DEFINIÇÃO DE UMA BASE DE DADOS APLICADA AO
MONITORAMENTO DE SUBESTAÇÕES DE ENERGIA ELÉTRICA
Gabriela Linck de Jesus, Guilherme Fabrin Franco e Daniel Lucas Huber
Bolsistas de Iniciação Científica do Grupo de Automação Industrial e Controle – GAIC
Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul – UNIJUÍ
[email protected], [email protected], [email protected]
Paulo Sérgio Sausen e Mauricio de Campos
Pesquisadores do Grupo de Automação Industrial e Controle – GAIC
Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul – UNIJUÍ
[email protected] e [email protected]
Resumo. O presente artigo objetiva
descrever as atividades de Iniciação
Científica realizadas pelos bolsistas do
Grupo de Automação Industrial e Controle
(GAIC) no desenvolvimento de um sistema
de monitoramento de uma subestação
subterrânea de energia elétrica. Neste artigo
é abordado apenas a parte da construção de
um modelo de otimização para ser aplicado
na definição, criação e manipulação da base
de dados utilizado pelo sistema de
monitoramento da subestação de energia.
Palavras-chave: Banco de Dados, Sistema
de Monitoramento, Subestação de Energia
Elétrica.
1.
INTRODUÇÃO
O fornecimento de energia elétrica a um
determinado segmento da população reflete
diretamente na melhoria da qualidade de
vida deste segmento. Assim que é
disponibilizada a energia elétrica, a
população local imediatamente passa a
contar com inúmeros benefícios, tanto do
ponto de vista do conforto doméstico como
na melhoria das possibilidades de emprego e
desenvolvimento (MEHL, 2014).
Estima-se que as estruturas de
distribuição de energia elétrica deverão ser
providas de inteligência nos próximos anos.
Paralelamente a evolução das estruturas de
distribuição os sistemas de aquisição e
tratamento dos dados gerados por estes
sistemas passam a ter uma significativa
importância. A evolução da tecnologia da
informação possibilitou que estas bases
volumosas
de
dados
possam
ser
armazenadas
e
processadas
mais
rapidamente e com maior precisão. Em
décadas passadas, o problema residia na
capacidade física de armazenamento e
processamento, nos dias de hoje o problema
reside na correta estruturação, definição e
criação desta base de dados de forma que
seja possível não apenas armazenar de forma
correta e rápida a informação, mas
principalmente acessar esta informação de
uma forma fácil e rápida.
No projeto “Desenvolvimento e
Implantação de um Lote Pioneiro de um
Sistema de Monitoramento e Supervisão de
Unidades Transformadoras e Subestações”,
desenvolvido pelo Grupo de Automação
Industrial e Controle (GAIC) da Unijuí em
parceria com a Companhia Estadual de
Distribuição de Energia Elétrica (CEEE-D),
através do Programa de P&D ANEEL, foi
criada uma infraestrutura que provê um
sistema de monitoramento, em tempo real,
de todas as grandezas físicas de um conjunto
de 160 subestação transformadora de energia
elétrica com intervalo de amostragem de
10s. Este sistema é um exemplo de como é
usual a criação de bases de dados que, em
decorrência da quantidade de grandezas e
periodicidade
de
aquisição,
podem
facilmente atingir a cifra dos terabytes de
informações.
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Para evitar que erros comuns
atrapalhem o bom funcionamento da base de
dados o desenvolvedor de software deve
estar ciente de cada valor que o banco irá
receber, e definir o melhor tipo de dados
para que não haja desperdício de espaço em
disco nem que o processo de acesso a este
dado seja prejudicado. Deve-se pensar na
melhor forma de organizar as tabelas, para
que as pesquisas ao banco de dados sejam
realizadas com a maior rapidez e agilidade.
Neste contexto, o principal objetivo deste
artigo é propor um modelo de otimização
para ser usado na definição, criação e
manipulação da base de dados de um sistema
de monitoramento de subestações de energia
elétrica.
2.
DESCRIÇÃO DO SISTEMA
O sistema desenvolvido para automação
de subestações de energia elétrica do grupo
CEEE é um sistema completo que contempla
desde o desenvolvimento das placas de
aquisição, tratamento, transmissão e
apresentação dos dados. Neste artigo será
descrito apenas as atividades relacionadas
com o desenvolvimento da base de dados
utilizada por este sistema, bem como todas
as tecnologias e ferramentas empregadas
neste segmento do projeto.
Na Figura 1 é apresentado a estrutura do
sistema proposto que consiste em um
sistema formado por uma rede de sensores
representado, na Figura 1, pelas Placas
Aquisitoras que captura um total de 24
grandezas oriundas da subestação de energia.
Estas grandezas são centralizadas e
empacotadas em um pacote de 48 bytes que,
posteriormente, é transmitido, utilizando-se
um Terminal JAVA que possui conexão a
uma rede 3G, para um servidor de banco de
dados.
2.1 Tecnologias Empregadas no Sistema.
Nesta seção serão descritas as
tecnologias
utilizadas
para
o
desenvolvimento da base de dados proposta.
Destaca-se que todas as tecnologias e
ferramentas utilizadas no desenvolvimento
deste sistema possuem código livre o que
propiciou um rápido desenvolvimento aliado
a um baixo custo.
Figura 1. Estrutura do sistema desenvolvido.
O servidor que abrigará o gerenciador
de banco de dados utilizado pelo sistema
esta rodando sobre a plataforma Linux, com
o sistema operacional Ubuntu. Neste
servidor foi configurado o Sistema de
Gerenciamento de Banco de Dados (SGDB)
PostgreSQL.
O PostgreSQL é um SGBD relacional
cliente - servidor, criado nos anos 70 na
Universidade da Califórnia por Michael
Stonebraker (DOUGLAS; DOUGLAS,
2005). Apesar de ser um banco de dados de
código livre, este SGBD é comparável a
grandes bancos de dados comerciais. A
ferramenta
gráfica
utilizada
pelo
PostgreSQL é o pgAdmin III, que oferece
opções
de criação, manutenção e
visualização das tabelas a partir de interfaces
gráficas. A linguagem de manipulação dos
dados e tabela é o Structured Query
Language (SQL) que é uma linguagem de
pesquisa declarativa padrão para banco de
dados.
2.2 Criação do Banco de Dados
Como mencionado anteriormente, foi
utilizado a ferramenta pgAdmin III para
estabelecer uma conexão com o banco de
dados e iniciar a análise da sua estrutura.
São necessários 25 atributos para
descrever a situação da subestação que estão
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dispostos em colunas, que por sua vez, estão
dispostas em tabelas no banco de dados. A
criação do banco de dados, diferentemente
do que se imagina é uma tarefa delicada que
exige planejamento e atenção aos detalhes
para evitar, principalmente, que a base ocupe
um espaço maior que o necessário.
As pesquisas realizadas a partir da
interface gráfica do SGDB devem retornar
os resultados no menor tempo possível. Para
que isto ocorra é necessário o correto
dimensionamento das tabelas e dos tipos de
dados armazenados. Para verificar a melhor
forma de armazenamento dos dados
advindos do sistema de monitoramento,
foram criadas duas tabelas.
A primeira tabela foi construída com 25
colunas, uma para cada grandeza monitorada
da subestação, e carregada com dados reais
de um dia completo de funcionamento do
sistema para apenas uma subestação. Já a
segunda tabela foi construída com as
mesmas 25 colunas da tabela anterior, mais
uma coluna que contem o identificador da
subestação que gerou o dado, ou seja, a
segunda tabela contém 26 colunas. Da
mesma maneira que a primeira tabela a
segunda tabela foi carregada com dados de
um dia completo de monitoramento, com a
diferença que foram carregados os dados de
160 subestações. Posteriormente foram
realizadas pesquisas em ambas as tabelas
objetivando analisar o tempo de acesso a um
determinado dado em cada uma das tabelas.
Na primeira tabela, o tempo de pesquisa
foi de 29 milissegundos já na segunda tabela
o tempo, para a mesma pesquisa, levou 47
milissegundos. A partir deste teste foi
possível concluir que a melhor forma de
armazenamento dos dados é a metodologia
aplicada na primeira tabela, pois o tempo de
pesquisa é significativamente menor.
2.3 Avaliação dos Tipos de Dados
Além dos experimentos que testam a
eficiência das pesquisas ao banco de dados
com diferentes quantidades de dados, foram
testados também os tipos de dados usados
para armazenar os valores recebidos das
subestações. A análise dos tipos de dados é
um dos passos que deve ser realizado com
extremo cuidado, pois quando realizada sem
a definição clara das reais necessidades o
banco de dados pode ocupar mais espaço
que o necessário.
Para realizar este teste foram
propostos dois cenários: um com os dados
sendo armazenados sem qualquer critério de
escolha do tipo de dados necessário para o
melhor armazenamento destes, e outro feito
com a escolha criteriosa de cada tipo de
dados que melhor se adequaria a cada caso.
A primeira tabela foi criada sendo
designada aos dados referentes a corrente,
pressostato, sensor ultrassonico, temperatura
ambiente e temperatura do transformador
como “double precision” ou float(8), que
armazena até 15 dígitos após a virgula e 64
bits de tamanho de armazenamento. Os
dados referentes ao status_msi, erros_can
receberam o tipo de dados “smallint”, que
ocupa 16 bits em disco. A coluna data/hora
recebeu o tipo de dados “timestamp without
time zone”, que ocupa 64 bits e recebe até 14
dígitos. A coluna ID recebeu o tipo de dados
serial que auto incrementa os valores
recebidos. Por fim colunas como dados barra
alagamento, ventilador e bomba receberam o
tipo de dados integer, que ocupa 32 bits em
disco.
A segunda tabela, a qual foi definida
com a escolha rigorosa dos tipos de dados
sofreu modificações em diversas colunas. A
coluna ID deixou de existir, pelo fato de não
ter sido usada em nenhum momento durante
os testes com a primeira tabela, a coluna
com a chave identificadora passou a coluna
data/hora, pois os valores contidos nela não
se repetem. Tabelas como status_msi,
erros_can, e data/hora não precisaram ser
alteradas, pois já possuíam o melhor tipo de
dados. Colunas como barra_alagamento_2,
ventilador, ventilador_proteção, bomba,
bomba_proteção,
barra_alagamento_1
receberam o tipo de dados “boolean” que
assume dois valores: ou 0 ou 1 e ocupa 8 bits
em disco. Colunas como corrente,
pressostato, sensor ultrassônico, temperatura
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ambiente e do transformador receberam o
tipo de dados real que possui a precisão de 6
dígitos após a virgula e ocupa 32 bits em
disco. E por fim, a coluna dados_rele
recebeu o tipo de dados smallint.
A primeira tabela, que foi feita sem
critérios de escolha dos tipos de dados e
contém dados referentes a um dia de
aquisição de dados, tem 1.7 Megabytes de
tamanho, enquanto a segunda tabela, que foi
feita com a escolha rigorosa dos tipos de
dados, contem 928 Kilobytes, uma diferença
de 688 Kilobytes.
A partir deste dados, foram
realizados cálculo para prever o possível
tamanho da base de dados ao final de um
mês e ao final de um ano de aquisição de
dados. Como resultado destes testes foram
obtidos os seguintes resultados: Ao final de
um mês, a primeira tabela teria 47,34
Megabytes já a segunda tabela possuiria
27,1875 Megabytes. Ao final de um ano, a
primeira tabela teria 568,12 Megabytes, e a
segunda tabela 326,25 Megabytes. Ressaltase que estes dados são referentes a apenas
uma subestação, sendo que o projeto
contempla a leitura das grandezas de 160
subestações. A economia de espaço em disco
se
torna
expressiva,
atingindo
aproximadamente 60 % quando as colunas
do banco de dados são definidas de forma
coerente e otimizada, evitando que ocorra
desperdício de espaço de armazenamento,
bem como incremento no tempo de acesso
aos dados armazenados.
3.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Neste artigo foram descritas as
atividades relacionadas ao desenvolvimento
de uma metodologia para ser aplicada na
definição, criação e manipulação da base de
dados de um sistema de monitoramento de
subestações de energia elétrica.
Destaca-se que todo o desenvolvimento
deste sistema foi baseado no uso de
tecnologias e ferramentas de código livre o
que propiciou um rápido desenvolvimento
aliando a um baixo custo em relação a
aquisição das ferramentas utilizadas no
desenvolvimento. Como trabalhos futuros
pretende-se investir maior tempo na análise
dos dados armazenados e iniciar uma nova
pesquisa em relação a mineração de dados
sobre a base de dados já definida.
Agradecimentos
Os autores agradecem ao apoio financeiro
concedido pela Companhia Estadual de
Distribuição de Energia Elétrica (CEEE-D)
através do Programa de P&D ANEEL e a
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado
do Rio Grande do Sul (FAPERGS) pela
Bolsa de Iniciação Científica.
REFERÊNCIAS
MEHL, E. L. M.. Qualidade de Energia Elétrica.
Disponível
em:
http://www.eletrica.ufpr.br/mehl/downloads/qua
lidade-energia.pdf.Acessado 01/08/2014.
Secretaria de Comunicação Social da
Presidência da Republica – Pesquisa de Mídia
2014.
Disponível
em:
http://observatoriodaimprensa.com.br/download/
PesquisaBrasileiradeMidia2014.pdf Acessado
02/08/2014.
DOUGLAS, K.; DOUGLAS, S. PostgreSQL:
The comprehensive guide to building,
programming and administering PostgreSQL
databases. Segunda Edição. Indianapolis: Sams,
July, 2005. 1032 p.
COUGO, P. Modelagem Conceitual e Projeto de
Banco de Dados. Rio de Janeiro: Editora
Campus, 1997. 284 p.
HEUSER, C. A. Projeto de Banco de Dados.
Quarta Edição. Porto Alegre: Sagra Luzzatto,
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ELMARSI, R.; NAVATHE, S. B. Sistema de
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