Aplicações de SMA em
Smart Grids
Fausto Augusto de Souza
Smart Grids
Conceito de smart grid, ou “redes elétricas inteligentes”, este conceito é muito amplo, p
reuni aplicações nas mais diversas áreas do setor elétrico, como :
-
Eficiência energética;
Integração de geração distribuída;
Controle de demanda;
Medição eletrônica;
Automação
No segmento de automação se encontram os principais desafios e as oportunidades de
implantação deste novo conceito dentro do sistema elétrico
Smart Grids
O que é, ou o que consiste a rede elétrica?
Smart Grids
O conceito de smart grid incorpora as tecnologias de monitoramento, informática e
telecomunicações para prover o melhor desempenho da rede, identificando mais
rapidamente suas falhas e capacitando a rede de distribuição a recompor mais
rapidamente antes que os eventos afetem o desempenho do sistema de distribuição.
Esta capacidade do sistema se recompor é conhecido como self healing ou
“autorecuperação”.
Aplicações de SMA em Smart Grids
Entre estas, destacam-se (BROWN, 2008; WEI; YU-HUI; JIE-LIN, 2009):
•
Auto-recuperação do sistema;
•
Alta qualidade da energia entregue;
•
Resistência a ataques cibernéticos;
•
Possibilidade de utilização em larga escala de geração distribuída;
•
Acomodação de equipamentos para estoque de energia;
•
Controle e acompanhamento pormenorizado do consumo por parte do usuário;
•
Maior acompanhamento da demanda dos usuários pelas empresas de distribuição;
•
Reconfiguração do sistema de distribuição a partir de medições observadas “on-line”;
•
Minimização dos custos de operação e manutenção.
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart grid estão dividido em camadas:
Aplicações de SMA em Smart Grids
Aplicações de SMA em Smart Grids
Segundo o autor (Saraiva, Filipe de Oliveira - 2012) o contexto de smart grids existe vários
trabalhos que utilizam sistemas mulitiagentes para tentar resolver problemas da área de
sistema elétrico de potência, em especial problemas de auto-recuparação (self-healing) da
rede de distribuição.
O benefício de se utilizar um sistema baseado em multiagentes para resolver o problema
de sef healing é a flexibilidade e capacidade de expandir o sistema, pois este método
considera um sistema de agentes flexíveis que responde de forma correta a situações
dinâmicas e podendo ser expandido facilmente acrescentando agentes. A tecnologia
baseado em multiagentes se encontra inserida no contexto de inteligência artificial, mais
precisamente no contexto de inteligência artificial distribuída (IAD).
Aplicações de SMA em Smart Grids
Segundo SARAIVA (2012) um sistema de inteligência artificial distribuído possui características
similares às características de um sistema de smart grids, devido a diversas funcionalidades aplicadas
exigidas pelo sistema para atingir um único objetivo, podendo ser a auto recuperação do sistema, a
redução de perdas elétricas e entre outros.
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart Grids e Sistemas Multiagentes
(Sob a ótica do problema de self-healing)
Autor (Saraiva, Filipe de Oliveira - 2012)
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart Grids e Sistemas Multiagentes
(Sob a ótica do problema de self-healing com o objetivo do siistema de Multi Agente
localizar e isolar falhas, em seguida erepor as cargas fora de serviço)
Modelagem do Sistema Multiagente
No sistema há 4 tipos de agentes:
• Os feederAgents, responsáveis por monitorarem os alimentadores do
sistema;
• Os switcherAgents, que verificam as chaves do sistema e seus estados;
• Os loaderAgents, responsáveis por verificar as demandas das cargas do
sistema e também por realizarem alguns cálculos;
• DemandChanged, agente que serve apenas par enviar mensagens aos
loaderAgents que terão sua demanda alterada no decorrer da simulação
computacional, conferindo uma característica dinâmica ao sistema
Autor (Saraiva, Filipe de Oliveira - 2012)
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart Grids e Sistemas Multiagentes
(Sob a ótica do problema de self-healing)
Estrutura da implementação :
(Saraiva, Filipe de Oliveira - 2012)
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart Grids e Sistemas Multiagentes
(Sob a ótica do problema de self-healing)
Estrutura da implementação :
(Saraiva, Filipe de Oliveira - 2012)
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart Grids e Sistemas Multiagentes
(Sob a ótica do problema de self-healing)
Estes agentes exibem duas características fundamentais: serem capazes de agir de forma
autônoma tomando decisões levando à satisfação dos seus objetivos, serem capazes de
interagir entre si utilizando protocolos dedicados de interação social inspirados nos
humanos e incluindo as seguintes características: coordenação, cooperação, competição
e negociação (ZIDAN; EL-SAADANY, 2012).
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart Grids e Sistemas Multiagentes
(Sob a ótica do problema de self-healing)
Um trabalho semelhante foi proposto por RAVN (2008), onde apresenta uma solução de
auto-recuperação de rede de distribuição utilizando os sistemas de multiagentes (MAS).
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart Grids e Sistemas Multiagentes
(Sob a ótica do problema de self-healing)
Estrutura de comunicação do agentes
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart Grids e Sistemas Multiagentes
(Sob a ótica do problema de self-healing)
Os autores ZIDAN & EL-SAADANY (2012) também utilizam os sistemas de multiagentes
para reestabelecer o sistema, porém eles propõem em seu artigo algumas formulações
que fazem a modelagem das restrições para reestabelecer o circuito após um defeito. As
restrições funções objetivos são as seguintes:
1 - Formulação do problema de reconfiguração, foi utilizando a maximização dos valores
de carga considerando cargas prioritárias:
2 - A Minimização do número de operações de chaveamentos, reduzindo tempo de
restauração e consequentemente o custo operacional:
3- Minimização das perdas durante o período de restauração:
Já as restrições dependem dos limites de tensão das barras, corrente dos alimentadores
e sua configuração original:
1- A estrutura de rede radial deve ser mantida;
2- As tensões em todas as barras devem ser mantidas dentro dos padrões;
3- Todas as correntes dos ramais devem ser mantidas dentro dos seus limites;
Aplicações de SMA em Smart Grids
Smart Grids e Sistemas Multiagentes
(Sob a ótica do problema de self-healing)
Estrutura de comunicação entre os agentes
• Questões práticas relacionadas ao problema de restauração
de serviço:
1. A estrutura da proposta MAS:
Uma estrutura de controle cooperativo MAS é proposto para a
implementação de self healing.
A estrutura de controle proposta tem duas camadas: zona e alimentador.
A função dos agentes de zona na primeira camada é monitorar, fazer
cálculos simples e implementação de ações de controle. Os agentes de
alimentação na segunda camada são designados para negociação.
Além de um sistema inteligente de controle, também é proposto um
sistema de comunicação two-way entre
PROPOSTA DE ESTRUTURA DE CONTROLE COM MAS
ZIDAN & EL-SAADANY (2012)
Proposta de mecanismo de operação e coordenação
entre controles de agentes
Esta proposta é dividida em dois estágios, sendo eles :
(ZIDAN & EL-SAADANY (2012))
1. Algoritmo de detecção localização e isolação da falta (estágio 1):
– Agente Iniciador Alimentador:
• Antes de começar o processo de restauração, localiza o alimentador e a zona que está
fora de serviço;
– Agente alimentador de resposta (nível 1):
•
Nível 1 ou alimentadores-vizinho backup imediato do iniciador;
– Agente alimentador subcontratado (nível 2):
• Nível 2 ou alimentadores-vizinho imediato de backup dos alimentadores respondedoras
Fazendo desta forma faz com que todos eles tenham capacidade de ajudar na
restauração do sistema sem violar as restrições operacionais.
A figura abaixo mostra o objetivo e a comunicação two-way de cada agente de
controle:
ZIDAN & EL-SAADANY (2012)
IV- Proposta de mecanismo de operação e coordenação
entre controles de agentes
2. Algoritmo de serviço de restauração (estágio 2):
O sistema, afim de resolver os problemas e restauração de sistemas, é
baseado em algoritmos de inteligência artificial
– Iniciador do agente de controle do mecanismo de
operação
Depois que a falta é isolada as zona a jusante são isoladas;
Consiste em duas entradas para tomada de decisão, são elas:
• Demanda da carga;
• Prioridade de zona fora de serviço;
• outras
Fluxograma global de Self Healing da proposta de agentes de controle
Proposta de mecanismo de operação e coordenação
entre controles de agentes
2. Algoritmo de serviço de restauração (estágio 2):
O sistema, afim de resolver os problemas e restauração de sistemas, é
baseado em algoritmos de inteligência artificial
– Nível 1 alimentador backup mecanismo de operação
1. O agente recebe uma mensagem de resposta a partir da PCP iniciador, ele
começa a construir a sua proposta (ARC - available remaining capacity);
2. Envia mensagens de consulta a seus agentes de zona apropriada sobre as
suas capacidades de reserva e os valores de tensão da barra;
3. Cada zona de respostas do agente, envia uma mensagem para informar que
inclui a capacidade de reserva dos seus ramos e / ou a magnitude da tensão
sua barra;
– Nível 2 alimentador backup mecanismo de operação
Fluxograma da proposta de controle de agentes (Iniciador)
Fluxograma da proposta de controle de agentes (responde)
V- Questões Práticas relacionadas com a
Implementação do algoritmo de Self-Healing
1.
Implementação de comunicação two-way
A comunicação two-way é a chave para implementação do conceito de smart grid.
Pode ser suados vário tipos de comunicação como (fibra ótica, wireless e linha de
arame);
A comunicação PLC – Power Line Comunication também é uma boa opção, já que o
custo é semelhante ao sem fio. O grande desafio é a confiabilidade do sistema.
2. Comunicação de emissão falha do link
Sistema muito bom para troca de informações em sistemas MAS com função de Self
Healing.
Se tempo de comunicação entre os agentes exceder o tempo o agente receptor
muda seu algoritmo para tentar resolver o problema.
A proposta deste algoritmo é limitada a dois níveis, o primeiro é a comunicação
entre os agentes de zona e de alimentador e o segundo é entre os agentes
vizinhos alimentadores.
V- Estudo de Caso
A proposta baseada em MAS foi testada em duas subestação, 4 alimentadores e 70 nós;
Four-feeder test system with zone numbers.
V- Estudo de Caso
Para os testes foram levados em consideração os seguintes ponto:
•
•
•
Reabilitar unidades de Geração Distribuída;
Padrões de horários para cargas residenciais, comerciais e industriais;
Políticas de número de operações permitidas e precisão de unidades
geradoras;
1. Estudo da Simulação sem geração distribuída
Conforme mostra na figura anterior então temos, o alimentador F1 e F2 são
residenciais, F3 é uma alimentador industrial e F4 alimentador comercial.
Ocorre uma falta no alimentador F4 em Z1. Para os ensaios foram considerados
em dois períodos, o período em que o sistema se encontra mais leve (01h:00 as
06h:00 da manhã) e no período em que o sistema se encontra mais pesado
(17h:00 as 22h:00 da noite)
V- Estudo de Caso
1.1. Caso 1: A Falha ocorreu durante o mais leve período
a) Primeiro cenário: Localização de falta e Isolamento;
b) Segundo cenário: Idêntico ao primeiro, porém utiliza a pré-falta verifica se há
violações de restrições;
c) Terceiro cenário: Com base na carga de pico a restauração da zona de
transferência é implementado;
V- Estudo de Caso
1.2. Caso 2: Falha ocorreu durante o período de maior carregamento:
Quadro abaixo mostra as chaves abertas, perdas, tensão mínima, operações de
comutação, e a perda de carga durante o plano de restauração para os três
cenários;
V- Estudo de Caso
2. Estudo da Simulação com geração distribuída
Considerando os casos 1 e 2 dos estudos anteriores, foram inseridas três fontes
geradoras L13, L27 e L40, conforme figura anterior.
A figura abaixo mostra a carga e a produção total das unidades geradoras durante
24hrs.
V- Estudo de Caso
2.1. Caso 1 e 2: