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Estatísticos Fernando
e Amauri.
Ex-colaboradores da
CPFL.
Curva de Carga,
Previsão de Demanda
e Gestão de Mercado.
PhD. Miguel Taube.
Modelagem Matemática
e Estatística.
Logística, Planej. e
Controle de Produção e Previsão de Demanda.
Consultores:
PhD. Milioni,
MSc. Eduardo, e
MSc. Luzia.
Bacharel em Computação
Michel Cusnir.
Desenvolvimento em
Tecnologia de Software.
Desenvolvimento de
Sistemas, Integração de
Sistemas e Tecnologias,
Consultoria em Tecnologia
de Informação.
Programador: Marcos Piaia.
ParceriaParceria
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• Objetivo do Sistema:
• Fornecer a previsão de demanda, por barramento, para os estudos de planejamento da operação e da expansão do sistema de transmissão da CPFL e para o ONS;
• Ferramenta de análise de dados de curvas de carga de subestações, alimentadores e consumidores.
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• Facilidade de uso e Interatividade:
• Critérios
• Desafio:
• Possibilitar acesso às informações das curvas
• Manter a flexibilidade no acesso a esses dados
• Possibilitar a identificação da curva requisitada pelo usuário
• Solução:
• Abstrair o contexto das informações
• Viabilizar ao usuário filtrar o que ele quiser
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• Estrutura do Sistema:
Equipamento(Subestações,Alimentadores)
Consumidor
Ponto de Medição
Curvas
•Carga•Data•96 pontos
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• Agilidade:
MS Office (Word/Excel)
SE (Registradores)
ERP (SAP)
Sistema
Consumidor (Registradores)
MainFrame
Subestação (GD)
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• Regras de Negócio:
• Processos Matemáticos da Previsão
• Processos de análise dos critérios
• Recursos Matemáticos:
• Operações Sobre as Curvas
• Curva Típica
• Previsões
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• Componentes do Sistema :
Formatador
Seletor
Visualizador
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Carregar
Selecionar
Recarregar
Apagar
Importar
Exportar
Aparência
Filtro Dinâmico:
- Selecionar curvas
Alterar Cores das Curvas
Estatística
Excluir Curvas
Selecionar Curvas
Operações :
Soma e Subtração
Média e Desvio-Padrão
Potência Aparente
Potência Ativa e Reativa
Fator de Potência
Curva Típica
Máximas e Mínimas
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•Visualizador:
• Filtro Dinâmico
• Seleção / Exclusão de curvas
• Exportação (Excel)
• Cargas
•Ativo
•Reativo
•Aparente
•Fator de Potência
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•Visualizador:
• Operações
•Soma
•Subtração
•Média
•Desvio Padrão
•Multiplicação por escalar
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•Visualizador:
• Processos
•Máximas e Mínimas
•Curva Típica
•Concatenação
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FECHAMENTO
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SE SANTA GENEBRA
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CURVAS CONCATENADAS
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Curva Típica e Desvios
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SE SANTA GENEBRA
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Massa de Dados x Resultante
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Previsão x Resultante
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Evolução da Previsão (Dia Útil)
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PREVISÃO DE DEMANDA DE SUBESTAÇÕES
Projeto CPFL / SEST / UNISOMA
Apresentador: Armando Z. Milioni
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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I. Objetivos
II. Magnitude do Problema
III. Metodologia de Previsão
Tratamento aos Dados
Modelagem
IV. Caraterísticas do Sistema
V. Objeto de Desenvolvimento
PREVISÃO DE DEMANDA DE SUBESTAÇÕES
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I. Objetivos:
Previsão de Curvas de Carga Ativa e Reativa por Subestações e Global para dia útil, sábado e domingo:
• Curto Prazo (mensal e quadrimestral)
• Médio Prazo (16 meses)
• Longo Prazo (48 meses)
Estudo Decenal Coincidente (10 anos)
Estudo Decenal Diversificado (15 anos)
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II. Magnitude do Problema:
Previsão de Curvas de Carga (96 pontos)
Tipos de Carga: Ativa e Reativa (2)
Subestações: 250 aproximadamente
Tipos de dia: útil, sábado e domingo (3)
Curto Prazo: 4 meses * 2 * 3 * 250 = 6.000 curvas
ou 6.000 * 96 = 576 mil pontos
Histórico de 60 meses: 1800 *2 * 250 = 900 mil curvas
900.000*96 = 86,4 milhões de pontos
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III. Metodologia de Previsão:
Tratamento aos Dados
Dia útil:
Obtenção da “Curva de Referência”;
Higienização da “Curva de Referência”;
Algoritmo “Top Ten”;
Obtenção da “Curva Resultante”: ativo e reativo.
Sábados e domingos:
Higienização de todas as curvas;
Obtenção da “Curva Resultante”: ativo e reativo.
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Curvas de um mês m para uma subestação S
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
1 4 7 10
13
16
19
22
25
28
31
34
37
40
43
46
49
52
55
58
61
64
67
70
73
76
79
82
85
88
91
94
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Apenas os dias úteis do mês m para a subestação S
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95
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Curva de Referência em Destaque (sem Higienização)
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
1 4 7 10
13
16
19
22
25
28
31
34
37
40
43
46
49
52
55
58
61
64
67
70
73
76
79
82
85
88
91
94
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III. Metodologia de Previsão:
Tratamento aos Dados
Dia útil:
Obtenção da “Curva de Referência”;
Higienização da “Curva de Referência”;
Algoritmo “Top Ten”;
Obtenção da “Curva Resultante”: ativo e reativo.
Sábados e domingos:
Higienização de todas as curvas;
Obtenção da “Curva Resultante”: ativo e reativo.
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Curva de Referência em Destaque (sem Higienização)
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
1 4 7 10
13
16
19
22
25
28
31
34
37
40
43
46
49
52
55
58
61
64
67
70
73
76
79
82
85
88
91
94
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Curva de Referência em Destaque (após Higienização)
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
1 4 7 10
13
16
19
22
25
28
31
34
37
40
43
46
49
52
55
58
61
64
67
70
73
76
79
82
85
88
91
94
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III. Metodologia de Previsão:
Tratamento aos Dados
Dia útil:
Obtenção da “Curva de Referência”;
Higienização da “Curva de Referência”;
Algoritmo “Top Ten”;
Obtenção da “Curva Resultante”: ativo e reativo.
Sábados e domingos:
Higienização de todas as curvas;
Obtenção da “Curva Resultante”: ativo e reativo.
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Curvas Selecionadas (Top Ten) e Curva Resultante em Destaque
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
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III. Metodologia de Previsão:
Tratamento aos Dados
Dia útil:
Obtenção da “Curva de Referência”;
Higienização da “Curva de Referência”;
Algoritmo “Top Ten”;
Obtenção da “Curva Resultante”: ativo e reativo.
Sábados e domingos:
Higienização de todas as curvas;
Obtenção da “Curva Resultante”: ativo e reativo.
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Curvas Selecionadas (kVar) antes Higienização
e Dia da Referência em Destaque
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
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Curvas Selecionadas (kVar) após Higienização e Resultante em Destaque
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
![Page 43: Estatísticos Fernando e Amauri. Ex-colaboradores da CPFL. Curva de Carga, Previsão de Demanda e Gestão de Mercado. PhD. Miguel Taube. Modelagem](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022081515/552fc166497959413d8eaa8c/html5/thumbnails/43.jpg)
Seleção dos pontos de interesse:
Horários: 3, 6, 9, 12, 15, 18, 22, 24 e
ponto da máxima;
Série histórica dos pontos: resultantes
Projeção da série histórica dos pontos:
modelo de séries temporais de Holt-Winter;
Montagem final das curvas projetadas:
geração dos perfis da evolução horária (máscara).
III. Metodologia de Previsão: Modelagem
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Evolução da Série Histórica Mensal e Ajuste do Modelo para o Ponto de Máxima
7000
9000
11000
13000
15000
17000
19000
21000
observado
ajustado
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Seleção dos pontos de interesse:
Horários: 3, 6, 9, 12, 15, 18, 22, 24 e
ponto da máxima;
Série histórica dos pontos: resultantes
Projeção da série histórica dos pontos:
modelo de séries temporais de Holt-Winter;
Montagem final das curvas projetadas:
geração dos perfis da evolução horária (máscara).
III. Metodologia de Previsão: Modelagem
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Previsto x Observado Carga Ativa (Março 2001)
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
previsão
observado
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Previsto x Observado Carga Reativa (Março 2001)
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
80001 5 9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
77
81
85
89
93
previsão
observado
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IV. Características do Sistema
• Sistema integrado e modulável, com duas funcionalidades:
armazenamento, tratamento e visualização de curvas de carga;
previsão de demanda.
• Sistema de previsão com processamento automático e com possibilidade de intervenção.
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V. Objeto de Desenvolvimento
• Estudo Decenal Diversificado (15 anos):
Metodologia;
Implementação.
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•Onde queremos chegar:
• Modulação de Curvas
• Acesso via WEB
• Cálculo de Perdas
• Tipologia
• Integração com o GIS
• Desagregação por classe de consumo
• Atendimento aos grandes consumidores