Planejamento da Expansão de Sistemas de Distribuição com Geração Distribuída

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1 1 Planejamento da Expansão de Sistemas de Distribuição com Geração Distribuída F. H. Pereyra Zamora, A. P. Cunha, J. C. Guaraldo, H. Kagan, M. R. Gouvêa e E. Vicentini Resumo Este artigo descreve os principais resultados dos desenvolvimentos realizados num projeto de pesquisa para permitir a análise de impactos e sinergias da conexão de unidades de GD às redes de distribuição, como parte do planejamento da expansão. As implementações resultantes do desenvolvimento incluíram módulos para análise do planejamento sem/com GD, alocação ótima de unidades de GD e inclusão de uma camada com mapas visualizados simultaneamente com a rede. As metodologias foram integradas para utilização de forma eficiente com redes reais georreferenciadas numa plataforma computacional de cálculos elétricos e de confiabilidade com interface amigável e adequada ao estudo de todos os segmentos da distribuição (alta, média ou baixa tensão). Palavras-Chave Algoritmos Genéticos, Geração Distribuída, Planejamento, Redes Ativas, Sistemas de Distribuição. I. NOMENCLATURA µ Função de avaliação µ perda Avaliação de perdas µ restr Avaliação técnica α tec Peso relativo associado à avaliação das perdas α restr Peso relativo associado à avaliação técnica Perda Perda em energia do indivíduo avaliado Perda ref Perda de referência Perc perda Percentual de perda de referência Eini sup Energia de suprimento da rede referente a configuração sem GD alocada µ car Avaliação de carregamento dos trechos µ dv Avaliação de tensão nas barras da rede II. INTRODUÇÃO A crescente tendência de aumento da capacidade instalada em geração distribuída (GD), impulsionada pela busca de fontes energéticas renováveis, avanços tecnológicos, além de dificuldades de obtenção de licença ambiental e questões econômicas e de confiabilidade de grandes centrais, requer o desenvolvimento de estudos para integrar unidades geradoras nos sistemas de distribuição de energia [1]. F. H. Pereyra Zamora (franz.zamora@sinapsisenergia.com), A. P. Cunha (antonio.cunha@sinapsisenergia.com), J. C. Guaraldo, e H. Kagan são atualmente pesquisadores da Sinapsis Inovação em Energia. M. R. Gouvêa (gouvea@pea.usp.br) é professor Dr. da EPUSP/PEA/ENERQ. E. Vicentini (elio.vicentini@aes.com) trabalha na AES Eletropaulo. Diante desse cenário, onde inevitavelmente existirão fontes descentralizadas, a política de planejar a rede sem GD e somente realizar adaptações para a operação com GD a posteriori pode representar riscos e perda de oportunidades. As implicações, tanto de benefícios como de dificuldades associadas, motivam a pesquisa e desenvolvimento de ferramentas que permitam avaliar o impacto técnico e econômico dessas unidades para a adequada inserção na expansão do sistema, na proteção, na forma de despacho e no comportamento durante a operação em regime permanente, os quais eram, até então, realizados apenas no domínio da transmissão. Diante desse quadro, este trabalho apresenta uma solução para a simulação e análise de sistemas de distribuição com a presença de GD, por meio de uma plataforma computacional integrada para o planejamento da expansão do sistema e a identificação de pontos críticos da rede onde as GD poderiam trazer benefícios técnicos. O objetivo da pesquisa, portanto, foi desenvolver novas metodologias e consolidar soluções práticas, através de uma ferramenta computacional para análise de sistemas de distribuição de energia com a presença de GD, que apóiem as atividades de planejamento da expansão, considerando diversos impactos potenciais de difícil simulação atualmente e possibilitando sua aplicação a redes reais georreferenciadas. Estudos de caso específicos foram realizados para avaliar as metodologias e a respectiva implementação computacional. III. METODOLOGIAS A pesquisa compreendeu a elaboração de metodologias que envolvem a escolha adequada dos dados e a seleção criteriosa de técnicas e algoritmos com o objetivo de atender os requerimentos da inserção de unidades de GD, uma vez que redes convencionais passam a operar como redes ativas. O aprimoramento das técnicas para sua aplicação sobre redes reais visa suprir as necessidades de automação dos processos das concessionárias de energia com o propósito de um melhor controle e gerenciamento da rede, com apoio de funcionalidades gráficas. As metodologias que dão suporte aos diversos módulos são apresentadas nos próximos parágrafos. A. Planejamento da Expansão com GD As decisões de localização e capacidade de novas subestações de distribuição (SED) afetam os movimentos estratégicos no planejamento de fornecimento de energia, pois sua localização define os pontos de entrega de energia dos

2 2 sistemas de subtransmissão (SDAT) e o início dos alimentadores da distribuição em média tensão (SDMT). Ao planejamento convencional incorpora-se agora a inserção de geração distribuida. A rede elétrica, de subtransmissão, média tensão ou baixa tensão, na situação de disponibilidade plena, deve ser capaz de suprir toda a demanda, sem que se registrem sobrecargas nos seus elementos constitutivos ou violação dos limites permissíveis de tensões [2]. Essas premissas são válidas em todo o horizonte de planejamento e o controle e acompanhamento do sistema é necessário devido às novas solicitações de demanda e ao próprio crescimento do mercado horizontal e vertical. No processo de planejamento de expansão de redes distingue-se uma etapa vital referente à identificação de pontos críticos do sistema e a seguir procede-se com a respectiva análise, ano a ano, no período de planejamento previsto. A visão geral do processo para a identificação de áreas críticas e da execução do Planejamento sem e com GD está mostrada na Figura 1. Figura 1. Planejamento da expansão sem ou com GD. Com o apoio de bases de dados que contém informações georreferenciadas das topologias, é possível o tratamento integrado das redes operando nos diversos níveis de tensão. Neste sentido, podem conviver perfeitamente em uma única plataforma dados de todos os segmentos, ou seja, SDAT, SED, SDMT e SDBT. Os dados, as técnicas próprias da análise de rede e a busca de soluções interagem nos processos de diagnóstico. A identificação de pontos críticos é realizada por meio de diagnósticos em que as simulações são baseadas em fluxos de potência em condição normal e de contingência, com indicações de transgressões de critérios de carregamento, de tensão e de reserva de contingência. Além da indicação de onde e de qual tipo de instalações que devem ser propostas para reforçar o sistema, essa identificação se presta também, para localizar pontos críticos da rede elétrica onde há maior conveniência de inserção de GD produzindo assim, alternativas de expansão da oferta no âmbito do planejamento. Na avaliação das redes durante o horizonte de planejamento o diagnóstico é realizado para todos os degraus de carga (24 patamares ou mais), na perspectiva de identificar possíveis mudanças da hora pico devido à inserção de novos consumidores com características de curvas de carga diferenciadas. Outra vantagem do planejamento de redes de distribuição assistido por computador é propiciar a elaboração de processos sobre as áreas representadas por mapas e visões do satélite digitalizadas. O processo de expansão de rede é interativo e permite avaliar o diagnóstico da rede para cada ano, para as alternativas de expansão com e sem GD. Cada alternativa está constituída por um conjunto de obras que, a critério do planejador, podem ser executadas sobre diagramas esquemáticos ou georreferenciados. Para efetivar a criação de obras, informações de todos os elementos de rede fornecem o suporte necessário para inserir novos elementos de rede durante a evolução das alternativas propostas. O planejamento da expansão de rede está consolidado na execução de obras, tais como: recondutoramento; desdobramento de circuitos; construção de rede nova; construção de SED nova; ampliação de SED através da inserção de novo transformador; transferência de blocos entre SE/alimentadores; alocação de geração distribuída; alocação de capacitores; novos pedidos de conexão de carga; instalação de seccionadores; A instalação de novas unidades de GD não é totalmente controlável pela distribuidora, mas deve ser considerada conjuntamente pelo seu potencial de afetar as obras convencionais. No processo de preparo de dados e ajuste das informações orientado ao planejamento, a utilização de medições dos alimentadores contribuem no ajuste da demanda, modificando as curvas de carga dos consumidores, possibilitando estimativas mais aderentes à realidade. As taxas de crescimento globais utilizadas correspondem a taxas por tipo de consumidor, aplicadas aos respectivos anos. B. Alocação de GD por Algoritmos Genéticos O problema de alocação de novas unidades GD em redes de distribuição consiste em avaliar os locais mais indicados e em determinar a capacidade ótima de GD, tais que o benefício global para o sistema seja maximizado. A metodologia envolve uma série de etapas, onde se destaca o uso do algoritmo genético para o processo de otimização. O primeiro aspecto importante para a correta implementação do algoritmo genético é a codificação da potencial solução. A validação da solução do problema de otimização por algoritmos genéticos é realizada durante o processo avaliação da função de avaliação [3], [4].

3 3 O indivíduo é representado através de um string (cromossomo) onde cada posição ou bit (gene) assume valores binários (0 ou 1) e está associado a barra de inserção de GD na rede e uma capacidade nominal. O número de bits do string corresponde ao número de barras candidatas a instalação, multiplicado pelas possibilidades de potência das GDs a serem instaladas. A codificação inicial de um indivíduo corresponde à potência total injetada que em determinados casos pode exceder a penetração máxima permitida por circuito. Neste caso as barras são ordenadas, das barras candidatas mais distantes para as mais próximas do ponto de suprimento. As GDs inicialmente codificadas em barras mais próximas são sucessivamente desativadas até que a restrição de penetração máxima seja respeitada. Este tipo de artifício acelera a obtenção de indivíduos melhor adaptados. A seguir, nas Figuras 2, 3, 4 e 5, um exemplo de codificação é apresentado para uma rede exemplo com 4 barras candidatas à instalação de GD com capacidades candidatas S1, S2 e S3. A avaliação das perdas é realizada com as equações (3) e (4) e o percentual de perda de referência considerado é 5%. Com a equação (5) é realizada a avaliação técnica. As Figuras 6 e 7 apresentam graficamente a avaliação do carregamento dos trechos e tensão nas barras da rede. 1.0 (3) (4) (5) 0.4 Figura 2 Rede Exemplo 1 Total de trechos Trechos sobrecarregados Figura 6 Avaliação do carregamento dos trechos Figura 3 Indivíduo Exemplo 1.0 Total de barras Barras com tensão ruim Figura 4 Codificação do Indivíduo Figura 5 Rede Codificada A função de avaliação de soluções de posição e capacidade de GD na rede de distribuição está dada pelas equações (1) e (2). (1) (2) Figura 7 Avaliação da tensão das barras No processo de otimização, para uma dada configuração de rede, com o auxílio do fluxo de potência são determinadas a respectivas perdas técnicas, os carregamentos em todos os trechos da rede e as tensões nas barras. Para cada solução, todas as restrições técnicas são verificadas. Se uma das restrições não se verifica, o termo da penalidade é adicionado à função objetivo. O nível de penetração da GD admissível na rede de distribuição é também um critério restritivo no processo de otimização. Embora algoritmos genéticos tenham já sido utilizados em sistemas de potência, a implementação desse projeto tem características inovadoras considerando as definições de localização do ponto de inserção e de capacidade das GD em

4 4 redes reais de alta, média e baixa tensão, além de contemplar restrições técnicas e de penetração máxima. C. Integração com Google Maps MR É muito importante a visão do posicionamento das linhas, subestações e redes dentro do espaço urbano ou rural, uma vez que assim é possível verificar os acidentes geográficos e interferências que podem dificultar ou inviabilizar uma alternativa de expansão. Assim regiões de preservação, rodovias, rios, estradas de ferro e áreas com alta densidade de edificações podem ser visualizadas em cada alternativa de expansão. Buscando a solução para essa questão, foi implementada uma funcionalidade na plataforma de simulação, útil ao planejamento, que permite sobrepor uma rede proposta sobre os mapas gerados pelo sistema Google, especificamente sobre imagens do satélite e mapa com satélite (híbrido). A expansão de redes guiada sobre o espaço geográfico permite a proposta de um traçado compatível com o espaço que elas atravessam. As funcionalidades necessárias incluem o desenvolvimento de algoritmos para o uso de uma interface de programação (application programming interface API) relacionada com a visualização de mapas no padrão Google e visualização de imagens do satélite, bem como inclusão automática das coordenadas geográficas (utm) dos componentes da rede em mapas e imagens do satélite. vii) módulos auxiliares para análise e simulação da operação em condição normal e de emergência; viii) estrutura de base dados relacional, com possibilidades de uso de bancos de dados local ou banco de dados coorporativo. V. ESTUDOS DE CASO O estudo de caso piloto associado a cada módulo implementado tem o propósito de consolidar, através do uso de redes reais, a aplicação da ferramenta computacional no ambiente de produção da concessionária de energia. Destacase que a análise de redes pode ser realizada em todos os níveis de tensão (SDAT, SED, SDMT e SDBT) conforme as características da plataforma de simulação e segundo as necessidades do planejador. O ambiente de simulação está constituído pelas redes Gopouva, Tucuruvi e Vila Medeiros. A Figura 8 apresenta as citadas redes em modo georreferenciado. As redes, disponibilizadas em arquivos com formato.txt foram importadas através da configuração de um Importador disponibilizado no próprio aplicativo. IV. PLATAFORMA DE SIMULAÇÃO E ANÁLISE Foi escolhida a plataforma sinap t&d para dar suporte ao projeto, que por ser um sistema orientado a objetos, permite a inclusão de novos módulos de forma transparente e com interfaces gráficas amigáveis, além de disponibilizar funções de análise de redes imprescindíveis para o auxilio aos novos módulos desenvolvidos. Dentre as características da plataforma têm-se: i) módulos de cálculo de fluxo de potência, para redes balanceadas ou desbalanceadas, capazes de resolver redes em malha por diversos métodos (Gauss, Newton- Raphson); ii) módulo de cálculo de curto circuito, capaz de determinar as contribuições determinando vários tipos de defeito com ou sem impedância; iii) representação integrada de todos os níveis de tensão da rede (alta, média e baixa) iv) agregação em equivalentes de regiões da rede, possibilitando a análise de uma região de maior interesse, bem como aceleração dos cálculos, sem perda de precisão nos resultados, considerando a influência das outras; v) editor de rede amigável que permite a representação de todos os componentes da rede (linhas, cargas, patamares ao longo do dia, banco de capacitores, reguladores de tensão, transformadores de 2 ou 3 enrolamentos, etc.) por meio de diagramas esquemáticos ou por meio de diagramas georreferenciados; vi) representação de arranjos de subestações, permitindo a alteração de topologia por meio do chaveamento de disjuntores ou chaves seccionadoras; Figura 8 Redes Gopouva, Tucuruvi e Vila Medeiros em formato georreferenciado. Os dados importados para compor as redes MT e BT correspondem aos dados georreferenciados da plataforma GIS da AES Eletropaulo, enquanto os dados da rede de subtransmissão correspondem aos dados com formato Anarede e diagramas esquemáticos específicos. Adicionalmente, com auxilio das funções do Editor de Rede pode-se preparar um ambiente que integre as redes de subtransmissão e MT. Pelas características do aplicativo, a rede BT, também, pode-se representar pelos seus equivalentes sem perda de informação. A. Planejamento da Expansão com GD Para ilustrar o diagnóstico de rede foram escolhidas três subestações e alimentadores associados. Os alimentadores envolvidos no diagnóstico são: TUC 0108, TUC 0109, VME 0111 e GOP A SED (denominada ETD na AES Eletropaulo Tucuruvi contém quatro transformadores, totalizando uma potência instalada de 54 MVA. Ao executar o fluxo de potência observa-se uma demanda suprida pela subestação de 45,8

5 5 MVA, sem exceder os limites por transformador. Logo, a disponibilidade da ETD é 8,2 MVA. De forma análoga realizou-se o diagnóstico para as ETD Vila Medeiros e Gopouva. Em relação aos alimentadores, e considerando o horário do pico, o alimentador TUC 0108 encontra-se com um carregamento do 77,6 %, TUC 0109 com 70,7 %, VME 0111 com 46,2 % e GOP 0107 com 46,8 %. A seguir, considera-se para análise o alimentador TUC Para efeitos de simulação prevêem-se os seguintes pedidos de conexão de carga no horizonte de planejamento (tabela I). Tabela I. Cargas novas. CARGAS - Horizonte de Previsão Ano MVA Barra Barra Barra Adicionalmente, foi considerada uma taxa de crescimento de 2% aplicada por tipo de consumidor no horizonte de planejamento ( ). Verifica-se no diagnóstico preliminar de inclusão de cargas novas a impossibilidade de atender à demanda solicitada com a rede atual e condições de qualidade. Assim, os problemas de carregamento e perfil de tensão atingem, respectivamente, os valores de 162,8 % e 0,586 pu. A inclusão das cargas novas, também, modifica a hora do pico. Com o propósito de atender os requisitos de demanda dos próximos cinco anos foram analisadas as seguintes alternativas: Alternativa 01 Recondutoramento; Alternativa 02 Geração distribuída; Alternativa 03 Subestação nova 88/13,8 kv Na Alternativa 01, nos Anos 2012 e 2013, na hora do pico (18:00 19:00 h) verificam-se os seguintes valores: i) Ano 2012 Carregamento 79,1 % e tensão 0,96 pu. ii) Ano 2013 Carregamento 98,7 % e tensão 0,92 pu. iii) No Ano 2016, na hora do pico (14:00 15:00 h) tem-se um carregamento de 143,5 % e tensão 0,79 pu. Na Alternativa 02, nos Anos 2012 e 2013, na hora do pico (18:00 19:00 h) verificam-se os seguintes valores: i) Ano 2012 Carregamento 72,7 % e tensão 0,988 pu. ii) Ano 2013 Carregamento 54,0 % e tensão 0,978 pu. iii) No Ano 2016, na hora do pico (14:00 15:00 h) tem-se um carregamento de 91,9 % e tensão 0,929 pu. Figura 9 Alternativa 02 recondutoramento e GD. B. Alocação de GD com Algoritmos Genéticos Foram utilizados os alimentadores TUC 0108, TUC 0109, VME 0111 e GOP 0107 para realizar a respectiva simulação O módulo permite a configuração do número de degraus da curva de carga a serem considerados no processo. O aplicativo considera uma série de barras candidatas no início da simulação e com possibilidades de instalação de GD. Essas barras candidatas são escolhidas conforme o critério de centro de carga do bloco, ou seja, cada bloco da rede tem uma barra candidata para alocação da GD e o processo de otimização definirá a escolhas das barras mais adequadas para a instalação. Na análise de alocação de GD utilizando a técnica de algoritmos genéticos foram considerados dois níveis de penetração, 20 % e 25 %, com a finalidade de observar as mudanças impostas na rede devido à percentagem de penetração de geração distribuída na rede. Nos resultados da simulação para uma penetração de 20% de GD, observa-se a alocação de 0,5 MVA em cada alimentador, totalizando 2 MVA de GD. Os resultados da simulação para uma penetração de 25% de GD são apresentados na Figura 10, onde se observa a alocação de 0,5 MVA nos alimentadores GOP 0107 e TUC 0109, e 1 MVA nos alimentadores TUC 0108 e VME No total foram alocados 3 MVA. Os valores de MVA alocados correspondem a capacidades globais necessárias para a percentagem de penetração pré-fixada. Por último, na Alternativa 03, nos Anos 2012, 2013 e 2016, na hora do pico (14:00 15:00 h) verificam-se os seguintes valores: i) Ano 2012 Carregamento 11,9 % e tensão 0,984 pu; ii) Ano 2013 Carregamento 34,6 % e tensão 0,958 pu; iii) Ano 2016 Carregamento 68,7 % e tensão 0,914 pu. A Figura 9 ilustra graficamente a Alternativa 02. Figura 10. Alocação de GD com penetração de 25 %.

6 6 O perfil de tensão pode ser observado através das funções gráficas que o aplicativo disponibiliza. A Figura 11 mostra o perfil de tensão para um dos alimentadores em análise (TUC 0108 patamar 18:00 a 19:00 h). Figura 11 Perfil de tensão com penetração de 25% Na simulação com níveis de penetração de 20 % e 25 % observa-se uma diminuição das perdas nos alimentadores TUC 0108 e VME Considerando as perdas totais em relação aos quatro alimentadores analisados nota-se uma diminuição de 0,75 MW/dia. Adicionalmente, observa-se um melhor perfil de tensão no alimentador TUC 0108 com uma penetração de 25 %. C. Integração com Google Maps O módulo e útil para auxilio ao planejamento de redes de distribuição ou visualização de redes sobre uma área geográfica especifica, sendo possível criar alternativas de obras guiadas através da área geográfica. A Figura 12 mostra como uma GD pode ser inserida, sobre uma camada híbrida, complementando com o traçado de rede ou recondutoramento. ferramenta de análise para o tratamento de questões atuais ligadas ao planejamento e geração distribuída, em particular: planejamento da expansão sem/com GD; alocação ótima de unidades de GD; aplicação sobre mapas e imagens do satélite. A implementação computacional foi realizada através de módulos que foram integrados em uma plataforma de simulação amigável, incluindo novos recursos de visualização de mapas, com o objetivo de prover meios eficientes de análises de redes de distribuição de energia elétrica georreferenciadas ou esquemáticas, que envolvem a presença de geração distribuída. Apesar de que a atual legislação outorga o livre acesso aos proprietários das unidades geradoras e não permite que a geração seja propriedade das concessionárias, é necessário especificar o ponto de conexão. Assim, o conhecimento de onde a GD é mais benéfica, poderia ajudar a definir o contrato a ser estabelecido entre o proprietário das unidades de geração distribuída e a concessionária. O aprimoramento das técnicas e ferramentas auxilia na tomada de decisão. VII. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem a AES Eletropaulo pela disponibilização dos dados de redes georreferenciadas para a realização das respectivas simulações. VIII. REFERÊNCIAS [1] EPRI White Paper Integrating Distributed Resources into Electric Utility Distribution Systems. [2] Agência Nacional de Energia Elétrica ANEEL Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional PRODIST. Módulo 2 Planejamento da Expansão do Sistema de Distribuição. [3] N. Kagan, C. C. Barioni de Oliveira, H. P. Schmidt, H. Kagan Métodos de Otimização aplicados a Sistemas Elétricos de Potência. Edgar Blücher. [4] N. Kagan Configuração de Redes de Distribuição Através de Algoritmos Genéticos e Tomada de Decisão Fuzzy. Tese de Livre Docência: EPUSP. São Paulo. Franz H. Pereyra Zamora. Possui graduação em Engenharia Elétrica - Faculdade de Engenharia - Universidade Técnica de Oruro - Bolívia, Mestrado em Engenharia Elétrica - Planejamento de Sistemas de Energia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina (1998) Florianópolis - Brasil e Doutorado em Engenharia Elétrica - Sistemas de Potência pela Universidade de São Paulo (2003) São Paulo - Brasil. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, Pesquisa e Desenvolvimento, com ênfase em Sistemas Elétricos de Potência, atuando principalmente nas seguintes linhas de pesquisa: Previsão Espacial de Carga, Planejamento de Sistemas de Distribuição e Transmissão de Energia, Geração Distribuída e Data Mining. Desde 2008 trabalha como pesquisador na Sinapsis Inovação em Energia. Figura 12 Edição de GD sobre camada híbrida. VI. CONCLUSÕES Foi apresentado o problema da inserção de fontes de GD como um cenário de planejamento da expansão, que deve ser considerado em função da atual difusão de tecnologias e empreendimentos descentralizados de geração. Como resultado foi possível ampliar o conhecimento com metodologias e algoritmos inovadores para desenvolver uma Antônio Paulo da Cunha. Engenheiro Eletricista (1985), Mestre em Engenharia Elétrica (1997) e Doutor em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (2011). Suas experiências profissionais envolvem atuação em Pesquisa e Desenvolvimento, Engenharia e Qualidade na área industrial (Pirelli Cabos) e consultoria em projetos de P&D junto a Escola Politécnica da USP e Fundação para o Desenvolvimento Tecnológico da Engenharia em temas como cabos de potência isolados para distribuição e transmissão, subestações, padrões de redes, proteção, automação, medição, planejamento de redes de distribuição, geração distribuída dentre outros. Desde 2008 é sócio diretor da Sinapsis Inovação em Energia, empresa de base tecnológica que atua em projetos de P&D, consultoria e desenvolvimento de aplicativos para as áreas de transmissão e distribuição aérea e subterrânea.