Resumo  Neste artigo é apresentado o desenvolvimento de

Desenvolvimento de uma Plataforma em Tempo

Real para Análise e Projetos de Redes de

Distribuição Inteligentes

Emanoel L. Silva, Maurício B. R. Corrêa, Benemar A. Souza e Montiê A. Vitorino

Resumo  Neste artigo é apresentado o desenvolvimento de uma plataforma digital baseada em simulações em tempo real para análise e projetos de Redes de Distribuição Inteligentes (RDI). O desenvolvimento da plataforma consiste na implementação do modelo de uma rede de distribuição secundária real, incluindo a penetração de sistemas fotovoltaicos como fontes de geração distribuída, no simulador eMEGAsim. Para modelagem adequada da rede secundária, é apresentada uma metodologia que considera as características intrínsecas da rede, bem como, as limitações de processamento do simulador. Apesar das curtas distâncias dos segmentos de linha da rede, foi possível processar o modelo em múltiplas CPU com passo de cálculo de 50 µs, para isso é apresentada uma técnica capaz de desacoplar a rede em vários subsistemas, sem interferir na precisão dos resultados. Para validação da metodologia adotada, foram realizadas simulações em tempo real, onde foi possível avaliar o impacto da geração fotovoltaica sobre a rede elétrica.

Palavras-chaves  Redes de Distribuição Inteligentes, rede de distribuição secundária e simulações em tempo real.

I.INTRODUÇÃO

Nos últimos anos, vários fatores têm contribuído para o crescimento da complexidade dos sistemas de distribuição de energia elétrica. Entre eles está o crescimento da penetração de fontes renováveis de energia, principalmente, após o advento da Geração Distribuída (GD) e das chamadas Redes de Distribuição Inteligentes (RDI) [1]. Nesse novo cenário, a própria rede elétrica, de forma inovadora, deverá ser capaz de gerenciar a demanda, o suprimento e a geração de energia elétrica de todos os seus usuários que, por sua vez, podem se comportar tanto como consumidores e como geradores. Outro fator relevante é a qualidade da energia gerada pelas fontes de GD, haja em vista que, grande parte dessas fontes são baseadas em dispositivos de eletrônica de potência. Desse modo, o desenvolvimento de ferramentas capazes de analisar esses novos cenários, garantido a eficácia e, sobretudo, a segurança do sistema elétrico, torna-se cada vez mais importante. Nesse contexto, as tecnologias de simulação em tempo real oferecem formas efetivas para analisar e projetar as RDI e seus componentes [2].

As simulações em tempo real permitem aumentar a complexidade dos modelos, bem como, a velocidade de processamento dos dados dos mesmos, possibilitando testar grandes variedades de cenários e operações em sistemas elétricos como, por exemplo, simulação de faltas, proteção e operações de ilhamento, sem ter que necessariamente operar com o sistema real [3], [4]. Contudo, para síntese de

condições de operações realistas, é necessário o desenvolvimento de modelos que integrem, de forma precisa, a rede elétrica e os seus componentes.

Recentemente muitos estudos e pesquisas vêm sendo realizadas nesse sentido. Em [5] são discutidos alguns dos principais desafios encontrados no desenvolvimento de modelos para simulação em tempo real de sistemas de potências, incluindo smart-grids e micro-grids. Em [6] são discutidas várias aplicações desenvolvidas por diferentes centros de pesquisa ao redor do mundo relacionadas à projetos de RDI utilizando simuladores em tempo real. Em [7] e [8] são apresentados laboratórios baseados na técnica Power-Hardware-in-the-Loop (PHIL), desenvolvidos para testar e integrar diferentes fontes de energia renováveis com a rede elétrica. Em [9] é detalhado o Smart Grid Laboratory (SGL) voltado à estudos de sistemas de distribuição modernos com múltiplas fontes de energia renováveis. As pesquisas realizadas no SGL são baseadas em simulações PHIL utilizando o simulador em tempo real eMEGAsim da Opal-RT [10].

Com o intuito de contribuir com o avanço desses estudos, esse artigo teve como principal objetivo o desenvolvimento de uma plataforma em tempo real para testes e integração de dispositivos de eletrônica de potência e as RDI utilizando o simulador eMEGAsim. A plataforma inclui o desenvolvimento de um modelo virtual de uma rede de distribuição secundária implementado no ambiente de programação do software Matlab/Simulink mediante a utilização do toolbox SimPowerSystem (SPS). Para modelagem adequada da rede, foi desenvolvida uma metodologia que leva em consideração as características intrínsecas da rede real, tais como: desequilíbrio de fase; curtas distâncias e; variação de consumo das cargas. Para maximizar a performance do modelo e permitir sua simulação em tempo real com passo de cálculo de 50 µs, é apresentado uma técnica para seu desacoplamento em diferentes subsistemas, permitindo seu processamento em múltiplas CPU.

II.METODOLOGIA PARA MODELAGEM DE REDES DE DISTRIBUIÇÃO

principais características, tais como curtas distâncias dos segmentos de linha, não transposição dos condutores e desequilíbrio de fase.

Ao longo da literatura são apresentadas várias técnicas para modelagem de sistemas elétricos, porém, em sua grande maioria, voltadas a modelagem de sistemas de transmissão, portanto, essas técnicas não podem ser aplicadas diretamente na modelagem das redes secundárias, haja em vista que, essas redes possuem característica que as diferenciam das redes de transmissão.

A metodologia adotada consiste em modelar a rede secundária de forma modular, isto é, o modelo completo da rede é resultado da junção dos modelos individuais de cada um dos seus principais componentes: o transformador de distribuição (TD); ramais de serviço (RS), as cargas e a GD.

A. Modelagem do Transformador de Distribuição

O transformador será modelado usando o modelo equivalente pi com a introdução de um transformador ideal

no seu circuito. Adotou-se que, o primário representa o lado de alta tensão (13.8 kV nominal) com seus terminais conectados em Δ, enquanto que, o secundário representa o lado de baixa tensão (380/220 V) conectado em Y aterrado.

B. Modelagem dos Ramais de Serviço

No que se refere a modelagem dos segmentos de linha, ao longo da literatura dois modelos são bastante utilizados: o modelo pi a parâmetros distribuídos ou o modelo pi a

parâmetros concentrados (pi nominal). A seleção do modelo a

ser utilizado depende das características do sistema, sobre tudo, do comprimento dos segmentos de linha. Além desse fator, deve ser levado em consideração as limitações de passo de cálculo da ferramenta computacional selecionada para realização das simulações, que, para o caso do simulador eMEGAsim, dependendo da complexidade do modelo, garante processamento em tempo real com passo de cálculo mínimo de 10 µs [11].

No modelo a parâmetros distribuídos, o sinal aplicado sobre a linha sofre um atraso de propagação τ (em segundos) dado por (1).

onde d representa o comprimento da linha (km), L a

indutância (H/km) e C a capacitância da linha (F/km).

Uma vez que o atraso de propagação é diretamente proporcional ao comprimento da linha, a utilização do modelo a parâmetros distribuídos para modelar linhas com curtas distâncias só poderá ser corretamente simulado se a simulação possuir um passo de cálculo suficientemente pequeno para representar esse atraso. Em resumo, os modelos a parâmetros distribuídos são usados para modelar linhas com longas distâncias (≥ 240 km), comumente encontradas em sistemas de transmissão de alta tensão que, obviamente, não é o caso dos sistemas de distribuição com nível de tensão secundário, onde as distâncias são da ordem de poucos metros, logo, tornando inviável sua utilização para modelar e simular os ramais de serviço das redes secundárias, por tanto,

para contornar esse problema, foi utilizado o modelo pi a

parâmetros concentrados.

Comumente os trechos (compreendidos como os segmentos dos ramais entre dois postes consecutivos) são compostos por três condutores de fase mais um condutor de neutro. Devido ao desequilíbrio existente entre as fases, parte da corrente retornará pelo condutor neutro e outra parte pelo próprio solo, portanto, todos os condutores estarão acoplados entre si e com solo. É por essa razão que na modelagem de cada trecho, além dos efeitos próprios de cada condutor, deve ser incorporado ao modelo, o efeito do acoplamento entre os condutores de fase, neutro e terra.

As impedâncias próprias e mútuas dos condutores podem ser calculadas a partir das equações modificadas de Carson, descritas em [12]. Essas equações oferecem um método fácil e simples de calcular os parâmetros dos trechos considerando suas características intrínsecas.

Outra característica importante de se destacar é que os ramais de serviço, diferente das linhas de transmissão, não possuem transposição, logo as impedâncias próprias dos trechos serão diferentes entre si, bem como, as impedâncias mútuas, consequentemente, as quedas de tensão por fase serão diferentes, mesmo quando as cargas forem balanceadas, tornando a rede inerentemente desequilibrada [14].

C. Modelagem das Cargas

Comumente em análise de sistemas elétricos, as cargas têm sido modeladas mediante modelos estáticos de cargas, principalmente, como cargas do tipo potências constante (PQ). Porém, visando representar a variação de consumo ao longo do dia, nesse projeto, as cargas foram modeladas usando um modelo dinâmico, onde as potências ativa e reativa consumidas variam ao longo do dia.

Supondo que a tensão nos terminais da carga seja dada por (2), então, é possível demonstrar que a corrente drenada pela mesma em função das potências ativa (P*) e reativa (Q*) de referência é dada por (3).

A partir de (3) observa-se que a carga dinâmica pode ser implementada mediante a utilização de uma fonte de corrente controlada, onde, a corrente consumida pela fonte é recalculada a cada passo discreto da simulação ( ) em função do valor eficaz da tensão em seus terminais e das potências ativa e reativa especificadas para o instante de tempo em questão. A Fig. 1 representa o diagrama de blocos do modelo dinâmico de carga por fase desenvolvido nesse projeto.

No diagrama de blocos da Fig. 1, o bloco PLL (Phase Locked Loop) identifica o ângulo de fase da tensão nos terminais da carga [13].

|v| -Q V * P V *

∑ sen

θ PLL

+

_ v 1

z

v’

P*

Q*

i_re

i_im

∑

+ + ω Ts

+ +

𝟐

𝟐

cos

Fig. 1. Diagrama de blocos do modelo dinâmico das cargas.

Utilizando o modelo dinâmico de carga desenvolvido, pode-se importar para a simulação em tempo real diferentes perfis de consumo das cargas, criando condições de operações mais realistas para o modelo da rede.

D. Modelagem das Fontes de GD

Neste artigo, as fontes de GD são representadas por Sistemas Fotovoltaicos (SPV) monofásicos com dois estágios de conversão: (1) amplificação controlada da tensão gerada (conversor boost) com ajuste do ponto de funcionamento para que se possa extrair o máximo de potência dos painéis; (2) conversão da tensão contínua em tensão alternada (conversor CC-CA) com controle da corrente injetada na rede para que se possa obter fator de potência unitário, mais um filtro LCL passa-baixas para atenuação dos harmônicos de alta frequência.

Para análise do impacto da geração PV sobre a rede elétrica, os SPV podem ser modelados como uma simples fonte de potência, onde a potência injetada na rede é uma função da radiação solar, da temperatura e do rendimento dos conversores. Desse modo, a potência equivalente do modelo da carga (explicado anteriormente) pode ser calculada da seguinte forma:

onde é potência ativa consumida pela carga, enquanto que, é potência ativa gerada pelo SPV e é a potência ativa equivalente da carga. Assim, quando , o consumidor está absorvendo ativos da rede, entretanto, quando , o fluxo de potência se inverte e o consumidor passa a fornecer seu excedente ativo para a rede elétrica. O mesmo raciocínio pode ser aplicado para a potência reativa.

Modelar os SPV por simples fontes de potência é uma aproximação aceitável quando a finalidade é avaliar apenas o fluxo de potência entre a GD e a rede, contudo, esse modelo não comtempla o comportamento dos conversores estáticos de potência presentes na topologia dos SPV, bem como, o controle do fluxo de potência entre a fonte auxiliar (painéis fotovoltaicos) e a rede elétrica. Portanto, para uma análise mais abrangente, faz-se necessário a modelagem adequada dos dispositivos de eletrônica de potência presentas nesses sistemas.

Comumente os conversores estáticos têm sido modelados utilizando o modelo chaveado, que consiste em modelar os conversores de forma explicita, contendo seus dispositivos de chaveamento não lineares (transistores e diodos), porém, para amostragem correta dos sinais chaveados, o passo de cálculo requerido para simulação dessas modelos é da ordem de 1 µs, tornado sua utilização impraticável para aplicações de simulações em tempo real. Para contornar essa limitação, neste artigo, utilizou-se os modelos de chaveamento médio que, de acordo com [14], consistem em representar a evolução do valor médio das grandezas elétricas dos conversores ao longo do período de chaveamento dos mesmos, preservando sua a dinâmica dominante de baixa frequência e possibilitando sua simulação com passo de cálculo menor ou igual ao período de chaveamento.

Contudo o modelo médio não reproduz os harmônicos de alta frequência, inviabilizando sua utilização para analisar os efeitos provocados pelo chaveamento de alta frequência dos conversores sobre a qualidade da energia gerada pelos SPV, sobretudo, em termos da THD da corrente e da tensão. Para contornar essa limitação, nesse artigo, também, é utilizada uma nova ferramenta para modelar e simular em tempo real os conversores estáticos e reproduzindo os efeitos provocados pelo seu chaveamento. A ferramenta, chamada de RT-Events [15], consiste em um toolbox do software Matlab/Simulink que, a partir de métodos de interpolação numérica, consegue compensar os eventos não amostrados entre dois passos de cálculo consecutivos da simulação, produzindo resultados dentro dos níveis de precisão aceitáveis e tornando-se uma mais uma opção para utilização em simulações em tempo real.

E. Desacoplamento do Modelo da Rede

Para garantir a precisão do modelo, o mesmo deverá ser simulado com um pequeno passo de cálculo. Em estudos voltados à transitórios eletromagnéticos, o passo de cálculo típico é da ordem de 25 µs [5], [11]. Entretanto, a presença dos modelos dos trechos e das cargas impossibilitaria sua simulação em tempo real com passo de cálculo menor ou igual a 50 µs. Uma forma de contornar esse problema é dividir o modelo em diferentes subsistemas, possibilitando sua execução em múltiplas CPU. Esse procedimento permitirá reduzir a complexidade de cada subsistema, permitindo a redução de seu passo de cálculo.

Contudo, conforme discutido anteriormente, a utilização do modelo a parâmetros distribuídos para modelar os trechos das redes secundárias é inviável, haja em vista o atraso de propagação ser inferior ao passo de cálculo mínimo permitido pelo simulador.

Nesse projeto, esse problema foi solucionado adaptando a metodologia proposta em [16] para considerar o desequilíbrio de fase existente nas redes secundárias. Tomando como exemplo o diagrama unifilar de uma rede simples com apenas um trecho e duas barras, conforme ilustrado na Fig. 2 (a), seu desacoplamento consiste em separar as duas partes da rede (P1 e P2) em diferentes subsistemas (SB1 e SB2), conforme ilustrado na Fig. 2 (b). As correntes por fase medidas no início do trecho de P2 controlam as fontes de corrente conectadas aos terminais de P1, enquanto que, as tensões por fase medidas nos terminais de P1 controlam as fontes de tensão no início do trecho de P2.

P1 P2

P1 P2

+ _

𝒛−𝟏

𝒛−𝟏

CD

Pcomp Qcomp

Iabc

P,Q

abc

V

SB 1 SB 2

(a)

(b)

Fig. 2. Metodologia para desacoplamento da rede secundária em vários subsistemas.

Vale salientar que a estratégia para desacoplamento desenvolvida pode ser aplicada em qualquer ponto da rede, possibilitando seu desacoplamento em vários subsistemas.

III.PLATAFORMA EM TEMPO REAL

A Fig. 3 representa a plataforma em tempo real desenvolvida, sendo constituída pelo modelo dinâmico de uma rede de distribuição secundária real implementado no simulador eMEGAsim. A plataforma, além de possibilitar a conexão de modelos de fontes de GD em qualquer ponto da rede virtual, também, permiti conexão com equipamentos externos: Utilizando a técnica HIL é possível integrar controladores reais com o modelo virtual, permitindo a realização de testes de novas estratégias de controle para controlar, por exemplo, o fluxo de potência entre os SPV e a rede; Outra possibilidade é utilizar a técnica PHIL para integrar sistemas físicos reais com o modelo do sistema de distribuição, possibilitando, por exemplo, verificar como se comporta a tensão e a frequência de um SPV real em caso de

algum ramal de serviço do modelo da rede for desconectado da fonte de energia principal.

Ao todo foram distribuídos oito SPV ao longo do modelo da rede secundária, sendo que cada um pode gerar até no máximo 1 kW para as condições de referência (radiação igual a 1000 W/m2 _{e temperatura de 25} o_{C), totalizando cerca de 8}

kW de potência gerada. Os SPV foram modelados usando o modelo médio, exceto o SPV1 conectado na fase a da barra

5441 que, para verificar o efeito do chaveamento e implementação da técnica HIL, foi modelado usando o toolbox RT-Events.

A. Simulador eMEGAsim

A plataforma foi desenvolvida no simulador em tempo real OP5600 pertencente a série eMEGAsim da empresa canadense Opal-RT. O OP5600 possui ao todo 12 núcleos de processamento operando com 3,46 GHz e sistema operacional de tempo real Red Hat Linux, possibilitando processamento paralelo de modelos complexos em diferentes CPU. A comunicação externa é efetuada por cerca de 128 dispositivos E/S analógicos e 256 E/S digitais com período de amostragem de 100 MHz. Além dos dispositivos de E/S, esse simulador possui uma placa de FPGA Xilinx Spartan 3, com resolução de ns, permitindo a amostragem com alta precisão de sinais PWM utilizados no controle do chaveamento de alta frequência dos dispositivos de eletrônica de potência.

O simulador eMEGAsim é operado pelo software RT-LAB, que funciona como uma Interface Homem-Máquina, possibilitando que os usuários possam interagir em tempo real com a simulação, permitindo modificações nas condições de operações dos sistemas simulados, bem como, visualização dos resultados da simulação. A grande vantagem do RT-LAB é que o mesmo trabalha de forma integrada com o Matlab/Simulink, permitindo que os modelos desenvolvidos no ambiente de programação do Simulink possam ser rapidamente convertidos para linhas de código em C [11].

B. Rede Secundária

A rede de distribuição secundária modelada é composta por um transformador de distribuição (13.8 kV/380 V - 150 kVA), que alimenta um total de 110 consumidores conectados em 16 postes com extensão total de carca de 375 m.

Fig. 3. Plataforma em Tempo Real.

Os usuários da rede são classificados entre consumidores residências e comerciais, com padrão de atendimento monofásico, bifásico e trifásico. Para cada consumidor conectado à rede, foi fornecido o histórico de consumo, onde é possível identificar o consumo mensal em kWh, e o mapa de localização dos consumidores, possibilitando identificar à qual poste e fase os mesmos estão conectados.

Visando simplificar o processo de modelagem das cargas, pode-se somar o consumo de cada consumidor conectado ao mesmo poste e mesma fase, de modo que, em cada poste, ao invés de vários consumidores, se teria um único consumidor trifásico. Com esse procedimento, ao invés de modelar a rede com 110 consumidores, o que conduziria a um modelo mais complexo, obtém-se um modelo com apenas 16 grandes consumidores trifásicos e desbalanceados, simplificando o modelo.

A potência ativa por fase dos consumidores pode ser obtida a partir do histórico de consumo fornecido pela concessionária, de modo que, dividindo-se o consumo mensal, dado em kWh, pelo total de horas no mês, obtém-se a demanda média em W para cada consumidor. O fator de potência dos consumidores, por sua vez, considerou-se igual

ao fator de potência do secundário do transformador de distribuição.

Utilizando a metodologia desenvolvida, pode-se modelar adequadamente a rede secundária, tendo seu modelo explorado para realização de diferentes estudos de casos mediante a utilização de duas possíveis análises: Analise de regime permanente, consistindo na utilização de uma técnica de fluxo de carga trifásica; Analise dinâmica, consistindo da utilização de Simulações em Tempo Real (STR) para avaliar os impactos da geração fotovoltaica na rede elétrica.

IV.RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES EM TEMPO REAL

Com o intuito de validar a metodologia utilizada na modelagem da rede secundária e dos Sistemas Fotovoltaicos (SPV), foram realizadas Simulações em Tempo Real (STR) com passo de cálculo de 50 µs e comparando os cenários sem e com geração PV, possibilitando analisar os impactos da geração fotovoltaica na rede elétrica. Para simulação de cenários mais realísticos, foram importados para a simulação dados de medição de demanda ativa e reativa em TD e de radiação solar.

5439

5440 FT1

5441

9773 8735

8703

FT2

5438 5437

5436 5435 5434 6714 6713

7318 6286 10030 TD

RS1

RS2

13.8 kV/380 V Concessionária

TD

CPU 2

CPU 3

CPU 4

CPU 5 CPU 1

OP5600

Controladores

Amplificador

de Potência Sistema

Físico Estação de

trabalho

Legenda:

Cargas

Barras Rede Primária

TD

Gerador PV

Conversor

Medidor

A Fig. 4 representa os resultados das STR de tensões, potências ativa e reativa por fase na barra 5441.

Fig. 4. Resultados da STR: Tensões e potências por fase na barra 5441.

Observa-se claramente na Fig. 4 que, quando o nível de geração de ativos do SPV é superior ao consumo da carga, o fluxo de potência se inverte, e a carga fornece potência ativa para as demais barras. Observa-se, também, que, devido à forte dependência da potência gerada pelos painéis a fatores climáticos, a potência ativa na carga fica variando, enquanto que a reativa permanece inalterada. Isso ocorre em decorrência da estratégia de controle adotada que foi sempre fornecer o máximo de potência possível com fator de potência aproximadamente unitário.

Outra observação interessante é que, enquanto no cenário sem penetração PV o módulo da tensão na fase a se mantém

em torno de 214 V, no cenário com penetração PV, esse valor se eleva para 215 V, isso ocorre, pois, para que a carga nessa fase passe a fornecer potência para as demais barras, o módulo de sua tensão tem que ser superior as demais, pois, enquanto que, em sistemas de transmissão, onde as linhas apresentam relação X/R elevada, o fluxo de ativos entre as barras depende basicamente do ângulo de potência, nos sistemas de distribuição, onde a relação X/R é pequena, o fluxo de potência ativa entre as barras depende, também, do módulo das tensões.

V.CONCLUSÕES

Conclui-se que mediante a utilização da plataforma desenvolvida nesse projeto é possível analisar com alta resolução o impacto da GD baseada na geração PV, incluindo a presença de dispositivos de eletrônica de potência, sobre a qualidade da energia em redes de distribuição de baixa tensão, contribuindo para o desenvolvimento, bem como, o comissionamento de novas tecnologias aplicadas em redes de distribuição inteligentes.

VI.AGRADECIMENTOS

Agradecemos ao PROCEL/ELETROBRAS que, mediante ao convênio ECV 002/2011, disponibilizou a utilização do simulador em tempo real eMEGAsim para desenvolvimento de parte desse projeto.

VI.REFERÊNCIAS

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[3] M. Panwar, B. Lundstrom, J. Langston, S. Suryanarayanan and S. Chakraborty, “An Overview of Real Time Hardware-in-the-Loop Capabilities in Digital Simulation for Electric Microgrids,” in North

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[4] B. Lundstrom, B. Mather, M. Shirazi and M. Coddington, “Implementation and Validation of Advanced Unintentional Islanding Testing Using Power Hardware-in-the-Loop (PHIL) Simulation”, in 39th

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[5] A. Venugopal, W. Wang, J. Belanger, “Advanced in Real-Time Simulation for Power Distribution Systems,” in IEEE Conference

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[10] Opal-RT Technologies official website: http://www.opal-rt.com. [11] C. Dufour, J. Bélanger and S. Abourida, “Real-Time Simulation of

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[13] R. M. S. Filho, P. F. Seixas, P. C. Cortizo, L. A. B. Torres, and A. F. Souza,

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[15] C. Dufour, J. Bélanger and S. Abourida, “Acurrate Simulation Inverter with Real Time Event Compensation in ARTEMIS”, in Proceedings of Electrimacs, 2012, pp. 1-6.