Sérgio Granato de Araújo e José Gonçalves Vieira, Consultores Smart Grid publicam o tutorial inédito “Automação da Distribuição e a Smart Grid” (parte 1), descrevem o Sistema Elétrico de Potência, a Automação da Distribuição e as principais funções agregadas aos conceitos inseridos no contexto das Redes Elétricas Inteligentes. “a Rede Elétrica Inteligente, ou Rede de Energia Inteligente (Smart Grid) é um complexo sistema fim-a-fim composto de múltiplos subsistemas de energia interconectados e inter-relacionados entre si através de múltiplos protocolos contendo múltiplas camadas de tecnologias (energia, comunicações, controle/automação e TI)…” [ref.: entrevista Dr. Cláudio Lima].

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AUTOMAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO E A SMART GRID

PARTE 1:

1. CONCEITUAÇÃO: SISTEMA ELÉTRICO DE POTÊNCIA E AUTOMAÇÃO

2. AUTOMAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO (DA): PRINCIPAIS FUNÇÕES

PARTE 2:

3. PADRÕES E TECNOLOGIAS DE COMUNICAÇÃO

PARTE 3:

4. BENEFÍCIOS E DESAFIOS

5. CONCLUSÕES

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Este trabalho apresenta uma contextualização da Automação da Distribuição de Energia Elétrica sob a ótica da Rede Elétrica Inteligente (Smart Grid), procurando investigar como esta última se propõe a auxiliar os processos envolvidos, assim como viabilizar novas aplicações. Neste sentido, são apresentados alguns conceitos, requisitos e informações de modo a fornecer subsídios visando amparar a evolução de processos de distribuição de energia elétrica.

PARTE 1

1. CONCEITUAÇÃO: SISTEMA ELÉTRICO DE POTÊNCIA E AUTOMAÇÃO

“a Rede Elétrica Inteligente, ou Rede de Energia Inteligente (Smart Grid) é um complexo sistema fim-a-fim composto de múltiplos subsistemas de energia interconectados e inter-relacionados entre si através de múltiplos protocolos contendo múltiplas camadas de tecnologias (energia, comunicações, controle/automação e TI)…” [ref.: entrevista Dr. Cláudio Lima]. Esta seção fornece uma descrição simplificada da camada de energia através da apresentação do Sistema Elétrico de Potência (SEP), isto é, a cadeia de fornecimento de energia elétrica (EE), assim como uma introdução sumária de sistemas de automação, pavimentando o caminho para as seções seguintes que tratarão a Automação da Distribuição no contexto Smart Grid (seção 2) e os Padrões e Tecnologias de Comunicação para viabilizá-la (seção 3).

Dentre as entidades lógicas que compõe o SEP (figura 1), tem-se a (i) Geração Centralizada (Bulk Generation), exemplificada principalmente por usinas hidroelétricas, termoelétricas e nucleares, com o maior grau de automação, a (ii) Transmissão, com sistemas de supervisão e de contingência avançados, p. ex. o Sistema Interligado Nacional (SIN) gerido pelo Operador Nacional do Sistema (ONS), e a (iii) Distribuição, sem automação ou com automação incipiente. Esse cenário ocorre tanto em países em desenvolvimento, p. ex. o Brasil, quanto em países desenvolvidos, p. ex. os EUA. Portanto, a Smart Grid que os “stakeholders” (governos, organismos de padronização, universidades, centros de pesquisa, utilities e fabricantes) devem desenvolver deve enfatizar o Sistema de Distribuição.

Figura 1 [1]: Sistema Elétrico de Potência (SEP).

A Geração Centralizada (em contraponto à Geração Distribuída, habilitada pela Smart Grid) localiza-se em regiões distantes e necessita de Sistemas de Transmissão para o transporte de EE aos centros consumidores. O Sistema de Transmissão é tipicamente composto de redes de transmissão (EAT: 230 a 750 kV), subestações de Transmissão e de redes de Subtransmissão (AT: 69/138 kV), estas últimas implementadas em razão do nível de desagregação do mercado consumidor. O Sistema de Distribuição, por sua vez, é formado pelas subestações de Distribuição e pelas redes de distribuição, compondo duas sub-redes: a (i) rede de Alimentação Primária (MT: 11,9/13,8/23/34,5 kV), implementada com circuitos alimentadores (“feeders”), e a (ii) rede de Alimentação Secundária (BT: 110/127/220/380/440 V), implementada a 4 condutores em áreas urbanas, com Unidades Consumidoras (UCs) (residenciais, comerciais ou industriais) conectadas tipicamente com um condutor fase e o condutor neutro (padrão monofásico) ou com três condutores fase e o condutor neutro (padrão trifásico).

As subestações de Distribuição constituem pontos de operação do SEP onde a energia é transformada (rebaixada, p. ex. à 13,8 kV), controlada (p. ex. seu nível de tensão e fator de potência) e distribuída (encaminhada às UCs) através de redes de distribuição de EE aéreas ou subterrâneas, constituídas por cabos elétricos e acessórios, postes ou dutos subterrâneos, transformadores rebaixadores finais e outros equipamentos de linha. As redes aéreas, geralmente com cabos nus, são mais frequentes no Brasil, enquanto as subterrâneas (ou Redes de Distribuição de EE Subterrâneas: RDS), mais seguras e confiáveis (melhores DEC e FEC, em especial este último), encontram-se implantadas principalmente em localidades com alta densidade de carga (kVA/km²), como as regiões centrais de grandes cidades. A tendência é a substituição de redes aéreas por subterrâneas, sendo o custo de investimento inicial a principal restrição.

Nas utilities (concessionárias de energia elétrica), o gerenciamento e a operação de distribuição de EE são conduzidos em instalações denominadas Centro de Operação da Distribuição (COD), concentrando a operação das subestações de Distribuição e da rede de cabos elétricos de distribuição de uma região, de modo a garantir o suprimento de EE às UCs com certo nível de confiabilidade. As subestações de Distribuição devem realizar ações e comandos (manobras em equipamentos a critério do operador/sistema) coordenados a partir de programas e filosofias de operação [2].

A (i) Automação da Distribuição (Distribution Automation: DA) compõe um dos blocos horizontais que implementam o conceito Smart Grid, ao lado dos blocos (ii) Medição Inteligente e (iii) Geração Distribuída e Armazenamento. Esses blocos estão, de certa forma, inter-relacionados. Por ex., a DA recebe dados da Medição Inteligente para prover a aplicação Demand Response (DR). Por outro lado, interage com a Geração Distribuída e Armazenamento p. ex. gerenciando fontes ou recursos de energia distribuídos (Distributed Energy Resources: DER) e informando ao Distributed Resource Management System (DRMS) alterações na topologia da rede em tempo real. Por fim, blocos verticais (p. ex. Telecom, TI e Interoperabilidade) exercem funções de apoio aos blocos horizontais, ajudando a compor o conceito Smart Grid [3].

Embora seja uma área que possa se beneficiar diretamente de Tecnologias da Informação e Telecomunicação (TICs), a DA não surgiu com a Smart Grid. De fato, desde os anos 60 sistemas semi-automatizados ou automatizados têm sido utilizados de modo a implementar sistemas autônomos nas redes de distribuição, p. ex. para o isolamento de seções de circuitos alimentadores. O termo DA teria surgido em seguida, nos anos 70. Alguns autores utilizam Advanced Distribution Automation (ADA), introduzido pela EPRI, detentora do projeto IntelliGrid, ou Advanced Distribution Operation (ADO) para designar a automação que pode ser habilitada pela Smart Grid, “estendendo” a inteligência na rede de distribuição (incluindo a última milha) para controlar recursos de energia distribuídos, elementos de rede externa (Remote Terminal Units: RTUs) e cargas em residências.

Mesmo que o Sistema de Distribuição seja composto por subestações e rede de EE de distribuição, com forte interdependência entre eles, muitos autores de Smart Grid entendem a DA como a automação restrita à rede cabeada de distribuição, ou seja, Feeder Automation (FA) (automação de ativos de circuitos alimentadores como religadores, tie-switches, chaves seccionalizadoras, transformadores, banco de capacitores e reguladores de tensão), uma vez que subestações de Distribuição demarcam a fronteira entre Transmissão e Distribuição. Emprega-se, então, o termo Substation Automation (SA), ou Substation Automation System (SAS), para se referir especificamente à automação de subestações, exercendo funções como proteção (manobra de dispositivo para proteger transformadores e linhas de transmissão), comando e controle, medição operacional, medição de faturamento e de qualidade de EE de forma automática.

Dentre os principais benefícios da tecnologia empregada em DA estão: (i) maior confiabilidade da rede de EE de distribuição, (ii) melhor qualidade da energia entregue aos consumidores (ex.: melhor qualidade da tensão), (iii) maior eficiência energética e (iv) otimização de recursos da rede de distribuição (ex.: redução das perdas de transmissão). O NIST-SGIP (National Institute of Standards and Technology – Smart Grid Interoperability Panel) apresenta uma definição ainda mais abrangente para a DA: “toda automação utilizada no planejamento, engenharia, construção, operação e manutenção do Sistema de Distribuição, incluindo interações com o Sistema de Transmissão, com recursos de energia distribuídos interconectados e com interfaces automatizadas de clientes” [4]. Os elementos que devem ser automatizados em uma rede de distribuição são as (i) subestações (SA), os (ii) circuitos alimentadores (seus ativos) (FA), (iii) fontes de energia distribuídas (DER) e, segundo um conceito mais recente de DA, (iv) dispositivos inseridos nas UCs dentro dos conceitos de redes de automação residenciais, comerciais e Industriais (HAN, BAN e IAN, Home Area Network, Building Area Network e Industrial Area Network, respectivamente). Comumente, as funções da SA e FA são integradas.

Define-se automação como sendo um sistema apoiado computadores que substitui o trabalho humano, visando soluções otimizadas de redes e serviços. O conceito moderno de automação relaciona-se à integração de sistemas, significando que os diversos sistemas autônomos devem ser geridos de forma integrada, compartilhando dados e trabalhando em conjunto de forma a gerar soluções que proporcionem aumento potencial de benefícios.

Para se controlar um dispositivo ou sistema (planta) é necessário, antes, observá-lo (via sensores). Nos últimos anos, a evolução tecnológica tem proporcionado melhores condições de observação (ex.: medição de grandezas elétricas e detecção de falhas) na Transmissão e na Distribuição, condição “si ne qua non” para a automação desses sistemas. A figura 2a mostra a evolução da “observabilidade” em sistemas componentes do SEP, e a figura 2b mostra um fluxo de controle elementar: leitura das entradas-processamento-atualização das saídas.

(a)______________________________ (b)

Figura 2: (a) [5] Observabilidade em Componentes do SEP e (b) Fluxo de Controle.

A latência será o somatório dos valores de tempo “t_E“ (planta-computador), “t_P“ (tempo de processamento) e “t_S“ (computador-planta) (figura 2b). Este parâmetro de desempenho será um dos fatores mais críticos em boa parte das funções de DA controladas remotamente, remetendo a responsabilidade de sucesso da automação ao sistema de Telecom (entende-se que armazenamento e processamento não serão críticos na maioria das aplicações, dado o fato que a lei de Moore (*) continua vigente). A tabela 1 apresenta requisitos do sistema de Telecom para aplicações de DA, onde se observa as funções “switching” (chaveamento) e proteção entre as mais exigentes quanto aos requerimentos de latência, podendo chegar a valores inferiores a 4 mseg para relés de proteção.

Tabela 1 [6]: Requisitos de Desempenho da Rede de Telecom para Aplicações de DA

(*) A Lei de Moore preconiza que a capacidade de processamento de computadores e dispositivos dobra a cada dois anos. Esta tendência tem sido observada nos últimos 50 anos e espera-se que se mantenha pelo menos até o ano de 2020.

2. AUTOMAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO (DA): PRINCIPAIS FUNÇÕES

Um sistema de DA é uma combinação de subsistemas de automação que habilitam monitorar, coordenar e operar remotamente e em tempo real componentes da rede de distribuição a partir de localidades remotas, permitindo identificar mais precisamente falhas ou interrupções na rede (“outages”), restaurar mais rapidamente o fornecimento de EE, melhorar a qualidade da energia entregue ao consumidor, “rotear” fluxos de energia evitando gargalos e controlando mais eficientemente a demanda de pico, habilitar sistemas de geração distribuída inseridos na rede de distribuição e reduzir custos operacionais. Subsistemas de DA têm sido tradicionalmente tratados separadamente, podendo-se citar supervisão e controle de subestações, supervisão e controle de ativos da rede de EE, gerenciamento de carga e medição remota, dentre outros.

O núcleo de um sistema de automação é denominado SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition), um sistema que integra computação e comunicação para prover monitoramento remoto e controle remoto de equipamento indoor (dentro de subestações) ou de campo. Desejável é que a automação do controle possa suportar o comportamento “self-healing” da rede, integrando funções de aquisição de dados, processamento em tempo real e controle remoto de ativos da rede de distribuição de EE.

Define-se um sistema “self-healing” (auto-regenerável ou auto-recuperável) como aquele capaz de detectar, analisar, responder e restaurar falhas na rede de EE de forma automática (e em alguns casos de forma instantânea) [7]. Tais sistemas utilizam informação em tempo real gerada por sensores dispostos na rede de distribuição para responder de modo reativo (quando já ocorreu degradação do serviço) ou pró-ativo (ainda sem restrição ao serviço contratado) a problemas da rede, evitando ou mitigando automaticamente quedas de energia, problemas com a qualidade de energia e a descontinuidade de serviços. Em suma, sistemas “self-healing” promovem o aumento no nível de confiabilidade do suprimento de EE.

A figura 3 mostra os estados em que um serviço (ex.: fornecimento de EE) pode se encontrar, com o objetivo de caracterizar as duas abordagens de gerência: reativa e pró-ativa. Observa-se, nesta figura, uma faixa de status do serviço (entre os limiares ACTIVE e INACTIVE) a ser monitorada por um controlador com abordagem pró-ativa cuja atuação (em antecipação à falha) poderá evitar que a UC vivencie uma situação de contingência. Caso o serviço degrade, ultrapassando o limiar INACTIVE, caracterizará, necessariamente, “ocorrência de restrição” à UC (situação Service Degradation), quando assumem-se procedimentos reativos.

Figura 3: Estados do Serviço e Abordagens de Gerenciamento.

Muitas funções de DA são suportadas por “funções primárias”, tais como SCADA e sistemas de Telecom. Portanto, o NIST desenvolveu uma hierarquia visando descrever “Cenários de DA” (figura 4) construídos a partir de “funções secundárias”, por sua vez suportadas por funções primárias [4]. Cada função secundária (função de DA) identifica uma ou mais funções primárias das quais ela depende, assim como suas descrições e seus propósitos. Tal abordagem defende que Cenários de DA são mais bem avaliados (seus custos e benefícios) que funções de DA abordadas isoladamente.

Figura 4 [4]: Funções Primárias, Funções Secundárias e Cenários de DA.

Considerando a Distribuição uma área de grande complexidade, diversas aplicações foram concebidas com objetivo de melhor controlar e gerenciar os processos envolvidos. Uma visão holística dos sistemas componentes de uma Smart Grid é apresentada na figura 5, que destaca dois grupos de aplicações: aplicações relacionadas a sistemas de TI (IT Data Center) e aplicações relacionadas à operação da rede (Grid Operation Center), esta última requerendo integração em tempo real que abrange boa parte das aplicações de DA.

Figura 5 [8]: Grupos de Aplicações em uma Smart Grid.

Sistemas de DA compreendem aplicações avançadas tais como Fault Detection Isolation and Restoration (FDIR), Integrated Voltage/VAR (Voltage Ampere Reactive) Control (IVVC), Distribution Power Flow (DPF), Optimal Feeder Reconfiguration (OFR), Distribution Contingency Analysis (DCA), Distribution State Estimation (DSE), Distribution Load Forecasting (DLF), Topology Processor (TP) e a “polêmica” Conservation Voltage Reduction (CVR). Destas, destacam-se principalmente as aplicações FDIR e IVVC, fundamentais na DA ao prover expressivo incremento na confiabilidade operacional de subestações e circuitos alimentadores em tempo real.

A função FDIR, que dependendo da fonte literária recebe o nome Fault Location, Isolation, and Service Restoration (FLISR), constitui a principal aplicação de suporte a condição “self-healing” da rede. No entanto, fato recorrente no mundo Smart Grid, ambos os termos podem ter significados diferentes para utilities diferentes.

Entende-se por “falha” (do inglês, “fault” – alguns autores traduzem para “falta”) todo fluxo anormal da corrente elétrica, podendo ser tanto um “circuito aberto” quanto um “curto-circuito”. Falhas são detectadas via “detectores de falhas” (Fault Detectors: FD), definidos como dispositivos que provêem indicação local ou remota de falhas em circuitos elétricos de potência.

O FDIR se destina a melhorar a confiabilidade de Sistemas de Distribuição, utilizando-se de detecção e localização de falhas em seções de circuitos alimentadores via medições remotas a partir de Feeder Terminal Units (FTUs) instalados ao longo da rede, da rápida isolação da falha através da aberturas de chaves seccionalizadoras adjacentes e finalmente da restauração do serviço em seções “saudáveis” da rede (a jusante e a montante) afetadas pela falha, que fica isolada por duas chaves. A função FDIR pode reduzir o tempo de restauração de falhas (de seções saudáveis) de algumas horas para até alguns segundos, melhorando de forma expressiva a confiabilidade do sistema, comumente medida através de indicadores de continuidade como índices de duração e frequência de interrupções (Duração Equivalente de Interrupção (DEC) e Frequência Equivalente de Interrupção (FEC)).

A função FDIR atua em chaves seccionalizadoras (chaves NO: Normally-Opened) e tie-switches (chaves NC: Normally-Closed) para restaurar automaticamente o fornecimento de EE em segmentos não danificados da rede. A figura 6 mostra uma seqüência de ações ilustrando este procedimento [9]. A figura 6a mostra um circuito alimentador da subestação A em condição normal. A figura 6b mostra o status da rede após a ocorrência de falha em uma seção (porção do circuito entre duas chaves) do circuito alimentador da subestação A. A figura 6c mostra a seção do alimentador com a falha isolada e as demais seções restauradas com o auxílio de uma tie-switch e da subestação B que compartilha seu alimentador, procedimento conhecido como “transferência de carga”. Um dado importante para a realização deste procedimento é o valor da carga a ser assumida pelo circuito alimentador compartilhado, que pode ser obtido caso haja monitoração de kVA em todas as seções do circuito alimentador afetado. Assim, o procedimento FDIR isola apenas a seção afetada, evitando que todo o sistema seja interrompido, aumentando, portanto, a confiabilidade geral do mesmo.

a)                                                                                    b)

c)

Figura 6 [9]: Ação da FDIR: a) condição normal, b) condição com falha, c) falha isolada.

O IVVC se destina a aumentar a eficiência operacional de Sistemas de Distribuição, tendo como objetivos básicos a (i) redução de perdas (via redução de corrente) no alimentador através do controle (via ações liga-desliga) de bancos de capacitores instalados no mesmo e o (ii) gerenciamento (redução) de carga máxima através do ajuste de tensão do alimentador via controle de posição de taps de transformadores (via Load Tap Changers: LTCs) nas subestações e de reguladores de tensão dispostos nos alimentadores, mantendo o perfil da tensão em situação adequada. Portanto, IVVC envolve o controle de bancos de capacitores, que devem ser instalados próximos às cargas, de reguladores de tensão e de taps de transformadores. Dado o fato de a saída VAR de um banco de capacitores ser fortemente acoplada ao valor de tensão, a ação de controle sobre bancos de capacitores e sobre reguladores de tensão pode resultar em impactos significantes de um em outro, o que torna interessante o controle integrado.

A figura 7 mostra a disposição de bancos de capacitores ao longo de circuitos alimentadores sob controle da lógica IVVC. A tabela 2 mostra requerimentos Volt/VAR atendidos em função de diferentes abordagens de controle. O IVVC deve utilizar algoritmos de otimização avançados visando controles coordenados para obtenção de maiores benefícios, gerenciados a partir do COD e fazendo uso de sistemas de Telecom que atuam especificamente em sistemas de DA.

Figura 7: Controle via IVVC.

Tabela 2 [10]: Requerimentos Volt/VAR para Diferentes Abordagens de Controle.

Ressalta-se que as aplicações FDIR e IVVC têm impacto direto na auto-recuperação da rede e na qualidade de EE, respectivamente, e que tais funções devem ser incorporadas nas soluções de automação da subestação (SA).

No Brasil, os aspectos relativos à qualidade da EE na Distribuição são definidos pela ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) através do PRODIST (Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional) ( Módulo 8 ) e envolvem (i) tensão em regime permanente, (ii) desequilíbrio de tensão (ex.: alterações dos padrões trifásicos), (iii) flutuação de tensão (resultando no efeito “flicker”: cintilação luminosa), (iv) variações de tensão de curta duração (momentânea, ? 3 seg, ou temporária, > 3 seg e < 3 min, como p. ex. “sags” e “swells”, isto é, afundamentos e elevações momentâneas de tensão), (v) variação de frequência, (vi) fator de potência e (vii) harmônicos. Destes, o IVVC aborda, principalmente, a tensão em regime permanente e o fator de potência. A figura 8 apresenta alguns distúrbios relacionados à distribuição de EE.

Figura 8 [11]: Distúrbios Relacionados à Energia Elétrica.

Conservation Voltage Reduction (ou Regulation) (CVR) é o processo pelo qual a utility reduz sistematicamente a tensão nos circuitos alimentadores da rede de distribuição resultando em proporcional redução da carga na mesma, podendo ser suportado pela aplicação IVVC (embora a literatura conceitue CVR e IVVC distintamente). Uma redução de 1% na tensão resulta em uma redução proporcional entre 0,2 a 1,5% na carga. CVR é um método de economia de energia adotado pelas utilities. A questão “polêmica” está na exposição de clientes a “inaceitáveis” condições de baixa tensão, especialmente UCs industriais que operam com grande quantidade de conversão eletromecânica de energia (pois os motores apresentam rendimento mais baixo nesta condição). Por outro lado, cargas puramente resistivas respondem mais adequadamente a esta condição. No entanto, pode-se obter um resultado inverso do desejado em alimentadores com cargas que trabalham em malha fechada procurando manter a potência de saída constante, compensando a baixa tensão com o aumento de corrente.

Para avaliar a qualidade da EE fornecida por concessionárias e permissionárias de distribuição (e transmissão) de EE no que concerne à variação de tensão de longa duração (tensão em regime permanente), a ANEEL instituiu dois indicadores, (i) Duração Relativa de Transgressão de Tensão Precária (DRP) e (ii) Duração Relativa de Transgressão de Tensão Crítica (DRC) [ref. Res. ANEEL nº 505/2001], aplicando penalidades caso os valores ultrapassem a 3% e 0,5%, respectivamente. A tabela 3 [ref. PRODIST - Módulo 8] apresenta três faixas representando os níveis em que a tensão em regime permanente pode assumir (rede secundária), onde Tensão de Leitura (TL) representa o valor eficaz de tensão, integralizado a cada 10 min., obtido via medição por meio de equipamento apropriado.

Tabela 3: Limites para Níveis da Tensão em Regime Permanente na Rede Secundária.

Outros métodos de controle (regulagem) da tensão de linha em circuitos alimentadores são Voltage Fixed Reduction (VFR), Line Drop Compensation (LDC) e Automated Voltage Feedback Control (AVFC), utilizando como entrada do sistema a tensão do fim de linha (end-of-line (EOL) voltage).

Distribution Power Flow (DPF) é uma aplicação (software) para análise de fluxos de potência em redes de distribuição visando, dentre outros fins, o planejamento de VAR, a estimação de estados (de seções) da rede e a otimização do “switching”.

A previsão de carga (demanda) é função chave na operação e no planejamento de Sistemas de Distribuição. Envolve dimensionamento e localização geográfica de cargas em áreas de concessão da utility. Pode ser classificada como de curtíssimo prazo (a partir de minutos à frente, voltada à operação da rede), curto, médio e longo prazo (com horizontes acima de um ano, voltada ao planejamento e expansão da rede) [12]. Um dos motivadores para a previsão de carga é o modelo atual do setor elétrico brasileiro, o qual possui regras rígidas para a compra de energia pelas distribuidoras, exigindo elevado nível de exatidão de valores de carga. A aplicação Distribution Load Forecasting (DLF) visa projetar a carga elétrica do Sistema de Distribuição principalmente em curtíssimo e curto prazo (tipicamente de hora em hora), fazendo uso de técnicas de Inteligência Artificial (IA) como p. ex. lógica fuzzy, sistemas especialistas e redes neurais ou via técnicas de hibridização.

Demand Response (DR) e Demand Side Management (DSM) estão entre as aplicações de DA localizadas nas premissas do consumidor (Consumer Location Automation). Ambas visam a redução da demanda (consumo) de energia na UC. A diferença entre DR e DSM está no fato de que, enquanto na primeira o consumidor ajusta a quantidade ou o tempo de consumo de EE em resposta a uma sinalização econômica (há, na verdade, deslocamentos temporais do consumo), a segunda é centrada em reduções sustentadas do uso de energia, sendo conduzida, frequentemente, por incentivos relacionados à conservação de energia, eficiência energética (p. ex. incentivo ao uso de “smart appliances”) e geração própria de energia, enquanto preserva o nível de conforto e serviço na UC. O EPRI tem sido um grande defensor da DSM, tendo publicado mais de 100 artigos sobre o tema desde os anos 80.

Topology Processor (TP) realiza função de suporte a aplicações FDIR e IVVC em operações em tempo real. TP é um processador que roda em background varrendo a rede para estabelecer uma topologia de conectividade em tempo real, disponibilizando esses dados para as aplicações de DA. Em complemento, também provê o serviço Intelligent Alarm Processing visando suprimir alarmes desnecessários associados a alterações na topologia da rede.

O Gerenciamento de Ativos da Utility (Enterprise Asset Management: EAM) permite visibilidade em tempo real de status e localização de ativos da rede de EE, que representam grande parcela do investimento das utilities. Os Sistemas de Informação Geográfica (Geographic Information System: GIS) são frequentemente utilizados neste contexto. Ressalta-se que a manutenção preventiva de ativos pode fazer a diferença nas operações em termos de produtividade e gastos com controle e automação. EAM inclui características como escalonamento de manutenção de ativos, gerenciamento de capital de ativos, “tracking” de ativos, dentre outros. O sistema EAM pode fazer uso da aplicação Video Surveillance (vídeo-vigilância), indicada para o monitoramento de ativos de alto custo ou de missão crítica, a maior restrição sendo o grande volume de dados gerado e a alta taxa de transferência requerida, embora esta se dê em sentido único. O serviço de vídeo-vigilância é comumente adotado no monitoramento de ativos críticos em subestações.

O Sistema de Gerenciamento de Falhas (Outage Management System: OMS) auxilia as utilities a melhorar a confiabilidade e a segurança de serviços de distribuição de EE, reduzindo tempos de reparo e custos de interrupções. O OMS integra diversas funções incluindo monitoramento em tempo real, status de ativos, alerta de falhas e notificação de despachos.

Nos mesmos moldes do Energy Management System (EMS), cujo foco é a Transmissão, o Sistema de Gerenciamento de Distribuição (Distribution Management Systems: DMS) conta com inúmeras aplicações que auxiliam a operação, a análise e o gerenciamento da Distribuição. Suas funções geralmente se confundem com as funções de DA (muitos blocos são nomeados DMS/DA) ou do OMS (blocos DMS/OMS). De fato, o DMS possui caráter mais amplo (DA e OMS fazem parte de suas funções) envolvendo, além da operação, funções de estimação de estado da distribuição (ex.: verificação de topologia e estimativa de carga), análise de contingências (evitando sobrecargas, via uso da aplicação Distribution Contingency Analysis: DCA), análise on-line de fluxo de potência (On?Line Power Flow: OLPF), tráfego de informação de gerenciamento e planejamento da Distribuição. A figura 9 mostra a participação de funções OMS implantadas separadamente em utilities dos EUA.

Figura 9 [13]: Funções OMS Implantadas Separadamente.

Optimal Feeder Reconfiguration (OFR) refere-se a um sistema que busca soluções otimizadas de reconfiguração de circuitos alimentadores, evitando perdas e sobrecargas nas linhas através do balanceamento de carga. Classificada como um sistema de eventos discreto, a reconfiguração da rede é tipicamente um problema de otimização combinatória complexo, ou seja, considerando o número de chaves de circuitos alimentadores que atendem determinada área (e as possíveis combinações existentes de estados dessas chaves), os procedimentos de reconfiguração podem exigir grande esforço computacional.

OFR é, por vezes, um problema de múltiplos objetivos (p. ex. deve-se considerar também a minimização de manobras de chaves para estender seus tempos de vida útil), podendo ser tratado via métodos exatos, aplicados a modelos simplificados de rede, ou via métodos de aproximação utilizando heurísticas, com resultados confiáveis e eficientes, embora a grande maioria das utilities ainda não esteja convencida do uso de heurísticas como ferramenta de decisão (figura 10).

Figura 10 [14]: Classificação de Técnicas de Reconfiguração de Circuitos Alimentadores.

Ainda, destaca-se a abordagem “reinforcement learning” (aprendizagem por reforço) em aplicações de DA. Tal sistema aprende com ocorrências anteriormente vivenciadas para controlar a rede de distribuição diante de situações de missão crítica como curtos-circuitos, sobrecargas no sistema e falhas em equipamentos, retratando condições anormais de operação a que estão sujeitos os circuitos envolvidos no fornecimento de EE.

A tabela 4 mostra uma relação entre componentes e subsistemas do SEP e atributos Smart Grid, identificando o componente/subsistema envolvido em algumas aplicações e funcionalidades acima descritas, tais como a qualidade da energia entregue, a otimização da eficiência dos ativos da rede e a auto-regeneração do sistema, dentre outros.

Tabela 4 [10]: Componentes e Subsistemas do SEP e Atributos Smart Grid.

A arquitetura adotada pela aplicação de DA no que tange ao processamento de informação poderá influenciar decisivamente seu desempenho final. Por exemplo, os sistemas de DA podem ter sua inteligência (i) centralizada (no Centro de Controle), (ii) centrada na subestação ou (iii) distribuída na rede de distribuição (localizada nos IEDs: arquitetura “peer-to-peer”) [10]. A tabela 5 apresenta uma comparação entre as possíveis arquiteturas de DA analisadas sob diferentes aspectos. Destaca-se que o requerimento de latência para o transporte de informações será maior caso a inteligência do sistema encontre-se centralizada, reduzindo o desempenho de sistemas que necessitam de resposta instantânea, como é o caso de muitas aplicações de DA. Ao contrário, o requerimento de latência será menor caso a inteligência esteja localmente instalada, situação na qual os processos decisórios e de atuação encontram-se no local onde ocorreram os eventos.

Ultimamente, várias abordagens têm sido publicadas sustentando o emprego de sistemas com inteligência distribuída na Smart Grid, baseados na integração de recentes padrões internacionais como o IEC 61850, modelo de comunicação e modelo de dados orientado a objeto, e o IEC 61499, especificação para encapsulamento e implementação (na forma de blocos funcionais) de agentes de controle inteligentes [15]. Contudo, na prática, a operação descentralizada das decisões de controle e automação na rede de distribuição ainda levará algum tempo até que seja implementada pelas utilities.

Tabela 5 [10]: Comparação entre Arquiteturas de DA sob Diversos Aspectos.

REFERÊNCIAS

[1] http://www.adogreen.com/overview-from-power-plant-to-consumer/

[2] Paredes, A., “Integração de Sistemas de Supervisão, Proteção e Automação de Subestações de Energia Elétrica”, Dissertação de Mestrado, UNIFEI, 2002.

[3] Projeto Estratégico de P&D da ANEEL – ABRADEE/APTEL/Concessionárias/Centros de Pesquisa: “Redes Elétricas Inteligentes”.

[4] Smart Grid for Distribution Systems, “The Benefits and Challenges of Distribution Automation (DA)” Draft Version 2, White Paper for NIST, IEEE Distribution Automation WG White Paper v3.

[5] Kagan, N., “Automação da Distribuição Avançada”, Palestra integrante do III Seminário Internacional de Smart Grid (III SISG), Campinas-SP, 1-2 de junho de 2011.

[6] Chari, N., “Outlining The Communications Behind Distribution Automation”, Renew Grid, april 2011.

[7] Falcão, D., “Integração de Tecnologias para Viabilização da Smart Grid”, Anais do III Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos (SBSE), Belém-PA, 18-21 de maio, 2010.

[8] http://www.carbon-pros.com/blog1/business/smart_grid/

[9] Fan, J., Toit, W., Backscheider, P., “Distribution Substation Automation in Smart Grid”, GE Digital Energy, 2009.

[10] Bob Uluski, “Distribution Automation”, Quanta Technology.

[11] Felber, L., A., “Regulação de Tensão em Subestações de Distribuição de Energia Elétrica”, Dissertação de Mestrado, UNIFEI, 2010.

[12] Andrade, L., “Abordagem Neurofuzzy para Previsão de Demanda de Energia Elétrica no Curtíssimo Prazo”, Dissertação de Mestrado, USP-São Carlos, pág. 13, 2010.

[13] http://www.pennenergy.com/index/power/display/351946/articles/utility-automation-engineering-td/volume-14/issue-2/features/trends-and-outlook-ems-scada-amp-dms.html

[14] http://prr.hec.gov.pk/Chapters/337S-3.pdf

[15] Zhabelova, G., Vyatkin, V., “Multi-agent Smart Grid Automation Architecture based on IEC 61850/61499 Intelligent Logical Nodes”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011.

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Sérgio Granato de Araújo, Eng. Eletrônico pela UFRJ, Professor da EEEC (Escola de Eng. Elétrica e de Computação) da UFG (Universidade Federal de Goiás). Trabalhou por 8 anos na indústria de equipamentos para Telecomunicações e Tele-Automação, Consultor / Assessor da Superintendência de Novos Negócios e Telecomunicações da CELG-D S.A. e Dr. em Eng. Elétrica pela COPPE UFRJ. granato@eee.ufg.br .

E-mail: sgranato1@gmail.com

José Gonçalves Vieira, Eng. Eletricista / Eletrônico, Diretor Técnico-Comercial da CELGTELECOM e Diretor de Inovações Tecnológicas da APTEL

E-mail: vieira@aptel.com.br –  vieirajg@gmail.com

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Os autores agradecem ao trabalho de revisão de Cláudio Lima (*), Domingos Sávio Leal (**), Celso Antônio Ferreira Maia, Victor Hugo de C. Melo (Celso e Victor são funcionários da CELG-D), Prof. Antônio Melo da EEEC/UFG e Profs. do Grupo Smart Grid da EEEC/UFG e a Funcionários da CELG-D relacionados com o Projeto de P&D Local em Smart Grid ANEEL/CELG-D/UFG.

(*) Claudio Lima has Pos-Phd in Electronic Engineering, serves as the Vice-Chair, Author and Member of the Writing Group of the IEEE P2030 Smart Grid Standards, as Member of the IEEE Smart Grid Steering Committee (SGC), as a Member of the NIST-SGIP Smart Grid Architecture Council (SGAC). He’s currently actively involved in Smart Grid Communications and IT Strategy, Next Generation Smart Grid Architectures and Advanced Smart Grid Technologies. He is also a contributor Member of Digital Europe Smart Grid WG and Member of the CEN/CENELEC.

E-mail:crlima10@hotmail.com

(**) Sávio Leal é Eng. Aeronáutico pelo ITA, Consultor pela Integradores Soluções em Tecnologia, Consultor / Assessor da Superintendência de Novos Negócios e Telecomunicações da CELG-D S.A e participante do Projeto de P&D Local em Smart Grid CELG-D/UFG.

E-mail: savio.leal@integradores.com.br