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PROPOSIÇÃO DE UM CONTROLE HIERÁRQUICO DE TENSÃO NA ÁREA RIOBASEADO EM LÓGICA FUZZY
Alessandro B. Marques Glauco N. Taranto Djalma M. Falcão
Petrobras Universidade Federal do Rio de Janeiro
FURNAS(até 2001) COPPE
2
Trabalhos Anteriores
XVI SNPTEE - Campinas, Outubro 2001 A.B. Marques, G.N. Taranto e D. M. Falcão, “Controle
Coordenado de Tensão na Área Rio Utilizando Lógica Fuzzy.”Esse artigo recebeu o prêmio de primeiro lugar geral do congresso.
IEEE Transactions on Power Systems A.B. Marques, G.N. Taranto, and D. M. Falcão, “A Knowledge-
Based System for Supervision and Control of Regional Voltage Profile and Security,” May 2005.
TF 38.02.23 CIGRÉ Report Draft
TF 38.02.20 CIGRÉ Final Report (2nd Draft)
3
Controle Coordenado de Tensão
Melhor utilização dos recursos de controle e segurança de tensão/potência reativa numa área do sistema
Usualmente implementado em três níveis hierárquicos:
Controle Primário de Tensão (CPT): RAT, JVC, LTC, etc.
Controle Secundário de Tensão (CST): controla a tensão na barra piloto
Controle Terciário de Tensão (CTT): determina perfil otímo de tensão no sistema (FPO).
4
Controle Coordenado de Tensão
Estrutura
CTT: 10 a 15 min
CST: poucos minutos
CPT: segundos
Já implementado
França
Itália
Bélgica
RAT
JVC
CST
SCADA
Vrbb
Efd
Vt
Vp
Barra Piloto
Vp
ótimo
Constantes de Tempo
Resto do SistemaRAT
Efd
CTT
Vrba
CPT
Vt
bb ba
5
Motivação para o uso da Lógica Fuzzy
Características da Interação Q-V
Altamente não-linear
Elementos discretos
Esquema de Controle Personalizado
Redes radiais/malhadas
Linhas curtas/longas
Disponibilidade de suporte de reativos na área
6
Vantagens da Utilização de Lógica Fuzzy
Capacidade de Incorporar o Raciocínio Humano
Independência de Modelos
Matemáticos
Possibilidade de Utilizar Múltiplas
Variáveis
7
Sistemas Baseados no Conhecimento
A maioria dos sistemas baseado no conhecimentousa regras do tipo
Se <condição>, Então <ação ou conclusão>
Incertezas podem existir nas regras Incertezas lingüísticas (alto, baixo, normal, etc.)
Incerteza evidencial ( relações incertas)
Incertezas lingüísticas podem ser eficientemente tratadas por Lógica Fuzzy(Variáveis Linguísticas)
Exemplo: 1.0
Very-HighHighNormalVery-Low Low
Voltage (pu)
(V )
0
0.85 0.90 0.95 1.00 1.05 1.10 1.15
8
Sistema de Inferência Fuzzy
Regras
Motor de Inferência
Fuzzificador Defuzzificador
x
Saída
Real
y = f(x)
Entrada
Fuzzy
Saída
Fuzzy
Entrada
Real
Se x é A então y é BAntecedente Consequente
9
Área Rio
Variáveis de Controle
Variáveis Controladas
Área importante do sistema com pico de carga de 6000 MW
Equivalente do sistema sul/sudeste Brasileiro (1991)
730 barras, 1146 LT´s e 104 geradores e síncronos
Longos troncos de transmissão (750 Km)
Transmissão: Furnas
Distribuição: Light, Cerj, Escelsa
SC
Valadares
Mascarenhas
Vitória
Campos
Adrianópolis
500 345 kV
Marimbondo V. Grande
L.C.Barreto
Furnas
Aparecida
N. Peçanha
Santa CruzRIO AREA
Jacarepaguá
Grajaú
V. Redonda
Funil
Angra
C. Paulista
Itutinga
Tijuco Preto
CampinasPoços deCaldas
Araraquara
138 kV
138 kV
230 kV
230 kV
345 kV
500 kV
138 kV
F1
F2
F3
F4
138 kV
500 kV
345 kV500 kV
345 kV Corridor500 kV Corridor
about750 km (470 miles)
to Itaipu
to Jaguara
10
IntegraçãoSIF-Sistema Elétrico
Sistema
Elétrico
SIFMarimbondo (kV)
Furnas (kV)
S. Cruz (kV)
Angra (kV)
Adriano (kV)
Jacare (kV)
Grajau (Mvar)
Chaveamento Cap./Rea.
12
Visão Geral
Estrutura Hierárquica
Nível Supervisório SIF Contínuo: Tensão de
referência do barramento de alta
SIF Discreto: Chaveamento de capacitores/reatores
Nível de defesa: monitora limites de tensão nos corredores de transmissão e limites das unidades geradoras
Nível Local AVRs
JVCs
SIF
Contínuo
SIF
Discreto
Sistema de
Potência
JVC/
AVR
Nível de
Defesa
SCADA
canais dedicados
Nível
Supervisório
(task-oriented control)
Nível Local(set-point control)
13
Objetivos do Controle
Minimizar o número de chaveamentos de bancos de capacitores/reactores
Maximizar (minimizar) o “line charging” das linhas de transmissão em condições de carga pesada (leve)
Manter as tensões das barras controladas o mais constante possível, evitando as variações causadas pelo chaveamento de elementos discretos
14
Objetivos do Controle(cont.)
Controle do perfil de tensão
“Manter as tensões de Jacarepaguá e Adrianópolis em torno dos valores desejados, estabelecidos pelas instruções de operação”
Segurança
“Manter a geração de potência reativa dos síncronos de Grajau entre zero –100 Mvar”
15
SIF Contínuo (SIF-C)
Dois SIF´s usados para diferentes condições de carga
Qualitativamente ambos usam as mesmas regras
As tensões desejadas podem ser diferentes
Se necessário, podem ser estabelecidas regras diferentes
A escolha do SIF a ser usado, é baseada na carga, no período do dia, etc...
SIF para
carga
Pesada / Média
SIF para
carga
Leve / Mínima
SCADA
Regras de Operação
RegraENTRADAS SAÍDAS
Adria Jacar Graja Mari Furn S.Cru Angr
1 BO BO BO MA MA MA MA
2 BA BA CA AU AU AU AU
3 BO AL PC MA DP DI MA
4 BO AL IN MA MA DI DP
5 PB BA PC AU AU AU AP
BO – BOA
BA – BAIXA
PB – POUCO BAIXA
AL – ALTA
CA – CAPACITIVO
PC – POUCO CAPACITIVO
IN – INDUTIVO
PI – POUCO INDUTIVO
MA – MANTER
AU – AUMENTAR
AP – AUMENTAR POUCO
DI – DIMINUIR
DP – DIMINUIR POUCO
18
SIF Discreto (SIF-D)
Primeiro subnível: recebe informação do nível de supervisão e as entradas são as mesmas do SIFC. A saída sugere o montante de equipamentos shunt que deve ser chaveado em cada estação (aumentar pouco, aumentar muito, etc).
Segundo subnível: decide qual equipamento, capacitor/reator, deve ser chaveado em cada subestação.
Terceiro subnível: estabelece um único equipamento, entre as saídas do segundo subnível, que deve ser chaveado ligado/desl.
Nível
Deliberativo
Substation
#1
Substation
#n
Substation
#1
Substation
#n
subnível 1
subnível 2
subnível 3
SCADA
19
Regras SIF-D
As regras do SIFD são específicas para cada subnível e subestação
Exemplo do primeiro subnível (subestação de Jacarepaguá)
Se <tensão é baixa e Adrianópolis_tensão é não tão baixa e Grajau_CS é pouco capacitivo>, Então <aumentar tensão com shunt >
Exemplo do segundo subnível (subestação de Jacarepaguá)
Se <chaveamento é aumentar tensão com shunt e número de reatores ligados é zero>, Então <ligar capacitor grande>
20
Características da Simulação
Usina Santa Cruz desligada
Variação de carga e desligamento de circuito
Elementos disponíveis para chaveamento
Passo de simulação de 5s
SIF com ciclo de atuação de 40 s
0 2000 4000 6000 s
Desligamento de um circuito da LT 500 kV Angra-Adrianopolis 300s
Carga (MW)
6000
3000
Banks Available In operation
Capacitors in
Jacarepagua
2 (100 Mvar) 1
Reactors in
Jacarepagua
3 (30 Mvar) 0
Capacitors in
Adrianopolis
3 smalls (10 Mvar)
2 medians (40 Mvar)
2 larges (160 Mvar)
3
2
0
Reactors in
Adrianopolis
2 smalls (50 Mvar)
1 large (150 Mvar)
0
0
21
Ferramenta de Simulação
Programa Fast Simulation (FastSim++) desenvolvido pela COPPE/ Universidade Federal do Rio de Janeiro, Brasil
Representa somente as dinâmicas de médio e longo termo, como:
LTC´s ;
Controle Secundário de Tensão;
Curva de DemandaFIS
Adriano (kV)
Jacare (kV)
Grajau (Mvar)
Marimbondo (kV)
Furnas (kV)
S. Cruz (kV)
Angra (kV)
22
Resultados de Simulação
Event Time (sec)
Switching Event Time (sec)
Switching
1 40 Capacitor bank at Jacarepagua switched on
10 1800 Small reactor bank at Adrianopolis switched on 2 720 Small capacitor bank at
Adrianopolis switched off
11 3960 Small reactor bank at Adrianopolis switched off 3 800 Small capacitor bank at
Adrianopolis switched off
12 4080 Small reactor bank at Adrianopolis switched off 4 840 Small capacitor bank at
Adrianopolis switched off
13 4240 Small capacitor bank at Adrianopolis switched on 5 920 Median capacitor bank
at Adrianopolis switched off
14 4320 Small capacitor bank at Adrianopolis switched on 6 1080 Capacitor bank at
Jacarepagua switched off
15 4400 Small capacitor bank at Adrianopolis switched on 7 1280 Capacitor bank at
Jacarepagua switched off
16 4440 Median capacitor bank at Adrianopolis switched on 8 1440 Median capacitor bank
at Adrianopolis switched off
17 4480 Capacitor bank at Jacarepagua switched on 9 1640 Small reactor bank at
Adrianopolis switched on
18 4640 Median capacitor bank at Adrianopolis switched on
Sequência de chaveamentos de elementos discretos
23
Tensão de Marimbondo 500 kV
Tensão inicial acima do limite superior
Tensão baixa nas barras de cargas
Situação antagônica
Nível de supervisão aciona SIFD que liga capacitor
Aos 700s, tensão terminal alcança o limite inferior (não mostrado).
SIFD atua desligando capacitor
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000490
500
510
520
530
540
550
560
570
580Marimbondo 500 kV
Time(sec)
Vo
lta
ge
(kV
)
Upper Limit
Lower Limit
24
Tensão de Angra 500 kV
Comportamento similar a Marimbondo
Aos 1800s, atuação do limite de absorção de reativos (não mostrado)
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000490
500
510
520
530
540
550
560
570
580Angra 500 kV
Time(sec)
Vo
lta
ge
(kV
)
Upper Limit
Lower Limit
25
Tensão de Jacarepaguá 138 kV
Tensão inicial baixa
As setas indicam o tempo dos chaveamentos
Aos 40s, ligado o banco de capacitores de Jacarepaguá 100 MVAR
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000120
125
130
135
140
145
150Jacarepaguá 138 kV
Time(sec)
Vo
lta
ge
(kV
)
Upper Limit
Lower Limit
jp-c-on
ad-mc-off
jp-c-off
ad-sr-off jp-c-on
26
Tensão de Adrianópolis 138 kV
Tensão inicial baixa
Faixa de tensão desejada em carga pesada: entre 143 e 145 kV
Comportamento similar a Jacarepaguá
Cabe notar a suavidade entre 3000 e 4000 seg quando a rampa é positiva
Prioridade dada aos controles contínuos
Aos 4000s, Marimbondo atinge o limite superior
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000120
125
130
135
140
145
150Adrianópolis 138 kV
Time(sec)
Vo
lta
ge
(kV
)
Upper Limit
Lower Limit
jp-c-on jp-c-off
ad-mc-off
27
Geração dos CS de Grajaú
Permanece a maioria do tempo dentro da faixa desejada [ -100 ; 0 Mvar]
Resposta rápida aos 300s, quando ocorre perda de um circuito da LT 500 kV Adrianópolis / Cachoeira Paulista.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
500Grajaú SC Mvar
Time(sec)
Rea
ctive
Po
we
r
Upper Limit
Lower Limit
28
Análise de Segurança(Subproduto Imediato)
SIF
Tempo Real
Dados de
Tempo Real SIF
Análise de
Segurança
Previsão
de Carga
Situação
Atual
Dados de
Simulação
Situação
Futura
29
Conclusões
Resultados obtidos na Área Rio, indicam que um controle de tensão baseado em regras, provenientes da experiência dos operadores e das instruções de operação é satisfatório.
Pode ser usado como uma ferramenta de suporte de decisão, para auxiliar os operadores ou como ferramenta de controle automático
30
Trabalhos Futuros
Inserção dos TAP´s de influência na área na hierarquia de controle.
Desenvolvimento de uma Rede Neural para aprendizado, dadas as possíveis mudanças significativas na topologia do sistema, principalmente em fins de semana (Sistema Neuro-Fuzzy).
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Perguntas para Motivar
Resposta:A redundância é necessária somente para os pontos supervisionados, entretanto
essa redundância, em geral, já está disponível. Por exemplo, no caso de Furnas,
no qual esse trabalho foi baseado, há medições nas variáveis supervisionadas tanto
pelo SCADA quanto por canais dedicados de telemedição analógica.
A integração com o estimador de estado é possível quando da utilização do sistema
fuzzy como ferramenta de auxílio à decisão. No caso da utilização do sistema fuzzy
de forma automática, ou seja, sem a interferência do operador, a integração com o
estimador se torna mais difícil, pois o período de execução dos atuais estimadores
é longo se comparado com o ciclo de atuação previsto para o sistema fuzzy.
Pergunta 1:
No capítulo “Implementação Prática” é recomendada pelo
menos uma redundância para as medidas. Este requisito
não onera o projeto? Qual a experiência com a integração
com um estimador de estado?
32
Perguntas para Motivar (cont.)
Resposta:Estima-se que uma equipe de três engenheiros (um com experiência da operação,
um especialista em desenvolvimento de sistemas fuzzy e um com experiência de
integração de software no EMS) e dois programadores levariam um ano para
desenvolver e implantar o sistema fuzzy num centro de controle.
Com relação à infra-estutura física (SCADA, sistema de transmissão de dados, etc)
dependerá de uma avaliação prévia da estrutura já existente na empresa.
Pergunta 2:
Qual a experiência existente com o dimensionamento de
recursos (infra-estrutura/n de pessoas/...) e prazos
necessários para implantação de um controle baseado
em lógica fuzzy?
33
Perguntas para Motivar (cont.)
Resposta:Não é de nosso conhecimento a existência de um sistema de lógica fuzzy
em operação comercial. Sabemos apenas que a Bonneville Power
Administration (BPA), Oregon, EUA, realizou recentemente estudos de
viabilidade de um sistema semelhante (Referência 9 do artigo).
Pergunta 3:
Já existe um sistema de controle de tensão baseado em
lógica fuzzy em operação comercial ?. Qual a experiência
relatada com este recurso?
34
Perguntas para Motivar (cont.)
Resposta:Conceitualmente sim, porém as regras deverão ser modificadas com
base nas novas influências dos equipamentos de São José na Área Rio
e a influência das usinas na tensão de São José, uma vez considerando
a tensão de São José como variável controlada.
Pergunta 4:
O sistema estudado no artigo é um caso de 1991, onde
ainda não havia a subestação de São José. O sistema
fuzzy desenvolvido poderia ser utilizado para a situação
atual do sistema?
35
Perguntas para Motivar (cont.)
Resposta:
Apesar de muitas usinas não utilizarem um controle automático da barra
de alta, através do JVC, muitas dessas tem suas barras de alta controladas
manualmente pelo operador da usina. O Sistema de Inferência Fuzzy (SIF)
foi projetado de forma a reproduzir o quão fiel possível o modus operandi de
controle de tensão usado na Área Rio.
Pergunta 5 (REP do XVI SNPTEE):Embora o controle automático de tensão nas barras de alta das
usinas seja recomendada por especialistas internacionais, esta
prática ainda não é adotada no Brasil. Os autores testaram a
eficiência do Controle Coordenado de Tensão para o mesmo caso e
nas mesmas condições adotadas na regulação de tensão usual das
usinas brasileiras?
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