FERRAMENTA COMPUTACIONAL APLICADA À MEDIÇÃO INTELIGENTE DE ELETRICIDADE

FERRAMENTA COMPUTACIONAL APLICADA À MEDIÇÃO INTELIGENTE DE ELETRICIDADE REGINALDO S. DOS ANJOS*, RUTH P. S. LEÃO*, RAIMUNDO F. SAMPAIO*, GIOVANNI C. BARROSO, OTACÍLIO M. ALMEIDA *Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Ceará Caixa Postal 6001 Campus do Pici, 60.455-760, Fortaleza - CE, Brasil Departamento de Física, Universidade Federal do Ceará Caixa Postal 6030 Campus do Pici, 60.455-900, Fortaleza - CE, Brasil Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Piauí Bloco 08 - Campus Universitário do Ininga, 64.049-550, Teresina - PI, Brasil E-mails: reginaldo@dee.ufc.br, rleao@dee.ufc.br, rfurtado@dee.ufc.br, gcb@fisica.ufc.br, otacilio@ufpi.edu.br Abstract The metering automation is one of the main aspects and the precursor of Smart Grids. This paper presents an application tool for management of electricity smart metering. It has been developed with free and open source technologies, which can attain the acquisition, storage, processing, display and management of recorded information in a smart metering infrastructure of electricity. The Java platform and structured MySQL database are the main technologies used in the software development. The smart metering infrastructure is based on a RF network arranged in a Mesh topology, which uses the protocols ABNT NBR 14522 and ZigBee for the communication between the system equipment. Data collected from five electronic meters installed in low voltage switchboard units were used to test and validate the functionalities of the developed software, considered the Brazilian regulation about the issue. Features about tax page, consumption, power outages and alarms were implemented in the developed application tool, enabling the power management based on measurement data and alarms consulted instantaneously or through historic data. Keywords Computational Tool, Electricity Management, Java, Smart Grids, Smart Metering. Resumo A automação da medição é uma das principais vertentes e o precursor das Redes Elétricas Inteligentes. Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional para a gestão da medição inteligente de energia elétrica, desenvolvida com tecnologias computacionais de código aberto e gratuito. A ferramenta permite a aquisição, armazenamento, processamento, visualização e gerenciamento das informações registradas em uma infraestrutura de medição inteligente de eletricidade. A plataforma Java e a estrutura de banco de dados MySQL são as principais tecnologias utilizadas no desenvolvimento do software. A infraestrutura de medição inteligente é baseada em uma rede RF, disposta em topologia Mesh, sendo utilizados os protocolos ABNT NBR 14522 e ZigBee para a comunicação entre os equipamentos do sistema de medição. Dados coletados de 05 medidores eletrônicos, instalados em quadros de distribuição de baixa tensão, foram utilizados para testar e validar as funcionalidades do software proposto, sendo considerados aspectos normativos nacionais da área durante as análises dos resultados obtidos. As funcionalidades sobre página fiscal, consumo, faltas de energia e alarmes foram implementadas na proposta, possibilitando o gerenciamento energético baseado em dados de medições e alarmes consultados de forma instantânea ou através de histórico. Palavras-chave Ferramenta Computacional, Gerenciamento de Energia Elétrica, Java, Medição Inteligente, Redes Elétricas Inteligentes. 1 Introdução Considera-se que o passo inicial e fundamental para a efetiva realização das Redes Elétricas Inteligentes (REI) é através da infraestrutura de medição avançada. A infraestrutura de medição é composta pelas tecnologias de informação e comunicação (TIC), medidores eletrônicos inteligentes, instalados com um considerável nível de granularidade, e sistemas de gerenciamento da medição (Oracle, 2012). Observa-se que a aplicação da infraestrutura de medição inteligente pode ser relevante para a resolução de questões relacionadas aos sistemas de energia elétrica. Os recursos de medição de energia elétrica viabilizam não apenas o faturamento da energia elétrica, mas também a transferência de informações entre os agentes, fornecedores e clientes, realizada por meio dos recursos de comunicação bidirecional (Wissner, 2011). A infraestrutura permite a leitura remota de parâmetros de tensões, correntes e potências elétricas, provendo dados quantitativos e qualitativos aos fornecedores sobre consumos dos clientes para melhorar o gerenciamento da rede elétrica. Informações coletadas servem para fins de monitoramento, gerenciamento, controle e manutenção do sistema elétrico, tornando mais previsíveis, por exemplo, a produção e a demanda de energia elétrica (Wissner, 2011), (Gungor et al., 2013). Os medidores de energia elétrica podem servir de pontos de acesso para controle de produção doméstica de eletricidade, bem como para interação e acionamento de cargas, como equipamentos eletrodomésticos e veículos elétricos. Os medidores são a porta de acesso para a participação ativa dos clientes de concessionárias, possibilitando o acompanhamen- 3846

to da fatura e a gestão do consumo e da produção de energia elétrica. Identifica-se a necessidade de adequados recursos e ferramentas computacionais para armazenamento, acesso, interpretação e análise dos dados de medição, com o intuito de transformá-los em informações úteis aos diversos agentes do setor elétrico. Gerenciar o conteúdo proveniente dos sistemas de medição inteligente de energia elétrica é indispensável ao funcionamento das REI. Abordagens de desenvolvimento de softwares de gerenciamento da medição que auxiliem na obtenção de informações sobre o perfil de utilização da eletricidade, na implementação de programas de conservação e eficiência energéticas, na previsão, controle e resposta à demanda, na melhoria da qualidade da energia e de serviço, têm sido enfatizadas em recentes pesquisas acadêmicas e produtos comerciais. O objetivo do artigo é apresentar o software desenvolvido em Java para gestão da medição inteligente de energia elétrica. Trata-se de uma ferramenta computacional utilizada para a aquisição, armazenamento, processamento, visualização e gerenciamento das informações registradas em uma infraestrutura de medição de eletricidade. Uma visão geral das redes elétricas e de medição inteligente é realizada na seção 2 a seguir. 2 Redes Elétricas Inteligentes e Medição Inteligente de Energia Elétrica 2.1 Redes Elétricas Inteligentes Desafios operacionais, tecnológicos, econômicos e ambientais têm sido enfrentados pela indústria de energia elétrica. As infraestruturas envelhecidas das redes elétricas, constituídas por equipamentos de medição e proteção defasados tecnologicamente, a necessidade de suprimento de formas flexível e confiável, a utilização de fontes de energias renováveis para a geração de eletricidade, mediante os apelos ambientais e de sustentabilidade decorrentes das mudanças climáticas, bem como a busca pelo provimento de novos serviços ofertados, exemplificam alguns destes desafios (Grzeidak et al., 2011). Como forma de adequação às demandas atuais e do futuro, é consenso entre a maioria dos governos, fornecedores, fabricantes, universidades e centros de pesquisa e especialistas da área, bem como dos consumidores, a necessidade em melhorar os níveis de confiabilidade, disponibilidade, flexibilidade, qualidade, eficiência e inovação dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP), modernizando-os e revitalizando-os. Esforços para modernizar os SEP têm sido realizados para promover suporte à inserção de fontes de energia renováveis na geração, à gestão eficiente dos ativos, ao melhor desempenho da operação, à redução dos índices de perdas técnicas e comerciais e à interação com os consumidores (CGEE, 2012). Trata-se de uma concepção sobre características, recursos e tecnologias para a modernização do setor elétrico, denominada Redes Elétricas Inteligentes (REI) ou Smart Grids. Tratadas como modelos conceituais constituídos por sete principais domínios (Geração, Transmissão, Distribuição, Cliente, Mercados, Operações e Provedor de Serviços) interligados entre si, existe em NIST (2009) uma descrição abstrata sobre as REI. A Figura 1 ilustra o modelo conceitual das REI abordado em NIST (2009). Figura 1. Modelo conceitual de Redes Elétricas Inteligentes. Promover a inserção de diferentes opções de fontes renováveis para a geração de eletricidade, integrar tecnologias digitais avançadas de comunicação, de medição e de controle em vias bidirecionais, realizar reconfiguração e restauração automáticas da rede diante de distúrbios na rede e eventos inesperados, como desastres naturais e ataques maliciosos, gerenciar a medição inteligente de energia elétrica, ofertar suporte necessário às futuras demandas de veículos elétricos, promover a eficiência energética e permitir maior interação com os consumidores, considerando-se o perfil de consumo nos processos de planejamento e operação da rede são algumas dos principais objetivos, características e benefícios gerais relacionados ao contexto da implantação das REI, conforme IEA (2011), CGEE (2012), EDP (2010) e Arnold (2011). Através da Figura 2, é possível visualizar oito áreas tecnológicas e a relação de integração com cada setor do sistema elétrico (IEA, 2011). Figura 2. Áreas tecnológicas envolvidas no contexto de REI. No mundo, centenas de projetos com ênfases total e parcial no desenvolvimento das tecnologias das REI têm sido impulsionados por investimentos 3847

públicos e privados (CGEE, 2012) e (European Comission, 2013). elétrica, é essencial que sejam realizadas especificações de protocolos padrões para vários equipamentos e sistemas da infraestrutura AMI. As especificações C12.18, C12.19, C12.22, IEC 61850, IEC 61968, IEC 61970, ZigBee, IEC 61334-4-41, ABNT NBR 14522 e Sibma são exemplos de protocolos utilizados para integrar equipamentos em uma AMI (ANSI, 2006), (ANSI, 2008a), (ANSI, 2008b), (Digi, 2013) e (ABNT, 2008). Os dados de medições gerados na AMI, após serem armazenados, servem de subsídio para o processamento em sistemas de softwares computacionais nos centros de operação e controle das concessionárias. Sistemas supervisórios de controle e de aquisição de dados, de gerenciamento de falhas, de gestão de clientes, de gerenciamento da distribuição, de informação geográfica, de registro de eventos e de gerenciamento de energia elétrica são exemplos de aplicações que processam os dados (Tang, 2011). Em situações onde a AMI já está consolidada e em pleno funcionamento, é comum às concessionárias disponibilizarem aplicações computacionais de gerenciamento de energia elétrica aos usuários. O acesso é feito por meio de portais web, em versões desktop instaláveis ou por dispositivos móveis. A Figura 4 ilustra um exemplo dos softwares usados no gerenciamento de energia elétrica, pelos lados da concessionária e do cliente (OGE, 2013). 2.2 Medição Inteligente de Energia Elétrica A estrutura de recursos relacionados aos medidores, sensores e atuadores, e às tecnologias de informação e comunicação é denominada de Infraestrutura de Medição Avançada (AMI, da sigla em inglês). Medidores eletrônicos inteligentes, visualizadores do consumo de energia domésticos, coletores de dados, interfaces de comunicação e servidores correspondem, em geral, aos equipamentos de hardware. A composição de uma AMI é feita com equipamentos de hardware, tecnologias de comunicação, protocolos e softwares (Arenas-Martinez, 2010). Na Figura 3, pode-se observar o esboço de uma AMI, os seus principais componentes e tipos de redes de integração (Acra; Thaker, 2010). Figura 3. Infraestrutura AMI e os seus principais componentes. No contexto de REI, os medidores inteligentes são habilitados a receberem informações remotamente originadas nos sistemas de controle e gerenciamento das concessionárias, através da infraestrutura AMI, para a realização de configurações, ativação/desativação de cargas, sinalizações de tarifas e avisos, bem como para comandar e prover serviços de forma integrada aos aparelhos domésticos inteligentes da rede doméstica correspondente. Na infraestrutura AMI, as tecnologias de comunicação, cabeadas e sem fio, costumam ser empregadas, em redes privadas ou públicas, permitindo as conexões entre os pontos da rede. As tecnologias de comunicação com fio correspondem a condutores óticos e metálicos da própria rede elétrica, sendo a Fibra Ótica e o PLC exemplos empregados. As tecnologias sem fio normalmente escolhidas para compor este tipo de infraestrutura são as de rádiofrequência (RF) e as de rede celulares 3G e 4G. IEEE 802.15.1 (Bluetooth), IEEE 802.15.4 (ZigBee), IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX) e GPRS são exemplos destes tipos de tecnologias sem fio aplicadas. Considerando-se as trocas de volumes consideráveis de informações entre vários domínios da rede Figura 4. Softwares de gerenciamento de energia elétrica na AMI. 3 A Ferramenta Computacional 3.1 Descrição A ferramenta computacional proposta foi aplicada à medição de eletricidade, para a gestão da medição inteligente de energia elétrica, através de ações de aquisição, armazenamento, processamento, visualização e gerenciamento das informações registradas em uma infraestrutura de medição inteligente. A ideia do software é a de realizar interações de comunicação, de forma local ou remota, entre a unidade servidora, onde a aplicação é executada, e os medidores eletrônicos inteligentes, instalados na rede elétrica, para as transferências dos dados de medição, 3848

com consequentes ações de gestão da medição de energia elétrica. diferenciação de cor e do texto informativo dos componentes gráficos, considerando-se as condições dispostas sobre Variação de Frequência, Tensão em Regime Permanente e Variação de Tensão de Curta Duração, no Módulo 8, da documentação normativa nacional PRODIST (ANEEL, 2012a). As condições dispostas sobre as Bandeiras Tarifárias, no Submódulo 7.1 (Procedimentos Gerais), do Módulo 7 (Estrutura Tarifária das Concessionárias de Distribuição), da documentação normativa nacional PRORET (ANEEL, 2012b), assim como o acionamento mensal das Bandeiras Tarifárias em ANEEL (2013) também foram consideradas. As Figuras 6, 7, 8 e 9 ilustram, respectivamente, exemplos dos tratamentos visuais implementados nos campos referentes à Frequência da rede, Sequencia de fase, Tensão de fase e Bandeira Tarifária Atual. 3.2 Ambiente de aplicação A ferramenta computacional é uma aplicação desktop, que utiliza os recursos da porta de comunicação, onde a interface de comunicação, cabeada ou sem fio, está inserida no computador, para viabilizar as transmissões e recepções dos registros de medição de energia elétrica. O aplicativo acessa uma base de dados relacional, para organizar e persisti-los estruturalmente, e disponibiliza uma interface visual para controle das informações processadas para a devida gestão da medição. A Figura 5 ilustra um cenário de medição inteligente de energia elétrica que o software é aplicado. Figura 6. Exemplo do campo Frequência da rede. Figura 7. Exemplo do campo Sequência de fase. Figura 5. Cenário de aplicação da ferramenta computacional. 3.3 Tecnologias e recursos utilizados Figura 8. Exemplo do campo Tensão de fase. O desenvolvimento da aplicação desktop foi baseado na tecnologia Java, através da plataforma Java SE, das ferramentas Java SE Runtime Environment (JRE) e Java SE Development Kit (JDK). As bibliotecas adicionais API Commons Codec, JCalendar, JFreeChart, JCommon, Joda-Time, Jollyday, API RX-TX, SteelSeries, Trident e MySQL JDBC Driver foram utilizadas para viabilizar a integração entre os vários componentes e recursos do software. A versão MySQL Community Edition corresponde à base de dados estruturada. O MySQL Workbench é uma ferramenta visual utilizada para a modelagem e a administração do banco de dados. As definições do protocolo ABNT NBR 14522 (versão 2008 atualizada) e do protocolo ZigBee (ZigBeePRO, baseado no ZigBee specification r17) foram utilizadas nas implementações. Figura 9. Exemplo do campo Bandeira Tarifária Atual. 4 Cenário de Medição Inteligente Utilizado e Metodologia de Aplicação dos Testes 4.1 Cenário de Medição Inteligente Para testes, análise das informações de medições e eventuais adequações nas funcionalidades de gerenciamento, o software proposto foi aplicado a um cenário de medição inteligente de energia elétrica com 05 medidores eletrônicos inteligentes trifásicos, 02 interfaces de comunicação (01 sem fio e 01 via porta ótica) e 01 equipamento In-Home Display (IHD). Cada medidor inteligente é dotado de duas interfaces de comunicação, sendo uma via RF com o protocolo ZigBee e outra via porta ótica. Os equipamentos foram dispostos como nós em uma rede RF Mesh ZigBee. A Figura 10 ilustra o esboço do cenário do sistema de medição inteligente utilizado. 3.4 Detalhes sobre as funcionalidades Os processamentos e gerenciamentos das informações de medição de energia elétrica são possibilitados através de quatro funcionalidades propostas no software, dispostas em abas: Página Fiscal, Consumo, Faltas de energia e Alarmes. No software desenvolvido, foram implementados tratamentos visuais das informações, através de 3849

Figura 12. Conjunto de hardware e software utilizado na aplicação. 4.2 Metodologia de aplicação dos testes Figura 10. Cenário do sistema de medição inteligente utilizado. Como metodologia de teste da proposta, o software foi aplicado ao efetivo gerenciamento dos registros dos 05 pontos de medição instalados, realizando diversas interações bidirecionais de comunicação via RF Mesh para as transferências dos dados e consequentes processamentos das informações. Como base amostral para os testes de validação e coleta dos resultados do software, dados de medições dos pontos de medição 01, 02, 03, 04 e 05, correspondentes ao período de 04 meses (jun./2013 a set./2013) de funcionamento do sistema de gerenciamento de medição inteligente, foram aplicados. Para apresentação das telas e recursos do aplicativo, foram utilizados, como caso exemplo, os registros de medições do MED_10. A escolha decorreu da observação de intensidades totais de correntes mais elevadas em vários períodos diários, relativa atividade aos fins de semana, variações nos valores das tensões trifásicas e dos fatores de potência, bem como maiores registros de energias ativa, reativa e aparente em relação aos demais pontos de medição. Para a verificação do comportamento das funcionalidades Página Fiscal, Consumo, Faltas de Energia e Alarmes da ferramenta computacional, foram realizados ações de atualizações e processamentos das informações instantâneas, tomando-se como referência a data de 01/11/2013. O sistema de medição inteligente de energia elétrica foi instalado em 05 pontos de medição distribuídos na estrutura física do Departamento de Engenharia Elétrica (DEE), pertencente ao Centro de Tecnologia (CT), da Universidade Federal do Ceará (UFC). Na Tabela 1 estão dispostas as identificações e descrições dos pontos de medição. Tabela 1. Descrições dos pontos de medição. Descrição do local Lab. de Eficiência Energética e Máquinas Motriz (LAMOTRIZ) Lab. do Grupo de Pesquisa em Automação e Robótica (GPAR) Lab. de Circuitos Eletroeletrônicos Medidor instalado Cargas instaladas MED_10 Tomadas monofásicas e trifásicas, iluminação, condicionadores de ar e motores trifásicos. MED_11 Tomadas monofásicas e trifásicas e iluminação. MED_12 Gabinetes dos professores MED_13 Secretaria MED_14 Tomadas monofásicas e trifásicas e iluminação. Tomadas monofásicas, iluminação e condicionadores de ar. Tomadas monofásicas, iluminação e condicionadores de ar A Figura 11 ilustra os medidores inteligentes MED_10 e MED_13 instalados no DEE/CT/UFC. 5 Apresentação e Análise dos Resultados 5.1 Página Fiscal As Figuras 13, 14, 15 e 16 ilustram os resultados obtidos para as atualizações das abas Tensão, Corrente, Fator de potência e Potência da funcionalidade da Página Fiscal, respectivamente. A tela Tensão mostra o valor rms das tensões de linha e ângulo de fase das tensões de fase. Figura 11. Medidores inteligentes MED_10 e MED_13 instalados. A Figura 12 ilustra o conjunto de hardware e software utilizado na aplicação ao sistema de medição inteligente instalado no DEE/CT/UFC. 3850

5.2 Consumo de energia e demanda As Figuras 17 e 18 ilustram os resultados obtidos para as abas Energia e Demanda da funcionalidade de Consumo, respectivamente. A tela Energia mostra os totalizadores da energia ativa, reativa indutiva e reativa capacitiva por fase e total. Figura 13. Tela da aba Tensão da funcionalidade Página Fiscal. A tela Corrente mostra o valor rms e ângulo de fase das correntes de linha e a corrente de neutro. Figura 17. Tela da aba Energia da funcionalidade Consumo. A tela Demanda mostra a demanda do último período de 15 minutos, a máxima demanda registrada e a demanda acumulada, de potências ativa, reativa indutiva e reativa capacitiva. Figura 14. Tela da aba Corrente da funcionalidade Página Fiscal. A tela Fator de potência mostra os valores correspondentes por fase e trifásico e a característica indutiva, capacitiva ou resistiva. Figura 18. Tela da aba Demanda da funcionalidade Consumo. 5.3 Faltas de energia As Figuras 19 e 20 ilustram os resultados para as abas Período Anterior e Período Atual da funcionalidade Faltas de energia, respectivamente. O Período Anterior refere-se aos registros de falta de energia ocorridos em data anterior à data de reposição de demanda (fechamento de fatura). O Período Atual refere-se, por sua vez, aos registros após a data de reposição de demanda até o momento da atualização das informações. Figura 15. Tela da aba Fator de potência da funcionalidade Página Fiscal. Na tela Potência são mostradas as potências ativa, reativa e aparente de cada fase e trifásica. Figura 16. Tela da aba Potência da funcionalidade Página Fiscal. Em todas as telas da página fiscal são mostradas a frequência da rede, a temperatura interna do medidor e a sequência de fases. Figura 19. Tela da aba Período Anterior da funcionalidade Faltas de energia. 3851

respectivamente, denotam sequenciamento inverso de fase, como visto no campo Sequência de fase. Os valores de corrente nas fases A, B e C são mostrados conforme a composição de cargas do local onde o MED_10 está instalado, como na Figura 14. No campo Corrente de neutro, pode-se inferir diretamente a existência de uma condição de desbalanceamento de carga. No campo Defasagem entre tensão e corrente, os valores -20,65º, -18,78º e -18,44º representam atrasos das ondas de corrente em relação às de tensão, definindo um caráter majoritário de cargas indutivas na instalação. Conforme visto na Figura 15, os campos Fator de potência por fase e Fator de potência trifásico, os valores de 0,94, 0,95, 0,95 e 0,94, respectivamente, atendem à regulamentação da ANEEL. Os registros de consumos e de demanda são divididos em sentido direto (consumido da concessionária), reverso (consumido pela concessionária) e líquido, como pode ser visto nas Figuras 17 e 18. Os registros das faltas de energia, classificadas por tipo de interrupção, quanto à duração, podem ser verificados para o período anterior ou atual à data de fechamento de demanda, como nas Figuras 19 e 20. Como indicado na Figura 19, para o Período Anterior, houve 02 registros de faltas de energia no período compreendido antes da última data de reposição de demanda. O 1º registro durou 27s, sendo classificado, pelo tempo de duração, como uma interrupção temporária. O 2º registro durou 42m24s, sendo classificado, pelo tempo de duração, como uma interrupção permanente. Observando-se as Figuras 21 e 22, são exibidas as informações dos últimos registros de eventos de 25 alarmes configurados previamente nos medidores inteligentes, divididos em dois grupos. Os alarmes são registrados pela quantidade acumulada de ocorrências, pelas datas e horas de início e de fim e pelo tempo de duração de cada um. Na Tabela 2 está disposto o resumo da análise de validação considerada para cada funcionalidade mediante o funcionamento do software proposto. Figura 20. Tela da aba Período Atual da funcionalidade Faltas de energia. 5.4 Alarmes Os alarmes são classificados em dois grupos. O Grupo 01 refere-se às medições elétricas como tensão, corrente, desequilíbrio de tensão, etc. O Grupo 02 refere-se às condições de segurança da medição, p.ex., watchdog, alteração de parâmetros de configuração, dentre outros. As Figuras 21 e 22 ilustram os resultados obtidos para as abas Grupo 01 e Grupo 02 da funcionalidade de Alarmes, respectivamente. Figura 21. Tela da aba Grupo 01 da funcionalidade Alarmes. Tabela 2. Resumo da análise de validação das funcionalidades. Funcionalidade Figura 22. Tela da aba Grupo 02 da funcionalidade Alarmes. Página Fiscal 5.5 Análise dos resultados Na funcionalidade Página Fiscal são apresentadas, como mostrado na Figura 13, as informações da data e hora da última atualização realizada. A Frequência da rede é classificada como ADEQUADA. No campo Sequência de fase há a indicação textual INVERSA. Nos campos Tensão de fase e Tensão de linha, de acordo com os critérios normativos da ANEEL, para os valores medidos a classificação é ADEQUADA, em ambos. No campo Ângulo da tensão de fase, os valores de 0º, 123,23º e 244,74º para as fases A, B e C, Consumo Faltas de energia Alarmes 3852 Tensão Corrente Fator de potência Potência Energia Direta Reversa Líquida Demanda Direta Reversa Líquida Período Anterior Período Atual Grupo 01 Parte I Parte II Parte III Validação

Parte IV Parte V Grupo 02 Parte I Parte II 6 Conclusão Foram apresentados os recursos de um aplicativo para gerenciamento de um sistema de medição de energia elétrica. A infraestrutura de medição, com comunicação em RF, estrutura Mesh e protocolo Zigbee, contou com o apoio da empresa de medição Eletra Energy Solutions. O aplicativo foi desenvolvido em Java e a base de dados para armazenamento dos registros usou o MySQL. Os protocolos ABNT NBR 14522 e ZigBee foram utilizados na implementação do software. O aplicativo apresenta interface de interação entre o operador e os equipamentos, onde são mostrados registros de frequência, tensão, corrente, fator de potência, potências ativa e reativa indutiva e capacitiva, falta de energia e alarmes. O software foi testado com sistema real instalado em campo e durante os testes foram observadas limitações e dificuldades relacionadas a impossibilidade de múltiplos acessos simultâneos ao software, à intermitência de conectividade entre as interfaces de comunicação sem fio, ao gerenciamento de recepções simultâneas dos dados de medições em situações de coletas automáticas e à quantidade de canais para a formação da memória de massa dos equipamentos utilizados. Considera-se que a ferramenta computacional é funcional para gerenciamento da energia elétrica de unidades consumidoras, no entanto pode ser aprimorada na perspectiva de superar as limitações detectadas durante os testes e agregar funcionalidades para maior eficiência do uso da eletricidade e maior participação do cliente. Agradecimentos Os autores agradecem ao CNPq pelo financiamento deste projeto, à empresa Eletra Energy Solutions e ao setor de manutenção do CT/UFC pelo apoio técnico prestado. Referências Bibliográficas Acra, R.; Thaker, M. (2010). Internet Standards Come to the Advanced Metering Infraestructure. Agência Nacional de Energia Eletrica (2012a). Módulo 8 Qualidade da Energia Elétrica. - Brasília: ANEEL.. (2012b). Submódulo 7.1 Procedimentos Gerais. - Brasília: ANEEL.. (2013). Bandeiras Tarifárias. American National Standards Institute, Inc. (2006). ANSI C12.18-2006.. (2008a). ANSI C12.19-2008.. (2008b). ANSI C12.22-2008. Arenas-Martínez, M. et al. (2010). A comparative study of data storage and processing architectures for the smart grid. IEEE International Conference Smart Grid Communications (SmartGridComm); pp. 285-290. Arnold, G. W. (2011). Challenges and opportunities in smart grid: A position article. Proceedings of the IEEE, Vol. 99, No. 6; pp. 922-927. Associação Brasileira de Normas Técnicas (2008). ABNT NBR 14522: Intercâmbio de informações para sistemas de medição de energia elétrica. - Rio de Janeiro: ABNT. Centro de Gestão e Estudos Estratégicos. (2012). Redes elétricas inteligentes: contexto nacional. Brasília: CGEE. Digi International Inc. (2012). XBee ZB RF modules utilizing the ZigBee PRO Feature Set. European Comission. (2012). Smart Grid Projects in Europe: Lessons Learned and Current Developments 2012 update. 2013. Grzeidak, E.; Cormane, J.; Ferreira Filho, A. L.; Assis, F. (2011). Capítulo IV - Qualidade da energia elétrica no contexto de smart grid. Revista O Setor Elétrico, São Paulo, v. 1, n. 68, p. 48-56. Gungor, V.C.; Sahin, D.; Kocak, T.; Ergut, S.; Buccella, C.; Cecati, C.; Hancke, G.P. (2013). A survey on smart grid potential applications and communication requirements. IEEE Transactions Industrial Informatics, Vol. 9, No. 1; pp. 28-42. International Energy Agency. (2011). Technology Roadmaps Smart Grids. Paris. National Institute of Standards and Technology. (2009). Report to NIST on the Smart Grid Interoperability Standards Roadmap. EUA. OGE Energy Corp. (2013). myogepower. 2013. Oracle Corporation (2012). Big Data, Bigger Opportunities: Plans and Preparedness for the Data Deluge. 2012. Tang, G. Q. (2011). Smart grid management & visualization: Smart Power Management System. IEEE International Conference & Expo Emerging Technologies for a Smarter World (CEWIT); pp. 1-6. Wissner, M. (2011). The Smart Grid A saucerful of secrets?. Applied Energy, Vol. 88, No. 7; pp. 2509-2518. Yu, X. et al. (2011). The new frontier of smart grids. IEEE Industrial Electronics Magazine, Vol. 5, No. 3; pp. 49-63. 3853