ASSINATURAS ELÉTRICAS

As assinaturas elétricas são as características de tensão, corrente e potência dos equipamentos quando estão em funcionamento. Tais características devem ser modeladas matematicamente e as particularidades de cada equipamento identificadas.

As características elétricas podem ser divididas em macroscópicas e microscópicas. As macroscópicas envolvem os valores de potências ativa e reativa, seja em regime ou durante a transição de estado, e são amostradas na

ordem de minutos ou segundos. As microscópicas, por sua vez, utilizam valores das componentes harmônicas e relações entre formas de onda da tensão e da corrente dos equipamentos e possuem taxa de amostragem na ordem de kHz a MHz e são complementares às características macroscópicas na identificação dos equipamentos.

Na análise das assinaturas elétricas dos equipamentos foram identificadas quatro categorias que os distinguem:

i) De consumo permanente. Aqueles que ficam ligados o dia todo, todos os dias da semana, como um detector de fumaça.

ii) Do tipo Liga/Desliga. São os aparelhos que possuem demanda única ao serem utilizados. Lâmpadas e sanduicheiras elétricas são os exemplos encontrados nas residências.

iii) As máquinas de estados finitos. São aquelas que possuem estágios de operação bem definidos. A máquina de lavar roupas é um exemplo deste tipo de equipamento.

iv) De consumo continuamente variável. São os equipamentos de utilização aleatória, sem padrão definido de uso. Lâmpadas dimerizáveis e furadeiras são exemplos nesta categoria.

Principalmente na análise das características macroscópicas, os algoritmos utilizam a detecção de eventos, ou seja, uma variação significativa na curva de carga para identificar o equipamento. Nota-se, portanto, que os equipamentos da categoria (i), que estão sempre ligados sem variação na carga e os da (iv) que possuem variações contínuas na demanda são muito difíceis de discriminar pela curva de carga. Tais equipamentos, de maneira geral, ou possuem baixa demanda de energia, ou são pouco utilizados, contribuindo de maneira não muito significativa para o consumo total.

No caso das categorias (ii) e (iii), que representam a maioria dos equipamentos utilizados nas residências, a identificação é facilitada, pois é possível observar os degraus de demanda na curva de carga quando entram e saem de operação.

Quanto maior a resolução dos dados, mais detalhes podem ser descritos pelas assinaturas dos equipamentos. Os dados de demanda de energia de um refrigerador registrados a cada segundo, por exemplo, mostram que ao iniciar seu ciclo de funcionamento apresenta um pico de demanda inicial, com redução gradual durante a operação e queda abrupta no final.

Com amostras da curva de carga de cinco refrigeradores, observáveis na figura 5, de modelos e potências distintas, Parson (2011) observou que tais características se repetiam, e o que diferenciava cada modelo era a potência de cada equipamento e a frequência e duração dos ciclos, ou seja, a partir de um modelo genérico deste tipo de equipamento é possível parametrizar tais características e identifica-las na curva de carga.

Figura 5 – Curva de carga de cinco geladeiras de modelos e potências distintos.

Fonte: Disaggregated Homes3

Em dados amostrados a cada sessenta segundos, o pico inicial de funcionamento do refrigerador não fica evidente, apesar de serem observáveis o início e final abruptos dos ciclos. Não havendo outros equipamentos de potência parecida, sua identificação na curva de carga ainda é possível, entretanto, com intervalo de um minuto entre as amostras das medições, aumenta a probabilidade de mais de um equipamento ser acionado durante esse período, dificultando a identificação de ambos. Com a resolução de uma medição a cada segundo, a ocorrência dessa

3 _{Disaggregated Homes - Blog Oliver Parson – Disponível em: <http://blog.oliverparson.co.uk/ >, acesso em}

simultaneidade de eventos é mais rara, no entanto aumenta o volume de dados a ser analisado.

Além disso, a capacidade do hardware utilizado também deverá ser compatível com a escolha da assinatura elétrica, principalmente quando envolver as características microscópicas das assinaturas, como os harmônicos e as formas de onda de tensão e corrente, que elevam o volume de dados a serem transmitidos, armazenados e analisados necessitando de equipamentos específicos e de rápido processamento. Zeifman e Roth (2011) relatam a utilização de um pré-processamento local das informações, eliminando os períodos de medição considerados em regime, para transmissão, armazenamento e análise apenas dos dados com provável ocorrência de algum evento, ou seja, aqueles que apresentam variações significativas de energia, minimizando o tráfego de dados e os recursos de hardware necessários.

4.1.1. Obtenção das Assinaturas

As assinaturas dos equipamentos em uma instalação podem ser obtidas através da medição direta de seu consumo, ou pela medição do circuito principal com o acionamento controlado das cargas, passando por todos os ciclos de sua operação (BATRA et al., 2014). Apesar de fornecer maior precisão na identificação das assinaturas, pois utiliza como referência medições do próprio equipamento, esta metodologia é inicialmente intrusiva, o que pode ser inviável tecnicamente, ou indesejável por parte do usuário. Além disso, entrada de equipamentos desconhecidos poderá comprometer a identificação das demais cargas, ao tentar associar a nova assinatura a uma combinação das outras, já conhecidas. É necessário, portanto, mais uma medição isolada para cadastrar a nova assinatura, implicando nos problemas correlatos relatados anteriormente.

Outra possibilidade é identificar os tipos de assinaturas presentes na curva de carga real da instalação, agrupá-las de acordo com as semelhanças entre si e a periodicidade que ocorrem, para em seguida tentar associá-las a modelos matemáticos genéricos dos equipamentos e também aos hábitos de consumo dos usuários (HART, 1992). Esta técnica é menos precisa, pois sua referência

depende do tipo de equipamento e de seu perfil de utilização na instalação, tornando a identificação de equipamentos pouco utilizados ou aqueles com diversos níveis de demanda mais complicada. No entanto, parece ser mais robusta quanto à identificação de equipamentos desconhecidos na instalação. Nos estudos de caso que serão apresentados no capítulo seguinte, será utilizada a abordagem onde uma assinatura elétrica é identificada, para depois associá-la a um equipamento, procurando minimizar as interferências das medições no cotidiano da instalação.