Detecção de faltas em redes elétricas

jun, 2017

Grandes investimentos em automação das redes de distribuição têm sido motivados por fatores como sustentabilidade e o uso mais inteligente ou eficiente dos recursos naturais e ativos já existentes. Smart Grid, ou rede inteligente, em termos gerais, é a aplicação de tecnologia da informação no sistema elétrico de potência, integrada aos sistemas de comunicação e à infraestrutura da rede automatizada. Este novo ambiente permite a existência de sistemas com grande capacidade de análise, rodando algoritmos inteligentes com o objetivo de otimizar uma série de recursos, como: equipamentos, energia, equipes de campo, entre outros.

As consequências deste novo cenário já estão sendo vistas: aumento exponencial do número de equipamentos conectados, assim como o volume de informação a ser manipulada (Big Data). Os sistemas operativos passam a ter dois requisitos fundamentais: escalabilidade suficiente para suportar e gerenciar tudo isso, apresentando alta disponibilidade e capacidade de integração com outros sistemas de forma rápida e confiável.

Do lado das empresas de distribuição, os ganhos são bem evidentes. O uso mais eficiente do grid permite extrair o máximo dos ativos existentes, minimiza perdas técnicas e reduz os custos operacionais, principalmente os relacionados às equipes de campo.

Do lado regulatório, a qualidade do fornecimento passa a ser alvo de controle das agências e, mais uma vez, consequência da possibilidade de uma auditoria viabilizada por essa nova categoria de sistemas.

Na sequência, selecionamos dois exemplos de algoritmos de inteligência que demonstram como esse tipo de sistemas pode otimizar o uso das redes e quais os indicadores são melhorados com sua aplicação.

Localização de faltas

Um problema básico para a manutenção da rede é, em caso de falha, restabelecer o fornecimento na área afetada, dentro do menor tempo possível. Em uma rede sem supervisão remota, todo processo começa na informação de que existe falta, informação que chega tradicionalmente pelo sistema de call center. A partir de então, duas etapas são executadas: localizar geograficamente a falha e deslocar uma equipe com capacidade para tratar o tipo do problema localizado. A diminuição do tempo de localização da ocorrência tem impacto direto na diminuição do tempo em que a área afetada fica sem fornecimento e, consequentemente, nos índices de qualidade.

O sistema de localização de faltas usa informações provenientes de diversos sistemas para alimentar um algoritmo capaz de estimar a área geográfica com maior probabilidade de haver ocorrido a falha. Ele faz uso de informações de cadastro de rede e das medidas fornecidas, em tempo real, pelos equipamentos inteligentes de campo (IEDs) para indicar a possível localização da falta através de uma interface georreferenciada.

Utilizando valores de tempo real, como a corrente e impedância da falta, o algoritmo executa uma rotina de curto-circuito e avalia os possíveis locais onde tal falta possa ter ocorrido, servindo como uma fonte de informação valiosa para que o operador possa auxiliar as equipes de campo a efetuarem o restabelecimento emergencial do sistema. Opcionalmente, também podem ser utilizadas informações provenientes de equipamentos, como detectores de corrente de passagem e cadastro do sistema de proteção, para refinar o método de procura na rede de distribuição.

Exemplos de resultados do algoritmo são apresentados a seguir. A Figura 1 traz um exemplo de interface georreferenciada, mostrando o provável posicionamento da falha em uma linha de transmissão.

Figura 1 – Exemplo de localização na subtransmissão.

A Figura 2 mostra um exemplo de interface georreferenciada que apresenta a provável localização de uma falha em um alimentador de uma rede de distribuição.

Figura 2 – Exemplo de localização na distribuição.

De modo resumido, um sistema de localização de faltas possui as seguintes funcionalidades:

  • Utiliza o modelo elétrico atualizado, em tempo real, o estado topológico da rede e as medidas de corrente e impedância da falta para localizar o provável local do defeito;
  • Em redes de distribuição, utiliza-se a informação proveniente de detectores de corrente de passagem e religadores instalados na rede para refinar o resultado;
  • Em redes de transmissão e subtransmissão, são utilizadas informações provenientes do relé de distância para estimar a posição da falha em relação ao relé e, consequentemente, sua localização aproximada. Permite que, uma vez calculada a localização, a mesma seja exportada para um mapa sobre uma interface georreferenciada;
  • Utiliza lógicas topológicas e de análise de curto-circuito para calcular a localização aproximada da falta.

Sistemas de localização de falta geram impacto significativo em diversos processos:

  • Melhoria dos índices de qualidade relacionados às interrupções (DIC), devido à diminuição do tempo de localização e, consequentemente, restabelecimento mais rápido;
  • Diminuição de custos operacionais devido à maior assertividade das equipes de manutenção de campo tanto em relação à área geográfica da falha quanto ao tipo de equipamento com defeito.

Controle/otimização de Volt/VAR

O tempo de reestabelecimento em caso de falha no fornecimento é um dos principais índices de qualidade. Tão importante é o controle de reativos e nível de tensão de fornecimento que geram indicadores de qualidade também acompanhados e auditados.

O objetivo, para as empresas de distribuição, é usar os ativos da rede com máxima eficiência sem, contudo, violar os limites em relação aos reativos e níveis de tensão de fornecimento.

O modo de fazer este ajuste é atuar controlando os reguladores de tensão espalhados em pontos estratégicos da rede, além do controle dos taps nos transformadores das subestações.

A tarefa de controlar a tensão de um sistema de distribuição de energia elétrica, do ponto de vista matemático, é extremamente complexa, visto as características não lineares do modelo que representa o sistema, as variáveis de controle que possuem, em sua maioria, características discretas e o porte do sistema que geralmente passa de centenas de barras.

Devido a estas características, o problema de controle de tensão é classificado como sendo um problema de otimização combinatória não linear de grande porte. Para resolver este problema, é preciso contar com um módulo de controle de tensão que propicie implementar um algoritmo de otimização baseado em técnicas de programação dinâmica.

A tarefa do algoritmo de controle de tensão consiste basicamente em encontrar um conjunto de ações de controle que possibilite levar o sistema de um estado inicial para um estado ótimo (Figura 3). Para isso, cada variável de controle é segmentada em “n” estados e, para cada transição de estado, é calculado o “custo de transição” baseado no resultado do fluxo de potência e na função objetivo definida pelo usuário.  Caso alguma restrição de limite de tensão ou de potência seja violada devido à transição de um estado para outro, o algoritmo automaticamente penaliza a transição, adicionando um custo adicional proporcional à severidade da violação. Ao final do processo, de posse de todos os custos de transições, é calculado o caminho de controle ótimo e, consequentemente, as ações de controle que devem ser tomadas. O modelo do fluxo de potência é construído baseado no resultado obtido do estimador de estados, o que garante um grande grau de integridade entre o modelo de simulação e o sistema físico real.

Figura 3 – Algoritmo Volt/Var.

O sistema de controle de tensão atua como uma unidade de controle central, em que, continuamente, se realiza a avaliação da qualidade de tensão e são tomadas ações para que a qualidade do fornecimento de energia se mantenha dentro de um patamar adequado.

A partir de um modelo de fluxo de potência que é construído a partir do resultado da estimação de estados (estados estimados) e do modelo elétrico do sistema, é feita uma avaliação através de uma função objetivo, que pode ser de vários tipos. Com base no resultado da função objetivo, o módulo de controle de tensão define quais ações de controle devem ser tomadas.

As ações de controle são tipicamente as seguintes:

  • Chaveamento do banco de capacitores e reatores;
  • Comutação de taps de transformadores com comutador sob carga e reguladores de tensão;
  • Alteração de setpoints e parâmetros de configuração local de controladores de banco de capacitores, reguladores de tensão e comutadores (obs.: deverá ser avaliada a possibilidade técnica de integração, dependendo do tipo de controlador utilizado).

Figura 4 – Visão funcional do módulo de controle de tensão.

As funções objetivo podem ser, por exemplo:

  • Minimizar a demanda fora dos limites de tensão: minimiza a carga (consumidores) fornecida em patamares de tensão precários ou críticos;
  • Minimizar perdas: minimiza perdas ôhmicas, mantendo as cargas do sistema em um patamar de tensão adequado;
  • Minimizar o valor a ser compensado para o consumidor por transgressão de tensão: minimiza o valor a ser compensado para o consumidor por transgressão de tensão.

 

Conclusão

Existem muitas motivações para se adotar o tipo de modelo descrito. O uso mais racional da energia tem justificativas econômicas e de sustentabilidade, além do fato de estes assuntos estarem no topo da pauta de empresas e governos.

A implantação de sistemas inteligentes irá proporcionar os seguintes benefícios:

  • Melhoria da eficiência e consequente redução dos custos operacionais;
  • Diminuição do número de operações realizadas pelas equipes de campo – devido ao acesso remoto aos equipamentos de campo (chaves, religadores, reguladores de tensão, etc.);
  • Diminuição do tempo de ação das equipes de campo – melhoria da eficiência operacional;
  • Redução do custo financeiro de não fornecimento devido à diminuição do tempo de recomposição da rede em caso de falta – localização da falta pelos módulos de inteligência;
  • Utilização mais eficiente dos ativos de distribuição (transformadores, linhas, etc.) devido ao maior controle do carregamento, fluxo de reativo e níveis de tensão;
  • Maior assertividade dos investimentos para ampliação da rede devido aos dados históricos de planejamento e ao maior número de informações a respeito do sistema elétrico;
  • Melhoria dos índices de qualidade em geral (DIC, DMIC, níveis de tensão de fornecimento, etc.);
  • Redução das perdas técnicas devido à operação dos ativos em condições otimizadas de carga – controle e supervisão do carregamento dos transformadores e linhas de transmissão;
  • Melhoria das perdas comerciais devido à identificação das áreas (circuitos) com maior índice de perdas – dados de balanço energético;
  • Melhoria da segurança operativa – devido à automação de processos e treinamento de operadores.

 

Por Rubem Guimarães Netto Dias

Edição 134 – Março de 2017

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