SISTEMA COMPUTACIONAL INTEGRADO DE OPERAÇÃO E PLANEJAMENTO ENERGÉTICO PARA SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO COM PRESENÇA DE GERAÇÃO DISTRIBUÍDA ERICO B. SPIER, FELIPE BARCELLOS, TIAGO T. DOS SANTOS, RAFAEL K. PAVÃO FLÁVIO A. B. LEMOS, SÉRGIO HAFFNER Grupo de Sistema de Energia Elétrica, Faculdade de Engenharia, Pontifícia Universidade Católica – RS Av. Ipiranga, 6681, Prédio 30, Bloco 5, Sala 220 CEP: 90619-900 Porto Alegre – RS – Brasil Fone: (51) 3320-3594 – Fax : (51) 3320-3540 e-mail:
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Abstract – The purpose of the paper is to describe a computational system that integrates operation functions and energy planning for distribution systems with distributed generation. The functions that support operation system are executed by SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition system), which is responsible to filter and show the most important data collected from the distribution system in order to provide a economic and safe operation. The data are stored on an Oracle Database, creating a historic of behavior operation of distribution system. Using some information recorded on database is executed the energy planning. This planning is made using a hidrothermal dispatching of the distributed generation units connected in the distribution system. In order to illustrate this paper are presented the functions integration structure and interfaces. The computational tool has been developed with Borland C++ Builder5 and Elipse SCADA programming tools. Keywords: Decentralized Energy Dispatch, Distributed Generation, SCADA, Data Base, Graphic Interface. Resumo – O objetivo deste artigo é descrever um sistema computacional que integra funções de operação e planejamento energético para sistemas de distribuição com presença de Geração Distribuída. As funções que auxiliam na operação do sistema são executadas por um aplicativo SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), o qual é responsável por filtrar e apresentar os dados coletados do sistema de distribuição considerados importantes para que a operação do sistema seja executada de forma econômica e segura. Todos os dados coletados pelo sistema SCADA são armazenados em um banco de dados Oracle, gerando assim, um histórico do comportamento do sistema de distribuição da empresa. A partir de algumas variáveis armazenadas neste arquivo histórico é executada a função de planejamento energético. Esse planejamento é feito através de um algoritmo de despacho hidrotérmico que calcula o despacho energético das unidades geradoras descentralizadas conectadas ao sistema de distribuição. Para ilustrar o artigo são apresentadas a estrutura de integração dessas funções e as interfaces gráficas desenvolvidas a partir das ferramentas Borland C++ Builder5 e Elipse SCADA. Palavras-Chave: Despacho Energético Descentralizado, Geração Distribuída, SCADA, Banco de Dados, Interface Gráfica.
1.
Introdução
A sociedade moderna está baseada na utilização da energia elétrica massivamente para as atividades diárias. As recentes mudanças alteraram de forma marcante a regulamentação e a estrutura funcional do setor de energia elétrica. Uma das principais mudanças advindas desta reformulação é o incentivo a produção de energia através de Geração Distribuída (GD), uma vez que as grandes fontes de energia estão longe dos centros de carga, exigem vários anos para sua construção e os sistemas de transmissão muitas vezes encontram-se próximos do ponto de saturação, exigindo grandes investimentos. Desta forma, houve o aumento do interesse de investidores em geração de energia elétrica na
forma de GD operada por produtores independentes, as quais podem estar conectadas diretamente aos sistemas de distribuição ou a subestações que acessam o sistema de transmissão. Existe uma variedade de definições usadas na literatura que classificam a GD em função dos propósitos a que se destina, da localização, da potência gerada, da tecnologia utilizada, do impacto ambiental, do modo de operação, da sua propriedade e da penetração. Entre essas definições pode-se citar [Ackerman, 2001], [CIGRE, 1998], [CIRED,1999], [Willis, 2000]: Geração Distribuída (Distributed Generation), a qual considera pequenos geradores na faixa de 15 kW à 10 MW distribuídos no sistema de energia. A faixa de potência depende do autor ou da legislação;
Geração Dispersa (Dispersed Generation), Alguns autores utilizam este termo como sinônimo de GD. De acordo com [Willis, 2000], é um subconjunto de geração distribuída de potência de 10 até 250 kW, com objetivo de atender consumidores individuais; Geração Embutida (Embedded Generation), comum na literatura européia como sinônimo de GD. No Brasil era utilizada esta nomenclatura no Comitê de Distribuição (CODI) até a sua extinção em 1995, com sentido de indicar autoprodutores e cogeração; Geração Descentralizada (Decentralised Generation), sinônimo de GD, utilizada na literatura de alguns países asiáticos. Os autores utilizam a seguinte definição para Geração Distribuída: “É toda a forma de geração que possui a produção destinada ao atendimento de um mercado local ou regional, atendendo às cargas sem a necessidade de acessar o sistema de transmissão, não estando sujeita as regras de despacho centralizado, coordenação de operação e serviços ancilares. Este tipo de geração pode acessar diretamente o alimentador ou interligarse na subestação da distribuidora, dependendo da sua potência.” A introdução de GD em sistemas de distribuição acarretou numa mudança na filosofia de operação desse tipo de sistema. Pode-se citar em conseqüência da conexão de GD em sistemas de distribuição [Barker, 2001], [Jenkins, 2000], [Spier, 2002], os seguintes fatores: alteração na filosofia da coordenação da proteção, presença de fluxo bidirecional de potência em alimentadores radiais, possibilidade de atendimento local e regional de cargas do sistema e aumento do nível de corrente de curto-circuito. A nova regulamentação do Setor Elétrico Brasileiro, o aumento de unidades de GDs conectadas em sistemas de distribuição e suas conseqüências na conexão nesse tipo de sistemas, exigiram das distribuidoras o investimento em ferramentas computacionais, para auxiliar na operação e planejamento energético de seus sistemas. Diante deste contexto o Grupo de Sistemas de Energia Elétrica (GSEE) da PUCRS e as empresas Hidroelétrica Panambi S.A. (HIDROPAN) e Centrais Elétricas de Carazinho S.A. (ELETROCAR) executaram, através de um projeto de pesquisa e desenvolvimento, uma solução para monitorar e otimizar o desempenho elétro-energético das usinas hidrelétricas conectadas em seus sistemas. O projeto consiste de duas etapas básicas:
Implementação de uma estrutura de aquisição de informações remotas e desenvolvimento de um aplicativo computacional utilizando uma ferramenta de programação baseado na filosofia SCADA (Supervisory Control and Data Aquisition) para tratamento e validação dos dados recebidos no COS; Implementação de técnicas de alocação de unidades considerando o despacho de geração distribuída e compra de energia do supridor. O artigo apresentará a estruturação do sistema computacional de operação e planejamento e a interface gráfica desenvolvida através das ferramentas Borland C++ Builder e Elipse Scada. O artigo está estruturado da seguinte forma: na seção 2 será apresentada a estrutura e o relacionamento entre as funções de supervisão, armazenamento de dados e despacho das usinas. As características principais das funções existentes na ferramenta, bem como suas interfaces gráficas, serão apresentadas na Seção 3 para o sistema supervisório, na Seção 4 para o Banco de Dados e na Seção 5 para o Despacho de Geração das GD. Na Seção 6 serão feitas as considerações finais.
2.
A Ferramenta Computacional
A ferramenta computacional desenvolvida tem como principal objetivo, otimizar a operação de um sistema de distribuição com presença de GD. Para isto, a ferramenta integra três aplicativos com funções distintas, as quais são apresentadas a seguir: aquisição e apresentação dos dados para o usuário, manipulação dos dados históricos e planejamento do despacho energético das unidades geradoras conectadas ao sistema de distribuição. O aplicativo de aquisição e apresentação dos dados para o usuário foi desenvolvido através da ferramenta de programação Elipse SCADA. Esta ferramenta foi escolhida por se tratar de um software amplamente utilizado nas indústrias brasileiras, de fácil programação e aberto para a integração de diferentes dispositivos. Este aplicativo é responsável por coletar e tratar dados remotos de campo como: demanda e energia junto ao sistema supridor, potência ativa (geração) em cada GD, níveis das barragens das usinas hidrelétricas e o consumo de energia de consumidores de grande porte com capacidade de geração própria. As funções de supervisão são todas centralizadas em uma estação computacional
localizada no Centro de Operação de Distribuição (COD) da empresa, possibilitando ao operador, analisar o comportamento do sistema antes de tomar qualquer decisão. Para o histórico das variáveis supervisionadas foi desenvolvido um banco de dados Oracle. Junto com esse banco foram desenvolvidos dois aplicativos: um responsável pela interface entre o sistema SCADA e o banco de dados, e outro responsável por elaborar consultas gráficas ao banco. O aplicativo de despacho utiliza dados como volume inicial dos reservatórios de pequenas centrais hidrelétricas (PCHs), afluência dos rios que abastecem os reservatórios, potência nominal e tipo de gerador que está sendo utilizado. A partir destes dados, o algoritmo de despacho elabora o planejamento diário de operação dessas usinas. A figura 1 apresenta um diagrama, o qual facilita o entendimento do fluxo de dados na ferramenta desenvolvida. Aplicativo de despacho das Usinas
Consulta Gráfica
.DAT para Oracle
Banco de Dados
SCADA
Arquivos *.DAT
Antena
Outros Aplicativos UTR
Usina Hidrelétrica
A figura 2 apresenta a tela de login desenvolvida para a aplicação na HIDROPAN.
Figura 2 – Tela de abertura do aplicativo de supervisão [Santos, 2003].
Na Figura 3 é apresentada a tela central de monitoração, a qual dá acesso a todos os pontos onde existe coleta de dados. Cada ponto possui um ícone de acesso que leva a uma tela de análise específica dos dados coletados naquele ponto. Caso alguma variável de monitoração ultrapasse o valor estabelecido como crítico, este ícone começa a piscar em vermelho e logo em seguida um alarme sonoro é acionado. Isto possibilita ao operador do sistema verificar quais os pontos possuem alguma não conformidade.
UTR
Subestação
Figura 1 – Diagrama de fluxo de dados.
Na figura 1 é possível verificar que as informações existentes nas subestações e nas GDs são adquiridas pelo sistema SCADA, gravadas em um arquivo temporário .dat, convertidas e armazenadas no banco de dados Oracle e consultadas pelos aplicativos existentes na rede. A seguir, nas seções 3, 4 e 5, serão descritas de forma detalhada, cada uma das funções dessa ferramenta computacional. 3.
Figura 3 – Tela de monitoração central [Santos, 2003].
A figura 4 apresenta a tela de monitoração desenvolvida para subestação supridora.
Sistema Supervisório
O sistema supervisório foi desenvolvido para executar as seguintes funções: comunicação com equipamentos de campo, tratamento e apresentação das informações coletadas, ajuste de parâmetros nos equipamentos de campo e geração de arquivo temporário com extensão .dat. O aplicativo foi desenvolvido para que a navegação seja de forma intuitiva, possibilitando ao operador uma visualização geral do sistema, e quando necessário, acessar individualmente cada ponto de coleta.
Figura 4 – Tela de monitoração da subestação supridora [Santos, 2003].
Na tela apresentada na Figura 4, são apresentados gráficos, displays e setpoints que possibilitam ao operador do sistema visualizar a situação deste determinado ponto. No caso desse ponto de supervisão, é possível monitorar a demanda reativa e ativa, energia consumida, intervalo de reposição de demanda, fator de potência e estado dos equipamentos envolvidos na aquisição dos dados. Pode-se verificar os alarmes e configuração dos equipamentos de aquisição. Outra característica do supervisório é a geração de páginas em HTML das telas de monitoração do mesmo. Isto possibilita que qualquer computador que possua um browser padrão instalado e esteja conectado a rede de computadores da empresa tenha acesso as telas de monitoração do sistema. Estas páginas também podem ser disponibilizadas na Internet, bastando hospedá-las em um servidor apropriado e dar acesso de segurança. 4.
O Objetivo do Banco de Dados
Construir uma base de dados contendo informações de: curva de carga do sistema, geração de cada GD, nível das barragens em cada PCH e demanda junto ao sistema supridor, é um requisito fundamental para que as empresas possam planejar a operação e a expansão de seus sistemas de distribuição. Com estas informações, a empresa pode: elaborar estudos que possibilitem determinar contratos com valores mais adequados de demanda e energia, planejar o despacho de cada GD, prever a curva de carga do sistema e analisar o comportamento dos rios em várias épocas do ano. Para este projeto, foi desenvolvido uma base de dados Oracle® responsável pelo armazenamento do comportamento de todas as informações coletadas pelo sistema SCADA. Uma característica do banco de dados Oracle, é o suporte à linguagem SQL (Structured Query Languagem), a qual constituí uma forma padrão para se elaborar armazenamento e a consulta a um banco de dados. Esta característica possibilita que os dados coletados pelo sistema supervisório sejam acessados por outras aplicações que apresentem suporte a esta tecnologia. 4.1 DAT To Oracle Writer (DTO Writer) Apesar do Elipse SCADA possibilitar a conexão com bancos de dados via ODBC (Open Database Connectivity), o mesmo não apresenta suporte para se trabalhar com banco de dados relacional, o que inviabilizou o uso desta
ferramenta para a gravação direta dos dados ao banco Oracle. Diante desta dificuldade, decidiu-se que o Elipse SCADA ficaria responsável pela gravação dos dados em um arquivo com extensão .dat e o GSEE desenvolveria um aplicativo tradutor, responsável por interpretar os dados armazenados no arquivo .dat e gravá-los no banco de dados Oracle criado. Este aplicativo tradutor foi chamado de DAT To Oracle Writer (DTO Writer) e o mesmo foi todo desenvolvido através da ferramenta de programação C++ Builder e componentes ODAC (Oracle Data Access Components). 4.2 Consulta Gráfica ao Banco de Dados Após ter desenvolvido o DTO Writer, ainda faltava desenvolver uma ferramenta para consultar os dados armazenados no banco. Para isto, foi desenvolvido um aplicativo chamado de OGV (Oracle Graphic View), o qual é responsável pela consulta e apresentação dos dados através de gráficos. Com esta ferramenta, o usuário pode consultar todas as variáveis armazenadas no banco. Este aplicativo foi desenvolvido usando C++ Builder e componentes ODAC. Através dos gráficos gerados por este aplicativo, o operador pode consultar o histórico do comportamento de variáveis como curva de carga do sistema e potencial hídrico de cada GD. O aplicativo possibilita também plotar duas curvas de cargas do sistema referentes a dois dias distintos da semana. Isto possibilita analisar a tendência do comportamento do sistema, possibilitando prever a curva de carga e o horário de máxima demanda para os próximos dias. 5.
Despacho de Geração Descentralizada
Para determinar a melhor opção de operação das GDs, o problema foi modelado como uma Coordenação Hidrotérmica [Wood, 1996]. A determinação dos níveis de geração das usinas é um problema de otimização, e sua solução é feita através da procura do seu ponto ótimo que, neste caso, é a melhor forma de operação de GDs conectada no sistema de distribuição. Para a procura do ponto ótimo foi implementado um algoritmo computacional [Spier, 2003] que utiliza o Método de Programação Dinâmica (PD) [Bellman, 1957] para busca da solução ótima de coordenação das usinas. O objetivo desse algoritmo é encontrar a solução que irá minimizar a compra de energia junto ao sistema supridor e o risco por
ultrapassagem de demanda contratada, conforme estabelecido pela Resolução n°356 de 2003 da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), impostas às pequenas empresas de distribuição de energia elétrica, que possuem um mercado inferior a 300GWh/ano. Esse algoritmo tem outros objetivos, entre os quais pode se citar: maximização do uso da água e a decisão de utilização de geradores movidos com recursos energéticos de menor custo para as empresas. O modelo do problema de coordenação hidrotérmico do sistema de distribuição utilizado pelo algoritmo é dado pelas equações de 1 à 7: min T (1) t =1tarSS (P1,t + 0,9PPIt )Dt + tarDCDC+ tarDUDU s.a. H N (2) PH ,h,t + Pi ,t = PR,t ∀t
∑
∑
h =1
∑
i =1
a H q H2 ,t
Pmin,i ≤ Pi ,t ≤ Pmax,i
∀ h ∀ t (3) ∀ i ∀ t (4)
PH min,h ≤ PH ,h,t ≤ PH max,h
∀h
∀t
(5)
Vmin,r ≤ Vr ,t ≤ Vmax,r
∀r
∀t
(6)
PH ,h ,t =
+ b H q H ,t + c H
Vr ,t = Vr ,t −1 + (a r ,t − q r ,t − s r ,t )Dt ∀ r ∀ t
(7)
A função objetivo deste problema, Equação (1), visa minimizar os custos de produção proveniente do sistema supridor e custo de compra da energia excedente do autoprodutor de energia elétrica. As principais restrições desse problema são: 1 – Balanço de potência gerada versus demanda de energia (ou atendimento da carga): essa restrição determina a produção de energia elétrica por parte das usinas termelétricas e hidrelétricas em função da demanda requisitada pelo sistema, a qual é apresentada pela Equação (2). Nessa expressão não são consideradas as perdas elétricas no sistema de energia. 2 – Equação de produção das usinas hidrelétricas: representada pela Equação 3, quantifica a produção de energia elétrica pelos geradores hidrelétricos em função da vazão. 3 – Limites de Geração das Usinas do Sistema: os limites para os geradores são apresentados pela Equação (4) e para os geradores termelétricos e para os hidrelétricos pela Equação (5). 4 – Limites dos Reservatórios das Usinas: é apresentada pela Equação (6). Como a geração de energia elétrica por parte das usinas hidrelétricas está relacionada com a existência de água em seu reservatório, torna-se necessário nesse problema determinar um valor mínimo de volume de água do reservatório, o qual determinará se a usina tem
capacidade de gerar eletricidade para suprir as necessidades do sistema. Um valor de limite máximo também deve ser imposto, a fim de que a energia elétrica em forma de energia cinética não seja desperdiçada pelo vertimento de água. 5 – Equação de continuidade hidráulica: mostra a relação entre os intervalos do período de planejamento com os volumes dos reservatórios das usinas. A Equação 7 mostra que o valor de água armazenada no reservatório em um intervalo “t” do planejamento é função da afluência do rio, volume turbinado de água e o volume de água vertido, e de um valor de volume de água estocado no reservatório no intervalo “t-1”. Como as GDs não participam do planejamento energético centralizado, essas são despachadas a partir da sensibilidade do operador da usina, sem a preocupação da coordenação entre as mesmas. Com o sistema computacional desenvolvido, as empresas de distribuição poderão realizar um planejamento descentralizado com as GDs que estão conectadas em sua rede. Esse planejamento descentralizado determinará a melhor forma de operação desses geradores para o melhor atendimento local das cargas nos sistemas de distribuição. Na Seção 5.1 é apresentado a interface gráfica da função de despacho de GD.
5.1 Interface Gráfica A interface gráfica foi desenvolvida para a plataforma Windows, através do software Borland C++ Builder 5. A finalidade da interface é tornar fácil e intuitiva o manuseio do aplicativo de despacho de geração pelos operadores da empresa. Como valores iniciais do aplicativo temos os valores de tarifa de energia e demanda, que são necessários para determinar a compra diária de energia do supridor e dos produtores independentes, além das cotas atuais dos reservatórios das usinas e afluências dos rios, os quais determinarão a capacidade de geração das usinas hidrelétricas e as cotas ao final do período de planejamento determinado pelo algoritmo de despacho apresentado na Seção 5. A Figura 5 apresenta a tela principal do aplicativo com os gráficos gerados com os resultados calculados pelo algoritmo de despacho energético.
deverão ser desenvolvidas em função das características particulares de cada sistema de distribuição. Agradecimentos
Figura 5 – Tela de Visualização Gráfica do Aplicativo.
Além da visualização gráfica dos resultados o aplicativo fornece os resultados na forma de tabelas e um relatório completo de despacho de geração fornecendo diariamente aos operadores das usinas uma diretriz de operação adequada. 6.
Considerações Finais
Este artigo apresentou uma nova ferramenta de operação e planejamento para sistemas de distribuição, a qual integra funções de supervisão de pontos do sistema de distribuição, banco de dados e despacho de GD. O objetivo principal desse artigo foi mostrar a estrutura de integração dessas funções e a interface gráfica desenvolvida para facilitar o manuseio desses aplicativos pelo seu usuário. A partir da apresentação desse ferramenta nesse artigo, as seguintes considerações podem ser relatadas: Uma nova ferramenta para operação e planejamento de sistemas de distribuição foi desenvolvida, a qual irá auxiliar o operador do sistema a tomar decisões operativas, para uma melhor forma de operação do sistema; Necessidade de um maior conhecimento do sistema de distribuição nessa nova estrutura e regulamentação de Setor Elétrico Brasileiro, somada ao aumento do número de conexões de geradores nesse tipo de sistema (GD) torna interessante a utilização dessa ferramenta pelas empresas de distribuição; Através dessa ferramenta, principalmente no que diz respeito as funções de armazenamento de dados (banco de dados) e ao aplicativo de despacho de GD, os responsáveis pelo planejamento e expansão do sistema de distribuição poderão desenvolver um cronograma de atividades; A utilização das ferramentas Borland C++ Builder5 e Elipse SCADA, demostrou-se vantajosa, principalmente no que diz respeito ao desenvolvimento de telas para facilitar sua utilização do aplicativo, uma vez que essas
Os autores do artigo agradecem as empresas HIDROPAN e ELETROCAR pelo suporte financeiro para execução desse Projeto de P&D, também aos engenheiros Eduardo Knorr da HIDROPAN e Cláudio Joel de Quadros da ELETROCAR por terem disponibilizado os dados das empresas para desenvolver-se o artigo. 7.
Referências Bibliográficas
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