Sobre o uso das comunicações sem fio em smart grids

Edição 113 – Junho de 2015
Espaço IEEE
Por Carlos Capovilla, Alfeu Sguarezi Filho e Ivan Casella*
 

As smart grids (redes inteligentes) são uma evolução das atuais redes de energia elétrica e se baseiam no uso mais eficiente da infraestrutura de geração, transmissão e distribuição, de forma a gerenciar a relação entre oferta e demanda evitando contingências no sistema elétrico. Para tal, torna-se necessário o uso de um conjunto coeso, composto por redes de comunicação, gerenciamento de dados e aplicações de monitoramento e controle em tempo real fortemente correlacionados entre si. A aplicação de um sistema de comunicação moderno para monitoramento e controle dessas redes requer uma complexa infraestrutura para um funcionamento eficiente, sendo que sua implantação e operabilidade apresentam vários aspectos não triviais com a finalidade de envolver diferentes áreas de conhecimento e diversas nuances específicas de cada projeto.

Assim, as comunicações sem fio se apresentam como uma solução interessante por oferecer uma série de benefícios, como baixo custo de implantação, facilidade de expansão, possibilidade do uso das tecnologias atualmente empregadas nos sistemas de telefonia móvel, flexibilidade de utilização e gerenciamento distribuído.

Paralelamente, os trabalhos realizados para a consolidação e implementação do conceito de smart grids empregando sistemas eólicos têm despertado grande interesse da comunidade e têm sido alvo de diversas pesquisas recentes focadas em energias renováveis. Nesse sentido, a importância que os sistemas de comunicação têm no monitoramento e controle de parques eólicos modernos é discutido no trabalho de Anaya-Lara. Foi analisado o parque eólico offshore Horns Rev na Dinamarca, que emprega um sistema de comunicação principal com base em fibra ótica e um sistema secundário sem fio, ambos integrados ao controle de supervisão e aquisição de dados (SCADA – Supervisory Control and Data Acquisition), interligando as turbinas eólicas com o centro de controle em terra.

Adicionalmente, no trabalho de Wanzhi (ver bibliografia) é mostrado alguns problemas presentes em um sistema real utilizando cabos de comunicação para monitorar e controlar as turbinas eólicas com base em Lonworks. Os autores apresentam, como uma possível solução, um sistema de monitoria e controle sem fio que oferece diversos benefícios técnicos e econômicos.

Entretanto, sempre se deve ter em mente que uma transmissão sem fio está sujeita a distorções e erros causados pelo canal de radiopropagação. Nas redes inteligentes, a ocorrência de erros ou mesmo a geração de atrasos nos sistemas de monitoramento e controle podem comprometer drasticamente a geração e distribuição de energia, podendo causar danos severos à planta energética como um todo. Essa preocupação é diferente das que normalmente acometem os sistemas de telecomunicações, nos quais se o processo de detecção e correção de erros não for perfeito, inicia-se um pedido de retransmissão ou mesmo, em alguns casos, ignoram-se os erros remanescentes sem causar nenhum impacto mais significativo ao sistema.

Em contrapartida, uma das vantagens na utilização dos sistemas sem fio modernos é a possibilidade de melhorar a robustez do sistema por meio da utilização de técnicas de codificação e correção de erros direta (FEC – Forward Error Correction). A codificação de FEC é uma técnica empregada em todos os sistemas atuais de comunicação sem fio, sendo essencial para garantir a integridade da informação, reduzindo significativamente a taxa de erros e o atraso do sistema por meio do acréscimo de redundância à informação transmitida (o que reduz significativamente a necessidade de retransmissão da informação).

Existem atualmente diversas técnicas de codificação de FEC sendo empregadas em sistemas comerciais sem fio, como a codificação Reed Solomon (RS), a Codificação Convolucional (CONV), a Codificação Turbo (TC – Turbo Coding) e, mais recentemente, a codificação Low Density Parity Check (LDPC). Dentre as técnicas citadas, a codificação LDPC é atualmente a técnica de estado da arte que apresenta o melhor desempenho, aproximando-se dos limites estabelecidos pelo trabalho seminal de Shannon e apresentando um excelente compromisso entre complexidade de decodificação e desempenho [5].

Na Figura 1, é apresentada uma análise de desempenho para um sistema de comunicação sem fio digital Quartenary Phase Shift Keying (QPSK) sujeito a canais com desvanecimento plano em frequência (modelados como processos aleatórios cuja magnitude/envoltória apresenta uma distribuição de Rayleigh e cuja fase apresenta uma distribuição uniforme) com espalhamento Doppler de 180 Hz para três situações distintas (sem codificação, CONV e LDPC). A quantidade de erros mostrada no gráfico, comumente representada pela taxa de erro de bit (BER – Bit Error Rate – Relação entre a quantidade de bits recebidos com erros e a quantidade total de bits transmitidos), depende dessas características do canal de radiopropagação e da relação entre o sinal de informação modulado e o ruído no receptor, expressada de uma forma normalizada pela relação Eb/N0 (energia de bit por densidade espectral de potência de ruído).

Analisando o gráfico pode-se verificar que pode ser empregado um sistema sem codificação ou empregando um esquema CONV, que é bastante eficiente e amplamente utilizado, por exemplo, nos padrões IEEE 802.11 (WiFi) e IEEE802.16 (WiMAX), com comprimento de restrição de 7, taxa de codificação de 1/2 e polinômios geradores (171, 133). Mesmo para uma relação E b/N0 bastante elevada, da ordem de 20dB, a BER seria da ordem de 10 3, ou seja, um erro a cada 10 3 bits enviados, comprometendo a integridade do sinal de monitoramento/controle recebido e/ou necessitando várias retransmissões do sinal para manter a taxa de erros baixa (retransmissões até o sinal recebido ser correto).

Esses erros apresentados, se forem em uma malha de controle, podem representar altos valores de di/dt que irão deteriorar ao longo do tempo as chaves IGBTs (Insulated Gate Bipolar Transistor) dos conversores de um determinado sistema controlado por eletrônica de potência e podem causar curtos-circuitos nos enrolamentos do estator e/ou rotor de uma determinada máquina em opera

ção. Assim, seria impossível, por exemplo, garantir a integridade de uma rede inteligente empregando sistemas eólicos para aplicações distribuídas controladas por meio de comunicação sem fio, mesmo que em apenas sistemas de redundância. Esses erros geram distorções nas formas de onda das correntes enviadas à rede elétrica, gerando componentes harmônicas indesejáveis, aumentando significativamente dessa forma a THD (Total Harmonic Distortion) do sistema como um todo. Se forem sob o ponto de vista do monitoramento, podem gerar resultados que não representam a dinâmica real dos sistemas.

Para o caso específico de um sistema empregando um esquema LDPC com base na família de códigos extended Irregular Repeat Accumulate (eIRA), com taxa de codificação de 1/2 e estrutura (64.800, 32.400) especificada pela European Telecommunications Standards Institute (ETSI), o desempenho do sistema para E b/N 0 de 20dB é muito superior aos demais, apresentando uma BER muito abaixo de 10 7 (para atingir uma BER de 10 7 , seria necessário uma E b/N0 de aproximadamente 7dB).

Desse modo, com o intuito de garantir que os sinais de monitoramento e controle sejam recebidos corretamente em uma determinada aplicação, fica claro a necessidade de se utilizar um sistema de comunicação sem fio com capacidade de minimizar a ocorrência desses erros causados pelo canal de radiopropagação, sendo obrigatoriamente necessário o emprego de técnicas de codificação de alto desempenho como a LDPC supracitada. O uso dessa técnica permite reduzir drasticamente a BER e a necessidade de retransmissões das informações, diminuindo significativamente os erros e os atrasos no sistema, tornando-o operacional. Como se pode constatar nesse breve texto, a codificação LDPC torna-se assim uma das sérias candidatas para este tipo de aplicação em específico.


Figura 1 – Comparação de desempenho em canais com desvanecimento plano (180 Hz).

 


 

Referências

  • GUNGOR, V. et al. A survey on smart grid potential applications and communication requirements. IEEE Transactions on Industrial Informatics, v. 9, n. 1, p. 28-42, fev. 2013;
  • ANAYA-LARA, O.; JENKINS, N.; MCDONALD, J. R. Communications requirements and technology for wind farm operation and maintenance. IEEE International Conference on Industrial and Information Systems, p. 173-178, 2006;
  • WANZHI, C. et al. Research of wireless communication based on Lonworks for wind turbine control system. IEEE International Conference on Energy and Environment Technology, p. 787-789, out. 2009;
  • CAPOVILLA, C. E. et al. Performance of a direct power control system using coded wireless OFDM power reference transmissions for switched reluctance aerogenerators in smart grid scenario. IEEE Trans Ind. Electron., v. 62, n. 1, p. 52-61, Jan. 2015;
  • MACKAY, D. J. C.; NEAL, R. M. Near Shannon limit performance of low-density parity-check codes. IET Electronics Letters, v. 32, p. 1.645-1.646, 1996;
  • CASELLA, R. S. A wind energy generator for smart grid applications using wireless-coded neuro-fuzzy power control. Computers & Mathematics with Applications, v. 68, n. 12, p. 2.112–2.123, 2014.

*Carlos E. Capovilla, Alfeu J. Sguarezi Filho e Ivan R. S. Casella são professores doutores do CECS (Centro de Engenharia, Modelagem e Ciências Sociais Aplicadas) da UFABC (Universidade Federal do ABC).


 

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