Potencjalne kierunki rozwoju instalacji inteligentnych w budynkach i w urządzeniach mobilnych

Proces unowocześniania struktur instalacji w budynkach, liniach technologicznych zakładów przemysłowych, a także infrastruktury dostarczającej energię na obszarach zurbanizowanych i w urządzeniach mobilnych, w tym również pojazdach, jest możliwy dzięki wykorzystaniu dotychczas zebranych doświadczeń i dostępnych technologii. Celem nadrzędnym jest uzyskanie zdecydowanego obniżenia zużycia energii bez utraty poczucia komfortu przez użytkownika zasilanych urządzeń oraz optymalizacja wykorzystania zasobów OZE pozyskiwanych w ramach technologii DER (ang. Distributed Energy Resources). Obniża się w ten sposób koszty generacji energii elektrycznej i ciepła oraz straty energii powodowane jej przesyłem i dystrybucją.

Budynek (ogólnie obiekt) wyposażony w układy automatyki budynkowej ma układy sterowania poborem mediów energetycznych, które można przystosować do reakcji na sygnały pochodzące z nadrzędnych układów decyzyjnych. Celem takiego działania jest uzyskanie elastyczności odbiorców energii, ale również prosumentów traktowanych jako dostawców energii generowanej na własne potrzeby i wprowadzanej do sieci.

Proces optymalizacji kosztów DER przeprowadza operator, w którego gestii znajduje się zasilany obszar. Na wyższym poziomie zarządzania jest to zadanie operatora systemu dystrybucji energii sieciami średniego i niskiego napięcia.

Pozyskiwanie zagregowanych danych o obciążeniach układu zasilania przez odbiorców (prosumentów), umożliwione dostępem do systemów AMR (ang. Automated Meter Reading) oraz AMM (ang. Advanced Meter Management) pozwala wprowadzić zasady optymalizacji kosztów generacji na poziomie mikrosieci DER. Operator dzięki obróbce danych opisujących parametry źródeł rozproszonych i chwilowy poziom poboru mocy (energii) może określić optymalne obciążenia poszczególnych źródeł (prosumentów) DER oraz wpłynąć na zachowanie się odbiorców określone przez sygnały DSM (ang. Demand Side Management), wymuszające odpowiednie reakcje odbiorców w formie DSR (ang. Demand Side Responce).

Możliwość zarządzania energią – jej generacją w ramach DER, DEG (ang. Dispersed Energy Generation) i jednocześnie zużyciem energii w czasie rzeczywistym RTEM (ang. Real Time Energy Management) – jest cechą obiektu interaktywnego, którym może być budynek, zakład przemysłowy, a także infrastruktura obszaru zurbanizowanego [9].

Przyjęte do realizacji plany sukcesywnego przekształcania gospodarki energetycznej zawierają cele związane z polepszeniem efektywności energetycznej, ograniczeniem emisji dwutlenku węgla, postępem wycofywania elektrowni zużytych technicznie (i moralnie). Jednym z istotnych zagadnień jest bilansowanie mocy wytwórczych stosownie do zmian obciążenia, uwzględniające możliwości uzyskane dzięki DSR – zautomatyzowanej usłudze odpowiedzi odbiorców/prosumentów na zapotrzebowanie sieci dystrybucyjnej/rozdzielczej.

Budynek interaktywny z siecią GEB (ang. Grid-interactive Efficient Building) jest budynkiem energooszczędnym, efektywnym energetycznie, wykorzystującym inteligentne technologie sterowania i lokalne źródła energii odnawialnej, rozpatrywanym jako element systemu DER. Jego interaktywność zapewnić ma elastyczność popytu na energię przy jednoczesnej optymalizacji kosztów energii, kosztów usług sieciowych oraz potrzeb i preferencji użytkowników w sposób ciągły i zintegrowany.

Realizacja DSM i DSR – opisanego sposobu zachowania się odbiorców/prosumentów – wymaga odpowiedniego wyposażenia instalacji elektrycznych zawierających układy wbudowane automatyki – BAS (ang. Building Automation System), BACS (ang. Building Automation and Control System), układy instalacji inteligentnych (ABB, Fibar, KNX, LCN) – posiadających zdolność reagowania na sygnały zewnętrze. Można te cechy odnieść do systemu BIoT (ang. Building Internet of Things) opisanego w [8].

Instalacje inteligentne. Funkcjonalności udostępnione przez GEB

Efekty uzyskane przez wprowadzenie GEB można scharakteryzować jako te, które są pożądane przez dostawców energii oraz korzystne dla jej odbiorców/prosumentów. Wynikają one z następujących cech uzyskanych przez grupę odbiorców przyłączonych do danej sieci dystrybucyjnej, znajdującej się w gestii operatora.

Efektywność energetyczna. Określana jako działania zmierzające do nieustannego zwiększania sprawności odbiorników energii, co powoduje zmniejszanie zużycia energii, jednak zapewnia zachowanie (albo podniesienie) jakości spełnianych funkcji.

Reakcja na zapotrzebowanie. Odpowiedź (DSR) odbiorcy na sygnał DSM wysłany przez system nadrzędny, związany ze zmianą poziomu zużycia energii elektrycznej (ciepła). Sygnały cenowe lub konkretne żądania operatora sieci powodują obniżenie albo zwiększenie (zachęta cenowa – opcja popytowo-podażowa) poziomu pobieranej mocy.

Zarządzanie popytem. Wpływanie na odbiorców/prosumentów powodujące zmianę zapotrzebowania na pobieraną moc (energię) przez odpowiednie strategie określane: efektywnością energetyczną, elastycznością popytu, modyfikacją generacji rozproszonej, technologią magazynowania energii, procesem ładowania akumulatorów pojazdów elektrycznych oraz modyfikacją struktury taryf, w tym stref czasowych dobowych (tygodniowych) cen.

Elastyczność popytu. Zdolność odbiorcy/prosumenta do dostosowania profilu obciążenia budynku (obiektu, obszaru) określonego przez zasady DER na sygnał DSM operatora. Może dotyczyć zarówno odbiorców, jak i prosumentów – elastyczność energetyczna – uruchomienie, odstawienie, dociążenie, odciążenie własnego źródła energii.

Usługi sieciowe. Są świadczone przez GEB, z zadaniem wspierania wytwarzania, przesyłu i dystrybucji energii elektrycznej w sieci bezpośrednio zasilającej odbiorców/prosumentów. Zysk z realizacji usług odpowiada kosztom unikniętym systemu elektroenergetycznego (wytwarzania i dostawy) oraz systemowych (SEE) usług sieciowych, które mogą być świadczone przez efektywne budynki współpracujące z interaktywną siecią. Przedsiębiorstwa użyteczności publicznej i centralnie zorganizowane hurtowe rynki energii elektrycznej w inny sposób zamawiają usługi sieciowe. Zakres usług sieciowych (mikrosieci) może decydować o zakwalifikowaniu DER, zapewniających elastyczność popytu, do udziału w procesach zarządzania pracą sieci związanych z GEB.

Profil obciążenia. Jest określony jako zmienność mocy pobieranej przez użytkowników budynku (obiektu) zapisana w funkcji czasu (doby i jej wielokrotności), odniesiona do zużycia energii elektrycznej i innych nośników energii (paliwo, ciepło sieciowe).

Technologie zarządzania energią. Instalacje inteligentne wyposażone są w czujniki wielu parametrów (rys. 1.), pozwalające określić parametry obiektu potrzebne do opracowania modeli oraz analizy danych wymaganych do zarządzania pracą źródeł DER. Budynki (obiekty) interaktywne przyłączone do sieci są wyposażone w elementy pozwalające na wykorzystanie tych technologii.

Jak zwiększyć wydajność energetyczną? Agregowanie zarządzania GEB w mikrosieci

Osiągnięcie elastyczności popytu przez odbiorców (prosumentów) wymusza zintegrowanie obciążenia wielu odbiorców danej sieci oraz zsumowania mocy źródeł DER w wielu budynkach. Uzyskane w ten sposób wartości tworzą znaczącego odbiorcę mocy (energii) oraz służą jako znaczące, wirtualne źródło mocy (elektrownia wirtualna) dla operatora mikrosieci lub operatora sieci dystrybucyjnej. Działania integrujące pozwolą zwiększyć niezawodność i odporność układu zasilania oraz stanowią podstawę do opracowania procedur zarządzania stroną popytową (DSM) z uwzględnieniem wymagań sieci.

Dzięki agregacji DER może skutecznie konkurować z systemowymi (SEE) źródłami wytwarzania na lokalnych rynkach energii elektrycznej.

Zintegrowane DER – systemy PV i kolektorów słonecznych (ciepło) – a także lokalne mikroelektrownie wiatrowe i wodne, współpracując z systemami magazynowania, mogą spełnić wymagania stawiane przez operatora sieci.

Opisane działania realizuje poprzez swoje programy amerykański urząd ds. badań i rozwoju energetyki NYSERDA (ang. New York State Energy Research and Development Authority), ustanowiony w celu poprawy zarządzania energią w budynkach komercyjnych, małych i średnich przedsiębiorstwach, handlu detalicznym, uniwersytetach i szpitalach, budynkach wielorodzinnych i przemysłowych. Innowacyjne stanowe programy pozwalają zwiększyć wydajność energetyczną, zaoszczędzić pieniądze, wykorzystać energię odnawialną i zmniejszyć zależność od paliw kopalnych [9].

Przystąpienie uczestnika (GEB) do programu zapewnia 30% udział w kosztach, stanowiący zachętę dla właścicieli budynków do instalowania systemów RTEM oferowanych przez wielu wykwalifikowanych dostawców. Systemy można zintegrować z istniejącymi systemami zarządzania budynkiem lub zainstalować bezprzewodowe czujniki i liczniki AMR w celu umożliwienia monitorowania i analizy poboru (generacji) mocy. Uczestnicy mogą również korzystać z systemów RTEM w celu zmniejszenia zużycia w godzinach szczytu i opłat na żądanie. Ponadto systemy zapewniają ciągłe wykrywanie i diagnostykę usterek, analizy predykcyjne oraz informacje w celu optymalizacji wydajności sprzętu dla użytkowników budynku [4, 7, 10, 11, 12, 14].

Systemy RTEM reagują na sygnały wynikające z odpowiedzi odbiorców (DSR) oraz pochodzące od operatora mikrosieci lub innych źródeł – TPA (ang. Third Party Access). Wykorzystują w tym celu układy sterowania istniejących instalacji inteligentnych, rozproszonych źródeł energii (DER) oraz magazynów energii.

Kierunki rozwoju instalacji inteligentnych

Instalacje inteligentne rozwijają się w miarę pojawiania się nowych technologii stosowanych w wyposażeniu technicznym nowych budynków. Obecnie standardem jest dostępność każdego mieszkania do sieci światłowodowej w nowo budowanym budynku. Oznacza to jednocześnie dostępność systemów IoT, BIoT, RTEM do medium transmisyjnego danych i sygnałów sterujących. W ślad za tym pojawia się możliwość optymalizacji współpracy urządzeń stanowiących techniczne wyposażenie budynków. Szczególnie interesująca będzie możliwość optymalizacji współpracy prosumentów przyłączonych do danej mikrosieci.

Zastosowanie AI w obróbce wielkich zbiorów danych, a takimi będą informacje pochodzące z systemów AMR i AMI oraz RTEM, pozwala tworzyć nowe aplikacje, których celem jest optymalizowanie kosztów generacji energii elektrycznej (i ciepła oraz chłodu) w systemach zasilania utworzonych przez mikrosieć zasilającą grupę budynków.

W zakładach przemysłowych reinżyniering linii technologicznych czy modernizacja obejmują również układy automatyki wykonane w technice cyfrowej, stąd łatwo je zintegrować z dowolnymi systemami informatycznymi, w tym również z systemami zarządzania energią.

Podobnie rozwój środków transportu wykorzystujących napędy elektryczne, oznacza możliwość zminimalizowania śladu węglowego w danym środowisku, jeżeli energia do ładowania akumulatorów pochodzi z OZE. Stwarza to jednak kolejne problemy dla operatorów sieci dystrybucyjnych, które są spowodowane znaczącą zmianą profilu energetycznego grupy odbiorców/prosumentów. Ich rozwiązanie możliwe będzie tylko przez modernizację sieci (i jej struktury) oraz daleko idącą automatyzację procesów pomiarowych i decyzyjnych, a także techniki zdalnego sterowania, w tym RTEM.

Ekspansja IoT, IoE, IIoT następuje w dziedzinach gospodarki do tej pory niekojarzonych z optymalizacją. Na przykład rozpoznawanie odpadów, ich składowanie, kompresowanie, kontrola poziomu napełnienia zasobników oraz optymalizacja logistyczna ich utylizacji są w pełni możliwe dzięki zastosowaniu odpowiednich układów pomiarowych i systemu teleinformatycznego.

Na obszarach miasta stosowane są techniki minimalizacji zużycia energii na cele oświetleniowe, bez obniżenia poziomu bezpieczeństwa mieszkańców. Pełne zastosowanie BIoT jest możliwe dzięki nowoczesnemu okablowaniu obiektu uwzględniającemu wszystkie bieżące potrzeby odczuwania zewnętrznego i wewnętrznego. Instalacje budowane są kablami kategorii 5e, 6, 6a oraz światłowodami. Zapewnia to możliwość przesyłu sygnałów telewizyjnych wysokiej jakości jednocześnie z danymi pobieranymi przez system RTEM. Efekty ekonomiczne, które kojarzone są z instalacjami inteligentnymi, to komfort użytkownika oraz racjonalna oszczędność energii.

Instalacje inteligentne. Korzyści i ograniczenia związane z zastosowaniem RTEM

Oddziaływanie systemu RTEM zainstalowanego w grupie budynków ma wpływ na poziom mocy (i energii) pobieranej (i/lub generowanej) przez dany obiekt. Sprawia to, że użytkownicy obiektu zawierają kompromis z dostawcą energii. Polega on na tym, że odbiorcy/prosumenci i dostawcy energii odnoszą pewne korzyści, do których możemy zaliczyć obniżenie kosztów:

• eksploatacji i konserwacji urządzeń i sieci,
• generacji energii,
• instalowania mocy wytwórczej,
• przesyłu i dystrybucji energii,
• strat przesyłu, rozdziału i dystrybucji,
• usług dodatkowych sieci,
• opłat wnoszonych z tytułu obciążenia środowiska.

Korzyści obopólne – odnoszą je dostawcy, jak i odbiorcy energii:

• zwiększona odporność na skoki obciążenia, awarie oraz przypadkowe i naturalne braki podaży OZE dla DER,
• zwiększenie integracji DER, polepszające stabilność podaży energii.

Korzyści odniesione przez odbiorców energii:

• polepszona jakość energii,
• zredukowanie kosztów pobieranych mediów, ponoszonych przez właścicieli/mieszkańców budynków.

Ograniczenia w zastosowaniu RTEM wynikają głównie z niedostosowania instalacji odbiorców do reagowania na sygnały cenowe wysyłane przez dostawcę i operatora. Spowodowane jest to brakiem kompatybilności instalacji inteligentnych oraz przestarzałym wyposażeniem BAS.

Duży wpływ na efekt ekonomiczny mają procedury optymalizacyjne wykorzystujące dane pomiarowe zużycia energii przez odbiorcę końcowego, pochodzące z systemu AMR. Współczesne liczniki rejestrują dane o zużyciu w cyklu od 5 do 60 minut. Operator odczytuje dane w cyklu odpowiadającym zakresowi optymalizacji procesu generacji energii przez DER. Takie działanie umożliwia system AMI (ang. Advanced Metering Infrastructure), pozwalający na dwukierunkową komunikację między operatorem a odbiorcami (GEB). System ten wpływa również na ocenę elastyczności popytu.

Wycena elastyczności popytu powinna określać jej wartość ekonomiczną dla odbiorców, uwzględniającą wymierne korzyści związane z wytwarzaniem energii przez DER. Budynek zaliczony do grupy GEB ma wyższą wartość na rynku nieruchomości, co zwiększa również jego atrakcyjność w razie sprzedaży. Automatyzacja instalacji umożliwia zarządzanie kosztami energii w gospodarstwie domowym, biurze itp. Elastyczność popytu ze strony GEB współpracujących z siecią to obszar z perspektywą silnego rozwoju.

Bilans mocy i oczekiwany efekt optymalizacji kosztu energii

Zastosowany model funkcjonowania obszaru GEB opiera się na maksymalizacji oczekiwanego przez dostawcę dochodu z dostaw energii EDI (ang. Expected Distributor Income), obliczonego dla k-tego dostawcy energii, który określany jest jako zbiór {Ω} współpracujących źródeł energii i użytkowników końcowych.

Moc pobrana P_oj przez i-tego prosumenta/odbiorcę w j-tej godzinie jest sumą mocy dostarczonych przez źródło systemowe P_Sj, własne, odnawialne źródła zasilania P_pi, oraz moc P_BSij dostarczoną z magazynu energii (baterii akumulatorów). Uwzględnia się również moc strat ΔPFLi związanych z dostawą energii do punktu zasilania.

Oczekiwany dochód/koszt, obliczony dla zbioru Ω, uwzględnia zależności: rodzaj źródła, generowaną moc i moc pobraną przez odbiorcę, w j-tej godzinie rozpatrywanego okresu obliczeniowego.

Równanie (1) opisuje bilans mocy w mikrosieci z uwzględnieniem mocy PBSij dostarczonej lub pobranej przez magazyn energii oraz strat mocy w układzie zasilania PFLij.

Porównanie przyrostów kosztów generacji λ_t poszczególnych rodzajów źródeł uwzględniających koszty generowanej mocy opisuje zależność (2):

Zakłada się, że przyrost kosztu mocy P_g generowanej w systemie jest zbliżony do wartości λ_t (2) dla konwencjonalnej elektrowni. Przyrosty kosztów energii wytworzonej przez źródła ekologiczne są obliczane z uwzględnieniem ekwiwalentnego współczynnika kosztów γ dla elektrowni wodnych oraz współczynnika κ dla energii wytworzonej przez farmy wiatrowe albo przez instalację PV. Zbiór jednostek kogeneracyjnych jest wyłączony ze względu na ograniczenia spowodowane zapotrzebowaniem na ciepło, które wpływają na możliwość wytwarzania energii elektrycznej.

Optimum kosztów jest osiągnięte wówczas, kiedy przyrosty kosztów generacji energii są identyczne dla wszystkich współpracujących źródeł, obciążanych w taki sposób, aby osiągnąć stan opisany zależnością (2). Struktura rozpatrywanego systemu, pokazana na rysunku 2., składa się z czterech rodzajów jednostek. Do źródeł energii określanych jako ekologiczne zaliczane są elektrownie wiatrowe, wodne i fotowoltaiczne. Wymienione klasy źródeł energii zależą od ograniczeń pogodowych, działają w pobliżu miejsca poboru generowanej energii z należytym poszanowaniem naturalnej struktury środowiska. Bliskość miejsc pozyskania i zużycia generowanej energii oznacza ograniczenie strat mocy spowodowanych przesyłem energii. Jej przesył na większe odległości jest nieopłacalny, ale czasami konieczny. Ostateczna cena dostarczonej energii liczona jest jako wartość średnia, określona w umowie pomiędzy elektrownią a hurtowym dostawcą energii, ale w rzeczywistości powinna być obliczana lub modyfikowana, w określonym zakresie, w czasie rzeczywistym przez biuro operatora systemu RTEM.

Ramy procedur optymalizacyjnych uwzględniają: prognozę obciążenia systemu w krótkim horyzoncie czasowym, zapotrzebowanie mocy jako odpowiedź na politykę popytowo-podażową, stany rzeczywiste i przewidywane źródeł DER oraz sieci elektroenergetycznej. Są one dostosowane do wymagań i możliwości konkretnych obiektów. Porównanie kosztów wytwarzania różnych rodzajów źródeł energii pozwala uporządkować zbiór jednostek współpracujących w mikrosieci ze względu na przyrost współczynnika λ (lub γ lub κ), co pozwala uzyskać koszt minimalny określony zależnością (3).

Cena mocy i energii w odniesieniu do źródeł ekologicznych zależy od decyzji operatora LRE – lokalnego rynku energii. Jeśli decyzja jest optymalna, koszty będą spełnione w każdej chwili t zgodnie z relacją (3):

Zaproponowana funkcja kryterium, oparta na algebrze decyzyjnej, wspiera opcje wybrane w celu optymalizacji rozpływów mocy w rozważanym systemie w oparciu o przyjęte kryterium opisane jako (4):

gdzie:

EMV(C_i) – oczekiwana wartość pieniężna decyzji przy danym prawdopodobieństwie zapotrzebowania na moc,

S_i – prawdopodobieństwo osiągnięcia rzeczywistej wartości zadanego zapotrzebowania na moc.

Podsumowanie

Coraz częściej pojawiać się będzie problem optymalizacji obciążenia sieci spowodowanego poborem energii przez ładowarki akumulatorów trakcyjnych w samochodach elektrycznych oraz obecnością źródeł prosumentów (DER, DEG).

Wprowadzenie zasady samowystarczalności energetycznej budynku (obszaru zurbanizowanego) w ramach DER przez zastosowanie własnych źródeł zasilania można zrealizować częściowo przez zautomatyzowanie procesu generacji, korzystając z modelu GEB – budynku efektywnego energetycznie, współpracującego z mikrosiecią zasilaną między innymi przez źródła OZE. Warunkiem jest odpowiedni poziom zautomatyzowania sieci dostarczających energię elektryczną ze źródeł systemowych systemu elektroenergetycznego.

Przy założeniu, że celem jest uzyskanie możliwie wysokiej sprawności energetycznej budynku inteligentnego, można przywołać zasady wynikające ze społecznej odpowiedzialności biznesu CSR (ang. Corporate Social Responsibility). Ta koncepcja wymaga, aby przedsiębiorstwa na etapie budowania swojej strategii uwzględniały interesy społeczne i ochronę środowiska z poszanowaniem wymagań współpracujących stron. Będzie to szczególnie istotne w przypadku instalowania elektrowni SMR (ang. Small Modular Reactor) przez większe zakłady przemysłowe.

Rozwój zastosowań IoT oznacza także, między innymi, inwestycje w zasoby ludzkie, w ochronę środowiska i relacje z organizacjami mającymi wpływ na efektywność gospodarczą oraz innowacyjność.

Literatura

1. Finder Polska Sp.z o.o., Jak automatyka budynkowa pomaga oszczędzać energię elektryczną?, elektro.info, nr 1-2/2021, s. 70-71. 
2. http://neo.net.pl/front/page/get/23/osiedla/
3. Malko J. Optymalizacja struktury mocy wytwórczych na rynku lokalnym, Rynek Energii, nr 5 (12)/1997. 
4. Mazur Ł., Bieliński K. S., Assesment of Possibile Reduction in Electricity Consumed by Circulation Lighting in a Selected Facility, Rynek Energii, nr 5(156)/2021, s. 84-90. 
5. Paska J., Wytwarzanie rozproszone energii elektrycznej i ciepła, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2010. 
6. Sroczan E.M., Integracja zarządzania zasobami technicznymi oraz energetycznymi budynków inteligentnych z zastosowaniem BIoT, Wiadomości Elektrotechniczne, nr 5/2021, s. 25-30. 
7. Sroczan E., Funkcjonalności instalacji budynku prosumenta udostępniane przez chmurę i Internet 5G, elektro.info, nr 3/2020, s. 20-24. 
8. Sroczan E.M., Nowoczesne wyposażenie techniczne domu jednorodzinnego, Instalacje Elektryczne, wyd. 2., PWRiL, Warszawa 2019. 
9. Schwartz L. C., Leventis G., Grid-Interactive Efficient Buildings: An Introduction for State and Local Governments, United States: N. p., 2020, Web. doi:10.2172/1619178, https://www.osti.gov/biblio/1619178. 
10. System ABB, free@home, https://new.abb.com/low-voltage/pl/produkty/automatyka-domowa-i-budynkowa/gama-produktow.
11. System bezprzewodowy instalacji inteligentnych www.fibaro.com/pl/why-FIBARO/?
12. System instalacji inteligentnych www.lcnpolska.pl/
13. Szczerbowski R., Generacja rozproszona oraz sieci Smart Grid – wirtualne elektrownie, Polityka Energetyczna, t. 14, zesz. 2, 2011, s. 391-402. 
14. Świątek J., Kazirodek P., Systemy zarządzania dystrybucją energii w energetyce rozproszonej, elektro.info, nr 3/2020, s. 66-70. 
15. Ustawa z dnia 19 lipca 2019 r. o zmianie ustawy o odnawialnych źródłach energii oraz niektórych innych ustaw. Dz.U. 14.08.2019, poz. 1524.
16. Wesołowski K., Systemy radiokomunikacji ruchomej, w. 3, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności WKŁ 2006, www.gsma.com/spectrum/wp content/uploads/2014/05/WRC-15-Public-Policy-Position-Paper-FINAL-ENGLISH.pdf 
17. www.gsma.com/spectrum/wp content/uploads/2014/05/WRC-15-Public-Policy-Position-Paper-FINAL-ENGLISH.pdf 

Chcesz być na bieżąco? Zapisz się do naszego newslettera!