Certyfikat wydany przez Polskie Sieci Elektroenergetyczne, pełniące funkcję Operatora Informacji Rynku Energii (OIRE), potwierdza zgodność rozwiązania z wymaganiami technicznymi i komunikacji biznesowej.

Połączenie CSIRE z systemami przedsiębiorstwa

ConnectPoint stworzył NK-CSIRE – narzędzie, które pozwala firmom energetycznym połączyć swoje aplikacje z Centralnym Systemem Informacji Rynku Energii. NK-CSIRE obsługuje komunikację z CSIRE zgodnie z wymaganiami OIRE i przekazuje pozyskane dane do wewnętrznych systemów firmy, np. billingowych.

W pierwszym etapie ConnectPoint skupił się na potrzebach sprzedawców energii elektrycznej. NK-CSIRE automatycznie pobiera dane pomiarowe z CSIRE i przekazuje je do systemów bilingowych, w których są wykorzystywane do rozliczania odbiorców.

Dzięki temu nie trzeba zmieniać swoich systemów ani sposobu pracy: dane z CSIRE pojawiają się w aplikacjach, z których firma korzysta na co dzień.

Wspólny standard wymiany danych na rynku energii

CSIRE to ogólnopolski system służący do gromadzenia, przetwarzania i udostępniania informacji o rynku energii elektrycznej. Obejmuje m.in. dane o punktach poboru energii (PPE), umowach, dane pomiarowe oraz informacje potrzebne do obsługi procesów rynkowych. Za jego działanie odpowiada PSE.

System wprowadza jednolite zasady wymiany informacji między sprzedawcami energii, operatorami systemów dystrybucyjnych i innymi uprawnionymi uczestnikami rynku. Ma usprawnić obsługę odbiorców, przyspieszyć zmianę sprzedawcy i zapewnić dostęp do spójnych danych.

CSIRE rozpoczął działanie 1 lipca 2025 roku. Termin przyłączenia uczestników rynku objętych obowiązkiem korzystania z systemu przypadł na 19 października 2026 roku. Dla firm energetycznych wdrożenie oznacza dostosowanie zarówno oprogramowania, jak i sposobu obsługi procesów biznesowych do nowych zasad wymiany informacji.

Zakres certyfikacji PSE

Proces certyfikacji NK-CSIRE w wersji 1.0.0. obejmował wszystkie testy techniczne i scenariusze wymagane dla roli rynkowej Sprzedawca Energii (SE).

Uzyskanie certyfikatu pozwala ConnectPoint rozwijać usługi integracyjne dla sprzedawców energii korzystających z CSIRE.

Jako Nadawca Fizyczny ConnectPoint może prowadzić komunikację z CSIRE w imieniu sprzedawców energii. Sprzedawca nie musi budować ani certyfikować własnych rozwiązań informatycznych: korzysta z rozwiązania, które przeszło certyfikację PSE.

Wdrożenia u sprzedawców energii

Przyłączenie do CSIRE wymaga zapewnienia poprawnej komunikacji z centralnym systemem oraz wykorzystania otrzymanych danych w procesach przedsiębiorstwa. NK-CSIRE ma wspierać sprzedawców energii w obu tych zadaniach.

Rozwiązanie zapewnia:

• komunikację zweryfikowaną w procesie certyfikacji dla roli Sprzedawca Energii
• automatyczne pobieranie danych pomiarowych i przekazywanie ich do systemów bilingowych
• połączenie z istniejącymi aplikacjami, aby dane z CSIRE były dostępne w systemach używanych przez przedsiębiorstwo
• ograniczenie ręcznej obsługi danych przy ich przenoszeniu między systemami.

Zakres dalszych integracji będzie rozwijany wraz z kolejnymi funkcjami rozwiązania. Pozwoli to powiązać komunikację z CSIRE z szerszą obsługą rozliczeń, umów i relacji z odbiorcami energii.

Plany rozwoju i kolejne role rynkowe

ConnectPoint planuje rozwijać NK-CSIRE jako narzędzie integracyjne dla uczestników rynku energii. Jednym z kierunków jest integracja z systemami obsługi klienta (Customer Care), obejmująca m.in. obsługę umów i zmianę sprzedawcy energii. Dzięki temu wymiana informacji z CSIRE ma być powiązana z zadaniami wykonywanymi bezpośrednio w aplikacjach do obsługi odbiorców.

Firma planuje również certyfikację dla kolejnych ról rynkowych: Operatora Systemu Dystrybucyjnego (OSD), Podmiotu Odpowiedzialnego za Bilansowanie (POB) oraz Użytkownika Uprawnionego.

ConnectPoint świadczy szeroki zakres usług dla firm multienergetycznych a integracja systemów z CSIRE jest kolejnym istotnym krokiem rozwoju produktów.

The post ConnectPoint uzyskał certyfikat PSE jako Nadawca Fizyczny dla systemu NK-CSIRE appeared first on ConnectPoint.

W poprzednich artykułach – jednym nakreślającym działanie i rynek magazynów BESS oraz drugim o usługach sieciowych i handlu energią – przyglądaliśmy się budowie magazynów energii, rynkom, na których mogą pracować, oraz platformom potrzebnym do zarządzania takimi instalacjami. Tym razem warto przyjrzeć się nieco mniej widocznym elementem całego przedsięwzięcia – czyli danym. Na pierwszy rzut oka sprawa wydaje się prosta: skoro magazyn BESS ma określoną moc i pojemność, a jego system sterowania pokazuje przykładowo stan naładowania baterii, to przecież wiadomo, ile energii mamy jeszcze do dyspozycji. No właśnie – niekoniecznie.

Z punktu widzenia właściciela magazynu najważniejsze nie jest to, ile energii zapisano na tabliczce znamionowej, lecz ile można jej rzeczywiście dostarczyć do sieci w określonym czasie, z jaką mocą przy zachowaniu warunków gwarancyjnych. Dla operatora systemu ważne zaś będzie, czy energia pojawi się dokładnie wtedy, gdy jest potrzebna. Te dwie perspektywy spojrzenia spotykają się przy analizie danych: pomiarowych, operacyjnych, historycznych i rynkowych. Od ich jakości zależy, czy będziemy wykorzystywali realne możliwości BESS, czy tylko zarządzali ich mniej lub bardziej dokładnym przybliżeniem.

Stan naładowania baterii – wskaźnik prosty tylko z pozoru

Zacznijmy od najbardziej znanego parametru, czyli SoC (State of Charge). W uproszczeniu określa on stan naładowania baterii w procentach względem przyjętej pojemności odniesienia. Gdy na kokpicie operatora pojawia się wartość 60%, intuicyjnie odczytujemy ją tak, jak stan poziomu paliwa w samochodzie czy stanu baterii w telefonie: mamy jeszcze 60% zapasu. Nie jest to jednak do końca tak samo jednoznaczne – w baterii nie da się po prostu włożyć sondy i zmierzyć ilości pozostałej energii tak, jak mierzy się poziom cieczy w zbiorniku. Dodatkowo, z puntu widzenia np. usług sieciowych znacznie bardziej wartościowa jest rzeczywista wartość energii, którą magazyn może przyjąć lub oddać (w MWh, a nie w %).

Typowy BMS (Battery Management System) wyznacza SoC na podstawie pomiarów napięć, prądów i temperatur oraz odpowiednich modeli. Jedną z metod jest tzw. zliczanie ładunku (coulomb counting), czyli sumowanie prądu wpływającego do baterii i wypływającego z niej. Działa to całkiem dobrze, ale pomiary mają swoje błędy, a te potrafią się kumulować. Korekta na podstawie napięcia również ma ograniczenia – szczególnie w popularnych dziś ogniwach litowo-żelazowo-fosforanowych (LFP), dla których charakterystyka napięcia w szerokim zakresie naładowania jest stosunkowo płaska i łatwo o błąd. Niewielka różnica napięcia nie daje więc zawsze jednoznacznej odpowiedzi, ile energii pozostało w ogniwie.

Firma ACCURE, zajmująca się niezależną analityką baterii, wskazuje na bazie zebranych danych, że błędy estymacji stanu baterii w instalacjach LFP mogą osiągać około ±15%., a w wybranych przypadkach są jeszcze większe. Istnieją modele fizyczne i zaawansowana analiza danych pozwalające ograniczyć ten błąd do poziomu poniżej ±2%. Często jednak wiąże się to z procedurą „resetu BMS” wymagającą pełnego cyklu rozładowania i ładowania baterii, nie zawsze możliwej w kontekście planu pracy baterii.

SoC, SoH i energia rzeczywiście dostępna

Pora na następny element tej układanki. Stan baterii (SoC) nie pokazuje nam jeszcze pojemności, którą mamy do dyspozycji. Z czasem ogniwa się starzeją i ich zdolność do magazynowania energii ulega zmianie; wielkość tę opisuje między innymi wskaźnik SoH (State of Health) – czyli stan zdrowia baterii. Wartość tej degradacji stanowi często element podpisanej umowy z dostawcą. Nawet jeżeli dwa moduły pokazują identyczne 60% SoC, nie musi to oznaczać, że zawierają taką samą ilość energii. Jeden może mieć niższą pojemność rzeczywistą, inny pracować w niekorzystnej temperaturze albo mieć ograniczoną moc wynikającą z zabezpieczeń lub nadchodzącego cyklu balansowania.

Do tego dochodzą ograniczenia całego systemu: dopuszczalne okno pracy SoC, sprawność przekształtników PCS, potrzeby własne chłodzenia i ogrzewania, ograniczenia transformatorów oraz dostępność poszczególnych kontenerów i modułów. W konsekwencji coraz częściej obok SoC pojawia się SoE (State of Energy), czyli estymacja energii możliwej do rzeczywistego dostarczenia. Z punktu widzenia handlu energią interesuje nas przede wszystkim odpowiedź na pytanie: ile MWh, w danym przedziale czasu i z określoną mocą, magazyn potrafi oddać do punktu przyłączenia – czyli ile trader może zadeklarować na rynku energii lub usług bilansujących.

Oczywiście SoE nie jest jednym uniwersalnym odczytem z urządzenia. Wskaźnik ten trzeba obliczyć z uwzględnieniem stanu baterii, sprawności, ograniczeń technicznych i aktualnego planu pracy BESS. Inaczej będzie wyglądała dostępność magazynu przygotowanego do jednogodzinnego rozładowania, inaczej zasobu, który ma jeszcze zapewnić rezerwę dla usług bilansujących – przy jednoczesnym pamiętaniu, że nie można przekroczyć warunków gwarancji dotyczących liczby cykli czy temperatur. Właśnie dlatego dane o energii, mocy i ograniczeniach powinny tworzyć jeden, spójny model zasobu zamiast funkcjonować w odrębnych aplikacjach i arkuszach. Często ta właśnie dostępność jest definiowana w umowie gwarancyjnej wzorem takim jak np.:

Utracone godziny: (postoje_nieplanowane + postoje_planowane + postoje_serwisowe + godziny_z_ograniczeniem_zewnętrznym) 

Rolą platformy zarządzania BESS powinno być monitorowanie tej wartości zgodnie z definicją i raportowanie przygotowane pod dyskusję z dostawcą w razie, gdyby rzeczywiście zmierzona według wzoru dostępność mocno odbiegała od deklarowanej. A te deklaracje dostępności rzeczywistej (czyli czasu pracy w roku bez ograniczeń technicznych) często przekraczają 99%.

Ile warte jest pięć punktów procentowych w BESS?

Załóżmy, że dysponujemy parkiem BESS o mocy 100 MW i pojemności referencyjnej 200 MWh. Przyjmijmy też, że system pokazuje SoC 50%, ale z powodu błędu estymacji rzeczywisty stan naładowania jest o pięć punktów procentowych wyższy. Na potrzeby tego przykładu upraszczamy zależność między SoC a energią do postaci liniowej, pomijając zmienność pojemności i ograniczenia minimalnego SoC. Różnica wynosi wtedy 200 MWh × 5% = 10 MWh energii zgromadzonej w bateriach.

To jeszcze nie jest 10 MWh, które będziemy mogli sprzedać. Jeżeli do przykładu przyjmiemy 85% sprawności przekazania tej dodatkowej energii z baterii do punktu rozliczeniowego, pozostanie nam około 8,5 MWh. Przy hipotetycznej cenie 400 zł/MWh odpowiada to wartości sprzedaży brutto około 3 400 zł w jednym zdarzeniu. Nie jest to oczywiście zysk, raczej utracona szansa: nie uwzględniliśmy kosztu wcześniejszego ładowania, kosztów degradacji, opłat, ograniczeń rynkowych ani tego, czy w ogóle pojawi się możliwość sprzedaży energii w takiej cenie. Ale dobrze pokazuje, dlaczego warto walczyć o wiarygodną estymację zasobów.

Sytuacja działa również w drugą stronę. Jeśli BMS zawyża SoC, a my wystawimy na rynek ofertę przekraczającą rzeczywistą zdolność dostawy energii, pojawia się ryzyko niedotrzymania planu pracy, konieczności pokrycia w brakach energii lub poniesienia kar wynikających z zawartych umów. Rozsądny operator zabezpieczy się wtedy większym marginesem bezpieczeństwa innej jednostki. Problem w tym, że szeroki margines chroni przed błędem, ale równocześnie może pozostawiać część sprawnego zasobu bez wykorzystania. Lepsze dane nie usuwają ograniczeń fizycznych baterii – pozwalają dokładniej określić, gdzie te ograniczenia rzeczywiście się znajdują. 

Dostępność: czy magazyn BESS jest gotowy, czy tylko zgłasza gotowość?

Dokładność SoC to jeden problem, a dostępność techniczna całego parku BESS – drugi. W opracowaniu ACCURE opublikowanym we wrześniu 2026 r., obejmującym ponad 50 działających projektów, mediana dostępności (a więc wartość leżąca na środku przedziału wszystkich zmierzonych wartości) raportowanej przez instalacje wynosiła 96,7%, podczas gdy mediana dostępności mierzonej faktyczną reakcją komponentów na polecenia wynosiła 94,1%. Różnica wynosi 2,6 punktu procentowego, przy czym są to wyniki badanej próby i zastosowanej w niej metodologii, a nie parametr, który można przypisać dowolnemu magazynowi.

Skąd taka rozbieżność? Urządzenie może być widoczne w sieci komunikacyjnej, nie mieć aktywnego alarmu krytycznego, a mimo to nie osiągnąć zadanej mocy lub nie wykonać polecenia w wymaganym czasie. Trzeba więc odróżnić status „online” od zdolności do wykonania konkretnego zadania. Do tego dochodzi pytanie, czy cały park BESS jest dostępny, gdy wyłączono jeden z kontenerów, ale pozostałe mogą nadal świadczyć część usług. Poprawna odpowiedź nie jest prosta: potrzebujemy wiedzieć, jaka moc i energia są dostępne, na jak długo i pod jakimi warunkami. W naszej platformie GridConnect nazywamy to planowaniem dyspozycyjności.

Podobnie na warstwie operacyjnej nie wystarczy zbierać alarmów i pokazywać ich na ekranie. Należy rejestrować historię poleceń, reakcje urządzeń, odchylenia od planu, ograniczenia mocy, przestoje i zdarzenia serwisowe. Dobrze jest, jeśli zarządzanie alarmami da się połączyć z zewnętrznym systemem obsługi „ticketów” serwisowych, jeszcze lepiej jeżeli serwisant ma podpowiedź co zrobić (na podstawie poprzednich usterek podobnego typu). Dopiero takie zestawienie pozwala ocenić, czy utracona dostępność wynika z awarii urządzenia, pracy ochronnej BMS, problemu z komunikacją czy błędnej estymacji możliwości instalacji.

Od kilku tysięcy sygnałów do jednej decyzji operatora

Jak łatwo sobie wyobrazić, w dużym parku BESS liczba zmiennych jest ogromna. Mamy temperatury i napięcia ogniw, pomiary prądów, stany modułów i kontenerów, parametry PCS, liczniki energii, zabezpieczenia, układy HVAC, aparaturę średniego i wysokiego napięcia, a także sygnały z lokalnego systemu SCADA. Samo zgromadzenie tych danych w jednym miejscu nie oznacza jeszcze, że można na ich podstawie podejmować lepsze decyzje. Potrzebna jest architektura, która zapewni ich właściwą jakość, znacznik czasu i powiązanie z konkretnym urządzeniem.

W architekturze naszej, nowoczesnej platformy zarządzania BESS GridConnect możemy wyróżnić trzy podstawowe obszary. Pierwszy to warstwa lokalna (BMS, PCS, automatyka, SCADA i urządzenie brzegowe), gdzie pozyskujemy pomiary oraz gdzie realizowane są krytyczne zadania sterowania. Drugi to warstwa operacyjna EMS, w której operator otrzymuje spójny obraz jednej lub wielu instalacji, rejestr zdarzeń, dostępności oraz planów pracy. Trzeci obszar to analityka i dane historyczne, umożliwiające estymację pojemności, sprawności, stanu technicznego, prognozowanie dostępności i przekazanie wiarygodnych informacji do systemów handlowych.

Tabela 1. Od danych technicznych do decyzji biznesowej – przykładowy podział zadań platformy BESS. 

Nasza koncepcja GridConnect, którą analizowaliśmy w ConnectPoint przy pracach nad platformami dla dużych magazynów, przewiduje właśnie rozdzielenie tych odpowiedzialności. W warstwie urządzeń i integracji pojawiają się m.in. lokalne SCADA, urządzenia brzegowe oraz protokoły IEC 60870-5-104, MQTT i OPC UA; w centrum działa model zasobów, platforma operacyjna i infrastruktura wymiany danych, a wyżej repozytorium historyczne typu Data Lakehouse oraz integracja z aplikacjami odpowiedzialnymi za handel i optymalizację. To opis kierunku architektonicznego i przypadków użycia, nie twierdzenie, że wszystkie wymienione funkcje są już wdrożone w każdym takim systemie.

Co ważne, w tej architekturze nie powinniśmy przenosić funkcji bezpieczeństwa lub szybkiego sterowania ze sterowników lokalnych do analityki bazodanowej tylko dlatego, że w bazie danych mamy wygodniejsze środowisko obliczeniowe. Platforma nadrzędna może dostarczać estymacje i plany, ale miejscowe układy zabezpieczeń muszą zachować swoją autonomię. Niemniej ważna jest jakość samej komunikacji: brakujące sygnały, niejasne znaczniki czasu czy przerwa w łączności z jednym z zasobów mogą szybko zamienić dobry model analityczny w model operujący nieaktualnym obrazem sytuacji. Na takie scenariusze też trzeba mieć plan.

Prognoza możliwości, a nie tylko historia zdarzeń

Pora przejść od bieżącego monitoringu do przyszłości. W przypadku świadczenia usług na rynku energii i rynku bilansującym nie wystarczy wiedzieć, ile mocy magazyn energii ma dostępnej w danej sekundzie. Trzeba jeszcze oszacować, ile będzie jej dostępne za godzinę, jutro i w kolejnych dniach, uwzględniając aktualny SoC, planowane cykle, temperatury, wyłączenia serwisowe oraz już przyjęte zobowiązania. W materiałach architektonicznych GridConnect jednym z rozpatrywanych przypadków użycia jest estymacja dyspozycyjności w dłuższym horyzoncie – dobry przykład tego, jak daleko wychodzi się dziś poza prosty ekran z parametrami baterii. Biorąc pod uwagę model rynków energii i usług bilansujących kluczowa jest dobra estymacja na co najmniej 2 dni.

Przy takiej analizie pojawiają się co najmniej dwa rodzaje danych. Pierwsze pochodzą z samego magazynu i opisują jego ograniczenia techniczne. Drugie pochodzą z zewnątrz: polecenia operatora, prognozy warunków pracy, wymagane rezerwy. Dopiero połączenie obu zestawów pozwala odpowiedzieć na praktyczne pytanie: czy mogę zaoferować na określony przedział czasu 80 MW i 100MWh, nie narażając się na konflikt z innym zobowiązaniem lub z limitem pracy baterii?

Ważnym elementem jest też porównywanie planu z realizacją. Jeżeli trader zaplanował określony profil rozładowania, a park w rzeczywistości dostarczył mniej energii, sama informacja o różnicy niewiele wyjaśnia. Potrzebujemy historii wartości zadanych i rzeczywistych, stanu zasobów w chwili zdarzenia oraz przyczyny ograniczenia. Taki materiał jest przydatny nie tylko do rozliczenia pracy magazynu, ale również do doskonalenia kolejnych estymacji i weryfikacji parametrów deklarowanych przez dostawców urządzeń.

Co ciekawe, prognozowanie dostępności magazynu nie jest jedynie pomysłem jego właściciela na skuteczniejszy handel energią – w Polsce odpowiednich danych wymaga również PSE. W przypadku jednostek grafikowych typu JGM (jednostka grafikowa – magazyn) operator oczekuje między innymi estymacji minimalnej i maksymalnej mocy w kierunku generacji oraz poboru (Pmax_gen_est, Pmin_gen_est, Pmax_pob_est, Pmin_pob_est), a także maksymalnej energii, którą magazyn może oddać do systemu lub z niego pobrać (E_max_dysp_up i E_max_dysp_down). To ważne rozróżnienie, bo magazyn może w danej chwili dysponować odpowiednio dużą mocą, ale ze względu na aktualny SoC, temperaturę czy ograniczenia techniczne nie będzie w stanie utrzymać jej przez cały planowany okres. Dodajmy, że plany BPKD-DB (IntraDay) mają rozdzielczość 15 minut, a BPKD-CR (RealTime) – 5 minut, więc prognoza musi odnosić się do konkretnych punktów czasowych, a nie tylko do ogólnej dostępności całego parku. Co więcej, kluczowe pomiary i sygnały dotyczące bieżącej pracy JGM przekazywane są do systemu LFC co 1–2 sekundy, co pozwala stale weryfikować nasze szacunki, wychwytywać odchylenia i korygować kolejne prognozy.

Dane historyczne, degradacja i koszty pracy

Pozostaje nam jeszcze jedna kwestia – bardzo ważna, choć jej konsekwencje najczęściej widać dopiero po pewnym czasie. Magazyny energii to baterie – i są zasobem eksploatacyjnym. Każdy cykl ładowania i rozładowania ma swoje konsekwencje, zależne między innymi od głębokości rozładowania, temperatur, mocy pracy i rodzaju chemii ogniw. Jeżeli chcemy rzetelnie analizować opłacalność kolejnych transakcji, nie możemy ograniczyć się do ceny kupna i sprzedaży energii. Dostawca w ramach gwarancji deklaruje, o ile może spadać pojemność baterii w kolejnych latach, zakładając prawidłową eksploatację z strony użytkownika.

Dane historyczne pozwalają śledzić spadek pojemności, rozbieżności między modułami, rzeczywistą sprawność cyklu (round-trip efficiency), liczbę i charakter cykli oraz czas pracy w określonych warunkach. Dzięki temu można próbować oszacować koszt zużycia zasobu związany z konkretną strategią pracy i porównać go z dodatkowymi przychodami. Trzeba oczywiście uważać, aby nie zamieniać takiej estymacji w pozornie dokładną liczbę – degradacja zależy od wielu czynników, a modele wymagają okresowej kalibracji i weryfikacji w danych pomiarowych.

Przykładowo dwie strategie handlu mogą przynosić zbliżony przychód brutto, ale jedna wymaga częstszych i głębszych cykli baterii. Jeśli w modelu ekonomicznym uwzględnimy wyłącznie rozliczenia energii, uznamy je za równorzędne; gdy dodamy sprawność, warunki gwarancji i estymowany koszt zużycia, wynik może już wyglądać inaczej. Właśnie w tym miejscu analityka historyczna, system serwisowy i planowanie pracy powinny korzystać z tej samej bazy wiarygodnych informacji. Możemy wyznaczać „rzeczywisty koszt cyklu”.

Jak wykorzystać każdy procent baterii w BESS? Najpierw trzeba go wiarygodnie policzyć

Nie ma jednej metody, która zagwarantuje maksymalne wykorzystanie dowolnego systemu BESS. Inaczej będzie pracował magazyn baterii realizujący arbitraż cenowy i usługi na rynku bilansującym, inaczej instalacja utrzymująca rezerwy dla operatora, a jeszcze inaczej BESS za licznikiem dużego zakładu przemysłowego. W każdym przypadku punktem wyjścia powinna być jednak identyczna zasada: od danych zbieranych w instalacji przechodzimy do modelu jej realnych możliwości, a dopiero później do decyzji operacyjnej i biznesowej.

Jeśli nie wiemy, gdzie kończą się możliwości techniczne naszego magazynu, będziemy albo podejmować nadmierne ryzyko, albo stale utrzymywać kosztowny margines bezpieczeństwa. I to jest chyba najważniejszy argument za inwestowaniem w porządną platformę danych i analitykę BESS: nie zastąpi ona ogniw, przekształtników ani operatora, lecz pozwoli znacznie lepiej wykorzystać to, za co inwestor już zapłacił.

The post Każdy procent w BESS ma znaczenie. Jak dane pomagają wykorzystać potencjał magazynów energii? appeared first on ConnectPoint.

Analiza źródeł danych i potrzeb użytkowników

Pierwszym etapem jest identyfikacja sterowników PLC, systemów SCADA i DCS, liczników, baz danych oraz innych źródeł, które mają zasilać PI System. Sprawdza się dostępne protokoły, jakość danych, częstotliwość pomiarów i wymagania dotyczące historii.

Równolegle określa się przypadki użycia. Mogą dotyczyć obserwacji pracy instalacji, raportowania KPI, analizy awarii, efektywności energetycznej albo udostępnienia danych systemom biznesowym. Dzięki temu od początku wiadomo, które dane rzeczywiście mają wartość dla użytkowników.

Projekt architektury i integracji AVEVA PI System

Na podstawie analizy powstaje architektura rozwiązania. Obejmuje ona sposób pozyskiwania danych, konfigurację PI Server, komunikację pomiędzy strefami OT i IT oraz zasady dostępu do systemu.

Na tym etapie projektuje się również wymagania dotyczące dostępności, redundancji, backupu, synchronizacji czasu i bezpieczeństwa komunikacji. W większych środowiskach trzeba uwzględnić wiele zakładów oraz integracje z MES, ERP, CMMS, platformami analitycznymi czy Data Lake.

Dobór architektury wpływa później na łatwość rozbudowy PI System, dlatego powinien uwzględniać zarówno bieżący projekt, jak i przewidywane kolejne zastosowania danych.

Asset Framework nadaje danym kontekst

Po uruchomieniu akwizycji danych rozpoczyna się ich porządkowanie. Asset Framework (AF) pozwala odwzorować strukturę przedsiębiorstwa: lokalizacje, linie, instalacje i urządzenia oraz przypisać do nich właściwe pomiary.

To ważny etap wdrożenia, ponieważ sama historia tysięcy tagów szybko staje się trudna do wykorzystania. Model AF sprawia, że technolog lub inżynier może analizować pompę, kocioł czy linię produkcyjną razem z jej parametrami i wskaźnikami.

W tej warstwie można również przygotować Asset Analytics, KPI oraz Event Frames opisujące zdarzenia, takie jak rozruchy, postoje czy przekroczenia parametrów.

Wizualizacje, testy i uruchomienie

Kiedy dane i model aktywów są gotowe, powstają widoki dla użytkowników. AVEVA PI Vision może prezentować bieżące wartości, trendy, zdarzenia oraz KPI w kontekście konkretnych urządzeń i procesów.

Przed uruchomieniem produkcyjnym sprawdzana jest poprawność akwizycji, jakość danych, obliczenia, uprawnienia oraz zachowanie systemu w sytuacjach takich jak utrata komunikacji. Użytkownicy weryfikują również, czy przygotowane widoki i raporty odpowiadają rzeczywistemu sposobowi pracy.

Po testach następuje uruchomienie, szkolenie użytkowników i przekazanie środowiska do utrzymania. PI System może być później rozwijany o kolejne źródła danych, instalacje, analitykę oraz integracje.

W praktyce właśnie etapowe podejście daje najlepszą kontrolę nad wdrożeniem. Organizacja zaczyna od konkretnych potrzeb, buduje uporządkowany model danych, sprawdza go w codziennej pracy i dopiero wtedy rozszerza rozwiązanie na kolejne obszary.

ConnectPoint wspiera cały ten proces: od analizy i projektu architektury, przez integrację i konfigurację AVEVA PI System, po testy, szkolenia, utrzymanie i dalszy rozwój środowiska. Szczegółowy zakres usług i możliwości rozwiązań AVEVA opisujemy na stronie poświęconej integracjom rozwiązań AVEVA.

The post Jak wdrożyć AVEVA PI System? Etapy od analizy do uruchomienia  appeared first on ConnectPoint.

AVEVA PI System, wcześniej rozwijany jako OSIsoft PI System, jest platformą danych operacyjnych przeznaczoną dla przemysłu i energetyki. Jego centralnym elementem jest PI Server, który przechowuje dane szeregów czasowych oraz łączy je z kontekstem urządzeń i procesów.

PI System jest często określany jako przemysłowy historian, jednak samo archiwizowanie danych jest tylko częścią jego funkcji. System może odwzorować strukturę zakładu, wykonywać obliczenia, identyfikować zdarzenia, prezentować dane użytkownikom oraz udostępniać je innym aplikacjom, systemom BI i rozwiązaniom analitycznym.

Jak działa AVEVA PI System?

Pierwszym etapem jest pozyskanie danych. PI Interfaces, PI Connectors i AVEVA Adapters komunikują się ze źródłami OT i przekazują pomiary do PI System. Dane historyczne trafiają do PI Data Archive, gdzie wartości przechowywane są wraz ze znacznikami czasu i informacją o jakości.

Sama historia pomiarów nie wystarcza jednak do sprawnej analizy. Dlatego Asset Framework (AF) przypisuje dane do konkretnych zakładów, linii, instalacji i urządzeń. Użytkownik może dzięki temu pracować na obiektach takich jak pompa, turbina czy linia produkcyjna, zamiast analizować pojedyncze tagi o technicznych nazwach.

Kolejna warstwa odpowiada za interpretację danych. Asset Analytics umożliwia obliczanie wskaźników KPI, sprawności, zużycia jednostkowego i innych. Event Frames pozwalają natomiast zapisywać zdarzenia, takie jak rozruch, postój, partia produkcyjna czy przekroczenie parametru. Można wtedy porównywać całe zdarzenia i szukać przyczyn różnic w przebiegu procesu.

Dane udostępniane są użytkownikom między innymi przez AVEVA PI Vision, gdzie można tworzyć dashboardy, trendy i widoki procesowe. PI System może również przekazywać informacje dalej przez API i narzędzia integracyjne do systemów biznesowych, platform danych, BI oraz środowisk AI.

Do czego służy AVEVA PI System?

PI System jest wykorzystywany przede wszystkim tam, gdzie dane procesowe pochodzą z wielu źródeł i potrzebna jest ich wspólna historia oraz kontekst. Typowe zastosowania obejmują monitoring produkcji, analizę efektywności energetycznej, raportowanie KPI, analizę rozruchów i postojów, porównywanie urządzeń oraz monitorowanie stanu infrastruktury.

Dane zgromadzone i uporządkowane w PI System mogą także zasilać Predictive Maintenance, Data Science i modele AI. Ma to szczególne znaczenie, ponieważ skuteczność takich analiz zależy nie tylko od ilości danych, lecz również od ich jakości i kontekstu. Informacja o temperaturze czy drganiach staje się znacznie bardziej użyteczna, gdy wiadomo, którego urządzenia dotyczy, w jakim stanie pracowało i co działo się z nim wcześniej.

Współczesne środowisko AVEVA rozwija ten model również w kierunku chmurowym – AVEVA CONNECT, dzięki czemu dane z lokalnych instalacji mogą być wykorzystywane w architekturach obejmujących wiele zakładów, analitykę centralną i zaawansowane rozwiązania obliczeniowe oparte na zasobach chmurowych (Advanced Analystic / Machine Learning).

W praktyce AVEVA PI System pełni więc rolę warstwy łączącej dane OT z ludźmi i systemami, które mają z nich korzystać. Jego wartość rośnie wtedy, gdy dane są odpowiednio zintegrowane, opisane w Asset Framework i powiązane z konkretnymi pytaniami operacyjnymi.

ConnectPoint, jako oficjalny partner AVEVA, wspiera przedsiębiorstwa we wdrażaniu, integracji i rozwoju tej technologii. Dowiedz się więcej o rozwiązaniach AVEVA i usługach integracyjnych ConnectPoint.

The post AVEVA PI System – co to jest, jak działa i do czego służy?  appeared first on ConnectPoint.

Kiedy rozmawiam z klientami o AVEVA PI System, rzadko zaczynam od liczby tagów, wersji serwera czy architektury kolektorów. Znacznie bardziej interesuje mnie odpowiedź na pytanie: czego chcielibyście dowiedzieć się o swojej instalacji, czego obecnie nie jesteście w stanie sprawdzić w ciągu kilku minut?

Odpowiedzi są podobne w bardzo różnych branżach. Ile energii zużywamy na tonę produktu i skąd wynikają różnice pomiędzy zmianami? Które pompy pracują poza optymalnym zakresem? Ile trwały rozruchy kotła w ostatnim kwartale i jakie parametry odróżniały najkrótsze od najdłuższych? Które odchylenia poprzedzały awarie urządzeń?

Dane potrzebne do takich analiz często już istnieją. Znajdują się w sterownikach PLC, systemach SCADA i DCS, a w wielu przedsiębiorstwach również w wieloletnim archiwum PI. Problem zaczyna się wtedy, gdy użytkownik widzi tysiące szeregów czasowych, lecz nie ma spójnego modelu pokazującego, do jakich urządzeń i procesów należą, w jakich warunkach powstały oraz jak należy je interpretować.

W aktualnym portfolio AVEVA PI System pozostaje rozwijanym środowiskiem do zarządzania danymi operacyjnymi. Producent oferuje go obecnie także w ramach AVEVA PI Data Infrastructure, która rozszerza architekturę PI o zarządzanie danymi od edge, przez instalacje on-premises, po usługi CONNECT. Dla organizacji posiadającej PI Server oznacza to możliwość dalszego rozwijania istniejącego środowiska i udostępniania danych w architekturach hybrydowych.

Archiwum danych jest jedną z warstw dobrze zaprojektowanego PI System

PI System jest często utożsamiany z historianem, ponieważ PI Data Archive odpowiada za przechowywanie szeregów czasowych. W rzeczywistym środowisku przemysłowym archiwizacja stanowi część większego przepływu danych obejmującego ich pozyskanie, przechowywanie, kontekstualizację, obliczenia, wizualizację i wymianę z innymi aplikacjami.

Aktualne portfolio AVEVA dobrze pokazuje ten podział:

PI Interfaces, PI Connectors oraz AVEVA Adapters pozostają częścią aktualnej oferty AVEVA dotyczącej akwizycji danych, podobnie jak PI Vision, PI DataLink i PI Integrator for Business Analytics po stronie wykorzystania danych.

Na etapie akwizycji i archiwizacji duże znaczenie mają ustawienia określające, które wartości rzeczywiście trafiają dalej. W klasycznych architekturach PI mechanizm exception reporting jest związany przede wszystkim z warstwą pozyskiwania danych, natomiast compression ogranicza liczbę zdarzeń zapisywanych w archiwum. Ustawienia tych mechanizmów muszą wynikać z charakteru konkretnego sygnału. Zbyt duża tolerancja może ograniczyć widoczność krótkich zmian istotnych dla późniejszej analizy, a zbyt zachowawcza konfiguracja prowadzi do przechowywania dużej liczby danych, które nie wnoszą dodatkowej informacji.

Największą zmianę w sposobie wykorzystania PI System obserwuję jednak zwykle wyżej, na poziomie kontekstu.

Asset Framework zamienia listę tagów w model instalacji

Informacja, że temperatura w danym momencie wynosiła 87°C, ma ograniczoną wartość bez wiedzy o tym, czego dotyczył pomiar. Ta sama wartość może występować podczas normalnej pracy urządzenia, przy rozruchu, obniżonym obciążeniu albo w okresie, kiedy maszyna powinna być wyłączona.

Do interpretacji potrzebny jest kontekst: urządzenie, stan pracy, obciążenie, receptura lub produkt, parametry nominalne oraz zachowanie tego samego obiektu w porównywalnych warunkach.

Asset Framework, czyli AF, pełni w PI Server rolę modelu danych operacyjnych. Pozwala odwzorować strukturę znaną użytkownikom zakładu: przedsiębiorstwo, lokalizację, wydział, linię, urządzenie i jego podzespoły. Hierarchia może być dopasowana do modelu majątku stosowanego w przedsiębiorstwie, w tym do struktur zbliżonych do ISA-95, jeżeli organizacja wykorzystuje taki sposób klasyfikacji.

Szczególnie użyteczne są szablony elementów. Szablon pompy odśrodkowej może definiować wspólny zestaw atrybutów: przepływ, ciśnienie ssania i tłoczenia, temperatury, pobór mocy, stan pracy, parametry nominalne i wartości obliczane. Atrybuty dynamiczne mogą wskazywać konkretne PI Points, natomiast część informacji może pochodzić z innych źródeł albo być wynikiem obliczeń.

Model utworzony raz dla danej klasy urządzenia można później stosować do kolejnych obiektów. Dzięki temu definicja KPI, analizy czy sposobu prezentacji danych nie musi być odtwarzana oddzielnie dla każdej pompy, sprężarki lub wymiennika. AVEVA wskazuje hierarchie, modele i szablony Asset Framework jako mechanizm organizowania oraz kontekstualizacji danych w PI Server.

Z perspektywy użytkownika różnica jest zasadnicza. Technolog zaczyna pracować z pojęciem „Pompa P-101” zamiast z listą tagów o nazwach, które zna przede wszystkim automatyk. Utrzymanie ruchu, produkcja i energetyka mogą korzystać z tych samych definicji urządzeń i wskaźników, co ogranicza powstawanie równoległych arkuszy kalkulacyjnych zawierających inne wersje tych samych obliczeń.

Asset Analytics i Event Frames pozwalają analizować proces w kontekście zdarzeń

Kolejnym krokiem jest przejście od obserwacji pojedynczych wartości do analizy tego, co dzieje się z urządzeniem lub procesem.

Asset Analytics umożliwia wykonywanie obliczeń strumieniowych na danych PI Server i przeliczanie historii. W ten sposób można tworzyć KPI takie jak jednostkowe zużycie energii, dostępność, sprawność, liczba cykli czy czas pracy urządzenia. Definicja umieszczona w szablonie AF może być stosowana do całej klasy urządzeń, dzięki czemu sposób obliczania wskaźnika pozostaje spójny. Aktualna dokumentacja produktowa AVEVA nadal wskazuje możliwość tworzenia analiz opartych na szablonach oraz wykonywania backfillu dla danych historycznych.

Inny sposób patrzenia na proces wprowadzają Event Frames. Pozwalają zapisać okres posiadający początek, koniec oraz zestaw powiązanych danych. Może to być rozruch, postój, batch produkcyjny, przekroczenie parametru, zadziałanie zabezpieczenia albo okres pracy w określonym stanie.

Przykład w praktyce

Jeżeli każdy rozruch kotła zostanie zapisany jako Event Frame, można porównać setki rozruchów według czasu trwania, zużycia paliwa, temperatur, ciśnień i innych parametrów procesowych. Analiza przestaje wymagać ręcznego wybierania zakresów czasu na trendzie. Użytkownik pracuje na zbiorze porównywalnych zdarzeń i może sprawdzić, jakie warunki występowały podczas rozruchów najlepszych oraz najbardziej problematycznych.

AVEVA opisuje Event Frames właśnie jako mechanizm identyfikowania i rejestrowania powtarzalnych zdarzeń posiadających czas rozpoczęcia i zakończenia, takich jak batch, zmiana, rozruch czy przestój.

W tym momencie historia procesu zaczyna odpowiadać na pytania operacyjne. Użytkownik może analizować liczbę zdarzeń, ich czas trwania, warunki wystąpienia oraz zależności pomiędzy nimi, zamiast przeglądać oddzielnie dziesiątki trendów.

Jakość danych decyduje o wiarygodności zaawansowanej analityki

W działających od wielu lat środowiskach PI regularnie pojawiają się problemy, które są mało widoczne podczas codziennego przeglądania trendów. Należą do nich tagi bez aktualnych opisów i jednostek, niewłaściwie dobrane ustawienia exception i compression, zamrożone wartości z odłączonych czujników, błędne stany jakości, przesunięcia timestampów oraz kilka punktów reprezentujących ten sam pomiar.

Takie problemy stają się znacznie bardziej widoczne, gdy dane zaczynają zasilać automatyczne KPI, porównania wielu urządzeń albo modele analityczne. Matematycznie poprawna kalkulacja wykonana na nieprawidłowym sygnale nadal daje nieprawidłowy rezultat.

Szczególnie istotne jest to przy Predictive Maintenance i uczeniu maszynowym. W przypadku modeli nadzorowanych oznaczone przykłady zdarzeń i awarii mogą być bardzo wartościowym materiałem treningowym. Metody detekcji anomalii mogą działać także bez dużej liczby oznaczonych awarii, lecz nadal wymagają reprezentatywnych danych z normalnej pracy, prawidłowego kontekstu operacyjnego oraz późniejszej walidacji wyników przez ekspertów.

Event Frames mogą tutaj pełnić dodatkową rolę. Jeżeli organizacja konsekwentnie rejestruje postoje, alarmy, remonty, rozruchy i inne zdarzenia, uzyskuje uporządkowane przedziały czasowe, które można wykorzystać podczas przygotowania oraz walidacji analiz.

Sam PI System dostarcza dane, kontekst i mechanizmy obliczeniowe. Zaawansowane zastosowania predykcyjne mogą korzystać z dodatkowych narzędzi. AVEVA Predictive Analytics pozostaje osobnym produktem AVEVA zintegrowanym z PI System, oferującym między innymi detekcję anomalii i prognozowanie czasu do potencjalnej awarii. Dane PI można również udostępniać własnym modelom i zewnętrznym platformom analitycznym.

Dlatego przed rozpoczęciem projektu AI opłaca się sprawdzić jakość danych wcześniej niż sam model. Jeżeli technolog, automatyk i użytkownik biznesowy różnie interpretują ten sam tag, problem znajduje się w warstwie danych i kontekstu.

Dane z PI System można udostępniać dalej bez przebudowy istniejącego środowiska

Dojrzałe wykorzystanie PI System często prowadzi do sytuacji, w której dane potrzebne są także poza środowiskiem OT: w raportowaniu biznesowym, aplikacjach własnych, Data Lake, systemach AI, CMMS, ERP albo rozwiązaniach chmurowych.

AVEVA nadal rozwija kilka sposobów realizacji takiego dostępu.

PI Integrator for Business Analytics przygotowuje dane PI Server do wykorzystania przez narzędzia BI i zaawansowanej analityki. Pozwala wybierać, oczyszczać i kształtować dane w tabelaryczne zbiory wraz z zachowaniem kontekstu pochodzącego z PI Server. Produkt pozostaje elementem aktualnego portfolio AVEVA.

Własne aplikacje mogą korzystać z PI Web API, AF SDK oraz PI SQL. PI Web API udostępnia dane szeregu czasowego, metadane aktywów i zdarzenia poprzez REST, AF SDK pozwala aplikacjom .NET pracować bezpośrednio z modelem Asset Framework, a PI SQL daje możliwość wykonywania zapytań do danych PI przy użyciu mechanizmów znanych z relacyjnych baz danych. Wszystkie te technologie są nadal wymieniane przez AVEVA jako aktualne technologie developerskie PI System.

W architekturach hybrydowych coraz większą rolę pełni CONNECT data services. Aktualne nazewnictwo AVEVA wykorzystuje właśnie określenie CONNECT data services; starszą nazwę AVEVA Data Hub lepiej pomijać w nowych materiałach. Usługa jest natywnie integrowana z PI System i służy do udostępniania kontekstualizowanych danych operacyjnych aplikacjom, analityce oraz narzędziom data science w chmurze.

Organizacja może dzięki temu rozwijać istniejący PI System stopniowo. Dane pozostające w zakładzie nadal mogą obsługiwać bieżącą pracę operatorów i inżynierów, a wybrane informacje mogą być udostępniane systemom biznesowym lub usługom chmurowym zgodnie z przyjętą architekturą IT/OT.

Rozwój PI System warto rozpocząć od konkretnego problemu operacyjnego

Jeżeli PI System działa w przedsiębiorstwie od kilku lat, punktem wyjścia powinno być sprawdzenie obecnego środowiska i wybranie zastosowania, którego efekt da się zweryfikować.

W praktyce taki proces można podzielić na cztery etapy:

1. Ocena środowiska. Sprawdzane są wersje i status wsparcia komponentów, architektura akwizycji, mechanizmy zapewniające ciągłość przesyłania danych, ustawienia punktów, jakość opisów oraz stopień wykorzystania Asset Framework.
2. Wybór problemu. Zespół określa konkretne pytanie operacyjne, na przykład zużycie energii na jednostkę produkcji, analizę postojów, monitoring rozruchów lub zachowanie krytycznej klasy urządzeń.
3. Budowa modelu i analityki. W zakresie wymaganym przez przypadek użycia powstają struktury AF, szablony, obliczenia, Event Frames oraz widoki PI Vision.
4. Walidacja i rozwój. Użytkownicy sprawdzają, czy uzyskana informacja pomaga im podejmować decyzje. Dopiero zweryfikowany wzorzec jest przenoszony na kolejne urządzenia, linie lub lokalizacje.

Takie podejście ogranicza zakres pierwszego etapu i jednocześnie pozwala sprawdzić, czy problem organizacji rzeczywiście można rozwiązać danymi, które już znajdują się w PI System.

W projektach, które realizujemy, bardzo często okazuje się, że przedsiębiorstwo posiada znaczną część potrzebnych danych. Najwięcej pracy wymaga ich uporządkowanie, powiązanie z właściwymi aktywami oraz zbudowanie logiki opisującej proces w sposób zrozumiały dla jego użytkowników.

Dla mnie właśnie w tym miejscu AVEVA PI System pokazuje największą wartość. Historia procesu zaczyna służyć technologom, operatorom, utrzymaniu ruchu, energetykom i osobom zarządzającym do odpowiadania na pytania, które wcześniej wymagały ręcznego zbierania informacji z wielu źródeł.

Jeżeli firma posiada PI System i chce ocenić poziom wykorzystania swojego środowiska, dobrym punktem startu jest jedno konkretne pytanie operacyjne: jakiej informacji o swojej instalacji potrzebujemy dzisiaj, a mimo posiadania danych nadal nie potrafimy uzyskać wystarczająco szybko?

Sprawdź nasze rozwiązania AVEVA.

The post AVEVA PI System: od historiana do infrastruktury danych operacyjnych appeared first on ConnectPoint.

W poprzednim artykule naszego cyklu wyjaśniliśmy, jak taki system działa. Teraz przejdźmy krok dalej i zobaczmy, jak BESS może pracować na współczesnym rynku energii i jakie role może na nim pełnić.

Systemy bateryjne (ze względu na miejsce zastosowania i rolę jaką mają pełnić) dzielimy na przedlicznikowe (FTM – front of the meter) i zalicznikowe BTM (behind the meter). Do tych drugich zaliczyć można również bateryjne systemy przydomowe (z punktu widzenia operatora są za licznikiem – stanowią część instalacji elektrycznej już po stronie właściciela, czyli na przykład posiadacza domu). Poniższy rysunek pomoże zrozumieć różnicę.

Rysunek 1. A) Przedlicznikowe (FTM) i b) zalicznikowe (BTM) systemy BESS.

W warunkach przemysłowych BESS BTM służą głównie do tego, aby:

• zmaksymalizować autokonsumpcję z odnawialnych źródeł energii (OZE, jeśli dom/zakład/firma/farma takie źródła posiada): w połączeniu z lokalną instalacją fotowoltaiczną, BESS BTM gromadzi nadwyżki energii wyprodukowane w ciągu dnia lub na przykład w weekend, zamiast oddawać je do sieci po niekorzystnych cenach rynkowych lub po prostu tej energii w ogóle nie wyprodukować. Energia ta jest zużywana, gdy jest potrzebna, na przykład wieczorem lub w kolejnym dniu.

• zredukować opłaty za moc szczytową (Peak Shaving): jest to jedna z kluczowych ról w przemyśle. BESS BTM rozładowuje się w momentach najwyższego (szczytowego, stąd angielski termin „peak”) poboru prądu przez firmę, zakład, co pozwala obniżyć maksymalną moc pobieraną z sieci (BESS + sieć zasilają potrzeby zakładu więc z sieci pobiorę o tyle mniej, ile wziąłem z BESS) i zmniejszyć stałe opłaty dystrybucyjne lub po prostu pozostać w zakresie mocy, na którą ma się umowę z operatorem systemu dystrybucyjnego i nie płacić kar.

• zarządzać cenami: (Energy Arbitrage / Load Shifting – dla firm, które decydują się na umowę zakupu energii w taryfach dynamicznych): System ładuje baterie, gdy prąd z sieci jest najtańszy (np. w taryfie nocnej lub w godzinach nadpodaży rynkowej), a oddaje energię do obiektu, gdy stawki za prąd drastycznie rosną.

• zapewnić zasilanie awaryjne i ciągłość działania : BESS działa jak zaawansowany system UPS o dużej skali. W przypadku awarii sieci zewnętrznej chroni przedsiębiorstwo przed kosztownymi przestojami produkcyjnymi i uszkodzeniem maszyn.

• Kompensować moc bierną: nowoczesne systemy BESS pozwalają decydować o jakości energii, mogą więc być źródłem bądź obciążeniem o wskazanym charakterze. W przypadku przedsiębiorstw o znacznym udziale składowej indukcyjnej (np. duża liczba napędów elektrycznych) czy też pojemnościowej (na przykład centra danych czy też obiekty wielkopowierzchniowe) taka funkcja jest istotna z punktu widzenia ograniczenia kosztów energii elektrycznej.

To jedynie lista potencjalnych zastosowań, ale zawiera najważniejsze funkcje, na które pozwala zalicznikowy BESS. Jednym z ostatnich trendów jest zastosowanie BESS BTM w lokalizacjach stacji szybkiego ładowania pojazdów elektrycznych – w tym przypadku również najczęściej chodzi o „peak shaving” oraz możliwość ładowania z dużą mocą kilku aut jednocześnie. Ładowanie takie nie trwa długo, ale zapotrzebowania na moc jest znaczne – BESS pozwala uchronić się przed podpisywaniem umowy z operatorem na pełną moc stacji lub umożliwia budowę takiej stacji w lokalizacji, która nie ma potrzebnej szczytowej mocy w punkcie przyłączenia. Drugim argumentem jest zarządzanie cenami. Ale o tym więcej w kolejnych odcinkach.

Te cechy BESS powodują, iż dla wielu inwestorów taki produkt zaczyna być atrakcyjny – według Agencji Rynku Energii łączna pojemność magazynów energii w Polsce wyniosła 8,85 GWh (to tak jakby nasza największa elektrownia w Bełchatowie pracowała z pełną mocą przez prawie 2 godziny). Według danych na sierpień 2026 r. tej agencji w Polsce działa 114 418 instalacji magazynowania energii elektrycznej, większość w systemach prosumenckich (112 465 jednostek). Magazynów przemysłowych (średnich, o mocy 0,05 – 10MW) mamy w Polsce 1 948, a więc sporo. Jednak zarówno ich sumaryczna moc jak i pojemność świadczyć mogą o tym, że to instalacje dość małe. Zestawienie danych w tabeli poniżej.

Tabela 1. Magazyny energii elektrycznej w Polsce (za: Agencja Rynku Energii S.A.)

Pięć wymienionych w raporcie ARE dużych systemów magazynowania energii to to elektrownie szczytowo – pompowe (w tym największa 716 MW/3,6 GWh w Żarnowcu). Dziwić może niewielka liczba systemów BESS w tym segmencie – ale pamiętajmy, że w kolejce po warunki przyłączenia, odbiory itd. czeka 1 GW / 4 GWh BESS tylko w roku 2026. Według „Krajowego Planu w dziedzinie Energii i Klimatu” przyjętego przez Radę Ministrów (dokument opracowało Ministerstwo Energii) w roku 2030 mamy mieć w Polsce ok. 6 GW mocy zainstalowanej w bateryjnych magazynach energii w ambitnym scenariuszu WAM (with additional measures, a więc pewnie z wykorzystaniem mechanizmów wsparcia).

Spójrzmy na „przedlicznikowe” FTM – a więc duże systemy BESS, które powinny świadczyć usługi oraz umożliwiać współpracę z systemem zarówno dystrybucyjnym jak i przesyłowym. W przeciwieństwie do systemów domowych/zalicznikowych BTM, te FTM nie są przypisane do konkretnego odbiorcy prądu ani fabryki. Ich zadaniem jest globalne stabilizowanie systemu elektroenergetycznego i zarabianie na obrocie energią w skali makro. Tu możliwości operacyjnych też jest sporo, ale skupmy się na kluczowych:

• Arbitraż cenowy (Market Arbitrage): Magazyn ładuje się z sieci, gdy prądu jest tani (np. w słoneczne południe dzięki fotowoltaice lub w wietrzne noce dzięki turbinom wiatrowym), ceny wtedy są atrakcyjne a bywają nawet ujemne. Następnie oddaje energię do sieci w godzinach największego zapotrzebowania (najczęściej wieczorem), gdy ceny osiągają najwyższe poziomy.

• Udział w rynku mocy (Capacity Market): Właściciel magazynu otrzymuje stałe wynagrodzenie od operatora sieci za samą gotowość do oddania energii w krytycznych momentach (tzw. okresach zagrożenia), gdy potrzeba rezerw mocy.

• Świadczenie usług systemowych i regulacyjnych (Ancillary Services – rynek usług bilansujących): To najbardziej zaawansowana technicznie rola, często również najważniejszy strumień przychodów. Magazyn w ułamku sekundy reaguje na wahania częstotliwości sieci (funkcja FCR i aFRR), stabilizując jej parametry, co zapobiega awariom o charakterze blackoutu (z dużym prawdopodobieństwem złe działanie tego typu mechanizmów plus kilka innych błędów operatora były podstawą blackoutu w Hiszpanii w kwietniu 2025).

Jak przedstawiają się na rynku te możliwości operacyjne? Arbitraż cenowy wydaje się dość łatwy w zrozumieniu, choć z punktu widzenia sterowania i generacji przychodu wcale nie jest to mechanizm prosty. Giełda działa w takcie piętnastominutowym, ceny zmieniają się więc bardzo dynamicznie, a dodatkowo każdy cykl ładowanie – rozładowanie baterii zbliża nas do limitu liczby cykli z warunków gwarancyjnych – liczbą cykli trzeba więc zarządzać rozsądnie. Zarabianie pieniędzy na samym handlu energią jest sporym wyzwaniem.

Co do zabezpieczenia rezerw mocy – tym systemem w Polsce zarządzają Polskie Sieci Elektroenergetyczne (PSE), a nadzór sprawuje Prezes Urzędu Regulacji Energetyki (URE). Aukcje zakupu energii główne na rezerwy odbywają się z dużym wyprzedzeniem, w grudniu 2025 rozstrzygnięto aukcję główną na rezerwy na rok 2030 (Informacja Prezesa Urzędu Regulacji Energetyki Nr 1/2026, w sprawie ogłoszenia ostatecznych wyników aukcji głównej na rok dostaw 2030) – zakontraktowano prawie 6,9 GW mocy rezerw w 198 jednostkach, w tym 33 zagranicznych. Cena: 465,02 zł/kW/rok. W danym roku odbywają się jeszcze aukcje uzupełniające, na przykład na rok 2027 taka aukcja odbędzie się we wrześniu 2026. Koszt zapewnienia rezerw ostatecznie spada na odbiorców w ramach tzw. opłaty mocowej (widocznej na fakturach za energię elektryczną). Czyli gdybyśmy zakontraktowali cały system BESS o mocy 100 MW w aukcji na 2030 dostaniemy 46 502 000 zł za rok. Robi wrażenie! No ale tej aukcji już nie wygramy, a do 2030 roku jeszcze ponad 3 lata.

Ostatnim i (w chwili pisania materiału) najważniejszym „produktem” który można proponować rynkowo są usługi systemowe stabilizacji częstotliwości, tak zwane usługi bilansujące. Ponieważ to mechanizm i usługa dość złożona poświęcę jej więcej uwagi.

Rynek usług bilansujących

W naszym pierwszym artykule zwróciliśmy uwagę na złożoność systemów elektroenergetycznych oraz ich bilansowanie. Operator systemu przesyłowego (w Polsce to proste, bo taki operator jest tylko jeden – PSE) na bieżąco monitoruje sytuację, zwracając szczególną uwagę na dwa parametry: częstotliwość i wartość napięcia w systemie. Najogólniej rzecz ujmując: jak zapotrzebowanie na energię elektryczną zaczyna rosnąć i nie pojawią się jej nowe źródła, częstotliwość zacznie spadać. To się może zdarzyć z wielu powodów: do systemu przyłączą się duzi odbiorcy/wielu odbiorców lub znacząco zwiększą moc któregoś z głównych odbiorników (rośnie obciążenie) albo z systemu wyłączy się istotny producent energii (np. na skutek awarii czy też zachmurzenia na dużej farmie fotowoltaicznej). Ten czuły mechanizm działa również w drugą stronę: jeśli w systemie mamy nadpodaż produkcji energii i nie ma jej odbiorców, to częstotliwość zaczyna rosnąć. Operator tę częstotliwość obserwuje bardzo uważnie: w Europie wykorzystujemy 50 Hz, więc operator będzie reagował jak częstotliwość ta spadnie do 49,99 Hz lub przekroczy 50,01 Hz. Wykorzysta on pełną zakontraktowaną moc w przypadkach częstotliwości poniżej 49,8 Hz oraz powyżej 50,2 Hz. W kontekście tego tekstu i usług BESS wartość napięcia nie jest aż tak istotna (lokalnie świadczy o bilansie mocy biernej i stanie sieci przesyłowej).

Jak operator systemu przesyłowego może zabezpieczyć się przed destabilizacją systemu? To proste – trzeba zabezpieczyć sobie rezerwy – czyli zagwarantować sobie rezerwy mocy do świadczenia usług bilansujących, a nie samej produkcji energii. Oznacza to zabezpieczenie dynamicznej równowagi w systemie poprzez zagwarantowanie rezerwy zarówno na „plus” (w górę, czyli posiadanie jednostek gotowych dokładać energię, jak będzie jej za mało) jak i na „minus” (w dół, czyli możliwość ograniczenia produkcji albo spożytkowanie nadwyżki na ładowanie). Nie jest to proces tani – co roku PSE wydaje na ten cel ponad 2 miliardy złotych. Operator będzie informował o tym czy chodzi mu o usługę w górę czy w dół oraz o jaką usługę mu chodzi. Tych usług jest kilka: FCR, aFRR, mFRR oraz RR. Oznaczają one:

• Rezerwa utrzymania częstotliwości oznaczana skrótem FCR (ang. Frequency Containment Reserve, zwana także regulacją pierwotną);

• Rezerwa odbudowy częstotliwości z aktywacją automatyczną oznaczana jako aFRR (ang. automatic Frequency Restoration Reserves) – zwana także regulacją wtórną;

• Rezerwa odbudowy częstotliwości z aktywacją nieautomatyczną typu bezpośredniego oznaczana jako mFRRd (ang. manual Frequency Restoration Reserves, zwana regulacją trójną;

• Rezerwa zastępcza oznaczana jako RR (ang. Replacement Reserves), każda z nich osobno w górę i osobno w dół.

Zestawienie ich najważniejszych cech przedstawiamy poniżej.

Tabela 2. Cechy różnych mechanizmów bilansowania.

Jak widać różne usługi bilansujące muszą wspierać operatora nie tylko zakontraktowaną mocą, ale też zareagować w zadanym czasie. Oczywiście operator też kupuje te usługi osobno, na pewne odcinki czasu i ze wskazaniem kierunku w górę i w dół (oprócz FCR która jest usługą symetryczną) – standardem są sloty 4-godzinowe, choć mowa już o przejściu na rytm rynku energii i sloty 15 – minutowe.

Z powodu ograniczeń technologicznych innych rozwiązań, magazyny BESS mają tu ważną rolę do odegrania – są wystarczająco szybkie, aby pełnić funkcje FCR i aFRR (pozostałe usługi bilansujące mogą być pełnione przez konwencjonalne zasoby oraz OZE) oraz daje możliwości pracy w obydwu kierunkach przepływu energii – a więc umożliwia regulację w górę i w dół. Ceny na dziś za świadczenia takich usług aFRR: ok. 180 zł/MW/h dla regulacji w górę oraz ok. 140 zł/MW/h dla regulacji w dół. A więc jeśli jako dostawca takiej usługi wygrałem aukcję na usługę aFRR w górę, na 4 godziny, dysponując systemem BESS 100 MW mogę liczyć na 56 000 zł. Niezależnie od tego, czy operator z tej mocy skorzysta, czy nie (on tą moc zarezerwował). Jest to tak zwana usługa „capacity” – zabezpieczenia mocy bilansującej. Jeśli operator tę moc wykorzysta jako dostawca tej usługi wystawię jeszcze jedną fakturę – za samą energię, cenę tą muszę pozyskać na rynku energii bilansującej gdzie muszę wystawić moją zakontraktowaną „capacity” którą wcześniej wygrałem. Zostałem (a raczej mój system BESS został i przydzielono mu odpowiedni identyfikator) DUB – dostawcą usług bilansujących. Oczywiście wejście na ten rynek nie jest łatwe – muszę przejść skomplikowany proces kwalifikacji, integracji z systemami operatora itp.

Jak działa rynek usług bilansujących?

Jak działa ten rynek w praktyce? Zacznijmy od tego kim jest DUB. Według definicji ze strony PSE: „Dostawca Usług Bilansujących (DUB) to uczestnik rynku energii elektrycznej, który dostarcza energię bilansującą oraz utrzymuje moce bilansujące na rzecz Operatora Systemu Przesyłowego”. Jeśli dany podmiot jest więc DUBem to może brać udział w aukcjach dotyczących świadczenia usług bilansujących na rzecz operatora systemu przesyłowego (PSE) oferując mu dostępną moc jako moc zarezerwowaną dla usługi bilansowania. Sam rynek ma charakter aukcyjny: PSE przeprowadza aukcje na platformie usług bilansujących, osobno na „pojemność – capacity” czyli samą rezerwację tej mocy a osobno dla samej energii, jeśli będzie musiał z niej skorzystać. Omówmy taki personalny przykład: jeśli zostałem zakwalifikowany jako DUB mogę wystawić na rynku „capacity” swoją ofertę na określony slot czasowy (co najmniej godzinę), określoną jednostkę bilansującą (ten z moich BESSów który dostał już identyfikator jako DUB) i za określoną stawkę za zarezerwowany MW/h. Operator prognozuje swoje zapotrzebowanie na usługi bilansujące i wybiera spośród najkorzystniejszych ofert. Poniżej graficzny przykład rozstrzygnięcia aukcji – pod rysunkiem opis tego przykładu.

Rysunek 2. Przykład rozstrzygnięcia aukcji na usługi bilansujące.

W naszym przykładzie w aukcji na usługi bilansujące udział wzięło 4 oferentów, w tym ja jako operator BESS kwalifikowany jako DUB. Operator potrzebuje zarezerwować moc bilansującą zaznaczoną linią przerywaną, dla usługi aFRR w kierunku dodatnim (więcej mocy w systemie). Każdy z uczestników aukcji (DUBów) zaproponował na ten slot czasowy pewną cenę za megawat za każdą oferowaną godzinę rezerwacji dostępnej mocy bilansującej (a więc jednostką będzie PLN/MW/h). Operator zamknął aukcję. Wygrała oferta dostawcy DUB 1, moja oferta jako DUBa ulokowała się gdzieś w środku stawki, dostawca DUB 3 też się zakwalifikował. Wszyscy dostaniemy propozycję zarezerwowania deklarowanej mocy na deklarowany czas po stawce dostawcy DUB 3 (pay-as-cleared) DUB 3 dostawnie ofertę, ale nie na całą moc, którą oferował, bo nie ma takiej potrzeby. Oferent DUB 4 nic dziś nie zarobi za samą rezerwację mocy – jego cena była za wysoka. Jeśli jednak (jak na naszym przypadku) aukcję wygrałem – w zadanym slocie czasowym muszę tą moc na żądaną usługę zarezerwować i być gotowym tą usługę świadczyć (a operator ma prawo jej zażądać, jeśli sytuacja w systemie będzie tego wymagała). Oznacza to, że na rynku energii bilansującej będę musiał złożyć ofertę ze stawką za każdą za MWh. Jak operator zażąda tej mocy a ja się nie wywiążę (nie złożę oferty na energię lub nie dostarczę ostatecznie tej energii z innego powodu) – będzie naliczał kary. Podsumowując ten niełatwy mechanizm: startuję w aukcji na zabezpieczenie mocy (rezerwację „capacity” liczoną w rezerwacji PLN/MW/h) i jeśli moja oferta jest w puli wygranych dostanę taką stawkę za rezerwację mocy jaka zamknęła aukcję. Wtedy muszę złożyć ofertę na samą energię bilansującą (jeśli będzie finalnie potrzebna, liczoną pieniądzach za dostarczoną PLN/MWh) po stawce, którą sam ustalam, ponownie operator zamknie aukcję wybierając ostatnią ofertę danej aukcji i po tej stawce rozliczy wszystkich oferentów. Mogę więc stawką za MWh regulować prawdopodobieństwo czy moja oferta zostanie realnie aktywowana i np. ograniczyć liczbę cykli ładowania/rozładowania mojego systemu.

Jak już zostałem zwycięzcą w aukcji „capacity” i wystąpiła potrzeba skorzystania z mojej energii po proponowanej stawce za MWh to lepiej wywiązać się ze zobowiązania częściowo niż wcale (np. z powodu trudności technicznych, z których zresztą trzeba się będzie wytłumaczyć). Nawet gdybym został zmuszony do świadczenia tej usługi innym zasobem, który posiadam, a nie tym wskazanym w ofercie – będę to musiał wytłumaczyć. W przypadku usług mFRR oraz RR najczęściej jednostki konwencjonalne oraz OZE oferują na tyle atrakcyjne ceny, że konkurowanie tam systemami BESS (na dziś) ma mały sens.

Wraz ze wzrostem liczby rozproszonych źródeł energii, rośnie potrzeba, a wręcz konieczność cyfryzacji systemów. Sam system bateryjny BESS wymaga dostępu do wielu danych w czasie rzeczywistym oraz inteligencji platformy operacyjnej która nie tylko wspiera wystawianie różnych ofert na różnych rynkach (energii, bilansującym) ale również umożliwia prognozowanie mocy i dostępności mojej instalacji dla różnych usług w przyszłości. Dobra platforma do zarządzania BESS (zwana często systemem EMS, ang. energy management system – EMS) będzie też wspierała zastosowanie innowacji technologicznych takich jak zaawansowane raportowanie, estymator dostępności, automatyczna realizacja planu pracy, predykcyjne zarządzanie serwisem czy sztuczna inteligencja. Trzeba też zbudować zaplecze do ogromnych ilości danych, w tym historycznych danych o zużyciu energii, liczbie cykli, stanie cel bateryjnych w celu dokonywania bardziej precyzyjnych prognoz dostępności instalacji oraz monitoringu zapisów gwarancyjnych.

The post Usługi sieciowe, peak shaving i handel energią: jak magazyny energii BESS działają na nowoczesnym rynku? appeared first on ConnectPoint.

Przez dekady system elektroenergetyczny działał w sposób dość prosty: z jednej strony miał systemowych wytwórców energii elektrycznej (elektrownie i elektrociepłownie różnych kategorii i wielkości) a z drugiej odbiorców – też różnych kategorii – od wielkich zakładów przemysłowych, przez średni przemysł i duże obiekty handlowe, biurowe, hotelowe do odbiorców indywidualnych (gospodarstw domowych). Większość elektrowni i elektrociepłowni to były obiekty konwencjonalne, czyli zasilane energią powstałą ze spalania paliw kopalnych. Póki emisja CO₂ nie była ściśle monitorowana, magazyny paliwa w tych elektrowniach były pełne. Nie było też innych innych przeszkód technicznych, więc ich produkcja była bardzo stabilna i przewidywalna. Nasze równanie energetyczne to: wytwarzanie energii elektrycznej zaspokaja chwilową potrzebę jej konsumpcji, generacja = zużycie. Jedna strona równania energetycznego stabilnie i przewidywalnie wytwarzała i sprzedawała energię elektryczną – druga, trochę mniej stabilnie, ale dość przewidywalnie, konsumowała i kupowała. Na wytwórców i operatorów systemów przesyłania energii spadał cały ciężar zapewnienia stabilnej pracy systemu, czyli zapewnienie równowagi podaży i popytu. Najczęściej się to udawało, czasem jednak bywało z tym gorzej (stąd znane ze starszych filmów i publikacji tzw. „stopnie zasilania” gdy wytwórcy nie byli w stanie nadążyć za potrzebami dużych odbiorców i musieli ich przekonać do ograniczenia swoich potrzeb). Wg Instytutu Ochrony Środowiska w roku 1990 za produkcję energii elektrycznej w Polsce odpowiadały:

• węgiel w około 76,8%,
• ropa naftowa w 14,8%,
• gaz ziemny w 8,9%,
• biopaliwa i OZE w 3,9%

Rysunek 1. Bilans w historycznym systemie energetycznym – produkcja równoważy konsumpcję. Rysunek wygenerowany z zastosowaniem sztucznej inteligencji.

System elektroenergetyczny: nadeszły zmiany

Dziś sytuacja jest całkowicie odmienna – widać to na przykładzie profili i typów wytwórców energii podanych  na sierpień 2026 r. przez portal PSE (Portal Polskich Sieci Elektroenergetycznych – dane systemowe, odsłona z 26.08.2026, w zaokrągleniu do pierwszego miejsca po przecinku.)

• https://www.pse.pl/dane-systemoweWęgiel, ropa, gaz łącznie: 42,4 % 

• Elektrownie wodne: 0,3 % 

• Elektrownie wiatrowe lądowe: 4,3% 

• Elektrownie wiatrowe morskie: 0,2% 

• Fotowoltaika: 52,8 %. 

Nie tylko profil wytwórców się zmienił – mocno zmieniły się też zachowania odbiorców, z których wielu stało się lokalnymi wytwórcami (producent + konsument = prosument), a energia zaczęła płynąć w różnych kierunkach –  nie tylko od wytwórcy do odbiorcy. System się rozrósł, źródeł przybyło, a ich charakter stał się mniej stabilny: można przewidzieć zachowanie elektrowni wiatrowych i fotowoltaicznych (mając dobre prognozy pogody), ale wiadomo też, że po zmierzchu fotowoltaika nie wyprodukuje energii, a w pogodne i bezwietrzne dni na elektrownie wiatrowe nie ma co liczyć. W tej sytuacji dużo trudniej utrzymać równowagę podaż – popyt i w konsekwencji zagwarantować stabilną pracę systemu. 

Rysunek 2. Chwiejna równowaga na złożonym rynku energii. Rysunek wygenerowany z zastosowaniem sztucznej inteligencji.

Gdy szukamy równowagi w kwestii podaży i popytu na rynku, bardzo pomocnym rozwiązaniem jest dobry… magazyn. Jeśli rolnik wyprodukował za dużo jabłek, a nie ma od ręki na nie kupca – szuka dobrego magazynu, gdzie poleżą i poczekają na większe zapotrzebowanie kupców, tym samym nie traci towaru i pieniędzy. A jak odbiorca zdecyduje, że ma już na jabłka ochotę, to mu jabłek nie zabraknie. Ale oczywiście za magazyn trzeba zapłacić.

Kwestia ta podobnie wygląda na rynku energetycznym. Istnieją magazyny przeznaczone dla energii elektrycznej. Można ją magazynować na wiele sposobów:

• w energii potencjalnej (np. podnosząc duży ciężar na wysokość, gdy jest tej energii za dużo i opuszczać produkując energię, gdy jest jej za mało, często tym ciężarem jest woda i mowa wtedy o elektrowniach szczytowo – pompowych),
• w energii kinetycznej (rozpędzić jakiś ciężar, gdy energii jest za dużo, a potem odzyskać ją wyhamowując ten ciężar – tak działają zasobniki kinetyczne zwane też flywheelami),
• w pewnym sensie można zmagazynować energię rozgrzewając jakiś materiał, tyle tylko że ciężko ją później z powrotem zamienić na energię elektryczną,
• w energii wiązań chemicznych – albo pierwiastków (patrz wodór i ogniwa paliwowe) albo dużo częściej komponentów nazywanych bateriami.

Ten ostatni mechanizm jest najbardziej powszechny – od lat gromadzimy tak energię elektryczną do rozruchu pojazdów (akumulatory – choć niektórzy z nas pamiętają jeszcze też ręczne rozruszniki w motocyklach i samochodach), zasilania urządzeń przenośnych (od latarek, kalkulatorów, radyjek po dzisiejsze smartfony, tablety, zegarki, słuchawki, głośniki przenośne itp.) oraz od ok. 2009 r. (pierwsza generacja Nissana Leaf), do zasilania elektrycznych pojazdów (dziś już niemal każdego rodzaju) – od aut osobowych, przez dostawcze, autobusy po samochody ciężarowe i pojazdy specjalne. Baterie – akumulatory są różne, oparte o różne procesy elektrochemiczne i technologie materiałowe. Najbardziej powszechne są wciąż akumulatory kwasowo-ołowiowe (w różnych wykonaniach wciąż dominują w np. samochodach), ale dla nikogo też już nie jest tajemnicą, że w urządzeniach przenośnych i pojazdach elektrycznych dominują inne technologie ze względu na dużo lepszy stosunek pojemności (w sensie ilości przechowywanej energii elektrycznej) do ich rozmiaru i masy (NMC, LFP a ostatnio również mowa o Na-ion oraz solid-state electrolyte). Ponieważ w ostatniej dekadzie baterie znacząco poprawiły swoje parametry technologiczne (liczbę cykli ładowania, most termiczny, dostępność różnych form i kształtów) oraz sukcesywnie obniżały swoją cenę stały się atrakcyjną alternatywą również w kontekście budowy dużych systemów zdolnych do współpracy z systemami elektroenergetycznymi.

Rysunek 3. Zasobniki energii jako wsparcie stabilności na złożonym rynku energii. Rysunek wygenerowany z zastosowaniem sztucznej inteligencji.

Nietrudno się domyślić, że taki zasobnik energii bardzo wspiera możliwości stabilizowania systemu: w dużym skrócie dość szybko jest w stanie zużyć nadwyżki energii do swojego naładowania, a gdy tej energii w systemie brakuje – do swojego rozładowania. Na naszym przykładzie (z wagą na rysunku powyżej) pełni rolę swojego rodzaju amortyzatora – i to zarówno po stronie wytwórców jak i konsumentów. W konsekwencji operatorzy i gracze na rynku energii elektrycznej dostają nowe narzędzie – bateryjny zasobnik energii elektrycznej (z angielskiego Battery Energy Storage System) – w skrócie BESS.

Co to jest system BESS?

Jak sama nazwa wskazuje BESS to system – a nie pojedyncze urządzenie czy nawet zbiór takich urządzeń. Nie ma jednego rynkowego standardu budowy systemu BESS, ale jest w takich parkach (często systemy BESS nazywane są parkami bateryjnymi) wiele elementów wspólnych, które w zależności od wykonania mogą się od siebie różnić mocą, wyglądem, umiejscowieniem oraz pełnioną rolą. Przyjmijmy na początek taki schemat jak na poniższym rysunku:

Rysunek 4. Uproszczony park BESS. Rysunek wygenerowany z zastosowaniem sztucznej inteligencji.

Głównym elementem większości parków BESS są kontenery. To w nich najczęściej upakowane są moduły bateryjne ustawiana na rackach (stojakach) bateryjnych. Moduły często przypominają wsuwane kasety z zaciskami elektrycznymi i komunikacyjnymi na panelu frontowym. W środku mają pakiety ogniw/cel bateryjnych oraz system BMS, czyli Battery Management System do zarządzania tym lokalnym pakietem, jego ochrony oraz komunikacji ze „światem” zewnętrznym. Warto zapoznać się z tą terminologią, bo często mylone lub używane zamiennie są terminy rack, moduł czy ogniwa i dochodzi do nieporozumień. Pakiety wewnątrz modułów jak i same moduły łączy się szeregowo i równolegle, aby uzyskać pożądaną wartość napięcia wyjściowego oraz sumarycznego prądu.

Rysunek 5. Kontener, rack, moduł, cela – nomenklatura w systemach bateryjnych. Rysunek wygenerowany z zastosowaniem sztucznej inteligencji.

Baterie są komponentem magazynującym energię prądu stałego – typowa bateria typu „paluszek” tak jak moduł bateryjny ma wyraźnie zaznaczony zacisk „plus” i „minus” (direct current – DC). Sieć elektroenergetyczna z kolei stosuje prąd przemienny – sinusoidalnie zmienny (alternating current – AC). Aby jedno z drugim połączyć wybrane urządzenie musi zamienić plus-minus na 50Hz sinus. I do tego celu służą systemy PCS (Power Conversion Systems) – podczas ładowania taki przekształtnik energoelektroniczny pobiera energię z trójfazowej sieci prądu przemiennego i jako sterowany prostownik ładuje nią cele w modułach. W momencie rozładowania baterii robi operację odwrotną: pobiera energię prądu stałego z baterii i zamienia ją na prąd przemienny jako falownik. Z fachowego punktu widzenia to czterokwadrantowy przekształtnik energoelektroniczny. We współczesnych przekształtnikach jakość energii zarówno po stronie DC jak i AC jest bardzo wysoka a sprawność tych przekształtników często przekracza 98%. Najczęściej pojedynczy PCS pracuje na całą grupę modułów bateryjnych.

W kolejnym kroku trzeba energię pojedynczych PCU zebrać w większe grupy oraz dopasować do siebie napięcia wyjściowe falowników oraz typowe dla danego regionu napięcia w systemie elektroenergetycznym. Za typowym PCU będzie więc występował transformator, często z dwoma uzwojeniami pierwotnymi, do których przyłączonych jest od jednego do kilku PCU. Wtórne strony tych transformatorów trafiają do rozdzielnic, często średniego napięcia (to stary, ale wciąż często używany termin, w Polsce typowe poziomy tych napięć to 15kV oraz 20kV). W zależności od mocy systemu transformator ten będzie aparaturą rozdzielczą połączony z lokalną siecią elektroenergetyczną lub (dla dużych parków BESS) poziom napięcia zostanie jeszcze raz podniesiony transformatorem wysokiego napięcia. Oczywiście w wielu miejscach tego złożonego systemu wystąpią układy i systemy pomiarowe, zarówno od strony prądu stałego jak i przemiennego, no i oczywiście liczniki energii między parkiem a siecią elektroenergetyczną do finalnych rozliczeń.

Dodatkowe systemy w parku BESS

Park uzupełniony jest kilkoma dodatkowymi systemami: znaczącą rolę w bilansie wewnętrznym parku odgrywa układ chłodzenia/grzania (heating – ventilation – air conditioning: HVAC). Baterię podczas intensywnej pracy się grzeją – wie to każdy posiadacz smartfona. W konsekwencji w upalne dni moduły bateryjne wymagają chłodzenia. Z drugiej strony baterie też nie mogą pracować (szczególnie z pełną mocą) przy bardzo niskich temperaturach: wtedy wymagają podgrzania. Tymi potrzebami zajmuje się właśnie system HVAC parku – system, który potrafi nabrać imponujących rozmiarów i wymaga dostarczenia sporych mocy.

Dochodzą tu również systemy bezpieczeństwa: zarówno czysto elektrycznego (wiele zabezpieczeń o różnym charakterze w różnych punktach parku BESS) jak i przeciwpożarowego. W zależności od producenta wykorzystane zostaną różne technologie, lecz pojawi się wiele czujników (dymu, ognia, temperatury) oraz systemów gaszenia, zapór ogniowych. Zastosowane zostaną odstępy technologiczne zarówno ze względu na logistykę wewnętrzną (nie są to lekkie ani łatwe w transporcie elementy), jak i zachowanie bezpieczeństwa czy też łatwy dojazd do kluczowych komponentów w parku.

Jak łatwo sobie wyobrazić w takim parku powstanie mnóstwo danych: o charakterze pomiarowym, komunikacyjnym, informacje o statusie urządzeń, ich stanie, bardzo wiele pomiarów o charakterze elektrycznym. Zarządzanie tak złożonym systemem to bardzo odpowiedzialne i trudne zadanie – warto mieć tu zaufanego partnera. Na poziomie parku zarządzaniem zajmują się kontrolery parku często pełniące rolę EMS (Energy Management System – system zarządzania energią), o którym piszemy w osobnym artykule.

Dobrze zaprojektowany i zarządzany system BESS wymaga nie tylko odpowiedniej technologii, ale też partnera, który potrafi połączyć energetykę, automatykę, dane i systemy IT w jeden działający ekosystem. W ConnectPoint realizujemy projekty o podobnym charakterze i opierając się na naszym międzynarodowym doświadczeniu – widzimy w zarządzaniu systemami BESS ogromny potencjał.

The post Czym jest BESS i jak działa bateryjny magazyn energii? appeared first on ConnectPoint.

Towarzyszyli nam również partnerzy wydarzenia – ASTOR oraz Agencja Rynku Energii i CIRE.pl, którzy wspólnie z nami tworzyli przestrzeń do rozmów, spotkań i wymiany wiedzy.

Tematy ważne dla przemysłu, energetyki i utilities

Pierwszy dzień ConnectPoint Insights 2026 poświęciliśmy trzem głównym obszarom: Manufacturing, Energy Efficiency oraz Energy & Utilities. Przedstawiciele m.in. Basell Orlen Polyolefins, Twinings, Veolia ESCO, PGE GiEK i PSE dzielili się doświadczeniami związanymi z wykorzystaniem danych produkcyjnych, digitalizacją, predictive maintenance, efektywnością energetyczną oraz zarządzaniem infrastrukturą. Wspólnym mianownikiem wszystkich wystąpień było praktyczne wykorzystanie danych do lepszego zarządzania produkcją, energią i procesami oraz oczywiście AI.

Po części konferencyjnej przyszedł czas na kolację, networking i mniej formalne rozmowy. To ważny element ConnectPoint Insights, który pozwala kontynuować dyskusje rozpoczęte podczas prezentacji i wymieniać doświadczenia w bardziej swobodnej atmosferze. Tutaj też mieliśmy część artystyczną – występ Teatru Los Fuegos, który zaprezentował widowiskowe lightshow łączące taniec, żonglerkę i akrobatykę z bajkowymi kolorami, fluorescencyjnym body paintingiem oraz efektownymi rekwizytami świetlnymi.

Drugi dzień miał charakter warsztatowy – nasz zespół zaprezentował praktyczne podejście do wykorzystania Smart RDM, danych procesowych, IIoT oraz komunikacji OPC UA, pokazując, jak łączyć dane z różnych systemów przemysłowych w jedno spójne środowisko.

Blisko 100 osób w jednym miejscu

W tegorocznej edycji ConnectPoint Insights uczestniczyło blisko 100 osób. To przedstawiciele branż, firm, a także organizacji – od produkcji i utrzymania ruchu, przez energetykę, automatykę, OT i IT, aż po dane, digitalizację i zarządzanie przedsiębiorstwami.

Ta różnorodność jest jedną z największych wartości wydarzenia. Te same technologie i podobne problemy często wyglądają zupełnie inaczej z perspektywy zakładu produkcyjnego, firmy energetycznej czy operatora infrastruktury. Spotkanie w jednym miejscu daje możliwość porównania tych doświadczeń i spojrzenia na własne projekty z innej perspektywy.

ConnectPoint Insights stało się naszą tradycją

ConnectPoint Insights na stałe wpisało się już w kalendarz wydarzeń – nasz, ale co nas cieszy: także naszych klientów. Choć każda edycja skupia się na innych wyzwaniach rynku i technologii, niezmiennie stawiamy na praktyczne doświadczenia z projektów, rozmowy z ekspertami i przestrzeń do wymiany wiedzy.

Dziękujemy blisko 100 uczestnikom, prelegentom, partnerom i wszystkim osobom zaangażowanym w organizację wydarzenia.

The post ConnectPoint Insights 2026 za nami. Dwa dni rozmów o AI, danych oraz technologii appeared first on ConnectPoint.

Zakres obu certyfikatów obejmuje projektowanie, rozwój, wdrażanie i utrzymanie rozwiązań oraz systemów IT, a także doradztwo informatyczne wspierające automatyzację procesów biznesowych w sektorach przemysłowym, energetycznym i infrastrukturalnym.

ISO 9001 w ConnectPoint

ISO 9001 to jedna z najbardziej rozpoznawalnych na świecie norm dotyczących systemów zarządzania jakością. Określa wymagania, które pomagają organizacjom projektować, realizować i stale doskonalić procesy w sposób uporządkowany, mierzalny oraz zorientowany na potrzeby klienta.

W praktyce system zarządzania zgodny z ISO 9001 obejmuje między innymi:

• jasno określone role, odpowiedzialności i procesy,
• monitorowanie jakości realizowanych usług,
• zarządzanie ryzykami i szansami,
• analizowanie potrzeb i oczekiwań klientów,
• reagowanie na niezgodności i wdrażanie działań korygujących,
• regularną ocenę skuteczności procesów,
• ciągłe doskonalenie organizacji.

Uzyskanie certyfikatu ISO 9001:2015 potwierdza, że ConnectPoint GmbH stosuje systemowe podejście do zarządzania jakością podczas projektowania, wdrażania i utrzymywania rozwiązań IT oraz świadczenia usług konsultingowych.

Certyfikat został wydany 3 sierpnia 2026 roku i jest ważny przez 3 lata.

ConnectPoint GmbH_ISO 9001_certificate_2026_en

ISO/IEC 27001 w ConnectPoint

ISO/IEC 27001 to międzynarodowy standard określający wymagania dla Systemu Zarządzania Bezpieczeństwem Informacji, czyli ISMS – Information Security Management System.

Norma pomaga organizacjom identyfikować i ograniczać ryzyka związane z przetwarzaniem informacji oraz chronić ich:

• poufność, czyli dostęp wyłącznie dla uprawnionych osób,
• integralność, czyli ochronę przed nieautoryzowaną zmianą lub utratą,
• dostępność, czyli możliwość korzystania z informacji i systemów wtedy, gdy są potrzebne.

System zgodny z ISO/IEC 27001 obejmuje nie tylko zabezpieczenia techniczne. Dotyczy także polityk, procedur, odpowiedzialności pracowników, kontroli dostępu, zarządzania incydentami, współpracy z dostawcami, ciągłości działania oraz regularnej oceny ryzyka.

Podobny proces certyfikacji zakończył wcześniej polski oddział ConnectPoint. Norma ISO/IEC 27001 ma szczególne znaczenie w energetyce, sektorze utilities oraz usługach IT, gdzie ochrona danych i niezawodność systemów są podstawą zaufania pomiędzy dostawcą a klientem.

Certyfikat ConnectPoint GmbH został wydany zgodnie z aktualną wersją normy ISO/IEC 27001:2022. Obowiązuje od 4 sierpnia 2026 i jest ważny 3 lata. Certyfikat odwołuje się również do Deklaracji Stosowania, czyli Statement of Applicability, w wersji 1 z 1 czerwca 2026 roku.

ConnectPoint GmbH_ISO 27001_certificate_2026_en

Certyfikaty ISO to wiele korzyści dla klientów i partnerów

Uzyskanie certyfikatów ISO 9001 i ISO/IEC 27001 potwierdza, że jakość usług oraz bezpieczeństwo informacji są zarządzane w ConnectPoint GmbH w sposób spójny, udokumentowany i podlegający regularnej, niezależnej ocenie.

Dla naszych klientów i partnerów oznacza to przede wszystkim:

• Zwiększoną przewidywalność realizacji usług

Zdefiniowane procesy, odpowiedzialności i mechanizmy kontroli pomagają zachować spójny standard działania na kolejnych etapach współpracy – od analizy potrzeb i projektowania rozwiązania po jego wdrożenie, utrzymanie i rozwój.

• Systemowe zarządzanie ryzykiem

Ryzyka związane z jakością, bezpieczeństwem informacji i ciągłością realizacji usług są identyfikowane, oceniane i odpowiednio nadzorowane. Dzięki temu decyzje nie opierają się na reakcjach na pojedyncze problemy, lecz na uporządkowanym procesie zarządzania.

• Ochronę powierzanych informacji

ISO/IEC 27001 potwierdza stosowanie kontrolowanego podejścia do ochrony danych klientów, informacji projektowych, dokumentacji technicznej oraz dostępu do systemów i środowisk IT.

• Regularne audyty i ciągłe doskonalenie

Certyfikacja nie jest jednorazowym działaniem. Utrzymanie certyfikatów wymaga prowadzenia audytów wewnętrznych, przeglądów zarządzania, monitorowania skuteczności procesów oraz przechodzenia niezależnych audytów nadzoru.

• Łatwiejszą współpracę w regulowanych sektorach

Certyfikaty mają szczególne znaczenie dla organizacji działających w energetyce, przemyśle i infrastrukturze. W tych sektorach wymagania dotyczące jakości, bezpieczeństwa, kontroli dostawców oraz zarządzania ryzykiem są często integralną częścią procesów zakupowych i realizacji projektów.

• Większą transparentność i wiarygodność

Certyfikaty wydane przez niezależną jednostkę stanowią zewnętrzne potwierdzenie, że określone procesy ConnectPoint GmbH zostały ocenione pod kątem zgodności z wymaganiami międzynarodowych norm.

Jakość i bezpieczeństwo teraz sformalizowane

Wdrożenie tych dwóch systemów zarządzania w ConnectPoint GmbH oznacza sformalizowanie wcześniejszych standardów, wykorzystywanych w dostarczaniu usług. By potwierdzić te wymagania i otrzymać certyfikację ISO, firma skoordynowała kilka obszarów: zebranie i uporządkowanie dokumentacji, określenie odpowiedzialności, analizę ryzyka, przegląd zabezpieczeń, ujednolicenie sposobu realizowania usług oraz przygotowanie organizacji do audytów.

Uzyskanie certyfikatów nie zamyka procesu stałego podnoszenia standardów w niemieckiej i innych spółkach ConnectPoint, ale jest kolejnym etapem doskonalenia sposobu, w jaki projektujemy rozwiązania, realizujemy projekty i chronimy informacje naszych klientów. 

The post ConnectPoint GmbH z certyfikatami ISO 9001 i ISO/IEC 27001 appeared first on ConnectPoint.