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Artigo originalmente publicado nas pã ginas 12,13, 14, 16, 18 e 20 da ediã à o 139, da Revista InTech Amà rica do Sul. ********

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Elipse Knowledgebase Smart Grid: Automaà à o da Distribuià à o. Artigo originalmente publicado nas pã ginas 12,13, 14, 16, 18 e 20 da ediã à o 139, da Revista InTech Amà rica do Sul. ******** Smart Grid
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Elipse Knowledgebase Smart Grid: Automaà à o da Distribuià à o. Artigo originalmente publicado nas pã ginas 12,13, 14, 16, 18 e 20 da ediã à o 139, da Revista InTech Amà rica do Sul. ******** Smart Grid à certamente a pauta mais discutida no universo das empresas de energia. Poderia ser resumida em um conjunto de novas tecnologias aplicadas à rede, como: mediã à o inteligente, geraã à o distribuã da, carros elã tricos e novas redes de comunicaã à o. à um mundo novo, onde cada consumidor poderã produzir energia e a rede seja talvez um mero coadjuvante em tudo isso. Talvez venhamos a possuir nossa prã³pria geraã à o solar, que serã armazenada nas baterias do carro ou vendida como excedente. Talvez possamos sair de uma situaã à o de escassez para uma situaã à o de abundã ncia de energia. Energia limpa. Porà m, muitos desafios se configuram atã chegarmos a esse ponto. Desde as primeiras empresas de geraã à o e distribuiã à o de energia, na à poca dos pioneiros Thomas Edison e Westinghouse, a indãºstria da energia cresceu e se tornou um serviã o vital e importante em qualquer cadeia produtiva. No entanto, esta mesma indãºstria sempre evoluiu sem grandes saltos tecnolã³gicos, mas sim atravã s de melhorias contã nuas. Geraà à o centralizada, grandes redes de distribuiã à o e basicamente pouco controle - ou inteligãªncia - sobre a qualidade e disponibilidade de fornecimento foram, desde o inã cio, conceitos ou prã ticas hegemã nicas. Ainda hoje, as empresas dependem das informaã ões dos usuã rios via call center para localizar um problema na rede e usam esta informaã à o, muitas vezes pouco precisa, para calcular os à ndices de qualidade e realimentar seus processos internos. Caso todas essas tendãªncias se concretizem, estaremos a um passo de uma inovaã à o radical em toda a cadeia de produã à o - geraã à o, transmissã o e distribuiã à o - que serã observada tanto no modo de operaã à o e produã à o quanto no modelo de negã³cio e nos produtos comercializados. Um dos principais motores disso Ã, sem dãºvida, a busca da sustentabilidade via reduã à o das emissãµes de gã s carbã nico, atravã s da menor dependãªncia da indãºstria de petrã³leo e gã s e suas implicaã ões geopolã ticas. Do outro lado, o desenvolvimento de novas tecnologias (geraã à o distribuã da, carros elã tricos, etc.) tem potencial de promover, por si sã³, grandes mudanã as. Mas vamos aqui escolher dois pontos que trarã o um impacto considerã vel sobre os sistemas de distribuiã à o: a conexã o de um grande nãºmero de pequenas centrais geradoras e as novas tecnologias de comunicaã à o de dados de baixo custo. A geraã à o distribuã da, que à hoje no Brasil comum sob a forma de Pequenas Centrais Hidrelà tricas (PCHs), deverã, futuramente, ter um papel significativo na matriz energã tica de muitos paã ses, permitindo que a geraã à o proveniente de fontes renovã veis (solar, eã³lica e biomassa) seja injetada e comercializada atravã s da prã³pria rede de distribuiã à o de energia. Isso deverã demandar uma busca por dispositivos de controle e proteã à o mais inteligentes, espalhados geograficamente na rede, e que sejam capazes de garantir a qualidade da energia e a seguranã a operativa do sistema elã trico diante de cenã rios de consumo e geraã à o extremamente complexos. Outro grande desafio estã relacionado à regulamentaã à o dessa atividade, e que deverã encontrar um equilã brio em relaã à o aos seguintes aspectos: a seguranã a do sistema elã trico, a correta remuneraã à o do uso do sistema de distribuiã à o e o valor da energia oriundo da geraã à o distribuã da. Jà a comunicaã à o de dados de baixo custo abre um leque de oportunidades nã o somente para o futuro, mas tambã m para o presente. Hoje, jã hã uma quantidade considerã vel de equipamentos inteligentes em campo, como: religadores, chaves automatizadas, reguladores de 1/6 tensã o, bancos de capacitores, medidores de energia, sensores de falta e meteorolã³gicos. A utilizaã à o desses equipamentos jã estã proporcionando um retorno econã mico e benefã cios plenamente mapeados e garantidos a seus usuã rios. O fato de surgirem redes de dados eficientes e de baixo custo, como as redes baseadas na infraestrutura celular e os rã dios digitais com tecnologia mesh, nos permite utilizar, jã no presente, funcionalidades bem mais avanã adas de controle e automaã à o. Se o uso destes equipamentos, executando funã ões autã nomas, jã traz benefã cios, imagine estas aã ões coordenadas, supervisionadas e controladas por centros de controle inteligentes, capazes de associar os recursos da comunicaã à o em tempo real com algoritmos sofisticados responsã veis por otimizar o uso dos ativos e aumentar a qualidade do serviã o. Isso certamente agregarã ainda mais valor e vantagens à operaã à o. Essa transformaã à o pode comeã ar a ser implementada atravã s de diferentes frentes, como: mediã à o e reduã à o das perdas comerciais e tã cnicas, diminuiã à o de tempo de nã o fornecimento e consequente melhoria dos à ndices de qualidade, diminuiã à o de custos operacionais, maior eficã cia das equipes de campo, etc. Se, de fato, essas tecnologias se tornarem economicamente viã veis, elas terã o o poder de transformar o modo como atualmente sã o operadas as redes de distribuiã à o, abrindo caminho para a consolidaã à o das chamadas smart grids na sociedade. Por onde comeã amos? O candidato natural para ser o nãºcleo da evoluã à o desse grande sistema à o software SCADA, uma vez que ele à responsã vel por gerenciar a coleta de dados e enviar comandos aos equipamentos de campo em tempo real. O primeiro passo à conectar e monitorar os equipamentos de campo que estã o sem supervisã o; o segundo passo à controlar a distã ncia de modo centralizado; e o terceiro passo à integrar dados de vã rios sistemas e utilizar inteligãªncia centralizada para aperfeiã oar a operaã à o. O resultado de tudo isso à um sistema único, capaz de executar comandos e exibir resultados que otimizam a operaã à o da rede em diversos aspectos: qualidade, perdas, disponibilidade, economia dos custos operacionais com as equipes de campo e gestã o eficiente de ativos, fazendo com que o sistema de tempo real se torne um mã³dulo importantã ssimo do DMS (Distribution Management System) da empresa. A maior parte das empresas tem iniciativas nesse sentido no Brasil. Muitas delas utilizam as redes pãºblicas de dados baseadas no padrã o GPRS provido pelas companhias de telefonia mã³vel; outras, via uma infraestrutura prã³pria de rã dios digitais de modo a implementar as redes de dados privadas, operando em livres frequãªncias. Somente algumas intervenã ões anuais em cada religador, por exemplo, sã o suficientes para executar o payback da implantaã à o do sistema e de toda a rede de comunicaã à o. Um estudo feito pela CELESC, publicado no SENDI 2010, revela que apenas a economia gerada para substituir as intervenã ões em campo por comandos remotos faz com que o payback do sistema, incluindo a comunicaã à o, seja realizado em torno de 12 meses para 400 equipamentos de campo. à um nãºmero surpreendente, visto nã o terem sido contabilizadas a diminuiã à o da energia nã o fornecida, nem o impacto sobre os à ndices de qualidade. DMS - Primeiro passo para o Smart Grid A seguir temos um diagrama funcional resumido do DMS: Alà m de integrar os dados de uma sã rie de outros sistemas que antes eram operados de forma isolada, o DMS tambã m integra diversos aplicativos que tãªm como objetivo a otimizaã à o da rede e dos procedimentos de operaã à o. Vejamos alguns algoritmos que fazem parte do DMS e que podemos executar, obtendo grandes benefã cios, desde que tenhamos alguns sistemas de operaã à o integrados ao SCADA. Processador Topológico Módulo que permite ao operador realizar a rã pida identificaã à o dos trechos desenergizados no sistema de distribuiã à o e acompanhar, em tempo real, os importantes indicadores de continuidade estabelecidos pela ANEEL (Agência Nacional de Energia Elà trica): DEC (Duraà à o Equivalente de Interrupà à o por Unidade Consumidora), FEC (Frequência Equivalente de Interrupà à o por Unidade Consumidora), DIC (Duraà à o de Interrupà à o Individual por Unidade Consumidora) e FIC (Frequência de Interrupà à o Individual por Unidade Consumidora). Tais indicadores podem ser 2/6 utilizados para balizar a tomada de decisã o em situaã ões de desligamentos que necessitem de uma rã pida e eficiente aã à o de recomposiã à o. Este algoritmo utiliza informaã ões do cadastro elã trico e do sistema de automaã à o para montar o modelo topolã³gico da rede e identificar, em tempo real, os caminhos elã tricos existentes entre os dispositivos do sistema. A Figura 1 apresenta o resultado do processador topolã³gico em um alimentador com trechos desenergizados. Figura 1: Indicaà à o grã fica dos trechos desenergizados identificados pelo Processador Topológico Alocador de Cargas Utiliza informaã ões provenientes de curvas tã picas de consumo e dos sistemas SCADA e comercial, bem como o cadastro de rede, para estimar a potãªncia ativa e reativa consumida por cada unidade consumidora. Dessa forma, o Alocador de Cargas cria um cenã rio consistente de carregamento instantã neo da rede de distribuiã à o, possibilitando uma boa aproximaã à o sobre a curva de carga de cada consumidor. Esse mã³dulo torna-se necessã rio uma vez que, atualmente, a grande maioria dos consumidores nã o possui medidores eletrã nicos com suporte à telemetria, criando-se a necessidade de que uma ferramenta matemã tica auxilie na construã à o de um cenã rio de carregamento consistente. Esse mã³dulo à essencial para a realizaã à o das seguintes tarefas: Anà lises on-line das condiã ões de carregamento e tensã o em toda a rede de distribuiã à o, auxiliando na melhoria dos à ndices de qualidade, reduã à o de perdas tã cnicas e preservaã à o dos ativos da empresa;anã lise do comportamento do sistema diante das aã ões de transferãªncia de cargas e recomposiã à o do sistema, evitando desligamentos indevidos;fornecer cenã rios consistentes para a elaboraã à o de anã lises de planejamento, prã e pã³s-operaã à o;auxiliar no gerenciamento do reativo da rede (verificaã à o da influãªncia de banco de capacitores e reguladores de tensã o);fornecer dados consistentes para os mã³dulos, assim como os dados de otimizaã à o do ponto de operaã à o, controle Volt/Var e recomposiã à o automã tica do sistema. Fluxo de Potência Calcula o estado do sistema elã trico (mã³dulo de tensã o e à ngulo para cada nã³), o fluxo de potãªncia ativa e reativa que circula em cada trecho da rede e a potãªncia ativa e reativa injetada/absorvida em cada nã³ elã trico. Este mã³dulo pode ser utilizado na elaboraã à o de diferentes atividades, tais como: Cà lculo, em tempo real, de medidas elã tricas em pontos sem supervisã o;verificaã à o do impacto de aã ões de controle; Auxà lio à prã -operaã à o durante a elaboraã à o de ordens de manobras; Auxà lio ao planejamento da rede de distribuiã à o;criaã à o de um ambiente de simulaã à o voltado ao treinamento e certificaã à o de operadores. Quando utilizado para calcular medidas onde nã o existe supervisã o, esse mã³dulo permite que o operador controle, por exemplo, a tensã o ao longo da rede de distribuiã à o. Isso possibilita que o operador tome aã ões preventivas que faã am com que a qualidade da energia fornecida permaneã a dentro dos padrãµes exigidos pela ANEEL. Como ferramenta de simulaã à o, o fluxo de potãªncia pode ser utilizado pelo operador para verificar se a manobra que estã prestes a ser executada irã ou nã o causar alguma violaã à o de limite operacional. Essa conferãªncia pode ser executada, por exemplo, antes de efetuar aã ões crã ticas de transferãªncia de carga ou de recomposiã à o do sistema. Em atividades relacionadas à prã -operaã à o, o fluxo de potãªncia pode ser utilizado para auxiliar na elaboraã à o e avaliaã à o das ordens de manobras, permitindo simular diferentes aã ões (abertura e fechamento de chaves e disjuntores), e possibilitando analisar os impactos gerados pelas mesmas sobre o sistema elã trico. Jà nas atividades de pã³s-operaã à o, esse mã³dulo possibilita reconstruir um cenã rio passado e avaliar as aã ões tomadas pelos operadores durante a ocorrãªncia de eventos nã o planejados. No planejamento, esse mã³dulo pode ser utilizado para simular o comportamento elã trico do sistema mediante: o crescimento de carga, a expansã o do sistema de distribuiã à o, a alocaã à o 3/6 de banco de capacitores, o recondutoramento de trechos de rede, entre outros. Desse modo, auxilia os projetistas a melhor identificar a necessidade de novas obras e aã ões corretivas. Por se tratar de uma ferramenta de simulaã à o capaz de calcular o estado elã trico do sistema perante diferentes aã ões de controle, quando integrado ao sistema SCADA, esse mã³dulo permite construir um ambiente realista e eficiente de treinamento e certificaã à o de operadores. Assim, novos operadores podem ser treinados de forma segura e eficiente, em um ambiente didã tico e propã cio para a disseminaã à o de conhecimentos entre os profissionais envolvidos na operaã à o do sistema. A utilizaã à o do mã³dulo de fluxo de potãªncia integrado ao sistema SCADA proporciona os seguintes benefã cios: Reduà à o do nãºmero de desligamentos devido a atuaã ões indevidas;reduã à o do nãºmero de erros de operaã à o;planejamento mais preciso da rede de distribuiã à o;melhoria nos à ndices de disponibilidade e qualidade de tensã o;agilidade no treinamento e capacitaã à o dos operadores. Anà lise do Perfil de Tensà o Anà lise 3D das Tensões Figura 2: Resultados para anã lise da tensã o ao longo de um alimentador Estimador de Estados Algoritmo que permite identificar e corrigir medidas portadoras de erros grosseiros no sistema de telemetria de variã veis elã tricas. à capaz de identificar discrepã ncias tanto em medidas analã³gicas quanto em estados de chaves e disjuntores. Esse mã³dulo serve tambã m para montar cenã rios consistentes de simulaã à o para outros mã³dulos. Com a utilizaã à o do estimador de estados, à possã vel estimar valores de tensã o (mã³dulo e à ngulo), potãªncia ativa e reativa, estado de chaves/disjuntores e a posiã à o de tap de transformadores em qualquer ponto da rede. Essa caracterã stica permite que a supervisã o de variã veis elã tricas seja realizada mesmo onde nã o exista um sistema de mediã à o. O estado elã trico consistido pelo estimador pode ser salvo em uma base de dados histã³rica, no formato de snapshots, para que simulaã ões baseadas em fluxo de potãªncia sejam facilmente realizadas com base em cenã rios passados. Seus principais benefã cios sã o: Evita que erros de operaã à o ocorram devido a valores incorretos provenientes do sistema de mediã à o;ã uma ferramenta de auxã lio à manutenã à o do sistema de mediã à o;previne problemas de saturaã à o de TCs (Transdutores de Corrente); Cria snapshots consistentes do sistema, que podem ser utilizados para prover simulaã ões de anã lise e treinamento;possibilita obter maior abrangãªncia na supervisã o do sistema, uma vez que à possã vel monitorar o comportamento elã trico em pontos onde nã o exista supervisã o. Localizaà à o de Faltas Com base em informaã ões de religadores, sensores de falta, medidores horo-sazonais e banco de dados GIS, este mã³dulo à capaz de reconhecer trechos da rede de distribuiã à o que se encontram desenergizados e calcular os locais com maior probabilidade que a falta tenha ocorrido. Dessa forma, o operador pode auxiliar as equipes de campo na à rdua tarefa de localizar a causa do desligamento, agilizando o isolamento do defeito e o restabelecimento do serviã o, tudo isso sem precisar sair do centro de controle. Caso o algoritmo nã o possua informaã à o suficiente para localizar a falta, este apresenta ao operador uma sequãªncia de operaã ões em chaves e religadores (operaã ões sobre a falta) que tornem possã vel a rã pida localizaã à o da falta. Uma vez identificado o local da causa do desligamento, ele pode ser ilustrado graficamente em um ambiente georeferenciado, como o apresentado na Figura 3 que utiliza o Google Earth TM como interface grã fica. Figura 3: Indicaà à o do provã vel local da falta na rede de distribuiã à o Seus principais benefã cios sã o: 4/6 Melhoria dos à ndices de qualidade (DIC e DMIC);Melhoria da eficiãªncia operacional devido à localizaã à o automã tica da falha, economizando o tempo das equipes de campo;melhoria da seguranã a e agilidade dos procedimentos operacionais devido a maior integraã à o entre o centro de controle e as equipes de campo;aumento da vida útil dos equipamentos devido à diminuiã à o das operaã ões de chaveamento sobre o curto para tentar localizar a falha;melhoria da seguranã a operacional devido a maior assertividade das manobras. Isolamento de Faltas Uma vez localizada a falta, esse mã³dulo indica as manobras que devem ser executadas para que o trecho defeituoso seja devidamente isolado. Caso o sistema de distribuiã à o possua um nãºmero considerã vel de equipamentos de manobra automatizados, o operador poderã optar para que uma primeira aã à o de isolamento seja realizada. Isso acontece via o sistema de automaã à o e, apã³s a chegada da equipe de manutenã à o em campo, permite realizar o isolamento de forma mais precisa e pontual. Esse mã³dulo tambã m pode considerar as caracterã sticas de equipamentos automatizados, possibilitando prover a adequaã à o de funã ões de proteã à o, como, por exemplo, o religamento automã tico (79) e a proteã à o temporizada de neutro (51N). Os benefã cios trazidos por esse mã³dulo sã o: Agilidade e rapidez na tarefa de isolamento, reduzindo os riscos de acidentes à sociedade e à s equipes de manutenã à o;maior aproveitamento da estrutura de automaã à o, permitindo que o isolamento seja realizado em duas etapas, uma automatizada e outra manual;coordenaã à o entre as tarefas de isolamento e adequaã à o das funã ões de proteã à o existentes nos equipamentos automatizados;fornece recursos para que o pessoal de operaã à o auxilie os operadores na identificaã à o das chaves a serem operadas em campo. Recomposià à o Pós-Falta Uma vez detectada uma falha que tenha sido devidamente isolada, esse mã³dulo à capaz de auxiliar o operador a restabelecer o serviã o de forma segura e otimizada, calculando o melhor conjunto de manobras capazes de reduzir, ao mã ximo, o impacto da falta sobre o sistema de distribuiã à o. Para isso, esse mã³dulo utiliza o cadastro elã trico da rede, a configuraã à o do sistema de proteã à o e a modelagem de carregamento do sistema. Os trechos escolhidos para serem reenergizados podem ser selecionados em funã à o de diferentes critã rios: nãºmero de clientes reenergizados, total de carga restabelecida, menor impacto nos à ndices de continuidade, restabelecimento de carga prioritã ria, nãºmero de equipamentos manobrados e distã ncia entre os equipamentos manobrados. Da mesma forma como no isolamento, o operador pode escolher que esse mã³dulo considere, na elaboraã à o da ordem de manobras, apenas o conjunto de equipamentos automatizados, reduzindo, em alguns segundos, o tempo total necessã rio para o restabelecimento. Obviamente, quanto maior for o nãºmero de dispositivos de manobras com capacidade de telecomando, maior serã a eficiãªncia desse mã³dulo. Após efetuar as manobras com base nos equipamentos automatizados, um novo conjunto de manobras em campo pode ser calculado de forma a restringir ainda mais o impacto da falta sobre o sistema de distribuiã à o. Os benefã cios advindos da utilizaã à o desse mã³dulo podem ser resumidos em: Metodologia bem definida para conduzir o operador em situaã ões crã ticas de restabelecimento, possibilitando otimizar as manobras com base em diferentes critã rios de escolha;melhoria nos à ndices de qualidade (DIC e DMIC);Reduà à o dos riscos de atuaã à o do sistema de proteã à o durante a etapa de transferãªncia de carga;previne que equipamentos tenham seus limites oper
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