SISTEMA COMPUTACIONAL PARA O MONITORAMENTO E CONTROLE EM TEMPO REAL DE REDES DE ESCOAMENTO

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1 SISTEMA COMPUTACIONAL PARA O MONITORAMENTO E CONTROLE EM TEMPO REAL DE REDES DE ESCOAMENTO Calos de O. Galvão 11, Fancisco V. Basileio 1, Cledson Souto Santana 1, Éica Machado 1, Esthe V. Basileio 1, Buno Catão 1, Andé Gomes 1, Adema Izu 1, Kennedy F. M. Lucena 2, Daio Aloise 3 Abstact. Real-time monitoing and contol of complex and lage-scale pipeline netwoks is complicated by seveal equiements, among them (a) eliability of data acquisition and communication systems, (b) stict time limits between data acquisition and decision of contol action, (c) opeational constaints of a lage numbe of pipeline devices, (d) multi-objective contol, involving economic, opeational, envionmental and institutional objectives and constaints. The SmatPumping system was designed fo meeting such equiements. A simulation-optimization appoach is the stategy adopted fo the netwok state pediction and contol. The simulation module is based on the steady state hydaulics of the fluid flow. The contol is centeed on the pumping systems, especting opeational constaints of tanks and pipes, without educing the poduction and/o demand tagets. Fo eal-time contol, an optimization scheme geneates multiple opeational scenaios, the optimum of them being selected by means of a meta-heuistics appoach. To meet the stict time limits fo deciding the contol stategy, a gid computing achitectue was adopted, instead of conventional dedicated high-pefomance computes. Resumo. A complexidade do monitoamento e contole em tempo eal de edes de tubulações paa escoamento de fluidos decoe de váios fatoes, ente o quais: (a) a confiabilidade dos sistemas de aquisição de dados e comunicação, (b) tempos limites ente a aquisição de dados e a decisão de contole, (c) estições opeacionais de um gande númeo de dispositivos, (d) contole que envolve objetivos e estições econômicas, opeacionais, ambientais e institucionais. O sistema computacional SmatPumping foi pojetado paa atende a esses equisitos. Uma abodagem de simulação-otimização é a estatégia adotada paa a pevisão e o contole do estado da ede. O módulo de simulação é baseado na hidáulica do escoamento em egime pemanente. O contole é centado nos sistemas de bombeamento, espeitando estições opeacionais de esevatóios e dutos, sem eduzi as metas de podução e/ou atendimento de demandas. Paa o contole em tempo eal, um esquema de otimização gea múltiplos cenáios opeacionais, sendo o ótimo selecionado atavés de meta-heuísticas. Paa atende aos equisitos de tempo paa decisão do contole, uma aquitetua de execução em um gid computacional foi adotada, altenativamente ao uso de computadoes dedicados de alto desempenho. Palavas-chave: Sistema computacional, monitoamento, contole, otimização, edes de escoamento. 1 Univesidade Fedeal de Campina Gande, Basil. 2 Cento Fedeal de Educação Tecnológica da Paaíba, Basil. 3 Univesidade Fedeal do Rio Gande do Note, Basil. ST4-9

2 INTRODUÇÃO O monitoamento e contole em tempo eal de complexos sistemas de escoamento, como os de distibuição d água, de peímetos iigados e de escoamento de petóleo, envolve um gande númeo de vaiáveis e paâmetos opeacionais e exige, ente outos equisitos: (a) a confiabilidade dos sistemas de aquisição de dados e comunicação, (b) tempos limites ente a aquisição de dados e a decisão de contole, (c) estições opeacionais de um gande númeo de dispositivos, como esevatóios, bombas, válvulas e dutos, (d) contole multi-objetivo e multi-citéio, envolvendo objetivos e estições econômicas, opeacionais, ambientais e institucionais. Este atigo apesenta o sistema computacional SmatPumping (SP), pojetado paa atende a esses equisitos. O SMART PUMPING: OBJETIVOS E ARQUITETURA O objetivo do sistema computacional, denominado SP, é o monitoamento e contole emotos, distibuídos e em tempo eal do sistema de escoamento de fluidos, de foma a gaanti a máxima eficiência de movimentação e a edução do custo de consumo de enegia, da pessão dos dutos, dos iscos de falhas opeacionais, de pedas e de poluição ambiental. A estatégia de contole é baseada no escalonamento das bombas que deteminam o escoamento na ede. Em outas palavas, dada uma ede de escoamento, o SP busca detemina quando liga e desliga cada bomba da ede, duante um ceto peíodo no futuo (hoizonte de opeação), sob um modelo de simulação hidáulica da ede, uma dada pevisão de vazões em escoamento e um esquema taifáio de enegia elética, objetivando a máxima seguança opeacional e o mínimo custo global. O escalonamento da utilização das bombas deve também atende a estições de vazões e pessões nos dutos (mínimas e máximas), de capacidade de amazenamento dos esevatóios e opeacionais das bombas, válvulas e demais dispositivos do sistema. Além disso, soluções que diminuam a podução não são aceitáveis. A complexidade do sistema de tubulações, a descentalização do comando e a necessidade de toma apidamente decisões consensuais limitam a possibilidade de otimização do escalonamento das bombas do sistema usando os métodos em pática. Po outo lado, a pogessiva automação pemite a implantação de sistemas computacionais de monitoamento e contole do pocesso, com possibilidade de obtenção de esultados elevantes em temos de edução de custos e consumo de enegia, e de iscos ao meio ambiente, aumentando a podução e a seguança opeacional. O sistema SP possui uma aquitetua modula e foi desenvolvido em ambiente Java, paa popociona potabilidade ente platafomas de execução. Os módulos funcionais implementados até o momento são (Figua 1): - O módulo de monitoamento, que captua as infomações sobe o estado da ede em tempo eal: pessões, vazões, níveis de esevatóios, estados de funcionamento das bombas (ligadas/desligadas), etc. Estas infomações podem se adquiidas dietamente do sistema de automação da ede ou de opeadoes humanos. - O módulo de configuação, que manipula as infomações que descevem a ede de escoamento (dutos, bombas, esevatóios, tomadas, válvulas, egistos, etc.), inclusive sua ST4-10

3 topologia. Este módulo incopoa atualizações ecebidas do campo e de decisões opeacionais quanto à desativação ou modificações de elementos físicos da ede, tansmitindo-os a outos módulos do SP que necessitaem dessa infomação. A inteface desse módulo é um edito gáfico de edes de distibuição. Sistema Físico Monitoamento Pevisão Atuação Contole Configuação Simulação Figua 1. Aquitetua do SP. - O módulo de pevisão da podução, que ecebe infomações de sistemas específicos quanto à podução ou demanda pevista nos póximos intevalos de tempo dento do hoizonte de opeação e as epassa ao módulo de contole. - O módulo de simulação, que calcula o compotamento hidáulico da ede (pessões, vazões, pedas de caga, composição do fluido, consumo de enegia, etc.) nos póximos intevalos de tempo dento do hoizonte de opeação, paa dadas pevisões de configuação e podução, paa o estado atual da ede, fonecida pelo monitoamento, e paa o cenáio opeacional pescito pelo contole (bombas ligadas/desligadas). - O módulo de contole, executado em intevalos de avaliação pé-definidos e detemina a melho decisão opeacional paa os intevalos de avaliação no hoizonte de opeação, atavés de otinas de otimização, que levam em conta toda a ede física. A otimização é ealizada com base em geação de cenáios, simulados pelo módulo de simulação, levando em conta os objetivos da opeação (seguança opeacional e ambiental e minimização de custos). A decisão opeacional pescita pelo módulo de contole pode se enviada dietamente ao módulo de atuação, caso essa opção esteja ativa, ou, caso contáio, pode se submetida ao opeado, que pode modificá-la antes da atuação na ede. ST4-11

4 - O módulo de atuação, que é a inteface ente o SP e a ede em campo, caso esteja ativo, ecebe um escalonamento do módulo de contole, executa uma otina de consistência e, caso obtenha sucesso nessa opeação, aplica o escalonamento ao sistema físico. Monitoamento O SP intega infomações monitoadas na ede de dutos, coletadas automaticamente po sensoes distibuídos nos seus elementos. A infomação é continuamente amazenada em um banco de dados, de modo a cia séies históicas, que podeão se utilizadas posteiomente em diagnóstico de falhas, modelagem de pocessos e auditoia do sistema. Quando, po motivo de falha nos sensoes ou na comunicação emota, a infomação do monitoamento em tempo eal não estive disponível, ou não fo confiável po qualque azão, podeão se utilizadas estimativas poduzidas po modelos baseados nos dados históicos. Simulação O módulo de simulação é baseado na hidáulica do escoamento do fluido em egime pemanente paa edes amificadas. Na Figua 2 apesenta-se uma configuação de ede hidáulica amificada que demonsta as potencialidades do SP. Assume-se que a ede é fomada po esevatóios, bombas, dutos e nós. Os esevatóios são classificados em eceptoes e podutoes de fluido. O fluido escoa dos esevatóios podutoes paa os outos elementos da ede e destes paa o esevatóio ecepto. Todos os elementos nas extemidades da ede são esevatóios, ou conjuntos de esevatóios, sendo que, em toda a ede, há apenas um esevatóio (ou conjunto) ecepto de todo o fluido escoado. Alguns esevatóios podem se, ao mesmo tempo, eceptoes e podutoes. Estes esevatóios definem sub-edes dento do sistema. Bombas e esevatóios são conectados atavés de dutos, enquanto que a conexão ente dutos se dá nos nós. A deteminação das pessões e vazões na ede é ealizada atavés de pocedimento numéico iteativo, já que estas vaiáveis são hidaulicamente intedependentes. Foam implementadas egas de mistua de fluidos povenientes de dutos difeentes, que é uma situação típica em edes de escoamento de petóleo. A vaiação de estado ente os intevalos de tempo de simulação é povocada pelo balanço hídico nos esevatóios, sujeita também a mudanças na configuação física da ede e no escalonamento das bombas deteminado pelo módulo de contole. Assim, a cada intevalo de simulação todo o estado hidáulico da ede é novamente calculado. Contole O contole é focado nos sistemas de bombeamento, espeitando estições opeacionais de capacidade de amazenamento dos esevatóios e de pessões e vazões mínimas e máximas nos dutos, sem modifica as metas de escoamento. O pocedimento ótimo de contole em tempo eal é decidido, a cada intevalo de tempo de opeação, atavés de uma abodagem pela qual um esquema de otimização gea múltiplos cenáios opeacionais, sendo o ótimo selecionado atavés de metaheuísticas. Este pocedimento é baseado nas técnicas de Algoitmos Genéticos (AG) (GOLDBERG, 1989) e Vaiable Neighbohood Seach (VNS) (MLADENOVÍC,1997), que utilizam egas heuísticas elacionadas ao compotamento hidáulico e opeacional da ede de ST4-12

5 escoamento. Estas egas têm um papel muito impotante em enconta estatégias de contole viáveis e ótimas no limitado tempo de pocessamento disponível. No SP a função objetivo é o custo com enegia po volume de fluido bombeado paa o esevatóio ecepto do sistema. As vaiáveis de estado coespondem ao estado de cada uma das bombas do sistema em um deteminado tempo, podendo te dois valoes: ligada e desligada. O algoitmo visa, potanto, enconta os valoes dessas vaiáveis paa os quais o esultado da função seja mínimo (chamados valoes ótimos). esev ecepto ub ede 2 ub ede 1 uto b ombase mséie esev pod utoes bom bas emp aalelo b omba mistua de fluidos esev. poduto daede 1 e ub tanque ecepto da sub ede 3 ub ede 3 esev pod utoes Rese vatóio Bom ba Figua 2. Configuação de sistema de escoamento demonstativo das potencialidades do SP. ST4-13

6 Divesas heuísticas têm sido utilizadas em poblemas de ede de escoamento como este (WALSKI, 1999). Os AGs são uma família de modelos computacionais inspiados na Teoia da Evolução, seguindo o pincípio da seleção natual poposto po Dawin (GALVÃO e VALENÇA, 1999). Uma implementação de um algoitmo genético começa com uma população aleatóia de comossomos, os quais epesentam possíveis soluções do poblema a se esolvido. No SP cada comossomo da população consiste em uma solução paa o escalonamento tempoal das bombas, onde cada gene assume os valoes 0 ou 1, que epesentam se uma deteminada bomba está em opeação ou não, em um dado intevalo de tempo, fomando uma matiz bi-dimensional tempo vesus bomba. Dado o elevado custo computacional ineente aos algoitmos genéticos, o gande númeo de possíveis soluções paa o poblema, e a impossibilidade de avaliá-las dento de um tempo aceitável paa uma aplicação em tempo eal, adaptou-se o algoitmo genético clássico intoduzindo opeadoes genéticos modificados e algumas egas de descate de indivíduos. Estas adaptações são baseadas no conceito de viabilidade do comossomo. Um escalonamento de bombas, ou seja, um comossomo, só é consideado viável caso nenhuma estição de seguança do sistema seja violada. Os opeadoes genéticos modificados, aqui chamados de opeadoes diecionados, fazem uso de uma maca intoduzida em cada comossomo no pimeio ponto de inviabilidade po ele povocada. Esta técnica eduz a aleatoiedade do AG e acelea o melhoamento ente geações, eduzindo o tempo necessáio paa convegi. Um outo algoitmo de otimização utilizado no SP é o VNS. O VNS povê uma boa solução paa buscas locais e é também amplamente utilizado na solução de poblemas de busca de um ótimo global (MLADENOVÍC,1997). O VNS não segue uma tajetóia específica, mas exploa vizinhanças de uma solução peviamente encontada que, no caso do SP, é fonecida po um calculado de solução viável que, utilizando egas de opeação, tenta enconta um escalonamento viável de bombas ao longo do tempo. Sobe esta solução são aplicadas egas de vizinhança paa busca de uma nova solução. PROCESSAMENTO PARALELO Um dos aspectos mais inteessantes de heuísticas como o AG ou o VNS é que, emboa elas sejam lentas, a paalelização dos algoitmos é tivial. Uma outa caacteística impotante destes algoitmos é o baixo acoplamento ente as suas divesas taefas, em especial nas implementações multi-populacionais e meste-escavo (CANTÚ-PAZ,1998). Isso facilita a escolha do ambiente de execução, visto que os equisitos da aplicação são facilmente atendidos nas difeentes platafomas de execução paalela. Paa atende aos equisitos de tempo paa decisão do contole, a aquitetua em gid computacional foi adotada, altenativamente ao uso de computadoes dedicados de alto desempenho. Pocessos executados em um ambiente gid utilizam ecusos computacionais espalhados na ede da copoação, incluindo aqueles egulamente utilizados paa atividades de popósito geal (FOSTER et al., 1999). O geenciado do gid, uma camada de softwae intemediáia esponsável pela geência dos ecusos, coodena-os de maneia a ealiza coopeativamente a execução dos pocessos de otimização do contole. O pincipal atativo desta ST4-14

7 solução é pode aloca uma infinidade de ecusos, muitas vezes ociosos, a uma aplicação paalela e fazê-lo a baixo custo, sendo ainda bastante escalável. INTERFACE O SP possui um ambiente amigável de execução que pemite a edição ápida e simples de edes de escoamento, assim como a edição do contole opeacional do sistema de bombeamento e das demandas. Ainda possibilita a edição de estições paa as tubulações (pessões e velocidades), esevatóios (níveis), de modo que alames sejam ativados quando as estições foem atingidas. Além disso, o SP dispõe as saídas dos esultados de foma visual ou impessa, em gáficos e tabelas, com espostas instantâneas ou globais. E possui uma feamenta de auxílio à identificação de eos de edição. Na Figua 3 é apesentada uma tela de ede editada no SP. PERSPECTIVAS FUTURAS DO SP A concepção inicial do SP foi o desenvolvimento de um sistema computacional paa a otimização da opeação de sistemas de escoamento que necessitam de um contole complexo de esevatóios e de estações de bombeamento em tempo eal, objetivando a máxima acionalização econômico-enegética e seguança ambiental. Emboa o SP possa auxilia no dimensionamento e na eabilitação de edes, essas não são taefas pimodiais do mesmo. Assim, constituem novas pespectivas paa o SP toná-lo uma feamenta de dimensionamento otimizado de edes e, aplicável a edes de distibuição que tabalhem com sistemas elevatóios e também com distibuição po gavidade. Figua 3. Visualização de uma ede editada pelo SP. ST4-15

8 AGRADECIMENTOS O softwae SmatPumping foi desenvolvido com ecusos do Ministéio da Ciência e Tecnologia do Basil Fundo Setoial do Petóleo e Gás (CT-PETRO) atavés da Financiadoa de Estudos e Pojetos (FINEP), e ecusos da Petóleo Basileio SA (PETROBRAS). REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS CANTÚ-PAZ, E. A Suvey of Paallel Genetic Algoithms. Technical Repot IlliGAL 97003, Univesity of Illinois at Ubana-Champaign, FOSTER, I., KESSELMAN, C. (editos). The Gid: Bluepint fo a New Computing Infastuctue. Mogan Kaufmann Publishes GALVÃO, C., VALENÇA, M. (og.) Sistemas Inteligentes: Aplicações a Recusos Hídicos e Ciências Ambientais. Ed. Univesidade/UFRGS/ABRH, GOLDBERG, D. Genetic Algoithms in Seach Optimization and Machine Leaning. Addison-Wesley, MLADENOVÍC, N. AND HANSEN, P. Vaiable Neighbohood Seach. Comps. in Opns. Res. 24, ,1997. WALSKI, T. Using Extended peiod Simulation Models fo Design and Simulation. EWRI/ASCE Annual Confeence, "Pepaing fo the 21st Centuy," Tempe, ST4-16

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