približno 1.100 inženirskih ur. V to oceno sicer ni vključenih še

dodatnih 300 ur dela programskih inženirjev, ki so bile porabljene za zagotovitev

dodatnih, za ta projekt nujnih SEP2W funkcionalnosti. Razlog, zakaj te ure nismo

vključili med stroške projekta, leži v dejstvu, da so prav vse te dodatne funkcionalnosti

pravzaprav nujne pri vseh nadaljnjih integracijah našega sistema z drugimi MDM

sistemi (kjer se bodo za integracijo uporabljajo SEP2W Web Servici). Teh

funkcionalnosti v SEP2W Web servicih do sedaj ni bilo implementiranih, prav zaradi

pomanjkanja izkušenj v povezavi z integracijo sistemov s pomočjo Web servicov.

Glede na to, da smo za implementacijo sistema porabili 1.100 inženirskih ur (kar je

približno pol delovnega leta), v našem podjetju pa stroške za sistemskega inženirja z

izkušnjami vrednotimo na 70.000 evrov letno, lahko vidimo, da smo pri implementaciji

še vedno ustvarili znaten dobiček. Prav tako smo pred kratkim sklenili pogodbo o

vzdrževanju, ki zagotavlja plačilo vseh nadaljnjih nalog po enotni ceni za vsako

nadaljnjo uro inženirskega dela.

Z razvitim modelom sistemske dinamike smo teoretično osvetlili prednosti zmanjšanja

zakasnitev v sistemu upravljanja z električno energijo, kjer vključimo množico

uporabnikov. Identificirana povratna zanka tako predstavlja ključen mehanizem, ki

lahko doprinese k bolj učinkovitemu delovanju električnega omrežja.

6.3. MOŽNOSTI NADALJNJEGA RAZVOJA

Naš SEP2W sistem je izjemno preprosto nadgraditi na novejšo verzijo. Nadgradnja, na

pri tem projektu trenutno uporabljeno verzijo SEP2W 2012 SP2 izdano 14.3.2013, je




namreč mogoča iz vseh starejših verzij SEP2W sistemov (od leta 2009 dalje). Uvoz

podatkov pa je mogoč iz še starejših verzij SEP-a, ki segajo v leto 2006.

Razvoj našega SEP2W sistema je konstanten, vsako leto pa sta izdani vsaj dve

verificirani verziji namenjeni končnim uporabnikom. Poleg tega je v vmesnem času

seveda izdanih tudi mnogo testnih verzij in trenutno se v testni fazi tik pred izdajo

nahaja najnovejša verzija SEP2W 2014 R2. Poleg odprave mnogih hroščev je glavna

novost te nove verzije uradna verificirana podpora novejšim operacijskim sistemom

(Windows Server 2014, Windows 8) in novejšim verzijam sistemov za upravljanje z

relacijskimi podatkovnimi bazami (MS SQL 2014, Oracle 11g). Prav tako bo v verziji

SEP2W 2014 R2 prvič na voljo funkcionalnost estimacije manjkajočih podatkov.

Če bi v prihodnosti s podjetjem Vattenfall sklenili pogodbo o nadgradnji sistema, z naše

strani izvedba nadgradnje ne bi predstavljala velikega izziva. Kljub temu pa bi

nadgradnja SEP2W sistema lahko povzročila dodatne nevšečnosti našemu pogodbenemu

partnerju Telvent. Obstaja namreč možnost, da se bodo v prihodnjih SEP2W verzijah v

majhni meri spremenili tudi SEP2W Web servici, kar pa bi lahko povzročilo ponovne

težave pri integraciji obeh sistemov. Pred izpeljavo nadgradnje bi bilo tako potrebno

oceniti, če bi nadgradnja lahko kakorkoli vplivala na našo integracijo s Telventovim

Titaniumom. V primeru, da bi ugotovili, da bi nadgradnja lahko imela vpliv tudi na

Titanium, bi se bilo za izvedbo nadgradnje potrebno dogovoriti tudi z njimi, prav tako pa

bi morali oceniti količino potrebnega dela za spremembo Titanium platforme (količina

dela bi bila izjemno majhna, saj so spremembe na SEP2W Web servicih redke, zelo pa

se trudimo ohraniti tudi kompatibilnost s starimi verzijami SEP2W Web servicov).




LITERATURA IN VIRI

1.Bartusch, C., Larsson, M., Wallin, F., Wester, L. (2010). Potential of Hourly

Settlements in the Residential Sector of the Swedish Electricity Market—Estimations of

Risk Reduction and Economic Result, International Journal of Green Energy, Vol. 7 No.

3, pp 224 - 240

2.Borenstein, S., Jaske, J., Rosenfeld A. (2002). Dynamic Pricing, Advanced Metering

and Demand Response in Electricity Markets .Dostopno na

http://sites.energetics.com/MADRI/toolbox/pdfs/vision/dynamic_pricing.pdf

(25.6.2013)

3.Chermak, C. (2008). Advanced Metering Infrastructure, GE Energy. Dostopno na:

http://www.nyapp.org/news/Advanced Metering Infrastructure.pdf (1.4.2013)

4.Choe, J.W. (2009). Advanced Metering Infrastructure and the role of Consumers in the

Smart Grid, LS Industry. Dostopno na:

http://www.kpx.or.kr/newsletter/market/data/Advanced Metering Infrastructure%283-

3%29.pdf (1.4.2013)

5.Direktiva Evropskega parlamenta: 2009/72/EC, (2009). Concerning common rules for

the internal market in electricity, stran 37. Dostopno na: http://eur-

lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2009:211:0055:0093:EN:PDF

(24.6.2013)

6.Federal Energy Regulatory Commission. (2008), Assessment of demand response and

advanced metering, Staff Report. Dostopno na: http://www.ferc.gov/legal/staff-

reports/demand-response.pdf (12.8.2013)

7.Fischer, C. (2008). Feedback on household electricity consumption:a tool for saving

energy?. Dostopno na http://www.euro-

ciss.eu/fileadmin/user_upload/Redaktion/Seco@home/nachhaltiger_Energiekonsum/Lite

ratur/Psychologie/fischer_fulltext.pdf (12.4.2013)

8.FortisBC. (2012). Advanced Metering Infrastructure (AMI) Project. Dostopno na:

http://www.fortisbc.com/About/RegulatoryAffairs/ElecUtility/Documents/FortisBCAdv

ancedMeteringInfrastructureCPCNApplication-26July12.pdf (1.4.2013)

9.Geab Gotlands energi: http://www.gotlandsenergi.se/ (19.6.2013)




10.GEAB, Vattenfall (2011), Smart Grid Gotland Pre-study. Dostopno na:

http://www.smartgridgotland.se/pdf/sgg_forstudie.pdf

11.Glavina, A. (2009). Oddaljena konfiguracija servisov v sistemu SEP2W.NET,

Univerza Ljubljana, Fakulteta za Računalništvo in Informatiko, Univerzitetno diplomsko

delo. Dostopno na: http://eprints.fri.uni-lj.si/804/1/Glavina_A_UN.pdf (2.4.2013)

12.Gottwalta, S., Ketterb, W., Blockc, C., Collinsd, J., Weinhardt, C., (2011). Demand

side management—A simulation of household behavior under variable prices, Energy

Policy, Vol 39, No 12, pp 8163–8174

13.Hrast, A. (2008). Zmogljivostna analiza programske rešitve SEP2W System za

avtomatsko odčitavanje porabljene energije, Univerza Ljubljana, Fakulteta za

Računalništvo in Informatiko, Univerzitetno diplomsko delo. Dostopno na:

http://eprints.fri.uni-lj.si/257/1/Hrast_A_UN.pdf (2.4.2013)

14.Iskraemeco - Energy measurment and managment:

http://www.iskraemeco.si/emecoweb/slo/index.html (19.6.2013)

15.Iskraemeco Petrišič, A., Stojilkovič, A. (2012). P2LPC Technical description

16.Iskraemeco. Bertalanič, K., Bertalanič, S. (2012). Software Specification SEP2

Report Service

17.Iskraemeco. Fajdiga, G.(2009). Mx37y Technical Description

18.Iskraemeco. Germovšek, J. (2012). Software Specification SEP2 Core Service

19.Iskraemeco. Germovšek, J. (2012). Software Specification SEP2 Meter Reading

Service

20.Iskraemeco. Germovšek, J. (2012). Software Specification SEP2 Scheduler Service

21.Iskraemeco. Glavina, A., Šifrer, T. (2012). Software SpecificationSEP2 Database

22.Iskraemeco. Hrast, A. , Glavina, A. (2012). Software Specification SEP2 Manager

23.Iskraemeco. Koselj, G., Klančnik, R. (2013). Project Vattenfall – Head end system

use cases

24.Iskraemeco. Kožuh, P. (2012). Software Specification SEP2 Web Services

25.Iskraemeco. Kralj, E. (2012). Software Specification SEP2 Meter Access Service




26.Jäger, T., Schmidt, S., Karl, U. (2006). A system dynamics model for the German

electricity market – model development and application. Dostopno na:

http://www.systemdynamics.org/conferences/2009/proceed/papers/P1079.pdf (2.9.2013)

27.Kljajic, M., Bernik, I., Skraba, A. (2000).Simulation Approach to Decision

Assessment in Enterprises, Simulation, Vol. 75, No. 4, pp 199-210

28.Kodogiannis, V.S. (2000). Comparison of advanced learning algorithms for short-

term load forecasting, Journal of Intelligent&Fuzzy Systems: Applications in

Engineering and Technology archive, Vol. 8 No. 4, pp 243 - 259

29.Mandala, P., Senjyua, T., Urasakia, N., Funabashi, T. (2006). A neural network based

several-hour-ahead electric load forecasting using similar days approach, International

Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 28, No. 6, pp 367–373

30.Mohamad, E., Mansour, M., El-Debeiky, S., Mohamad, K., Rao, N., Ramakhrishna,

G. (1996). Results of Egyptian unified grid hourly load forecasting using an artificial

neural network with expert system interface, Electric Power Systems Research, Vol.

39, No. 3, pp 171-177

31.Pathak, V. (2010). MRI, BCS and Meter Information Integration. Dostopno na:

http://www.sari-

energy.org/PageFiles/What_We_Do/activities/Afghan_Capacity_Building_Program_Au

g_09/TOT_for_Technicians_March_18-

27_2010/Presentations/English/Week1/MRI_,BCS_and_Meter_information_integration

_130310.pdf (1.4.2013)

32.Prašnikar, D. (2010). Napredni sistem merjenja električne energije, Univerza

Maribor, Fakulteta za Elektrotehniko, Računalništvo in Informatiko, Diplomsko delo.

Dostopno na: http://dkum.uni-mb.si/IzpisGradiva.php?id=14371 (2.4.2013)

33.Rahman, S., Hazim, O. (1996). Load forecasting for multiple sites: development of

an expert system-based technique, Electric Power Systems Research, Vol. 39, No. 3, pp

161–169

34.Skraba, A., Kljajic, M., Leskovar, R. (2003). Group exploration of system dynamics

models—is there a place for a feedback loop in the decision process?, System Dynamics

Review, Vol. 19, No. 3, pp 243–263




35.Skraba, A., Kljajic, M., Mirjana, B. (2007). The Role of Information Feedback in the

Management Group Decision-Making Process Applying System Dynamics Models,

Group Decision and Negotiation, Vol. 16, No 1, pp. 77-95

36.Škraba, A., Kljajić, M., Papler, P., Kofjač, D., Obed, M. (2011). Determination of

recruitment and transition strategies, Kybernetes, Vol. 40 No. 9-10, pp 1503 - 1522.

37.Telvent Smart metering:

http://telvent.dtn.com/en/business_areas/smart_grid/solutions_overview/smart_grid/smar

t_metering/telvent-titanium.cfm (19.6.2013)

38.Telvent: http://telvent.dtn.com/en/business_areas/smart_grid/our_company/

(19.6.2013)

39.Topallia, A., Erkmenb, I., Topalli, I. (2006). Intelligent short-term load forecasting in

Turkey, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 28, No. 7, pp

437–447

40.Valenzuelaa, J., Thimmapuramb, P., Kim,J. (2012). Modeling and simulation of

consumer response to dynamic pricing with enabled technologies, Applied Energy, Vol

96, pp 122–132

41.Vattenfall - One of Europe's leading energy companies, supplier of electricity and

heat: http://www.vattenfall.com/en/index.htm (19.6.2013)

42.Vattenfall (2009), Smart Metering Solution in Sweden. Dostopno na:

http://www.echelon.com/partners/partner-

programs/partner_highlight/telvent/Vattenfall_en_nd.pdf

43.Weather archive in Visby: http://rp5.ru/Weather_archive_in_Visby_%28airport%29

(1.9.2013)




KAZALO SLIK Slika 1:Otok Gotland ......................................................................................................... 9 Slika 2:Prikaz natančnosti STLF napovedovanja s pomočjo nevronskih mrež

(Kodogiannis, 2000) ........................................................................................................ 18 Slika 3:Prikaz povprečij urnih obremenitev električnega omrežja za vsak dan v tednu za

leti 2001 in 2002 (Topalli, 2006) ..................................................................................... 21 Slika 4:Prikaz povprečij mesečnih obremenitev električnega omrežja za leti 2001 in

2002 (Topalli, 2006) ........................................................................................................ 21

Slika 5:Poenostavljena shema dinamičnega modela sistema za upravljanje naprednega

merjenja električne energije na nivoju posamezne distribucije ....................................... 23

Slika 6:Povprečne cene električne energije na evropski borzi (EEX) v letu 2008

(Gottwalta in drugi, 2011) ............................................................................................... 24 Slika 7:Osnove določanja cene na nordijskem trgu električne energije (Bartusch in drugi,

2010) ................................................................................................................................ 24

Slika 8:Skupna urna poraba za 24.500 gospodinjskih odjemalcev električne energije na

švedskem otoku Gotland (v kWh) ................................................................................... 25

Slika 9:Urna temperatura na letališču v bližini mesta Visby na švedskem otoku Gotland

(Weather archive in Visby) .............................................................................................. 25 Slika 10:Enofazni števec ME371 (Iskraemeco, Fajdiga 2009) ........................................ 28

Slika 11:Trofazni števec MT371 (Iskraemeco, Fajdiga 2009) ........................................ 28

Slika 12:Koncentrator P2LPC (Iskraemeco, Petrišič in Stojilkovič 2012) ...................... 29 Slika 13:Prikaz nastavitvenih možnosti Taskov v SEP2W sistemu ................................ 32 Slika 14:Podprti protokoli in podprte komunikacijske možnosti SEP2W MAS servica . 35

Slika 15:Proces branja števca z 'Read Missing Values' metodo ..................................... 35 Slika 16:Tabela matematičnih operacij, ki jih lahko uporabimo v SEP2W Report Servicu

(Iskraemeco, Bertalanič 2012) ......................................................................................... 37 Slika 17:Grob oris Vattenfallovega pametnega omrežja ................................................. 38 Slika 18:Prikaz SEP2W Validation Servica .................................................................... 39

Slika 19 Prikaz SEP2W Aggregation Servica ................................................................. 40 Slika 20:Prikaz SEP2W Web portala ............................................................................... 40

Slika 21:Izbira strežnika ter ločljivosti za vzpostavitev oddaljenega dostopa ................. 41 Slika 22:Organizacija diskov na baznem strežniku ......................................................... 44 Slika 23:Naloga reindeksacije SEP2WSystem podatkovne baze .................................... 45 Slika 24:Prikaz vzdrževalnega načrta za SEP2WSystem podatkovno bazo .................... 45

Slika 25:Prikaz vzdrževalnega načrta za sistemske podatkovne baze ............................. 46 Slika 26:Vzpostaviti povezavo s SEP2W podatkovno bazo ............................................ 46 Slika 27:Vnos licence ...................................................................................................... 47 Slika 28:Kreacija uporabniških računov v SEP2W sistemu ............................................ 48 Slika 29:Namestitev SEP2W servicov ............................................................................. 48

Slika 30:Struktura nameščenih SEP2W servicov na produkcijskem sistemu ................. 49 Slika 31:Prikaz strukture in lastnosti Mx37y naprav v SEP2W managerju .................... 50

Slika 32:Podroben opis strukture Mx37y naprav v SEP2W managerju .......................... 51 Slika 33:Prikaz strukture in lastnosti P2LPC naprav v SEP2W managerju .................... 51




Slika 34:CSV datoteka s potrebnimi podatki za vnos naprav .......................................... 52 Slika 35:Vnos naprav s pomočjo Batch Import wizarda ................................................. 53 Slika 36:Zadnji prikaz lastnosti naprav pred vnosom v podatkovno bazo ...................... 53

Slika 37:Job sinhronizacije naprav .................................................................................. 54 Slika 38:Informacije, ki jih na električni števec zapiše Job posodobitve topologije ....... 55 Slika 39:Job posodobitve topologije ................................................................................ 56 Slika 40:Job branja podatkov elektronskih števcev iz koncentratorjev ........................... 57 Slika 41:Job Branje podatkov elektronskih števcev na zahtevo ...................................... 58

Slika 42:Job branja vrednosti različnih registrov na zahtevo .......................................... 58

Slika 43:Job spremembe tarif .......................................................................................... 59

Slika 44:Števec ME381 v stanju, kjer s pritiskom na plavi gumb ponovno vklopimo

električno energijo ........................................................................................................... 61 Slika 45:Jobi za priklop, odklop ter limitacijo ................................................................. 61 Slika 46:Odstotek uspešno prebranih urnih rezultatov za podružnico Geab ................... 62

Slika 47:Odstotek uspešno prebranih dnevnih rezultatov za podružnico Geab ............... 63 Slika 48:Poročilo, ki prikazuje števce, ki trenutno še niso vneseni v SEP2WSystem

podatkovno bazo .............................................................................................................. 63 Slika 49:Poročilo z osnovnimi informacijami o porabi števcev ...................................... 64 Slika 50:Podrobnejši prikaz porabe za posamezen števec, dosegljiv s klikom na

povezavo 'Columns Report' ............................................................................................. 64 Slika 51:Podrobnosti urnika za Job posodobitve topologije ............................................ 65

Slika 52: Podrobnosti urnika za Job branje podatkov elektronskih števcev iz

koncentratorjev ................................................................................................................ 66

Slika 53:Prikaz odstotka uspešno izvedenih branj podatkov števcev iz koncentratorjev 67 Slika 54:Prikaz Urnikov, ki bodo uporabljeni za vse preostale števce podjetja Vattenfall

......................................................................................................................................... 67

Slika 55:Web service metode, ki jih Telvent uporablja za integracijo našega SEP2W

sistema ............................................................................................................................. 68

Slika 56: Model elektro distribucijskega omrežja z vključitvijo povratne informacije ... 71 Slika 57: Prikaz skoka porabe na 30 koraku izvajanja simulacije ................................... 72

Slika 58: Prikaz nihanja vrednosti spremenljivke 'Informacija' v modelu elektro


informacije) ...................................................................................................................... 73 Slika 59: Prikaz nihanja vrednosti spremenljivke 'Poraba' v modelu elektro


informacije) ...................................................................................................................... 74 Slika 60: Prikaz nihanja vrednosti spremenljivke 'Zmanjšanje porabe' v modelu elektro


informacije) ...................................................................................................................... 74 Slika 61: Prikaz vrednosti nivoja 'Kumulativnega kvadratičnega odstopanja' v modelu

elektro distribucijskega omrežja pri dveh različnih izvajanjih simulacije (z in brez

prenosa informacije) ........................................................................................................ 75 Slika 62: Prikaz nihanja nivoja ‘Kapaciteta’ v modelu elektro distribucijskega omrežja

brez prenosa informacije .................................................................................................. 75






zakasnitve 1 ura, količnik zmanjšanja porabe - 0,5) ........................................................ 76



zakasnitve 3 ure, količnik zmanjšanja porabe - 0,5) ........................................................ 76 Slika 65: Prikaz vrednosti nivoja 'Kumulativnega kvadratičnega odstopanja' v modelu


zakasnitve 1 ali 3 ure, količnik zmanjšanja porabe - 0,5) ................................................ 77



ura, količnik zmanjšanja porabe - 0,2 in 0,8) ................................................................... 77 Slika 67: Prikaz vrednosti nivoja 'Kumulativnega kvadratičnega odstopanja' v modelu


zakasnitve 1 ura, količnik zmanjšanja porabe - 0,2 ali 0,8) ............................................. 78 Slika 68: Prikaz nihanja nivoja ‘Kapaciteta’ v modelu elektro distribucijskega omrežja


ure, količnik zmanjšanja porabe - 0,2 in 0,8) ................................................................... 78 Slika 69: Prikaz vrednosti nivoja Kumulativno kvadratičnega odstopanja'' v modelu


zakasnitve 3 ure, količnik zmanjšanja porabe - 0,2 ali 0,8) ............................................. 79

KAZALO TABEL

Tabela 1:Iskraemecove naprave uporabljene pri AMRELVA 2 projektu ....................... 27 Tabela 2:Uporabljena programska in strojna oprema ...................................................... 42

Tabela 3:Velikost podatkovnih baz in transakcijskega dnevnika .................................... 43 Tabela 4:Prikaz organizacije diskov na baznem strežniku .............................................. 43 Tabela 5: Urniki varnostnega kopiranja podatkovnih baz ............................................... 44

Tabela 6:Podrobnosti o SEP2W licenci, ki smo jo vnesli na produkcijski strežnik ........ 47

Tabela 7:Prikaz lastnosti tipov rezultatov merilnih točk (MPRT) ................................... 50 Tabela 8:Vhodna podatka, ki jih iz Titaniuma prejme SEP2W sistem za Job spremembe

tarif ................................................................................................................................... 59 Tabela 9:V atribut 'ActiveTariffRule' shrani informacijo o trenutno aktivni tarifni shemi

......................................................................................................................................... 60

Tabela 10:Podrobnosti o času izvedbe različnih Jobov, ki so se v testnem obdobju

SEP2W sistema izvajale po urniku .................................................................................. 66




POJMOVNIK

SEP2W Reading dokument: SEP2W dokument z XML strukturo, ki ga uporabljamo za

izvedbo različnih operacij (operacije branja, izvedbo poročil, izvedbo validacije...)

SEP2W Task: SEP2W Naloga, ki jo povežemo z SEP2W Reading dokumentom zaradi

možnosti dodatnih nastavitev ter zaradi možnosti nitenja v SEP2W Jobih

SEP2W Job: Skupek SEP2W Nalog (naloge na nižjih nivojih se izvedejo v odvisnosti od

uspešnosti izvedbe SEP2W nalog na višjih nivojih)

Windows Services: Računalniški program, ki se izvaja v ozadju

KRATICE IN AKRONIMI

AMM: Advanced Meter Management: sistem, v katerem je omogočeno

oddaljeno branje in upravljanje merilnih naprav na terenu.

AMR: Automatic Meter Reading: sistem, v katerem je omogočeno oddaljeno

branje merilnih naprav na terenu

COSEM: Companion Specification for Energy Metering: postavi pravila, ki so

osnovane na obstoječih standardih za izmenjavo podatkov na električnih števcih

CPP: Critical peak pricing: kritična cena ob koničnem času

CPU: Central processing unit: osrednja procesorska enota

CSV: Comma-separated values: format, ki shranjuje stolpčne podatke v obliki

tekst datoteke

DLC: Distribution line carrier: oznaka za prenos podatkov preko električnega

omrežja

DLMS: Device Language Message specification: posplošen koncept za abstraktno

modeliranje komunikacijskih entitet

EEX: European Energy Exchange: evropska borza električne energije

FTP: File Transfer Protocol: protokol, namenjen izmenjavi datotek preko

omrežja

GIS: Geographic Information Systems: sistem uporabljen za iskanje povezav

ter trendov s pomočjo vizualizacije, analize ter interpretacije podatkov

GPRS: General Packets Radio Service: storitev, namenjena uporabnikom GSM

omrežja, ki omogoča pošiljanje in prejemanje podatkov v obliki paketov

GSM: Global System for Mobiles: eden izmed standardov za mobilno telefonijo

HES: Head-End System: glavna komponenta AMM sistema, ki se ukvarja s

komunikacijo z električnimi števci na najnižjem nivoju

IEC 62056-21: International Electrotechnical Commission: množica standardov za

merjenje električne energije

IIS: Internet Information Services: Microsofotova programska oprema za

spletni strežnik




ISO8601: International Organization for Standardization: mednarodni standard za

zapis datuma in časa

LCD: Liquid-crystal display: zaslon s tekočimi kristali

MAS: Meter Access service: SEP2W service za nizko nivojsko komunikacijo z

napravami

MDM: Meter data management: sistem, ki na zajetih prebranih podatkih izvaja

različne operacije (matematične operacije, validacijo, estimacijo, )

MRS: Meter Reading service: SEP2W service za visoko nivojsko komunikacijo

z napravami

NIC: Network interface controller: Mrežna kartica

P2P: Point-to-point: se nanaša na električne števce, ki za komunikacijo z

sistemom ne uporabljajo nobenega vmesnega člena

PPP: Point-to-point protocol: protokol za vzpostavitev neposredne povezave

med dvema mrežnima vozliščema

PSTN: Public switched telephone network: javno telefonsko omrežje

RAID: Redundant array of independent disks: standard povezovanja dveh ali

več trdih diskov in upravljanja z njimi

RDBMS: Relational database management system: sistem upravljanja z

relacijskimi podatkovnimi bazami

RTP: Real-time pricing: dinamično določanje cen v realnem času

SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition: skupno ime za sisteme, ki so

namenjeni nadzorovanju in krmiljenju različnih tehnoloških procesov

SEP: Sistem elektronskega postrojenja: Iskraemecov AMM/MDM sistem

SMS: Short Message Service: kratka sporočila

SNMP: Simple Network Management Protocol: internetni protokol za upravljanje

z napravami na IP omrežjih

SSL: Secure Sockets Layer: kriptografski protokol, ki omogoča varno

komunikacijo na spletu

STLF: Short Term Load Forecasting: kratkoročno napovedovanje obremenitve

električnega omrežja

TCP/IP: Transmission Control Protocol/Internet Protocol: internetni sklad

protokolov

VDEW: Verband der Elektrizitätswirtschaft: nemška organizacija za električno

energijo

VPN: Virtual private network: Zasebno poslovno omrežje

WS API: Web Services Application interface: aplikacijski vmesnik za Web service

XML: Extensible Markup Language: razširljiv označevalni jezik

YAFFS: Yet Another Flash File System: datotečni sistem za pomnilniške medije