APLICAÇÕES DE MAPAS DE DENSIDADE DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS NA ENGENHARIA DE PROTEÇÃO: AVALIAÇÕES E LIMITAÇÕES

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1 Puerto Iguazú Argentina XIII ERIAC DÉCIMO TERCER ENCUENTRO REGIONAL IBEROAMERICANO DE CIGRÉ 24 al 28 de mayo de 2009 Comité de Estudio B2 - Líneas Aéreas XIII/PI-B2-08 APLICAÇÕES DE MAPAS DE DENSIDADE DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS NA ENGENHARIA DE PROTEÇÃO: AVALIAÇÕES E LIMITAÇÕES Rosilene N. Dias* Cláudia R. Mesquita Silvério Visacro LRC - Lightning Research Center / UFMG- Universidade Federal de Minas Gerais Brasil Resumo Os Sistemas de Detecção e Localização de Descargas Atmosféricas (LLS) representam grande avanço na obtenção de dados de incidência de descarga. No entanto, é necessário um conhecimento apurado das limitações destes sistemas, para que se possa obter uma correta interpretação dos mapas de densidade obtidos. Este artigo comenta as limitações dos LLS e indica as correções que podem ser feitas no intuito de se obter melhores avaliações dos mapas gerados a partir de dados desses sistemas. Palabras clave: Descargas atmosféricas, Mapas de densidade de descargas, LLS, Sistemas de Detecção e Localização de Descargas, Aplicação de dados de LLS 1 INTRODUÇÃO Na análise e no projeto de proteção de Sistemas Elétricos de Potência (SEP) contra descargas atmosféricas, o primeiro parâmetro de descargas a se considerar é o nível de incidência de descargas local, ou melhor dizendo, a densidade de descargas plenas para a terra na região, comumente denominado N g da região. Através do seu conhecimento, pode ser estimada a freqüência de solicitação do sistema elétrico. Atualmente, os Sistemas de Detecção e Localização de Descargas Atmosféricas (LLS: Lightning Location System) constituem a ferramenta mais moderna para obtenção da densidade de descargas para a terra. Em regiões desprovidas destes sistemas, outros métodos são utilizados na caracterização da densidade de descargas plenas de uma região, como exemplo, a rede de contadores de descargas e o nível ceráunico. Os LLS permitem a utilização de base de dados de descargas individuais (strokes) e/ou de descargas plenas (flashes), compostas por dois ou mais strokes [1]. O acesso aos dados de descargas individuais é de grande relevância para a Engenharia de Proteção. Utilizando-os, pode-se estimar, de forma mais representativa, o nível de exposição ao qual o elemento do SEP está submetido. Além disso, é possível a realização da análise de incidência de descargas plenas e/ou individuais tanto em regiões extensas quanto em regiões de áreas reduzidas. Para se constituir mapas de densidades de descargas, no entanto, alguns fatores importantes devem ser observados: deve-se utilizar uma base de dados representativa estatisticamente (maior volume de dados possível acumulado ao longo dos anos) e uniforme, ou seja, constituída com as mesmas configurações da central de processamento do LLS e pelas mesmas estações detectoras constituintes da rede. Além disso, parâmetros do LLS, tais como a eficiência de detecção, precisão da localização e critérios de agrupamento de strokes (no caso de mapas de flashes) devem ser observados. Esses fatores afetam diretamente na construção de mapas de densidade de strokes e/ou flashes. A eficiência de detecção, além de variar ao longo da região de cobertura, é menor para strokes do que para flashes. O que tem sido feito é se utilizar modelos de eficiência de detecção para se corrigir mapas de densidade de flashes. No caso de mapas de strokes, tais modelos não são diretamente aplicáveis, pois a eficiência de detecção de strokes é usualmente bem menor e mais variável que a eficiência de detecção de flashes. Além disso, quando disponibilizada, a eficiência de detecção de strokes é verificada através de * LRC - Av. Antônio Carlos, 6627; Pampulha; Belo Horizonte MG CEP rosilene@cpdee.ufmg.br

2 imagens de vídeo e medições de campo eletromagnético para pequenas regiões do LLS. Uma opção é se calcular mapas de densidade de pontos de impacto. Quanto aos critérios de agrupamento, estes influenciam no número de descargas registradas pelo sistema, pois ao submeter as descargas individuais aos critérios de agrupamento na central de processamento do LLS, somente uma descarga (geralmente a primeira) é considerada. Isto pode modificar sensivelmente a análise de exposição (caracterização dos pontos de impacto das descargas no objeto em estudo). A adoção de critérios diferenciados mais restritivos (com menor distância máxima entre eventos e tempos interstrokes diferentes) pode afetar sensivelmente a distribuição da densidade de flashes na região de cobertura do sistema [2]. Deve-se considerar também o fato de que, na engenharia de proteção, tradicionalmente tem-se utilizado os dados de flashes para cálculos da densidade (N g = flashes/km²/ano). Existe no meio técnico uma discussão específica acerca da representatividade do índice N g para as aplicações de proteção. Uma opção seria utilizar mapas de strokes ou ainda, mapas de densidade de pontos de impacto. Este artigo pretende discutir a influência destes fatores acima citados na construção de mapas de densidade, exemplificando-os e comparando-os com mapas corrigidos pela eficiência de detecção, e também mapas obtidos por contadores de descargas e nível ceráunico. 2 MÉTODOS DE OBTENÇÃO DE DENSIDADE DE DESCARGAS Tradicionalmente são utilizados três métodos para obtenção da densidade de descargas nuvem-solo em uma região: (i) a partir do nível ceráunico; (ii) diretamente a partir de uma rede de contadores de descargas e (iii) através dos dados providos por LLS. Neste item são descritos brevemente cada um dos métodos. 2.1 Nível Ceráunico O nível ceráunico (T d ) consiste na contagem dos dias de trovoadas por ano, ou seja, são registrados o número de dias no ano em que foi ouvido o trovão de ao menos uma descarga. Este método é utilizado principalmente em regiões onde não se dispõe de outros métodos de análise de incidência de descargas, pois o mesmo é sujeito a erros consideráveis. É possível obter a densidade de descargas (N g ) a partir dos dias de trovoada, através de fórmula empírica, cujas constantes variam de região para região [3]. A título de ilustração, a Figura 1 (a) apresenta o mapa de nível ceráunico no Estado de Minas Gerais, Brasil. Este foi obtido pela concessionária local - CEMIG, ao longo de 25 anos, constando de cerca de 580 pontos de observação dispostos no Estado e cerca de 120 pontos nas regiões próximas [3-4]. 2.2 Contadores de Descargas Os contadores de descargas consistem em equipamentos que detectam a variação dos campos elétricos provenientes das descargas. Quando o nível da tensão induzida na antena de campo elétrico do contador, em sua freqüência de operação, alcança um determinado limiar, significa a ocorrência de uma descarga num raio determinado (~20 km), sendo acionado um contador eletromecânico. Os tipos de contadores mais utilizados são os contadores CIGRÉ de 500 Hz e de 10 khz, sendo que o segundo foi desenvolvido para uma melhor discriminação entre descargas nuvem-solo e descargas de nuvens. É um método de obtenção direta de densidade de descargas plenas para a terra que oferece boa representatividade da atividade atmosférica de uma determinada região, obtida através da interpolação dos dados de incidência registrados por cada contador constituinte da rede de medição. Para se cobrir uma grande área com boa precisão, são necessários vários contadores. Devido aos custos e problemas de logística de comunicação de dados para muitas estações, a aplicação dos contadores é tradicionalmente limitada a regiões não muito extensas [5]. Na Figura 1 (b) tem-se um exemplo de mapa de densidade, considerando-se 11 anos de dados obtidos através de uma rede de cerca de 60 contadores dispostos pelo território de Minas Gerais, hoje desativada [4]. 2.3 Sistemas de Detecção e Localização de Descargas - LLS O Sistema de Detecção e Localização de Descargas Atmosféricas consiste em uma rede formada por estações detectoras (sensores) tipicamente distantes entre si de 200 a 400 km. Estes sensores captam o sinal do campo eletromagnético irradiado pela descarga e, utilizando uma ou mais técnicas de localização (tempo de chegada, indicador de direção e técnica interferométrica), indica a localização da descarga (latitude e longitude), tempo de ocorrência e estimativa da amplitude da corrente, entre outros parâmetros [6]. 2

3 Fig. 1 (a) Exemplo de mapa isoceráunico obtido pela CEMIG Fig. 1 (b) Exemplo de mapa de densidade obtido por rede de contadores instalada em Minas Gerais Através dos dados de descargas armazenados na central de processamento do LLS e utilizando-se softwares de geoprocessamento, torna-se possível traçar mapas de densidades de descargas, caracterizando-se a densidade de descargas da região que se deseja estudar. Do ponto de vista dos LLS, três tipos de densidade podem ser obtidas: (i) densidade de flashes; (ii) densidade de strokes e (iii) densidade de pontos de impacto. No próximo item são caracterizados cada tipo de mapa de densidade. A precisão da localização e a eficiência de detecção do LLS são fatores determinantes na qualidade dos dados obtidos por tais sistemas [7-10], e afeta diretamente na escolha do tipo de mapa de densidade a ser utilizado. 3 MAPAS DE DENSIDADE DE DESCARGAS OBTIDOS POR LLS Os LLS estimam a densidade de descargas de uma região. De forma geral, para confeccionar mapas de densidade de descargas, a região de estudo é dividida em células iguais, retangulares ou quadradas (em km 2 ), e, escolhendo-se um período de dados de descargas do LLS (em anos), é feita a contagem das descargas incidentes em cada célula. Assim, tem-se como resultado o número de descargas/km²/ano. A incidência de descargas em um local é aleatória, podendo ser descrita pela Distribuição de Poisson, que expressa a probabilidade de ocorrência de um número de eventos em um período pré-fixado, se estes eventos ocorrerem dentro de uma margem esperada e independentemente do tempo decorrido desde o último evento. Deste modo, mapas gerados por LLS apresentam grau de incerteza nos seus valores, e isso deve ser considerado em casos de sub ou sobre estimativa dos valores de densidade obtidos. Dois fatores principais devem ser observados na confecção de mapas: (i) Período de dados de descargas disponíveis (ii) tamanho da célula (grid) utilizada nos cálculos: Quanto maior o período de dados utilizado, melhor a qualidade dos dados de densidade obtidos. Um período de 5 anos de dados garante boa caracterização de densidade de descargas em uma região, pois representa a variabilidade de incidência ao longo dos anos. O erro de localização do LLS (precisão da localização) na região que se pretende estudar, representado pelo semi-eixo maior da mediana da elipse de confiança [6-7], é o fator determinante na escolha da dimensão do elemento de área (reticulado). Este não deve ter suas dimensões menores do que a precisão da localização da região. Em geral, o menor tamanho da célula recomendado, 1 km², garante boa estimativa dos dados de densidade oriundos do LLS. Estudos apontam um grau de incerteza na faixa de ±20% nos valores de densidade de flashes dos mapas gerados por dados obtidos através do LLS. Este grau de incerteza pode ser melhorado, dependendo logicamente do período de dados utilizado para confeccionar os mapas de densidade e do tamanho da célula utilizada nos cálculos [11]. 3.1 Flashes Para se confeccionar mapas de flashes, é necessário, anteriormente, submeter os dados de strokes aos critérios de agrupamento na central de processamento do LLS. O fabricante do sistema sugere critérios 3

4 temporais (relativos ao tempo de ocorrência entre strokes e à duração total do flash) e espaciais (relativos às distâncias entre os pontos de impacto dos strokes e erros de localização do sistema) que têm sido empregados de uma forma geral pelas concessionárias de energia e institutos meteorológicos. A adoção de outros critérios de agrupamento mais restritivos pode afetar sensivelmente a distribuição da densidade, como analisado em [2]. A Figura 2 (a) apresenta um exemplo de mapa de densidade de flashes utilizando-se os critérios de agrupamento sugeridos pelo fabricante. Um dos fatores que mais influencia nos valores de densidade, é a eficiência de detecção da rede no local analisado. Entende-se por eficiência de detecção a razão das descargas registradas pelo LLS e o número de descargas ocorrido na região. A eficiência de detecção de um LLS reduz à medida que se afasta do centro da rede de sensores, estando condicionada por diversos fatores, como a disposição física das estações detectoras, os tipos de sensores, a eficiência individual dos sensores, as condições de operação dos mesmos. De uma forma prática, se a eficiência de detecção for baixa, pode-se corrigir a densidade obtida dividindo-se a densidade pela eficiência de detecção na região [12]. A Figura 2(b) apresenta um exemplo de mapa de densidade corrigido pela eficiência de detecção do LLS. Fig. 2 (a) - Exemplo de mapa de densidade de flashes Fig. 2 (b) - Exemplo de mapa de densidade de flashes corrigido pela eficiência de detecção da rede Existem, na literatura, alguns modelos para estimativa da eficiência de detecção de um LLS. Um exemplo é o Detection Efficiency Model, desenvolvido pelo fabricante do sistema e que apresenta um mapa da rede com linhas de contorno que circunscrevem regiões com eficiência maior ou igual ao valor indicado em percentual [6]. Outros modelos utilizam a própria base de dados do LLS para se estimar a eficiência do sistema, assumindo-se uma determinada região como referência, caracterizada por apresentar melhor valor esperado de eficiência de detecção [13]. Também, a eficiência de detecção de um LLS pode ser verificada com base em outros tipos de sistemas de medições que fornecem dados referentes a registros de incidências reais de descargas no solo, tais como torres instrumentadas, imagens de vídeo e descargas induzidas por foguetes. A despeito da melhor avaliação, tais métodos se restringem a determinação da eficiência para um ou poucos locais de monitoramento dentro de uma ampla região coberta pelo LLS. 3.2 Strokes Do ponto de vista da Engenharia de Proteção contra descargas atmosféricas, é mais interessante possuir um mapa de densidade strokes do que de flashes. Assim, pode-se estimar com mais fidelidade a freqüência na qual o elemento do SEP está submetido à incidência de descargas. No entanto, ao se utilizar mapas de densidade de strokes, devem-se redobrar os cuidados nas análises relacionadas, uma vez que a eficiência de detecção destes eventos é usualmente bem menor e mais variável que a eficiência de detecção de flashes. A eficiência de detecção de strokes, quando disponível, é obtida através de imagens de vídeo e medições de campo eletromagnético para pequenas regiões da região de cobertura do sistema, ou em locais pontuais, através de medições em torres instrumentadas. A Figura 3 apresenta um exemplo de mapa de densidade de strokes obtido para o Estado de Minas Gerais. Esta região é de certa forma favorecida, por se localizar no centro da rede de detecção, onde a eficiência e 4

5 detecção é máxima. 3.3 Pontos de Impacto Fig. 3 - Exemplo de mapa de densidade de strokes Mapas de pontos de impacto são uma boa opção quando se deseja, nas análises, considerar a eficiência de detecção do LLS e, ao mesmo tempo, ter uma boa representatividade da suscetibilidade do SEP à incidência de descargas. Os flashes podem ter várias terminações no solo (pontos de impacto), independentemente se o caminho de propagação iniciou-se em um mesmo canal, bifurcando-se em duas ou mais terminações, ou se iniciou em canais diferentes [14]. Conhecendo-se o valor médio de terminações por flashes, é possível produzir mapas de pontos de impacto, a partir de um mapa de densidade de flashes. As Figuras 4(a) e 4(c) apresentam exemplos de mapas de pontos de impacto utilizando-se diferentes valores para o fator pontos de impacto/flash). Nas Figuras 4(b) e 4(d), tem-se os mapas corrigidos pela eficiência de detecção do LLS. Estudos realizados nos EUA, na Flórida, utilizando-se câmeras de vídeo e medição de campo elétrico de eventos correlatos, indicam uma média de 1,67 pontos de impacto por flash, considerando-se um intervalo máximo de 500 ms entre os strokes [15]. No Arizona, a média de pontos de impacto por flash é de 1,45, considerando-se como strokes pertencentes ao mesmo flash aqueles ocorridos até 1s do stroke anterior [14]. No Brasil, estudos realizados em São José dos Campos e Cachoeira Paulista (Estado de São Paulo), utilizando-se câmeras rápidas, apontam uma média de 1,70 pontos de impacto por flash [16], valor muito próximo do obtido na Flórida. 4 ANÁLISES E CONCLUSÕES As figuras deste texto (Fig 1 a Fig 4) apresentam exemplos de mapas de densidade de flashes, densidade de strokes, densidade de pontos de impacto e também nível ceráunico obtidos para o Estado de Minas Gerais. Notam-se as diferenças nos valores de densidade. Numa análise global, comparando-se os mapas de densidade de flashes obtido por rede de contadores (Figura 1(b)) e por LLS (Figura 2), pode-se observar que o mapa obtido pelo LLS apresenta menores níveis de densidade que o mapa obtido pela rede de contadores (da ordem de 50% a menos). Observa-se, no entanto, a coincidência geográfica na indicação das áreas de maior densidade de descargas plenas (Sudeste e Triângulo Mineiro), a despeito da diferença de métodos de obtenção de densidade de descargas e período de base de dados utilizado. Comparando-se o mapa de flashes corrigido pela eficiência de detecção (Fig. 2 (b)) com o mapa sem correção (Fig. 2(a)), observa-se maior efeito nas bordas, onde a eficiência de detecção do sistema é menor. No caso específico desta região (Minas Gerais), o efeito não é muito significativo, pois a eficiência de detecção do LLS para flashes no Estado varia de 95 a 70%, considerando-se o modelo de eficiência do fabricante. Para regiões onde os valores de eficiência são menores, o efeito é mais evidente. O mapa de strokes (Figura 3) apresenta, com maior fidelidade, o número de vezes ao qual um objeto foi atingido pela descarga. Por isso é mais interessante para aplicações em Engenharia de proteção. No entanto, 5

6 a eficiência do sistema para esse tipo de eventos é menor. No caso específico do Estado de Minas Gerais, os efeitos da eficiência não são tão evidentes, pois o mesmo situa-se no centro da rede. Fig. 4 (a) - Exemplo de mapa de densidade de pontos de impacto (fator pontos impacto/flash:1,4). Fig. 4 (b) - Densidade de pontos de impacto corrigido pela eficiência de detecção (Fator 1,4) Fig. 4 (c) - Mapa de densidade de pontos de impacto (fator pontos de impacto/flash:1,67). Fig. 4 (d) - Densidade de pontos de impacto corrigido pela eficiência de detecção (Fator 1,67) Para se avaliar os efeitos da eficiência, foram confeccionados os mapas de pontos de impacto, ilustrados na Figura 4. Observa-se que, ao se aplicar a correção pela eficiência de detecção, os mapas se aproximam muito do mapa de strokes, sobretudo o mapa da Figura 4(d), que utiliza o maior fator pontos de impacto/flash (1,67), fator esse recomendado para a região, devido às medições realizadas no Brasil. De uma forma geral, os dados do LLS referentes à incidência de descargas podem ser utilizados com boa confiabilidade para aplicações referentes à análise de desempenho de sistemas elétricos e eletrônicos (como por exemplo, caracterização de densidade de descargas de uma dada região). Nestes casos, recomenda-se o uso do mapa de pontos de impacto ou de strokes, desde que se realize uma inspeção do panorama geral do desempenho do sistema (análise de eficiência de detecção e precisão de localização) e disponha-se de uma base de dados uniforme, (dados de descargas obtidos com os mesmos parâmetros de configuração da central de processamento do LLS). 5 AGRADECIMENTOS Os autores agradecem à CEMIG Companhia Energética de Minas Gerais pelo apoio prestado. Rosilene Nietzsch Dias agradece ao CNPq Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico pelo apoio financeiro. Cláudia Rejane de mesquita agradece à FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais pelo apoio financeiro. 6

7 6 REFERÊNCIAS [1] Visacro, S.: Descargas Atmosféricas: Uma Abordagem em Engenharia, livro, Artiliber Editora Ltda, São Paulo, SP, 2005 [2] Dias, R. N; Mesquita, C.R; Visacro, S; Cazetta F.A; Análise de Sensibilidade dos Critérios de Agrupamento de Descargas Individuais do Sistema de Detecção e Localização de Descargas Atmosféricas, in Encuentro Regional Iberoamericano de Cigré XI ERIAC - Hernandarias, Paraguai, Maio, [3] Carvalho, A. M; Diniz, J.H; Cherchiglia, L.C.L; Obtenção de Densidades de Descargas Atmosféricas para a Terra Através de Contadores de Descargas, Dias de Trovoadas Ouvidas e Sistema de Localização de Tempestades ; in II Seminário Internacional de Proteção contra Descargas Atmosféricas (SIPDA), Guaratinguetá, Brasil, 28 de junho a 03 de julho de [4] Diniz, J.H; Carvalho, A. M; Cherchiglia, L.C.L; Soares Filho, J.J; Amorim, G.E.S; "Lightning Research Carried Out by Companhia Energética de Minas Gerais - Brazil ", in Proceedings of International Conference on Lightning Protection ICLP 1996, pp , Firenze, Italy, 1996 [5] CIGRÉ -Working Group 33.01, Task Force Lightning Location Systems Characterization of Lightning for Applications in Electric Power Systems - CIGRÉ - December [6] Cummins, K.L; Murphy, M.J; Bardo, E.A.; Hiscox, W.L.; Pyle, R.B.; Pifer, A.E.: A Combined ToA/MDF Technology Upgrade of the U.S. National Lightning Detection Network, Journal of Geophysical Research, Vol. 103, Nº D8, pages , April 27,1998. [7] Mesquita, C.R; Dias, R. N; Visacro, S; Cazetta F.A; Análise da Precisão da Localização de Descargas Atmosféricas na Região Sudeste do Brasil, XVIII SNPTEE - Seminário Nacional de Produção e Transmissão de Energia Elétrica, Curitiba, Outubro de 2005 [8] Mesquita, C. R; Dias, R. N; Visacro, S; Cazetta, A; Lightning Parameters Obtained by LLS in MG State: Analyses and Discussion International Conference on Ground and Earthing & International Conference on Lightning Physics and Effects (Ground 2006 & 2nd LPE), Maceió-Brazil, November 2006 pp [9] Mesquita, C. R; Dias, R. N.; Visacro, S.; Cazetta A.; A Influência da Eficiência de Detecção do LLS nos Dados Gerados de Descargas Atmosféricas: Análise de um Caso-Estudo ; XIX SNPTEE - Seminário Nacional de Produção e Transmissão de Energia Elétrica, Rio de Janeiro, 14 a 17 de Outubro de 2007 [10] Mesquita, C. R; Dias, R. N.; Visacro: Analysing The Effects Of LLS Detection Efficiency On Lightning Parameter Data ; IX International Symposium on Lightning Protection (SIPDA 2007),26th- 30th November 2007 Foz do Iguaçu, Brazil [11] Diendorfer, G; Some comments on the achievable accuracy of local ground flash density values ; in 29 th International Conference on Lightning Protection (ICLP 2008), 23 rd -26 th June 2008, Uppsala, Sweden. pp [12] Cummins, K. L; Bardo, E. A; On the Relationship between Lightning Detection Network Performance and Measured Lightning Parameters ; International Conference on Groundind and Earthing & International Conference on Lightning Physics and Effects (Ground 2004 & 1 st LPE), Belo Horizonte- Brazil, November 2004 [13] Schulz, W., Diendorfer, G., Iorio, R., Hofbauer, F., Stimmer, A.: Correction of Lightning Density and Lightning Current Distributions for Detection Efficiency, 23 rd Int. Conference on Lightning Protection, Firenze, Italy, Sept [14] Valine, W. C; Krider, E. P; Statistics and Characteristics of Cloud-to-ground Lighting with Multiple Ground Contatcs - Journal of Geophysical Research, Vol. 107, No. 4441, 2002, DOI /2001JD [15] Rakov, V. A; Huffines, G. R: Return-Stroke Multiplicity of Negative Cloud-to-Ground Lightning Flashes, Journal of Applied Meteorology, Vol 42, , October [16] Saba, M. M. F; Ballarotti, M. G; Pinto Jr, O; Negative Cloud-to-ground Lightning Properties from High-speed Video Observations, Journal of Geophysical Research, V-111, DO3101, 2006 DOI: 10,1029/2005JD