Benjamim Cordeiro Costa Junior

Sistema Inteligente de Suporte a Análise da

Qualidade da Energia Elétrica em regime

Permanente

Gabriel Vianna Soares Rocha, Maria Emília de Lima Tostes, Allan Rodrigo Arrifano Manito, Flávia Pessoa

Monteiro, Ubiratan Holanda Bezerra, Thiago Mota Soares, Felipe Giovanni Moura Araújo

Universidade Federal do Pará, UFPA / CEAMAZON - Rua Augusto Corrêa, 01 - Guamá. CEP 66075-110. Belém - Pará - Brasil

Benjamim Cordeiro Costa Junior

Resumo  _{Hoje vem sendo discutido a definição de uma}

legislação destinada ao controle da injeção de harmônicos de corrente indesejáveis na rede elétrica por consumidores industriais, além de responsabilidades por parte das concessionárias de energia elétrica com relação à qualidade da tensão a ser fornecida para o consumidor final. Este artigo visa apresentar a estrutura de um sistema computacional desenvolvido em Java para análises de indicadores de desempenho da qualidade da energia elétrica, bem como análise utilizando a técnica de regressão linear simples, utilizando medições simultâneas de tensões e correntes, a fim de identificar qual consumidor apresenta maior influência na distorção de tensão de um determinado barramento de interesse.

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Palavras-chaves  _{Qualidade da energia elétrica, Distorção}

Harmônica, Regressão Linear, Java, PostgreSQL.

I.INTRODUÇÃO

Ao longo do tempo torna-se cada vez maior o número de equipamentos que geram harmônicos indesejados na rede elétrica, devido a grande mudança do perfil destes equipamentos, que passaram a conter componentes baseados em eletrônica de potência. Estes componentes modificam o comportamento na forma de onda da tensão causando distorções na rede elétrica.

O aumento contínuo dos níveis de distorção harmônica nas redes distribuição causa preocupação às concessionárias de energia, pois a presença dos harmônicos na rede de distribuição provoca, entre outros, aumento de ocorrências de ressonâncias harmônicas, queima de células capacitivas em bancos de capacitores, aumento das perdas elétricas, introdução de torque em oposição à rotação de máquinas elétricas e surgimento de zumbidos em transformadores, efeito conhecido como magnetostricção. [1]

A partir do módulo 8 do PRODIST (Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico

G. V. S. Rocha, gabriel.viannasr@gmail.com, Tel. +55-91-98252-4232, M. E. de L. Tostes, tostes@ufpa.br, Tel. +55-91-98116-6285, A. R. A. Manito, allanmanito@ufpa.br, F. P. Monteiro, flaviamonteiro.comp@gmail.com, U. H. Bezerra, T. M. Soares, thiagosoares@ufpa.br, F. G. M. Araújo, felipe.araujo@itec.ufpa.br, B. C. C. Junior, benjamim.junior@eletrobrasamazonas.com.

Este trabalho foi parcialmente financiado pela ELETROBRAS Amazonas Energia, através de Projeto de P&D.

Nacional) [2] estipulado pela ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) que estabelece os procedimentos relativos à qualidade da energia elétrica (QEE), foram criados indicadores de desempenho e limites aceitáveis para esses indicadores a fim de avaliar a qualidade da energia de um determinado ponto do sistema.

De frente a este cenário está em andamento um projeto de pesquisa que visa o desenvolvimento de uma ferramenta inteligente para apoio na tomada de decisão, proporcionando uma análise da qualidade da energia, bem como subsídios para detecção de qual consumidor está gerando maior impacto na distorção harmônica de tensão de um determinado Ponto de acoplamento Comum (PAC) da rede elétrica. Para a realização da tarefa de atribuição de responsabilidades, ou seja, determinar qual consumidor apresenta maior influência na distorção de tensão de um determinado barramento de interesse, utiliza-se a técnica de Regressão Linear.

II.METODOLOGIA

Fig. 1. Etapas de desenvolvimento do software.

A. Aquisição de dados

Os dados são obtidos através de campanhas de medição em diferentes pontos. Vale ressaltar que cada campanha de medição é composta por diversas medições simultâneas, dependendo do número de analisadores de qualidade da energia disponíveis.

As campanhas de medições são realizadas durante o período mínimo de sete dias consecutivos, sendo o intervalo de agregação dos dados provenientes dos analisadores de QEE a cada um minuto. Com isso, é possível avaliar o perfil de carga completo ao longo de uma semana.

Para obtenção dos dados é necessário realizar a exportação dos dados de cada analisador de QEE para um arquivo externo. Um ponto a ser ressaltado é que os analisadores possuem formato de arquivos de saída diferentes um do outro, e internamente, os dados estão estruturados e organizados de formas distintas, além disso, nem todos os dados contidos nestes arquivos serão utilizados nas análises, sendo necessário realizar um processo de filtragem de dados e criação de planilhas para extração e organização dos dados, além de efetuar eventuais cálculos.

Os analisadores de QEE utilizados neste projeto foram MARH-21 desenvolvido pelo fabricante RMS [3], e PW3198 desenvolvido pelo fabricante HIOKI [4].

B. Transformação e padronização de dados

Para tornar o sistema desenvolvido homogêneo, ou seja, capaz de receber arquivos de vários analisadores, foi necessário realizar uma série de tarefas lógicas programáveis,

bem como a identificação dos dados de interesse; tratamento de campos multivalorados, ocorridos provavelmente por falha de leitura de algum dos sensores dos analisadores, atribuindo valor zero; separação dos dados filtrados em arquivos menores no formato csv, padronizando o nome das colunas e

a disposição delas, onde cada arquivo corresponde a uma das medições: tensão, corrente, DHT de tensão, DHT de corrente, harmônicos individuais de tensão e harmônicos individuais de corrente, onde cada arquivo contém as três fases, convertendo assim os arquivos de saída dos analisadores em um formato padrão de entendimento para o software.

É importante mencionar que, para as análises dos indicadores de desempenho segundo o módulo 8 do PRODIST, faz-se necessária a agregação dos dados para intervalos de dez minutos, totalizando 1008 amostras ao longo dos sete dias consecutivos. Com relação às análises de regressão linear, é possível escolher diferentes intervalos de agregação para a realização do estudo. Os valores possíveis de intervalo de agregação são: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 10, 12, 15, 20, 30 ou 60 minutos.

Além disso, os analisadores não exportam os valores de tensão em pu, então é necessário que o software realize o

cálculo através de (1).

base medido pu

V

V

V



automaticamente pelo software para os seguintes valores de tensões nominais: 13,8 kV, 34,5 kV, 69 kV, 138 kV e 230kV. .

C. Gerenciamento de banco de dados

Para armazenamento destes dados foi criado um servidor de banco de dados relacional utilizando como SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) o PostgreSQL [5], e para conexão com a interface gráfica foi utilizada a biblioteca JDBC [6]. O banco de dados foi modelado e normalizado até a primeira forma normal para que pudesse receber dados de diferentes analisadores de modo em que os dados ficassem homogêneos. Foram criados campos para receber as fases A, B e C de tensão, de corrente, de DHT de tensão e de DHT de corrente, conforme mostrado na Fig. 2.

Fig. 2. Diagrama Entidade Relacionamento – Medições Múltiplas.

As informações sobre tensão nominal também são guardadas no banco de dados juntamente com os harmônicos individuais conforme Fig. 3 e Fig. 4. Foram criadas duas tabelas para guardar fases A, B e C dos harmônicos individuais medidos pelo analisador HIOKI e apenas uma tabela para guardar os que foram registrados pelo MARH-21-RMS.

Fig. 3. Diagrama Entidade Relacionamento – Harmônicos Individuais.

Fig. 4. Diagrama Entidade Relacionamento – Tensão Nominal.

D. Cálculo de indicadores de desempenho

Segundo o módulo 8 do PRODIST, a avaliação da tensão em regime permanente se dá mediante a obtenção de dois indicadores de desempenho: índice de duração relativa da transgressão para tensão precária (DRP), calculado através de (2) e índice de duração relativa da transgressão para tensão crítica (DRC), calculado através de (3), onde nlp e nlc

representam o maior valor entre as fases do número de leituras situadas nas faixas precária e crítica, respectivamente.

x 100 %. (2)

x 100 %. (3)

Além destes, também foi implementado o indicador de percentil, o qual, segundo a Oracle, é uma função de distribuição inversa que assume um modelo de distribuição contínua. [7]. O percentil é uma medida da posição relativa de uma unidade de observação em relação a todas as outras de um conjunto de valores dispostos em ordem crescente, onde o p-ésimo percentil tem no máximo p% dos valores

abaixo daquele ponto e no mínimo (100-p%) dos valores acima. Para ser calculado é preciso um valor percentual e o resultado será o valor que ocupar a posição percentual fornecida no conjunto de dados através de (4), onde Lp é a

posição da observação, p é o valor do percentil e n é o

número de observações.

( ) (4)

Caso a posição calculada não seja um número inteiro, é necessário realizar uma média dos valores que ocuparem as posições imediatamente acima e abaixo através de (5), onde

Vinf é o valor abaixo, Vsupé o valor acima e β representa a

parte decimal de Vinf.

( ) ( ) (5)

E. Interface gráfica com o usuário

uma alta taxa de reutilização de código e o fácil entendimento da arquitetura do sistema. É baseada na decomposição do sistema de acordo com os objetos que serão manipulados por este, oferecendo uma visão do sistema mais próximo do mundo real, juntamente com uma modelagem baseada nos dados e com uma maior transparência da análise do projeto. Como design pattern foi utilizado o padrão MVC (Model View Control) [10], atualmente utilizado em muitos softwares e frameworks, dividindo o software em três camadas, de modo que é permitida a oportunidade de trabalhar com a área de portabilidade de software e reaproveitamento de código.

Com o objetivo de facilitar o manuseio do software, foi provida uma interface gráfica amigável para o usuário, onde na tela inicial, conforme Fig. 5 é possível realizar a geração de diversos gráficos em poucos minutos e com poucos cliques, reduzindo significativamente o tempo que seria gasto e a propensão a falhas, caso fossem gerados de forma manual.

Fig. 5. Software - Tela inicial.

1) Módulo de análise de QEE: O sistema desenvolvido

oferece ao usuário uma plataforma onde o mesmo seja capaz de realizar análises em relação a tensões, correntes, distorções de tensão e de corrente, no intuito de avaliar os pontos de medições com relação à qualidade da energia, obedecendo critérios e limites estabelecidos no módulo 8 do PRODIST. Na Fig. 6 é mostrado o diagrama de Caso de Uso que contém as principais funcionalidades desempenhadas pelo sistema, englobando os módulos de análise de QEE e de regressão linear.

Fig. 6. Diagrama de Caso de Uso.

Na funcionalidade de importar campanha de medição, é onde ocorrem os processos de filtragem de dados, tratamento de campos multivalorados, transformação e padronização de

arquivos, além da criação de diretórios para cada base de dados, contendo três subpastas onde são armazenados arquivos no formato csv, que correspondem aos arquivos padronizados, excel para o caso de o usuário querer implementar uma planilha inteligente, e html, que correspondem aos gráficos gerados.

Para geração de gráficos foi utilizado as bibliotecas gratuitas desenvolvidas em JavaScript: jquery-2.0.3 [11],

responsável pelo carregamentos dos dados e highstock, [12]

responsável pela geração dos gráficos de forma responsiva. A vantagem de utilizar esta biblioteca é que ela possui diversos recursos adicionais para facilitar visualização e análise dos dados, como escolher quais das curvas plotadas estarão visíveis no gráfico; barra de rolagem inferior capaz de reduzir a amostra de dados no eixo x. Para o eixo y, a biblioteca não tem, porém, por se tratar de uma biblioteca para web, foi possível implementar uma função também em JavaScript para realizar esse corte; visualização dos dados de forma precisa ao passar o mouse sobre uma das curvas plotadas; exportação do gráfico para diversos formato de imagem como jpg, png e svg ou para pdf. As desvantagens consistem

na necessidade de possuir um navegador atualizado, e que a qualidade dos gráficos depende da qualidade da resolução de tela do computador em que o software será executado, além da necessidade de internet para exportar os gráficos, porém estas desvantagens são resolvidas exibindo o software dentro do próprio software utilizando a biblioteca desenvolvida em java JFreeChart [13].

2) Módulo de Regressão Linear: Este módulo permite a

análise de regressão linear simples, a qual consiste em um método estatístico que relaciona uma variável aleatória, denominada de variável resposta (tensão harmônica para o caso em questão), a outra variável aleatória denominada de variável regressora (corrente harmônica para o caso em questão), condicionado ao modelo mostrado em (6) [14].

(6)

Onde Vh corresponde a tensão harmônica de um barramento qualquer a ser analisado, Ih é a corrente harmônica da fonte não linear considerada, na mesma frequência da tensão harmônica a ser analisada, β0e β1 são constantes e ε corresponde ao erro.

É importante ressaltar que para o caso em questão, β0 é definido como uma tensão harmônica de background, ou seja, corresponde à distorção harmônica de tensão no barramento de interesse proveniente do sistema elétrico como um todo, desconsiderando a fonte não linear selecionada para o estudo (Ih).

A escolha do modelo estatístico que mais se adéqua aos valores das variáveis aleatórias é realizada com base no método dos mínimos quadrados, que seleciona o modelo que apresenta a menor soma de quadrados dos erros.

Fig. 7. Módulo de Regressão Linear.

III. RESULTADOS E VALIDAÇÃO

Como mencionado anteriormente, o software é capaz de gerar gráficos para vários perfis de corrente e de tensão. Cada gráfico é gerado juntamente com uma tabela com valores que auxiliam suas análises. Estes gráficos foram gerados a partir de dados obtidos na medição da subestação principal de uma indústria localizada no pólo industrial de Manaus.

É importante mencionar que os gráficos obtidos pelo software ficaram iguais aos obtidos de forma manual, com a vantagem do menor tempo de construção e menor possibilidade de erros.

As tabelas I e II estão relacionadas ao gráfico da tensão RMS, mostrada na Fig. 8. Analisando a Fig. 8, pode-se verificar que os valores de tensão se mantiveram dentro dos limites adequados estabelecidos no módulo 8 do PRODIST, para este nível de tensão, 69 kV, onde os valores de DRP e DRC foram iguais a zero como demostrados na tabela II.

TABELA I.VALORES DE REFERÊNCIA DA TENSÃO HARMÔNICA.

Fases Mínimos Máximos Médias

A B C

0,9761 0,9716 0,9839

1,0262 1,0210 1,0296

1,0011 0,9975 1,0061

TABELA II.VALORES DE DRP E DRC DA TENSÃO HARMÔNICA.

Fases NLP NLC

A B C

0 0 0

0 0 0

DRP=0 DRC=0

Fig. 8. Tensão RMS de uma semana completa.

A tabela III está associada ao gráfico dos harmônicos individuais de corrente, mostrado na Fig. 9, onde estão representadas as correntes harmônicas mais significativas para a fase A deste ponto de medição. Constata-se que os harmônicos de 5ª ordem e de 7ª ordem apresentaram maiores valores, alcançando níveis da ordem de 10 % para o caso do 5º harmônico.

TABELA III.VALORES DE REFERÊNCIA DA FASE A DOS HARMÔNICOS INDIVIDUAIS DE CORRENTE.

Harmônico Mínimos Máximos Médias Percentil (0.95%) 3º

5º 7º

0,0000 0,0000 0,0000

1,7130 10,3860

7,8550

0,4679 4,9708 3,5147

1,2233 7,8810 6,1198

Com o módulo de regressão linear é possível gerar gráficos de dispersão com a reta de regressão relacionando tensão e corrente, paras as fases A, B e C de todos os harmônicos selecionados. Na Fig.11 é mostrado um destes gráficos, a fase A do 5º harmônico. Além disso, o software fornece tabelas de análise de variância, conforme Tabela IV, e fator de correlação conforme tabela V.

Fig. 11. Regressão Linear do 5º Harmônico - Software.

TABELA IV.ANÁLISE DE VARIÂNCIA.

Base Fase A Fase B Fase C

VIDEOLAR COCACOLA

-0,0335 -0,2239

-0,0120 -0,1816

-0,0145 -0,1958

TABELA V.FATOR DE CORRELAÇÃO.

Base Fase A Fase B Fase C

VIDEOLAR COCACOLA

-0,0765 -0,4056

-0,0267 -0,3468

-0,0324 -0,3665

Para validar o software é feito uma comparação entre gráficos gerados manualmente e os gráficos plotados pelo software de regressão. A Fig. 12 representa o gráfico de regressão linear do 5º harmônico da fase A gerado manualmente. É possível notar que o software gera gráficos condizentes, nos quais se observa o mesmo comportamento em ambos os gráficos, apresentando uma correlação linear forte.

Fig. 12. Regressão Linear do 5º Harmônico - Manual.

IV.CONCLUSÃO

Muitas das tarefas citadas neste trabalho, até então eram realizadas de forma manual, estando sujeitas a falhas humanas em relação ao tratamento correto dos dados. O produto deste trabalho surge nesse cenário como uma solução automatizada, obtendo-se os mesmos resultados da abordagem manual, priorizando a qualidade de experiência do usuário e garantindo a confiabilidade das informações de saída do sistema.

Para trabalhos futuros, pretende-se que o sistema seja capaz de obter os dados de campanhas de medições diretamente do arquivo no formato original disponibilizado pelos analisadores de QEE, eliminando a dependência do software destes analisadores na tarefa de conversão para um formato conhecido. Também é planejada a inclusão de novas técnicas computacionais no módulo de análise de contribuição harmônica, como árvore de decisão e redes neurais artificiais.

VI.REFERÊNCIAS

[1] ESTEVES, Eduardo Augusto Cardoso. Impactos na qualidade da energia elétrica provenientes do rápido conhecimento da demanda no Sudeste do Estado do Pará. 2012.

[2] ANEEL Módulo 8 – Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional – PRODIST. 2007.

[3] “http://www.gsiconsultoria.com.br/marh21.php” . Acessado em 27/02/2015.

[4] “https://www.hioki.com/products/introduction.php”. Acessado em 27/02/2015.

[5] “http://www.postgresql.org/”. Acessado em 27/02/2015.

[6] “http://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/jdbc/”. Acessado em 27/02/2015.

[7]“http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14200/functions110.ht m”. Acessado em 27/02/2015.

[8] DEITEL, Paul e Harey. J.Java: Como Programar. 8ª Ed. 2010

[9] Boratti, Isaias Camilo. Programação Orientada a Objetos em Java. Visual Books 2007

[10] Ralph F. Grove, Eray Ozkan, THE MVC-WEB DESIGN PATTERN. [11] “http://jquery.com/”. Acessado em 27/02/2015.

[12] “http://www.highcharts.com/products/highstock”. Acessado em 27/02/2015.

[13] “www.jfree.org/jfreechart/”. Acessado em 27/02/2015.