Artigo Final Geração Eólica Caio 3

V Congresso Brasileiro de Energia Solar – Recife, 31 a 03 de abril de 2014

ANÁLISE CRÍTICA DE ARTIGOS SOBRE RECONFIGURAÇÃO

AUTOMÁTICA DE SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA

Caio Francisco Vasconcelos de Oliveira – [email protected]

Paulo Cesar Marques de Carvalho – [email protected] Universidade Federal do Ceará, Departamento de Engenharia Elétrica

Resumo. Este artigo tem como objetivo a apresentação de uma análise crítica e resumo dos principais aspectos sobre os quatro artigos escolhidos sobre reconfiguração automática de sistemas de distribuição de energia elétrica. O primeiro artigo escolhido trata de planos de recomposição de sistemas de distribuição considerando variações de cargas e geração eólica, propondo um método de restauração baseado em algoritmos genéticos (GA). O segundo artigo considera aspectos sobre reconfiguração em tempo real considerando geração distribuída (GD), incorporando painéis fotovoltaicos, turbinas eólicas, pequenas hidrelétricas. O terceiro artigo apresenta uma solução com Sistema Multi-Agente (MA) para o manejo e despacho de energia de sistemas de distribuição considerando geradores distribuídos, mantendo o equilíbrio entre geração e consumo. O quarto artigo apresenta um sistema para alocação ótima de geração distribuída com reconfiguração ótima do sistema de forma a minimizar as perdas elétricas, baseado em métodos heurísticos. Dessa forma os artigos escolhidos tratam sobre diferentes pontos de vista e soluções relacionados ao problema de reconfiguração do sistema de distribuição. Palavras-chave: Reconfiguração, Sistemas de Distribuição de Energia, Geração Eólica, Geração Distribuída, Multiagentes. 1. INTRODUÇÃO A reconfiguração de um sistema de distribuição pode ser vista sob diferentes aspectos: serviço de recomposição durante uma situação de emergência (falta no sistema), minimização de perdas elétricas na rede ou manejo e despache de energia mantendo equilíbrio entre geração e demanda. O serviço de recomposição diante uma falta no sistema, em uma situação de emergência, consiste em um problema de tempo limitado e complexo. Consiste em restaurar o fornecimento de energia elétrica aos consumidores afetados devido a uma falta no sistema, através do fechamento e abertura de chaves. Dada a ocorrência de uma falta no alimentador, o disjuntor atua em tempo real. Um algoritmo de detecção, localização e isolamento de falta é realizado para localizar e isolar a falta em ambas as direções. Depois do isolamento, um algoritmo de recomposição é aplicado para cargas desenergizadas a jusante da falta sejam restauradas, através de seccionalizadores e chaves de encontro. Com a introdução de geração distribuída, novos desafios são acrescentados para operação do sistema: crescimento da tensão no estado estacionário, complexidade no sistema de proteção, “voltage flicker” devido à potencia de saída variável, fluxo de potência reverso, detecção de falta, recomposição. Já no aspecto de minimização de perdas elétricas, a reconfiguração da rede elétrica pode promover um uso mais eficiente de geradores distribuídos de fontes renováveis, analisando a potência que cada fonte pode injetar na rede em tempo real. Como resultado é possível obter uma redução significante nas perdas e promover a confiabilidade no fornecimento de energia, contribuindo para uma operação econômica da rede e uma redução do custo de energia. Em anos recentes, novas metodologias de reconfiguração de redes de distribuição têm sido apresentadas, explorando as maiores capacidades e velocidades de sistemas computacionais, o avanço da automação e a disponibilidade de informação através, principalmente, do sistema SCADA. Com o crescente uso do sistema SCADA e automação do sistema de distribuição através de equipamentos controlados remotamente, a reconfiguração da rede de distribuição está cada vez mais viável para planejamento e controle em tempo real. Em relação ao procedimento de manejo e despache de energia, procedimentos de reconfiguração da rede são utilizados para controle do fluxo de potência, de forma a equilibrar a geração e o consumo de energia elétrica de fomo eficiente e econômico. Com o uso de geradores distribuídos, é possível suprir cargas próximas, evitando linhas de transmissão, reduzindo as perdas e os custos, compartilhando cargas com a geração central. Porém, com a variação de potência das unidades GD e das cargas, surge o problema do controle do despache de energia elétrica de forma a equilibrar geração e a demanda. (Ren, 2013) apresenta um solução para este problema utilizando o conceito de Sistemas Multi-Agentes, onde cita que tal conceito também é utilizado para a solução de outros problemas de engenharia elétrica como sistemas de monitoramento e diagnóstico de falta, recomposição de sistemas, simulação de sistemas e controle de sistemas. De forma geral, esses problemas consistem em problemas de multi-objetivos e com restrições. Funções objetivos, como maximização do uso de potência dos GDs, minimização do número de chaveamentos, minimização das perdas,


minimização de cargas desenergizadas, entre outros, são associados à pesos e somados para gerar uma função global, no qual expressa a função objetivo final. Além do mais, consistem em problemas de elevada complexidade. Isso se deve ao elevado número de possibilidades de reconfiguração devido à explosão combinatorial, já que cada chave contribui para dois estados (fator de multiplicação 2), aumentando exponencialmente com o aumentado da quantidade chaves e tamanho da rede de elétrica. 2. ARTIGOS PESQUISADOS Na tabela a seguir é possível visualizar características gerias dos artigos escolhidos.

Tabela 1 – Dados dos artigos.

Artigo Título Publicado em Instituição Autor (a)(es) Ano de

Publicação

1

Incorporating load variation and variable wind generation

in service restoration plans for distribution systems

Energy

University of Waterloo, Canadá.

Aboelsood Zidan*, Ehab F. El-Saadany

2013

2 Real-time reconfiguration of

distribution network with distributedgeneration

Electric Power Systems Research

UFSM - Federal

University of Santa Maria, RS, Brazil.

D.P. Bernardon,

A.P.C. Mello, L.L. Pfitscher, L.N. Canha, A.R. Abaide,

A.A.B. Ferreira

2014

3

A Multi-Agent Solution to Distribution System

Management by Considering Distributed Generators

IEEE Transactions On Power Systems, Vol. 28, No. 2,

May 2013

University of

Wollongong, Wollongong,

Austrália.

Fenghui Ren, Minjie Zhang,

and Danny Sutanto

2013

4

Experimental system for current-voltage curve

measurement of photovoltaic modules under outdoor

conditions

Electric Power Systems Research 103

Federal University at Juiz de Fora-UFJF, Juiz de

Fora, MG, Brazil.

M. Piliougine, J. Carretero, L. Mora-López e M. Sidrach-de-

Cardona

2013

3. RESUMO DO PRIMEIRO ARTIGO

O primeiro artigo trata dos planos de recomposição considerando variação de carga e de geração eólica para sistemas de distribuição. Conforme foi explicado na introdução, quando uma falta ocorre em alimentador da rede de distribuição, o disjuntor atua em tempo real desenergizando o trecho defeituoso. Em seguida, um algoritmo de detecção, localização e isolamento de falta é realizado, de forma a isolar o trecho defeituoso em ambos os sentidos, e em seguida um algoritmo de recomposição é realizado de forma a restaurar energia elétrica as cargas desenergizadas situadas jusante à falta. Na Figura 1 é possível visualizar um exemplo simples rede de distribuição em operação normal e pós-falta, após isolamento e recomposição do sistema.


Com a inserção de geração distribuída, benefícios são adquiridos como: qualidade de energia, confiabilidade, segurança ao sistema, redução de custos, entre outros. Políticas atuais determinam que unidades de geração distribuída devem ser desconectadas da rede dada ocorrência de faltas no sistema. Desse modo esse benefícios esperados são reduzidos drasticamente. Além do mais, tal processo leva a diminuição da potência gerada na unidade GD, o que dificulta a restauração à operação normal. Uma grande quantidade de pesquisas relacionadas ao problema de serviço de recomposição está sendo desenvolvidas, e vantagens e desvantagens em relação aos métodos utilizados têm sido estabelecidas. Entre alguns métodos utilizados pode-se citar: heurísticos, sistemas inteligentes, metaheurísticos e programação matemática. Porém, métodos metaheurísticos, incluindo algoritmos genéticos, enxame de partículas, “simulation annealing”, estão sendo mais utilizados para resolver o problema, pois são mais prováveis de encontrar a solução ótima global de forma mais rápida que métodos heurísticos. A implementação do serviço de recomposição deve considerar dois tipos de chaves: as controladas manualmente (MCS) e as controladas automaticamente (ACSs). O tempo de operação de cada chave difere, sendo as chaves manuais as que requerem um maior tempo. O tempo de operação de chaves manuais depende de sua localização e do tempo de deslocamento do técnico, durando em média de 1200 – 1500 s (Zidan, 2013). Já para as chaves automáticas, sua operação depende do sistema de comunicação utilizado, e possui uma duração média de 50 s (Zidan, 2013). No artigo escolhido, o autor considera a utilização dos dois tipos de chaves. Se todas as chaves utilizadas são do mesmo tipo (manual ou automática), é utilizado um único estágio para as operações de chaveamento. Se há os dois tipos de chave na rede elétrica, são primeiramente realizadas as operações nas chaves automáticas (Estágio 1) e posteriormente as operações das chaves manuais (Estágio 2) para a implementação do plano de recomposição. Finalmente o autor utiliza uma rede de teste para demonstrar a eficiência do método proposto, que também foi utilizado em outras pesquisas publicadas na literatura. O serviço de recomposição é formulado como um problema de optimização multi-objectivo e multi-restrição, no qual pode ser transformado em um objetivo global que associa cada um dos multi-objetivos a um peso específico. Entre os objetivos considerados, pode-se citar:

• Custo de Interrupção por Consumidor (CIC), onde considera a interrupção por consumidor em cada trecho. • Custo de Operação de Chaveamento (SOC), que implica em uma minimização de chaveamentos, diminuindo

custos e tempo de restauração.

E restrições como:

• Tensão de Barramento, que deve estar dentro de um intervalo aceitável. • Corrente de Alimentador, no qual não devem ser ultrapassados seus valores limites. • Manter Topologia Radial, evitando que dois alimentadores forneçam energia a um mesmo trecho ou que

correntes em trechos possam tem ambas as direções. O autor utiliza um tipo de método meta-heurístico, Algoritmo Genético (GA), para resolver o problema de recomposição. O mesmo destaca o espaço que tal método vem ganhando nos últimos anos, relatando os sucessos na resolução de problema de optimização combinatorial. Na Figura 2 é apresentado o fluxograma da solução para o problema de recomposição desenvolvido pelo autor.

Figura 2 – Fluxograma do service de recomposição GA-base.


4. PONTOS POSITIVOS E NEGATIVOS DO PRIMEIRO ARTIGO O artigo apresenta uma introdução boa a cerca do tema, transmitindo ao leitor o problema básico do qual se trata o trabalho de forma um pouco rápida, sem muitos detalhes, porém de forma direta. Agregando o uso de geração distribuída, o autor cita vários aspectos positivos e desafios em relação à operação do sistema, dentre alguns desafios pode-se citar: crescimento da tensão no estado estacionário, complexidade no sistema de proteção, “voltage flicker” devido a potencia de saída variável, fluxo de potência reverso, detecção de falta, recomposição. Ainda a respeito da introdução, são citadas várias referências no qual abordam o mesmo problema de serviço de recomposição utilizando outros métodos (ex: heurísticos, sistemas inteligentes, metaheurísticos,...), mostrando os seus pontos positivos e negativos, o que agregam um valor positivo ao artigo. Também são citados os cenários considerados nas referências, onde o autor faz uma crítica das vantagens e desvantagens, como por exemplo, o uso de maior número de chaveamentos em casos de considerar apenas a carga de pico, em vez de considerar uma carga variável, como é feito em uma das referências citadas, ou o uso de cálculos de fluxo de carga pós-falta, em vez de considerar a natureza das cargas dependente do tempo. Vale ressaltar que um diferencial do trabalho do autor em relação aos citados em suas referências é que o mesmo faz o uso de uma potência de saída variável das unidades GD e um perfil de demanda variável do sistema, além de considerar o uso tanto de chaves manuais (MCS) e automáticas (ACS), através de três cenários (apenas MSCs, apenas ACSs ou ambas). Na formulação do problema, é explicada de forma compreensível a natureza multi-objetivo do problema e sua conversão em um problema de único objetivo através de fatores de peso. O mesmo considera aspectos importantes como Custo de Interrupção por Consumidor (CIC), Custo de Operação de Chaveamento (SOC) e restrições básicas, como limites de tensão e de correntes e constância de topologia radial, através da formulação de equações. Porém um aspecto negativo é que o mesmo não identifica os valores considerados para algumas constantes consideradas e de onde as mesmas foram obtidas. Na implementação do problema, foram usados fluxogramas de forma que a explicação ficasse mais didática. Apesar do certo nível de complexidade para compreensão dos fluxogramas, os mesmos foram bem explicados de forma modular, apontando de forma razoável objetivos de cada estágio e o objetivo global da solução. Outros aspectos positivos que podem ser citados é que o autor utiliza quatro cenários para a simulação e estudos de caso, onde considera valores de carga pré-falta (cenário 1), carga pesada (cenário 2), carga variável (cenário 3) e controle e manejo de carga (cenário 4) e considera três tipos de cargas (residencial, comercial e industrial), agregando um custo médio por interrupção ($/kW) a cada um, dando mais confiabilidade aos resultados obtidos e melhores comparações. Além desses cenários, foram analisados estudos de caso sem e com a presença de unidades GD. Ainda com a ocorrência de unidade GD, esta foi considerada em dois casos: potência de saída constate e variável. Para o caso de potência variável, foram utilizados três modos para simulações: velocidade do vento perfeitamente prevista (perfect mode), velocidade do vento prevista a partir de dados históricos para as 24h seguintes (forecasting-based mode), velocidade do vento prevista usando densidade de função probabilística Weibull (probabilistic based mode). Com todos esses casos e cenários analisados, os resultados obtidos proporcionaram uma melhor interpretação e uma maior contribuição para comprovar a eficiência e robustez do método proposto para solução do problema de recomposição, comprovando menores perdas, número de chaveamentos e tempo de execução. Este pode ser considerado como o maior ponto positivo do trabalho apresentado pelo autor. 5. RESUMO DA DO SEGUNDO ARTIGO

O Segundo artigo apresenta uma nova metodologia para reconfiguração automática de uma rede distribuição qualquer com incorporação de geração distribuída, em operação normal, encontrando a melhor configuração. São consideradas como unidades de geração distribuída turbinas eólicas, painéis fotovoltaicos e pequenas centrais hidrelétricas no processo de reconfiguração. A metodologia de reconfiguração em tempo real é baseada em um método heurístico para determinar a melhor configuração. São consideradas apenas chaves automáticas, não sendo consideradas chaves manuais. O algoritmo desenvolvido é integrado ao sistema supervisório possibilitando o uso medições em tempo real e comandos para os equipamentos. A metodologia proposto é testa em um uma rede real de uma concessionária e os resultados são apresentados e discutidos. Finalmente diferentes cenários de reconfiguração da rede com geração distribuída são testados para avaliar a eficiência e desempenho do método proposto. Com a inserção de Geração Distribuída usando energias renováveis, algumas vantagens podem ser agregadas ao fornecimento de energia elétrica, como qualidade e confiabilidade, além de que há uma contribuição para a substituição de combustíveis fósseis e consequentemente, para a diminuição de emissão dos gases efeitos estufa. Reconfiguração da rede elétrica pode promover o uso mais eficiente das unidade de geração distribuída de fontes renováveis, analisando a disponibilidade de cada fonte para produção de energia. Dessa forma é possível obter uma redução significante das perdas e aumentar a confiabilidade do serviço. Com o avanço das velocidades de processamento de sistemas computacionais, aumento da quantidade de informações disponíveis da rede e crescimento da automação, através do uso de dispositivos controlados remotamente, torna-se cada vez mais viável o desenvolvimento de metodologias de reconfiguração usando dados em tempo real do


sistema elétrico. O objetivo principal dessas metodologias de reconfiguração são a diminuição das perdas e a operação mais econômica do sistema. Como mencionado, o trabalho do autor apresenta uma metodologia e ferramenta computacional para a reconfiguração automática da rede considerando geração distribuída baseada em curvas de demanda e de geração eólica, fovoltáicas e de pequenas centrais hidrelétricas. Para a formulação do problema, a reconfiguração também pode ser considerada como um problema de optimização de mais de um objetivo. É procurada a configuração que produz o melhor resultado, com menores perdas, que não deve violar as restrições operacionais, de modo a manter a operação segura do sistema. Dessa forma, métodos de decisão multicritério são utilizados. Como é normalmente elevado o número de configurações possível, devido à combinação de estados das chaves, tais métodos devem reduzir bastante o espaço de procura da solução ótima. O método utilizado pelo autor foi baseado em método heurístico. Na figura 3 é possível observar a arquitetura utilizada para ilustração do método proposto.

Figura 3 – Arquitetura do Sistema.

Para a caracterização dos perfis de demanda e previsão de carga, foram utilizadas curvas típicas de consumidores residenciais, comerciais, industriais e rurais. O trabalho considera uma inserção moderada de GD com potência instalada de pequenos MW. Para a caracterização de produção de energia eólica, é considerada uma pequena unidade de geração eólica e dados de velocidade média do vento obtidos a partir do banco de dados de uma estação de tempo localizada na região Sul do Brasil. Na figura 4 é apresentada a incidência mensal de vento e a curva de potência da turbina Enercon E53 considerada, de potência nominal de 800 kW.

Figura 4 – (a) Recurso Eólico (b) Curva de Potência da Turbina Eólica Enercon E53.

A técnica de optimização utilizada no trabalho do autor foi baseada Adaptação de Mudança de Ramo (Branch Exchange Adaption) que é baseada na interconexão existente entre alimentadores feita através de chaves normalmente abertas (NO). Para cada interconexão, é testada a melhor configuração entre dois alimentadores através da mudança alternada do estado de pares de chaves ao longo dos alimentadores, como é ilustrada na figura 5, quando há presença de GD.


Figura 5 – Ilustração método Adaptação de Mudança de Ramo (Branch Exchange Adaption).

O método foi testado em uma rede de distribuição real de uma concessionária de modo a testar o seu desempenho e eficiência. A rede era composta de duas subestações 69/13.8 kV, 5 alimentadores, 3 pontos de geração distribuída, 15 chaves de encontro, 99 chaves normalmente fechadas e composta por mais de 21.000 consumidores. Com os resultados obtidos do teste, todos os procedimentos do método proposto alcançaram sucesso e a topologia final da rede foi obtida através da melhoria dos indicadores das funções objetivos de optimização. 6. PONTOS POSITIVOS E NEGATIVOS DO SEGUNDO ARTIGO O artigo apresenta uma boa introdução acerca do problema proposto, abordando bem a sua motivação, formulação e objetivos. O leitor também é situado sobre algumas pesquisas atuais acerca do problema, onde são mostrados alguns desempenhos já alcançados por outras referências. O autor apresenta uma evolução de dois trabalhos referenciados, na qual foi primeiro e segundo autor, respectivamente, onde algumas características citadas são: análise dos perfis de geração dos geradores distribuídos de diferentes tecnologias (turbinas eólicas, painéis fotovoltaicos, e pequenas hidrelétricas), restrições específicas de geração distribuída, técnica heurística para busca da melhor configuração incorporando GD, estudos de caso com dados reais de concessionárias, integração da ferramenta desenvolvida com SCADA. Apresenta uma ilustração da arquitetura empregada para a implementação do método desenvolvido, explicando bem as características do sistema e a comunicação entre os dispositivos. Faz o uso de dados reais de perfis de demanda e de perfis de geração de cada tipo de unidade de geração distribuída considerada, através da apresentação de gráficos ilustrando disponibilidade dos recursos e especificações nominais dos equipamentos utilizados (turbinas eólicas, painéis fotovoltaicos e pchs). Outro aspecto positivo é que considera três níveis de carga e geração: leve, média e pesada. Os resultados obtidos através do teste em uma rede real de distribuição de uma concessionária utilizando dados reais demonstraram eficiência e desempenho do método proposto, ilustrando e tornando de forma mais compreensível ao leitor o trabalho desenvolvido. Alguns pontos negativos que podem ser citados: não considera o uso de chave manual, como o artigo anterior considerou, não considera o número de chaveamentos como uma função objetivo de optimização, considerando apenas as perdas de energia, frequência de interrupção e total de energia não suprida. 7. RESUMO DO TERCEIRO ARTIGO Atualmente, a maioria das redes de distribuição é caracterizada com o suprimento de energia elétrica através de uma fonte central e única, proporcionando um fluxo de potência unidirecional no sentido da fonte central para os elementos à jusante, no qual é monitorada e controlada de forma central. O controle clássico está baseado no manejo do suprimento de demanda e carga média. Geradores distribuídos emergem como uma fonte alternativa para suprir cargas localizadas próximas. Com a inserção de geração distribuída, algumas vantagens são desfrutadas como: o suprimento de cargas vizinhas, dispensando linhas de transmissão; compartilhamento de cargas com a fonte central, minimização de queda de tensão e perdas. Além disso, em horário de pico, ajudam no suporte das cargas evitando sobtensões. Por outro lado, podem ser citadas algumas desvantagens, como a natureza intermitente dos recursos renováveis, como vento e radiação solar, proporcionando uma potência de saída intermitente, em alguns casos as concessionárias não detêm a propriedade da unidade GD, e o fluxo de potência que antes era unidirecional passa a ser bidirecional. Desta forma surge o problema de como controlar de forma dinâmica e eficiente a distribuição de energia na rede considerando variações na geração das fontes e na demanda das cargas.


Para a resolução do problema de despache dinâmico de eletricidade, o autor faz o uso de um Sistema Multi-Agentes (MAS) considerando: variação de suprimento da unidade GD e variação de demandas das cargas. Sistemas Multi-Agentes vêm sendo utilizados em anos recentes para a resolução de problemas de engenharia como: monitoramento de sistemas e diagnóstico de falta, recomposição de sistemas, simulação de sistemas e controle de sistemas. No trabalho desenvolvido pelo autor, são propostos cinco tipos de agentes que trabalham de forma autônoma para simular os elementos chaves da rede de distribuição: Agente Subestação (SA), Agente Barramento (BA), Agente Alimentador (FA), Agente Carga (LA) e Agente Gerador (GA). Cada um dos agentes desempenham papéis fundamentais para a operação correta e segura de cada um dos componentes associados. Além disso, os mesmos têm habilidades de comunicação e tomada de decisão de forma a possibilitar decisões próprias para manejo local de energia baseado em informação local ou manejo de energia regional/global baseado em comunicação e cooperação entre os agentes. Na figura 5 são ilustrada três camadas utilizadas para sistema desenvolvido: camada sistema de potência, camada Multi-Agente, camada de interface.

Figura 6 – Ilustração das três camadas para o MAS proposto.

Como se trata de um problema multiobjectivo, os objetivos utilizados no MAS desenvolvido são:

1) balanço dinâmico da potência fornecida e demanda da rede:

2) Uso máximo da potência de saída da unidade GD:

3) Minimização do custo do uso de energia: Algumas restrições também são consideradas, como: corrente máxima admitida no cabo (ampacidade), potência máxima do gerador (potência nominal), tensões limites no barramento (dentro de níveis aceitáveis), limite de corrente no componente (corrente nominal). No MAS proposto, foram desenvolvidos mecanismos de conexão, desconexão e gerenciamento de energia. No mecanismo de conexão/desconexão, para cada elemento conectado/desconectado é criado/cancelado uma conexão entre os elementos vizinhos a partir de um protocolo de comunicação baseado em perguntas e respostas entre os agentes que contem variáveis nominais do elemento a ser conectado/desconectado. O mecanismo de gerenciamento de energia é ilustrado no diagrama da figura 6.


Figura 7 – Diagrama UML do Mecanismo de Conexão/Desconexão.

Para a demonstração do desempenho do MAS proposto, foi feito um estudo de caso no qual foi considerada uma

rede composta por uma subestação, dois alimentadores, cinco barras, seis cargas, uma unidade GD com geração e demanda variáveis. Para a rede considerada, foi admitida um fluxo de potência máximo de 100 MW para subestação, alimentadores e barras. A máxima potência de fornecimento da barra foi adotada como 100 MW, conectada à uma unidade de geração de 50 MW.

Foi simulado o mecanismo de conexão de um gerador GA2 ao barramento BA5 através da comunicação entre os dois agentes e posteriormente o mecanismo de gerenciamento de energia através de um requerimento de fornecimento de potência de 50 MW do gerador GA2 ao barramento BA5. Os resultados obtidos foram satisfatórios e demonstraram o bom desempenho do sistema proposto.

8. PONTOS POSITIVOS E NEGATIVOS DO TERCEIRO ARTIGO O autor realiza uma introdução acerca do tema de forma bastante completa, apresentando a formulação do problema, bem como a sua contextualização e trabalhos já desenvolvidos. O artigo possui bastantes referências. Foi possível absorver conhecimentos acerca de um tema que vem ganhando destaque na resolução de problemas de engenharia que é o uso de Sistemas Multi-Agentes (MAS). O autor apresentou exemplos e referência sobre tal conceito. O artigo é bastante completo e conciso, apresentou de forma bem explicada a formulação do método desenvolvido, onde foi possível entender clara as três camadas em que se classificava o sistema proposto. A funções de cada um dos cinco tipos de agentes considerados foram explicadas, mas nesse aspecto não ficaram tão claras. As funções multiobjetivos consideradas tornaram o trabalho bastante criterioso no aspecto da busca de optimização. No artigo foram explicados os mecanismos de conexão/desconexão e de gerenciamento de energia. Nos diagramas UML de cada mecanismo, foi possível visualizar o seu princípio. O mecanismo de gerenciamento de energia apresentado é de difícil compreensão devido à sua complexidade e tamanho e sua explicação não possibilitou uma fácil assimilação, porém aparentou estar completo e robusto. No estudo, foi demonstrado a eficiência em dinamicamente executar o gerenciamento de energia da rede de distribuição considerando mudanças no fornecimento de energia e/o demandas. O sistema desenvolvido ainda foi comparado à um esquema de gerenciamento central de energia convencional, onde foram consideradas as mesmas funções objetivos. Os dois sistemas foram testados durante 48 horas para variações aleatórias de cargas e fornecimento de energia e constatou-se que o sistema proposto alcançou o mesmo resultado em um tempo de 12,3% do tempo gasto pelo sistema centralizado, ou seja, uma redução de 87,7 % do tempo gasto. 9. RESUMO DO QUARTO ARTIGO Redução de Perdas Elétricas em sistemas elétricos de distribuição (SED) é um importante conceito em operação de sistemas de potência. A redução de perdas elétricas é importante para a operação econômica do sistema e para a redução de custos de energia. Está associado ao fluxo de potência em linhas de distribuição. Uma alternativa para a redução das perdas elétricas em sistemas elétricos de distribuição é a alocação de geração distribuída. Unidades GD alocadas em locais apropriados podem promover inúmeros benefícios, como por exemplo a redução de perdas.


Atualmente, trabalhos utilizando métodos heurísticos e meta-heurísticos para abordagem e alocação de GD vêm sendo desenvolvidos: algoritmos genéticos, optimização de enxame de partículas, optimização de colônia de formigas, busca tabu e métodos híbridos. Outro modo de proporcionar redução de perdas é a reconfiguração. Para redes de distribuição de médio a grande porte, a busca da solução ótima utilizando reconfiguração e alocação de GD torna-se um problema de alta complexidade. O trabalho desenvolvido pelo autor apresenta uma construção de um algoritmo heurístico para a alocação GD e reconfiguração da rede de distribuição para minimização das perdas elétricas. É considerada a adição de uma nova barra associada a um novo ramo para a conexão da unidade GD. A potência de injeção da unidade de GD é pré-definida e bem como a impedância e o comprimento do novo ramo. A formulação do problema é baseada função objetivo minimização de perdas:

que inclui tanto os ramos originais quanto os novos ramos. Onde:

Na figura 7 é apresentado o fluxograma Algoritmo Construtivo Heurístico Combinado (CHCA)

Figura 8 – Fluxograma do CHCA.

O método é então testado em três sistemas de distribuição da literatura (redes apresentadas nos trabalhos referenciados): sistema 16-barras, sistema 33-barras e sistema 94-barras. Para o cálculo do fluxo de potência, é considerado o fator de potência igual a 0,92 e limites de tensão entre 0,9 a 1,0 p.u. Para o caso do sistema de 16 barras, a convergência do CHCA é atingido na terceira iteração, gerado um estado que combina reconfiguração com alocação GD que possibilitou uma redução de 20,82% das perdas do caso inicial. Para o caso do sistema 33 barras e 94 barras, resultados de redução de 37,51% e 21,19% em relação às configurações iniciais. Logo, houve a demonstração da eficiência do CHCA proposto através de reduções significativas das perdas.


10. PONTOS POSITIVOS E NEGATIVOS DO QUARTO ARTIGO

O artigo apresenta uma boa introdução acerca do problema proposto, abordando bem a sua motivação, formulação e objetivos. O leitor também é situado sobre algumas pesquisas atuais acerca do problema, onde são mostrados alguns desempenhos já alcançados por outras referências. Portanto, o trabalho está bem referenciado, onde são mencionados outros tipos de métodos heurísticos e meta-heurísticos. Na formulação do problema o autor explica bem a função objetivo a ser alcançada, e as demais equações no qual a metodologia proposta deve obedecer, como balanço de energias ativas e reativas nos barramentos, expressões de perdas nos ramos e restrições limites aceitáveis de tensões, limites máximos de correntes e conservação da radialidade do sistema. A explicação do fluxograma é satisfatória, e ela é feita de maneira modular, o que possibilita um melhor entendimento ao leitor do método proposto, o que é um aspecto positivo do trabalho. Um aspecto negativo do artigo é que para o cálculo do custo incremental de perda (loss incremental cost) a sua explicação não é feita no artigo, e sim citada em uma referência, o que faz com que o leitor tenha que ler outro artigo completo para melhor compreensão de como obter esse valor. Um aspecto bastante positivo do trabalho é que o autor faz o uso de três tipos de sistemas de distribuição para analisar o desempenho da metodologia proposta, sendo sistemas de pequeno, médio e grande porte. Para o primeiro caso, o autor explica bem, de forma passo-a-passo o algoritmo desenvolvido, possibilitando ao leitor o seu melhor entendimento através do exemplo. Fato interessante é que os resultados realmente comprovam a eficiência do método proposto, para todos os três casos de sistemas testados, através da apresentação da redução de perdas em relação aos casos base. Portanto, a combinação de alocação de GD e reconfiguração do método proposto demonstrou a sua potencial aplicação para optimização em sistemas de larga escala de concessionárias. 11. CONCLUSÕES Este trabalho apresentou um breve resumo e uma avaliação crítica de cada um dos quatro artigos escolhidos durante a disciplina de Geração Eólica do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Ceará do período 2014.2, abordando os principais pontos positivos e negativos dos trabalhos escolhidos. O tema escolhido foi o de reconfiguração automática de sistemas de distribuição que estão relacionados com geração eólica ou geração distribuída. Através dos artigos escolhidos e analisados, pode-se concluir que o tema vem sendo amplamente estudado por pesquisadores de todo o mundo e que possui diversas aplicações, como a recomposição automática devido à faltas no sistema, reconfiguração que objetivam a minimização de perdas elétricas, considerando perfis de geração e demanda variáveis, optimização no gerenciamento de energia, alocação ótima de GD com reconfiguração, entre outras aplicações. Em geral, pode-se concluir também que em todos os quatro casos, os problemas propostos que foram solucionados são de alta complexidade, devido ao elevado espaço solução, que consistem em problemas de optimização de multi-objetivos e que os métodos mais empregados em suas soluções são métodos heurísticos, meta-heurísticos e sistemas multi-agentes. AGRADECIMENTOS

Agradeço primeiramente à Deus, aos meus familiares, ao professor Paulo Carvalho pelos conhecimentos

transmitidos e a todos os amigos e companheiros da disciplina de Geração Eólica. REFERÊNCIAS Carvalho, P.C.M.: Geração Eólica. 146p. 1ª edição, Fortaleza – CE, Editora Imprensa Universitária, 2003. Aboelsood Zidan, Ehab F. El-Saadany; 2013 Incorporating load variation and variable wind generation in service restoration plans for distribution systems, Energy, vol. 57, pp. 682-691. Bernardon, D.P.; Mello, A.P.C.; Pfitscher, L.L.; Canha, L.N.; Abaide, A.R.; Ferreira, A.A.B.; 2014. Real-time reconfiguration of distribution network with distributedgeneration: Electric Power Systems Research, vol. 107, p. p59-67. Fenghui Ren, Minjie Zhang, and Danny Sutanto; 2013. A Multi-Agent Solution to Distribution System Management by Considering Distributed Generators, IEEE Transactions On Power Systems, vol. 28, no. 2. M. Piliougine, J. Carretero, L. Mora-López e M. Sidrach-de-Cardona; 2013. Experimental system for current-voltage curve measurement of photovoltaic modules under outdoor conditions. Electric Power Systems Research, vol. 103, pp. 178-183.

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