APLICAÇÃO DE ALGORITMOS NA OTIMIZAÇÃO
ENERGÉTICA DE ESTAÇÕES ELEVATÓRIAS
HENRIQUE GONÇALVES CORREIA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO APRESENTADA
À FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO EM ENGENHARIA CÍVIL – ESPECIALIZAÇÃO EM HIDRÁULICA
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HENRIQUE GONÇALVES CORREIA
Dissertação submetida para satisfação parcial dos requisitos do grau de
MESTRE EM ENGENHARIA CIVIL —ESPECIALIZAÇÃO EM HIDRÁULICA
Orientadora: Professora Doutora Luciana Paiva das Neves
Tel. +351-22-508 1901 Fax +351-22-508 1446 miec@fe.up.pt
Editado por
FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO
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À minha Família,
“A menos que modifiquemos a nossa maneira de pensar, não seremos capazes de resolver os problemas causados pela forma como nos acostumamos a ver o mundo”.
AGRADECIMENTOS
A realização desta dissertação de mestrado contou com importantes apoios, sem os quais não se teria tornado uma realidade e aos quais estarei eternamente grato.
À minha orientadora, Professora Doutora Luciana das Neves, pelo contributo dado no decorrer deste trabalho, pela sua disponibilidade e pela cordialidade com que sempre me recebeu.
À Águas do Norte, S.A., em particular ao Professor Doutor José Tentúgal Valente, pela disponibilização dos dados necessários para o desenvolvimento desta dissertação.
À D. Esmeralda Miguel, do Instituto de Hidráulica e Recursos Hídricos, pelo carinho e preocupação, ao longo destes últimos anos.
À Luísa, à Alexandra, à Raquel e a todos os meus amigos, pelo companheirismo, força e apoio que me deram ao longo deste percurso académico.
Aos meus amigos de Viana, responsáveis pelos bons momentos passados juntos.
À minha família que me incentivou neste caminho e demonstraram total disponibilidade e compreensão. À minha prima Sara pela sua prontidão, sorriso, generosidade e empenho na tentativa de me auxiliar. Ao meu irmão Tiago, pela boa disposição contagiante e constante e pelo companheirismo.
À Eva, por ser o meu apoio constante, por estar sempre presente nos momentos que mais foi necessário e não me deixar desistir, pela sua companhia e entusiamo, pela sua dedicação e amor.
Por último, tendo consciência que sem eles seria impossível, um agradecimento muito especial, aos meus pais, que sempre me apoiaram incondicionalmente, por me mostrarem que sou capaz e em especial pela paciência, ajuda e amor que deram neste longo caminho com obstáculos.
RESUMO
Segundo a Agência Internacional da Energia, o setor das águas é responsável por 4% do consumo mundial de eletricidade, prevendo uma duplicação do mesmo até 2040 (ERSAR, 2018). Em Portugal, segundo a mesma fonte, o setor das águas é responsável por mais de 2% do consumo total de energia elétrica. A eficiência energética dos equipamentos e infraestruturas de um sistema de abastecimento de água e a sua otimização – objeto de estudo nesta dissertação – são essenciais na gestão desses sistemas pelo impacto na redução dos custos com a energia.
Os algoritmos matemáticos de otimização são uma ferramenta promissora na gestão eficiente destes sistemas, nomeadamente na gestão das operações diárias de funcionamento dos grupos eletrobomba em sistemas elevatórios. Esses algoritmos funcionam com base em funções objetivo que permitem a procura automática de uma solução de redução do custo energético dessas operações que tira partido dos padrões horários da tarifa de energia.
Este trabalho dá continuidade e alarga o estudo desenvolvido por Sousa (2016), focado também na otimização da eficiência energética da operação de instalações elevatórias, minimizando os custos com a energia elétrica associados a essa operação. A mesma metodologia, baseada na aplicação dos algoritmos genético e de pesquisa harmónica para determinar soluções próximas das soluções ótimas de operação, programados em linguagem ‘MATLAB’, é utilizada em ambos os estudos. No entanto, a presente análise é mais abrangente, contemplando uma análise anual completa (período de novembro 2016 a novembro de 2017) e as análises do dia de maior consumo, mês de maior consumo e mês médio anual para o mesmo caso de estudo real de Sousa (2016), assim como análises semelhantes ao mês de maior consumo e mês médio anual com base em dados reais de um sistema de características distintas relativo ao período anual de 2013.
Os resultados obtidos com este trabalho demonstram o interesse em explorar a oportunidade da utilização de algoritmos matemáticos de procura automática de uma solução ótima que reduz os custos associados ao consumo de energia elétrica em sistemas de abastecimento de água, comprovando resultados anteriores de Sousa (2016) e Andrês (2016) para o mesmo caso de estudo, mas períodos temporais distintos. Além disso, acrescenta ao trabalho de Sousa (2016), uma análise mais global das metodologias e a demonstração da possibilidade de estas serem aplicadas a outros sistemas. O presente estudo introduz, também, os períodos horários de fim-de-semana padrão horário da tarifa de energia.
PALAVRAS-CHAVE:Algoritmo Genético, Pesquisa Harmónica, Sistemas de Abastecimento de Água,
ABSTRACT
According to the International Energy Agency, the water sector is responsible for 4% of the world's electricity consumption, predicting a doubling of electricity by 2040 (ERSAR, 2018). In Portugal, according to the same source, the water sector accounts for more than 2% of the total electricity consumption. The energy efficiency of water supply systems equipment and infrastructure and its optimization - object of study in the present dissertation - are essential in the management of such systems because of the impact they may have on operational costs reduction.
Mathematical optimization algorithms are a promising tool for an efficient management of water supply systems, more specifically in the management of the daily operation of pumping stations. These algorithms work on the basis of objective functions that allow the automatic search of an optimum solution, which in the present case is to reduce the energy cost of such operations taking advantage of the hourly electricity rates.
The present work builds on and deepens the study developed by Sousa (2016), which also focused on the optimization of the energy efficiency of pumping operations, by minimizing electricity costs associated with that operation. The same methodology to determine solutions close to the optimum operating solution, based on the application of genetic and harmonic search algorithms, programmed in MATLAB language, is used in both studies. However, the present study and analysis extends further the one by Sousa (2016) by including a complete annual analysis (period from November 2016 to November 2017) apart from an analyzes of the day of greatest consumption, month of greatest consumption and annual mean month for the same case study of Sousa (2016), as well as by making a similar analyzes of the month of greatest consumption and the annual average month of a pumping stations with distinct characteristics, based on real operational data in the year of 2013.
The results obtained with this work demonstrate the interest in exploring the opportunity of using mathematical optimization algorithms to automatize the search for an optimal solution that reduces the electricity consumption costs in pumping water supply systems, confirming previous results by Sousa (2016) and Andrês (2016) for the same case study, but different time periods. In addition, the study adds to Sousa's (2016) results, a more global analysis of the application of the used methodologies and the demonstration of the possibility that they may be applied to other systems. The present study also introduces the hourly standard weekend hours of the hourly electricity rates, which means obtained results are closer to what is observed in reality.
KEY WORDS: Genetic Algorithm, Harmonic Research, Water Supply Systems, Pumping stations, System Operation, Energy Efficiency.
ÍNDICE GERAL
AGRADECIMENTOS ... I RESUMO ... III ABSTRACT ... V ÍNDICE GERAL ... VII ÍNDICE DE FIGURAS ... XI ÍNDICE DE QUADROS ... XIII SÍMBOLOS,ACRÓNIMOS E ABREVIATURAS ... XV
1 INTRODUÇÃO ... 1
1.1. ENQUADRAMENTO GERAL ... 1
1.2.OBJETIVOS ... 2
1.3.ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO ... 2
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ... 5
2.1.O SETOR DA ÁGUA E DOS RESÍDUOS EM PORTUGAL ... 5
2.2.FASES E SUBSISTEMAS DE UM SISTEMA DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA ... 8
2.2.1. A CAPTAÇÃO ... 8 2.2.2. O TRATAMENTO ... 10 2.2.3. A ADUÇÃO ... 11 2.2.4. O ARMAZENAMENTO ... 13 2.2.5. A DISTRIBUIÇÃO ... 14 2.3. EFICIÊNCIA ENERGÉTICA ... 16
2.3.1.EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NUM SISTEMA DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA ... 16
2.3.2.EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NAS INSTALAÇÕES ELEVATÓRIAS ... 16
2.3.3.ESTRATÉGIAS DE REDUÇÃO DE CUSTOS ... 18
2.4.MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO ... 19
2.4.1.INTRODUÇÃO ... 19
2.4.2.FERRAMENTAS MATEMÁTICAS DE OTIMIZAÇÃO ... 20
2.4.3.OALGORITMO GENÉTICO ... 20
3 METODOLOGIAS DE OTIMIZAÇÃO ... 25
3.1.INTRODUÇÃO ... 25
3.2.PROGRAMA COMPUTACIONAL UTILIZADO ... 25
3.3.MODELOS MATEMÁTICOS ... 26
3.3.1.FUNÇÃO OBJETIVO ... 26
3.3.2.ALGORITMO GENÉTICO ... 27
3.3.2.1. Parâmetros de configuração do algoritmo genético ... 27
3.3.2.2. Método do algoritmo genético ... 28
3.3.3.ALGORITMO DE PESQUISA HARMÓNICA ... 29
3.3.3.1. Parâmetros de configuração do algoritmo de pesquisa harmónica... 29
3.3.3.2. Método de pesquisa harmónica ... 31
3.4.INTRODUÇÃO DO PERÍODO HORÁRIO DA TARIFA ’FIM-DE-SEMANA’ ... 31
4 CASOS DE ESTUDO ... 35
4.1.OSISTEMA MULTIMUNICIPAL DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA À REGIÃO NORTE ... 35
4.1.1.AEMPRESA ÁGUAS DO NORTE,S.A. ... 35
4.1.2.ESTAÇÃO DE TRATAMENTO DE ÁGUA DE AREIAS DE VILAR ... 36
4.1.3.ESTAÇÃO DE ELEVATÓRIA DE PEREIRA ... 41
4.2.PADRÃO HORÁRIO DA ENERGIA ELÉTRICA EM INSTALAÇÕES ELEVATÓRIAS ... 45
4.3.ANÁLISE E DISCUSSÃO DE RESULTADOS ... 48
4.3.1.ETA DE AREIAS DE VILAR ... 48
4.3.1.1. CENÁRIOS EM ESTUDO ... 48 4.3.1.2.Análises mensais ... 48 4.3.1.2.1. Mês de Maior Consumo ... 49 4.3.1.2.1. Mês Médio Anual ... 55 4.3.1.3. ANÁLISE ANUAL ... 58 4.3.1.4. DISCUSSÃO ... 60
4.3.2.ESTAÇÃO ELEVATÓRIA DE PEREIRA ... 61
4.3.2.1. CENÁRIOS EM ESTUDO ... 61
4.3.2.2. MÊS DE MAIOR CONSUMO ... 61
4.3.2.2. MÊS MÉDIO ANUAL ... 64
5 CONCLUSÕES E DESENVOLVIMENTOS FUTUROS ... 67
5.1.CONCLUSÕES ... 67
5.2.DESENVOLVIMENTOS FUTUROS ... 67
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 69
Anexos ... 73
ANEXO A–ALGORITMO GENÉTICO ... 74
ANEXO B–ALGORITMO DE PESQUISA HARMÓNICA ... 76
ANEXO B1–FUNÇÕES AUXILIARES ... 79
− Função Create ... 79
− Função Fitness ... 79
− Função UpdateHM ... 79
− Função Stopcondition ... 79
ANEXO C–RESULTADOS OBTIDOS ... 80
ANEXO C1–ETA AREIAS DE VILAR ... 80
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1 - Cadeia de valor do setor de águas e resíduos (RASARP, 2018) ... 6
Figura 2 - Subsistemas principais de um sistema de abastecimento de água (Coelho et al., 2006) ... 8
Figura 3 - Evolução do número de captações para abastecimento público de água em Portugal continental (RASARP, 2018) ... 9
Figura 4 - Tipo de origens de água utilizadas em 2017 por concelho (informação retirado do website Portal do Estado do Ambiente) ... 10
Figura 5 - Estações de tratamento de água e pequenas instalações de tratamento existentes em Portugal continental (RASARP, 2018) ... 11
Figura 6 - Evolução do cumprimento total de condutas (RASARP, 2018) ... 12
Figura 7 - Evolução do número de instalações elevatórias (RASARP, 2018) ... 13
Figura 8 - Evolução do número de reservatórios e respetivas capacidades de reserva de água tratada no setor em alta (RASARP, 2018) ... 14
Figura 9 - Evolução do número de reservatórios e respetivas capacidades de reserva de água tratada no setor em baixa (RASARP, 2018)... 14
Figura 10 - Rede ramificada ... 15
Figura 11 - Rede emalhada ... 15
Figura 12 - Evolução histórica da eficiência energética das instalações elevatórias, sistemas de abastecimento de água (fonte: ERSAR, RSARP 2016, ADENE, 2018) ... 17
Figura 13 - Fluxograma de um algoritmo genético ... 22
Figura 14 - Analogia entre banda e um problema de otimização (Geem, 2010) ... 22
Figura 15 - Evolução dos parâmetros proposta por Kumar, et al. (2014) ... 29
Figura 16 - Estação de Tratamento de Água de Areias de Vilar ... 36
Figura 17 - Reservatório de Adães (RR2) ... 37
Figura 18 - Curva Característica da Instalação (ETA Areias de Vilar) ... 39
Figura 19 - Curva Característica da Bomba (ETA Areias de Vilar) ... 40
Figura 20 - Curva de Rendimento dos grupos eletrobomba (ETA Areias de Vilar) ... 41
Figura 21 - Localização do sistema elevatório e do reservatório de Pereira ... 42
Figura 22 - Esquema hidráulico do sistema elevatório de Pereira ... 42
Figura 23 - Curva Característica da Instalação (EE Pereira) ... 43
Figura 24 - Curva Característica da Bomba (EE Pereira) ... 44
Figura 25 - Curva de Rendimento dos grupos eletrobomba (EE Pereira) ... 45
Figura 26 - Percentagem de bombas ativas para cada período horário, algoritmo genético (12 de agosto) ... 51
Figura 27 - Percentagem de bombas ativas para cada período horário, pesquisa harmónica (12 de agosto) ... 51 Figura 28 - Número de bombas ativas para cada tarifa elétrica, algoritmo genético (12 de agosto) ... 52 Figura 29 - Número de bombas ativas para cada tarifa elétrica, pesquisa harmónica (12 de agosto). 52 Figura 30 - Percentagem de bombas ativas para cada período horário, algoritmo genético (17 de agosto) ... 54 Figura 31 - Percentagem de bombas ativas para cada período horário, pesquisa harmónica (17 de agosto) ... 54 Figura 32 - Número de bombas ativas para cada tarifa elétrica, algoritmo genético (17 de agosto) ... 55 Figura 33 - Número de bombas ativas para cada tarifa elétrica, pesquisa harmónica (17 de agosto). 55 Figura 34 - Número de bombas ativas para cada tarifa elétrica (14 de abril) ... 57 Figura 35 - Número de bombas ativas para cada tarifa elétrica (3 de abril) ... 58 Figura 36 - Atividade de funcionamento real para cada tarifa elétrica (semana agosto) ... 63 Figura 37 - Atividade de funcionamento através do algoritmo genético para cada tarifa elétrica
(semana agosto) ... 64 Figura 38 - Atividade de funcionamento através da pesquisa harmónica para cada tarifa elétrica (semana agosto) ... 64
ÍNDICE DE QUADROS
Quadro 1 - Resultados dos testes de sensibilidade do parâmetro tamanho da população. ... 28
Quadro 2 - Resultados dos testes de sensibilidade do parâmetro número máximo de iterações ... 30
Quadro 3 - Resultados dos testes de sensibilidade do parâmetro adaptativo ... 30
Quadro 4 - Resultados dos testes de sensibilidade do parâmetro PAR ... 30
Quadro 5 - Resultados dos testes de sensibilidade do parâmetro HMCR ... 30
Quadro 6 - Resultados obtidos por Sousa (2016) ... 31
Quadro 7 - Resultados obtidos com inclusão do período horário de fim-de-semana ... 32
Quadro 8 - Comparação dos resultados obtidos com a não inclusão e a inclusão do período horário de tarifa de fim-de-semana ... 32
Quadro 9 - Parâmetros da equação da Curva Característica da Instalação (ETA Areias de Vilar) ... 39
Quadro 10 - Parâmetros da equação da Curva Característica da Bomba (ETA Areias de Vilar) ... 40
Quadro 11 - Parâmetros da equação da Curva de Rendimento (ETA Areias de Vilar) ... 41
Quadro 12 – Parâmetros da equação da Curva Característica da Instalação (EE Pereira) ... 44
Quadro 13 – Parâmetros da equação da Curva Característica da Bomba (EE Pereira) ... 44
Quadro 14 - Parâmetros da equação da Curva de Rendimento (EE Pereira) ... 45
Quadro 15 - Síntese do ciclo semanal dos períodos tarifários ... 47
Quadro 16 - Sumário dos objetivos estabelecidos para cada período em estudo (ETA Areias de Vilar) ... 48
Quadro 17 - Valores do cenário real do Mês de Maior Consumo ... 49
Quadro 18 - Valores obtidos através das metodologias (Mês de Maior Consumo) ... 49
Quadro 19 - Valores relativos a 12 de agosto ... 50
Quadro 20 - Valores relativos a 17 de agosto ... 53
Quadro 21 - Valores do cenário real do Mês Médio Anual ... 56
Quadro 22 – Valores obtidos através das metodologias (Mês Médio Anual) ... 56
Quadro 23 - Valores do cenário real de 14 e 3 de abril ... 57
Quadro 24 - Valores obtidos através das metodologias (14 e 3 de abril) ... 57
Quadro 25 - Sumário de valores da aplicação das metodologias ... 59
Quadro 26 - Resumo das poupanças obtidas através da pesquisa harmónica ... 60
Quadro 27 - Sumário dos objetivos estabelecidos para cada período em estudo (EE Pereira) ... 61
Quadro 28 – Valores relativos Mês de Maior Consumo (EE Pereira) ... 62
SÍMBOLOS,ACRÓNIMOS E ABREVIATURAS
Letras Latinas Maiúsculas
V – Volume do elemento E – Energia
K – Coeficiente de Rugosidade de Strickler
Letras Gregas
η − Rendimento dos grupos elevatórios
Abreviaturas
ETA – Estação de Tratamento de Água SAA – Sistema de Abastecimento de Água
ERSAR - Entidade Reguladora dos Serviços de Águas e Resíduos ERSE – Entidade Reguladora dos Serviços Energéticos
HMS – Harmony Memory Size
HMCR – Harmony Memory Considering Rate PAR – Pitch Adjustment Rate
NI – Number of Improvisations BW – Bandwidth
HS – Harmony Search
RR – Reservatório de Regularização EE – Estação Elevatória
DMC – Dia de maior consumo MMC – Mês de maior consumo
CCI – Curva Característica da instalação CCB – Curva Característica da bomba Hman – Altura manométrica
1
INTRODUÇÃO
1.1. ENQUADRAMENTO GERAL
Os sistemas elevatórios de água são órgãos fundamentais, tanto nos sistemas públicos de abastecimento de água – na captação, no tratamento e no transporte, como nos sistemas domésticos e prediais, sempre que esse abastecimento não possa ser realizado por gravidade. A esses sistemas estão invariavelmente associados custos elevados com energia, representando uma parte considerável do consumo elétrico industrial ou doméstico total e, logo, uma percentagem substancial nas despesas de operação. No caso particular dos sistemas de abastecimento de água, o consumo de energia elétrica representa a maior parcela de encargos financeiros do setor, sendo a maior fatia desses encargos atribuível às instalações elevatórias.
A introdução de pequenas modificações nos equipamentos e mudanças na operação dos sistemas podem conduzir a reduções significativas dos custos com o consumo elétrico. Enquanto que, no primeiro caso, é necessário um investimento inicial, no segundo é apenas necessário treinar um modelo matemático para interpretar bem as condicionantes do sistema e de tomada de decisão, que permitem reduzir os custos da operação dos sistemas, tirando partido do padrão horário das tarifas elétricas.
Uma vez treinado, o modelo matemático de otimização pode integrar um sistema automático de apoio à decisão. Mais dados significa melhores modelos de previsão. Na área da hidráulica, têm sido estudados e aplicados ao longo das últimas décadas diversos modelos de otimização, tanto para compreender melhor processos físicos, químicos ou biológicos, como para melhorar a gestão dos sistemas. Este tipo de modelos matemáticos, aplicáveis não só ao setor da água em geral e ao setor dos sistemas de abastecimento de água em particular, mas também a diversos outros setores (por exemplo, logística, banca, seguros, etc.), permite identificar padrões de comportamento em bases de dados muito extensas e também determinar soluções próximas das soluções ótimas de operação de entre um vasto leque de opções.
Por essa razão, é cada vez mais frequente e será cada vez mais frequente, não só neste setor mas em muitos outros onde existe uma necessidade cada vez mais premente de otimizar processos de forma a obter soluções que apresentem melhores resultados (ou resultados próximos do ótimo), o recurso a ferramentas de otimização computacionais e automáticas.
Nesta dissertação é explorada e ampliada a metodologia de otimização desenvolvida por Sousa (2016), com vista à melhoria da gestão da operação de dois sistemas elevatórios, o sistema elevatório da Estação de Tratamento de Água (ETA) de Areias de Vilar e a Estação Elevatória de Pereira.
Os dados de operação necessários para a realização do presente estudo foram disponibilizados pela empresa Águas do Norte, S.A.
1.2.OBJETIVOS
Esta dissertação teve como objetivo geral a otimização da operação de sistemas de abastecimento de água, mais concretamente, a otimização da operação de instalações elevatórias em sistemas de abastecimento de água. Nessa otimização foi utilizado e adaptado o código MATLAB desenvolvido por Sousa (2016). As análises efetuadas tiveram por base a comparação entre os dados reais de exploração e os resultados obtidos da execução de dois algoritmos de otimização, o algoritmo genético e o algoritmo de pesquisa harmónica.
Foram objetivos específicos deste estudo (1) comprovar a aplicabilidade dos modelos matemáticos de otimização, (2) demonstrar a aplicabilidade da metodologia tendo em conta as variáveis introduzidas e (3) encontrar a solução próxima da ótima impondo a função objetivo ‘minimização do custo com a energia’, que equivale a procurar a solução que maximiza os períodos de ‘super vazio’ e ‘vazio’ no padrão horário das tarifas elétricas.
Definidos os objetivos, delinearam-se as seguintes tarefas intermédias: − Pesquisa bibliográfica sobre otimização energética;
− Análise de dados dos sistemas em estudo e definição dos cenários de simulação;
− Avaliação da influência das características dos diferentes cenários de simulação no desempenho dos grupos elevatórios e da distribuição de água tratada no sistema;
− Comparação dos resultados obtidos com as duas ferramentas estudadas; − Comparação dos resultados obtidos com resultados de um estudo anterior;
− Comparação das metodologias tendo em consideração os vários cenários estudados.
1.3.ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO
Esta dissertação encontra-se dividida em três capítulos principais, revisão bibliográfica, metodologias de otimização e caso de estudo, um capítulo de introdução e outro de considerações finais e, finalmente, referências bibliográficas e anexos.
No presente capítulo introdutório é feito um breve enquadramento do tema em estudo, são apresentados os objetivos e as tarefas definidas para o estudo e é indicada a estrutura da dissertação.
O capítulo 2 destina-se à revisão bibliográfica. Em primeiro lugar, faz-se um enquadramento do setor da água e dos resíduos em Portugal e caracterizam-se, de forma sucinta, as fases e os subsistemas de um sistema de abastecimento de água. Em segundo lugar, é abordado o tema da eficiência energética e da importância da redução dos custos na operação de instalações elevatórias. Finalmente, neste capítulo, é explicado o funcionamento dois algoritmos utilizados, o algoritmo genético e o algoritmo de pesquisa harmónica.
A metodologia de otimização da operação de instalações elevatórias utilizada é introduzida no capítulo 3. Em particular são explicados neste capítulo os aspetos de continuidade com a metodologia desenvolvida por Sousa (2016) e os diferenciadores, designadamente a alteração de algumas variáveis. Os casos de estudo e a discussão de resultados são apresentados no capítulo 4 e, finalmente, no capítulo 5 são elaboradas as considerações finais.
2
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Este capítulo de revisão bibliográfica divide-se em 4 subcapítulos, enquadramento do setor de águas e resíduos em Portugal e sua classificação, descrição dos principais órgãos componentes de um sistema de abastecimento de água, eficiência energética em instalações elevatórias incluindo estratégias de redução de custos e descrição dos métodos de otimização utilizados.
2.1.O SETOR DA ÁGUA E DOS RESÍDUOS EM PORTUGAL
A água é um recurso essencial à vida. Dos pontos de vista de saúde pública, bem-estar das populações, desenvolvimento económico, preservação e defesa do meio ambiente e segurança, o acesso generalizado a serviços de água potável e de saneamento é essencial. Este facto levou a que, em 2010, a Assembleia Geral das Nações Unidas declarasse o acesso à água potável e ao saneamento um direito humano essencial e universal, que se reflete na declaração de que todos deverão ter acesso adequado e seguro à água potável e ao saneamento através de sistemas públicos tradicionais, sistemas públicos simplificados e instalações individuais. Cinco anos mais tarde, em 2015, uma nova resolução da Assembleia Geral das Nações Unidas, reconheceu o saneamento básico como um direito humano separado do direito à água potável.
O contributo do setor da água e dos resíduos para o desenvolvimento económico e social do País é evidente, tanto pela capacidade em gerar atividade económica, como pelo incremento substancial que tem na melhoria das condições de vida da população. É, contudo, um setor que necessita de investimentos iniciais avultados e de um período de retorno do investimento longo. Segundo a Agência Internacional da Energia (IEA, International Energy Agency), o setor da água é responsável por 4% do consumo mundial de eletricidade, prevendo a sua duplicação até 2040. Em Portugal, segundo a mesma fonte, o setor da água é responsável por mais de 2% do consumo total de energia elétrica, posicionando-se assim entre os principais posicionando-setores de atividade, consumidores de energia, registados no SGCIE - Sistema de Gestão dos Consumos Intensivos de Energia (ADENE, 2018).
De acordo com o Relatório Anual dos Serviços de Águas e Resíduos em Portugal, referente a 2017, a cadeia de valor do setor de águas e resíduos é composta por dois subsetores (Figura 1), o subsetor dos serviços de águas e o subsetor dos serviços de gestão de resíduos urbanos.
O subsetor dos serviços de águas, composto por dois tipos de serviços que asseguram o ciclo urbano da água, desde a captação da água até à rejeição final da água residual na natureza nomeadamente: (a) serviço de abastecimento público de água para consumo humano e (b) serviço de saneamento de águas
Figura 1 - Cadeia de valor do setor de águas e resíduos (RASARP, 2018)
O subsetor dos serviços de gestão de resíduos urbanos é responsável pela gestão de resíduos provenientes das habitações e também pela gestão de resíduos semelhantes aos resíduos provenientes das habitações, pela sua natureza ou composição.
Em termos de classificação, o setor da água e dos resíduos passou a classificar-se em sistemas em alta ou sistemas em baixa, após a publicação do Decreto-Lei n.º 379/93, de 5 de novembro.
Os sistemas em alta, maioritariamente da responsabilidade dos sistemas multimunicipais, são constituídos por um conjunto de elementos a montante da rede de distribuição, fazendo a ligação do meio hídrico ao sistema em baixa. Por sua vez, os sistemas multimunicipais são sistemas de titularidade estatal que sirvam pelo menos dois municípios e exijam a intervenção do Estado em função de razões de interesse nacional. Os sistemas em baixa, maioritariamente da responsabilidade dos sistemas municipais, são constituídos por um conjunto de elementos que ligam o sistema em alta ao utilizador final, permitindo assim prestar aos consumidores o serviço de abastecimento de água. Os sistemas municipais, por outro lado, são todos os outros, relativamente aos quais cabe aos municípios, isoladamente ou em conjunto, através de associações de municípios, ou em parceria com o Estado, definir o modo de organização e gestão. Esta distinção pelo posicionamento na rede de distribuição de água levou a vantagens em termos de economias de escala e à divisão da cadeia de valor da prestação dos serviços (Coelho et al., 2006; RASARP, 2018).
Portugal tem vindo recentemente, nas últimas décadas, a implementar uma reforma profunda do setor, designadamente através da elaboração de planos estratégicos; entre estes, o Plano Estratégico de
Abastecimento de Água e Saneamento de Águas Residuais (PEAASAR 2020) e o Plano Estratégico para os Resíduos Urbanos (PERSU 2020). Um dos principais aspetos destes planos é o alinhamento com a visão e a estratégia para o novo ciclo de financiamento comunitário dirigido para ao setor, através do POSEUR – Programa Operacional Sustentabilidade e Eficiência no Uso de Recursos.
O PEAASAR 2020 é o plano que sucede ao PEAASAR II (2007-2013) que surge pela necessidade de reformular a estratégia dos anteriores planos visto que, apesar dos progressos alcançados, existiam questões fundamentais por resolver, que o simples prolongar no tempo dos objetivos do PEASAAR não resolviam (Gonçalves, 2013). O PEAASAR II (2007-2013) foi precedido pelo PEAASAR I, que definiu para o período entre 2000 e 2006 um conjunto de orientações estratégicas no que respeita às intervenções indispensáveis para completar e melhorar a cobertura do País em abastecimento de água, saneamento de águas residuais urbanas e gestão de resíduos urbanos.
Assim, o PEAASAR 2020 é o novo instrumento de referência da política de Abastecimento de Água e Saneamento de Águas Residuais em Portugal continental, para o período de 2014 a 2020 e reforça a importância da componente da gestão dos sistemas de abastecimento de água, estabelecendo cinco grandes eixos de intervenção estratégica (RASARP, 2018):
• Eixo 1: Proteção do ambiente e melhoria das qualidades das massas de água; • Eixo 2: Melhoria da qualidade dos serviços prestados;
• Eixo 3: Otimização e gestão eficiente dos recursos; • Eixo 4: Sustentabilidade económico-financeira e social; • Eixo 5: Condições básicas e transversais.
Conforme referido anteriormente, o PERSU 2020 é resultado do PERSU I e PERSU II, onde primeiramente se procedeu à implementação de um conjunto de ações que se revelaram fundamentais na concretização da política de resíduos urbanos na altura preconizada e, posteriormente, se deu continuidade à política de gestão de resíduos, respetivamente. O PERSU (2014-2020), engloba assim o Programa de Prevenção de Resíduos Urbanos e aposta na definição de metas específicas para cada sistema de gestão de resíduos urbanos com vista a assegurar, no seu todo, o cumprimento nacional das metas europeias, assentando também em 5 eixos estratégicos (RASARP, 2018):
• Eixo 1: Prevenção da produção e perigosidade dos resíduos urbanos;
• Eixo 2: Aumento da preparação para reutilização, da reciclagem e da qualidade dos recicláveis; • Eixo 3: Redução da deposição de RUB em aterro;
• Eixo 4: Reforço dos instrumentos económico-financeiros;
• Eixo 5: Incremento da eficácia e capacidade institucional operacional do setor.
No que diz respeito à entidade reguladora do setor, entre os anos 1997 a 2009, era o Instituto Regulador de Águas e Resíduos (IRAR) que assumia a responsabilidade de entidade reguladora em Portugal. Este instituto veio a transformar-se na Entidade Reguladora dos Serviços de Água e Resíduos (ERSAR) que é, desde 2009, a entidade reguladora nacional para os serviços de águas. A ERSAR apresenta-se como um instituto público (IP) na esfera da administração indireta do Estado e compete-lhe assegurar a regulação, supervisão e sustentabilidade global do setor. No seguimento desta competência, a ERSAR é responsável por assegurar o cumprimento dos objetivos estabelecidos em cada eixo dos planos acima mencionados, através do desenvolvimento de políticas e práticas de regulação (ERSAR, 2018).
2.2.FASES E SUBSISTEMAS DE UM SISTEMA DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA
Os Sistemas de Abastecimento de Água (SAA) são a origem da água disponibilizada para os diferentes consumos das populações. Estes sistemas permitem o transporte da água desde a sua fonte (captação) até ao consumo final, podendo este ser doméstico, industrial, público e/ou agrícola.
Os S.A.A. devem funcionar corretamente, o que implica a disponibilização de água em quantidade suficiente, a garantia da qualidade da água distribuída e a excelência associada aos dois pontos anteriores numa visão sustentável em termos sociais, económicos e ambientais. Estes sistemas dividem-se geralmente em cinco principais fases (Figura 2), (i) Captação, (ii) Tratamento, (iii) Adução por gravidade, com recurso à elevação ou mista, (iv) Armazenamento e (v) Distribuição, sendo que a cada uma das fases corresponde as suas infraestruturas, os seus equipamentos e os seus acessórios comuns, que podem ser comuns ou distintos entre as diferentes fases.
As instalações elevatórias são órgãos que podem existir em qualquer dos subsistemas de um sistema de abastecimento de água, daí a relevância em descrever aqui brevemente esses diferentes subsistemas.
Figura 2 - Subsistemas principais de um sistema de abastecimento de água (Coelho et al., 2006)
2.2.1. A CAPTAÇÃO
Um dos principais subsistemas constituintes de um S.A.A. é a captação. A captação consiste na extração de água bruta do meio hídrico em quantidade suficiente para satisfazer o consumo solicitado. De acordo com, por exemplo, existem três tipos principais de captação (Figueiredo et al., 2015):
A captação superficial, efetuada à superfície, tradicionalmente proveniente de meios hídricos como rios, lagos, mar ou albufeiras. Esta recolha deverá acontecer o mais a montante possível, diminuindo assim o risco de poluição das águas através de efluentes industriais ou urbanos que possam existir.
A captação das águas subterrâneas ou reservas subterrâneas, realizadas em aquíferos, isto é, formações geológicas com suficiente permeabilidade e capacidade de armazenamento. Estas podem ser realizadas à superfície, desde que exista um afloramento superficial do aquífero ou, caso contrário, a diferentes profundidades.
O aproveitamento das águas pluviais, contudo menos utilizado, consiste no aproveitamento das águas pluviais recolhidas pela superfície de telhados e encaminhadas posteriormente para cisternas que a armazenam para abastecimento individual.
Na Figura 3 é apresentada a evolução do número de captações para abastecimento público de água em Portugal continental entre os anos de 2013 e 2017. Na Figura 3 é possível verificar que, para o período mencionado, as captações subterrâneas nos sistemas em baixa representam a grande maioria das captações realizadas (RASARP, 2018).
Em Portugal, no ano de 2017, a maioria dos concelhos utilizava uma combinação de águas de origem superficial e subterrânea em proporções variáveis, nos sistemas de abastecimento público da sua área geográfica, existindo apenas alguns concelhos onde havia um uso exclusivo de um ou outro tipo de captação (Figura 4).
Figura 3 - Evolução do número de captações para abastecimento público de água em Portugal continental (RASARP, 2018)
Figura 4 - Tipo de origens de água utilizadas em 2017 por concelho (informação retirado do website Portal do Estado do Ambiente)
2.2.2. O TRATAMENTO
A água captada não preenche geralmente os requisitos de qualidade para poder ser introduzida diretamente nos sistemas de transporte e distribuição e, por esse motivo, é necessário que exista a jusante do sistema de captação uma Estação de Tratamento de Água (ETA).
Assim, a água proveniente da captação é então encaminhada para a ETA onde é tratada, conferindo-lhe as características físicas, químicas e microbiológicas que obedecem às normas de qualidade, de forma a torná-la adequada para consumo humano obedecendo às normas de qualidade (Bardalez, 2007), nomeadamente (i) ausência de microrganismos, vírus ou outros potenciadores de causar doenças, ou de substâncias tóxicas, (ii) valores baixos de cor, sabor, turvação e cheiro assim como baixo nível de corrosão e (iii) baixo teor de ferro e manganês, e de calcário.
A conceção de uma ETA vai depender, por um lado, da fonte de captação da água, superficial, subterrânea, pluvial ou mista, uma vez que os parâmetros de qualidade variam com a mesma e, por outro lado, da qualidade da própria água captada que terá que ser tanto ou mais complexa quanto menor for essa qualidade. Por exemplo, no caso de a água ser captada de fontes subterrâneas é, habitualmente, apenas necessária uma correção química e desinfeção, utilizando os seguintes processos unitários: filtração, correção de pH/agressividade e desinfeção. Já no caso das captações superficiais, porque geralmente apresentam piores condições de qualidade, é normalmente necessário um conjunto de procedimentos adicionais de tratamento, tais como pré-tratamento, pré-oxidação, coagulação, floculação, doseamento de carvão em pó, flotação, filtração, desinfeção e controlo de qualidade. Em Portugal, o setor do abastecimento de água encontra-se infraestruturado com um total de 3560 instalações de tratamento, das quais 267 são estações de tratamento de água e 3293 são instalações que efetuam apenas operações de desinfeção e/ou correção de agressividade. No que diz respeito à distribuição destas infraestruturas pelos vários submodelos de gestão (Figura 5), constata-se que são os serviços municipais que detêm a esmagadora maioria das pequenas instalações de tratamento (RASARP, 2018).
Figura 5 - Estações de tratamento de água e pequenas instalações de tratamento existentes em Portugal continental (RASARP, 2018)
2.2.3. A ADUÇÃO
A adução (ou transporte) é a fase onde é realizado o transporte da água desde a captação e/ou tratamento, até aos reservatórios, ou seja, é a fase intermédia entre as fases de tratamento e de armazenamento. A adução num sistema de abastecimento de água é geralmente interior e em pressão, podendo ser o transporte:
por gravidade, quando não existe necessidade de recorrer a energia elétrica para a sua operação utilizando apenas a gravidade como força de escoamento; do ponto de vista económico e de sustentabilidade ambiental é a solução mais conveniente, embora a sua viabilidade dependa intrinsecamente das características topográficas do local da sua implantação;
por elevação, requer fornecimento de energia do exterior; mista, recorrendo parcialmente aos dois métodos anteriores.
O dimensionamento do sistema adutor depende dos seguintes parâmetros principais: caudal de dimensionamento, traçado em planta e em perfil, dimensionamento hidráulico das adutoras, assentamento das condutas, órgãos acessórios de manobra e segurança, volume dos reservatórios de armazenamento, proteção interior e exterior e material a utilizar.
Em Portugal, verifica-se um crescimento constante nos últimos 5 anos quanto ao total de quilómetros em condutas no setor do abastecimento público de água, totalizando em 2017 (Figura 6), um total de 111 864 km de condutas, dos quais 9773 km foram reportados pelas entidades gestoras em alta e 102 091 km pelas entidades gestoras em baixa (RASARP, 2018).
Figura 6 - Evolução do cumprimento total de condutas (RASARP, 2018)
Em condições orográficas desfavoráveis ao transporte por gravidade, ou seja, quando é necessário transportar água de menores para maiores altitudes, é necessário recorrer à elevação que requer a implantação de uma instalação elevatória. A adução por elevação pode ser necessária em qualquer fase e tem como principal objetivo manter um volume adequado de água num reservatório (mais elevado) para permitir as necessárias utilizações associadas.
Os grupos eletrobomba (ou bombas hidráulicas) são um componente central dos sistemas de abastecimento de água em geral, e das instalações elevatórias em particular, uma vez que (Valente, 2008) permitem o abastecimento para jusante sempre que necessário. Para além das bombas hidráulicas, integram as instalações elevatórias outros equipamentos e dispositivos necessários à elevação da água, tais como, a câmara de manobras e o reservatório de regularização, que pode ser constituído por uma ou mais células. A câmara de manobras, geralmente formada por um edifício, é onde se encontram instaladas as bombas hidráulicas (incluindo dispositivo(s) de elevação de reserva ativa) e os restantes equipamentos hidráulicos, mecânicos, elétricos, de controlo, de comando e de proteção. O reservatório de regularização, podendo ser também uma albufeira ou um aquífero (se for viável), é o elemento destinado à acumulação e regularização de um volume de água, podendo também ser em simultâneo, reservatório de distribuição com alimentação a determinada rede de distribuição (Valente, 2008). Em Portugal, as entidades gestoras dos sistemas de abastecimento de água reportaram um total de 2362 instalações elevatórias, das quais 568 são geridas por entidades gestoras em alta e 1794 por entidades gestoras em baixa (Figura 7). É de notar que, entre 2015-2017, se verificou um decréscimo progressivo das instalações elevatórias no setor em baixa, que contrasta com a evolução registada no setor em alta (RASARP, 2018).
Figura 7 - Evolução do número de instalações elevatórias (RASARP, 2018)
2.2.4. O ARMAZENAMENTO
O armazenamento (implantação de reservatórios) é necessário devido às oscilações no consumo e a impossibilidade económica das adutoras serem projetadas para garantir a ponta dos consumos, ou seja, abastecimento suficiente em qualquer circunstância de consumo. Assim, os reservatórios são o componente dos sistemas de abastecimento de água que permite a continuidade do abastecimento durante períodos de consumos de ponta instantânea, mesmo quando os subsistemas de adução são dimensionados para consumos de ponta diária ou mensal.
Para além da continuidade do abastecimento, o Regulamento Geral dos Sistemas Públicos e Prediais de Distribuição de água e de Drenagem de Águas Residuais refere no artigo 67º, que os reservatórios apresentam as seguintes finalidades dos reservatórios: “(i) servir de volante de regularização, compensando as flutuações de consumo face à adução; (ii) constituir reservas de emergência para combater incêndios ou para assegurar a distribuição em casos de interrupção voluntária ou acidental do sistema de montante; (iii) equilibrar as pressões na rede de distribuição; e (iv) regularizar o funcionamento das bombagens.”. Este mesmo regulamento refere ainda que os reservatórios se classificam consoante a sua (i) função, (ii) implantação (enterrados, semienterrados, elevados), e (iii) capacidade de armazenamento.
Em Portugal, tanto o número de reservatórios, como a capacidade de armazenamento, aumentaram de um modo generalizado entre 2013 e 2017 para o sistema em alta (Figura 8). Para os sistemas em baixa, verifica-se uma ligeira oscilação de valores, em número de reservatórios e em capacidade (Figura 9), tendo-se verificado em 2017 para o setor em baixa, uma redução do número de reservatórios, acompanhada de um aumento da respetiva capacidade de reserva de água (RASARP, 2018).
Figura 8 - Evolução do número de reservatórios e respetivas capacidades de reserva de água tratada no setor em alta (RASARP, 2018)
Figura 9 - Evolução do número de reservatórios e respetivas capacidades de reserva de água tratada no setor em baixa (RASARP, 2018)
2.2.5. A DISTRIBUIÇÃO
A última fase é a distribuição de água aos diferentes consumidores finais. A rede de distribuição constituída por conjuntos de tubagens e acessórios é dimensionada para garantir suficiente caudal, e condições de pressão (máxima, mínima e flutuação) e de qualidade adequadas. A rede distribuição de água pode ser dividida de acordo com a disposição das condutas no espaço e do consequente percurso do caudal na rede, nos seguintes tipos:
ramificada (Figura 10), caracterizada por uma conduta principal longitudinal que se ramifica para ambos os lados entre o reservatório e qualquer ponto da rede. Apresenta como vantagens o menor número de acessórios, utilização de diâmetros mais económicos e dimensionamento
hidráulico mais simples fazendo com que seja um sistema mais simples e económico. Contudo este sistema pode apresentar várias desvantagens tais como a acumulação de sedimentos e estagnação da água nos pontos terminais, em caso de avaria o todo abastecimento é interrompido a jusante e a pressão pode ser insuficiente caso as solicitações de consumo aumentem (Adeosun, 2014);
emalhada (Figura 11), caracterizada por condutas que se fecham sobre si mesmas constituindo malhas; este tipo de redes permite geralmente uma gestão da operação mais flexível. Este sistema tem como vantagem o facto de permitir o escoamento bidirecional, a água circula constantemente por não existir pontos terminais, não ser necessário interromper o escoamento a jusante em caso de avaria e a alteração dos valores da pressão na rede serem poucos significativos quando ocorrem grandes variações de consumos. Este sistema exige uma maior quantidade de tubagens e acessórios e o seu cálculo hidráulico é mais complexo (Adeosun, 2014);
mista, caracterizada pela combinação dos dois tipos anteriores.
Figura 10 - Rede ramificada
2.3. EFICIÊNCIA ENERGÉTICA
Neste subcapítulo é feito um enquadramento breve ao tema da eficiência energética num sistema de abastecimento de água público; especificamente são apresentados os fatores que influenciam a quantidade de energia necessária durante as distintas fases do abastecimento. É ainda abordada a eficiência energética nas instalações elevatórias e as estratégias de redução de custos com o consumo energético.
2.3.1.EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NUM SISTEMA DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA
Conforme já referido anteriormente, o setor da água e dos resíduos absorve recursos económicos substanciais, tanto no que diz respeito ao investimento inicial e ao período de retorno do investimento, como também em termos de custos operacionais das entidades gestoras. Relativamente a estes últimos, os custos energéticos representam uma parcela muito importante dos custos operacionais (ADENE, 2018), pelo que, a procura da eficiência energética nos diferentes subsistemas através da otimização dos consumos de energia elétrica reveste-se de extrema importância na redução dos custos operacionais dos sistemas de abastecimento de água.
Os fatores que podem influenciar os consumos com a energia elétrica num S.A.A. são:
na fase de captação, a quantidade de energia elétrica necessária depende do tipo de origem sendo que o bombeamento a partir de captações de água subterrânea é aproximadamente sete vezes mais intensivo do ponto de vista energético do que a captação de água a partir de fontes de água superficial;
na fase de tratamento, as águas de origem subterrânea têm, em regra, um nível de contaminação menor do que as superficiais, pelo que, as necessidades energéticas associadas ao tratamento de águas de origem subterrânea são também, em regra, normalmente mais baixas;
nas fases de transporte por elevação e de distribuição, a distância e o desnível geométrico, assim como a eficiência dos grupos eletrobomba e a necessidade em garantir pressões mínimas são os fatores determinantes nos custos; estima-se que 80 a 85% do consumo total de energia elétrica na operação de sistemas de abastecimento de água seja devido à necessidade de implantar instalações elevatórias.
2.3.2.EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NAS INSTALAÇÕES ELEVATÓRIAS
No âmbito da sua atividade de regulação das entidades gestoras, a ERSAR avalia a nível nacional a utilização dos recursos energéticos por parte das mesmas.
O indicador utilizado pela ERSAR nessa avaliação é o indicador de consumo de energia médio normalizado das instalações elevatórias, designado por indicador de ‘Eficiência energética das instalações elevatórias’, classificado em ‘qualidade mediana’ para valores de consumo médio normalizado entre aproximadamente 0,40 e 0,54 kWh/m3/100 m, ou em ‘qualidade insatisfatória’ ou ‘qualidade boa’ para, respetivamente, valores de consumo médio normalizado acima ou abaixo dos limites indicados para ‘qualidade mediana’.
Conforme apresentado na Figura 12, entre o período de 2011 e 2015, a eficiência energética das instalações elevatórias em Portugal, medida através do indicador referido, situou-se numa gama de valores na região de ‘qualidade mediana’ para o subsetor do abastecimento de água em baixa e numa gama de valores situada na região de ‘qualidade boa’, embora próxima do limite com a região de
‘qualidade mediana’, para o subsetor do abastecimento de água em alta. Ambos os indicadores sugerem que é possível melhorar a eficiência energética desses serviços.
Os custos operacionais de uma instalação elevatória encontram-se relacionados com (i) o preço da energia elétrica utilizada (influenciada pela potência dos motores e pelo padrão horário da tarifa elétrica em vigor); e (ii) a manutenção do equipamento eletromecânico, função do tipo de número de grupos eletrobomba (incluindo dispositivo(s) de elevação de reserva ativa).
Figura 12 - Evolução histórica da eficiência energética das instalações elevatórias, sistemas de abastecimento de água (fonte: ERSAR, RASARP 2016, ADENE, 2018)
Nas instalações elevatórias, são os motores e as bombas os responsáveis pela maior fatia do consumo de energia elétrica, pelo que, a procura de uma maior eficiência energética nesse tipo de instalação passará necessariamente por atuar sobre algum desses dois componentes ou sobre ambos.
Relativamente aos motores elétricos, estima-se que 95% do seu custo global esteja relacionado com o consumo de energia, sendo apenas os restantes 5% para custos de investimento e manutenção. As medidas de eficiência energética no que respeita a motores elétricos incluem, de acordo o guia da ADENE (2018), as seguintes: (i) substituição de motores elétricos convencionais avariados, ou em fim de vida, por motores mais eficientes; (ii) seguir boas práticas de dimensionamento; (iii) garantir a manutenção adequada dos motores; (iv) avaliar o potencial da utilização de variadores eletrónicos de velocidade (VEV, ou variadores de frequência) para ajustar a velocidade de rotação do motor de acordo com a carga; e (iv) instalar equipamentos e/ou acessórios que potenciem a eficiência dos motores. Importa referir aqui que, em termos de utilização, estima-se que cerca de 60% do consumo de energia elétrica esteja associado a instalações elevatórias das bombas. Assim, a melhoria da eficiência energética global neste tipo de instalação também passa por atuar ao nível das bombas, designadamente através de
(i) priorização de oportunidades ao nível dos padrões horários da tarifa elétrica (explorada durante o presente estudo); e (ii) redimensionamento dos grupos eletrobomba instalados.
Adicionalmente, são outras medidas de melhoria da eficiência energética das instalações elevatórias as seguintes (i) eliminação/redução de consumos não necessários ou essenciais; (ii) melhoria dos sistemas de controlo do escoamento e nível nos reservatórios e de previsão de consumos; e (iii) otimização da rede de condutas e acessórios.
2.3.3.ESTRATÉGIAS DE REDUÇÃO DE CUSTOS
As estratégias de redução de custos com o consumo de energia elétrica em sistemas de abastecimento de água podem ser englobadas em três tipos:
redução dos custos sem redução do consumo de energia elétrica
o ações administrativas, não carecerem de investimento em novas instalações e/ou equipamentos; são exemplo de ações administrativas a alteração da potência contratada pela empresa e a alteração do tarifário negociado com o fornecedor de energia;
o ações operacionais, carece de investimento em novas instalações e/ou equipamentos, além do investimento em estudos especializados; são exemplo de ações operacionais a correção do fator de potência (relação entre a potência ativa e a potência aparente) e melhoramentos do fator de carga (razão entre o consumo médio de energia durante um período de tempo e a utilização máxima registada no mesmo período);
redução dos custos pela diminuição do consumo de energia elétrica (cumprindo assim critérios económicos e de sustentabilidade ambiental)
o redução da altura manométrica (ou de elevação), através da diminuição das perdas de carga contínua e localizadas, nomeadamente pela escolha do diâmetro mais adequado para a conduta elevatória, limpeza ou revestimento das tubagens, eliminação de bolsas de ar ao longo das tubagens e a sua correta disposição;
o redução do volume de água bombeada através de um controlo mais efetivo das fugas de água, tanto no subsistema de transporte, como no de distribuição, e através da introdução de modificações nas características dos componentes das instalações elevatórias; a utilização de variadores de frequência apresenta-se como uma alternativa viável para este fim, uma vez que permite um ajuste mais adequado entre o caudal elevado e o consumo de água pedido pela rede;
o melhoria do rendimento dos grupos eletrobomba ou substituição por outros equipamentos energeticamente mais eficientes; esta é muito eficaz na medida em que, conforme explicado anteriormente, os motores elétricos e as bombas são os principais consumidores de energia elétrica nas instalações elevatórias.
redução dos custos pela alteração do sistema operacional
o acionamento dos grupos eletrobomba durante os períodos de tempo estritamente imprescindíveis e sempre que possível, fora dos períodos horários em que a eletricidade é mais cara, sem prejuízo ou com garantia dos consumos de água pedidas pela rede; o utilização de variadores de frequência nos grupos eletrobomba, que possibilitam o
ajuste do caudal elevado com os consumos.
Neste estudo, a estratégia de melhoria da eficiência energética explorada foi a redução dos custos pela alteração do sistema operacional, designadamente, a otimização dos arranques e paragens dos grupos eletrobomba de forma a maximizar o seu funcionamento em períodos horários onde a tarifa da energia elétrica é mais favorável.
2.4.MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO
2.4.1.INTRODUÇÃO
Nos métodos de otimização o problema a ser resolvido é explicitamente definido e a solução ótima é procurada entre as soluções possíveis, impondo um conjunto de limites físicos para as variáveis (que, neste caso concreto, são capacidades de armazenamento, caudais elevados, arranques/paragens, outro tipo de restrições, etc…). Para tal, é necessário selecionar um modelo matemático que seja apropriado para definir valores ou características do problema em estudo, seja adequado à complexidade do mesmo e seja capaz de gerar soluções ótimas viáveis. A rapidez e a possibilidade de poder ser integrado em sistemas de automação e/ou de previsão são também fatores a considerar nessa escolha.
Importa referir aqui que um problema é considerado complexo quando depende de um número considerável de variáveis – quanto maior o número de variáveis de que depende, maior será a complexidade do problema, e quando essas variáveis dão origem a um número elevado de possíveis combinações.
Essa complexidade é captada através da definição de variáveis e da função objetivo e a solução ótima para essa função objetivo é determinada com recurso a métodos computacionais. Para perceber o processo de otimização, é primeiro necessário explicar os dois conceitos anteriores, o de função objetivo e o de variável.
A função objetivo representa uma configuração de medida do desempenho do sistema. A medida de desempenho pode ser de minimização, menor valor possível, ou de maximização, maior valor possível. Por sua vez, as variáveis são elementos representativos de um conjunto possível de resultados para um determinado tema. A variação das variáveis pode ser quantitativa ou qualitativa. Enquanto que as variáveis quantitativas representam valores numéricos (volume, altura, etc.), as variáveis qualitativas representam características (tipo de reservatório, cheio/vazio, etc.). Uma variável quantitativa pode ser ainda dividida em dois tipos, discreta ou contínua. As variáveis discretas assumem valores inteiros e as variáveis contínuas podem assumir qualquer valor.
De um modo geral, um problema de otimização agrega três tipos de variáveis:
variáveis de estado, que descrevem o comportamento do sistema em estudo; uma vez conhecidos os valores para as variáveis de estado em todos os períodos do problema, é possível determinar o procedimento do sistema em estudo;
variáveis de decisão, que podem ser escolhidas diretamente pelo utilizador; estas variáveis manipulam o processo de otimização, pela perturbação das variáveis de estado de uma forma pré-determinada;
variáveis de perturbação ou parâmetros, que são variáveis alusivas aos dados do problema, correspondendo, em grande parte dos casos, a elementos externos à atividade da empresa. De forma a tornar mais simples a aplicação de métodos de otimização, alguns investigadores selecionam apenas parte dos parâmetros e das variáveis do problema que pretendem resolver. Esta simplificação do problema comporta a introdução de erros na solução descoberta, cujo impacto deve ser perfeitamente compreendido. Tipicamente deve ser levada a cabo uma análise de sensibilidade aos distintos parâmetros e variáveis caracterizadoras do problema e uma validação e calibração do(s) método(s) matemático(s) selecionado(s), antes de executar o processo de otimização.
com razoável rapidez e eficácia, não obstante possíveis erros associados à simplificações do problema, determinar soluções ótimas para a operação de instalações elevatórias.
Essas ferramentas permitem fazer análises de sensibilidade (explorar a sensibilidade dos modelos matemáticos a parâmetros e variáveis escolhidos de forma mais ou menos arbitrária), testar configurações de infraestrutura, equipamento e acessórios e simular e analisar múltiplos cenários de exploração (variações de caudal, de pressão, de velocidade, de consumo pedido pela rede, de perdas de carga, etc.) sem necessidade de intervir diretamente no sistema, ou seja sem risco e, praticamente, sem custo, e sem necessidade de tomar decisões sobre uma base mais ou menos incerta.
No caso dos sistemas de abastecimento de água a função objetivo reflete o objetivo de minimização de custos, tantos os de implementação/manutenção, como os custos energéticos com a operação. As restrições impostas revolvem em torno dos limites de velocidade e de pressões máximas e mínimas e na resposta adequada entre capacidade de transporte/armazenamento e o consumo de água pedido pela rede.
2.4.2.FERRAMENTAS MATEMÁTICAS DE OTIMIZAÇÃO
Conforme referido anteriormente, existem diversas estratégias de redução de custos em sistemas de abastecimento de água e diversas metodologias de otimização, passíveis de serem utilizadas em estudos semelhantes ao do presente estudo, ou seja, problemas com formulações idênticas de função objetivo (maximizar a diferença entre os máximos volumes elevados durante períodos de tarifa baixa) e limitações relacionadas com o volume de armazenamento nos reservatórios.
Os modelos de otimização permitem revelar, em termos matemáticos, a solução ótima para a função objetivo que cumpre as limitações impostas. Os modelos de otimização podem ser determinísticos ou estocásticos. Nos modelos determinísticos sabe-se, à partida, os valores de todos os parâmetros do problema, sendo estes precisos e exatos. Nos modelos estocásticos o que se sabe, normalmente, são as funções de distribuição de probabilidade dos valores dos parâmetros envolvidos.
Entre os métodos mais utilizados destacam-se (1) a programação linear, (2) a programação não linear, (3) a programação dinâmica e (4) os métodos Heurísticos. Ao longo dos anos, com o avanço na capacidade computacional, foram sendo desenvolvidos algoritmos cada vez mais sofisticados que solucionam de forma inteligente este tipo de problemas de otimização. Estes algoritmos podem ser de dois tipos, exatos ou aproximados, sendo o tempo de pesquisa a principal diferença entre eles.
Neste estudo foram utilizados métodos heurísticos de otimização, designadamente o algoritmo genético e o algoritmo de pesquisa harmónica (meta-heurístico).
2.4.3.OALGORITMO GENÉTICO
O algoritmo genético, desenvolvido pelo cientista Holland, é uma classe particular de algoritmos evolutivos que usam técnicas inspiradas pela biologia evolutiva como hereditariedade, mutação, seleção natural e recombinação (ou crossing over). Trata-se de uma técnica de procura empregue na ciência da computação para descobrir soluções aproximadas em problemas de otimização, que utiliza como metas abstrair e explicar rigorosamente os processos adaptativos em sistemas naturais e desenvolver simulações em computador que retenham os mecanismos originais encontrados em sistemas naturais. Neste caso particular, a otimização consiste em tentar várias soluções e utilizar a informação obtida nesse processo como meio para encontrar soluções cada vez melhores.
A definição da função objetivo é o primeiro passo de qualquer método de otimização. Na utilização de um algoritmo genético simples, a geração de uma população inicial de cromossomas é o passo seguinte. A população inicial é formada por um grupo aleatório de cromossomas que representam os parâmetros da função objetivo, a ser maximizados ou minimizados. Durante o processo evolutivo, cada cromossoma recebe uma nota e esta população é avaliada, refletindo a qualidade da solução que ele representa. A seguir, os cromossomas reproduzem-se de acordo com o valor que lhes foi conferido. Ao processo pelo qual os cromossomas mais aptos são escolhidos e os menos aptos são descartados, chama-se Darwinismo. Através dos operadores de cruzamento e mutação, os cromossomas selecionados sofrem cruzamento, gerando descendentes.
O cruzamento sucede em duas etapas. Na primeira determina-se aleatoriamente quais os cromossomas que se irão cruzar e, na etapa seguinte, em que posição se irá concretizar o cruzamento. Assim, a mutação é uma modificação aleatória e acidental do valor de uma qualquer posição do cromossoma. Todas as alterações ocorrem com base em probabilidades. Este processo irá repetir-se, até ser descoberta uma solução aceitável. O fluxograma apresentado na Figura 13 sintetiza o procedimento explicado anteriormente e exemplificado neste exemplo simples:
Função objetivo: = ∗ 2 + ∗ 3 + ∗ 4 + ∗ 5 + ∗ 6 = ( ã ) (2.1) População inicial: População Aptidão A 01100 13 B 11001 11 C 00110 9
Cruzamento: entre os cromossomas da população anterior; foram escolhidos aleatoriamente para cruzamento o A e o B, em que as posições entre 3 e 4 foram posições de corte, resultando em:
“A”=011|00 “A”=011|01
“B”=110|01 “B”=110|00
Mutação: de caracter imprevisível, podendo ocorrer, por analogia, da forma a seguir explicada na qual se formaram duas novas populações A’ e B’, que podem ser já a solução ótima ou ter de sofrer ainda novos ciclos:
A=01101 A’=10111
Figura 13 - Fluxograma de um algoritmo genético
2.4.3.OALGORITMO DE PESQUISA HARMÓNICA
O algoritmo de pesquisa harmónica (Geem et al., 2001) é um método de otimização meta-heurístico. Trata-se de um método inspirado no processo de improvisação musical onde os músicos modificam as notas dos seus instrumentos à procura de um estado de perfeita harmonia.
A analogia entre este método de otimização e a improvisação de novas harmonias é mostrado na Figura 14. Nessa figura é comparada uma banda composta por três instrumentos, constituindo cada um deles uma variável de decisão do problema. As notas tocadas pelos instrumentos simbolizam o intervalo de valores de cada variável, as combinações das notas correspondem às possíveis soluções. A medida de apreciação por parte dos ouvintes equivale à função de avaliação, ou função objetivo.
Este algoritmo tem a capacidade de discernir regiões de elevado desempenho dentro da memória disponível num tempo. Recentemente, a otimização envolvendo aplicações do algoritmo de pesquisa harmónica tem vindo a ser cada vez mais utilizada em áreas diversas do conhecimento.
A versão geral do algoritmo de pesquisa harmónica pode ser descrita em cinco passos (Geme et al., 2001): 1. Iniciação dos parâmetros; 2. Iniciação da Memória Harmônica; 3. Improviso de uma nova harmonia; 4. Atualização da Memória Harmônica; e 5. Verificação do critério de parada.
Os principais parâmetros do algoritmo de pesquisa harmónica são (i) o tamanho da memória harmónica (HMS, do inglês Harmony Memory Size); (ii) a taxa de consideração da memória harmónica (HMCR, Harmony Memory Consideration Rate); (iii) a taxa de ajuste dos valores (PAR, Pitch Adjustment Rate);
(iv) a largura da banda (BW, BandWidth); e (iv) o número máximo de improvisações ou iterações (NI, do inglês Number of Improvisations).
Mais recentemente, foi apresentada uma versão do algoritmo, Parameter Adaptive Harmony Search, que acerta os parâmetros anteriores de forma dinâmica. Numa fase inicial é admitida uma grande variedade de soluções que analisam todo o campo de possibilidades. À medida que o processo prossegue, há convergência para as melhores soluções na memória. Este processo, proposto por Kumar, et al. (2014), utiliza uma variação exponencial do parâmetro BW, sugerida anteriormente por Mahdavi, et al. (2007), equação (2.2), uma variação linear do parâmetro HMCR, equação (2.3), e uma variação exponencial do parâmetro PAR, equação (2.4), proposta por Mahdavi, et al. (2007).
( ) = ∗ ! ("#$%& "#$'() )* ∗+,- (2.2) ./ 0( ) = ./ 0 ∗ (./ 0 34− ./ 0 2,)∗ (2.3) 5 0( ) = 5 0 ∗ ! (678$%& 678$'() )* ∗+,- (2.4)
As variáveis de índice “max” ou “min” referem-se aos intervalos de valores possíveis para as respetivas variáveis e “gn” representa a iteração atual.
Cada harmonia é avaliada individualmente de acordo com a função objetivo do problema. O algoritmo começa com a criação aleatória de harmonias e o seu subsequente armazenamento na memória harmónica. No momento de improvisação de uma nova harmonia, é considerada uma probabilidade de HMCR para selecionar constituintes da memória harmónica ou é gerado um valor através da distribuição uniforme para compor o vetor da nova harmonia. Na segunda etapa do improviso, é ponderada uma probabilidade de PAR conceber uma pequena alteração no valor atual, baseado no parâmetro BW. Ao calcular a nova improvisação, é verificado se ela é melhor que a pior harmonia contida na memória harmónica. Sendo assim, sucede a atualização da memória, ou seja, os vetores substituídos.
