Metin

O desenvolvimento de um protótipo funcional de unidade de medição fasorial, porém com diferenciais que promovam um baixo custo e possibilitam sua ampla utilização junto aos sistemas de distribuição de energia elétrica, possibilita o atendimento a importantes requisitos para a constituição de funcionalidades adicionais aos Smart Grids já existentes, como os citados a seguir.

1.2.1 Estimação de estados e cálculo do fluxo de potência

A estimação de estados visa determinar a condição operativa do sistema: normal (sem violação nas restrições operacionais dos níveis de tensão e frequência), emergencial (violação dessas restrições) e restaurativo (blackout parcial ou total). Normalmente, o conjunto a ser determinado são as tensões e correntes complexas, visto que com isso é possível determinar também os fluxos de potência ativo e reativo (FRAZÃO, 2012).

Se utilizadas em quantidade suficiente, as PMUs garantem a observação do sistema de distribuição na média tensão e a maximização da redundância. Com a PMU a aquisição de medições realizadas no sistema elétrico pode ser obtida em intervalos de tempo inferiores a um segundo, sendo possível uma análise dinâmica do mesmo. Sem a PMU é muito longo o tempo (podendo ser vários minutos) entre a primeira medição coletada e o momento que a estimativa do estado é fornecida pelo estimador o que não representa efetivamente o estado de operação corrente (FRAZÃO, 2012).

1.2.2 Monitoramento dinâmico

Embora condições transitórias não possam ser precisamente descritas por fasores computados pela PMU, a capacidade dos sincrofasores pode ser estendida para aplicações de monitoramento dinâmico, visando fornecer ferramentas para garantir a operação e estabilidade do sistema, principalmente com a crescente introdução de geração baseada em

fontes alternativas renováveis (energia solar e eólica), o que promove um aumento no dinamismo dos sistemas de distribuição (WACHE et al., 2011).

Como exemplo, um processo de detecção de ilhamento não intencional pode ser analisado pela instalação de uma PMU na subestação e outro na planta do sistema de geração distribuída. Estas PMUs comunicam via intranet com o servidor da concessionária e fornecem medidas para um simulador capaz de detectar condições de ilhamento por meio da diferença do ângulo da tensão (SANCHEZ-AYALA et al., 2013).

1.2.3 Estimação harmônica

A estimação de níveis harmônicos de tensão e corrente ocupa um importante papel em aplicações que necessitam de qualidade de energia elétrica, principalmente quando há o envolvimento de cargas sensíveis, como motores elétricos. Embora sistemas com geração distribuída e inversores devam atender aos limites de emissão de harmônicos estabelecidos por diferentes normas, os efeitos cumulativos e a interação de harmônicos injetados por um grande número de inversores podem causar impactos na rede de distribuição que necessitam ser identificados (SANCHEZ-AYALA et al., 2013).

Uma forma de se realizar a estimação dos componentes harmônicos presentes nos sinais de tensão e corrente, apresentada em AREFI et al. (2011), é usando um estimador de estado harmônico, o qual utiliza um algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) baseado em meta heurística, medições provenientes de uma PMU, parâmetros da geração distribuída e pseudo medições para estimar os fasores harmônicos por meio da minimização do erro entre as medidas da PMU e os valores estimados.

Além do emprego de metas heurísticas para a realização de estimação harmônica, nos últimos anos, a técnica de processamento de sinais sofreu um grande avanço com o surgimento do Deep learning (LECUN et al., 2015). Com este novo método, o índice de acerto, não dependente de meta heurística e não caindo em máximos e mínimos locais, revolucionou os sistema de análise, principalmente de sinais digitalizados.

1.2.4 Modelagem de cargas

Ao longo do tempo vários estudos e pesquisas (AMARAL, 2004; GOMES, 2007) foram realizados com o propósito de aprimorar os modelos dos componentes do sistema (linhas de transmissão/distribuição, transformadores, geradores etc.), porém desde o início a carga

apresentou-se como o componente de difícil modelagem. Apesar de se conhecer como cada elemento da carga se comporta individualmente, não se tem uma ideia precisa da sua composição final, devido à grande diversidade de equipamentos que a compõem de forma aleatória.

Observa-se que tarefas de análise pré e pós-operacionais tais como estudos de planejamento, análises de contingência, reconfigurações operativas de redes, análise de eventos e tantos outros que em determinado momento envolvam a avaliação do estado e tendências da rede, são claramente afetados pela questão da modelagem de suas cargas.

Assim, uma modelagem estática de carga mais realista impacta positivamente os resultados e as análises inerentes aos estudos de carregamento e estabilidade de tensão associados aos estudos de planejamento da expansão, reconfiguração de redes, contingências, diagnósticos e planejamentos operativos e tantos outros que envolvam programas de análise de redes elétricas, tornando-os igualmente mais realistas e confiáveis.

Duas abordagens têm sido usadas para a modelagem de carga. A primeira delas é baseada no conhecimento prévio dos componentes individuais da carga, sendo o modelo obtido por meio da combinação destes componentes.

A segunda abordagem não requer o conhecimento das características físicas da carga. Essa abordagem se baseia em medidas obtidas em baixa tensão da resposta da carga quando a mesma é submetida a variações (NEVES, 2008). As simples respostas do sistema de identificação das causas de ocorrência de distúrbios (variações de grandezas elétricas na rede de distribuição) e o fornecimento de medidas elétricas, funcionalidades presentes no equipamento proposto neste trabalho, permitem a um servidor remoto realizar a modelagem estática das cargas.

Ainda através da técnica de deep learning citada anteriormente e utilizando linguagens funcionais como Lisp, Scheeme, Haskell e Clean, pode-se utilizar funções como argumentos, permitindo uma modelagem dinâmica da carga, onde cada argumento é afetado pelo outro, obtendo-se, em uma única função, um simulador em tempo real.

1.2.5 Identificação de perdas comerciais

As perdas comerciais são relacionadas ao processo de comercialização da energia e envolvem erros de medição e leitura de consumo, erros no processo de faturamento e, principalmente, às fraudes e furtos de energia.

Os tipos de fraudes mais comuns incluem uma vasta gama de adulterações na medição de consumo, como travamento do disco do medidor via agente externo, rompimento do lacre do medidor com adulteração de seu mecanismo ou da parte eletroeletrônica e diversos outros métodos, dificultando a sua detecção pela empresa distribuidora.

Os furtos de energia são normalmente ligações diretas à rede secundária ou ao ramal de serviço sem que haja qualquer medição (ABI-ACKEL e CAMPOS, 2013).

Desta forma, é possível realizar a identificação de perdas comerciais confrontando as medições de potência realizadas por uma PMU em um determinado período com as leituras realizadas pelos leituristas das concessionárias em domicílios ligados a esta PMU.

Uma forma ainda melhor seria confrontar as medições realizadas pela PMU com as realizadas por smart meters. Com um servidor rápido e com centenas de acessos persistentes (vários pontos de medição em tempo real), poder-se-ia fazer a detecção em tempo real, evitando a perda, corrigindo o erro e punindo o infrator.

1.2.6 Identificação de perdas técnicas

As perdas técnicas são inerentes ao transporte de energia na rede, relacionadas à transformação de energia elétrica em energia térmica nos condutores (perdas joule), perdas nos núcleos dos transformadores, perdas dielétricas, etc. (ANEEL, 2015).

Assim, é possível estimar parâmetros elétricos de trechos da rede de distribuição em média tensão, nos quais aparentam apresentar faltas, por meio das medidas fornecidas por diferentes PMUs instaladas em pontos específicos. Outra alternativa, quando não se dispõe de várias PMUs instaladas, é a utilização do sistema de identificação das causas de ocorrência de distúrbios elétricos em conjunto com as técnicas para a estimação dos parâmetros elétricos destas causas, sendo que estes estudos serão apresentados posteriormente no Capítulo 4.