Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto
Avaliação de Impacto da Gestão de Cargas
Térmicas na Exploração e Reforço de Redes de AT
e MT
Pedro Miguel Carvalho Pereira
FECHO
Dissertação realizada no âmbito do
Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
Major Energia
Orientador: Prof. Doutor João Abel Peças Lopes
Co-orientador: Eng.ª Fernanda Resende
Janeiro 2011
- Principais Resultados
Este documento apresenta um resumo dos principais resultados alcançados com a
realização desta dissertação.
Seguidamente é mostrado o diagrama de carga original, e os resultados alcançados
controlando os veículos eléctricos, as cargas brancas, os termoacumuladores e os arescondicionados/bombas de calor.
Figura 1 – Diagrama de carga aplicando todas as medidas de DSM.
Com a adição do controlo dos termoacumuladores conseguimos diminuir o valor de
potência que ultrapassa o limite, embora este se mantenha ainda acima do valor permitido.
Já com o controlo final dos ares-condicionados/bombas de calor conseguimos a redução de
mais dois períodos que ultrapassavam o limite, sendo que ficamos com apenas 15 períodos em
sobrecarga.
Este exemplo foi criado para demonstrar a potencialidade do DSM e os problemas que
surgem com a sua aplicação.
Como dados gerais temos que, dos iniciais 26 períodos (6h30) em que as linhas estavam
em sobrecarga, temos agora apenas 15 (3h45 na linha que liga o nós 118-119) e 14 (3h30 na
linha que liga os nós 118-93). Quanto aos problemas de tensão passamos de 12 períodos (3h)
para 0, deixando assim de existir este tipo de problema na rede. Os gráficos seguintes
demonstram o comportamento da tensão, no nó mais afectado e do trânsito de potência na
linha mais sobrecarregada.
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Figura 2 – Tensão no nó 199 com o diagrama de carga original (DCO) e com o diagrama de carga com a
aplicação do DSM (DCDSM).
Como podemos observar já não é violado o limite de 0,95p.u. do valor da tensão,
passando o mínimo para cerca de 0,96p.u. aumentando a robustez do sistema face a
fenómenos de colapso de tensão, e melhorando a qualidade de serviço.
Figura 3 – Trânsito de potência na linha 118-119 com o diagrama de carga original (DCO) e com o
diagrama de carga com a aplicação do DSM (DCDSM).
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Esta figura apresenta valores mais elevados de potência, pois para além da energia
solicitada nos barramentos acrescenta também as perdas da rede. O comportamento nesta
linha era previsível, uma vez que, suporta a energia de toda a rede.
A solicitação de potência de pico sofreu uma redução de 200kW, passando dos 5,5MW
para os 5,3MW, uma redução de 3,6%. Já a energia deslocada foi de 6,67MWh, 6,4%, sendo a
energia total do sistema de 104,54MWh. A carga responsável pela maior deslocação de
energia foi as cargas brancas, seguidas dos veículos eléctricos, termoacumuladores e arescondicionados/bombas de calor.
Calculando a flexibilidade pela seguinte fórmula:
Quanto maior for o valor, maior será a flexibilidade da carga e os efeitos do DSM, uma
vez que o ideal seria o valor do numerador valesse 0. O valor de 0,16 não é muito elevado,
mas já mostra a vantagem da utilização do programa de DSM.
As perdas da rede na hora de pico são agora de 0,25MW e 0,23Mvar, ou seja, 0,34MVA,
uma redução de 40kVA face ao diagrama de carga original, um valor ainda significativo.
No gráfico seguinte podemos observar a evolução das perdas ao longo do tempo, antes e
depois do controlo.
Figura Erro! Não existe nenhum texto com o estilo especificado no documento. - Perdas na rede com o
diagrama de carga original (DCO) e com o diagrama de carga com a aplicação do DSM (DCDSM).
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A energia desperdiçada neste dia, em perdas, no diagrama de carga original é de
5.75MWh, após a aplicação do DSM é de 5.59MWh, uma redução de 159kWh. Este valor é
significativo, sendo suficiente para alimentar cerca de 16 habitações. Multiplicando este valor
por todas as redes de MT de Portugal, e pelos 365 dias do ano o valor teria um impacto ainda
mais expressivo.
Em média, cada kWh corresponde a 230gr de dióxido de carbono libertado para a
atmosfera, a redução verificada nas perdas evita a emissão de 37kg deste gás, apenas num
dia, multiplicando por 365 dias temos 13,4 toneladas evitadas num ano. Aplicando este
programa a todo o Portugal certamente chegaríamos a valores na ordem dos milhares de
toneladas.
Com a preocupação com o aquecimento global, é uma mais-valia e uma possível ajuda
para impulsionar o projecto. Em 2010 o DSM nos Estados Unidos reduziu as emissões de CO 2
em 32 milhões de toneladas, em 2030 esperam conseguir alcançar as 115 milhões de
toneladas.
Para saber qual o impacto que esta redução tem no adiamento do investimento, realizouse um pequeno estudo sobre a evolução do crescimento da potência de pico ao longo dos
anos, e do tipo de centrais que alimentam de energia eléctrica Portugal.
Figura 5 – Evolução da potência de pico ao longo dos anos e potência instalada em Portugal.
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O valor da ponta para o ano de 2010 foi de 9390MW. Podemos observar um crescimento
da potência de ponta, as centrais hídricas conseguem injectar rapidamente na rede vários
MW de potência, mas têm mantido a sua potência ao longo dos anos, esta potência solicitada
é colmatada, uma parte pelos produtores em regime especial, mas em grande parte, pelas
centrais a gás natural. Estas são centrais caras, quer pelo combustível que utilizam, quer pela
sua manutenção, pelo que evitar a sua construção e funcionamento é uma grande valia para a
rede.
Extrapolando os dados que possuo com uma evolução exponencial no tempo, obtemos as
seguintes previsões do aumento anual da potência de pico:
Figura 6 - Evolução da potência de pico ao longo dos anos e previsão até 2020.
Em 2020 a potência de pico em Portugal deve de rondar os 11,5GW, ou seja, por ano vai
ser necessário garantir o fornecimento de mais 200MW em energia de ponta, sendo que, em
média, cresce 2.2% anualmente.
Com o resultado que obtive no simulador, mesmo com valores relativamente modestos de
adesão, consegui uma poupança no valor da potência de pico de 3.6%, o que é suficiente para
adiar o investimento em novas centrais, linhas, cabos e/ou transformadores por um pouco
mais de um ano e seis meses. Para ilustrar melhor esta situação criei a figura seguinte.
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Figura 7 – Adiamento de investimento utilizando o DSM.
Como situação hipotética, temos 2 transformadores em paralelo com um limite de
potência de 9,5MW. Se nada for feito, e com as previsões de crescimento o seu limite irá ser
atingido a meio do ano 2014, sendo necessária a instalação de um novo transformador. Tal
pode não ser possível, por simplesmente já não existir espaço suficiente na subestação para
tal. Com a aplicação das medidas de DSM, conseguimos baixar a carga de pico em 3,6%,
(como foi dito anteriormente) se essa redução se mantiver constante ao longo dos anos, a
potência de 9,5MW apenas será atingida no inicio do ano 2016, como pode ser observado a
vermelho na figura. Como as medidas de DSM possuem uma tendência para ir melhorando ao
longo do tempo (supôs-se um melhoramento de 0,3% ao ano), temos um comportamento
como o da linha a roxo, em que se consegue um ainda maior adiamento do investimento, de
cerca de dois anos e meio. Com este simples exemplo é possível ver os grandes efeitos que
pequenas medidas de DSM podem possuir numa rede de distribuição, adiando o investimento
de milhões de euros.
- Perspectivas de Desenvolvimento
Apesar do simular criado fornecer já uma ideia do comportamento do controlo da carga,
muito poderia ainda ser feito para desenvolver e tornar mais realista a simulação efectuada,
nomeadamente:
Realizar um inquérito sobre o comportamento de utilização dos diferentes
equipamentos que serão controlados, de modo a obter um controlo mais realista;
Utilização de diagramas de carga com comportamentos diferentes em cada
barramento;
Anexar a cada linha, os barramentos que a afectam, para que assim fosse possível
actuar só nos barramentos que criam a condição de sobrecarga da linha;
Criar mais períodos de controlo, em vez de períodos de 15 minutos, criar um
diagrama de carga com valores minuto a minuto, de modo a simular efeitos de
perca de simultaneidade;
Introdução de produção dispersa e possibilidade de armazenamento de energia
nos veículos eléctricos, aumentando assim a complexidade de analise da rede;
Simular o comportamento dos consumidores face a uma tarifa dinâmica, com
variações de preço horário;
Utilização de programação avançada, como programação evolucionária, de modo
a optimizar os custos de exploração da rede, incluindo compensações ao cliente
pela participação no DSM;
Estudo mais aprofundado dos custos evitados com o controlo da carga, de modo a
desenvolver-se um tarifário mais adequado ao mercado Português.
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