Estratégias de controlo de tensão em redes de distribuição de baixa tensão

Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto Estratégias de controlo de tensão em redes de distribuição de baixa tensão João Pedro Azeredo Aguiar VERSÃO FINAL Dissertação realizada no âmbito do Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Major Energia Orientador: Professor Doutor Carlos Coelho Leal Moreira 19 de Julho de 2016 ii © João Pedro Azeredo Aguiar, 2016 iii Resumo A necessidade de se promover políticas que visam a redução da dependência energética e uma redução significativa dos Gases de Efeito de Estufa levou a que, nas últimas décadas, se tenha assistido a um enorme desenvolvimento de unidades de produção dispersa em particular de microgeração. No entanto a penetração elevada destas unidades de produção dispersa, numa integração puramente passiva, tem causado vários problemas relativos à operação da rede de distribuição. Este facto é ainda mais preocupante em redes de distribuição de baixa tensão onde tradicionalmente existe pouca capacidade de monitorização e onde há um grau de caracterização da rede muito limitado. A juntar a este facto agrava-se a característica resistiva destas redes que cria um acoplamento direto entre potência ativa e tensão, o que leva a que o excesso de potência proveniente da microgeração gere um efeito de subida de tensão gravoso. Neste sentido a presente Dissertação propõe diferentes estratégias de controlo de tensão e a consequente avaliação do seu impacto na rede. As soluções apresentadas pressupõem dois cenários distintos: Num primeiro caso pressupõe-se um conhecimento da rede muito limitado, o que leva ao recurso de soluções bastante simplificadas que, apesar de permitir resolver o problema da sobretensão, conduzem a cortes elevados de potência proveniente da microgeração. No segundo caso admite-se um conhecimento total da rede de baixa tensão, enquadrado num paradigma de redes elétricas inteligentes, o que permite o desenvolvimento de uma solução ótima através da realização de um trânsito de potências trifásico de modo a identificar uma série de sinais de controlo a enviar a todos os recursos distribuídos. Nesta segunda fase é também explorada a possibilidade de se alterar as tomadas de transformadores de distribuição Média Tensão/Baixa tensão. Palavras-Chave: Baixa Tensão, Energias renováveis, Microgeração, Produção Dispersa, Rede de distribuição, Rede elétricas inteligentes iv v Abstract The need for promoting new policies that aim an external energy dependence reduction and a significant reduction of Greenhouse Gases took, in the last decades, to a big development of distributed generation technology, especially Microgeneration. However a high penetration level of this distribution generation units, in a fit-and-forget approach, it’s driving to many issues related Distribution network operation. This is even more significant in low voltage networks where there is tradicionally little monitoring capacity and is very little knowledge about the grid characteristics. Furthermore, the low X/R characteristics of this networks create a direct coupling between active power and voltage, which make that a high microgeration level drive to a concerning overvoltage problem. In this way this Master thesis proposes different voltage control strategies and the consequent evaluation of the control impact in the grid. The studied solutions assumed two different scenarios: In the first one is assumed a very little knowledge of the grid, which leave to a very simplified solutions that, although they deal with the overvoltage problem, lead to a high microgenation curtailment. In the second scenario it is assumed a complete knowledge of the low voltage grid, in a smartgrid context, which allow the development of an optimal solution through an optimal power flow allowing to identify specific series of control sinals for the distributed resources. In this second scenario it’s also explore the possibility to use the On load tap changer transformers capacity. Key-words: low voltage, renewable energy, microgeneration, distributed generation, smart grids vi vii Agradecimentos Em primeiro lugar gostaria de agradecer ao meu orientador Prof. Dr. Carlos Coelho Leal Monteiro Moreira por, durante estes meses de trabalho, ter demonstrado sempre uma total disponibilidade e interesse por o trabalho desenvolvido. De seguida queria deixar um agradecimento especial ao Henrique, Mônica, Sara, Marta e Brandão. A todos os meus amigos o meu muito obrigado. Muito dos bons momentos desta minha caminhada académica se deve a vocês. Gostaria de agradecer a toda a minha família (tios, primos, avós, Padrasto) por terem estado sempre presentes, nos melhores momentos mas especialmente naqueles menos bons, demonstrando sempre que acreditavam nas minhas capacidades. Aos meus pais, estou eternamente grato por me terem proporcionado todas as condições para chegar a este momento. Todo e qual sucesso que obtive até hoje se deve a eles. Por fim o meu agradecimento ao meu irmão, do qual espero que no futuro possa vivenciar uma vida académica longa, trabalhosa mas inesquecível como a minha. A todos o meu muito obrigado! João Pedro Azeredo Aguiar viii ix Índice Capítulo 1 .............................................................................. 1 Introdução .................................................................................................... 1 1.1Motivação............................................................................................ 1 1.2Objetivos ............................................................................................ 3 1.3Estrutura da dissertação........................................................................... 4 Capítulo 2 .............................................................................. 5 Estado da Arte................................................................................................ 5 2.1Introdução ........................................................................................... 5 2.2Tecnologias Existentes............................................................................. 5 2.2.1Unidades de microgeração ................................................................ 5 2.2.2Unidades de Armazenamento de energia ............................................. 10 2.3Regulamento e legislação ....................................................................... 11 2.3.1Regulamento Nacional ................................................................... 11 2.3.2 - Regulamentação Internacional......................................................... 14 2.4Ligação à rede .................................................................................... 14 2.4.1-Impactos resultantes...................................................................... 14 2.5Redes elétricas inteligentes .................................................................... 18 2.5.1-Micro e multi-microredes ................................................................ 18 2.5.2Arquiteturas avançadas de Redes Inteligentes ....................................... 21 2.5.3-Funcionalidades de controlo avançadas ................................................ 23 2.6Contadores inteligentes ......................................................................... 29 2.6.1-O Conceito e a arquitectura ............................................................. 30 2.6.2-Aplicações e vantagens ................................................................... 31 2.6.3-Gestão do consumo ....................................................................... 33 2.7Cenários de validação de redes inteligentes.................................................. 33 2.8Conclusão.......................................................................................... 35 Capítulo 3 .............................................................................37 Trânsito de potências em redes trifásicas desequilibradas........................................... 37 3.1Introdução ......................................................................................... 37 3.2Formulação do problema de trânsito de potências .......................................... 37 3.3Ferramenta de simulação ....................................................................... 41 3.3.1Modelização da rede BT ................................................................. 41 3.4Conclusões......................................................................................... 44 Capítulo 4 .............................................................................45 Estratégias de controlo de tensão ....................................................................... 45 4.1Introdução ......................................................................................... 45 4.2Estratégias de controlo de tensão.............................................................. 45 4.2.1-Definição de um limite para a potência ativa injetada .............................. 45 xvi xvii Abreviaturas e Símbolos BT Baixa Tensão; CAMC Central Autonomous Management Controller CC Corrente Continua CI Contador Inteligente; DTC Distribution Transformer Cotroller; EB Energy Boxes; EDP Energias de Portugal; FER Fontes de Energias Renováveis; GEE Gases com efeito de estufa; HAN Home Area Network LC Load Controller; MC Micro source controller; MGCC Microgrid Central Controller; MMR Multi-micro-rede; MPPT seguidor do ponto de potência máximo ; MR Micro-rede; MT Média Tensão; NAN Neighborhood Area Network OLTC On-Load Tap Changer; ORD Operador Rede Distribuição PD Produção Dispersa; RD Rede de Distribuição; RI Redes Inteligentes; SEE Sistemas elétricos de energia; SCADA Sistema de supervisão de Controlo e Aquisição de Dados; SSC Smart Substation Controller; TP Trânsito de Potências; UE União Europeia; xviii µG Microgeração; WAN Wide Area Network Capítulo 1 Introdução 1.1Motivação O aquecimento global, provocado pelo aumento das emissões de gases com efeito estufa, e o crescimento exponencial da população mundial com consequente aumento do consumo energético têm provocado alterações significativas nos sistemas elétricos de energia (SEE). Estas alterações foram impulsionadas por acordos assinados entre os vários Governos mundiais, no qual se estabeleceram metas a curto/médio prazo que visam a promoção de uma reforma no sector energético. Essa promoção passa por uma maior eficiência energética, através de um aumento do uso de fontes energéticas renováveis (FER). O Protocolo de Quioto, assinado por 59 países em 1997, foi um verdadeiro ponto de partida para esta mudança. Tendo em consideração os resultados pretendidos com a assinatura deste protocolo, a União Europeia (UE) desenvolveu a sua própria estratégia criando um conjunto de metas bastante ambiciosas até ao ano de 2020:  Reduzir 20% das emissões carbónicas;  Reduzir em 20% o consumo energético (através de um aumento da eficiência energética);  Aumentar em 20% o uso de FER (tais como solar, eólica, biomassa, etc) do total da energia gerada; Os potenciais benefícios que poderão advir da utilização de tecnologias de geração distribuída tais como uma maior segurança no abastecimento energético, uma menor dependência de combustíveis fósseis por parte dos países mais importadores, a redução nas emissões carbónicas e os mecanismos de incentivos económicos criados têm conduzido a um crescimento exponencial da sua utilização. Em [1] é feito uma listagem dos principais motivos para esse rápido crescimento, sendo identificados três categorias principais: fatores ambientais, fatores comerciais e fatores políticos. A rápida integração de produção distribuída (PD) na rede levou a uma mudança de paradigma no SEE. 2 Introdução 2 Tradicionalmente, o desenvolvimento dos SEE seguia uma estrutura hierárquica com 3 níveis distintos: Geração, Transporte e Distribuição, sendo naturalmente o objetivo primordial a alimentação do consumidor. A geração caracterizava-se por ser o nível onde se concentrava toda a produção, proveniente de geradores de elevada capacidade que baseavam a sua produção em 3 tecnologias principais: unidades hídricas, térmicas e nucleares. O sistema de transporte era usado para transportar a energia elétrica a ser entregue aos consumidores finais através de transformadores de distribuição. A figura 1.1. ilustra a estrutura clássica referida acima. Figura 1.1: Arquitetura de um Sistema elétrico tradicional. Nos anos mais recentes o aparecimento de unidades de geração em redes de distribuição que não haviam sido planeados para aceitar a injeção de potência opôs-se ao tradicional conceito de geração centralizada. A forma existente de integrar produção dispersa nas redes começou por seguir uma tendência de integração puramente passiva (Fit and Forget) [2]. Neste tipo de abordagem a PD não oferece à rede qualquer tipo de serviço além da produção não controlada de potência ativa, o que limita consideravelmente a quantidade de PD que pode ser ligada às redes sem causar problemas na operação e controlo das mesmas. De modo a contrariar o impacto que uma integração passiva de PD provoca na estabilidade e funcionamento das redes, os operadores da rede de distribuição e transporte têm vindo a repensar e a atualizar os seus códigos de rede atuais. Os requisitos técnicos de ligação presentes nos novos códigos de rede exigem que que as unidades de PD ligadas à rede tenham alguma capacidade de fornecer suporte ao funcionamento da mesma durante algum distúrbio bem como alguma capacidade de controlar a potência ativa e reativa fornecidas. No entanto, mesmo com estes novos códigos de rede avançados, continuam a existir problemas de integração na rede. 3 Estes problemas agravam-se mais quando se fala em redes de distribuição de baixa tensão(BT). A sua natureza altamente resistiva aliada a uma capacidade de monitorização e de controlo historicamente muito limitada pode levar ao aparecimento de sobretensões em momentos de elevado valor de microgeração. Sendo que várias tecnologias de PD se caracterizam por uma imprevisibilidade na produção, a impossibilidade de coordenação entre a geração e a carga em cada momento requer a adoção de novas filosofias de gestão da rede. 1.2Objetivos Num cenário de crescimento massivo de produção de origem renovável, em particular de microgeração, têm-se como consequência riscos acrescidos de diversos problemas operacionais sobre as redes de distribuição. Em particular, nas redes de baixa tensão, devido à presença de unidades de microgeração, existe o risco acrescido de problemas de sobretensão. Do ponto de vista estratégico podem identificar-se 2 possibilidades de se resolver o problema: •Forte investimento no reforço das infraestrutura elétrica tais como cabos, transformadores, etc. •Utilizar todos os recursos disponíveis na rede de modo eficaz, através de um controlo local ou coordenado desses mesmos recursos de modo a manter as tensões dentro dos limites admissíveis, envolvendo a exploração de novas tecnologias no domínio das redes elétricas inteligentes. Desta forma, com esta dissertação pretende-se atingir os seguintes objetivos: 1º. Analisar as condições de operação de uma rede de distribuição de baixa tensão tipicamente rural (radial e resistiva) com uma forte presença de produção descentralizada e sem qualquer tipo de controlo; 2º. Identificar diferentes cenários de controlo da rede BT, no qual se pressupões diferentes níveis de caracterização da rede e da capacidade de monitorização e controlo da mesma. Para cada um desses cenários, definir estratégias de controlo para permitir a maximização de produção de origem renovável sem passar os limites de tensão; 3º Efetuar uma análise comparativa das estratégias traçadas, tendo em consideração a sua implementação e os impactos resultantes para a rede em termos de valores de microgeração não injetada. 4 Introdução 4 1.3Estrutura da dissertação No capítulo 1 é feito um enquadramento geral do problema proposto. No capítulo 2 é descrito o estado da Arte. Primeiramente faz-se uma pequena análise sobre as diferentes tecnologias de microgeração existentes incidindo depois nos aspetos relacionados com a integração dessas mesmas unidades em redes de baixa tensão. É ainda feito uma análise sobre uma arquitetura tipo de uma rede inteligente e a sua estrutura de comunicação, tentando ilustrar da melhor forma a mudança de paradigma energético. O capítulo 3 faz uma introdução teórica ao problema do trânsito de potência em redes trifásicas desequilibradas e radiais, como é o caso da rede em estudo nesta dissertação. No capítulo 4 apresenta-se em detalhe as estratégias de controlo analisadas neste trabalho, expondo princípios de funcionamento, vantagens e desvantagens de cada uma delas. No capítulo 5 apresenta-se e discute-se os resultados obtidos em cada uma das estratégias. Por fim, o capítulo 6 expõe as principais conclusões retiradas com a realização deste trabalho. Capítulo 2 Estado da Arte 2.1Introdução Os sistemas elétricos de energia (SEE) têm sofrido diversas alterações, principalmente no decurso da última década, devido a uma grande integração de recursos energéticos distribuídos na mesma. Essa integração é resultado de um intenso esforço que tem vindo a ser feito a nível internacional de modo a travar o aumento das emissões de Gases com efeito de estufa (GEE) e consequentemente do aquecimento global. Apesar de as fontes de microgeração (µG) serem vistas como uma boa solução, a sua integração nas redes elétricas levanta vários problemas ao operador da rede de distribuição (ORD). Entre esses problemas está a variabilidade de produção de algumas dessas unidades de µG, o congestionamento de ramos e as alterações espectáveis ao nível dos perfis de tensão. É neste sentido que face à integração de diversas fontes nas redes surgem diversos impactos que é necessário acautelar. As redes inteligentes são uma das possibilidades que visam permitir uma gestão mais eficiente de todos os elementos ligados à rede – cargas, produção e unidades de armazenamento de energiacontribuindo para solucionar a barreira da integração de produção dispersa (PD). 2.2Tecnologias Existentes 2.2.1Unidades de microgeração Define-se como microgeração a produção de eletricidade em pequena escala, com a gama de potência elétrica a variar entre os 1 kW e 100 kW, utilizando para esse fim recursos de origem renovável e/ou tecnologias de geração eficiente [3]. O conjunto de tecnologias existentes são vastas e cada uma delas apresenta características bem próprias. Assim sendo irá ser feito de seguida uma pequena abordagem sobre as principais tecnologias existentes. 6 Estado da Arte 6 2.2.1.1 Painéis Fotovoltaicos Os painéis fotovoltaicos são a tecnologia de microgeração mais comum de se encontrar nas redes de distribuição de baixa tensão (BT). Caracterizam-se por produzir energia elétrica a partir da conversão direta de radiação solar através do chamado efeito fotovoltaico. O Efeito fotovoltaico ilustrado na figura 2.1 consiste na incidência de fotões associados à radiação solar que são absorvidos por um material semicondutor, o que proporciona a excitação dos eletrões desde a banda de valência até à banda de condução. Este processo cria pares eletrão/lacuna que, devido a um campo elétrico que se forma na junção dos dois materiais PN, são mantidos separados produzindo uma corrente elétrica que se estabelece ao longo de um circuito elétrico [4]. Figura 2.1: Ilustração do efeito fotovoltaico [4] Em [4,5] é feito uma análise comparativa a diferentes tipos de conversão existentes tendo em conta fatores como rendimento, percentagem em mercado e aplicações. Atualmente existem 3 gerações de tecnologias sendo que as tecnologias de silício monocristalino e policristalino (1º geração) e silício amorfo (2º geração) são as mais comuns. Define-se como sistema fotovoltaico o conjunto de um array de painéis fotovoltaicos, ligados a um conversor que seguem o ponto de maior potênciaseguidor do ponto de potência máximo (MPPT) - e a um inversor DC/AC que permite a sua ligação à rede. Quanto ao modo de ligação os sistemas fotovoltaicos (painéis fotovoltaico + equipamentos complementares) podem ser classificados em sistemas ligados à rede ou sistemas isolados [6]. Dentro da categoria de recursos renováveis é aquela que apresentou um maior crescimento nos últimos tempos [4]. Isto permite que a sua relação qualidade VS Custo seja muito apetecível. Este baixo custo aliado aos fatores de ser um equipamento de muito fácil instalação e nada ruidoso [7] faz com que o crescimento desta indústria seja enorme, o que se prevê que a sua instalação em habitações seja cada vez maior. 7 2.2.1.2 Micro-Aerogeradores A tecnologia eólica é das tecnologias analisadas nesta dissertação que apresenta um maior grau de desenvolvimento, sendo que desde a antiguidade que o homem faz o seu aproveitamento da energia eólica [8]. Baseia-se na conversão de energia cinética, provocada pela deslocação de massas de ar, em energia mecânica de rotação. Posteriormente um gerador elétrico converte essa energia mecânica em energia elétrica. A potência de saída da turbina (P) é dada pela seguinte equação, em que Cp é o coeficiente de potência da turbina, ρ a densidade do ar, A a área varrida pelas pás do rotor e v a velocidade do vento: 𝑃 = 1 2∗𝐶𝑝 ∗ ρ ∗ A ∗ v (2.1) Os sistemas de conversão eólicos são sistemas combinados de uma parte mecânica e elétrica. Pode-se, de um modo geral distinguir 3 partes fundamentais:  A torre, de forma tubular, que tem a função de suportar a cabina para assim elevar o rotor da turbina a uma altitude em que o vento apresenta as condições mais adequadas. É um dos elementos que mais peso tem no custo inicial de investimento.  A cabina ou Nacelle, que aloja os sistemas de controlo, de medição e de transmissão mecânica, o gerador elétrico e o mecanismo de orientação direcional.  O Rotor, que fixa as pás da turbina ao cubo (estrutura metálica situada á frente do aerogeradores acoplada ao eixo que aciona o gerador elétrico). Na figura 2.2. pode-se ver um esquemático do aerogerador, e os seus constituintes: Figura 2.2: Desenho esquemático de um aerogerador [9] 14 Estado da Arte 14 2.3.2 - Regulamentação Internacional Um pouco por todo o Mundo a capacidade de microgeração instalada tem vindo a aumentar muito mais que o esperado, especialmente no que se trata a produção fotovoltaica. Estratégias de controlo variadas – algumas ainda com uma abordagem passiva das unidades de microgeração, enquanto outras com a exigência de uma participação ativa das mesmas - têm vindo a ser implementadas, através de códigos de rede avançados. Com quase 80% da sua capacidade de produção Fotovoltaica instalada na baixa tensão, a Alemanha situa-se num lugar de destaque no que se trata deste tipo de geração. O guia técnico para a ligação nas rede de baixa tensão [24] foi revisto em 2011 para colmatar a falha do seu antecessor que não previa qualquer regulação relativa ao controlo da potência ativa e reativa e a subida de tensão estava limitada a 2 %. Com o novo regulamento, esse limite passou a ser de 3%. Os sistemas fotovoltaicos deverão ser capazes de controlar a potência ativa em casos como congestionamentos nas linhas, sobrecarga nos equipamentos, trabalhos de manutenção ou subida de frequência. Não há a exigência para que esse controlo seja feita de forma remota, como acontece na Média tensão, expeto para geradores com capacidade instalada maior que 100 kW. Em termos de controlo de frequência, todos os sistemas fotovoltaicos têm que reduzir a sua potência ativa através de uma função Droop de 40% da sua corrente por cada Hertz [25]. Por fim, os sistemas de geração fotovoltaica também deverão ser capazes de fornecer potência reativa. As sugestões de controlo adoptadas podem ser vistas ao pormenor em [26]. Já em Itália o conjunto de medidas difere e muito do que foi relatado para o caso Alemão. De acordo com a norma CEI 11-20, a potência máxima de sistemas fotovoltaicos que pode ser ligada a uma rede de baixa tensão depende das características desta e da carga. No que toca a controlo de potência ativa e reativa, não existe qualquer regulamentação implementada. No caso de sobretensão ou frequência máxima, os inversores deveram-se desligar da rede. No entanto está também regulamentado que os sistemas que entraram em operação desde janeiro de 2013 devem estar equipados com inversores capazes de providenciar serviços avançados de rede tais como controlo da potência reativa, desconexão remota da rede e imunidade à queda de tensão. Em Espanha, as Cortes aprovaram a Ley del Sector Eléctrico, para vigorar a partir de 1998, que permitiu o acesso livre de terceiros às redes. Desde então, os incentivos fornecidos à instalação de microgeração (em especial fotovoltaica) através de tarifas feed-in, aliados às grandes condições atmosféricas verificadas em Espanha permitiram tornar este País no segundo da UE com maior capacidade instalada de produção renovável. 2.4Ligação à rede 2.4.1Impactos resultantes Como já mencionado anteriormente, a elevada integração de PD nas redes de distribuição constitui um grande desafio para o ORD devido a diversos fatores tais como o perfil de produção dessas instalações, a garantia de potência produzida, o impacto no congestionamento dos ramos e as alterações aos perfis de tensão. Se teoricamente, devido à proximidade das instalações de PD relativamente à carga, se poderia esperar que o seu contributo fosse positivo para o controlo de tensão na rede, a redução do congestionamento nos ramos e redução de perdas verifica-se existirem barreiras 15 técnicas que contrariam esta afirmação. Estas barreiras [2] estão relacionadas com a falta de experiência e conhecimento técnico para operar e controlar um número significativo destas unidades. Estas unidades nem sempre se encontram junto às cargas, muitas vezes têm produção não despachável e como consequência é frequente observar que a produção proveniente das instalações de PD não apresenta simultaneidade com as cargas. Congestionamento nos ramos A ligação de PD, quando introduzida corretamente na rede, contribui para a redução da corrente em alguns ramos visto que a produção se encontra mais perto do consumo conseguindo suportar grande parte ou até a totalidade do mesmo. Dependendo do ponto de ligação da PD e da sua potência, a corrente nos ramos sofre maiores ou menores alterações. Devido à variabilidade da maioria das unidades de µG e à sua natureza de produção não despachável tem-se, em muitos casos, um problema de excesso de produção distribuída. Esse excesso altera significativamente o trânsito de potência (TP) nos ramos, havendo por vezes inversão do fluxo. Nesta situação, quanto maior for a produção renovável e menor o valor de carga, maior o valor da corrente que transita nos ramos da rede de distribuição. Em situações extremas, esse valor pode ultrapassar os limites térmicos dos equipamentos presentes e resultar na saturação das linhas. Esta situação tem também consequências ao nível das proteções, nomeadamente, a não deteção de falhas ou defeitos e o desligar da rede, de forma errada, de algumas instalações ou feeders não afetados por defeitos. Harmónicos e tremulação Relativamente à qualidade da energia entregue existem dois aspetos a ter em conta: distorção harmónica e a tremulação. A ligação de inversores eletrónicos de potência ou a produção de energia sob a forma de corrente contínua (por exemplo, produção de origem fotovoltaica e pilhas de combustível) são as principais causas para a distorção harmónica [27-29] A tremulação [30], por sua vez, origina flutuações de tensão. Este fenómeno ocorre especialmente associado a unidades de produção com elevada variabilidade de produção (eólica, por exemplo). Em [31] pode-se consultar as normas em vigor que fixam os limite percentuais quanto a níveis de distorção harmónica e tremulação. Subida de tensão A subida de tensão nas RD é o principal fator limitador de uma maior integração de unidades de µG. Em redes rurais, tipicamente de grande extensão e de natureza radial, este problema causa ainda maior preocupação para o ORD. Na figura 2.4, onde se ilustra o perfil típico de uma rede radial sem microgeração, observa-se que o ajustamento em vazio das tomadas de regulação de tensão nos 16 Estado da Arte 16 transformadores permite garantir níveis de tensão aceitáveis nos pontos de consumo mais afastados. Figura 2.4: Perfil de tensão de uma rede distribuição radial sem microgeração[12] Para os vários pontos da figura 2.4 tem-se que: A: A tensão é mantida constante graças ao transformador de distribuição Alta tensão (AT)/Média Tensão (MT) com capacidade para regulação de tensão por comutação das tomadas; A-B :Queda de tensão no feeder MT devido às cargas; B-C: Subida de tensão por alteração das tomadas do transformador MT/BT (regulação em vazio); C-D: Queda de tensão à saída do transformador de distribuição MT/BT; E: Queda de tensão no feeder BT devido às cargas; Desta forma compreende-se que a tensão varia com a injeção de potência associada à ligação das fontes de produção dispersa. Essa variação é dada por unidade (p.u.) pela seguinte expressão matemática (2.2): V XQPR V  (2.2) Em que V é a tensão nominal da rede, P e Q representam, respetivamente, a potência ativa e reativa produzidas pelas unidades de microgeração. R e X são, respetivamente, a resistência e a reatância da rede. Verifica-se que tanto a injeção de potência ativa como a injeção de potência reativa influenciam os níveis de tensão. O impacto da introdução das tecnologias de microprodução depende de três categorias: 17  Unidades de PD a fornecer potência ativa e reativa;  Unidades de PD a fornecer potência ativa e a absorver potência reativa;  Unidades de PD a fornecer potência ativa com um fator de potência unitário. No caso particular das redes de baixa tensão, caracterizadas pela predominância da resistência sobre a reactância, os efeitos sobre a tensão dependem diretamente da potência ativa injetada [32]. Para demonstrar como a µG pode alterar os valores de tensão acima do permitido considera-se a seguinte figura 2.5 onde se ilustra de modo simplificado de uma rede de distribuição MT/BT com microgeração. Figura 2.5: Esquema simplificado de uma rede de distribuição MT/BT com produção proveniente de unidades de microgeração [32] Considera-se V1 e V2 os módulos da tensão enquanto θ1 e θ2 os argumentos, respetivamente. Sempre que exista um desequilíbrio entre a potência gerada e consumida no barramento dois, essa diferença será trocada com o barramento 1. A potência aparente que é transitada entre o barramento 2 e 1 é dada por: eq Z VV VIVS 12 2212**   (2.3) Desenvolvendo a equação tem-se que: eqeq jXR VVVjVVV S  )sin**sin*(cos**cos*1212 2 21212 2 2  (2.4) Uma das principais características das linhas de distribuição BT é o fato da resistência ser normalmente bastante superior ao valor da reatância (R>>X). Assim sendo, podemos simplificar a equação (2.4) eq R VVV PS 1212 2 2cos**cos*    (2.5) Com esta simplificação observa-se que os níveis de tensão estão muito dependentes da injeção de potência ativa em cada nó das redes de distribuição de baixa tensão. Para que se verifique uma situação de inversão do fluxo de potência será necessário que 2 U > 1 U , sendo que neste caso existe o risco de 2 U estar acima do limite técnico permitido, dependendo da potência de microgeração produzida e da carga conectada na sua vizinhança. 18 Estado da Arte 18 Resumindo, em cenários que se verifique elevada penetração de microprodução poderá ser necessário implementar medidas que controlam a potência ativa injetada por estas unidades para mitigar potenciais riscos de tensões elevadas. 2.5Redes elétricas inteligentes A infraestrutura da rede de distribuição é bastante complexa e contém um elevado número de componentes ligados entre si: sistemas de produção distribuída, elementos para compensação de reativa, equipamento de corte e proteção, transformadores de potência, etc. Além disso, a natureza variável e a elevada penetração na rede de diversos tipos de unidades de produção distribuída torna a RD mais vulnerável no que à segurança de operação diz respeito [33]. O aumento de PD nas redes levou ao aparecimento de dificuldades técnicas na operação da mesma. De modo a resolver este problema tornou-se necessário explorar todos os recursos ligados à rede (incluindo cargas flexíveis) o que motivou o desenvolvimento das chamadas redes elétricas inteligentes (RI). Uma RI tem como objetivo primordial integrar na atual RD um sofisticado sistema de comunicação e informação bidirecional, de modo a permitir uma total exploração das fontes energéticas renováveis e uma maximização da eficiência energética de toda a rede. 2.5.1Micro e multi-micro-redes Diferentes tipos de tecnologias de algumas centenas de kW, tais como painéis fotovoltaicos, microturbinas e pilhas de combustível começaram a ser ligadas diretamente às redes de baixa tensão. Estas unidades de microgeração, integradas a nível do consumidor de baixa tensão surgiram como uma oportunidade promissora para responderem às crescentes necessidades energéticas do mesmo. Assim sendo, considerando um crescimento da integração destas unidades, não se pode considerar uma abordagem passiva nestas mesmas redes BT. O conceito de micro-rede (MR) surge assim como uma possível arquitetura de controlo e gestão capaz de facilitar de microgeração e outros recursos flexíveis (cargas controláveis, por exemplo) nas redes de baixa tensão. Pode-se definir de forma genérica como uma pequena rede de distribuição, incluindo as respetivas cargas e unidades de PD, juntamente com todos os sistemas e funcionalidades de gestão e controlo necessários, suportados por uma infraestrutura de comunicação. A grande inovação presente no conceito de MR surge do fato de se apresentar na rede de distribuição como uma célula única com uma grande flexibilidade de operação, tendo capacidade de funcionar em dois modos distintos:  Modo de operação normal: A MR encontra-se interligada com a rede de distribuição a montante, sendo total ou parcialmente alimentada por esta; eventualmente, a MR pode exportar o excedente de produção face à carga para a própria RD a montante  Modo de operação em Emergência: no seguimento de alguma perturbação na RD a montante, ou em resultado da necessidade de se proceder à realização de operações planeadas sobre essa rede, a MR pode passar a operar em rede isolada ou até contribuir para a reposição de serviço na sequência de um blackout total ou parcial. 19 Esta ideia de ser possível permitir a operação em rede isolada, contrária à prática corrente dos operadores da rede de distribuição contribui para um aumento da fiabilidade do sistema na zona de rede onde a operação isolada é permitida. Figura 2.6: Arquitectura de uma micro-rede Por forma a assegurar elevados níveis de flexibilidade acima referido existe um controlo hierárquico que controla a MR. O controlo central é feito pelo Micro Grid Central Controller (MGCC) que comunica com os demais controlos localizados no nível hierárquico inferior. No nível hierárquico inferior localizam-se os MicroSource Controller (MC), responsáveis pelo controlo das fontes de microgeração e dispositivos de armazenamento, e os Load Controller (LC), que controlam as cargas. Na figura 2.6 é possível observar o esquemático de uma microrede. O Desenvolvimento e o alargamento do conceito de MR, juntamente com uma inclusão massiva de unidades PD nas redes de média tensão, levou a uma necessidade de se criar uma nova estrutura de controlo coordenado e hierárquico capaz de gerir a rede de média e de baixa tensão. Surge assim o conceito de Multi-Micro-Rede (MMR). Este novo conceito consiste numa estrutura de nível superior, formada na média tensão, agregando as MR da baixa tensão e as unidades de produção distribuída ligada diretamente na média tensão. Consequentemente, um grande número de redes de baixa tensão com unidades de microgeração e cargas deverão operar de modo coordenado, ou seja, o sistema a ser gerado aumenta em complexidade e dimensão, requerendo uma nova arquitetura de controlo. Esta nova arquitetura envolve a adaptação das ferramentas do operador da rede de distribuição, bem como o desenvolvimento de novas funcionalidades capazes de lidar com tais condições de operação. Uma eficaz gestão deste tipo de sistema requer o desenvolvimento de uma arquitetura de controlo hierárquico, onde o controlo intermédio 20 Estado da Arte 20 será exercido por um novo controlador-CAMCa ser instalado no lado da média tensão de uma subestação AT/MT, sobre a responsabilidade do ORD, que estará encarregue de cada MMR. Assim sendo, a complexidade do sistema poderá ser reduzida pela troca de tarefas entre as várias entidades de controlo. Na figura 2.7 está representado a arquitetura de um sistema deste tipo: Figura 2.7:Arquitetura de controlo e gestão de um sistema MMR; A estrutura está organizada em 3 níveis de controlo: O nível 1, onde a rede AT é gerida pelo DMS responsável por toda a RD; O nível 2, onde O CAMC gere a rede MT, as várias MR, as PD’s e as cargas controláveis ligadas à rede; O nível 3 onde a rede BT é gerida e controlada pelo MGCC que controla as unidades de carga e microgeração. Existem dispositivos deste nível que são coordenados pelo CAMC (e não pelo MGCC) como as unidades de armazenamento e as tomadas dos transformadores. Estes dispositivos do nível 3 recebem comando do CAMC e enviam informação do seu funcionamento e do local do mesmo, periodicamente. O DMS controla os 2 níveis abaixo dele. Neste contexto, o desenvolvimento e exploração de uma infraestrutura de comunicação como um meio para atingir um total funcionamento da rede de distribuição é necessário. Isto pode ser conseguido, como analisado mais à frente, através de uma infraestrutura de contagem inteligente. 21 A informação trocada entre os vários níveis de controlo resume-se da seguinte forma: 1. DMS e CAMC (Nível 1): ofertas do DMS para aumentar/diminuir a produção e resposta do CAMC; 2. CAMC e MGCC (Nível 2): MGCC faz ofertas para o aumento/diminuição do consumo e recebe respostas do CAMC; 3. CAMC e cargas controláveis fora da micro-rede (Nível 3): As cargas fazem ofertas para aumentar/diminuir o consumo e recebem resposta do CAMC sobre alteração do consumo; 4. MGCC e controlos locais (MC e LC) (Nível 3): MGCC envia set-points de geração de P e Q e informação sobre preços de mercado e recebe ofertas da microgeração. 2.5.2Arquiteturas avançadas de Redes Inteligentes O novo paradigma de operação dos SEE envolve um crescimento cada vez maior de unidades de produção distribuída que, para uma eficaz gestão e maximização do seu uso, requer um tratamento de um elevado número de informação. Este novo cenário de RI requer então a adaptação das ferramentas do Operador da rede de Distribuição, assim como o desenvolvimento de novas funcionalidades, para estar apto a estas novas exigências de operação. O modo mais eficaz de gestão passa pelo desenvolvimento de uma estrutura hierárquica. Desde modo, a complexidade do sistema pode ser reduzida trocando tarefas e responsabilidades através de diferentes entidades de controlo. A título exemplificativo analisa-se uma arquitetura de referência criada no projeto da União Europeia “Smart distribution System operaTion for mAximizing the integration of renewABLE generation” (suSTAINABLE) [34]. A sua organização é feita em 3 níveis principais que gerem desde os níveis de alta tensão até aos consumidores de baixa tensão. Na figura 2.8 está representada a arquitetura proposta: 22 Estado da Arte 22 Figura 2.8: Arquitetura de uma rede inteligente [35] Os Energy boxes (EB) - contadores inteligentes - desempenham um papel importante a nível da rede de baixa tensão, já que eles permitem uma ligação entre o controlador principal deste nível, o Distribution Transformer Controller (DTC), com cargas domésticas controláveis, inversores de microgeradores, unidades de carga de carros elétricos, bem como unidades de armazenamento. Localizado junto ao consumidor, os EB permitem registar com bastante precisão perfis de geração/carga, detetar fraudes, providenciar informação útil que assegure o balanço energético e permitem ao consumidor gerir de forma ativa o seu comportamento energético, enquanto fornece ao DTC toda a informação necessária para controlar a microgeração. O DTC é responsável pela gestão da rede de baixa tensão, gerindo um conjunto de ativos do consumidor BT e do microprodutor, bem como outro tipo de ativos, através de atuadores e sensores locais. A estrutura de controlo e monitorização localizada a nível do secundário da subestação MT/BT é o local onde o DTC está implementado. O DTC é responsável por efetuar o controlo da flexibilidade de carga oferecida pelos carros elétricos e cargas controláveis em habitações, bem como unidades de armazenamento 23 presentes na baixa tensão através de ações de controlo locais nas unidades de microgeração ou através de estratégias de controlo provenientes do nível hierárquico superior (SSC). Além disso o DTC é capaz de atuar nos transformadores MT/BT com capacidade de regulação em cargaon load tap changer (OLTC)- bem como nas unidades de armazenamento presentes na BT. É importante para o bom funcionamento desta arquitetura de rede inteligente que o DTC tenha a capacidade de atualizar a sua base de dados sobre as unidades que vão sendo ligadas na rede de baixa tensão, visto que estas redes estão em constante mudança (ligação de novas unidades de microgeração ou de dispositivos de armazenamento, por exemplo). Além do nível inferior EB, o DTC comunica com um nível hierárquico superior chamado Smart Substation Controller-SSCque gere a rede de média tensão. O SSC instalado na subestação AT/MT vai ser responsável por gerir e controlar os diferentes dispositivos dentro da rede de média tensão e coordenar a operação das redes de baixa tensão. A nível da MT, o SSC integra estratégias de controlo coordenadas, gestão de recursos energéticos distribuídos e localização de falhas. Estas estratégias de controlo coordenado têm o objetivo de minimizar o corte de energia renovável devido a restrições técnicas da rede. Após a identificação da violação de tensão (tanto nas redes MT como BT), os recursos pertencentes ao ORD (Transformadores OLTC, baterias de condensadores e outros dispositivos de compensação de reativa) bem como dispositivos de suporte de potência reativa provenientes das unidades de PD são exploradas para resolver o problema técnico. Se estes recursos não forem suficientes o de energia renovável é então considerada. Atuando em coordenação com os sistemas centrais (SCADA/DMS), o SSC vai ser então calcular e enviar set-points para os dispositivos controláveis localizados na rede de MT, tais como unidades PD e unidades de armazenamento, dependendo dos perfis de tensão medidos localmente. Baseado nesta arquitetura, a localização de falhas e possível funcionamento em rede isolada poderá ser conseguido com base na informação recolhida pelos EB, contribuindo para diminuir o tempo de reposição de serviço e os clientes afetados. Espera-se que estas funcionalidades sejam, num futuro próximo, automáticas e integradas no SSC, sendo independentes da intervenção humana. O nível superior (i.e. nível de gestão central) – SCADA/DMSé responsável por gerir toda a rede de distribuição e assegurar a comunicação com a rede de transporte. Está sobre a responsabilidade do operador da rede de distribuição. Esta arquitetura foi inspirada no controlo hierárquico associado aos conceitos de MR e MMR. No contexto de uma MMR, as EB desempenham funções de Load Controller e Microgenerator controller. O DTC funciona como o controlador central da MMR. Por fim o SSC desempenha as mesma funções que o CAMC. 2.5.3Funcionalidades de controlo avançadas Tendo por objetivo conseguir uma maximização de recursos renováveis na rede de distribuição há a necessidade de se desenvolver um conjunto de funcionalidades mais avançadas. Estas novas funcionalidades, sobre o controlo do operador da rede de distribuição, vão explorar os recursos locais sempre que possível impedindo que ocorram 30 Estado da Arte 30 infraestrutura. É assim que, aproveitando esta flexibilidade verificada no lado do consumo, se caminha para um novo paradigma em que o consumo segue a geração e não o oposto. Nos próximos parágrafos é feita uma análise sobre o conceito de contadores inteligentes, as suas potenciais aplicações e o que ainda se está por explorar. 2.6.1O Conceito e a arquitectura Como o conceito de rede inteligente, as comunicações representam uma infraestrutura de suporte que permite a troca necessária de informação para alocar novos serviços e funcionalidades. Para um consumidor doméstico poderá funcionar como um monitor que providência em tempo real informação sobre o uso energético, tarifas e permite um controlo sobre os aparelhos domésticos, o que irá facilitar a este o controlo sobre a sua própria habitação obtendo melhor eficiência [48]. A figura 2.12 ilustra uma possível arquitetura de contagem inteligente, desenvolvida segundo os standards europeus. Este Sistema de comunicação consiste em 3 níveis. 1) Home Area Network (HAN); 2) Neighborhood Area Network (NAN);3) Wide Area Network (WAN). Em seguida, uma breve descrição das três categorias de transmissão é dada [33]:  HAN é formada pelas aplicações e dispositivos presentes numa habitação para suporte de diferentes aplicações distribuídas. Neste nível os EB instalados no lado do consumidor final disponibilizam leituras em tempo real da potência ativa e tensão e oferecem vários serviços remotos (ligação/desconexão, modificações da tarifas, alarmes, etc).  NAN onde o DTC atua como um agregador de informação transmitida por todas as HAN ou, mais concretamente, todos os EB. Monitoriza a tensão por fase e providencia outras funcionalidades, tais como a monitorização da potência ativa e reativa e de sensores locais, tanto na baixa como na média tensão. A comunicação a este nível é baseado em PLC e GPRS.  WAN comporta-se como uma rede de transporte de informação que leva toda a informação medida até aos centros de controlo. Providencia comunicação entre a rede elétrica e as subestações. 31 Figura 2.12: arquitetura típica de uma infraestrutura de contagem inteligente [48] 2.6.2Aplicações e vantagens Os benefícios esperados abrangem todos os intervenientes da rede (produtores de energia, operadores de rede e consumidores finais) e podem-se caracterizar em benefícios a curto prazo ou a longo prazo. Em [49] enumera-se numa tabela todas as funcionalidades e vantagens principais de uma estrutura de contagem inteligente: 32 Estado da Arte 32 Tabela 2.1: Funcionalidades e benefícios de uma infraestrutura de contagem inteligente Funcionalidades principais - Controlo remoto e possibilidade de gerir as cargas do consumidor final (desde que haja prévio acordo no contrato de serviço); - registo e documentação sobre a qualidade do fornecimento de energia (qualidade de energia, falhas de longo prazo, falhas de curto prazo); - Criação de uma plataforma de comunicação aberta que permita a integração de vários outros tipos de sistema de medição (gás e água, por exemplo). - Deteção de manipulações não autorizadas feitas em aparelhos finais, como o caso de fraudes efetuadas nos próprios contadores. - controlo remoto de toda a infraestrutura da rede de distribuição - medições monofásicas e trifásicas em redes de baixa tensão; - medição da potência ativa e reativa consumida e produzida; - capacidade de operar simultaneamente com duas estruturas tarifárias; - traçado de perfil de carga; registo do máximo consumo verificado; gestão do controlo de potência, com a capacidade de remotamente trocar o máximo de consumo e desligar/ligar cargas; registo de eventos e gestão de alarmes; - Comunicação local que permite a comunicação com o equipamento de uma habitação; Benefícios A instalação de contadores inteligentes e de uma estrutura avançada de medição deverá permitir: - Processos automáticos do consumidor no que diz respeito a pagamentos, troca de tarifa, recolha de informação, etc. - Implementar vários modelos tarifários e adquirir informação sobre a potência reativa fornecida/consumida; - Guardar informação sobre a utilização da capacidade de equipamentos tais como cabos e transformadores de modo a optimizar os intervalos de manutenção, minimizar as perdas e obtendo informação adicional para um possível planeamento de expansão da rede -minimizar o tempo de falha de serviço pela aquisição e diagnóstico de erros. - Integração de microprodução na rede de distribuição - Registo da quantidade de energia fornecida ao consumidor no ponto de entrega (no contador) para a finalidade de fornecer uma melhor informação e para o planeamento da geração -suporte na gestão e resolução de eventuais distúrbios provocados por falhas na rede 33 2.6.3Gestão do consumo A gestão do consumo consiste na alteração dos padrões normais de consumo de energia do consumidor final em resposta às alterações do preço de eletricidade ao longo do tempo. Mais ainda, pode significar também o pagamento de incentivos concebidos para induzir um menor uso de eletricidade em alturas que o preço de mercado é mais alto ou que há a necessidade de regular a rede. Assim sendo, os mecanismos de incentivo existentes para a geração, consumidores residenciais, comerciais ou mesmo industriais para o corte ou alteração do uso ou geração de energia ocorre nas seguintes situações [50]:  Durante alturas de pico de consumo ou máxima geração de recursos de produção distribuída.  Para equilibrar a geração e o consumo, em cada momento  Durante um congestionamento da rede  Quando a qualidade de serviço está em causa  Na participação do mercado energético ou para reduzir custos As estratégias de gestão de consumo podem ser divididas em despacháveis e não despacháveis, de acordo com o nível de controlo dos recursos. Contrariamente a uma gestão despachavel, onde se consegue uma alteração no consumo elétrico através de sinais de controlo, as não despacháveis não garantem que essa redução de carga seja feita, podendo o consumidor optar por deixar continuar ligada a carga independentemente do período tarifário [51]. Em [52] aborda-se o tema da interface de contadores inteligentes em habitações, através de um olhar à atual legislação da União Europeia e internacional, às tecnologias disponíveis no mercado e propondo uma arquitetura específica devidamente orientada para o consumidor. 2.7Cenários de validação de redes inteligentes O verdadeiro avanço para se obter uma rede de distribuição ativa passa pela implementação e desenvolvimento de pequenos projetos no qual se implementa toda a arquitetura e todas as funcionalidades de uma rede inteligente com o objetivo de validar a visão futurista aqui abordada. Em Portugal, a maior implementação de um projeto de rede inteligente foi realizada em Évora, ficando conhecido como projeto InovGrid. O projecto InovGrid começou em 2008 e foi conduzida pelo operador da rede de distribuição de Portugal, Energias de Portugal (EDP) distribuição, envolvendo vários parceiros industriais e institutos de investigação. O projeto foi dividido em 3 fases. A fase inicial consistiu na especificação de uma arquitetura avançada de medição. Na segunda e terceira fase, esta arquitetura mais básica foi sendo atualizada para uma arquitetura descentralizada, promovendo uma gestão ativa das redes de média e baixa tensão e a integração em grande escala de microgeração. 34 Estado da Arte 34 As especificações associadas ao projeto InovGrid foram implementadas em Évora, com o objetivo de testar num cenário real a arquitetura de controlo projetada. Um esquema da arquitetura implementada é ilustrada na figura 2.13. Figura 2.13: Arquitectura [52] O projeto tem como foco principal testar a infraestrutura de contagem inteligente e testar o benefício para a operação de rede relativo à atitude ativa do consumidor, tentando entender o impacto que um maior número de informação disponibilizada ao consumidor terá nos seus padrões de consumo. Nesse sentido foi disponibilizado mais de 37.200 contadores inteligentes. As comunicações representam uma componente fundamental no projeto, porque disponibilizam todo o suporte de infraestrutura a todas as funcionalidades e serviços. A infraestrutura dividese nas seguintes redes: WAN (Wide Area Network) -Interliga os Sistemas de Informação / SCADA/DMS com os DTC; LAN (Local Area Network) –Interliga o DTC e as EB; HAN (Home Area Network) –Interliga a EB com dispositivos instalados na casa do consumidor/ produtor. A visão do projeto InovGrid é sustentada pela nova plataforma de IT e os sistemas técnicos e comerciais existentes. Os Sistemas de Informação Centrais processam a informação recebida de todos os componentes envolvidos, suportando as operações e o controlo da rede de distribuição de energia. A integração dos sistemas técnicos e comerciais permite a implementação de uma forma precisa dos processos de facturação, através da utilização de dados de consumo/ produção obtidos em tempo real. Os sistemas centrais disponibilizam uma visão global de todos os dispositivos existentes, permitindo a operação de uma rede activa [53] 35 Para avaliar a evolução da performance do projeto foi tido em conta um número de indicadores [52] relativos à eficiência energética, eficiência na operação de sistema, qualidade de serviço e tecnologias emergentes:  Redução de consumo  Transferência de consumo nas horas de pico para horas de vazio  Redução de perdas comerciais e técnicas  Recuperação de energia  Rácio de deteção de fraudes  Redução de custos na operação e manutenção  Custos na leitura de medições de consumo  Redução do tempo médio de trabalho  Redução da interrupção de serviço  Qualidade de fornecimento de energia  Satisfação do cliente  Aumento da integração da microgeração  Integração de veículos elétricos 2.8Conclusão Neste capítulo analisam-se diferentes tecnologias de microgeração disponíveis atualmente, bem como as tecnologias de armazenamento, destacando as suas principais potencialidades. Devido À sua característica fortemente resistiva, uma forte produção destas unidades de microgeração em redes BT pode levantar problemas relacionados com níveis de tensão fora dos limites máximos admissíveis. Este efeito que a microprodução tem nas redes BT é assim analisado, com especial destaque ao problema de sobretensão. Estes impactos negativos conduziram assim a uma necessidade de se rever a forma como estas unidades são integradas na rede BT. Assim sendo, surge o conceito de rede inteligente que engloba uma arquitetura de gestão e monitorização avançada, capaz de gerir todos os recursos distribuídos ao seu dispor de forma a manter um funcionamento eficiente sem grande prejuízo de corte de microgeração. Este conceito de rede inteligente é estudado neste capítulo, abordando primeiro o desenvolvimento das micro e multi micro-redes e posteriormente uma arquitetura específica inspirada no conceito da multi micro-rede. 36 Estado da Arte 36 Capítulo 3 Trânsito de potências em redes trifásicas desequilibradas 3.1 Introdução Este trabalho centra-se no desenvolvimento de soluções para minimizar os impactos que a introdução de unidades de microgeração representa nos perfis de tensão de uma rede de baixa tensão (BT). Neste sentido é necessário simular diversas condições de operação de modo a validar a eficácia das metodologias propostas nesta dissertação. Esta consiste no emprego de diversas formulações, recorrendo a cálculo matemático, através da utilização de modelos que reproduzem o comportamento real do sistema em questão. Ao contrário do que acontece em redes de média tensão (MT), as redes de baixa tensão (BT) como a que é estudada neste trabalho é uma rede trifásica com neutro, no qual se encontram ligadas cargas e unidades de microgeração monofásicas. É então necessário abordar o problema do trânsito de potências considerando uma rede desequilibrada. Neste capítulo é apresentado o modelo matemático por detrás do trânsito de potência (TP) em redes de distribuição de BT e uma breve referência sobre a ferramenta computacional utilizada para realizar a simulação da operação da rede. 3.2 Formulação do problema de trânsito de potências O algoritmo de trânsito de potência [54-56] a utilizar tem de ter em consideração a especificidade das redes de distribuição de BT: redes trifásicas com neutro, incorporando cargas e sistemas de microgeração que podem ser monofásicos. Apesar dos desequilíbrios que surgem neste tipo de redes, a sua estrutura radial permite o desenvolvimento de algoritmos específicos que exploram essa característica de radicalidade da rede. No algoritmo do trânsito de potência de três fases deve-se fazer uma numeração dos nós, ou seja, numerar os nós por camadas (layers), começando na raiz, e descendo na árvore, de modo a que cada nó receba um número inferior a qualquer um dos seus sucessores. A Figura 3.1. representa a secção de linha l entre os nós i e j com admitâncias shunt e cargas 38 Trânsito de potências em rede trifásicas desequilibradas 38 ligadas aos nós. Se alguns dos componentes da linha (por exemplo uma fase ou neutro) não existir, a linha e coluna correspondente na matriz será substituída por zero. No algoritmo do trânsito de potência deve-se fazer uma numeração dos nós, ou seja, numerar os nós por camadas (layers), começando na raiz, e descendo na árvore, de modo a que cada nó receba um número inferior a qualquer um dos seus sucessores. A Figura 3.1. representa a secção de linha l entre os nós i e j com admitâncias shunt e cargas ligadas aos nós. Se alguns dos componentes da linha (por exemplo uma fase ou neutro) não existir, a linha e coluna correspondente na matriz será substituída por zero. Figura 3.1: Secção de linha trifásica de quatro condutores, considerando a terra. Onde, • a, b , c representam as fases; • n é o neutro; • g a terra. Tendo por base a ilustração da linha trifásica da figura 3.1, constrói-se uma matriz 5x5 representativa da matriz das impedâncias Zl da secção de linha l:                    ggngcgbgag ngnncnbnan cgcnccbcac bgbnbcbbab aganacabaa ZZZZZ ZZZZZ ZZZZZ ZZZZZ ZZZZZ Zl (3.1) O modelo de uma linha de distribuição trifásica de quatro condutores está representada na figura 3.2. 39 Figura 3.2: Modelo de uma linha de distribuição trifásica com quatro condutores, ligada à terra em vários pontos. Assumindo a raiz como o barramento de referência com valores de módulo de tensão e fase conhecidos, e a tensão em 1 p.u, em todos os nós para o arranque do processo iterativo, o algoritmo iterativo proposto consiste em três passos, que se apresentam em seguida. Cálculo das correntes injetadas nos nós Na iteração K:           1 ig in ic ib ia )()()( )()()( 1 * 1 * 1 * )( ig in ic ib ia V V V V V 0 I I I I I                                                                                                                   k in ic ib ia k ic k ib k ia ginni nni k ic k ib k ia ginni gi K ic ic K ib ib K ia ia K Y Y Y Y III ZZ Z III ZZ Z V S V S V S (3.2) Onde para o barramento i: • Iia, I ib , I ic , Iin e Iig são as injeções de corrente; • S ia, Sib e Sic as injeções programadas de potência; • V ia ,V ib ,V ic , V in e V ig as tensões; • Y ia ,Y ib ,Y ic e Y in representam as admitâncias de todos os elementos shunt; • Zgri é a impedância de terra (Zgi = Zgri + Zggi). 46 Estratégias de controlo de tensão 46 microgeração. Este método já é utilizado em países como a Alemanha em instalações com uma potência aparente menor que 30 KVA sem qualquer tipo de controlo remoto [57]. A limitação da potência ativa injetada é requerida continuamente seja qual for o estado da rede. Na figura 4.1 ilustra-se o funcionamento do controlo da potência ativa das instalações de produção distribuída Figura 4.1: Esquema de operação de controlo do método limitador da potência ativa gerada; figura adaptada de [26] Para um estudo mais aprofundando aconselha-se a leitura de [58]. Neste artigo, o autor propõe uma estratégia de controlo de potência avançada que limita a máxima potência injetada pelos sistemas fotovoltaicos, assegurando uma transição rápida e suave entre o seguidor do ponto de potência máximo (MPPT) e o ponto de geração de potência ativa constante. Apesar de esta solução ser muito penalizadora, devido à enorme quantidade de potência ativa cortada, é um controlo bastante simplificado que consegue evitar desconexões constantes dos sistemas fotovoltaicos. Estas frequentes desconexões não intencionais causadas por variações dos níveis de tensão levam a um maior deterioramento dos equipamentos e a um prejuízo económico para o proprietário do sistema fotovoltaico por energia não produzida [59]. 4.2.2Gestão da potência reativa Os inversores eletrónicos de potência têm capacidade para conseguir gerir a potência reativa no ponto de ligação à rede de modo independente da potência ativa entregue no mesmo momento. Existem várias formas desse controlo ser feito, sendo que não é possível combinar dois métodos de controlo de reativa ao mesmo tempo. Em [60-62], técnicas de controlo de tensão a partir do controlo do potência reativa são apresentadas por diversos autores. São quatro os métodos para controlo de tensão que podemos encontrar nos inversores fotovoltaicos. As possibilidades mais simplistas são os controlos com fator de potência constante e Q constante. As funcionalidades mais avançadas consistem nas seguintes ideias: Controlo Q (V) Neste modelo de gestão da potência reativa, o controlo local do inversor vai providenciar uma quantidade de reativa em função da tensão na rede, de acordo com um conjunto de pontos definidos pelo utilizador, como mostra a figura 4.2. 47 Figura 4.2: Esquema de controlo de potência reativa Q(V) Controlo cos ϕ (P) O controlo da potência reativa cos ϕ (P) consiste na redução do fator de potência (FP) com o aumento da potência ativa gerada pelo sistema fotovoltaico. Neste modo de operação, o inversor trabalha como uma carga indutiva absorvendo potência reativa da rede o que, dependendo muito das características da rede, poderá fazer a tensão baixar. O fator de potência é programado como uma função da potência ativa injetada pelo inversor, de acordo com um conjunto de pontos definidos previamente pelo utilizador. A figura 4.3 ilustra o esquema de controlo aplicado ao código de rede proposto na Alemanha. Figura 4.3: Esquema de operação de controlo cos ϕ (P) [62] 48 Estratégias de controlo de tensão 48 Tal como referido no capitulo 2, a relação X/R característica da generalidade das redes de distribuição BT mostra que é a potência ativa o fator que mais influência os valores de tensão nas mesmas redes. Desse modo, ao contrário do que acontece na Média Tensão (MT) e em redes urbanas, uma compensação de energia reativa por parte dos inversores eletrónicos por si só não basta para manter o perfil de tensão aceitável [63]. Assim sendo, propõe-se a possibilidade de realizar um controlo combinado recorrendo a potência ativa e reativa, combinando o método de controlo apresentado no subcapítulo 4.2 (corte fixo de potência ativa) com a capacidade dos inversores fotovoltaicos em absorver reativa. 4.2.3Controlo coordenado Em ambiente de RI, a existência de uma infraestrutura de comunicação bidirecional permite ao ORD gerir todos os recursos energéticos distribuídos de uma forma mais competente e eficaz, através de um sistema de controlo hierárquico. Descreve-se assim uma nova estratégia de controlo, um controlo coordenado, que se apoia em informação detalhada da rede, bem como informação em tempo real de parâmetros como carga e valores de microgeração de forma a decidir a melhor solução de controlo da rede para cada hora. 4.2.3.1Formulação matemática: Um controlo hierárquico coordenado em redes de distribuição de BT com elevada penetração de unidades de microgeração pode ser formulado a partir de um problema de otimização. No caso especifico desta Dissertação procura-se implementar um controlo capaz de manter a tensão em níveis aceitáveis minimizando a quantidade de microgeração a ser cortada. Assim sendo, considera-se a seguinte formulação matemática, onde x corresponde ao vetor das variáveis de estado do problema (tensões nodais por fase) e u ao vetor das variáveis de controlo (microgeração cortada em cada nó e posição das tomadas do transformador MT/BT).  cortada in iPuxf  1 ),(min (4.1) Sujeito a, maxmin i f ii VVV  (4.2) kk cortada PP  0 (4.3) maxmin mmm ttt  (4.4) max ij f ij SS  (4.5) Onde k cortada P  é a quantidade de microgeração cortada na unidade K k P  é a potência disponível na unidade de microgeraçaõ K num dado momento 49 i V é a tensão no barramento i m t é a posição da tomada do transformador m com capacidade de regulação em carga (OLTC) f ij S é o trânsito de potências nas linhas K=1…m, é o nº da instalação de microgeração i=1…n, é o nº do barramento f=a,b,c é a fase do barramento Além destas restrições de desigualdade que são normalmente associadas a limites físicos de dispositivos e/ou infraestruturas é preciso ter em conta as restrições de igualdade correspondentes às equações do trânsito de potências. 0),( uxG (4.6) Os recursos disponíveis e utilizados para controlar a tensão na rede em estudo são:  Potência ativa das unidades de microgeração;  Transformadores OLTC; Estas varáveis de controlo são set-points que são enviados pelo Smart Substation Controller (SSC) para cada dispositivo através da infraestrutura de comunicação avançada das RI. Como pode ser visto, enquanto a potência ativa é uma variável contínua, a posição das tomadas do transformador é uma variável discreta. Neste trabalho a abordagem escolhida foi apenas a de usar uma única função objetivo. No entanto, como proposto em [7] a possibilidade de se formular uma função multiobjectivo com a inclusão da minimização de perdas seria outra hipótese. No entanto, devido à muita integração de uG é mais relevante minimizar o corte da mesma do que a preocupação com as perdas. 4.2.3.2Algoritmo de otimização Como visto anteriormente, o controlo coordenado proposto foi formulado como um problema de otimização, caracterizado pela sua não linearidade. Exige-se que, previamente, seja escolhido qual a melhor técnica de otimização a ser usada atendendo às características do problema. Os métodos clássicos são bem conhecidos e capazes de resolver problemas simples ou mais complexos desde que algum conhecimento sobre o problema esteja disponível á priori. Por outro lado, métodos meta-heurísticos são os mais indicados para problemas onde não existe qualquer tipo de informação inicial e que envolve modelos mais complexos. No entanto, ao contrário dos métodos clássicos, nem sempre garantem convergência. Nesta Dissertação optou-se por uma abordagem meta-heurística visto que o problema formulado contém variáveis de controlo contínuas e discretas e não existe informação prévia sobre o problema. A abordagem meta-heurística escolhida foi o Evolutionary particle Swarm Optimization (EPSO), que será apresentado em detalhe de seguida. 50 Estratégias de controlo de tensão 50 4.2.3.3EPSO O EPSO é um método hibrido desenvolvido no INESC Porto e que se baseia em duas técnicas de otimização meta-heurísticas bem desenvolvidas: Evolutionary Strategies (ES) e Particle Swarm Optimization (PSO). Foi pela primeira vez proposto em 2002, como método verdadeiramente auto-adaptativo. Houve ainda diversas tentativas de construção de pontes entre o PSO e os algoritmos evolucionários, bem como a tentativa de conferir um carácter adaptativo a algoritmos do tipo enxame. O seu comportamento, quando comparado com o PSO e o ES é muito satisfatório e justifica a sua escolha. O motivo principal parece residir no fato de que, no EPSO, duas operações sucessivas contribuem para uma progressão em direção ao ótimo: a mutação e a seleção – enquanto que nos métodos evolucionários ou de PSO clássicos apenas um dos operadores contribui para a progressão. As características híbridas da computação evolucionária e do PSO conferem-lhe uma garantia acrescida de convergência. Relativamente à experiência, há uma aceleração eficaz para o ótimo local mais rápida do que nas abordagens clássicas. Os parâmetros no EPSO são divididos em parâmetros de controlo (variáveis X) e parâmetros estratégicos (pesos ω). Neste algoritmo, cada partícula corresponde a uma alternativa de solução para um dado problema de otimização. Dada uma população de n partículas, cada partícula i tem a seguinte composição: Um vetor posição Xi; Um vetor velocidade Vi; Numa dada iteração, tomando uma determinada população (conjunto de partículas) temse o seguinte esquema geral do EPSO: Replicação – cada partícula é replicada r vezes Mutação – cada clone sofre mutação nos seus parâmetros estratégicos ω Reprodução – cada partícula gera 1 descendente de acordo com a equação do movimento Avaliação – cada descendente tem a sua adaptação avaliada Seleção – por torneio estocástico (ou elitismo) a melhor partícula de cada grupo de r descendentes de cada individuo da geração anterior é selecionada para forma uma nova geração. A regra do movimento no EPSO é a seguinte: dado uma partícula 𝑋𝑖, uma nova partícula 𝑋𝑖 𝑛𝑜𝑣𝑜 é criada a partir de novo ii novo iVXX  (4.7) )()( ** 3 * 2 * 1igiiiiii novo iXbXbVV   (4.8) Onde i X é a posição da partícula i V a velocidade da partícula 51 * ik  os parâmetros estratégicos (pesos) i b a melhor solução de cada partícula * g b a melhor solução de todas as partículas O símbolo * presente nos parâmetros estratégicos indica que estes foram sujeitos a um processo de mutação, feita do seguinte modo )1,0( *N ikik   (4.9) Onde  é um parâmetro fixo de aprendizagem, controlando a amplitude das mutações – valores mais pequenos conduzem a maior probabilidade de valores próximos de 1. )1,0(N é uma variável aleatória com distribuição lognormal derivada da distribuição Gaussiana N(0,1), de média 0 e variância 1. Uma diferença que torna o EPSO mais interessante face ao PSO clássico é o tratamento dado ao ótimo global corrente (o melhor ponto encontrado até ao momento pelo enxame). A ideia consiste em controlar a “dimensão” de uma zona difusa em volta do ótimo corrente encontrado pelo enxame. Na verdade, em muitos processos verifica-se que nas fases finais o peso do termo de inércia tende a reduzir-se, ficando a progressão essencialmente dependente do termo de cooperação. Esta expressão introduz um novo peso 4i  que também deverá ser objeto de mutação, tal como qualquer dos outros parâmetros estratégicos. O ótimo global * g b é também mutado como se demonstra abaixo: )1,0(* * 4 *Nbb igg   (4.10) Com este procedimento, o processo auto-adaptativo pode focar mais ou menos a orientação de um enxame e permite que este continue a ser “agitado” mesmo quando as partículas já convergiram todas para a mesma região do espaço e se encontrem todas muito próximas entre si. A figura 4.4 ilustra o processo de reprodução de uma partícula no EPSO. 52 Estratégias de controlo de tensão 52 Figura 4.4: Reprodução de uma partícula no EPSO Depois de uma breve referência à meta-heuristica selecionada para a resolução do problema de optimização proposto, apresenta-se agora a caracterização de uma partícula referente ao problema em causa na figura 4.5. uG(1) uG(2) uG(i) … OLTC Figura 4.5: exemplo de partícula usada no EPSO Onde, uG(i) representa o set-point de potência ativa a enviar para uma unidade de microgeração fotovoltaica OLTC representa a posição das tomadas do transfomador MT/BT Apesar de a variável de controlo referente ao transformador ser uma variável discreta, esta foi introduzida com uma variável contínua de valor mínimo 0.9 e valor máximo 1.1. Assim sendo, controlo coordenado foi divido em dois momentos distintos: No primeiro momento é simulado o algoritmo contendo 19 variáveis de controlo (18 unidades fotovoltaicas + OLTC). Após a simulação, de entre um conjunto de possíveis valores discretos, a posição das tomadas é fixada no valor que mais se aproxima da solução ótima encontrada na simulação anterior. Tendo em conta a limitação de posições num transformador MT/BT partiu-se do pressuposto que a posição das tomadas do transformador variavam 2,5% relativamente à posição nominal, num intervalo entre 0.9 e 1.1, resultando nas possíveis posições seguintes: Tabela 4.1: posições possíveis para as tomadas do transformador MT/BT 1,1 1,075 1,05 1,025 1 0,975 0,95 0,925 0,9 53 Fixado o valor das tomadas simula-se novamente o algoritmo, considerando neste caso apenas 18 variáveis de controlo (18 unidades fotovoltaicas). Para o caso em estudo considerase não existirem restrições no número de alterações das tomadas. Foi então desenvolvido um código em Matlab que implementa o fluxograma representado na Figura 4.6. Inicialmente definem-se ao parâmetros pretendidos, mais concretamente número de iterações, número de partículas de uma população e parâmetros estratégicos. São também definidos os limites mínimos e máximos das variáveis de controlo. Enquanto os limites das tomadas são iguais para todos os períodos estudados, os limites de produção das unidades fotovoltaicas variam consoante a hora do dia, tendo de ser constantemente atualizadas para uma nova simulação de períodos diferenciados. Após se gerar a primeira população inicia-se o ciclo de reprodução de uma partícula do EPSO já explicada anteriormente. Como assinalado no fluxograma, na função avaliar o programa recorre ao simulink para efetuar um trânsito de potências, tal como já explicado no capítulo 3, para cada um dos indivíduos ou partícula. A função avaliar calcula qual a diferença entre o limite máximo de produção das unidades fotovoltaicas, definido no início do algoritmo, e os valores de uma determinada partícula. A avaliação é feita de modo a penalizar mais as partículas cuja diferença seja maior e/ou onde se verifique violação dos limites técnicos. Por fim selecionam-se os pop melhores indivíduos/partículas, onde pop corresponde ao número de partículas de uma população, valor que também se define no início do algoritmo. Caso se atinja o valor de interações máximo o algoritmo chega ao fim, caso contrário o processo explicado atrás é repetido novamente. 54 Estratégias de controlo de tensão 54 Figura 4.6: fluxograma do algoritmo EPSO usado para o controlo coordenado Na prática, a minimização da microgeração cortada é conseguida pela aplicação de penalidades à função objetivo. De entre várias escolhas possíveis, optou-se por uma penalização quadrática como ilustra a figura 4.7. Ler dados Parâmetros do EPSO Dados do problema (Potências max. e min. das unidades fotovoltaicas; posição max. e min. das tomadas) Gerar População Clonar População Mutar Avaliar Comunicação com Simulink (simulação de um TP para cada individuo) Selecionar os pop melhores individuos ( pop+pop clonada) Selecionar os pop melhores individuos ( pop+pop clonada) Parar? Início Comunicação com Simulink (simulação de um TP para o melhor individuo da pop final) sim não 55 Figura 4.7: Método de penalidades usado no algoritmo de otimização 4.3Conclusões Neste capítulo foram apresentadas as estratégias de controlo que serão implementadas no capítulo 5. Todas as estratégias foram criadas com o objetivo de minimizar o corte de microgeração tendo em conta que, devido às características das redes BT em questão, o trânsito de potência de ativa influencia muito o problema da subida de tensão. Foi visto que, num cenário limitador em que não existe qualquer tipo de informação sobre as características da rede, é necessário recorrer a estratégias muito mais limitadoras quanto à potência ativa gerada pelas unidades de microgeração. É nessa medida que se desenvolve também um eficiente controlo de tensão coordenado, fazendo uso da infraestrutura de comunicação presente numa rede inteligente. Com esta abordagem pretende-se uma otimização das condições de operação fazendo um uso total das unidades de microgeração e das capacidades de controlo dos transformadores OLTC. Considerando as especificações do problema de otimização formulado, particularmente o facto de se lidar com variáveis discretas e contínuas, escolheu-se uma abordagem metaheuristica para a sua resolução. 62 Avaliação do desempenho das estratégias de controlo de tensão 62 O fator de comparação de cada uma das estratégias será a capacidade mitigar o problema de sobretensão verificado no subcapítulo anterior com o menor valor possível de geração fotovoltaica cortada. 5.4.1Definição de um limite para a potência ativa injetada O princípio de funcionamento desta prática consiste na definição de um limite máximo de potência ativa gerada pelos sistemas fotovoltaicos, independentemente do estado da rede. Inicialmente, optou-se por limitar a produção dessas unidades a 50% da sua potência instalada (Pn). Seguindo em linha de conta com o que foi analisado no subcapítulo anterior, ilustra-se na figura 5.7 o perfil de tensão nas 3 fases para a hora 14. Figura 5.7: Perfil de tensão na rede após limitar a 50% de Pn a produção fotovoltaica (hora 14) Comparando as figuras 5.3 e 5.7 verifica-se que o problema de sobretensão na fase A para a hora 14 foi resolvido. No entanto, parece existir ainda problemas na fase C, nomeadamente no barramento 25. Com a repetição do processo adotado anteriormente, é traçado o perfil de tensões diário para os mesmos barramentos 25,29,30 e 33 de modo a perceber o efeito deste corte de potência nas restantes horas. 63 Figura 5.8: Esquerda: perfil de tensão diário no barramento 25 com limite de 50% de Pn de microprodução. Direita: Perfil de tensão diário no barramento 29 com limite de 50% de Pn de microprodução: Figura 5.9: Esquerda: perfil de tensão diário no barramento 30 com limite de 50% Pn de microprodução. Direita: Perfil de tensão diário no barramento 33 com limite de 50% Pn de microprodução Apesar de um elevado corte na produção fotovoltaica (figura 5.10) e de uma atenuação dos perfis de tensão, a figura 5.8 mostra que o problema de sobretensão persiste no barramento 25 e 29. 64 Avaliação do desempenho das estratégias de controlo de tensão 64 Figura 5.10: Potência total gerada sem controlo, potência injetada e potência cortada (limite fixo 50% Pn) Detetado a continuação deste problema procede-se à implementação de regras mais exigentes, limitando apenas a 40% de Pn toda a produção fotovoltaica independentemente do estado da rede. Figura 5.11: Esquerda: perfil de tensão diário no barramento 25 com limite de 40% de microprodução. Direita: Perfil de tensão diário no barramento 29 com limite de 40% de microprodução: Através da figura 5.11 constata-se que o problema de tensão é então resolvido nos dois barramentos onde ainda se verificava tensões superiores a 1.1 p.u.. Apesar do sucesso no controlo do problema das sobretensões vê-se que a limitação existe neste tipo de controlo, já que foi necessário limitar a mais de metade da potência instalada para conseguir obter estes resultados (figura 5.12). 65 Figura 5.12: Potência total gerada sem controlo, potência injetada e potência cortada (limite fixo 40% Pn) A tabela 5.1. apresenta uma comparação entre os resultados obtidos na rede sem controlo e a primeira metodologia de controlo implementada. Os resultados consistem na comparação entre a energia total gerada num dia pelas unidades fotovoltaicas e o corte de microgeração que é necessário assegurar para garantir os limites de tensão na rede.. Tabela 5.1: comparação de resultados numa simulação diária ENERGIA TOTAL GERADA [KW] ENERGIA CORTADA [KW] TENSÃO MÁXIMA (P.U.) REDE SEM CONTROLO 1010.231 - 1.2093 LIMITAR PRODUÇÃO A 50% DE PN 723.5829 286.6481 1.1283 LIMITAR A PRODUÇÃO A 40% DE PN 610.4229 399.8081 1.1 66 Avaliação do desempenho das estratégias de controlo de tensão 66 5.4.2Influência do controlo da potência reativa Ainda num cenário limitador, onde o ORD não tem qualquer informação sobre as características da rede, é testada uma nova estratégia de forma a conseguir aumentar o valor de produção fotovoltaica na rede. Viu-se que, apesar de não ter sido suficiente, limitar a produção fotovoltaica a 50% conseguiu atenuar muito os perfis de tensão. Assim sendo, de forma a conseguir um maior valor de produção fotovoltaica propôs-se uma nova regra de controlo local onde se utiliza a capacidade do inversor em controlar a potência reativa que consome na rede, aliada à limitação de 50% Pn na produção de potência ativa já estudada anteriormente. Tendo em conta a limitação da potência ativa, a regra de controlo local da potência foi adaptada relativamente à regra FP(P) explicada no capítulo 4. O controlo está ilustrado na figura 5.13. Figura 5.13: regra de controlo da potência reativa Também para este caso observa-se através da figura 5.14 o perfil de tensão em toda a rede para a hora 14. Verifica-se que o problema de sobretensão é então resolvido. Figura 5.14:- Perfil de tensão na rede após limite de 50% Pn + absorção de reativa (hora 14) 67 Quando se estende o estudo do funcionamento da rede neste cenário para o resto do dia, concluimos que o mesmo se passa nas restantes horas. Figura 5.15: – Esquerda: perfil de tensão diário no barramento 25 com limite de 50% Pn de microprodução + reativa. Direita: Perfil de tensão diário no barramento 29 com limite de 50% Pn de microprodução + reativa: Mesmo conseguido aproveitar mais produção fotovoltaica quando comparado com a estratégia anterior, verifica-se pela figura 5.16 e 5.17 que isso é feito à custa de um elevado valor de perdas. Este aumento de perdas deve-se ao aumento de reativa na rede devido ao consumo dos inversores. Sendo assim, este tipo de controlo não se torna viável para redes com resistência muito elevadas, sendo que o seu benefício é muito pequeno. Figura 5.16: Perdas com limite da produção em 40% de Pn 68 Avaliação do desempenho das estratégias de controlo de tensão 68 Figura 5.17: Perdas com limite da produção em 50% de Pn + absorção de potência reativa 5.4.3Controlo coordenado Nesta secção é analisada a performance e os resultados obtidos através do algoritmo de otimização desenvolvido no capítulo 4. Este controlo faz uso de todos os recursos controláveis suportado por um ambiente de rede inteligente para conseguir minimizar o desaproveitamento de potência ativa proveniente das unidades de microgeração mantendo ao mesmo tempo as tensões dos barramentos de acordo com as condições técnicas de operação em vigor. Como já foi visto, as possíveis ações de controlo identificadas são: corte de produção das unidades de microgeração; tomadas de transformadores com capacidade de regulação em carga. De acordo com a formulação apresentada no capítulo 4, os parâmetros usados no algoritmo do EPSO foram: Tabela 5.2: parâmetros EPSO Parâmetro Valor Número de partículas 10 Número de replicações 1 Número de interações 150 parâmetro de aprendizagem 0,1 O tempo requerido para correr o algoritmo em cada hora ultrapassou em alguns casos as 5 horas de simulação. A razão principal poderá estar no peso computacional do mesmo devido à utilização do simulink para a simulação do trânsito de potências. Apesar de se reconhecer que um programa totalmente otimizado e o mais completo possível deveria conter um valor muito maior de iterações bem como um maior valor de partículas, devido ao tempo extremamente longo para simular cada hora, optou-se por não o fazer. Importa referir que objetivo principal desta dissertação é aferir a robustez e qualidade 69 dos resultados proporcionados pela solução baseada no controlo coordenado e não o desenvolvimento de algum tipo de aplicação computacional mais sofisticada. De modo a percebe-se qual o potencial do uso de transformadores com capacidade de regulação em carga dividiu-se o estudo desta metodologia em duas partes: No controlo coordenado 1 considerou-se apenas a possibilidade de controlar a unidades de produção fotovoltaica, enquanto no controlo coordenado 2 adiciona-se então a capacidade de regulação em carga das tomadas do transformador. 5.4.3.1Controlo coordenado 1 Por observação da figura 5.18 onde também é traçado o perfil de tensão na hora 14 observa-se que o algoritmo foi aplicado com sucesso, já que todas as tensões se encontram abaixo do limite tecnico. Figura 5.18: perfil de tensão na rede após controlo coordenado (hora 14) De modo a analisar a perfomance do algoritmo, ilustra-se na figura 5.19 a evolução da da função de avaliação para a hora 14. Por comparação da figura da esquerda com a da direita, rapidamente chegamos á conclusão que a solução inicial gerada pelo EPSO estava bastante longe do ideal. A partir da segunda iteração, o algoritmo continua a melhorar de forma idêntica, iteração a iteração. Figura 5.19: Esquerda: função de avaliação desde a primeira iteração (14h); Direita: Função de avaliação desde a segunda iteração (14 h) 70 Avaliação do desempenho das estratégias de controlo de tensão 70 Na figura 5.20 ilustra-se a perfomance do algoritmo EPSO para mais duas horas (10h e 17 h). Concluimos que o comportamento e a velocidade de convergência é diferente em cada um deles. Para as 10 h há uma significante melhoria nas primeiras 30 iterações sendo que depois a convergencia se torna muito mais lenta até à iteração 150. Já na hora 17 parece que o algoritmo estabiliza a partir da iteração 50 até que, já depois da centésima iteração evidencia um clara melhoria no melhor resultado. Figura 5.20: Esquerda: Função de avaliação (10 h); Direita: função função de avaliação (17 h) Reconhece-se que, para um estudo mais completo sobre a perfomance do EPSO num controlo coordenado, se deveria realizar várias simulações para a mesma hora comparando assim se todas as simulações independentes convergiam para o mesmo valor ótimo. No entanto, a partir dos gráficos da função de avaliação analisados atrás podemos chegar á conclusão que, independentemente do padrão de convergência, o algoritmo EPSO parece convergir sempre para uma solução menos penalizadora, comparado com os metodos estudados anteriormente. Na tabela 5.3 estão expostos os resultados obtidos de forma detalhada para cada unidade fotovoltaica,onde se pretende comparar com a estratégia que limita a produção de cada unidade de microgeração para apenas 40% de Pn. 71 Tabela 5.3: Produção detalhada de cada unidade fotovoltaica para os vários cenários (14h) Barramento Fase Máximo [kW] Limite fixo (40% Pn) [kW] Controlo Coordenado [kW] Corte de microgeração [kW] 7 A 9.1680 4.1400 6.5621 2.6059 9 B 3.0560 1.3800 3.0560 0 10 B 9.1680 4.1400 9.1680 0 11 C 6.1120 2.7600 0.0006 6.1114 13 A C 6.1120 3.0560 2.7600 1.3800 6.1120 1.5188 0 1.5372 16 B 6.1120 2.7600 4.7822 1.3298 17 A 9.1680 4.1400 7.5949 1.5731 22 A C 9.1680 3.0560 4.1400 1.3800 7.3864 3.0560 1.7816 0 24 C 9.1680 4.1400 4.9957 4.1723 25 C 9.1680 4.1400 7.1002 2.0678 26 B 9.1680 4.1400 3.1369 6.0311 27 A C 6.1120 3.0560 2.7600 1.3800 3.1369 3.0557 2.9751 0.0003 29 C 9.1680 4.1400 7.8162 1.3518 30 C 9.1680 4.1400 6.4664 2.7016 31 B 6.1120 2.7600 2.8490 3.2630 Total 125.2958 56.5800 87.7390 37,502 A tabela 5.3. corrobora a eficiência do uso de um controlo coordenado. O controlo que limita a produção a 40% de Pn, porque carece de informação sobre a rede em estudo, corta de forma igual em todas as unidades fotovoltaicas. Já no controlo coordenado, existem unidades de geração fotovoltaicas a produzir o seu máximo de potência ativa para as 14 h (barramento 13_A e barramento 9_B, por ex.), equanto em outros barramentos há um corte mais significativo (barramento 25, barramento 31) ou um corte quase total (barramento 11). Estes resultados provam que, com cortes em pontos especìficos da rede, consegue-se o mesmo objetivo e com um valor muito maior de produção fotovoltaica. Através da figura 5.21 confirmamos o sucesso de um controlo coordenado para as restantes horas (10-17 h). Nos períodos de maior exposição solar o valor de potência ativa cortada é sempre maior. No entanto fica a ideia que o controlo poderia ser ainda mais eficaz quanto á minimização do corte se o número de iterações do utilizado no EPSO fosse muito maior. 78 Conclusões e trabalhos futuros 78 penalizadores, com a capacidade de funcionar sem qualquer tipo de informação sobre o estado da rede. Usando como estudo uma rede semi-rural, trifásica desequilibrada, com cargas domésticas e elevada penetração de unidades de microgeração, foram analisados os dois cenários, onde foi possível observar com sucesso o dinamismo e eficiência de cada uma das estratégias propostas, comparando - as e recorrendo a parâmetros e indicadores em comum sempre que possível. Com a simulação, avaliação e comparação de todas as estratégias de controlo de tensão locais e coordenadas a que este trabalho se propôs, foi possível observar o seu sucesso na mitigação do efeito de sobretensão inerente à integração massiva de microgeração na rede de teste. No entanto, as estratégias locais implementadas com falta de conhecimento da rede necessitaram de um corte muito mais significativo de potência ativa para obtenção desse sucesso. Esta maior penalização das estratégias mais simples advém do fato de estes métodos cortarem de forma igual em todas as unidades de microgeração, ao revés do controlo coordenado que corta apenas em pontos específicos onde se encontra realmente o problema de sobretensão. Verificou-se também que o uso das capacidades de controlo da potência reativa pelos inversores fotovoltaicos é uma solução que, neste tipo de redes fracas e radiais, só deverá ser utilizada em último recurso. Devido à elevada resistência destas redes para se obter resultados verdadeiramente positivos nos perfis de tensão é necessário uma enorme quantidade de potência reativa, o que leva a perdas exageradas para aquele período do dia. O uso de transformadores OLTC revelou-se ser um recurso bastante útil a ser utilizado no controlo coordenado. Apesar disso, a sua limitação no número de posições das tomadas e o problema de subtensão são fatores decisivos e que, em certos períodos, impediu obter resultados que previamente se pensaria obter. Em suma, a implementação de um arquitetura de RI é um passo fundamental para se conseguir o objetivo de uma maximização de unidades de produção dispersa na rede. No entanto, reconhecendo o longo caminho que ainda há a percorrer para mudar totalmente o paradigma de toda a rede, poderá se recorrer a estratégias mais simples e penalizadoras mas que conseguem de igual modo o objetivo de manter as tensões dentro dos limites legais. 6.2 Trabalhos futuros O trabalho abordado iniciou um estudo do uso de transformadores OLTC num controlo coordenado. No entanto, não contemplou fatores como a restrição de alteração da posição das tomadas em dois períodos consecutivos. A realização de uma análise mais profunda à capacidade deste tipo de transformadores seria bastante útil. Seria também importante alargar o conjunto de recursos flexíveis a poderem ser usados no controlo coordenado formulado neste trabalho. Refere-se por exemplo um uso de gestão de consumo através de possíveis cargas flexíveis ou ao uso de unidades de armazenamento, bem como a inclusão de veículos elétricos. Por fim, para uma melhor análise da performance do EPSO num controlo coordenado seria útil efetuar várias simulações para um mesmo período, aumentando os parâmetros utilizados nesta dissertação e fazendo um ponto de comparação com os resultados obtidos em cada uma 7 9 das simulações. Posteriormente seria igualmente importante aferir a possibilidade de desenvolver uma aplicação computacionalmente mais eficiente que permita aplicar a estratégia proposta em ambiente de operação de rede. 80 Conclusões e trabalhos futuros 80 Anexos Tabela A.1: Caracterização dos ramos da rede de Baixa Tensão 82 Anexos 82 tabela A.2: Potências contratadas por fase [KVA] Nó Fase A Fase B Fase C 2 3,45 3,45 0 5 0 0 3,45 6 3,45 0 0 7 10,35 0 0 8 0 0 6,9 9 6,9 3,45 3,45 10 3,45 10,35 0 11 3,45 0 6,9 12 3,45 3,45 0 13 6,9 3,45 3,45 16 0 6,9 0 17 10,35 0 0 18 0 3,45 3,45 19 3,45 3,45 0 20 0 3,45 3,45 21 0 6,9 0 22 10,35 3,45 3,45 23 0 0 3,45 24 0 6,9 10,35 25 0 3,45 10,35 26 0 10,35 0 27 6,9 3,45 3,45 28 0 6,9 0 29 3,45 3,45 10,35 30 0 0 10,35 31 0 6,9 0 32 0 3,45 3,45 33 0 0 3,45 8 3 Tabela A.3: Potência instalada em unidades de microgeração [kW] NÓ Fase A Fase B Fase C 7 10.35 0 0 9 0 3.45 0 10 0 10.35 0 11 0 0 6.9 13 6.9 0 3.45 16 0 6.9 0 17 10.35 0 0 22 10.35 0 3.45 24 0 0 10.35 25 0 0 10.35 26 0 10.35 0 27 6.9 0 3.45 29 0 0 10.35 30 0 0 10.35 31 0 6.9 0 84 Anexos 84 Tabela A.4: Diagramas de produção(PG_sol) e carga (Pcarga) normalizados HORA PG_Sol(%) Pcarga (%) 1 0 0.3 2 0 0.27 3 0 0.25 4 0 0.2 5 0 0.2 6 0.000495 0.22 7 0.029293 0.28 8 0.149139 0.4 9 0.351948 0.42 10 0.549126 0.45 11 0.702091 0.48 12 0.813801 0.5 13 0.874829 0.55 14 0.885796 0.6 15 0.844803 0.58 16 0.755799 0.57 17 0.601255 0.5 18 0.38228 0.65 19 0.16635 0.65 20 0.035232 1 21 0.000731 0.86 22 0 0.7 23 0 0. 24 0 0.3 Bibliografia [1] LOPES, JA Peças, Integrating distributed generation into electric power systems: A review of drivers, challenges and opportunities. 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