Description of power quality at the interface between energy supplier and customer A non-optimal power quality can lead to substantial costs in industrial processes. Therefore the availability and quality of power supply have to be adapted to the necessity of the supplied industrial and technological processes. However, reality looks differently. Problems with power quality increased in the last years. A reason for this trend is also the more and more liberalized energy market, where the number of for example converter-fed drives or sensitive loads, like computer networks, increased substantially. These factors have been contributing e.g. to a sharp increase of harmonics in power supply. Therefore it's absolutely necessary to involve the aspects of power quality into the planning and engineering process. The indicators of power quality like harmonics, voltage dip, flicker etc. have to be determined under the aspect of operation of equipment and processes under a risky nonconformist way. Therewith and also by use of mathematical/numerical models of equipment, processes and electrical network as well one has the chance to describe the complete planning, engineering and running process under the aspects of the electromagnetic compatibility (EMC). The level of power quality of the power supply versus to its loads is the obligatory benchmark of all partners within the same power network and necessary to guarantee a quality-conform, reliable and safe production process. Five examples show how the effect of power quality in order to integrate the results into the engineering and/or planning process of electrical equipment and power supply networks has to be analysed. Furthermore it is shown how a customer can use the results to optimize his power supply structure under a minimum risk related to the process or product and also under the point of view to reduce investments.
Beschreibung der Elektroenergiequalität an der Schnittstelle zwischen Elektroenergieversorgungsnetz und Elektroenergieabnehmer Verstärkt wird in der Industrie sichtbar: eine nicht optimal verfügbare elektrische Energie (EE) kann zu erheblichen Kosten führen; denn nur mit einer optimalen Verfügbarkeit und Qualität der EE, d.h. seiner Elektroenergiequalität (EEQ) ist die Produktion und deren Steuerung gesichert. Doch die Realität sieht anders aus. So hat das Problem der Qualität der EE in den letzten Jahren zugenommen. Der Markt für EE ist offen und der industrielle Elektroenergieverbraucher muss erkennen, dass es gilt den Fokus auf die weitere Entwicklung der Elektroenergieverbraucher, respektive deren verstärkten Einsatz als sensible Verbraucher, beispielsweise Rechnernetze, zu setzten. Folglich ist es absolut notwendig, die Aspekte der Elektroenergiequalität in den Planungs- und Betriebsprozess mit einzubeziehen. Die Kenngrößen der Elektroenergiequalität, wie Oberschwingungen, Spannungseinbrüche oder –senkungen, Flicker, etc., müssen durch ein geeignetes Verfahren, als Vorgehensweise unter dem Aspekt des Risikos eines nichtkonformen Betriebs von Anlagen am Netz, ermittelt werden. Die notwendige Anforderung an ein solches Verfahren, die daraus hervorgehende mathematische und numerische Modellbildung, ist Grundlage der Beschreibung der Betriebsmittel der Netze und der Abnehmer unter Gesichtspunkten der elektromagnetischen Verträglichkeit (EMV). Die Quantität der EMV, gesehen als Elektroenergiequalität einer Vielzahl von Verbrauchern im Elektroenergiesystem, ist der obligatorische Benchmark zwischen allen Partnern im selben Netzverbund. Es gilt dem/den Elektroenergieverbraucher(n) einen qualitätskonformen, d.h. notwendigen und zugleich sicheren Produktionsprozess zu garantieren. Fünf Beispiele zeigen, wie man die Wirkung der Elektroenergiequalität analysiert, und die Ergebnisse im Technik- und/oder Planungsprozess von elektrischen Anlagen und Ausrüstungen (Elektroenergieabnehmer) zum Elektroenergieversorgungsnetz hin integriert. Des weiterem wird gezeigt, wie ein Verbraucher die Ergebnisse benutzen kann, um seine Elektroenergieversorgungsstruktur unter dem minimalen Risiko funktionaler Störung zum Prozess und/oder Produkt (Investment) zu optimieren.