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Aplicações de SMA em Smart Grids Fausto Augusto de Souza.

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1 Aplicações de SMA em Smart Grids Fausto Augusto de Souza

2 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

3 O que é, ou o que consiste a rede elétrica?

4 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”. Smart Grids

5 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

6 Smart grid estão dividido em camadas: Aplicações de SMA em Smart Grids

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8 Segundo o autor (Saraiva, Filipe de Oliveira ) 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).

9 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.

10 Aplicações de SMA em Smart Grids Smart Grids e Sistemas Multiagentes (Sob a ótica do problema de self-healing) Autor (Saraiva, Filipe de Oliveira )

11 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) Autor (Saraiva, Filipe de Oliveira ) 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

12 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 )

13 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 )

14 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).

15 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).

16 Aplicações de SMA em Smart Grids Smart Grids e Sistemas Multiagentes (Sob a ótica do problema de self-healing) Estrutura de comunicação do agentes

17 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;

18 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

19 PROPOSTA DE ESTRUTURA DE CONTROLE COM MAS ZIDAN & EL-SAADANY (2012)

20 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. Proposta de mecanismo de operação e coordenação entre controles de agentes

21 A figura abaixo mostra o objetivo e a comunicação two-way de cada agente de controle: ZIDAN & EL-SAADANY (2012)

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23 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 IV- Proposta de mecanismo de operação e coordenação entre controles de agentes

24 Fluxograma global de Self Healing da proposta de agentes de controle

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26 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 Proposta de mecanismo de operação e coordenação entre controles de agentes

27 Fluxograma da proposta de controle de agentes (Iniciador)

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29 Fluxograma da proposta de controle de agentes (responde)

30 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.

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32 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.

33 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)

34 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;

35 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;

36 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.

37 V- Estudo de Caso 2.1. Caso 1 e 2:


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