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Metodologia para Restabelecimento de Energia
Elétrica a partir de Chaves Telecomandadas
D. P. Bernardon1, M. Sperandio1, V. J. Garcia1, P. A. S. Silva1, E. F. B. Daza2, L. Comassetto2
1. UNIPAMPA, 2. AES Sul Distribuidora Gaúcha Energia SA
Resumo - A continuidade no fornecimento de energia elétrica
para os consumidores é um objetivo permanente das
concessionárias, perseguido com o desenvolvimento de soluções
tecnológicas para melhorar o desempenho da recomposição das
redes afetadas pela descontinuidade. O propósito maior é
minimizar o impacto no número de consumidores afetados, bem
como no tempo necessário para correção do defeito e
restabelecimento do fornecimento. Uma das alternativas adotadas
é o emprego de chaves telecomandadas, que propiciam realizar
transferências de cargas em tempo real, resultando no
restabelecimento de energia mais ágil. Assim, a proposta deste
trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para
restabelecimento de energia elétrica a partir do uso de chaves
telecomandadas, considerando a validação da viabilidade técnica
das manobras em tempo real por meio de simulações
computacionais. Estudos de casos na área de concessão da AES
Sul, distribuidora gaúcha de energia, serão apresentados.
Palavras-chaves - Análise multicriterial, chaves telecomandadas,
fluxo de potência, redes de distribuição, restabelecimento de
energia elétrica.
I. INTRODUÇÃO
As concessionárias de energia elétrica têm continuamente
empregado esforços no sentido de melhorar a continuidade da
energia elétrica fornecida aos seus consumidores. Isso
representa não apenas conforto e satisfação para os
consumidores, mas também necessidade cada vez maior para
as atividades comerciais e industriais, uma vez que as
interrupções comprometem sua produção. Por outro lado, estas
são inevitáveis para a execução de obras de expansão do
sistema, para manutenções preventivas e corretivas em
D. P. Bernardon, Universidade Federal do Pampa, Av. Tiarajú, 810
Alegrete/RS, 97546-550, Brasil (e-mail: [email protected]).
V. J. Garcia, Universidade Federal do Pampa, Av. Tiarajú, 810
Alegrete/RS, 97546-550, Brasil (e-mail: [email protected]).
M. Sperandio, Universidade Federal do Pampa, Av. Tiarajú, 810
Alegrete/RS, 97546-550, Brasil (e-mail: [email protected]).
P. A. S. Silva, Universidade Federal do Pampa, Av. Tiarajú, 810
Alegrete/RS, 97546-550, Brasil (e-mail: [email protected]).
E. F. B. Daza, AES Sul - Distribuidora Gaúcha de Energia S/A, Rua
Presidente Roosevelt, 68, São Leopoldo/RS, 93010-060, Brasil (e-mail:
[email protected]).
L. Comassetto, AES Sul - Distribuidora Gaúcha de Energia S/A, Rua
Presidente Roosevelt, 68, São Leopoldo/RS, 93010-060, Brasil (e-mail:
[email protected]).
componentes da rede ou, ainda, pela atuação de dispositivos
de proteção em decorrência de defeitos [1].
Nos casos de contingência, deseja-se que a solução seja
identificada rapidamente, restringindo ao mínimo a área
desenergizada. De uma maneira geral, quando ocorrer um
defeito em um ponto qualquer da rede, as seguintes ações
devem ser tomadas: identificar o local onde o defeito ocorreu;
isolar a menor parte possível do sistema através da abertura de
chaves; manobrar as chaves para restabelecer o suprimento
para os consumidores a jusante do bloco isolado; corrigir o
problema; realizar novas manobras de chaves para retornar ao
estado normal das redes.
Uma solução cada vez mais empregada pelas
concessionárias de energia, para obter tempos de
restabelecimento de energia elétrica adequados e cumprir
metas de desempenho, é o uso de sistemas de automação nas
redes de distribuição, por exemplo, chaves telecomandadas.
Tais equipamentos têm se mostrado economicamente viáveis,
devido ao surgimento de um grande número de fornecedores
de equipamentos para automação e de novas tecnologias de
comunicação [2].
O emprego de uma metodologia eficiente para operação
destes equipamentos é de suma importância para as
concessionárias, com intuito de garantir a viabilidade técnica
das manobras, reduzindo o tempo de restauração da energia.
Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma
metodologia para restabelecimento de energia elétrica a partir
do uso de chaves telecomandadas, considerando a validação
da viabilidade técnica das transferências de cargas em tempo
real por meio de simulações computacionais. A proposta é
definir a melhor opção para as transferências de cargas usando
as chaves telecomandadas, após contingências, a partir de
métodos de tomada de decisão multicriterial. Para isto, este
trabalho utiliza o método de Bellman-Zadeh [3], que usa
algoritmo fuzzy, se mostrando eficiente para a solução de
questões envolvendo múltiplos critérios. Outra vantagem deste
método é que a solução encontrada sempre pertence à área de
comprometimento de Pareto [4].
Como resultado, é definida rapidamente a melhor
configuração após contingência, atendendo as funções objetivo
definidas, sem violar as restrições estabelecidas. Assim, os
operadores podem realizar as transferências de carga, a partir
das chaves telecomandadas, com agilidade e segurança, visto
que é precedido de simulações computacionais que indicam as
chaves a serem manobradas e asseguram a viabilidade técnica
das transferências das cargas.
Para análise da metodologia, a ferramenta é aplicada em uma
região piloto da AES Sul Distribuidora Gaúcha de Energia SA.
2
A redução de deslocamento de equipes e a melhoria nos
indicadores de índices de continuidade [5] caracterizam os
maiores benefícios para a empresa, ocasionando um
diferencial de mercado e, conseqüentemente, ganhos
econômicos e de produtividade. Adicionalmente, também são
apresentados os algoritmos para representação das redes de
distribuição e cálculo do fluxo de potência, visto que são
essenciais para análise das transferências de cargas.
II. REPRESENTAÇÃO DA TOPOLOGIA ELÉTRICA DAS
REDES DE DISTRIBUIÇÃO RADIAIS
Uma abordagem usual para representação da topologia
elétrica das redes de distribuição é através de matrizes, onde
todas as conexões dos elementos são interpretadas, de modo
que se consiga reproduzir o mais fiel possível à configuração
elétrica real da rede em estudo. Entretanto, para sistemas de
distribuição reais, as matrizes têm uma dimensão muito
grande, onde a maioria dos elementos é igual a zero,
ocasionando um tempo de processamento desnecessário. Por
esta razão, desenvolveu-se um método alternativo [6], que
considera apenas as informações sobre as ligações que existem
de fato, sem o uso de matrizes. Este método permite o cálculo
do fluxo de potência e a execução dos algoritmos de
otimização de forma mais rápida e simples.
Para isto, é preciso definir dois conjuntos, um contendo as
informações dos nós e outro dos ramos. Como cada ramo é
representado por dois nós, um inicial e um final, é necessário
que o nó inicial seja o mais próximo da fonte, isto é, da
subestação.
Esta metodologia permite identificar as dependências entre
as redes, equipamentos e cargas, verificando se a configuração
está correta e completa. Para representar as conexões entre
eles, são atribuídas duas características aos elementos:
ϕ - identificação do ramo;
β - informação do ramo que alimenta o ramo considerado.
O parâmetro ϕ é usado apenas para identificar a ordem dos
ramos da rede dentro do conjunto de ramos. Optou-se pela
ordem numérica crescente. O parâmetro β assume o valor do
parâmetro ϕ do ramo que está a montante do ramo
considerado. A representação dos parâmetros ϕ e β é
ilustrada na Fig. 1.
0
ϕ=1
ϕ=2
β =1
2
ϕ=6
β =3
1
ϕ=8
β =1
ϕ=3
β =2 3
ϕ=4
β =3
4
ϕ=5
β =4
7
6
8
9
ϕ=7
β =6
ϕ=9
β =8
Fig. 1: Representação dos parâmetros
5
ϕe β
.
Com esta metodologia, é possível obter o caminho elétrico
do sistema radial da Fig. 1, conforme apresentado na Tab. 1.
TABELA 1
PARÂMETROS
Nó
Inicial
0
1
2
3
4
3
6
1
8
Nó
Final
1
2
3
4
5
6
7
8
9
ϕE β
PARA A REDE DA FIG. 1
Característica ϕ
Característica β
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
2
3
4
3
6
1
8
A seguir, são descritos os algoritmos de cálculo do fluxo de
potência e de restabelecimento de energia elétrica nas seções
III e IV, que levam em consideração esta representação.
III. ALGORITMO DE FLUXO DE POTÊNCIA
Implementou-se para o cálculo do fluxo de potência em
redes de distribuição radiais, o algoritmo de somatório de
correntes [7]. Como as cargas elétricas são definidas com um
comportamento constante em função da tensão aplicada, isso
resulta numa solução não trivial para o cálculo do fluxo de
potência, uma vez que a corrente absorvida pelas cargas
depende da tensão e esse valor não é conhecido. Dessa
maneira, a solução é encontrada somente de forma iterativa,
utilizando o seguinte procedimento:
1) Inicialmente, considera-se que a tensão em todos os
pontos do alimentador é igual à tensão medida na barra da
subestação, ou seja, neste primeiro momento, as quedas de
tensão nos condutores primários são desprezadas. Esse dado
pode ser recebido automaticamente através dos sistemas de
medidas remotas instalados nas subestações.
2) Calculam-se as componentes, ativa e reativa, das
correntes primárias absorvidas e/ou injetadas no sistema pelos
elementos elétricos (transformadores de distribuição,
consumidores primários, bancos de capacitores).
3) O procedimento para se obter as correntes em todos
ramos da rede consiste em duas etapas. Na primeira, realiza-se
uma pesquisa no conjunto de nós, acrescentando os valores de
corrente no conjunto de ramos. Na segunda, acumulam-se as
correntes desde os trechos finais até a subestação.
4) A seguir, determinam-se as respectivas quedas de tensão
nos condutores primários.
5) Parte-se da barra da subestação e se obtém as quedas de
tensão acumuladas em todos os trechos da rede primária e,
conseqüentemente, os valores de tensão em qualquer ponto.
6) Verifica-se a diferença entre o novo valor de tensão para
os todos nós da rede primária e o valor anteriormente
utilizado. Se essa diferença for suficientemente pequena, a
3
solução do cálculo do fluxo de potência foi encontrada e o
sistema é dito convergente. Caso contrário, repete-se os passos
anteriores a partir do item dois, utilizando as tensões
calculadas para a obtenção dos valores de corrente. Realizamse as iterações até que a diferença encontrada seja menor que o
valor permissível, o qual foi estipulado em 0,1kV. Esse valor
representa menos de 1% de diferença, resultando em valores
precisos para as variáveis de estado, sem perder a rapidez de
processamento do programa. No término desse processo,
definem-se as potências ativa e reativa em todos os ramos do
alimentador e, conseqüentemente, as perdas técnicas nos
condutores primários.
IV. METODOLOGIA PARA RESTABELECIMENTO DE
ENERGIA ELÉTRICA
Considerando que a chave NF (normalmente fechada) e as
chaves NA (normalmente aberta) da Fig. 2 são
telecomandadas, o processo de restabelecimento de energia
elétrica se dá da seguinte maneira, considerando o desarme do
alimentador AL-1:
- Defeito a jusante da chave NF: abertura da chave
telecomandada NF, restabelecendo a energia para os
consumidores a montante da chave. Os consumidores a jusante
da chave ficam sem energia até reparo do defeito e
restabelecimento da energia.
- Defeito a montante da chave NF: abertura da chave
telecomandada NF e fechamento de uma das chaves NA,
transferindo os consumidores a jusante da chave para o AL-2
ou AL-3. A escolha de qual alimentador receberá os
consumidores dependerá do resultado do algoritmo de tomada
de decisão multicriterial. Os consumidores a montante da
chave ficam sem energia até reparo do defeito e
restabelecimento da energia.
comutação para transferências de carga.
Restrições:
• manter a radialidade dos sistemas;
• não permitir sobrecarga nos elementos pertencentes
às redes elétricas (trechos de rede, chaves,
reguladores de tensão, entre outros) superior ao
percentual permitido;
I i ≤ I i max ⋅ Fsobrec arg a
(1)
•
V j min
não permitir violação da faixa de tensão admissível
nas redes primárias.
≤ V j ≤ V j max
(2)
Onde:
Fsobrec arg a - fator de sobrecarga permitido, por exemplo,
se permitir 30% de sobrecarga, usar 1.3;
I i - corrente no ramo i;
AL-2
U
F
NA
I i max - corrente máxima admissível no ramo i;
AL-1
AL-3
NF
Como restrições, os principais fatores são operar as redes
sem sobrecarga nos elementos elétricos, sem violar os ajustes
de proteção e a queda de tensão admissível nas redes
primárias. Normalmente, as restrições de não permitir violação
dos ajustes de proteção e da queda de tensão admissível nos
alimentadores são definidas como rígidas. Por outro lado, a
sobrecarga nos elementos pertencentes às redes elétricas é
flexibilizada, por tratar-se de uma situação provisória, ou seja,
até que o defeito seja sanado, para retornar a configuração de
operação em regime normal. Assim, se aceita um percentual de
sobrecarga nos elementos elétricos.
De acordo com essas considerações, definiram-se as
seguintes funções objetivo e restrições a serem utilizadas nas
análises das transferências de cargas em situações de
contingências:
Funções Objetivo:
• restabelecer a energia para o número máximo de
consumidores;
• realizar o número mínimo necessário de operações de
NA
Fig. 2: Exemplo de rede de distribuição.
A. Funções Objetivo e Restrições
As escolhas das funções objetivo e restrições são de extrema
importância para o processo de tomada de decisão
multicriterial. Podem ser considerados vários tipos de funções
objetivo. O mais usual é a quantidade de consumidores
restabelecidos. Outro fator importante é o tempo necessário
para restabelecer o fornecimento de energia para esses
consumidores. Como este item é difícil de ser calculado
diretamente, geralmente ele é medido através do número de
chaves escolhidas para realizar as manobras de transferências
de cargas.
V j - módulo da tensão no nó j;
V j min - módulo da tensão mínima aceitável no nó j;
V j max - módulo da tensão máxima aceitável no nó j.
B. Algoritmo de tomada de decisão multicriterial
Neste item é apresentado o algoritmo de tomada de decisão
multicriterial. O desafio é definir qual é a melhor opção para
transferências de cargas usando chaves telecomandadas, após
contingência, visto que são duas funções objetivo. Por
exemplo, uma determinada opção pode possuir o maior
número de consumidores a serem transferidos; e a outra, o
menor número de chaves a serem operadas.
Nesse caso, o método escolhido foi o algoritmo de BellmanZadeh, que se mostrou eficiente para a solução desses
problemas, além de permitir não apenas a análise de critérios
4
quantitativos, mas também qualitativos [8]. Com o uso dessa
abordagem, inicialmente alteram-se todas as funções objetivo
pelas funções objetivo fuzzy, apresentadas na forma de
conjuntos fuzzy. As funções de pertinência podem ser
construídas a partir das Eq. 3 e 4:
Fj( x )
(3)
µ Aj ( x ) =
máx F j ( x )
x∈Dx
, para funções objetivo que devem ser maximizadas.
mín F j ( x )
x∈D x
µAj ( x ) =
(4)
Fj ( x )
, para funções objetivo que devem ser minimizadas.
De acordo com o método de Bellman-Zadeh, considera-se
como solução ótima à que apresenta o valor máximo da
intersecção das funções de pertinência (Eq. 5).
(5)
máx µ D ( x ) = máx mín µ A j ( x )
x∈Dx
x∈Dx j =1,...n
Essa abordagem pode ser ilustrada através do exemplo
apresentado na Fig. 3.
Opções
TABELA 3
FUNÇÕES PERTINÊNCIA DAS SOLUÇÕES FUZZY.
Consumidores
Número Chaves Intersecção das Funções
Transferidos
Operadas
Pertinência
1
µ C1 ( x) =
2
µ C2 ( x ) =
1.00
0.64
µ δ1 ( x) =
0.67
µδ 2 ( x ) =
min µ C1 , µδ 1 =
0.67
min µ C2 , µδ 2 =
1.00
0.64
De acordo com o método proposto, considera-se como
melhor solução à opção que apresentar o valor máximo da
intersecção das funções de pertinência, conforme Eq. 5. Neste
caso, a melhor opção é a “1”.
Assim, basta o operador indicar o local de defeito a partir
das informações das chaves telecomandadas, que o sistema
realiza as simulações computacionais indicando qual é a
melhor opção para as transferências de cargas, de acordo com
as funções objetivo definidas, sem violar as restrições
estabelecidas.
V. RESULTADOS PRÁTICOS
Para verificação da performance da metodologia proposta
realizaram-se estudos de casos na área de concessão da AES
Sul, distribuidora gaúcha de energia. Para tanto, o sistema foi
aplicado nos alimentadores da Fig. 4, que possuem três chaves
telecomandadas, uma NF e duas NA.
Fig. 3. Interseção das funções de pertinência e definição da área de soluções.
As Tab. 2 e 3 ilustram a aplicação do algoritmo de
Bellman–Zadeh para seleção da melhor opção de transferência
de carga, para o exemplo da Fig. 2, considerando que não há
violação das restrições.
TABELA 2
RESULTADOS DA ANÁLISE DE CADA TRANSFERÊNCIA.
Consumidores
Número Chaves
Opções
Transferidos
Operadas
1
2
Base Escolhida
14.000
9.000
14.000
SE 1
NA
NA
NF
SE 2
3
2
2
Fig. 4: Rede de distribuição da AES Sul.
Os valores relativos às funções de pertinência das soluções
fuzzy, para cada opção, são obtidos com a aplicação das Eq. 3
e 4, para maximizar o número de consumidores a serem
transferidos e minimizar o número de chaves a serem
operadas, respectivamente, conforme Tab. 3:
As chaves telecomandadas possuem a seguinte estratégia de
operação:
a. Defeitos a jusante da chave telecomandada na troncal: na
ocorrência de defeitos será sinalizado de forma on line para os
operadores do centro de operação (COD) da AES Sul, que
comutarão a chave no sentido de isolar o defeito. Como o
tempo para abrir a chave, a partir da ciência do defeito, é
inferior a 3 (três) minutos, considera-se que os consumidores a
5
montante não são impactos pela falha. Já para os consumidores
a jusante, será computado o tempo de reparo do defeito e
restabelecimento da energia.
b. Defeitos a montante da chave telecomandada na troncal:
na ocorrência de defeitos será sinalizado de forma on line para
os operadores do centro de operação (COD) da AES Sul, que
comutarão as chaves no sentido de transferir os consumidores
a jusante da chave para outro alimentador. Para escolha de
qual alimentador receberá os consumidores, aplica-se a
metodologia apresentada na seção anterior. Para estes
consumidores, será computado o tempo de transferência a
partir das chaves telecomandadas, em média de 5 minutos,
tempo necessário para análise técnica da transferência de
carga. Já para os consumidores a montante, será computado o
tempo de reparo do defeito e restabelecimento da energia.
As opções de transferências de carga indicadas pelo sistema
foram realizadas em campo, apresentando viabilidade técnica
em sua execução. Desta maneira, considerou-se satisfatórios os
resultados do emprego da metodologia proposta. Para
realização das transferências de cargas usaram-se chaves
motorizadas mini-ruptera da S&C, conforme Fig. 5.
VI. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
A principal contribuição deste trabalho é a metodologia
proposta para o restabelecimento de energia elétrica a partir do
uso de chaves telecomandadas, considerando a validação da
viabilidade técnica das transferências de cargas em tempo real
por meio de simulações computacionais. Assim, basta o
operador indicar o local de defeito a partir das informações
das chaves telecomandadas, que o sistema realiza as
simulações indicando qual é a melhor opção para as
transferências de carga de acordo com as funções objetivo
definidas, sem violar as restrições estabelecidas. Além disso, a
flexibilidade das metodologias empregadas proporciona uma
maior abrangência do sistema computacional desenvolvido,
resultando em uma ferramenta útil, confiável e de fácil
aplicação para as concessionárias. Para uma avaliação real do
desempenho do software, realizou-se estudos de casos com
dados reais das concessionárias, os quais se apresentaram
satisfatórios.
VII. AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem o apoio técnico e financeiro da
concessionária de energia elétrica AES SUL Distribuidora
Gaúcha de Energia SA, por meio do projeto de Pesquisa &
Desenvolvimento intitulado “Desenvolvimento de Sistemas
Inteligentes
para
Operação
de
Equipamentos
Telecomandados”.
VIII. REFERÊNCIAS
[1]
[2]
Fig. 5: Chave motorizada mini-ruptera da S&C.
Já a Fig. 6 apresenta a tela do sistema SCADA (Supervisory
Control And Data Acquisition) usada para operação das
chaves telecomandadas.
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
Fig. 6: Tela do sistema SCADA para operação das chaves telecomandadas.
N. Kagan, C.C.B. Oliveira, “Reconfiguração de sistemas de distribuição
de energia elétrica através de ferramenta para solução de problemas de
decisão com múltiplos objetivos e incertezas.” CBA - Congresso
Brasileiro de Automática, São Paulo, 1996.
M. Sperandio, J. Coelho, et. al., “A Influência do Cálculo de Taxas de
Falha na Alocação de Chaves Automáticas,” XII Eriac - Décimo
Segundo Encontro Regional Ibero-americano do CIGRÉ, Foz do
Iguaçu-PR, 2007.
R. Bellman and L. A. Zadeh, “Decision making in a fuzzy
environment,” Management Science 17(4), pp. 141-164, 1970.
P. Y. Ekel, L. D. B. Terra and M. F. D. Junges, “Methods of
Multicriteria Decision Making in Fuzzy Environment and Their
Applications to Power System Problems,” Proceedings of the 13th
Power Systems Computation Conference, v. 2, pp. 755-761, 1999.
Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL, “Resolução N° 24,”
ANEEL de 27 de janeiro de 2000.
L. Comassetto, D. P. Bernardon, L. N. Canha and A. R. Abaide,
“Software for Automatic Coordination of Protection Devices in
Distribution System,” IEEE Transactions on Power Delivery, v. 23, no.
4, pp. 2241-2246, Oct. 2008.
N. Kagan, C. C. B. Oliveira, et. al., “Desenvolvimento de Ferramenta
Automatizada para Estimação da Qualidade de Fornecimento das Redes
de Distribuição.” V SBQEE - Seminário Brasileiro sobre Qualidade da
Energia Elétrica, Aracaju-SE, 2003.
D. P. Bernardon, L. Comassetto, L. N. Canha and A. R. Abiade, “New
Methods for Distribution Network Reconfiguration from Multicriteria
Decision-Making,” IEEE International Conference on Power
Engineering, Energy and Electrical Drives, pp. 225-230, Apr. 2007.
6
IX. BIOGRAFIAS
Daniel Pinheiro Bernardon nasceu em Santa Maria, Brasil, em 15 de
setembro de 1977. Recebeu o título de doutor em engenharia elétrica pela
Universidade Federal de Santa Maria, em 2007. Atualmente é professor de
engenharia elétrica na Universidade Federal do Pampa. Suas áreas de
interesse são: análises, planejamento e operação de sistemas de potência.
Também atuou dez anos no setor elétrico, trabalhando nas concessionárias de
energia elétrica RGE e AES Sul.
Vinícius Jacques Garcia nasceu em Santo Ângelo, em 1 de abril de 1976.
Recebeu o título de doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade
Estadual de Campinas em 2005. Atualmente é professor de ciência da
computação na Universidade Federal do Pampa. Suas áreas de interesse são
otimização combinatória, análise, planejamento e operação de sistemas de
potência.
Mauricio Sperandio nasceu em Santa Maria, em 6 de abril de 1979.
Recebeu o título de doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal
de Santa Catarina em dezembro de 2008. Atualmente é professor adjunto de
engenharia elétrica na Universidade Federal do Pampa. Suas áreas de
interesse são otimização combinatória, análise, planejamento e operação de
sistemas de elétricos de potência.
Paulo André Sehn da Silva graduando do curso de Engenharia Elétrica pela
Universidade Federal do Pampa. Suas áreas de interesse são: análises,
planejamento e operação de sistemas de potência.
Eric Fernando Boeck Daza nasceu em Santa Maria, Brasil, em 21 de janeiro
de 1983. Atualmente está cursando mestrado em engenharia elétrica pela
Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Também atua na área de
operação do sistema elétrico como engenheiro de operação na AES Sul
Distribuidora Gaúcha de Energia S.A. Suas áreas de interesse são: análises,
planejamento e operação de sistemas de potência.
Lorenzo Comassetto nasceu em Porto Alegre, Brasil, em 4 de outubro de
1974. Recebeu o título de doutor em engenharia elétrica pela Universidade
Federal de Santa Maria, em 2008. Atualmente trabalha na AES Sul
Distribuidora Gaúcha de Energia S.A. como gerente da área de Planejamento
e Análise da Operação de Sistemas. Suas áreas de interesse são: análises,
planejamento e operação de sistemas de potência.