Alocação de medidores de qualidade de energia visando flutuações de tensão de curto prazo [manuscrito] / Rafael Meireles Freitas. ALOCAÇÃO DE MEDIDORES DE QUALIDADE DE ENERGIA COM CAPTAÇÃO DE VARIAÇÕES DE TENSÃO DE CURTO PRAZO Membros da comissão. O presente trabalho consiste no estudo e aplicação de uma técnica de otimização chamada Variable Neighborhood Search (VNS), que é aplicada ao problema de alocação de medidores de qualidade de energia, com o objetivo de monitorar as variações de tensão de curto prazo (VTCD) que ocorrem no rede de energia. através de um número mínimo de metros.
Palavras-chave: Alocação de medidores, Flutuação de tensão de curto prazo, Pesquisa de vizinhança variável, Medidores de qualidade de energia. MQEE - Medidor de Qualidade de Energia MUST - Quantidade de Utilização do Sistema de Transmissão ONP - Otimização da Nuvem de Partículas.
INTRODUÇÃO
Objetivo do trabalho
Determine o menor número de medidores de qualidade de energia elétrica (MQEE) e sua atribuição (em quais barramentos) para que este equipamento possa registrar eventuais VTCDs devido a alguma condição de falha (curto-circuito) que tenha ocorrido na rede elétrica. A priori foi necessário construir um conjunto de informações sobre a sensibilidade de cada condição de barra/falha considerada.
ESTADO DA ARTE
O autor usa o algoritmo B&B para resolver o problema determinando o número ideal de MQEE para instalação e, a seguir, conclui que os resultados obtidos foram realmente os esperados. Em Guerra e Kagan (2011), a metaheurística VNS foi desenvolvida para resolver o problema AMQEE antes dos VTCDs, objetivo totalmente alinhado com o presente trabalho. Os resultados obtidos foram satisfatórios para ótimos locais, porém não para ótimos globais, devido ao uso da técnica VNS.
Freitas (2017) utilizou o método Particle Cloud Optimization (ONP) e o método VNS como técnica de solução para seu problema de localização de falhas em sistemas de distribuição, este último, a mesma técnica que será implementada neste trabalho para realizar a alocação do MQEE. Localizações de faltas foram realizadas e, segundo o autor, resultados satisfatórios foram obtidos com ambos os métodos.
VARIAÇÕES DE TENSÃO DE CURTA DURAÇÃO
O Problema das VTCDs
As principais causas dos VTCDs são a ocorrência de curtos-circuitos ao longo da rede elétrica (Carvalho, Januário e Werlish, 2013) e a energização de grandes cargas que requerem altas correntes iniciais (Filho, 2007). Os curtos-circuitos são os mais comuns devido ao grande sistema elétrico espalhado por todo o território e são os principais responsáveis por descargas atmosféricas, contacto com a vegetação, falhas humanas, entre outros. A principal consequência dos VTCDs é a paralisação de processos, devido ao desligamento de equipamentos sensíveis a variações de tensão, o que pode gerar grandes perdas econômicas.
Região A: Funcionamento normal do sistema sem possibilidade de falha ou dano do equipamento. Após a publicação da curva CBEMA, houve uma revisão da curva, a partir da qual surgiu a curva do Information Technology Industry Council (ITIC), que oportunizou a análise de uma gama mais ampla de dispositivos eletrônicos.
Modelo Matemático do problema de Alocação de Medidores de
- Matriz de Observabilidade (𝑀𝑂𝑖𝑗)
- Vetor-Medidores (𝑉𝑒𝑡𝑀𝑒𝑑)
- Vetor-Redundância (𝑉𝑒𝑡𝑅𝑒𝑑)
São avaliadas 21 condições de faltas simuladas ou observadas na rede elétrica e N representa o número de barras na rede elétrica. Se a condição de falha simulada gerar um VTCD no barramento, o valor é igual a "1", caso contrário, o valor é "0", conforme ilustrado na Tabela 1. Os medidores vetoriais representam uma configuração (solução) das posições em que o são instalados medidores com dimensões N x 1, onde N representa o número de hastes dessa rede elétrica.
O vetor de redundância define a função objetivo do problema com dimensões de M x 1, onde M representa o número de estados de erro. Se esta redundância do Vetor possuir valores maiores que zero, significa que a solução avaliada monitora todas as condições de erro.
BUSCA EM VIZINHANÇA VARIÁVEL
Exemplo de aplicação – caso teórico
Na primeira fase, é construída a matriz de observabilidade (MOij) (item 3.2.1) que simula condições de curto-circuito ao longo da rede, definindo uma condição de curto-circuito por um vetor ilustrado na Tabela 4. curto-circuito em todas as seções a cada 10% da impedância da seção (10 condições de falha/seção), todos os tipos de curto-circuito (fase-terra, fase-fase, fase-terra e, trifásico ou trifásico Fase para Terra ), o valor da impedância de falta variou entre 0 Ω e 20 Ω. Em seguida, são retiradas as linhas que são iguais, ou seja, que possuem condições de curto-circuito que geram os mesmos VTCDs nos barramentos.
Observando a tabela 5, pode-se fazer a seguinte análise: curto-circuito 1, barramento 1 e 2 sensibilizado, curto-circuito 2, barramento 3 sensibilizado, curto-circuito 120, barramento 2, 3 e 4 sensibilizado. x'' nenhum zero é exibido, ou seja, todas as condições de curto-circuito são observadas.
Sistema Elétrico Utilizado
Todas as unidades que serão exploradas a seguir estão conectadas à subestação principal contígua à concessionária mencionada anteriormente, ou seja, as 4 unidades possuem subestação principal própria, uma instalação com tensão de 69kV. Também são mencionadas as subestações críticas, que são instalações que, caso ocorram falhas nas mesmas, afetam diretamente o processo produtivo da empresa. Em todos os cenários, foram simuladas todas as condições de falta em todas as seções, um total de 10 condições de falta/seção, todos os tipos de curtos-circuitos (fase-terra, fase-fase, fase-fase-terra e , Trifásico ou Trifásico com Terra), e a impedância de falta foi considerada entre 0-20Ω, com variação de 1Ω.
35 Com relação aos parâmetros VNS, foi adotado um critério de parada de 5000 iterações para cada estrutura de vizinhança e um total de 3 estruturas de vizinhança. A Tabela 11 descreve os dados utilizados para realizar a simulação das condições de curto-circuito para cada um dos cenários descritos acima, bem como os resultados obtidos nesta simulação, detalhes dos dados utilizados em cada cenário encontram-se no Anexo. B este trabalho. As condições de curto-circuito e as barras que tinham valores iguais foram eliminadas até atingirem uma matriz de observação que tivesse linhas e colunas únicas como resultado.
Para cada um dos cenários foram simulados vários testes, primeiro testou-se o algoritmo VNS em condições livres, definindo o número inicial de contadores para Number of Strips – 1, obtendo-se a solução 3 para o cenário 1 e a solução 1 para os restantes cenários. Também foram definidas diversas métricas para cada cenário, gerando outras soluções para análise dos resultados obtidos. Na Tabela 12 são detalhadas as soluções geradas, onde cada solução determina onde os medidores devem ser instalados e, por fim, o número de erros não monitorados para cada solução obtida.
36 monitore totalmente o sistema para analisar se o número de condições de curto-circuito não visualizadas é alto. A Tabela 13 é uma continuação da Tabela 12, através das soluções obtidas, foram detalhados os valores resultantes na Redundância Vetorial de cada uma, assim é possível observar em cada uma delas quantas condições de curto-circuito foram controladas por 1 metro , por 2 metros e por 3 ou mais metros. Nos subcapítulos seguintes são apresentadas algumas das soluções obtidas aplicadas ao sistema elétrico, permitindo uma melhor visualização dos resultados.
Cenário 1
Cenário 2
Cenário 4
Cenário 5
Cenário 06
A Tabela 14 indica o número de soluções visitadas pela técnica, até que o vetor de redundância sem zero seja encontrado. Neste trabalho, foi apresentada uma metodologia para atribuição de medidores de qualidade de energia elétrica visando variações de tensão de curto prazo, para a qual foi utilizada a técnica Variable Neighborhood Search. A técnica aplicada produziu resultados adequados para o problema de alocação do MQEE, pois conseguiu cumprir seu papel e conseguiu realizar as alocações observadas por todos os MQEE.
Neste último cenário, há uma redução de 1 MQEE em relação ao cenário 01, pois há uma redução na quantidade de ônibus a serem monitorados. A partir de um recurso dedicado a este tipo de monitoramento, é possível determinar a quantidade de medidores a serem instalados e a partir destes encontrar a melhor alocação que leve em consideração o maior nível de monitoramento VTCD.
Sugestões Trabalhos Futuros
POTÊNCIA DE UM SISTEMA DE DISTRIBUIÇÃO E DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA MEDIDAS DE QUALIDADE EM FACE DO FLASH DE TENSÃO. UM MODELO MUITO OBJETIVO PARA O PROBLEMA DE DISTRIBUIÇÃO ÓTIMA DE UNIDADES DE QUALIDADE DE ENERGIA ELÉTRICA PARA ESTUDAR VARIAÇÕES DE TENSÃO EM CURTO TEMPO NA PRESENÇA DE SIMETRIA. DISTRIBUIÇÃO DE UNIDADES DE CORRENTE COM OBJETIVO DE MELHORAR O FLUXO DE ENERGIA PROBABILISTA NAS REDES DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA.
ESTIMADOR DE VARIAÇÕES DE TENSÃO DE CURTO PRAZO EM SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA USANDO ESTRATÉGIAS EVOLUCIONÁRIAS. ALOCAÇÃO ÓTIMA DE MEDIDORES DE QUALIDADE ELÉTRICA PARA MONITORAMENTO DE VTCDs DIANTE DE CONDIÇÕES DE SIMETRIA UTILIZANDO ESTRATÉGIAS EVOLUCIONÁRIAS. O primeiro passo para iniciar a investigação de curto-circuito foi determinar o modelo dos componentes elétricos do sistema como gerador, transformador, barras, fios, entre outros.
Transformador: Segundo Rossi (2019), o transformador é representado por uma resistência (RT) em série com a reatância indutiva (jXT), parâmetros determinados através do teste de curto-circuito. Para determinar as correntes e entender o comportamento do sistema elétrico durante uma falta, é necessário realizar um estudo chamado Estudo de Curto Circuito. Quando ocorre um curto-circuito, ocorre uma redução abrupta da impedância do sistema que é responsável por gerar essas correntes de alta magnitude.
Através da determinação da corrente de curto-circuito é possível, entre outras coisas, dimensionar linhas de energia devido à temperatura de ruptura, dimensionar disjuntores, transformadores de corrente (TC), realizar coordenação de relés, etc. O gerador elétrico continuará fornecendo tensão ao circuito quando houver uma falha nele, pois a turbina continuará a movimentá-la, esta tensão aliada à impedância da falha criará uma corrente de curto-circuito. No caso dos motores elétricos, uma falha causa uma queda de tensão muito grande no sistema elétrico, fazendo com que eles deixem de oferecer energia mecânica à carga, mas devido à inércia da carga, o motor permanecerá em rotação por um determinado tempo, ou seja, gerando uma tensão no sistema que, dependendo da impedância da falha, criará uma corrente de curto-circuito.
Ocorre quando há um curto-circuito de uma das fases para o terra, o sistema está desequilibrado, devendo-se levar em consideração as matrizes de impedância das sequências positiva, negativa e zero. Para calcular os valores de tensão e corrente de falta, as equações (11) e (12) são usadas respectivamente. Ocorre quando há um curto-circuito entre duas fases e terra e existem as seguintes condições do sistema:.
Ocorre quando há um curto-circuito entre três fases ou entre três fases e terra, o sistema está equilibrado.
