Inicialmente neste Capitulo foi descrita a microrede utilizada para testar o algoritmo de controlo avançado de tensão. Consiste numa rede real com topologia radial típica de uma área rural ou suburbana.
Realizando um trânsito de potências baseado em previsões de perfis de consumo e de microprodução, para um período temporal de 24 horas, por exemplo para o dia seguinte ou para um dia específico, tal como o escolhido, o dia 31 de maio de 2013, permitiu definir um cenário base.
O cenário base consistiu na simulação do algoritmo de trânsito de potências trifásico para a rede de caso de estudo com o objetivo de alimentar as cargas a partir de um posto de transformação de MT/BT de 100 kVA e de sistemas de microprodução distribuídos na rede com o objetivo de fornecer energia elétrica aos consumidores distribuídos nos 33 barramentos pelas três fases bem como de identificar os problemas de tensão nesses mesmos barramentos.
Os problemas de tensão verificam-se sobretudo nos barramentos na extremidade da microrede. Dos 33 barramentos da rede nas três fases, verificam-se problemas de tensão:
Nos barramentos 22, 28 e 32 da fase 1;
Nos barramentos 28 e 32 da fase 2;
Nos barramentos 19, 26 e 30 da fase 3.
Os problemas de sobretensão que daqui surgem devem-se, à consideração de uma elevada integração de microprodução. Os resultados obtidos no trânsito de potências para o Cenário Base permitiram concluir que 27,48 % (349 kWh) da energia produzida é de origem de microprodução solar fotovoltaica enquanto os restantes 75,52 % (921 kWh) são provenientes da rede a montante do transformador de MT/BT. Quanto aos problemas de subtensão verificados nos períodos de ponta (20 às 24 horas), em que o consumo é mais elevado e a
20,73 kWh
17,89 kWh
Energia - Corte de microprodução (kWh) Energia - Corte de carga (kWh)
microprodução solar fotovoltaica é reduzida ou nula, deveram-se às cargas muito afastadas do transformador de MT/BT.
Com o objetivo de resolver estes problemas aplica-se o algoritmo de otimização desenvolvido no Capítulo anterior para a rede do caso de estudo, definindo o Cenário 1. O Cenário 1 consistiu na minimização das ações de controlo de tensão, designadamente os recursos energéticos distribuídos na microrede classificados para tal, tais como os sistemas de armazenamento e as cargas controláveis. O algoritmo foi aplicado a um período sequencial de 24 horas para as mesmas condições do Cenário Base, com o objetivo de minimizar os desvios de tensão identificados após a simulação do trânsito de potências.
Antes da análise dos resultados do algoritmo multi-temporal para um período de 24 horas, foram realizados testes da ferramenta desenvolvida com a finalidade de avaliar a performance do algoritmo e a viabilidade dos resultados. Os resultados de várias simulações do algoritmo para um período tempo de uma hora para as mesmas condições iniciais (parâmetros estratégicos do algoritmo) e o mesmo perfil de cargas e produção considerado para o cenário 1, exibem um padrão semelhante e uma convergência para um mesmo valor que garante mínimo da função objetivo. Quanto ao cumprimento dos objetivos definidos, com a aplicação de penalizações na função objetivo os valores de tensão ao longo das iterações aproximam-se ou estão contidos no intervalo que define os limites técnicos de mínimo de tensão de 0,95 p.u e 1,05 p.u, o que permite concluir que a função objetivo tenta minimizar a potência necessária por parte dos recursos distribuídos para minimizar os desvios de tensão. Da análise do plano de operação ótimo para o período sequencial de 24 horas para o cenário 1 cumprindo todas as restrições enumeradas na secção 3.2 do 0, resume-se o seguinte:
Na fase 1 os sistemas de armazenamento revelam-se insuficientes para garantir o controlo de tensão em todos os períodos temporais, designadamente às 16 e 17 horas, devido à utilização da capacidade disponível destes recursos. Nos períodos das 23 e 24 horas com a inexistência de armazenamento de energia nas baterias, utilizada nos períodos antecedentes, este recurso revela-se mais uma vez insuficiente pelo que o algoritmo define as cargas controláveis como uma possibilidade de controlo de tensão, designadamente a transferência de cargas dos períodos das 22, 23 e 24 horas (existência subtensões) para os períodos das 16 e 17 horas (existência de sobretensões). Com a utilização de todos estes recursos o algoritmo definiu o corte classificado de carga (carga não prioritária) para os períodos das 23 e 24 horas;
Na Fase 2 os sistemas de armazenamento são suficientes para garantir o controlo de tensão em todos os períodos temporais, à exceção da hora 24, sendo necessário um ligeiro corte de carga não prioritária para o controlo;
Na fase 3 não se verifica a operação dos sistemas de armazenamento nem transferência de cargas, visto que não existe ocorrência de sobretensões durante todo o período temporal considerado, apenas se verifica subtensões nos períodos de consumo elevado, corrigidos pelas ações de corte classificado de carga (carga não prioritária).
Do anteriormente exposto, compreende-se que o plano de operação obtido permitiu uma gestão ótima e coordenada das ações de controlo e garantiu o cumprimento dos limites técnicos admissíveis para os valores de tensão em todos os barramentos no período temporal de 24 horas. Neste cenário não foi necessário o corte de microprodução, cumprindo o objetivo de minimizar a EDM, integrando toda a produção por parte deste recurso e também foi cumprindo o objetivo de minimização da ENF, evitando o corte indiscriminado de carga dos clientes para corrigir os valores de subtensão.
A partir do anteriormente exposto, foi construído mais um cenário com o objetivo de quantificar a energia necessária para o corte de microprodução e para o corte de carga para garantir o mesmo controlo dos valores de tensão para as mesmas condições descritas no cenário base.
Verificou-se que, no Cenário 2, para controlar os níveis de sobretensão em todos os barramentos das três fases seria necessário cortar 17,89 KWh de energia proveniente da produção solar fotovoltaica e 20,73 kWh de consumo aos clientes. No cenário anterior apenas foi necessário cortar 5,1 KWh de carga, que consistiu no corte de carga classificada para o controlo de tensão.
Outro aspeto importante de salientar, encorajador para utilização dos recursos distribuídos, é que a sua utilização não só permitiu controlar os valores de tensão com uma gestão otimizada, como garantiu a redução das perdas ativas na microrede, sendo que as perdas verificadas para o cenário base foram de 14,98 kWh enquanto que para os cenários 1 e 2 foram de 9,30 kWh e 9,49 kWh. Isto permite que a consideração de recursos distribuídos próximos do consumo, quando devidamente exploradas as suas capacidades de controlo, podem melhorar a qualidade e continuidade de serviço mesmo com cenários de elevada integração destes recursos.
Capítulo 5
Conclusão
5.1 - Conclusões
A crescente penetração de recursos energéticos distribuídos nas redes de distribuição está a alterar o velho paradigma da operação dos sistemas elétricos de energia. Em particular a penetração em larga escala de unidades de microprodução nas redes de Baixa Tensão (BT), particularmente a baseada em fontes de energia renovável (não controlável) poderão comprometer as suas condições de operação com o não cumprimento das restrições técnicas de segurança e a qualidade e continuidade de serviço das redes.
Deste modo, e de forma a encarar estes desafios, o trabalho desenvolvido permitiu desenvolver algoritmos capazes de auxiliar o operador das redes de distribuição com uma gestão coordenada e otimizada das redes de distribuição de BT com a consideração da elevada integração de microprodução distribuída.
O algoritmo desenvolvido em MATLAB® consistiu numa ferramenta de gestão dos recursos distribuídos disponíveis para efeitos de controlo de tensão nas microredes. A aplicação da ferramenta foi testada numa rede real de BT Portuguesa, considerando previsões de consumo e de microprodução solar fotovoltaica que permitiram a criação de diversos cenários. Os principais resultados obtidos revelaram-se interessantes e encorajadores para a gestão dos sistemas de energia no futuro.
A consideração de previsões a curto/médio prazo dos perfis de consumo ou de produção (para a próxima hora ou horas posteriores
)
, incluídas no algoritmo desenvolvido, permitiu estabelecer o plano de operação ótimo dos recursos distribuídos classificados como ações para efeitos de controlo de tensão para um período sequencial de 24 horas, designadamente os sistemas de armazenamento de energia, as cargas controláveis e a microprodução (cenário 1). Para o operador da rede de distribuição esta funcionalidade será útil uma vez que permite a definição prévia dos planos de ação que permitam a gestão ótima dos recursos para o controlo de tensão.A ferramenta desenvolvida poderá ser integrada nos sistemas de gestão das redes de distribuição (DMS) ou no controlador ao nível do posto de transformação MT/BT (MGCC) e permitirá ao operador uma gestão hierarquizada dos recursos distribuídos das suas microredes.
De facto a gestão, coordenada e hierarquizada dos recursos revelou-se importante, uma vez que o algoritmo permite inicialmente utilizar os recursos distribuídos propriedade do operador (nomeadamente sistemas de armazenamento distribuído), não sendo necessário ações de controlo de tensão que provoquem impactos no perfil de carga dos clientes ou nos perfis de microprodução dos mesmos (por exemplo a utilização de programas de gestão de
consumos ou o corte de microprodução do cliente caso este recurso seja insuficiente). De acordo com a hierarquia definida o algoritmo prioriza a utilização de todos os sistemas de armazenamento distribuídos nas redes do operador, de forma utilizar toda a sua capacidade de armazenamento para controlar os valores de tensão. Se os sistemas de armazenamento do operador forem insuficientes devido às suas restrições técnicas tais como a capacidade de armazenamento ou as taxas máximas de carga e descarga, o algoritmo define as cargas controláveis mais próximas dos locais onde se verifica os problemas de tensão como a próxima ação de controlo. De referir que a definição de programas de gestão de consumos com os clientes, tem como base a possibilidade de incentivos monetários por parte do operador da rede aos consumidores que participam em tais programas, de forma a reduzirem os seus consumos ou deslocá-los para outros períodos do dia (daqui surge a definição de cargas controláveis).
Do estudo realizado dos impactos dos consumos nos níveis de tensão nas microredes (secção 4.3.4.4 do Capítulo 4) conclui-se que é possível considerar medidas que permitam controlar os níveis de tensão (cargas controláveis) sem comprometer severamente os hábitos de consumo dos clientes do setor residencial. As ferramentas desenvolvidas no presente trabalho são úteis para o operador pois permitem classificar os equipamentos de consumo de energia elétrica ao nível do setor residencial que possam ser utilizados noutros períodos ou certos equipamentos que podem ser desligados de acordo com os programas estabelecidos entre o operador e o cliente.
A transferência de cargas é uma ação de controlo que não influencia muito os perfis de consumo pois um sistema de controlo tal como o desenvolvido no Capítulo 3 permite ao operador enviar set-points de valores de potência de forma a transferir consumos para certos períodos para controlar os níveis de sobretensão e simultaneamente os níveis de subtensão, sendo que o aumento de consumo provoca um decréscimo dos níveis de tensão enquanto a diminuição do consumo provoca uma elevação dos níveis de tensão.
Com a transferência de toda a carga disponível para controlar os valores de tensão, o corte de carga classificada como não prioritária poderá ser necessário nos períodos de elevado consumo e consiste uma vez mais numa medida que não afete severamente os hábitos de consumo do cliente, tais como desligar certos equipamentos classificados como controláveis, por pequenos períodos de tempo.
Esta estrutura hierarquizada revela se importante, sendo uma mais-valia para a gestão nas redes de BT do operador, uma vez que a ferramenta utiliza esta variedade de recursos de forma a evitar o corte de microprodução fotovoltaica do cliente, e evita-se assim a remuneração da energia desperdiçada da produção do cliente.
A criação de dois cenários distintos permitiu concluir que este controlo depende muito dos recursos que existem na rede e das suas restrições de operação, deste modo o algoritmo de otimização desenvolvido permite ao operador da rede de distribuição um controlo eficiente de tensão nas redes de BT dependendo dos recursos distribuídos existentes e da sua localização.
É igualmente importante referir que antes da aplicação da ferramenta desenvolvida para o período sequencial de 24 horas com o objetivo de corrigir os perfis de tensão em todos os barramentos para este período foram realizados vários testes de performance do algoritmo de otimização (EPSO) com inúmeras simulações do algoritmo para diferentes condições iniciais (considerando distintos valores para os parâmetros estratégicos), com o objetivo de garantir uma progressão eficiente do processo de otimização para o ótimo global e avaliar a viabilidade dos resultados.
Para o mesmo cenário de operação os resultados obtidos de inúmeros testes evidenciaram uma boa convergência da função objetivo para um valor mínimo que garanta um plano de operação ótimo para todos os recursos energéticos distribuídos classificados como ações de controlo de tensão, o que permite concluir que o algoritmo desenvolvido apresenta robustez suficiente para ser aplicado em outras microredes do operador de distribuição.
O novo paradigma operacional considerado neste trabalho consistiu numa evolução das atuais redes de BT, para um novo conceito de rede inteligente (SmartGrid), com a gestão dos diversos recursos energéticos distribuídos considerados, tais como a microprodução solar fotovoltaica, os sistemas de armazenamento e as cargas controláveis. Com o objetivo da gestão coordenada e eficiente destes recursos, definiu-se uma infraestrutura de controlo com sistemas de comunicação, infraestruturas de leitura de consumos e de produção inteligentes (smart-metering) e sistemas de eletrónica de potência. Conclui-se que o desenvolvimento da arquitetura de controlo nas redes de distribuição BT, tal como a proposta no Capitulo 3 é essencial para a gestão eficiente dos recursos distribuídos e representa uma evolução do atual controlo das redes de distribuição, com o objetivo de controlar a tensão e maximizar a integração da microprodução de origem renovável. O contributo do trabalho desenvolvido no âmbito desta dissertação proporciona ao operador novos modelos e ferramentas de gestão e controlo das redes de distribuição de BT com o objetivo de controlar a tensão, garantir o equilíbrio entre a produção e o consumo e maximizar a integração de fontes energéticas distribuídas, em especial com base em recursos renováveis.