Metodologia para Restabelecimento de Energia Elétrica a partir de Chaves Telecomandadas

Transcrição

1 1 Metodologia para Restabelecimento de Energia Elétrica a partir de Chaves Telecomandadas D. P. Bernardon 1, M. Sperandio 1, V. J. Garcia 1, P. A. S. Silva 1, E. F. B. Daza 2, L. Comassetto 2 1. UNIPAMPA, 2. AES Sul Distribuidora Gaúcha Energia SA Resumo - A continuidade no fornecimento de energia elétrica para os consumidores é um obetivo permanente das concessionárias, perseguido com o desenvolvimento de soluções tecnológicas para melhorar o desempenho da recomposição das redes afetadas pela descontinuidade. O propósito maior é minimizar o impacto no número de consumidores afetados, bem como no tempo necessário para correção do defeito e restabelecimento do fornecimento. Uma das alternativas adotadas é o emprego de chaves telecomandadas, que propiciam realizar transferências de cargas em tempo real, resultando no restabelecimento de energia mais ágil. Assim, a proposta deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para restabelecimento de energia elétrica a partir do uso de chaves telecomandadas, considerando a validação da viabilidade técnica das manobras em tempo real por meio de simulações computacionais. Estudos de casos na área de concessão da AES Sul, distribuidora gaúcha de energia, serão apresentados. Palavras-chaves - Análise multicriterial, chaves telecomandadas, fluxo de potência, redes de distribuição, restabelecimento de energia elétrica. I. INTRODUÇÃO As concessionárias de energia elétrica têm continuamente empregado esforços no sentido de melhorar a continuidade da energia elétrica fornecida aos seus consumidores. Isso representa não apenas conforto e satisfação para os consumidores, mas também necessidade cada vez maior para as atividades comerciais e industriais, uma vez que as interrupções comprometem sua produção. Por outro lado, estas são inevitáveis para a execução de obras de expansão do sistema, para manutenções preventivas e corretivas em D. P. Bernardon, Universidade Federal do Pampa, Av. Tiaraú, 810 Alegrete/RS, , Brasil ( danielbernardon@unipampa.edu.br). V. J. Garcia, Universidade Federal do Pampa, Av. Tiaraú, 810 Alegrete/RS, , Brasil ( vinicius.garcia@unipampa.edu.br). M. Sperandio, Universidade Federal do Pampa, Av. Tiaraú, 810 Alegrete/RS, , Brasil ( sperandio.m@gmail.com). P. A. S. Silva, Universidade Federal do Pampa, Av. Tiaraú, 810 Alegrete/RS, , Brasil ( paulosehn.s@gmail.com). E. F. B. Daza, AES Sul - Distribuidora Gaúcha de Energia S/A, Rua Presidente Roosevelt, 68, São Leopoldo/RS, , Brasil ( eric.daza@aes.com). L. Comassetto, AES Sul - Distribuidora Gaúcha de Energia S/A, Rua Presidente Roosevelt, 68, São Leopoldo/RS, , Brasil ( lorenzo.comassetto@aes.com). componentes da rede ou, ainda, pela atuação de dispositivos de proteção em decorrência de defeitos [1]. Nos casos de contingência, desea-se que a solução sea identificada rapidamente, restringindo ao mínimo a área desenergizada. De uma maneira geral, quando ocorrer um defeito em um ponto qualquer da rede, as seguintes ações devem ser tomadas: identificar o local onde o defeito ocorreu; isolar a menor parte possível do sistema através da abertura de chaves; manobrar as chaves para restabelecer o suprimento para os consumidores a usante do bloco isolado; corrigir o problema; realizar novas manobras de chaves para retornar ao estado normal das redes. Uma solução cada vez mais empregada pelas concessionárias de energia, para obter tempos de restabelecimento de energia elétrica adequados e cumprir metas de desempenho, é o uso de sistemas de automação nas redes de distribuição, por exemplo, chaves telecomandadas. Tais equipamentos têm se mostrado economicamente viáveis, devido ao surgimento de um grande número de fornecedores de equipamentos para automação e de novas tecnologias de comunicação [2]. O emprego de uma metodologia eficiente para operação destes equipamentos é de suma importância para as concessionárias, com intuito de garantir a viabilidade técnica das manobras, reduzindo o tempo de restauração da energia. Assim, o obetivo deste trabalho é desenvolver uma metodologia para restabelecimento de energia elétrica a partir do uso de chaves telecomandadas, considerando a validação da viabilidade técnica das transferências de cargas em tempo real por meio de simulações computacionais. A proposta é definir a melhor opção para as transferências de cargas usando as chaves telecomandadas, após contingências, a partir de métodos de tomada de decisão multicriterial. Para isto, este trabalho utiliza o método de Bellman-Zadeh [3], que usa algoritmo fuzzy, se mostrando eficiente para a solução de questões envolvendo múltiplos critérios. Outra vantagem deste método é que a solução encontrada sempre pertence à área de comprometimento de Pareto [4]. Como resultado, é definida rapidamente a melhor configuração após contingência, atendendo as funções obetivo definidas, sem violar as restrições estabelecidas. Assim, os operadores podem realizar as transferências de carga, a partir das chaves telecomandadas, com agilidade e segurança, visto que é precedido de simulações computacionais que indicam as chaves a serem manobradas e asseguram a viabilidade técnica das transferências das cargas. Para análise da metodologia, a ferramenta é aplicada em uma região piloto da AES Sul Distribuidora Gaúcha de Energia SA.

2 2 A redução de deslocamento de equipes e a melhoria nos indicadores de índices de continuidade [5] caracterizam os maiores benefícios para a empresa, ocasionando um diferencial de mercado e, conseqüentemente, ganhos econômicos e de produtividade. Adicionalmente, também são apresentados os algoritmos para representação das redes de distribuição e cálculo do fluxo de potência, visto que são essenciais para análise das transferências de cargas. II. REPRESENTAÇÃO DA TOPOLOGIA ELÉTRICA DAS REDES DE DISTRIBUIÇÃO RADIAIS Uma abordagem usual para representação da topologia elétrica das redes de distribuição é através de matrizes, onde todas as conexões dos elementos são interpretadas, de modo que se consiga reproduzir o mais fiel possível à configuração elétrica real da rede em estudo. Entretanto, para sistemas de distribuição reais, as matrizes têm uma dimensão muito grande, onde a maioria dos elementos é igual a zero, ocasionando um tempo de processamento desnecessário. Por esta razão, desenvolveu-se um método alternativo [6], que considera apenas as informações sobre as ligações que existem de fato, sem o uso de matrizes. Este método permite o cálculo do fluxo de potência e a execução dos algoritmos de otimização de forma mais rápida e simples. Para isto, é preciso definir dois conuntos, um contendo as informações dos nós e outro dos ramos. Como cada ramo é representado por dois nós, um inicial e um final, é necessário que o nó inicial sea o mais próximo da fonte, isto é, da subestação. Esta metodologia permite identificar as dependências entre as redes, equipamentos e cargas, verificando se a configuração está correta e completa. Para representar as conexões entre eles, são atribuídas duas características aos elementos: ϕ - identificação do ramo; β - informação do ramo que alimenta o ramo considerado. O parâmetro ϕ é usado apenas para identificar a ordem dos ramos da rede dentro do conunto de ramos. Optou-se pela ordem numérica crescente. O parâmetro β assume o valor do parâmetro ϕ do ramo que está a montante do ramo considerado. A representação dos parâmetros ϕ e β é ilustrada na Fig ϕ=1 ϕ=2 β=1 1 ϕ=8 β=1 ϕ=3 ϕ=4 ϕ=5 2 β=2 3 β=3 4 β=4 ϕ=6 β=3 Fig. 1: Representação dos parâmetros ϕ e β ϕ=9 β=8 ϕ=7 β=6 7 5 Com esta metodologia, é possível obter o caminho elétrico do sistema radial da Fig. 1, conforme apresentado na Tab. 1. TABELA 1 PARÂMETROS ϕ E β PARA A REDE DA FIG. 1 Nó Nó Característica ϕ Característica β Inicial Final A seguir, são descritos os algoritmos de cálculo do fluxo de potência e de restabelecimento de energia elétrica nas seções III e IV, que levam em consideração esta representação. III. ALGORITMO DE FLUXO DE POTÊNCIA Implementou-se para o cálculo do fluxo de potência em redes de distribuição radiais, o algoritmo de somatório de correntes [7]. Como as cargas elétricas são definidas com um comportamento constante em função da tensão aplicada, isso resulta numa solução não trivial para o cálculo do fluxo de potência, uma vez que a corrente absorvida pelas cargas depende da tensão e esse valor não é conhecido. Dessa maneira, a solução é encontrada somente de forma iterativa, utilizando o seguinte procedimento: 1) Inicialmente, considera-se que a tensão em todos os pontos do alimentador é igual à tensão medida na barra da subestação, ou sea, neste primeiro momento, as quedas de tensão nos condutores primários são desprezadas. Esse dado pode ser recebido automaticamente através dos sistemas de medidas remotas instalados nas subestações. 2) Calculam-se as componentes, ativa e reativa, das correntes primárias absorvidas e/ou inetadas no sistema pelos elementos elétricos (transformadores de distribuição, consumidores primários, bancos de capacitores). 3) O procedimento para se obter as correntes em todos ramos da rede consiste em duas etapas. Na primeira, realiza-se uma pesquisa no conunto de nós, acrescentando os valores de corrente no conunto de ramos. Na segunda, acumulam-se as correntes desde os trechos finais até a subestação. 4) A seguir, determinam-se as respectivas quedas de tensão nos condutores primários. 5) Parte-se da barra da subestação e se obtém as quedas de tensão acumuladas em todos os trechos da rede primária e, conseqüentemente, os valores de tensão em qualquer ponto. 6) Verifica-se a diferença entre o novo valor de tensão para os todos nós da rede primária e o valor anteriormente utilizado. Se essa diferença for suficientemente pequena, a

3 3 solução do cálculo do fluxo de potência foi encontrada e o sistema é dito convergente. Caso contrário, repete-se os passos anteriores a partir do item dois, utilizando as tensões calculadas para a obtenção dos valores de corrente. Realizamse as iterações até que a diferença encontrada sea menor que o valor permissível, o qual foi estipulado em 0,1kV. Esse valor representa menos de 1% de diferença, resultando em valores precisos para as variáveis de estado, sem perder a rapidez de processamento do programa. No término desse processo, definem-se as potências ativa e reativa em todos os ramos do alimentador e, conseqüentemente, as perdas técnicas nos condutores primários. IV. METODOLOGIA PARA RESTABELECIMENTO DE ENERGIA ELÉTRICA Considerando que a chave NF (normalmente fechada) e as chaves NA (normalmente aberta) da Fig. 2 são telecomandadas, o processo de restabelecimento de energia elétrica se dá da seguinte maneira, considerando o desarme do alimentador AL-1: - Defeito a usante da chave NF: abertura da chave telecomandada NF, restabelecendo a energia para os consumidores a montante da chave. Os consumidores a usante da chave ficam sem energia até reparo do defeito e restabelecimento da energia. - Defeito a montante da chave NF: abertura da chave telecomandada NF e fechamento de uma das chaves NA, transferindo os consumidores a usante da chave para o AL-2 ou AL-3. A escolha de qual alimentador receberá os consumidores dependerá do resultado do algoritmo de tomada de decisão multicriterial. Os consumidores a montante da chave ficam sem energia até reparo do defeito e restabelecimento da energia. AL-1 NF U F NA AL-2 NA Fig. 2: Exemplo de rede de distribuição. A. Funções Obetivo e Restrições AL-3 As escolhas das funções obetivo e restrições são de extrema importância para o processo de tomada de decisão multicriterial. Podem ser considerados vários tipos de funções obetivo. O mais usual é a quantidade de consumidores restabelecidos. Outro fator importante é o tempo necessário para restabelecer o fornecimento de energia para esses consumidores. Como este item é difícil de ser calculado diretamente, geralmente ele é medido através do número de chaves escolhidas para realizar as manobras de transferências de cargas. Como restrições, os principais fatores são operar as redes sem sobrecarga nos elementos elétricos, sem violar os austes de proteção e a queda de tensão admissível nas redes primárias. Normalmente, as restrições de não permitir violação dos austes de proteção e da queda de tensão admissível nos alimentadores são definidas como rígidas. Por outro lado, a sobrecarga nos elementos pertencentes às redes elétricas é flexibilizada, por tratar-se de uma situação provisória, ou sea, até que o defeito sea sanado, para retornar a configuração de operação em regime normal. Assim, se aceita um percentual de sobrecarga nos elementos elétricos. De acordo com essas considerações, definiram-se as seguintes funções obetivo e restrições a serem utilizadas nas análises das transferências de cargas em situações de contingências: Funções Obetivo: restabelecer a energia para o número máximo de consumidores; realizar o número mínimo necessário de operações de comutação para transferências de carga. Restrições: manter a radialidade dos sistemas; não permitir sobrecarga nos elementos pertencentes às redes elétricas (trechos de rede, chaves, reguladores de tensão, entre outros) superior ao percentual permitido; Ii Ii max Fsobrec arg a (1) não permitir violação da faixa de tensão admissível nas redes primárias. V V V (2) min max Onde: Fsobrec arg a - fator de sobrecarga permitido, por exemplo, se permitir 30% de sobrecarga, usar 1.3; I - corrente no ramo i; i I - corrente máxima admissível no ramo i; i max V - módulo da tensão no nó ; V min - módulo da tensão mínima aceitável no nó ; V max - módulo da tensão máxima aceitável no nó. B. Algoritmo de tomada de decisão multicriterial Neste item é apresentado o algoritmo de tomada de decisão multicriterial. O desafio é definir qual é a melhor opção para transferências de cargas usando chaves telecomandadas, após contingência, visto que são duas funções obetivo. Por exemplo, uma determinada opção pode possuir o maior número de consumidores a serem transferidos; e a outra, o menor número de chaves a serem operadas. Nesse caso, o método escolhido foi o algoritmo de Bellman- Zadeh, que se mostrou eficiente para a solução desses problemas, além de permitir não apenas a análise de critérios

4 4 quantitativos, mas também qualitativos [8]. Com o uso dessa abordagem, inicialmente alteram-se todas as funções obetivo pelas funções obetivo fuzzy, apresentadas na forma de conuntos fuzzy. As funções de pertinência podem ser construídas a partir das Eq. 3 e 4: F ( x ) µ A ( x ) = (3) máx F ( x ) x Dx, para funções obetivo que devem ser maximizadas. mín F( x ) x D x µ A ( x ) = (4) F ( x ), para funções obetivo que devem ser minimizadas. De acordo com o método de Bellman-Zadeh, considera-se como solução ótima à que apresenta o valor máximo da intersecção das funções de pertinência (Eq. 5). máx µ ( x ) = máx mín µ ( x ) (5) x Dx D x Dx = 1,...n A Essa abordagem pode ser ilustrada através do exemplo apresentado na Fig. 3. Opções 1 2 TABELA 3 FUNÇÕES PERTINÊNCIA DAS SOLUÇÕES FUZZY. Consumidores Número Chaves Intersecção das Funções Transferidos Operadas Pertinência µ ( ) C1 x = µ δ ( x 1 ) = min µ, µ C1 δ 1 = µ C 2 ( x ) = µ δ 2 ( x ) = min µ C 2, µ δ 2 = De acordo com o método proposto, considera-se como melhor solução à opção que apresentar o valor máximo da intersecção das funções de pertinência, conforme Eq. 5. Neste caso, a melhor opção é a 1. Assim, basta o operador indicar o local de defeito a partir das informações das chaves telecomandadas, que o sistema realiza as simulações computacionais indicando qual é a melhor opção para as transferências de cargas, de acordo com as funções obetivo definidas, sem violar as restrições estabelecidas. V. RESULTADOS PRÁTICOS Para verificação da performance da metodologia proposta realizaram-se estudos de casos na área de concessão da AES Sul, distribuidora gaúcha de energia. Para tanto, o sistema foi aplicado nos alimentadores da Fig. 4, que possuem três chaves telecomandadas, uma NF e duas NA. Fig. 3. Interseção das funções de pertinência e definição da área de soluções. SE 1 As Tab. 2 e 3 ilustram a aplicação do algoritmo de Bellman Zadeh para seleção da melhor opção de transferência de carga, para o exemplo da Fig. 2, considerando que não há violação das restrições. TABELA 2 RESULTADOS DA ANÁLISE DE CADA TRANSFERÊNCIA. Opções Consumidores Número Chaves Transferidos Operadas Base Escolhida NA NF SE 2 NA Os valores relativos às funções de pertinência das soluções fuzzy, para cada opção, são obtidos com a aplicação das Eq. 3 e 4, para maximizar o número de consumidores a serem transferidos e minimizar o número de chaves a serem operadas, respectivamente, conforme Tab. 3: Fig. 4: Rede de distribuição da AES Sul. As chaves telecomandadas possuem a seguinte estratégia de operação: a. Defeitos a usante da chave telecomandada na troncal: na ocorrência de defeitos será sinalizado de forma on line para os operadores do centro de operação (COD) da AES Sul, que comutarão a chave no sentido de isolar o defeito. Como o tempo para abrir a chave, a partir da ciência do defeito, é inferior a 3 (três) minutos, considera-se que os consumidores a

5 5 montante não são impactos pela falha. Já para os consumidores a usante, será computado o tempo de reparo do defeito e restabelecimento da energia. b. Defeitos a montante da chave telecomandada na troncal: na ocorrência de defeitos será sinalizado de forma on line para os operadores do centro de operação (COD) da AES Sul, que comutarão as chaves no sentido de transferir os consumidores a usante da chave para outro alimentador. Para escolha de qual alimentador receberá os consumidores, aplica-se a metodologia apresentada na seção anterior. Para estes consumidores, será computado o tempo de transferência a partir das chaves telecomandadas, em média de 5 minutos, tempo necessário para análise técnica da transferência de carga. Já para os consumidores a montante, será computado o tempo de reparo do defeito e restabelecimento da energia. As opções de transferências de carga indicadas pelo sistema foram realizadas em campo, apresentando viabilidade técnica em sua execução. Desta maneira, considerou-se satisfatórios os resultados do emprego da metodologia proposta. Para realização das transferências de cargas usaram-se chaves motorizadas mini-ruptera da S&C, conforme Fig. 5. VI. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES A principal contribuição deste trabalho é a metodologia proposta para o restabelecimento de energia elétrica a partir do uso de chaves telecomandadas, considerando a validação da viabilidade técnica das transferências de cargas em tempo real por meio de simulações computacionais. Assim, basta o operador indicar o local de defeito a partir das informações das chaves telecomandadas, que o sistema realiza as simulações indicando qual é a melhor opção para as transferências de carga de acordo com as funções obetivo definidas, sem violar as restrições estabelecidas. Além disso, a flexibilidade das metodologias empregadas proporciona uma maior abrangência do sistema computacional desenvolvido, resultando em uma ferramenta útil, confiável e de fácil aplicação para as concessionárias. Para uma avaliação real do desempenho do software, realizou-se estudos de casos com dados reais das concessionárias, os quais se apresentaram satisfatórios. VII. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem o apoio técnico e financeiro da concessionária de energia elétrica AES SUL Distribuidora Gaúcha de Energia SA, por meio do proeto de Pesquisa & Desenvolvimento intitulado Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes para Operação de Equipamentos Telecomandados. VIII. REFERÊNCIAS Fig. 5: Chave motorizada mini-ruptera da S&C. Já a Fig. 6 apresenta a tela do sistema SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) usada para operação das chaves telecomandadas. [1] N. Kagan, C.C.B. Oliveira, Reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica através de ferramenta para solução de problemas de decisão com múltiplos obetivos e incertezas. CBA - Congresso Brasileiro de Automática, São Paulo, [2] M. Sperandio, J. Coelho, et. al., A Influência do Cálculo de Taxas de Falha na Alocação de Chaves Automáticas, XII Eriac - Décimo Segundo Encontro Regional Ibero-americano do CIGRÉ, Foz do Iguaçu-PR, [3] R. Bellman and L. A. Zadeh, Decision making in a fuzzy environment, Management Science 17(4), pp , [4] P. Y. Ekel, L. D. B. Terra and M. F. D. Junges, Methods of Multicriteria Decision Making in Fuzzy Environment and Their Applications to Power System Problems, Proceedings of the 13th Power Systems Computation Conference, v. 2, pp , [5] Agência Nacional de Energia Elétrica ANEEL, Resolução N 24, ANEEL de 27 de aneiro de [6] L. Comassetto, D. P. Bernardon, L. N. Canha and A. R. Abaide, Software for Automatic Coordination of Protection Devices in Distribution System, IEEE Transactions on Power Delivery, v. 23, no. 4, pp , Oct [7] N. Kagan, C. C. B. Oliveira, et. al., Desenvolvimento de Ferramenta Automatizada para Estimação da Qualidade de Fornecimento das Redes de Distribuição. V SBQEE - Seminário Brasileiro sobre Qualidade da Energia Elétrica, Aracau-SE, [8] D. P. Bernardon, L. Comassetto, L. N. Canha and A. R. Abiade, New Methods for Distribution Network Reconfiguration from Multicriteria Decision-Making, IEEE International Conference on Power Engineering, Energy and Electrical Drives, pp , Apr Fig. 6: Tela do sistema SCADA para operação das chaves telecomandadas.

6 6 IX. BIOGRAFIAS Daniel Pinheiro Bernardon nasceu em Santa Maria, Brasil, em 15 de setembro de Recebeu o título de doutor em engenharia elétrica pela Universidade Federal de Santa Maria, em Atualmente é professor de engenharia elétrica na Universidade Federal do Pampa. Suas áreas de interesse são: análises, planeamento e operação de sistemas de potência. Também atuou dez anos no setor elétrico, trabalhando nas concessionárias de energia elétrica RGE e AES Sul. Vinícius Jacques Garcia nasceu em Santo Ângelo, em 1 de abril de Recebeu o título de doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas em Atualmente é professor de ciência da computação na Universidade Federal do Pampa. Suas áreas de interesse são otimização combinatória, análise, planeamento e operação de sistemas de potência. Mauricio Sperandio nasceu em Santa Maria, em 6 de abril de Recebeu o título de doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina em dezembro de Atualmente é professor adunto de engenharia elétrica na Universidade Federal do Pampa. Suas áreas de interesse são otimização combinatória, análise, planeamento e operação de sistemas de elétricos de potência. Paulo André Sehn da Silva graduando do curso de Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pampa. Suas áreas de interesse são: análises, planeamento e operação de sistemas de potência. Eric Fernando Boeck Daza nasceu em Santa Maria, Brasil, em 21 de aneiro de Atualmente está cursando mestrado em engenharia elétrica pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Também atua na área de operação do sistema elétrico como engenheiro de operação na AES Sul Distribuidora Gaúcha de Energia S.A. Suas áreas de interesse são: análises, planeamento e operação de sistemas de potência. Lorenzo Comassetto nasceu em Porto Alegre, Brasil, em 4 de outubro de Recebeu o título de doutor em engenharia elétrica pela Universidade Federal de Santa Maria, em Atualmente trabalha na AES Sul Distribuidora Gaúcha de Energia S.A. como gerente da área de Planeamento e Análise da Operação de Sistemas. Suas áreas de interesse são: análises, planeamento e operação de sistemas de potência.