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TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA

Transmissao de Energia Eletrica

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Aprimoramento de um Sistema de InformaçõesGeográficas a partir do Desenvolvimento de

Metodologia para Cadastro de Equipamentos deSubestações e Linhas de Subtransmissão

A. G. Leal, EPUSP/ PEA/ GAGTD; J. A. Jardini, EPUSP/ PEA/ GAGTD; L. C. Magrini, EPUSP/ PEA/GAGTD; M. Massuda, EPUSP/ PEA/ GAGTD; M. G. M. Jardini, EPUSP/ PEA/ GAGTD;

H. K. Kiyohara, EPUSP/ PEA/ GAGTD; P. R. L. Silva, EPUSP/ PEA/ GAGTD;F. T. Fujimoto, Eletropaulo1

RESUMO

Este projeto tem como objetivo complementar a base GIS daEletropaulo com respeito a parte de equipamentos desubestações, linhas de subtransmissão, inspeções de equipa-mentos de subestações, bem como aplicativos tais como cál-culo de fluxo de potência, cálculo de curto-circuito, análise decontingências. Estando ao final do primeiro ciclo, o sistemaestará totalmente desenvolvido ao final do segundo ano epermitirá a gestão da manutenção dos equipamentos, bemcomo suprirá as necessidades dos departamentos de opera-ção, engenharia e manutenção.

PALAVRAS-CHAVE

Gestão de linhas de transmissão, Equipamentos deSubestações, Gestão de Inspeções de Equipamentos GIS, Sis-tema de Informações Geográficas, Banco de Dados Relacional,Equipamentos Georeferenciados.

1 A. G. Leal (Pesquisador), MSc e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]);

J. A. Jardini (Coordenador do projeto), Prof. Dr. Titular da EscolaPolitécnica da Universidade de São Paulo/ Departamento deEngenharia de Energia e Automação Elétricas da USP/ GAGTD([email protected]);

L. C. Magrini (Pesquisador), PhD e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]);

M. G. M. Jardini (Pesquisador), MSc e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]).

M. Masuda (Pesquisador), BSc e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]).

H. K. Kiyohara (Pesquisador), MSc e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]);

P. R. L. Silva (Pesquisadora), BSc e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]);

Fabio Tamio Fujimoto (Gerente do Projeto) trabalha naEletropaulo Metropolitana ([email protected]).

I. INTRODUÇÃO

A evolução dos sistemas de informação possibilita o

controle mais apurado dos equipamentos de subestaçõese linhas de subtransmissão, permitindo que a manutenção

passe a ser vinculada às exigências operativas ao invés daantiga metodologia baseada em tempo decorrido.

Por outro lado, existe uma tendência dos departamen-

tos das empresas promoverem soluções pontuais que aten-dem apenas ao seu interesse imediato, o que motiva o apa-

recimento de ilhas de informações e até mesmo o arquiva-

mento de dados redundantes e com periodicidade de atua-lizações não sincronizadas.

Além disso, a reestruturação pela qual passou o sis-

tema elétrico brasileiro obrigou o desmembramento de em-presas e desagregação de equipes propiciando a perda de

know-how e da documentação dos equipamentos das

subestações e de linhas de subtransmissão [1].A Eletropaulo Metropolitana conta hoje com um ati-

vo composto de 180 subestações que alimentam 1638 cir-

cuitos primários, através de 1500 km de circuitos desubtransmissão aérea contendo 5600 suportes e 170 km de

circuitos de subtransmissão subterrâneos.

Tendo em vista estes aspectos, torna-se necessária areformulação dos sistemas de informação de forma a unificar

os dados necessários à operação, manutenção e engenharia.

Devido à evolução da empresa, uma estratégia de maiorabrangência tomou corpo e foi implementado um Sistema

de Informações GIS da empresa Miner-Miner. Entretanto, a

modelagem original não atendia as necessidades daEletropaulo no quesito de subestações e linhas de

subtransmissão.

Todavia, este projeto de P&D atenderia plenamenteas necessidades da empresa, em uma base de dados

relacional georeferenciada em Oracle. Portanto, era natural

que este projeto tenha sido redirecionado para se tornarparte integrante do GIS da empresa, complementando e

melhorando o modelo original.

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Graças à tecnologia moderna, também foi possível

neste projeto de P&D implementar em paralelo o desenvol-vimento de uma metodologia baseada em equipamentos

portáteis (hand-held computers) que apresenta o roteiro

de inspeção/manutenção adequado ao tipo de equipamen-to e cadastra os resultados da inspeção/ensaios e manu-

tenções dos equipamentos em campo.

II. SISTEMA GIS CORPORATIVO

GIS é um conjunto de equipamentos e programas que,

por meio de uma metodologia, integra dados, pessoas einstituições, tornando possível a coleta, o armazenamento,

o processamento, a análise e a disponibilização de infor-

mações georeferenciadas. Visando com isto uma maior se-gurança, confiabilidade, simplicidade de uso e agilidade

no monitoramento, planejamento e tomada de decisões re-

lativas ao espaço geográfico.Atualmente a tecnologia do ARC/INFO-8 está sendo

utilizada na Eletropaulo. Esta utiliza um modelo de dados

orientado-a-objetos para organizar a geoinformação e umbanco de dados relacional (Oracle) como repositório de

dados. O conceito central do ARC/INFO-8 é “geodatabase”,

um banco de dados relacional que contém objetos geográ-ficos e compõe uma estrutura hierárquica [2].

Em um “geodatabase”, os dados geográficos são

manipulados de forma muito semelhante aos dados admi-nistrativos convencionais. Cada tipo de dado geográfico

corresponde a uma tabela diferente do banco de dados e

cada entidade é armazenada como uma linha desta tabela(incluindo suas coordenadas). Através de regras de relaci-

onamento entre diferentes entidades, podem-se represen-

tar elementos mais complexos como mapas e redes [2].O ARC/INFO-8 tem três novos módulos: ArcMap

(visualização e apresentação de dados, como o ARC/VIEW),

ArcCatalog (para modelagem de dados) e ArcToolbox (paraoperações, essencialmente uma interface amigável para os

antigos módulos ARC/EDIT e ARC/PLOT). No entanto, es-

tes módulos estão disponíveis apenas em ambienteWindows NT e sua linguagem de programação é Visual Basic.

A ESRI ainda não possui suporte para usuários UNIX [2].

O mapeamento completo de toda a rede aérea e sub-terrânea de distribuição e subtransmissão de energia elé-

trica da AES Eletropaulo está totalmente integrado em um

banco de dados implantado com tecnologia GIS (Sistemade Informações Geográficas). Para isto foram convertidos

os dados cadastrais da rede de distribuição aérea para o

sistema GIS, que está substituindo o sistema GRADE utili-zado pela empresa há 16 anos.

Em 2004, esta base conterá todas as informações

cadastrais dos ativos elétricos geograficamente dispersos,permitindo a sua gestão num ambiente integrado e amigá-

vel. A grande vantagem do sistema está na facilidade de

manuseio, na sua versatilidade e na rapidez para efetuaranálises.

III. METODOLOGIA EMPREGADA

Para atingir o objetivo proposto, foi necessário desen-volver uma metodologia para cadastro georeferenciado dos

equipamentos de subestações de distribuição de energia e

de linhas de subtransmissão, bem como um modelo de umbanco de dados relacional de um sistema de informação.

Também foi desenvolvida uma metodologia para me-

dição das coordenadas UTM das linhas de subtransmissãoe para levantamento das características elétricas e mecâni-

cas das torres das linhas de subtransmissão da área de

concessão e arredores, tais como faixas de passagens einterferências nas proximidades.

Essa metodologia prevê o levantamento das partes

constituintes de cada torre, tais como: pernas, corpo, ca-beça, tipo de isolador, tipo de bundle, cabo, altura em rela-

ção ao solo, catenária, etc.

Com respeito ao cadastramento georeferenciado dosequipamentos de subestações, foi inicialmente previsto que

estes também possuiriam coordenadas UTM. Entretanto,

devido a grande quantidade de equipamentos, os quaisacabariam sendo mostrados no sistema de informações

escolhido segundo o representante da ESRI no Brasil, acar-

retaria em enorme lentidão no sistema. Portando é decisãoda concessionária que os equipamentos estejam vincula-

dos à subestação.

Este vínculo obedece a um modelo de dados relacionalde forma que consiga abranger os diferentes tipos de ar-

ranjos atualmente existentes na empresa e sua

conectividade. Essa metodologia prevê a utilização de iPaqspara armazenamento do roteiro de inspeção e coleta de

informações que posteriormente são transferidas ao siste-

ma corporativo.

IV. DETALHES DA MODELAGEM

Para armazenar ao nível de concessionária essas in-

formações, foi concebida uma base de dados paradisponibilizar esses dados, bem como prover meios para

armazenamento das inspeções, ensaios, testes e medições

coletadas. Essas informações ficam disponíveis para todaa empresa através da Intranet e do sistema de informações

geográficas já em desenvolvimento. Esta base de dados

foi desenvolvida a partir de um modelo de dados relacionalenvolvendo os módulos de:

• Interfaces de Cadastro de Instalações no GIS;

• Cadastro de Linhas Aéreas;• Cadastro de Linhas Subterrâneas;

• Análise de Óleo;

• Serviços;• Inspeções de Subestações;

• Inspeções de Linhas.

Para validar a metodologia e o modelo de dados, fo-ram efetuados o levantamento de dados e o cadastramento

de um piloto representativo dos vários tipos de equipa-

mentos em operação. Dessa forma, foram escolhidas linhas

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de subtransmissão aéreas e subterrâneas, bem como

subestações de distribuição (ETD) que contemplam arran-jos típicos dentro da empresa.

Com base no modelo validado, foi aprimorado o Siste-

ma GIS da ESRI comprado pela Eletropaulo. O modelo dedados relacional desenvolvido e validado foi convertido

para um modelo orientado-a-objetos de forma a se integrar

com o modelo original da Miner-Miner/ESRI. Este sistemapermite a criação de Aplicativos gráficos e tabulares pos-

sibilitando a consulta e modificação das informações dos

equipamentos e linhas de subtransmissão, bem como con-sultas complexas.

Desta forma, durante o segundo ciclo deste projeto,

será feita a integração com aplicativos técnicos que estãona fase de especificação. Os módulos atualmente em análi-

se são os de cálculos elétricos, tais como:

• Cálculo de Fluxo de Potência;• Cálculos de Curto Circuitos;

• Análise de Contingência.

V. METODOLOGIA NO CADASTROPILOTO DE EQUIPAMENTOS

Esta seção tem o objetivo de abordar sumariamente, ametodologia utilizada no processo de cadastramento de

equipamentos e suas respectivas inspeções de subestações

e de linhas de subtransmissão.O processo de cadastramento, segundo o modelo de

dados desenvolvido, consiste nas seguintes etapas:

• Levantamento dos Domínios do Sistema – Esta etapa de-verá ser feita uma única vez, visto que a princípio estes

Domínios praticamente não sofrerão modificação durante

a vida útil do sistema. Estes identificadores consistem nostipos de equipamentos existentes e tipos de mecanismos

ou tecnologias utilizadas em sua operação. As etapas

posteriores serão necessárias sempre que for efetuada aconstrução ou cadastro de uma nova subestação;

• Cadastramento dos Dados de Padrões de Equipamentos– Antes de inserir um equipamento no banco de dados,é fundamental que o padrão deste já tenha sido cadas-

trado no banco de dados. O objetivo da existência de

padrões é o de evitar que, ao se cadastrar um equipa-mento, tenha que se digitar inúmeras vezes parâmetros

que são comuns a outros existentes na subestação. Por

exemplo chaves, disjuntores, TCs e TPs;• Cadastramento dos Equipamentos – Nesta etapa deverá

ser realizado o cadastramento dos equipamentos existen-

tes na subestação a partir de dados do SIMEL ou outrasfontes existentes em meio físico ou digital. Os equipamen-

tos são identificados através do número patrimonial (NGE)

e o seu padrão (modelo). Todos estes dados são confir-mados com os manuais existentes dos equipamentos, bem

como através de verificações em campo;

• Cadastramento das Instalações - Considera-se uma insta-lação como um conjunto de equipamentos que estão

conectados em um determinado tipo de ligação. Portanto,

são cadastrados os números patrimoniais dos equipamen-tos que fazem parte desta instalação, bem como outros

atributos próprios das instalações. Sendo que cada Insta-

lação possui um Identificador único na empresa;• Cadastramento da Topologia da Subestação – A partir

do diagrama unifilar completo da subestação, é cadas-

trada a conectividade entre as instalações existentes;• Levantamento em Campo dos Dados de Equipamentos -

Em campo são conferidos os dados obtidos nas fases

anteriores. Também são complementados os dados de ins-talações e equipamentos que não puderam ser obtidos a

partir dos documentos e sistemas disponíveis;

• Cadastramento da Linha de Subtransmissão – Este ca-dastro também se consiste de duas fases, uma que é

feita com os perfis para o cadastro dos dados gerais da

linha de subtransmissão e seus suportes e outra em cam-po para o levantamento de sua posição georeferenciada

e confirmação dos dados obtidos de documentos.

VI. METODOLOGIA GERAL PARA COLETA DECOORDENADAS

A metodologia para levantamento dos pontos podeser descrita da seguinte forma:

• O levantamento no campo foi realizado no dia 7 de março

de 2003, pelo período da tarde;• Feito um desenho esquemático da subestação, os pon-

tos foram escolhidos e, com auxílio do receptor GPS, suas

coordenadas foram adquiridas. Este procedimento visaadquirir, a cada segundo de tempo, uma posição de lati-

tude e longitude. Adquiriu-se por ponto, uma média de

20 posições de coordenadas;• Com as coordenadas dos pontos armazenadas no recep-

tor GPS, e logo após o retorno ao escritório, esses dados

foram transferidos para um programa chamado PathfinderOffice – software esse que acompanha o GPS Trimble

comercializado pela Santiago & Cintra;

• Com os dados no microcomputador, um arquivo foi utili-zado para se realizar a correção diferencial das coorde-

nadas medidas; arquivo obtido no site da Santiago &

Cintra. A correção diferencial executada pelo programafaz uso do método MMQ (Mínimo Múltiplo Quadrado).

Basicamente, esse arquivo contém nada mais do que as

“n” coordenadas das posições de um ponto já conhecidoe muito preciso na cidade de São Paulo, onde é mantido

um GPS de alta precisão adquirindo intermitentemente (nes-

se passo é importante que a data e o horário deste arquivobase seja coerente com o arquivo adquirido);

• A correção diferencial é então realizada e logo em segui-

da, também fazendo uso do software é realizada a con-versão para o sistema de coordenadas UTM.

Como a maior parte dos equipamentos está abrigada nas

subestações pilotos, adotou-se um dos seguintes métodospara a aquisição das coordenadas destes equipamentos:

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• Quando do equipamento não abrigado – exposto ao tem-po. A aquisição de sua coordenada é realizada com auxí-lio do receptor GPS e é de fácil obtenção salvo possíveis

dificuldades relatadas na seção VII. O receptor é levado

até o equipamento e então adquirida a coordenada pelatriangulação de quatro ou mais satélites.

• Quando do equipamento abrigado – dentro de umasubestação ou construção. Por motivo de impossibilida-de total de aquisição das coordenadas fazendo uso do

receptor GPS, um ponto é coletado e transformado para

o sistema de coordenadas UTM. A distância em metrosé obtida do equipamento em estudo até esse ponto cuja

coordenada foi coletada; onde então será somada (ou

subtraída dependendo da localização), obtendo assim asua localização.

VII. DIFICULDADES ENCONTRADAS

A. Dificuldades para a Criação do Modelo de DadosDentre todas as dificuldades encontradas, a que demandoumais tempo foi a definição dos atributos que seriamarmazenados na base de dados. Foram realizadas 38 reuniõescom diferentes grupos de futuros usuários do sistema, demodo a levantar as diferentes necessidades. Essas reuniõesenvolveram funcionários da Eletropaulo das áreas de linhasaéreas de subtransmissão, manutenção de equipamentos desubestações, em particular relés de proteção, além decontatos com a equipe responsável pelo desenvolvimentodo sistema GIS da empresa. Das dificuldades encontradasdurante a consolidação de todos os atributos a seremconsiderados na base de dados, se sobressaíram:

• Grande quantidade e diversidade de pontos de vista dos

usuários envolvidos;• Variação nas terminologias utilizadas por fabricantes de

equipamentos em épocas distintas;

• Dificuldade de se reunir os manuais contendo asespecificações técnicas dos equipamentos;

• Enorme quantidade de atributos (2695) e de Entidades/Tabelas (223).

B. Dificuldades para a coleta de dados de EquipamentosDentre as dificuldades encontradas durante o levan-

tamento de dados dos equipamentos e instalações desubestações e torres de subtransmissão, destacaram-se asseguintes:• Disponibilidade em meio físico ou magnético dos manu-

ais de equipamentos que estavam em operação a mais de40 anos;

• Dificuldade de acesso aos dados de placa do equipa-mento devido ao fato de estarem energizados ou em lo-cais inacessíveis (ex: TPs e TCs).

C. Dificuldades para a coleta de dados georeferenciadosA figura 1 mostra um desenho esquemático da ETD

Canaã. Entre as dificuldades encontradas no levantamen-to de dados georeferenciados desta subestação, podem-se ressaltar:

• Na ETD Canaã, as construções vizinhas possuem muros

altos o que dificulta ou impossibilita a aquisição dascoordenadas geográficas;

• Os pontos referentes aos dois disjuntores de entrada da

subestação, CAA3 e CAA4, e ainda os bays ou cubículosestão internos aos prédios 1 e 2. Neste caso a aquisição

das coordenadas só é possível se feita externamente ao

prédio com a adição da distância aferida manualmente comfita métrica – metodologia descrita na seção VI;

• Ainda sim, as coordenadas dos pontos conseguidas fo-

ram feitas com auxílio de tripé e haste prolongadora queeleva a altura da antena (para 2,5 metros) para que um

mínimo de quatro satélites possa ser visualizado e a ge-

ometria formada pelos satélites deixe de ser insuficiente;• O receptor GPS utilizado foi o “GEOExplorer II” da

TRIMBLE, que oferece uma medição (sem o método DGPS

– Diferencial o que se chegaria numa precisão submétrica)com um erro de até quatro metros;

• A metodologia de se obter a distância manualmente tam-

bém oferece um erro que será, intrinsecamente somadoàquele obtido com o receptor GPS;

VIII. BASE DE DADOS DO HAND-HELD

O aplicativo de front-end criado para facilitar o

cadastramento das inspeções em equipamentos está sen-do desenvolvido com o eMbedded Visual Basic 3.0. O de-

senvolvimento deste aplicativo também poderia ter sido

em MS Visual Studio .NET 2003. Este front-end acessa abase de dados Oracle Lite através do Oracle Lite database

ActiveX Data Objects for Windows CE. Esta decisão de

ferramentas foi tomada pela Eletropaulo, pois ao se progra-mar para Windows CE simplifica o desenvolvimento e a

manutenção tanto para desenvolvedores experientes como

para novatos, uma vez que as ferramentas são similares àsjá conhecidas do universo Windows 9x/NT/2000/XP, e não

será necessário re-aprender a programar nelas.

FIGURA 1 Desenho Esquemático da ETD Canaã

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Em termos técnicos, a adoção de um equipamento Palm

OS ou Pocket PC seria possível dentro deste projeto. En-tretanto, considera-se mais adequado o sistema operacio-

nal Pocket PC da Microsoft, devido às seguintes razões:

• Facilidade no desenvolvimento e manutenção deaplicativos - como a idéia da Microsoft é que o Pocket PC

seja uma versão reduzida de um desktop, os aplicativos

criados em VB seriam reutilizáveis também no Pocket PC.• Ferramentas mais populares - o VB já é um produto ampla-

mente conhecido no mercado, com muitos programado-

res experientes. No caso do Palm, as ferramentas são me-nos conhecidas e há poucos programadores no mercado.

• Estimou-se que o hand-held a ser utilizado deveria ter pelo

menos 4M de memória RAM disponível. Tendo como esti-mativa 380K para o gerenciador do banco de dados Oracle

Lite, 100k para o sistema operacional no caso do Palm, 2M

para os dados e 1M para o aplicativo. Chegou-se ao tama-nho aproximado de 2M para o banco de dados no Hand-

Held, considerando que as tabelas de domínio tenham em

média de 10 linhas e as outras tabelas tenham em média 200linhas cada uma. Imagina-se que este seja o cenário típico

de um dia de inspeções. Caso fossemos utilizar Palm OS, o

Palm Zire deveria ser desconsiderado da lista de candida-tos por apresentar memória insuficiente.

Conforme podemos ver na figura 2, a base de dados

do Pocket PC será sincronizada através do Mobile Sync,que fica instalado no Pocket PC, com a base de dados do

Mobile Server. Uma vez sincronizados os dados das inspe-

ções com o Mobile Server, a figura 2 mostra um esquemáticono qual existirá um programa para exportar os dados das

inspeções para o GIS. O Oracle Lite (Mobile Server e Mobi-

le Server Database) será instalado em uma plataformaWindows, ao invés de tudo dentro do ambiente UNIX,

devido ao ArcObjects atualmente não ser compatível com

este sistema operacional. A partir desse repositório serádisparada uma trigger que acionará o aplicativo de expor-

tação o qual irá inserir os novos dados de inspeções para

o banco corporativo GIS, que está em ambiente UNIX.

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Aplicativo de Interfacepara Cadastro de

Inspeções

Oracle Lite

Mobile SyncModule

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Repositório doMobile Server(Oracle 8.1.7)

ProgramaImportador

ProgramaExportador

MobileServer 5.0.2

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Ambiente GIS

FIGURA 2 Sincronização do Oracle Lite com o Mobile Server Repository

Desta forma, podemos observar a seguinte seqüência

de eventos:1. O usuário coloca o Pocket PC 2002 no berço para a sin-

cronização com o Mobile Server;

2. O usuário seleciona as instalações e/ou subestações quedeverão ser inspecionadas no dia;

3. Haverá a transferência de dados utilizando o Mobile Sync

para o Oracle Lite do Pocket;4. O usuário irá a campo e preencherá os resultados das ins-

peções através de um aplicativo (eMbedded Visual Basic

3.0 + Oracle Lite database ActiveX Data Objects for WinCE);5. Ao retornar para a Base, o usuário irá descarregar os

dados coletados para o Mobile Server Repository atra-

vés do Mobile Sync;6. Após a sincronização dos dados, será acionado o pro-

grama de exportação que fará a leitura dos dados

coletados no Mobile Server e os exportará para o GISatravés de ArcObjects;

7. Uma vez concluído, os dados coletados poderão conti-

nuar no Hand-Held ou poderão ser deletados. Os dadosdas inspeções que já foram descarregados terão acesso

somente de leitura no pocket. Os dados de inspeções

não poderão ser alterados no GIS, e portanto, não have-rá necessidade de um programa que os exporte do GIS

para o Oracle Lite. Entretanto, haverá a necessidade de

um programa que exporte os dados referentes aos equi-pamentos e outros atributos necessários às inspeções

para o Mobile Server Repository.

IX. SUMÁRIO FINAL

Como visto, o trabalho integrou a criação do Sistema

GIS da Eletropaulo de forma a complementar o Sistema deInformações em desenvolvimento, para evoluir e acelerar o

processo de decisões na gestão da manutenção, gerencia

e manutenção da empresa.Atualmente, o poder da informação é indiscutível. Os

sistemas GIS permitem, aliados a uma correta utilização

desta tecnologia, a obtenção resultados melhores na ges-tão da empresa como um todo. Visto que é uma metodologia

que permite, o uso da informação de forma rápida e flexível

para atender diferentes objetivos pelo modo de sua apre-sentação georeferenciada (ou mapeada).

Atualmente, o Sistema GIS da Eletropaulo conta, como

resultado do primeiro ciclo deste projeto de pesquisa edesenvolvimento, com os seguintes módulos no GIS:

• Linhas de Subtransmissão Aérea;

• Linhas de Subtransmissão Subterrânea;• Torres de Subtransmissão;

• Equipamentos de Subestações;

• Relés de Proteção;• Análise de Óleo;

• Inspeções de Instalações de Subestações;

• Inspeções de Linhas de Subtransmissão;• Ensaios de Equipamentos Instalados.

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Bem como, os módulos de coleta de dados de inspe-

ções e ensaios de equipamentos de subestações e Linhasde Subtransmissão em Pocket PC.

X. BIBLIOGRAFIA

[1] JARDINI, Jose Antonio; JARDINI, Mauricio George Miguel;SCHMIDT, Hernán Prietro; MAGRINI, Luiz Carlos.Information System for Management of Generating Plantsand Transmission Lines. In: T & D 2002, 2002, São Paulo.2002.

[2] Gilberto Câmara, “Arc/Info e o Futuro do GIS”,InfoGeo, 10,nov/dez 2000. http://www.dpi.inpe.br/gilberto/infogeo/infogeo10.pdf

XI. BIOGRAFIA

Adriano Galindo Leal, nascido em São Paulo, Brasil, em 19 desetembro de 1971. Graduado pela Escola Politécnica da Uni-versidade de São Paulo em 1996 (Engenharia Elétrica comênfase em Energia e Automação). Recebeu pela mesma insti-tuição título de MSc em 1999. Atualmente cursa pós-gradua-ção a nível de Doutorado pelo PEA (Departamento de Enge-nharia de Energia e Automação Elétricas) da Escola Politénicada Universidade de São Paulo e trabalha como EngenheiroPesquisador no GAGTD (Grupo da Automação da Geração,Transmissão e Distribuição de Energia Elétrica) do PEA daEPUSP.

José Antonio Jardini, nasceu em 27 de março de 1941, formadoem Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da USP(EPUSP) em 1963. Mestre em 1970, Doutor em 1973, LivreDocente/ Prof Associado em 1991 e Professor Titular em1999 todos pela EPUSP Departamento de engenharia de Energiae Automação Elétricas (PEA). Trabalhou de 1964 a 91 naThemag Eng. Ltda atuando na área de estudos de sistemas depotência, projetos de linhas e automação. Atualmente é pro-fessor da escola Politécnica da USP do Departamento de En-genharia de Energia e Automação Elétricas onde leciona disci-plinas de Automação da Geração, Transmissão e Distribuiçãode Energia Elétrica. Foi representante do Brasil no SC38 daCIGRE, é membro da CIGRE, Fellow Member do IEEE, eDistinguished Lecturer do IAS/IEEE.

Luiz Carlos Magrini nascido em São Paulo, Brasil, 3 de Maio de1954. Graduado pela Escola Politécnica da Universidade deSão Paulo em 1977 (Engenharia Elétrica). Recebeu pela mes-ma instituição o título de MSc e PhD em 1995 e 1999, res-pectivamente. Trabalhou por 17 anos na Empresa ThemagEngenharia Ltda. Atualmente, além de Professor de Universi-dades faz parte, como pesquisador/ coordenador de Projetos doGrupo GAGTD na Escola Politécnica da Universidade de SãoPaulo.

Mario Masuda, nascido a 25 de junho de 1948 em Tupã, SãoPaulo, Brasil. Formado em Engenharia Elétrica pela EscolaPolitécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP) em 1973.Trabalhou de 1973 a 91 na Themag Eng. Ltda atuando na áreade estudos de sistemas de potência e estudos e projetos delinhas. Trabalhou de 1991 a 1997 como autônomo executan-do projetos, supervisionando e ministrando curso de instala-ção de cabos de fibras ópticas em Linhas de Transmissão(OPGW). De 1997 a 2002 trabalhou na Furukawa Empreendi-mentos e Construções Ltda em projetos, supervisão e instala-ção de cabos de fibras ópticas em linhas de transmissão(OPGW). Atualmente trabalha como pesquisador pelo grupoGAGTD na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

Mauricio George Miguel Jardini, nascido em São Paulo, Brasil,18 de outubro 1971. Graduado em Engenharia Elétrica pelaEscola da Engenharia Mauá em 1995. MSc na Escola Politéc-nica da Universidade de São Paulo em 1998, onde fez exame erealiza o curso de PhD. Pós graduado pela Fundação Vanzolinida Universidade de São Paulo em Administração Industrial,2001. Trabalhou em Projetos de Plataformas de Petróleo ePetroquímicas no departamento de engenharia da empresaSETAL Engenharia. Atualmente trabalha como pesquisadorpelo grupo GAGTD na Escola Politécnica da Universidade deSão Paulo.

Humberto Katsuo Kiyohara, nascido em São Paulo, SP, Brasil,em 22 de janeiro de 1971. Graduado pela Escola Politécnica daUniversidade de São Paulo em 1995 (Engenharia Elétrica comênfase em Energia e Automação). Recebeu pela mesma insti-tuição título de MSc em 1999. Atualmente trabalha comoEngenheiro pesquisador no GAGTD (Grupo da Automação daGeração, Transmissão e Distribuição de Energia Elétrica) doPEA (Departamento de Engenharia de Energia e AutomaçãoElétricas) da EPUSP (Escola Politénica da Universidade deSão Paulo).

Patrícia Rodrigues Loureiro e Silva, nascida em São Paulo,Brasil, 12 de julho 1965. Graduanda em Matemática no IME –Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de SãoPaulo. Trabalha atualmente no GAGTD (Grupo da Automaçãoda Geração, Transmissão e Distribuição de Energia Elétrica)do PEA (Departamento de Engenharia de Energia e AutomaçãoElétricas) da EPUSP (Escola Politénica da Universidade deSão Paulo).

Fábio Tamio Fujimoto, nascido em São Paulo, Brasil, em 03 demarço de 1972. Graduado pela Fundação Armando ÁlvaresPenteado (Engenharia Mecânica). Atualmente cursa MBA -Gerência de energia - na Fundação Getúlio Vargas e trabalhacomo Engenheiro na Gestão da Subtransmissão da AESEletropaulo, Unidade Ibirapuera.

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Caracterização das Descargas Atmosféricasna Área de Concessão da LIGHT

no Estado do Rio de JaneiroG. B. França, UFRJ e L.F.P.G. Maia, UFRJ

RESUMO

Alguns fatores naturais, como as descargas atmosféricas,podem ocasionar sérios problemas aos sistemas de transmis-são de energia elétrica e também contabilizam vidas humanasperdidas, razão pela qual seu conhecimento merece atençãoespecial. O presente trabalho enfoca dois aspectos básicosrelacionados à caracterização climatológica na área de conces-são da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro e as informaçõessobre descargas atmosféricas oriundas do RIDAT – Rede In-tegrada de Detecção de Descargas Atmosféricas (compostapelas redes de monitoramento de descargas atmosféricas doSIMEPAR, CEMIG e FURNAS) na mesma área. No primei-ro caso, a abordagem foi descritiva, com destaque aos princi-pais mecanismos fenomenológicos e as características dos prin-cipais parâmetros meteorológicos. No segundo caso, foramanalisadas as informações relativas à densidade de descargas,ao nível ceráunico e a polaridade das descargas atmosféricas,a partir dos arquivos adquiridos junto ao SIMEPAR. Pratica-mente, todas as análises se basearam nos produtos gráficosprocessados em bases mensais e sazonais. No que tange aanálise da polaridade das descargas, esta tomou como base osregistros históricos de localização, data/hora, pico de corren-te, polaridade, entre outros relativos à ocorrência de descar-gas atmosféricas na área de concessão da LIGHT.

PALAVRAS-CHAVE

descargas atmosféricas, raios.

I. INTRODUÇÃO

A eletricidade constitui-se num dos pilares básicos

sobre o que se assenta a sociedade moderna. Resulta difí-cil encontrar alguma atividade, seja doméstica, industrial

ou social, em que o uso da eletricidade não se revele im-

prescindível.A energia elétrica não pode ser armazenada: sua pro-

dução deve ser compatível com o consumo. Tal produção

se dá em grandes proporções, a partir de um número relati-vamente limitado de centrais de grande potência, normal-

mente distantes dos centros de consumo.

Para levar a energia das centrais aos consumidoressão utilizadas as linhas de transmissão que, graças a sua

alta tensão, podem transferir grandes quantidades de ener-

gia a longas distâncias.As linhas de transmissão são normalmente

interconectadas, formando uma rede, o que permite, em

caso de ocorrência de uma avaria temporal na própria redeou em uma das centrais de produção, fazer chegar a ener-

gia por outro caminho ou desde outro ponto. Isto supõeuma maior segurança no abastecimento de energia e uma

menor necessidade de centrais de produção.

Entretanto, alguns fatores naturais, como as descar-

gas atmosféricas, podem ocasionar sérios problemas ao

sistema de transmissão de energia elétrica. As descargas

atmosféricas são responsáveis por aproximadamente 65%dos desligamentos em linhas de transmissão com tensões

nominais até 230 kV.

As descargas atmosféricas ou raios que caem sobreas linhas de alta ou média tensão produzem sobre-tensões

que se propagam até as subestações, podendo deteriorar

os isolamentos até o ponto de produzir sua perfuração. Osisolamentos da aparelhagem se deterioram quando a ten-

são excede o nível de isolamento do equipamento, embora

isto ocorra num intervalo de tempo muito curto (a ordem demagnitude para sobre-tensões atmosféricas é de micro-se-

gundos).

A incidência de descargas atmosféricas sobre umadada região pode ser caracterizada pela densidade de des-

cargas a terra, expressa em termos do número de descar-

gas atmosféricas para a terra por km² - ano. Na suaindisponibilidade podem ser utilizados os níveis

ceráunicos, que correspondem ao número de dias de tro-

voadas por ano na região. A resistividade do solo e aimpedância do aterramento das estruturas são parâmetros

fundamentais para o desempenho das linhas de transmis-

são com cabos pára-raios. O aumento desses parâmetroseleva o índice de desligamento das linhas de transmissão.

O presente trabalho enfoca os aspectos básicos rela-

cionados à caracterização climatológica na área de conces-são da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro e as informa-

ções sobre descargas atmosféricas oriundas do RIDAT

para a mesma área, com o intuito de melhor se conhecer ofenômeno, aperfeiçoar a operação da rede e evitar a perda

de vidas humanas.

II. METODOLOGIA

Foi feita inicialmente uma abordagem descritiva dos

principais mecanismos fenomenológicos e as característi-

cas dos principais parâmetros meteorológicos.Em seguida, foram analisadas as informações relati-

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vas à densidade de descargas, ao nível ceráunico e a pola-

ridade das descargas atmosféricas, a partir dos arquivosgráficos e base de dados mensais processados pelo

SIMEPAR – Sistema Meteorológico do Estado do Paraná,

englobando a janela 23.15S-21.75S/44.4W-42.4W, com re-solução espacial de 4 km x 4 km.

As análises de densidade de descargas atmosféricas

e de níveis ceráunicos tomaram como base os mapas men-sais e anuais dos anos de 1999, 2000, 2001 e 2002.

As análises das intensidades máximas de corrente (kA)

e das polaridades das descargas atmosféricas foram reali-zadas a partir dos registros históricos de dados de 15 me-

ses, referentes aos períodos: outubro a dezembro de 2000,

janeiro a março e outubro a dezembro de 2001, janeiro amarço e outubro a dezembro de 2002.

O tratamento das informações referentes aos máxi-

mos valores de pico de corrente, em cada coordenada assi-nalada como tendo ocorrido descarga atmosférica, buscou

registrar os maiores valores encontrados para cada tipo de

polaridade (corrente positiva e corrente negativa), para osquais aplicou-se o software “surfer”, resultando em mapas

de isolinhas de mesma intensidade de correntes máximas

positivas e negativas.

III. RESULTADOS

A. Caracterização ClimatológicaA Região Sudeste, devido à sua posição latitudinal,

caracteriza-se por ser uma região de transição entre os cli-

mas tropicais quentes e os climas do tipo temperado daslatitudes médias. O sul da Região Sudeste é afetado pela

maioria dos sistemas frontais que atinge o sul do país.

Muitas vezes os sistemas frontais frios não chegam a atin-gir o norte da referida Região, vindo a percorrer uma traje-

tória marítima afastada do continente.

A Região Sudeste é também caracterizada pela atua-ção de sistemas que associam características de sistemas

tropicais com sistemas típicos de latitudes médias. Duran-

te os meses de maior atividade convectiva, a “Zona deConvergência do Atlântico Sul - (ZCAS)” é um dos princi-

pais fenômenos que influenciam no regime de chuvas des-

sas Regiões. O fato da banda de nebulosidade e chuvaspermanecerem semi-estacionárias por dias seguidos favo-

rece a ocorrência de inundações em diversas áreas do Es-

tado, como se tem visto em inúmeras ocasiões.Nas regiões serranas do Estado são registrados os

extremos mínimos de temperatura durante o inverno do

Hemisfério Sul, enquanto as temperaturas mais elevadassão observadas no Estado de Mato Grosso. Essa região é

caracterizada pela presença de intensa atividade convectiva

nos meses de maior aquecimento radiativo. Um forte gradi-ente térmico no limite das Regiões Sudeste e Centro-Oeste

também ocorre. Este gradiente é resultado do deslocamen-

to das massas frias de altas latitudes, que afetam principal-mente os estados do Sudeste e o Mato Grosso do Sul.

Em geral a precipitação distribui-se uniformemente nes-

sas Regiões, com a precipitação média anual acumulada vari-ando em torno de 1500 e 2000 mm. Dois núcleos máximos são

registrados na região do Brasil Central e no litoral da Região

Sudeste, enquanto que no norte de Minas Gerais verifica-seuma relativa escassez de chuvas ao longo do ano.

É marcante a diversidade climática do Estado do Rio

de Janeiro, sobretudo quando se considera a grande di-mensão de seu território. Não somente as temperaturas

médias são fortemente influenciadas pela combinação re-

levo-altitude, mas também o regime e a distribuição dostotais pluviométricos são bastante modificados, segundo

a posição do local.

As porções continentais fluminenses encontram-se ime-diatamente ao norte do Trópico de Capricórnio, o que garante

um superávit energético de origem solar em praticamente todo

o ano. Esse excesso de energia, por si só, é capaz de induzir ainúmeros mecanismos de circulação de pequena e média es-

cala, seja no sentido horizontal como no vertical.

Outro elemento de significativa importância na carac-terização climática do Estado do Rio de Janeiro é a presen-

ça do Oceano Atlântico ao longo dos seus limites meridio-

nais e orientais. O Oceano funciona como um poderosoregulador térmico e promove uma ampla suavização das

temperaturas nas porções mais litorâneas e mesmo até al-

gumas centenas de metros, continente adentro. O trans-porte de umidade no sentido oceano-continente é mantido

na maior parte do ano pelas brisas marítimas e pela circula-

ção de larga-escala associada a borda oeste do “Anticiclo-ne Subtropical do Atlântico Sul – ASAS”. No entanto,

este aporte é espacialmente variável, uma vez que as carac-

terísticas de superfície (rugosidade) podem favorecer ounão a maior penetrabilidade dessas circulações. Pouco ain-

da se conhece quantitativamente acerca das configura-

ções regionais das brisas marítimas no Rio de Janeiro. Decerta maneira, tais mecanismos de circulação apresentam

peculiaridades estruturais em função das interações su-

perfície oceânica-atmosfera-superfície continental. A ele-vada umidade do ar e os elevados índices pluviométricos

reinantes no Estado confirmam a influência da maritimidade

no clima regional.O maior entendimento dos diversos climas no Esta-

do do Rio de Janeiro depende da combinação de fatores

físicos locais e atmosféricos. Certamente, a interferên-cia da topografia acidentada e compartimentada do Es-

tado é marcante. Escarpas falhadas separam superfícies

montanhosas, que mergulham para o interior, de outrasplanas a suavemente onduladas, que se estendem des-

de o Município do Rio de Janeiro até o Norte Fluminense,

constituindo as baixadas litorâneas. A associação dosfatores topografia-maritimidade é responsável pelo au-

mento da turbulência do ar e processos de convecção, o

que induz às formações de nuvens orográficas de gran-des dimensões verticais, as quais tem poder de gerar

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intensas chuvas e descargas atmosféricas localizadas

nas Serras do Mar e da Mantiqueira.Pode-se afirmar que o Estado do Rio de Janeiro en-

contra-se submetido, em praticamente todos os meses do

ano, aos ventos de Leste a Nordeste, que sopram ao largoda borda ocidental do Anticiclone Subtropical do Atlânti-

co Sul, mas que são perturbados localmente pelas induções

de circulações locais ao longo da linha-de-costa. A resul-tante seria de ventos praticamente perpendiculares à li-

nha-de-costa, com ventos de Nordeste de Niterói para o

Norte e de Sudeste a Sudoeste desde a Cidade do Rio deJaneiro ao extremo sul do litoral.

B. Densidade de Descargas AtmosféricasOs mapas anuais de descargas atmosféricas dos anos

de 1999, 2000, 2001 e 2002 são apresentados, respectiva-

mente, nas Figuras 1, 2, 3 e 4. Nestes, vê-se que a distribui-ção das descargas atmosféricas varia de um mínimo de 1 a

>12 raios caídos numa superfície unitária de 1 km² por ano,

além de apresentarem algumas variações espaciais e quan-titativas, significativas de ano para ano, associadas ao

comportamento geral da atmosfera.

A variação mensal dos campos de descargas atmos-féricas revela uma grande área preferencial de ocorrência

de densidades com valores iguais ou superiores a 12 raios/

FIGURA 1 – Mapa de densidade de descargas atmosféricas na área deconcessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro no ano de 1999.

FIGURA 2 – Mapa de densidade de descargas atmosféricas na área deconcessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro no ano de 2000.

km²/ano posicionada entre as localidades de Quatis, Volta

Redonda e Valença. Secundariamente, em menor escala espa-cial, destacam-se os setores em Três Rios e entorno e entre

Nova Iguaçu e Petrópolis, com mais de 12 raios/km²/ano.

Quanto à atividade, o mês de janeiro se mostra commaior espalhamento de setores com valores iguais ou supe-

riores a 12 raios/km²/ano, enquanto o mês de julho se revela

como não tendo qualquer indicação de ocorrência de raios/km²/ano no período analisado, o que não elimina a possibi-

lidade de uma ocorrência localizada e de curta-duração.

No acompanhamento mensal da densidade de des-cargas atmosféricas vê-se uma tendência de localização de

núcleos de máximos valores relativos entre Barra Mansa,

Volta Redonda, Barra do Piraí, Valença e Quatis. Tal confi-guração, entretanto, vai sendo diluída com o passar dos

meses, levando ao surgimento de alguns pequenos núcle-

os de máximos relativos de valores iguais ou superiores a12 raios/km²/dia nas imediações de Nova Iguaçu, indican-

do uma significativa alteração nas formações de Cb’s, que

passam a ser de origem frontal nos meses de inverno. Demodo geral, a área do Médio Paraíba, posicionada na por-

ção noroeste da área de concessão da LIGHT, se mostra

com uma maior freqüência de descargas atmosféricas emfunção, principalmente, da combinação dos fatores aque-

cimento solar-topografia-vegetação.

FIGURA 4 – Mapa de densidade de descargas atmosféricas na área deconcessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro no ano de 2002.

FIGURA 3 – Mapa de densidade de descargas atmosféricas na área deconcessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro no ano de 2001.

FIGURA 5 – Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de janeiro na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

Figura 6 – Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para o mêsde fevereiro na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

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FIGURA 8 – Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de abril na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

FIGURA 7 – Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de março na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

FIGURA 9– Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de maio na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

FIGURA 10– Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de junho na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

FIGURA 11– Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de julho na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

FIGURA 13– Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de setembro na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

FIGURA 12– Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de agosto na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

FIGURA 14– Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de outubro na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

FIGURA 15– Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de novembro na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

FIGURA 16– Mapa de densidade média de descargas atmosféricas para omês de dezembro na área de concessão da LIGHT no Estado do Rio deJaneiro no período de 1998-2002.

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C. Nível CeráunicoO “nível isoceráunico” pode ser entendido como a

quantidade de tormentas elétricas que ocorrem em um ano.

O número de tormentas elétricas apresenta estreita relação

com o número de descargas que ocorrem por unidade desuperfície e unidade de tempo (ano).

Não resta dúvidas que o número de descargas elétri-

cas por unidade de superficie (km²) por ano representauma informação mais precisa, além de medir a probabilida-

de que tem um ponto do terreno de ser alcançado por uma

descarga atmosférica.São apresentados a seguir os resultados mais deta-

lhados das análises dos mapas de níveis isoceráunicos

anuais de 1999 a 2002 (Figuras de 17 a 20), com uma resolu-ção espacial de 4 km x 4 km, adquiridos do SIMEPAR,

enfocando a área de concessão da LIGHT. Complementar-

mente, são avaliados os mapas médios mensais de níveisisoceráunicos com a mesma área de cobertura e resolução

(Figuras de 21 a 32). Ressalva-se que o mapa de nível

ceráunico referente ao ano de 2002 considera dados aténovembro e que o mapa médio de dezembro desconsidera

o mês de dezembro de 2002

Numa análise mais particular, a partir dos mapasisoceráunicos, que mostram os setores com mesmos valo-

res de nível ceráunico na área de concessão da LIGHT,

constatam-se as seguintes características para os anos de1999, 2000, 2001 e 2002:

Ano de 1999 (Figura 17): Evidencia-se que o setor no-

roeste da área de concessão da LIGHT é o que apresenta osmaiores valores de níveis isoceráunicos, com mais de 30-40

dias de tempestades por mês, principalmente nas imedia-

ções de Volta redonda e e Barra Mansa. Também são identi-ficados outros núcleos espalhados secundários de menor

abrangência espacial ao longo da referida área de conces-

são. A faixa litorânea se mostra com níveis isoceráunicosentre 1 e 3 tempestades por mês, destacando-se como a área

de menores valores na área de concessão.

Ano de 2000 (Figura 18):A configuração geral básicaapresenta-se muito próxima a do ano de 1999, sendo que

os núcleos secundários (espacialmente abrangentes) se

situam entre Petrópolis e Teresópolis, com valores entre 30e 40 tempestades por mês. Um nítido gradiente de nível

ceráunico se configura no sentido norte-noroeste.

Ano de 2001 (Figura 19): O mapa do referido ano eviden-cia a existência de uma ampla área de valores de nível ceráunico

(> 20 dias de tempestades) cobrindo praticamente toda a área

de concessão da LIGHT. Alguns núcleos máximos com valo-res superiores a 40 tempestades se manifestam nas proximida-

des das localidades de Valença e Barra do Piraí.

Ano de 2002 (Figura 20):A situação geral se mostrapróxima as dos anos de 1999 e 2000, com máximos valores

de níveis ceráunicos entre 20 e 30 tempestades por ano

posicionados no setor noroeste da área de concessão daLIGHT, mais especificamente entre Volta Redonda, Barra

Mansa, Barra do Piraí e Rio Claro.

A análise dos mapas isoceráunicos médios mensais

do período 1998-2002 (Figuras de 21 a 32) revela que o

setor noroeste da área de concessão da LIGHT apresentavalores maiores na maior parte dos meses do ano, muito

embora significativas variações espaciais e quantitativas

também se manifestem. Nesse contexto, a área compreen-dida pelas localidades de Barra Mansa, Volta Redonda, Barra

do Piraí, Valença e Quatis é a que mais se destaca por apre-

sentarem níveis isoceráunicos relativamente mais eleva-dos do que as demais localidades. Em termos sazonais,

verifica-se que janeiro e dezembro (Figuras 21 e 32) são os

meses com maiores níveis isoceráunicos (de 5 a 10 dias detempestades por mês), enquanto os meses de junho e ju-

lho (Figuras 26 e 27) apresentam níveis ceráunicos nulos,

o que significa dizer que praticamente inexistem tempesta-des nesses meses.

FIGURA 17 - Mapa isoceráunico para o ano de 1999 na área de concessãoda LIGHT no Estado do Rio de Janeiro.

FIGURA 18 - Mapa isoceráunico para o ano de 2000 na área de concessãoda LIGHT no Estado do Rio de Janeiro.

Figura 19 - Mapa isoceráunico para o ano de 2001 na área de concessão daLIGHT no Estado do Rio de Janeiro.

Figura 20 - Mapa isoceráunico para o ano de 2002 na área de concessão daLIGHT no Estado do Rio de Janeiro.

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FIGURA 30 - Mapa isoceráunico médio para o mês de outubrona área de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

FIGURA 21 - Mapa isoceráunico médio para o mês de janeiro naárea de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

FIGURA 22 - Mapa isoceráunico médio para o mês de fevereiro na área deconcessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro no período de 1998-2002.

FIGURA 23 - Mapa isoceráunico médio para o mês de março naárea de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

FIGURA 24 - Mapa isoceráunico médio para o mês de abril naárea de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

FIGURA 25 - Mapa isoceráunico médio para o mês de maio naárea de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

FIGURA 26 - Mapa isoceráunico médio para o mês de junho naárea de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

FIGURA 27 - Mapa isoceráunico médio para o mês de julho naárea de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

FIGURA 28 - Mapa isoceráunico médio para o mês de agosto naárea de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

FIGURA 29 - Mapa isoceráunico médio para o mês de setembro na área deconcessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro no período de 1998-2002.

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FIGURA 31 - Mapa isoceráunico médio para o mês de novembrona área de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

FIGURA 32 - Mapa isoceráunico médio para o mês de dezembrona área de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro noperíodo de 1998-2002.

D. Intensidade de Corrente e PolaridadeAs análises das intensidades máximas de corrente (kA)

e das polaridades das descargas atmosféricas foram reali-

zadas a partir dos registros históricos adquiridos doSIMEPAR (formato universal - UALF - Universal ASCII

Lightning Format), contendo dados de 15 meses, referen-

tes aos períodos: Outubro a Dezembro de 2000, Janeiro aMarço e Outubro a Dezembro de 2001, Janeiro a Março e

Outubro a Dezembro de 2002.

Inicialmente foi feito um tratamento conjunto dos da-dos, onde, do total de informações relativas aos picos de

corrente sobre a área de concessão da LIGHT, pode-se veri-

ficar que, para os meses considerados, cerca de 90% dasdescargas continham polaridade negativa e apenas 10%

apresentavam polaridade positiva. Medições de correntes

diárias de 10 dias no inverno de 1999 para descargas atmos-féricas ocorridas no sul do Brasil indicaram que cerca de

80% dos flashes apresentaram polaridade negativa, tendo

um valor de corrente média diária de 25-35 kA e valor médiomáximo de 115 kA. As descargas positivas apresentaram

domínio apenas em 2 dias, mas com valores de corrente

média diária de 40-50 kA e valor médio máximo de 195 kA.Na seqüência, foram compiladas as informações re-

ferentes aos máximos valores de pico de corrente em cada

coordenada assinalada como tendo ocorrido descarga at-mosférica, assinalando o maior valor encontrado para cada

tipo de polaridade. O resultado foi a formação de 2 cená-

rios espaciais contendo os máximos valores de pico decorrente positiva e negativa, para os quais aplicou-se o

software “surfer”, resultando em mapas de isolinhas de

mesma intensidade de correntes máximas positivas e ne-gativas, conforme pode-se ver nas Figuras 33 e 34, res-

pectivamente.

Na Figura 33, referente à polaridade positiva, verifi-ca-se a existência de um núcleo de máximos valores relati-

vos (> 95 kA) no município de Paraíba do Sul. A extensão

desse núcleo se projeta na direção de Valença e Quatiscom valores entre 85 e 90 kA. Um segundo máximo relativo

se configura sobre os municípios de Nova Friburgo e Silva

Jardim, com valores > 90 kA.Para o caso de polaridade negativa (Figura 34), ve-

rifica-se que a máxima intensidade de corrente é da or-

dem de – 170 kA e se posiciona sobre o município deParaíba do Sul. Um segundo máximo relativo se situa

nas imediações de Cachoeira de Macacú com valor su-

perior a – 130 kA.

FIGURA 33 - Mapa de picos máximos de corrente de polaridade positivana área de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro a partirdos registros históricos dos períodos: Outubro/2000-Março/2001,Outubro/2001-Março/2002 e Outubro-Dezembro/2002.

FIGURA 34 -Mapa de picos máximos de corrente de polaridade negativana área de concessão da LIGHT no Estado do Rio de Janeiro a partirdos registros históricos dos períodos: Outubro/2000-Março/2001,Outubro/2001-Março/2002 e Outubro-Dezembro/2002.

IV. CONCLUSÕES

Ficou bastante evidente que o setor noroeste do Es-tado do Rio de Janeiro, notadamente o setor compreendi-

do pelos municípios de Volta Redonda, Resende e Barra

Mansa, mostrava-se com maiores densidades de descar-gas atmosféricas. Também chamou atenção os valores

registrados em Nova Iguaçu, Teresópolis e Friburgo.

No que se refere ao nível ceráunico, as avaliaçõescom base nos mapas adquiridos do SIMEPAR mostraram

também que os mesmos setores destacados para a densi-

dade de descargas atmosféricas apresentavam destaque

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para este parâmetro, com valores superiores a 30-40 ocor-

rências no ano e cerca de 5-10 por mês.Na análise dos picos de corrente com polaridade po-

sitiva verificou-se a existência de um núcleo de máximos

valores relativos (> 95 kA) no município de Paraíba do Sul.A extensão desse núcleo se projetava na direção oeste,

passando pelos municípios de Valença e Quatis com valo-

res entre 85 e 90 kA. Os municípios de Nova Friburgo eSilva Jardim também se destacaram por seus máximos se-

cundários. Os picos de corrente com polaridade negativa

se mostraram muito superiores àqueles de polaridade posi-tiva, tendo sua área de ocorrência sobre o município de

Paraíba do Sul. O município de Cachoeira de Macacú tam-

bém foi evidenciado com um máximo relativo secundário.

V. RECOMENDAÇÕES

As análises realizadas a partir das informações e

mapas adquiridos do SIMEPAR foram bastantereveladoras no tocante a identificação espacial de áreas

com maiores densidades de descargas atmosféricas, ní-

veis ceráunicos e picos de correntes para polaridadespositiva e negativa.

Tais informações poderão ser incorporadas ao planeja-

mento da LIGHT no que tange a proteção das linhas detransmissão nas áreas identificadas como problemáticas em

termos de riscos de danos físicos e operacionais ao sistema.

A assimilação dos dados através do acompanhamen-to rotineiro de tais ocorrências de descargas atmosféricas

na área de concessão da LIGHT, por conexão ao SIMEPARatravés do software SisRaios, certamente permitirá, em fu-

turo próximo, o enriquecimento do conhecimento apresen-

tado neste relatório.

VI. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] ABDOULAEV, S., MARQUES, V. da S., PINHEIRO, F. M. A ,MARTINEZ, E. F. A . e LENSKAIA, O . An ExploratoryStudy of Lightning Activity on Southeast ans South of Brazil.SIMERJ. Rio de Janeiro. 2002.

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[3] BERING III, E. A., A. A. & BENBROOK, J. R. 1998: Theglobal electric circuit; Physics Today, 51 (10), 24-30.

[4] BENETI, C. A . A .; LEITE, E. A .; GARCIA, S. A . de M.;ASSUNÇÃO, L. A . R.; CAZETTA FILHO, A .e dos REIS, R.J..RIDAT – Rede Integrada de Detecção de Descargas Atmos-féricas no Brasil: Situação Atual, Aplicações e Perspectivas.SIMEPAR. Paraná. 2000.

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[8] CARVALHO, A. M., ABREU, M. S., CAZETTA, A. C, CHA-VES, A.C., CHERCHIGLIA, L.C. & DINIZ, J.H. 1999:Tecnologias para análise e melhoria do desempenho de insta-lações de transmissão frente a descargas atmosféricas. In:SNPTEE, 15, Foz do Iguaçú, PR.

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[13] de FRANCO, J. L. Aplicação de Pára-raios – Uma Soluçãopara a Melhoria do Desempenho de Linhas de Transmissão.In: Anais do IV Congresso LatinoAmericano de Generación yTransporte de Energia Elétrica. Viña Del Mar. Chile 2000.

[14] DE LA ROSA, R. 1996: Contaminación Electromagnética.Colección Terapion. Madrid. 283p.

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[17] FÜLLEKRUG, M & CONSTABLE, S. Global Triangulation ofIntense Lightning Discharges, Geophys. Res. Lett., 27, 333-336, 2000.

[18] GIN, R.B.B. , PEREIRA FILHO, , A. J. & GUEDES, R.L.1999: Estudo de descargas elétricas atmosféricas em sistemasconvectivos organizados: estudo de casos. In: SIMPÓSIOBRASILEIRO DE RECURSOS HÍDRICOS, 13, Belo Horizon-te, MG.

[19] GLOBAL ATMOSPHERICS. National Lightning Network.Arizona. 2000.

[20] KEIGHTON, S.J., BLUESTEIN, H.B. & MacGORMAN, D.R.,1991: The evolution of a severe mesoscale convective system:Cloud-to-ground lightning location and storm structure. Mon.Wea. Rev., 119, 1553-1556.

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[22] MESQUITA, C. N., VISACRO, S., NAIME, A .L. F. & SILVINO,J. L. Monitoramento de Descargas Atmosféricas: Análise dosSistemas Existentes e Aferição do SLP de Minas Gerais. In:Anais do XVI Seminário Nacional de Produção e Transmissãode Energia Elétrica. Campinas. 2001.

[23] NASA/GHCC. Light Detecction from Space Program. GlobalHidrology and Climate Center. Washington, D. C. 2000.

[24] NOGUEIRA, P. J. C. Influência da estratificação do Solo naImpedência Impulsiva de Aterramentos de Linhas deTrnsmissão. Pontifícia Universidade Católica de Minas Ge-rais. Dissertação de Mestrado (CEMIG-PUC/PPGEE). BeloHorizonte, MG.Março de 2002.

25] REIS, R.J. 1992: Previsão do tempo utilizando o sistema delocaliza ção de tempestades (SLT). In: CONGRESSO BRASI-LEIRO DE METEOROLOGIA, 6, São Paulo, SP.

[26] ROCHA, A da C. O; de FRANCO, J. L.; CARMO, L. S. eCHERCHIGLIA, L. C. L. Aplicação de Pára-Raios para aMelhoria do Desempenho de Linhas de Transmissão de 230kV. In: Anais do XVI Seminário Nacional de Produção e Trans-missão de Energia Elétrica. Campinas. 2001.

Page 17: Transmissao de Energia Eletrica

������������������� ���������������������������������� 1139

Desenvolvimento de Condutores CompactosAplicados a Projetos de Linhas Aéreas de

TransmissãoE. B. Giudice,* – C. A. M. Nascimento – G. E. Guimarães – G. E. Braga – O.C. Filho – CEMIG

J. O. S. Paulino – G. C. Miranda – A. Q. Bracarense – L. A. Costa - UFMGS. Ueda – Furukawa

RESUMO

Este trabalho representa os esforços para o desenvolvimentode um cabo condutor compacto, que foi desenvolvido a cus-tos reduzidos e com tecnologia alternativa, contando com aparceria entre CEMIG, FURUKAWA E UFMG. O objetivoprincipal foi reduzir as perdas elétricas e aumentar a eficiên-cia dos cabos aéreos para os sistemas de transmissão esubtransmissão da CEMIG. A preocupação inicial foi com ageometria dos fios, de forma a conceber um protótipo quecorrespondesse com os anseios técnicos/econômicos e queviesse a trazer benefícios e manter a confiabilidade. O projetocontou com uma série de verificações de campo e simulaçõesmecânicas e elétricas em laboratório, através de ensaios espe-ciais em temperaturas elevadas de operação. Os resultadosobtidos neste projeto de P&D serão apresentados, para de-monstrar os ganhos advindos do desenvolvimento do primei-ro cabo compacto brasileiro, destacando os principais pontosrelevantes do projeto.

PALAVRAS CHAVE

Ampacidade, Condutor Compacto, Redução de Perdas.

I. INTRODUÇÃO

A crescente demanda de carregamento elétrico das

Linhas Aéreas de Transmissão e Subtransmissão, associ-ado a necessidade de aproveitamento otimizado das faixas

de servidão, motivou o estudo de um condutor de

performance elevada e custos otimizados. Diante de ummercado com um amplo desenvolvimento de novas ligas e

Este trabalho faz parte do programa de pesquisa e desenvolvimen-to ANEEL, ciclo 2000-2001, conduzido pela CEMIG, UFMG eFURUKAWA.

Este desenvolvimento contou com a participação de uma grandeequipe, dedicação e empenho dos professores da UFMG ( Prof.José Osvaldo Saldanha Paulino e-mail: [email protected],Glássio Costa de Miranda – e-mail: [email protected],Alexandre Queiroz Bracarense – e-mail:[email protected].

Este trabalho contou ainda com a colaboração da Superintendênciade Expansão das Rede de Transmissão e Subtransmissão - ER., ecom o total apoio da Gerência de Engenharia de Linhas deTransmissão e Subtransmissão – ERLT- CEMIG

Este artigo foi elaborado pelos engenheiros: Edino BarbosaGiudice Filho (e-mail: [email protected]) - (031) 3299 4256 eCarlos Alexandre Meireles Nascimento – e-mail:[email protected] - (031) 3349 3382.

Belo Horizonte, 30/07/2002.

geometrias diversas, o emprego de condutores compactos

[1] de alta performance, no sistema elétrico nacional, aindasão restritos. Sendo assim em um mercado cada vez mais

exigente, torna-se necessário um melhor aproveitamento

dos corredores das Linhas Aéreas de Transmissão e Dis-tribuição de Energia Elétrica. Neste sentido, o projeto con-

centrou esforços em desenvolver um modelo de condutor

compacto tradicional e em Liga de AlumínioTermorresistente [2], com características bem próximas do

desejado ou seja um cabo condutor capaz de inserir um

ganho quando comparado com os tradicionais, permitindoa sua operação em altas temperaturas com ganhos de car-

regamento e redução de perdas, preservando as suas ca-

racterísticas mecânicas e elétricas.

II. OBJETIVO

Desenvolver, com base no estado da arte, em parceria

entre a CEMIG, Nexans (Ex-FURUKAWA do Brasil) eUFMG, um cabo condutor compacto, tradicional e em liga

de alumínio termorresistente, a custos otimizados, que aten-

dessem aos requisitos de um condutor compacto com de-sempenho elétrico e mecânico normalizado.

III. DESENVOVIMENTO

Após as visitas técnicas realizadas no início do proje-to a vários institutos de pesquisa e fabricantes, foram veri-

ficados técnicas e processos de fabricação destes condu-

tores compactos, que diante dos elevados custos do pro-cesso de fabricação observado, tornou-se um desafio pro-

duzir um condutor compacto nacional com as característi-

cas e performance que procurávamos.Os processos de fabricação observados no exteri-

or, são complexos e compostos de várias etapas e má-

quinas especiais dedicadas, o que confere uma alta efi-ciência dos modelos disponíveis no mercado a um

altíssimo custo.

Desta forma houve a necessidade de realizar estu-dos e adaptações nos processos de fabricação, confec-

ções de ferramentas especiais e matrizes (fieiras) com for-

mas trapezoidais dos fios da coroa interna como é mostra-do na Figura 1. Sendo assim foi incorporado ao processo

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��� produtivo tradicional juntamente com ajustes na trançadeira

e técnicas alternativas desenvolvidas para a concepção

dos protótipos testados.

Após uma série estudos [3,4], tentativas, adaptaçõesde processo e ensaios, foram concebidos os condutores

compactos de baixo custoonde a preocupação inicial foi

com a geometria dos fios, de forma a conceber um protóti-po de condutor, que correspondesse com as premissas

técnicas e financeiras de otimização. bem como trazer be-

nefícios e confiabilidade ao setor elétrico. O projeto con-tou com uma série de verificações e análises mecânicas,

elétricas e de campo, com o desenvolvimento de

metodologia alternativa para realização de ensaios especi-ais em altas temperaturas.

Foram realizados análises química, metalográfica,

microdureza; ensaios de tração à ruptura dos fios; ensaiosde tensão deformação do condutor, vibração eólica e ou-

tros. Os ensaios especiais para a análise de Corona Visual,

sob chuva e temperaturas até 150 C, foram realizados comequipamentos detectores de ruído direcionais e de visão

noturna, caracterizando uma nova metodologia de testes.

Os ensaios de ruído irradiado, conduzido e de campos ele-tromagnéticos foram realizados em espectros amplos de

freqüências.

Utilizando alguns dos dados construtivos do novocondutor desenvolvido, e trabalhando a temperaturas de

projeto próximas de 150 °C, observa-se que estes cabos

apresentam resistência elétrica igual aos cabos tradicio-nais, de mesmo diâmetro a 75 °C, o que lhes conferem uma

melhor performance quanto a perdas e regulação. Estes

resultados são apresentados no item seguinte através detabelas, gráficos e alguns comentários.

IV. RESULTADOS

Mostraremos, de forma sintética, o resultado dos es-tudos e ensaios realizados, apresentando os pontos mais

importantes observados.

A. Ensaios MecânicosApós a confecção dos primeiros de fios trapezoidais

e a concepção dos primeiros protótipos de condutores

compactos, uma série de estudos e ensaios foram realiza-

dos. A análise metalográfica por microscopia ótica eeletrôncia da seção dos fios, a análise química, a

microdureza e tração mecânica foram aprovados em todos

os testes realizados.

B. Ensaio de Tensão-Deformação do Cabo CondutorO ensaio de tensão-deformação foi realizado com o

objetivo de analisar o comportamento do cabo condutor

em diferentes solicitações.

As figuras 2 e 3 mostram respectivamente, uma ban-cada de 12 m, um sistema hidráulico digital de carregamen-

to de medição das cargas e a região do rompimento do

condutor. A medição dos alongamentos foram feitos porrelógio comparador.

FIGURA 1- Ferramentas incorporadas ao processo

FIGURA 2- máquina de ensaio de Tensão-deformação

FIGURA 3 - Rompimento do Cabo

O ensaio foi realizado conforme norma ABNT NBR7302, apresentando resistência mecânica calculada (RMC)

do condutor completo de 6.397 Kgf e da alma da aço de

3.940 Kgf, de acordo com norma ASTM para condutor tra-dicional [5]. O ensaio mostrou que cabo condutor compac-

to tem desempenho, sob o ponto de vista de resistência

mecânica superior ao condutor tradicional.

C. Ensaios Elétricos - Análise do Efeito Corona e RIVnos protótipos

A Figura 4 mostra os resultados obtidos em laborató-

rio. Os valores obtidos nesta medição foram bem abaixo doesperado para este tipo de condutor, esperava-se o início

de corona entorno de 120kV, mas as medições apresenta-

ram o joelho de RIV em torno de 90kV, devido à caracterís-tica física do condutor utilizado. Devido ao processo de

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fabricação otimizado, algumas ranhuras foram observadas

em sua superfície, o que levou a valores de início de coronaa valores inferiores aos normalmente encontrados em me-

dições de laboratório, sendo que, apesar disso, o condutor

foi considerado em condições normais de uso.[6,7,8,9 e 10]

FIGURA 4 – variação riv (db x kv)

D. Obtenção do Corona Visual Especial – Temperaturaselevadas

As Figuras 5 e 6 mostram os ensaios especiais realiza-

dos em laboratório.

FIGURA 5- Condutor noCentro da Gaiola -Cabana

FIGURA 6 – Equipamento VisãoNoturna

A Tabela I apresenta os valores de tensão de início docorona (kV) para o circuito de corona especial

TABELA 1Tensão de Início de Corona (kV)

24 oC 35 oC 100 oC

Esfera 35

Normal 43 44 39

Gota D’água 29 23 23

Na configuração normal, ou seja, o condutor

centrado na gaiola, em uma configuração coaxial, foram

feitas medições em três valores de corrente tais como:corrente zero , 200A (correspondente a 30-35 oC) e 600 A

(correspondente a 80-100 oC). A Tabela II apresenta a

variação de temperatura na superfície do condutor paraalguns valores de corrente, e o tempo no qual a corrente

foi aplicada ao condutor.

Com a aplicação de água no condutor, em forma de

gotejamento controlado, mostrado nas Figuras 7 e 8, nota-se que as tensões de início de corona são bem menores,

variando sensivelmente com a temperatura do condutor. As

gotas de água são maiores que a esfera utilizada anterior-mente, levando a tensões de início de corona menores que

as anteriormente medidas. Com o condutor quente, ocorre a

evaporação da água, o que leva a tensões abaixo de 23kV.

TABELA 2Relação Corrente x Temperatura

Corrente (A) Temperatura (oC) Tempo (min)

0 23

8 23 15

50 24 20

100 26 20

200 30-35 20

400 50-65 20

600 88-100 20

800 135-150 20

FIGURA 7 - Comparação do Início de Corona Comum

As diferenças nos valores da tensão de início de corona

para os condutores a quente foram mínimas com campo não-

uniforme, mesmo para temperaturas muito elevadas.As tensões de início de corona sob chuva, neste caso

de gotejamento controlado, mostraram-se menores, como

já era esperado, tanto para os campos uniforme quantonão-uniforme. As tensões de início de corona sob chuva a

quente, mostraram diferenças mínimas, dentro do erro de

medição do sistema utilizado, tanto para campos unifor-mes quanto não-uniformes.

FIGURA 8 - Comparação do Início de Corona com Gota

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As tensões de início de corona para o condutor com-

pacto, foram menores que aquelas obtidas para o condutorLINNET tradicional. Já as tensões de início de corona para o

condutor compacto liga TAL foram muito menores que as

tensões obtidas para os outros condutores, valores estes, aprincípio, creditados a ranhuras apresentadas pelo mesmo.

E. Medições de Campo eletromagnético 5Hz – 3GHzmedições de ruído e campo eletromagnético.

As Figuras de 9 a 11 mostram as medições de ruído

conduzido, ruído irradiado e campo elétrico, na configura-ção de cabo monofásico próximo das condições encontra-

das em uma linha real serão obtidas somente com aplica-

ção de tensão, devido aos resultados encontrados com oscondutores a quente na tensão de início de corona – o

comportamento dos mesmos é previsível, podendo ser ana-

lisado somente os valores de medição obtidos com a apli-cação de tensões variando de zero a 200kV.

0102030405060708090

0 50 100 150 200 250

Tensão (kV)

Ru

ído

(d

B)

400kHz 900kHz 1MHz 4MHz

FIGURA 9 – Ruído conduzido (dB) -9kHz – 30MHz

05

1015202530354045

0 50 100 150 200 250

Tensão (kV)

Ru

ído

(d

B)

30MHz 45MHz 75MHz 155MHz

FIGURA 10 – Ruído Irradiado (dB) 30MHz – 3GHz

0,000

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

P6 P7

Tensão (kV)

E (

kV/m

)

FIGURA 11 – Campo Elétrico 5Hz-30kHz

F. LT Experimental e Medição de VibraçãoNa Figura 12 é apresentado os resultados das medi-

ções de vibração eólicas comparando o novo modelo de

condutor compacto desenvolvido com cabos tradicionais

de mesma bitola instaladas em LT Experimental. O nível devibração eólica medido nos equipamentos, apresentou va-

lores muito baixos, em termos de amplitude de vibração,

nos condutores da LT. A vida útil estimada dos conduto-res é muito elevada devido ao nível de vibração medido

nos equipamentos Pavica.

0

5 0

1 0 0

1 5 0

2 0 0

2 5 0

3 0 0

3 5 0

4 0 0

4 5 0

5 0 0

0 2 5 5 0 7 5 1 0 0

Fr e q u e n c ia ( H z )

Am

plit

ud

e (

mic

ro

TL in n e t

L im ite E PRI

L in n e t

FIGURA 12 – Amplitude máxima por classe de freqüência

G. Propriedades dos Novos Condutores CompactosNa Tabela III são apresentados algumas das proprie-

dades elétricas dos condutores compactos desenvolvidos,

Cabo Compacto em Alumínio 1350 ( CC) e o Cabo Compac-

to em Liga de Alumínio Termorresistente ( C TAL).

TABELA 3Relação Corrente x Temperatura

Cód.RESISTÊNCIA C.A.(Ohm/km)REAT.INDUT.(Ohm/km)

75 oC 90 oC 125 oC 150 oC

C. C 0,1702 0,1786 0,1983 0,2113 0,2740

C. TAL 0,1724 0,1810 0,2010 0,2141 0,2740

H. Perdas e RegulaçãoCom os condutores compactos TAL trabalhando a

uma temperatura de Projeto de 150 ºC obteve uma Resis-tência Elétrica CA igual ao Linnet Tradicional a 75 ºC. Al-

guns valores comparativos são apresentados para uma rá-

pida avaliação de Perdas e Regulação:

•Linnet Tradicional a 75 ºC: 0.20773 Ù/ km

•Linnet TAL a 75 ºC: 0.21154 Ù/ km•Linnet TAL a 150 ºC: 0.2700 Ù/ km

•Linnet TAL Compacto a 150 ºC: 0.21419 Ù/ km

Com base nestes valores fizemos uma breve simula-

ção das possíveis perdas e regulação, conforme o exemplo

a seguir:LT com 100MVA –75 ºC e 50 km utilizando :

•Linnet Tradicional:

Perdas: 6.50 % // Regulação: 12.15 %•Linnet TAL :

Perdas: 6.85 % // Regulação: 12.54 %

•Linnet TAL compacto :Perdas: 5.47 % // Regulação: 11.01 %

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V. ANÁLISE ECONÔMICA SIMPLIFICADA

Observa-se que para distâncias maiores do que 50Km e dependendo do carregamento requerido, deve-se

atuar na compensação regulação de tensão. Os ganhos

computados comparando o condutor tradicional Al 1350a 75oC Linnet e a liga TAL, Liga de Alumínio

Termorresistente - Linnet, trabalhando à temperaturas

acima de 120oC, já subtraídas as perdas, é em torno deaproximadamente 40 MW. Com o desenvolvimento da

geometria compacta aplicada aos condutores tradicionais

e à liga TAL, consegui-se através da redução da resistên-cia elétrica, mostrada na Tabela III, é possível alcançar

distâncias maiores e/ou a redução das perdas elétricas,

melhorando também a regulação.Fazendo uma estimativa para cada MWh transmiti-

do por mês, computada uma tarifa média entre compra e

venda na faixa aproximada de R$ 5.256,00, verifica-se queum ponto ótimo de aplicação do novo modelo de condu-

tor compacto desenvolvido. Desta forma fizemos uma bre-

ve avaliação econômica, comparando a evoluçãoalcançada com o desenvolvimento da geometria compac-

ta, aplicado a uma Linha de Transmissão com carrega-

mento de 100 MVA, temperatura de projeto de 75 ºC ecomprimento de 50 km obtendo os valores quantificados

para as perdas conforme é mostrado abaixo:

• Linnet Tradicional:

100 MVA x R$ 5.256,00 = R$ 525. 600,00 – ( Perdas de

R$ 34.164,00)• Linnet TAL:

100 MVA x R$ 5.256,00 = R$ 525. 600,00 – ( Perdas de

R$ 36.003,60)• Linnet TAL compacto :

100 MVA x R$ 5.256,00 = R$ 525. 600,00 – ( Perdas de

R$ 28.750,32)

VI. CONCLUSÕES

No desenvolvimento construtivo da superfície exter-na foi observado uma melhora no perfil de troca de calor e

espera-se uma diminuição do arrasto do condutor compac-

to em relação ao tradicional. Como isso, conseguiu-se aredução das perdas elétricas desejadas, que viabilizaram o

protótipo.

Nesse projeto de P&D, embora a redução das perdaselétricas com o novo modelo foi significativa, 16% de redu-

ção em comparação ao condutor tradicional de mesma bi-

tola, não conseguindo-se uma superfície externa homogeniaque fornecesse um desempenho ótimo nos aspecto, gradi-

ente superficial [11], RIV e Corona.[12]

Desta forma é importante a continuidade dos traba-lhos, na busca da melhoria destes pontos observados. Ou-

tro aspecto importante que deve ser dado atenção às ferra-

gens, emendas à compressão e grampos de ancoragem.

VII. PERSPECTIVAS FUTURAS

Alternativas poderão ser utilizadas para melhorar al-guns aspectos do cabo condutor, que até o momento não

foi conseguido, tais como: superfícies mais polidas e

homogenias. Com a redução das perdas elétricas do novomodelo de condutor compacto, será possível melhorar a

sua superfície, podendo trabalhar também com faixas e es-

truturas mais reduzidas.Os trabalhos de pesquisa e desenvolvimento de con-

dutores aéreos nus, utilizando ligas de altas temperaturas

e geometrias mais adequadas é vasto e pouco aplicado.apesar do largo campo de pesquisa e desenvolvimento

disponíveis.

Tecnologias novas estão em pleno desenvolvimento,como exemplo citamos a utilização de tecnologias para ali-

ar alta condutividade em altas temperaturas, para utilizar e

explorar mais as ligas disponíveis, resultando em conduto-res de menor peso e mais eficientes.

De um modo geral os resultados mostram-se promisso-

res, com indicativos de se poder trabalhar mais alguns as-pectos observados, que podem permitir além da maior efici-

ência dos condutores compactos desenvolvidos no Brasil.

VIII. AGRADECIMENTOS

Este trabalho é o resultado do esforço e dedicação,

compartilhado entre vários colegas de trabalho, profes-

sores, com os quais continuamos a aprender e desen-volver.

Um agradecimento em especial a Gerência de

Enegenharia de Linhas de Transmissão e Subtransmissãoda ER/LT– CEMIG e UFMG, que nos deram o suporte ne-

cessário para que este trabalho se realizasse.

Em especial, agradecemos as parcerias desse P&D.• FURUKAWA

Eng. Sidnei Massami Ueda

• Professores ( UFMG):Depto. Elétrica:

José Osvaldo Saldanha Paulino

Glássio Costa de MirandaEng. José Luiz Cerqueira Lima

Wallace do Couto Boaventura

Depto. Mecânica:

Alexandre Queiroz Bracarense

• PARTICIPANTES DOS ÓRGÃOS –CEMIG:

Gerência de Engenharia de Linhas de Transmissão eSubtransmissão –ER/LT

José Milton da Costa Brito

Gernan Edson GimarãesGiovani Eduardo Braga

Osvaldo Campos Filho

Toda a equipe técnica e administrativa que trabalhou noprojeto

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Miguel Augusto M. Mourão – EN/OM

Aos demais companheiros CEMIG que participaramindiretamente deste trabalho, os nossos agradecimentos.

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[5] ABNT NBR 7302 – Condutores Eétricos de Alumínio tensão–deformação em condutores de alumínio – Método de ensaio

[6] NBR 7876 – Linhas e Equipamentos de alta tensão – Mediçãode Radiointerferência na faixa de 0.15 a 30 mhz

[7] ABNT NBR 7302 – Condutores Elétricos de Alumínio tensão–deformação em condutores de alumínio – Método de ensaio

[9] NEMA 107 – Methods of Measurement of Radio InfluenceVoltage ( riv ) of high –voltage apparatus

[10] NBR 6936 – Técnicas de Ensaios Elétricos de Alta tensão

[11] Safe Engineering Services & Technologies ltd. “ CDEGS –Current Distribution Electromagnetic Interference, Groundingand Soil Structure Analysis” .

[12] NBR 7875 – Iinstrumentos de Medição de Rádiointerferênciana faixa de 0.15 a 30 mhz Belo Horizonte, 30/07/2002.

Page 23: Transmissao de Energia Eletrica

������������������� ���������������������������������� 1145

Desenvolvimento de Dispositivo para Tele-Monitoração de Pontos Críticos de Linhas de

TransmissãoJ.R. de Carvalho, CERJ, R. Vivekananda, A. M. Luz, S.F. Sciammarella, LACTEC

RESUMO

Este trabalho, teve por objetivos especificar e desenvolverpara a Companhia de Eletricidade do Rio de Janeiro – CERJ,um instrumento que permita aquisitar o valor em tempo realda altura cabo-solo dos pontos críticos de LTs para que, prin-cipalmente nos horários de pico e em outros momentos críti-cos, se possa ter uma avaliação mais fiel da AMPACIDADEpara esta linha, com finalidade de se conseguir um melhoraproveitamento destas e conseqüentemente incrementar o trá-fego de blocos de energia.

PALAVRAS-CHAVE

Medição, Catenária, Linha de Transmissão

I. INTRODUÇÃO

A. Análise de ContextoO atual momento reflete dois problemas: um, relacio-

nado a falta de investimentos em geração de energia, res-

salvadas determinadas regiões como a Norte e Sul e outro,a falta de um melhor aproveitamento do sistema interligado

onde uma região poderia suprir de energia uma outra caso

esta sofresse problemas de falta de reposição de lâminasd’água em seus reservatórios, em outras palavras, falta de

investimento em Linhas de Transmissão (LTs) para despa-

cho de mais quantidades de energia.A quantidade de energia que trafega pelas LTs, é de-

terminada indiretamente por modelos matemáticos que in-

dicam aos especialistas chamados de “Despachante” quan-to de energia se pode enviar por uma determinada Linha de

Transmissão, num determinado horário. Estes, através de

um fator de segurança, inferem o quanto de corrente podetrafegar na linha nos vários momentos do dia. Esses fato-

res de segurança podem estar superestimados para

minimizar problemas de dilatação do cabo. Devido a essadilatação, pontos desses cabos podem descer a cotas crí-

ticas e comprometer a rigidez dielétrica e conseqüentemen-

te, o despacho de energia.Numa época como a que estamos vivendo, se tivés-

semos um dispositivo que monitore em tempo real os valo-

res das cotas desses pontos críticos poderíamos despa-char um percentual maior de corrente, minimizando proble-

mas de interrupção de energia e postergação de investi-

mentos.

O objetivo então deste projeto é desenvolver um

instrumento que permita aquisitar o valor em tempo realdas cotas desses pontos críticos de LTs e enviar, automa-

ticamente, esses dados a um Centro de Controle para que,

com um melhor gerenciamento, principalmente nos horá-rios de pico, permita uma condução melhor de avaliação

da AMPACIDADE para esta linha, diretamente ou atra-

vés de atualização de modelos, com finalidade de se con-seguir incrementar o tráfego de blocos de energia e con-

seqüentemente permitir ampliação da oferta de energia

em momentos críticos, propiciando um melhor aproveita-mento das linhas de transmissão.

Este instrumento poderá ajudar a postergar proble-

mas pesados de escassez e assim permitir que se efetuemtrabalhos mais definitivos para banir esse problema de

nosso país.

B. Configuração do Sistema (Figura 1 e 2)

B.1. Medidor – deverá ser um equipamento medidor de

distância a LASER, com amplitude e precisão compa-tíveis aos parâmetros necessários.

B.2. Comunicador – deverá permitir comunicação com um

Centro de Operação – CO. Está sendo utilizado umcomunicador via satélite para tornar possível comuni-

cação de qualquer ponto geográfico.

B.3. Extrator de Alimentação – a alimentação de baixa ten-são para as partes integrantes do equipamento, deve-

rá ser extraída da linha de alta-tensão.

B.4. Gerenciador – circuito eletrônico microprocessado quegerenciará todos os aspectos de aquisição dos dados

de medição e energia e comunicação.

FIGURA 1.

Page 24: Transmissao de Energia Eletrica

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��

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B.5. Encapsulamento – desenvolvimento de um formato

para abrigar todos os dispositivos mencionados, deforma a protegê-los contra as adversidades climáti-

cas, problemas como efeito corona ou descargas par-

ciais e ainda se tornar o mais transparente ao meiopara se minimizar aspectos de vandalismo.

II. DESENVOLVIMENTO

De início foi feita uma Pesquisa Bibliográfica e a gera-

ção das Especificações Funcionais Preliminares.Em seguida, passou-se ao estudo e desenvolvimento

do Circuito Extrator de Energia (Figura 3) cuja alternativa

escolhida foi a de conversão do campo magnético geradopelas linhas de transmissão em energia elétrica de baixa

tensão.

Para o Sistema de Comunicação (Figura 4) foi esco-

lhida a alternativa satelital do sistema Novo Iridium, umavez que este sistema permite comunicação com pontos

remotos, praticamente sem latência de comunicação e

está vindo com propostas de tarifas por pacote de da-dos transmitidos.

Para o Circuito de Medição (Figura 5), foi escolhida a

opção “trena óptica”, ou seja um medidor de distância aLASER, classe2 com interface de comunicação.

Para a comunicação com este dispositivo e o de co-

municação, depois de algumas avaliações de tecnologia,desenvolveu-se o Módulo Gerenciador, que integra todas

as funções relacionadas a medição, comunicação e

monitoração interna do dispositivo.Com relação ao encapsulamento foram estudados os

formatos Anel, Esfera e em Oito. Chegou-se a conclusão

que o melhor formato é o apresentado na figura 6.

FIGURA 2.

FIGURA 3

FIGURA 4

FIGURA 5

FIGURA 6

III. CONCLUSÕES

A previsão de conclusão dos trabalhos é para final de

agosto de 2003. Até o presente momento a execução das

etapas do trabalho tem seguido as expectativas, com asdificuldades sendo sanadas dentro do cronograma vigen-

te, ou seja, sem atrasos.

Vários problemas técnicos estão sendo sanados amedida que surgem. A versão 1.0 do equipamento está

totalmente operacional em terra. No cabo ainda poderá vir

a sofrer alterações para aumentar sua confiabilidade deoperação.

Embora estejamos no final do prazo, ainda pretende-

mos testar um novo equipamento de comunicação, que era

Page 25: Transmissao de Energia Eletrica

������������������� ���������������������������������� 1147

para ser lançado em outubro de 2002 e que até o presente

momento estamos aguardando, de modo a se poderminimizar custos operacionais.

IV. REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS

[1] ABNT, Projeto de Linhas Aéreas de transmissão de EnergiaElétrica, 03.019, NBR 5422, Mar. 1985

[2] BEZERRA, U. H.; GARCEZ, J. N.; LIMA, W. J.; SENA, J. A.S.; MOSCOSO, M. N.; MACIEL , J. H.; SOUZA, K. T.; AMA-ZONAS FH, E. M.; TUPIASSÚ, A. A.; MESQUITA JR, J. E.Desenvolvimento do Protótipo de um Instrumento para oMonitoramento da Qualidade de Energia Elétrica de uma Con-cessionária de Energia elétrica. Citenel, 2001.

[3] CODI. Trações e Flechas de Cabos Condutores: RTD. Rio deJaneiro, mar.1981. (CODI RTD 3.1.21.07.0). Antigo RTD 26E SCEI 09.04. 16465. Pasta 40A-3.1.21.07.0. DIS - Pasta40A-3.1.21.07.0.

[4] ELETRONORTE. Critérios Adotados no Calculo de Flechas eTensões de Montagem dos Cabos. s.l., Eletronorte, mar.1980.34p. 21681. 212.067. SENLTR - 212.067.

[5]. HADJU, Erika Meduna; MENEZES JR., Amauri Alves. Dis-tancia Mínima Do Condutor Ao Solo Durante a Operação deLTs da Chesf em Condições de Emergência. In: SeminárioNacional de Produção e Transmissão de Energia Elétrica, 2,Belo Horizonte , 1973. Anais. Belo Horizonte, Cemig, 1973.V.3, 22p. (Snptee 2, Gtr 3, 6). 37345 - 621.3106081 S471s1973 V.3 T.2.

[6] KONDZIOLKA, Robert E.; PHILLIPS, William G. Salt RiverProject: Keeping na Eye On Conductor Sag. Transmission &Distribution World, Feb 1, 1999.

[7] MOTLIS, Y.; BARRET, J. S.; DAVIDSON, G. A.; DOUGLASS,D. A.; HALL, P. A.; REDING, J.L.; SEPPA, T. O.; THRASHJr., F. R.; WHITE, H. B. Limitations of the Ruling Span Methodfor Overhad Line Conductors at High Operating Temperatures.IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 14, No. 2, April1999.

[8] NASCIMENTO, C. A. M.; GIUDICE, E. B.; FLEMING, A.;GUIMARÃES, G.; CARVALHO, R.; CAMPOS FILHO, O.Aplicações de Tecnologias de Monitoramento em Tempo Realpara Aumentar a Capacidade de Transmissão em LTs Aéreas.Citenel.

[9] SEPPA, T. O.; ADAMS Jr., H. W.; DOUGLASS, D. A.; COAD,N. Use of on-Line Tension Monitoring for Real-Time Ratings,Ice Loads, and others Environmental Effects. Session 1998,Cigré.

[10] SEPPA, Tapani O. A Practical Approach for Increasing theThermal Capabilities of Transmission Lines. IEEETransactions on Power Delivery, Vol. 8, No. 3, July 1993.

[11] SEPPA, Tapani O. Accurate Ampacity Determination:Temperature – Sag Model for Operational Real Times Ratings.IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 10, No. 3, July1995.

[12] THEMAG. SISTEMA DE TRANSMISSAO DE TUCURUI:Calculo de Flechas e Tensões- Grosbeak-LT. s.l., Themag,out.1976. 33p. 21684. 212.033. SENLTR - 212.033.

Page 26: Transmissao de Energia Eletrica

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Desenvolvimento de um SistemaComputacional de Previsão de Carga Baseado

em Redes Neurais e Inteligência ArtificialAtravés de Sensores Implantados no Sistema de

Transmissão de EnergiaC. R. Guirelli, Prof. Dr. J. A. Jardini, L. C. Magrini, J. Yasuoka, M. Masuda, USP

A. C. Campos, M. Bastos, CTEEP

RESUMO

Este trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de umaferramenta computacional para a previsão da carga de curtoperíodo em tempo real para o sistema de transmissão daCTEEP utilizando técnicas de inteligência artificial. Os resul-tados apresentados aqui correspondem ao primeiro ciclo doprojeto.

PALAVRAS-CHAVE

lógica fuzzy, previsão de carga, redes neurais, sistemas detransmissão, wavelets.

I. INTRODUÇÃO

A previsão de carga de curto prazo tem grande impor-tância para a operação e planejamento de um sistema de

transmissão de energia elétrica. Melhorando a exatidão da

previsão podemos aumentar a segurança do sistema e pa-ralelamente diminuir seus custos de geração.

No entanto, o problema da previsão é complexo não

somente devido as não linearidades do sistema, comporta-

mentos aleatórios da carga e fatores externos tais como atemperatura ambiente, estação do ano, luminosidade, feri-

ados, etc.

Atualmente a CTEEP realiza a previsão da carga dosistema de transmissão de uma maneira manual baseada

na experiência adquirida pelos operadores ao longo dos

anos.O objetivo deste projeto é desenvolver um sistema

automático de previsão de carga utilizando técnicas de in-

teligência artificial (IA). O sistema deverá ter capacidadede prever a carga nas próximas 24 horas (previsão de base)

e também refinar a solução ao longo do dia.

Para o desenvolvimento do sistema de previsão,a pesquisa bibliográfica indicou como as melhores op-

ções às redes neurais artificiais (RNAs) e a Lógica

Fuzzy.Também foi estudado o uso da decomposição Wavelet

para a filtragem dos dados e seu uso em combinação com

as técnicas de IA.A CTEEP forneceu dados de carregamento do siste-

ma, medidos minuto a minuto, para o período de julho de

2001 a abril de 2003 e o IAG forneceu as medições de tem-peratura ambiente na cidade de São Paulo. O objetivo é a

verificação do efeito da temperatura ambiente no carrega-

mento.

II. ANÁLISE DOS DADOS

A. FiltragemPara a filtragem dos dados foi adaptada uma técni-

ca de identificação de dados distorcidos (bad data)

usados por estimadores de estados. O método consis-te em se calcular o quanto os pontos de um período em

estudo estão distantes da curva estimada a carga nes-

se período. Se os desvios dos pontos estiverem alemde um certo limite, provavelmente temos medidas

distorcidas

As curvas de carga foram estimadas por retas, encon-

A. C. Campos (Gerente do Projeto) trabalha na CTEEP –Transmissão Paulista ([email protected]).

M. Bastos (pesquisador) trabalha na CTEEP – TransmissãoPaulista ([email protected]).

J. A. Jardini (Coordenador do projeto), Prof. Dr. Titular da EscolaPolitécnica da Universidade de São Paulo/ Departamento deEngenharia de Energia e Automação Elétricas da USP/ GAGTD([email protected]).

L. C. Magrini (Pesquisador), PhD e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]).

C. R. Guirelli (Pesquisador), MSc e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]).

J. Yasuoka (Pesquisador), MSc e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]).

M. Masuda (Pesquisador), trabalha no EPUSP/ PEA/ GAGTD –Grupo de Automação da Geração, Transmissão e Distribuição deEnergia ([email protected]).

Page 27: Transmissao de Energia Eletrica

������������������� ���������������������������������� 1149

tradas por regressão linear, para períodos de 15 minutos.

Para cada ponto foi calculado o resíduo da medição por :

( )2

2

σestimadoimedidoi

i

xxJ

−= (1)

onde σ é o desvio padrão do conjunto de medição.

Dada uma precisão desejada, ou seja, a probabilidade

de termos dados distorcidos, podemos encontrar o limite

de J em uma tabela da distribuição c2.

Se o J total do sistema, estiver acima do limite encon-

trado na distribuição, devemos ter uma medição errada. A

melhor candidata é a medição com o maior Ji.

A medição errada é substituída pelo valor estimado pela

reta e o processo é repetido até termos J dentro dos limites.

B. PadrõesA análise das curvas de carga do histórico disponível

mostrou algumas informações :

• Segundas, sábados e domingos possuem perfis distin-

tos e terças, quartas, quintas e sextas possuem perfis

extremamente semelhantes;

• Feriados e pontes possuem um perfil distinto;

• Com o fim do racionamento em fevereiro de 2002, o perfil

de carga vem se alterando e retornando ao que era antes

do racionamento. Desse modo temos um período com

carga atípica;

• O horário de verão é um período onde a curva de carga,

principalmente no horário de pico, tem um perfil diferen-

ciado do restante do ano;

A partir dessas informações concluí-se que o melhor

seria testar as RNAs e Lógica Fuzzy usando sistemas especí-

ficos para os dias de semana e desprezar o histórico do perío-

do de racionamento por ser atípico. Há ainda a necessidade

de se identificar e introduzir no sistema variáveis causais que

possam afetar a carga tais como a temperatura e outras que

possam representar a sazonalidade do consumo de energia.

III. LÓGICA FUZZY

Um sistema de inferência Fuzzy pode aprender o com-

portamento de um sistema a partir de um histórico do compor-

tamento do sistema, isso é, dado um conjunto de variáveis de

entrada, temos um conjunto de saídas correspondentes a esta

situação. A previsão através de lógica Fuzzy tem a vantagem

de possibilitar a inclusão de regras Heurísticas.

A dificuldade do sistema de inferência é a determina-

ção do conjunto de regras. Ele tem de ser feito experimen-

talmente já que não há como determinar previamente o sis-

tema ótimo.

A. ClusterizaçãoA clusterização tem papel fundamental no uso da Lógi-

ca Fuzzy. É ela que vai agrupar os conjunto de dados seme-lhantes e determinar as funções proprietárias do sistema.

A técnica de clusterização adotada consiste em se

medir o potencial de cada ponto xi de ser o centro de um

cluster através da formula :

∑=

−−=n

j

xx

ijieP

1

2α(2)

onde : 24

aγα =

γa é uma constante positiva

ji xx − distância euclidiana entre xi e x

j

n é o número de pontos de entrada

Cada ponto x representa uma coordenada em m di-

mensões onde m é o número de variáveis de entrada. O

ponto com maior potencial (x*) é adotado como o primeirocentro de cluster. Os demais pontos têm o potencial do

centro subtraído de seu potencial através de :2*

1*1

xx

inovoiiePPP−−

−= β (3)

onde 24

bγβ =

γb é uma constante positiva maior que g

a

Novamente o ponto de maior potencial é adotadocomo outro centro de cluster e o processo é repetido até

que o potencial restante seja :

*1PPk ε≤ (4)

Os parâmetros γa, γ

b e e tem de ser determinados ex-

perimentalmente.

B. Sistema de Inferência FuzzyO sistema de inferência adotado é do tipo Sugeno. O

sistema de regras possui a seguinte forma :

+++=

+++=+++=

ncn

ccccnn

cc

nnnn

nnnn

zpzppyTHENAiszandandAiszIFR

zpzppyTHENAiszandandAiszIFR

zpzppyTHENAiszandandAiszIFR

......:

......:

......:

11011

21

21

20

22211

2

11

11

10

11111

1

(5)

yc são as funções de inferência e An

c as funções depertinência. Temos n entradas, c regras e uma saída y.

A defuzificação é feita através de :

( ) ( )[ ] ( )

( ) ( )[ ]∑

=

=

∧∧

+++×∧∧=

c

in

in

i

c

in

in

iin

in

i

zAzA

xpxppzAzAy

111

111011

��

(6)

C. Identificação Automática de ModelosA identificação automática de modelos permite que

um histórico do comportamento do sistema seja transfor-mado em um conjunto de regras e funções de pertinência e

inferência. As funções de pertinência foram adotadas como

sendo gaussianas. O número de regras e os parâmetros dasfunções de pertinência são determinados pela clusterização.

Cada cluster corresponde a uma regra e o valor de cada variá-

vel de entrada no cluster corresponde ao centro da gaussiana.

Page 28: Transmissao de Energia Eletrica

�������������������!�#�$%%&1150

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���

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��

��

����

���

����

���

( )( )

2

2*

2 j

ijj zx

jij ezA

σ

= (7)

onde zj

j-ésima variável de entrada

( )jij zA i-ésima função de pertinência da variá-

vel zjz

ij* valor médio da função de pertinência

(centro do cluster)

sj

desvio padrão da função de pertinênciada j-ésima variável de entrada.

A função de conseqüência é obtida por :

( ) ( )( )( )

( ) ( )[ ]∑

=

∧∧

+++∧∧=

c

in

in

i

c

nin

iin

in

i

zAzA

zpzppzAzAy

111

111011

��

(8)

D. Resultados ObtidosO modelo Fuzzy adotado trabalha com qualquer núme-

ro de entradas mas só uma saída o que o torna adequado àprevisão de seguimento (previsão do próximo período).

Foram feitos diversas simulações de previsão para a

carga da CTEEP,com as seguintes condições :• para cada dia da semana foi treinado um sistema de

inferência Fuzzy específico.

• o conjunto de treinamento vai de 1/2/02 a 30/9/02. e deteste vai de 1/10/02 a 12/2/03.

• foram utilizados dados amostrados a cada 15 minutos já filtrados.

O curto período de tempo com dados disponíveis, bemcomo outros fatores tais como o racionamento, dificultam a iden-

tificação de sazonalidades nas curvas de carga ao longo do ano.

O primeiro conjunto de teste envolveu a previsão dacarga 15 minutos à frente (c+15) baseado nos dados das

últimas duas horas totalizando 9 entradas : c, c-15, c-30, c-

45, c-60, c-75, c-90, c-105, c-120. Isso gerou um sistema com9 entradas e 1 saída.

Foram mantidos os mesmos parâmetros de

clusterização para todos os casos. Os resultados obtidosencontram-se na tabela a seguir :

TABELA 1Previsão dos próximos 15 minutos com os 9 periodos anteriores

Dia cluters Erro % médio Desvio Padrão

Segunda 5 1.14 1.76

Terça 5 0.92 1.10

Quarta 5 0.98 1.26

Quinta 4 0.89 1.50

Sexta 5 0.91 1.34

Sábado 4 0.79 1.32

Domingo 8 0.86 1.09

O mesmo processo com as mesmas entradas foi repe-

tido, mas tendo como saída à previsão 1 hora à frente (c+60),obtendo-se os erros apresentados na tabela a seguir :

TABELA 2Previsão dos próximos 60 minutos com os 9 periodos anteriores

Dia cluters Erro % médio Desvio Padrão

Segunda 7 4.45 4.96

Terça 5 3.37 3.10

Quarta 6 3.94 3.57

Quinta 4 3.23 3.82

Sexta 4 3.17 3.24

Sábado 4 2.88 3.32

Domingo 8 3.10 3.52

Verificamos que com o aumento da distância da previ-

são no tempo, o erro da mesma também aumenta.Para verificarmos o efeito da temperatura ambiente na

previsão de seguimento, as simulações para a previsão de

c+15 minutos forma repetidas mas para cada medição usadacomo entrada do sistema Fuzzy, foram acrescentadas novas

entradas correspondentes à temperatura em cada instante.

Os resultados estão na tabela a seguir :

TABELA 3Previsão dos próximos 15 minutos com os 9 periodos anterioresutilizando a temperatura ambiente

Dia semanaErro % médio

Previsão sem temperaturaPrevisão com temperatura

Segunda 0.94 1.14

Terça 1.35 0.92

Quarta 1.16 0.98

Quinta 0.88 0.89

Sexta 0.87 0.91

Sábado 0.66 0.79

Domingo 0.96 0.86

Verificamos que para o caso de previsão de segui-

mento de curtíssimo período, a temperatura ambiente nãotem efeito significativo podendo ser desprezada.

IV. REDES NEURAIS

A. RNAs - O modelo Multi Layer PerceptronA figura 1 apresenta uma representação do modelo

MLP. Unidades básicas (neurônios) são dispostos em ca-madas. Qualquer neurônio em uma dada camada se conecta

com todos os neurônios existentes na camada anterior e

posterior da camada em questão. A cada conexão está as-sociado um peso, cujo valor é variável durante o treina-

mento e permite codificar o conhecimento que o MLP tem

sobre um determinado problema.A idéia geral é imitar a estrutura em camadas e a natu-

reza paralela do cérebro humano.

O MLP pode operar em dois modos distintos: treina-mento e processamento. Durante o treinamento, vetores

de entrada são apresentados à rede e os correspondentes

vetores de saída são calculados. A diferença entre a saídacalculada e uma saída pré-especificada (erro de avaliação)

Page 29: Transmissao de Energia Eletrica

������������������� ���������������������������������� 1151

VA

RIÁ

VE

IS D

E E

NT

RA

DA

VA

RIÁ

VE

IS D

E S

AÍD

A

CAMADA DEENTRADA

CAMADAOCULTA

CAMADA DESAÍDA

W 1 11

W 1 21 W 1 31

W 2 11

W 2 12

NEURÔNIO

é usado pelo algoritmo de Backpropagation para ajustartodos os pesos da rede de forma a minimizar esse erro. A

etapa de treinamento é executada repetidas vezes sobre

todo o conjunto de treinamento até que o erro de avaliaçãoresulte inferior a uma tolerância pré-fixada.

Uma vez que o MLP foi treinado, o conhecimento so-

bre o problema representado pelo conjunto de treinamentoestá contido em seus pesos e a rede pode ser usada no

modo de processamento. Neste modo, somente são apre-

sentados vetores de entrada e o MLP calcula os corres-pondentes vetores de saída. Nenhum ajuste no valor dos

pesos é realizado no modo de processamento. Quando um

vetor de entrada não faz parte do conjunto de treinamento,a rede produz a sua própria resposta para a entrada (gene-

ralização), evidenciando uma das principais características

do MLP: a capacidade de resolver um problema sem utilizaras ferramentas analíticas que foram utilizadas para cons-

truir o conjunto de treinamento.

B. Treinamento Supervisionado e Não-SupervisionadoA finalidade e a aplicabilidade dos treinamentos su-

pervisionados e não-supervisionados são diferentes. Otreinamento supervisionado se aplica adequadamente em

problemas de interpolação, onde se exige que a rede pro-

duza um vetor de saída para uma entrada que ela nunca viuantes. Um bom exemplo de treinamento supervisionado é o

algoritmo de Backpropagation, o qual é usualmente utili-

zado em redes MLP (Multi-Layer Perceptron).Redes neurais treinadas através de procedimentos

não-supervisionados não são capazes de executar tarefas

de interpolação pois elas nunca vêem um exemplo de saí-das desejadas, e portanto elas não conhecem o relaciona-

mento entre variáveis de entrada e de saída. Exemplos des-

te tipo de redes são o SOM - Self Organizing Map e aarquitetura ART - Adaptive Resonance Theory.

C. Algoritmo de treinamento BackpropagationNo presente projeto de P&D, o MLP é treinado atra-

vés do algoritmo de Backpropagation. Este algoritmo é

uma variação do método do gradiente, o qual procuraminimizar a função erro calculando deslocamentos na dire-

ção do vetor gradiente, sendo as correções determinadas

pelo método aplicadas aos pesos wjk da rede (que são as

variáveis independentes no treinamento). Com o algoritmo

FIGURA 1 - O modelo MLP

de Backpropagation o tempo total gasto na etapa de trei-

namento pode alcançar valores elevados, e também não hágarantia de que um treinamento satisfatório possa ser sem-

pre alcançado. Freqüentemente o algoritmo resulta preso

em mínimos locais da função erro, sem poder avançar emdireção ao mínimo global desejado. Entre os fatores que

afetam o treinamento estão: número de entradas e saídas

(fixados pelo problema físico a ser resolvido), número etamanho das camadas internas do MLP, tamanho e

representatividade do conjunto de treinamento, e a relação

física entre as variáveis de entrada e de saída (fortementenão linear ou não, por exemplo).

Algumas variantes do algoritmo básico de

Backpropagation foram desenvolvidas com a finalidadede melhorar o desempenho quanto aos tempos de compu-

tação despendidos. Neste P&D foram consideradas as va-

riantes conhecidas por Método do Momento e Método do

Suavizamento Exponencial.

No método do momento, um termo adicional é utiliza-

do na fórmula para correção dos pesos entre uma iteraçãoe a iteração subseqüente:

( ) ( )nwonw jkjkjk ∆⋅+⋅⋅=+∆ αδη1 (9)

onde:

• ∆wjk(n) é a correção aplicada ao peso w

jk da matriz W

i

(camada i) na iteração n,• n é a taxa de aprendizado que permite controlar o tama-

nho médio das correções aplicadas aos pesos;

• δk é, para a última camada da rede, o erro de avaliação

(diferença entre a saída desejada e a saída calculada);

para as demais camadas é a propagação do erro de ava-

liação;• o

j é o valor da saída calculada no neurônio j na camada

(i-1);

• α é o coeficiente do momento.No método de suavizamento exponencial utiliza-se a

mesma idéia de considerar correções aplicadas aos pesos

em iterações passadas. Neste caso a equação de correçãodos pesos é a seguinte:

( ) ( ) ( )nwonw jkjkjk ∆⋅⋅+⋅⋅⋅−=+∆ ηαδηα11 (10)

onde α é o coeficiente de suavizamento exponencial.

D. Resultados ObtidosComo o objetivo do P&D é o de implementar uma

RNA capaz de inferir um valor em função de um histórico,

ou seja, interpolar uma série de dados, a técnica a ser usa-da é a da rede neural multi-layer perceptron, (RNA MLP).

Para o teste do uso de RNA neurais para a previsão

da carga da CTEEP foi usado um programa desenvolvidopelo grupo de pesquisa GAGTD para essa finalidade cha-

mado PCC (Previsão de Curva de Carga).

O PCC permite usar uma base de dados que armazenaas curvas de carga e:

• criar um conjunto de dados de treinamento da RNA

• criar um conjunto de dados de teste da RNA

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• definir a configuração da RNA (número de camadas eneurônios por camada).

• escolher os parâmetros de treinamento da RNA.Foram feitos estudos de previsão de carga através de

redes neurais utilizando-se os dados de carga da CTEEP e osdados de temperatura ambiente da cidade de São Paulo medi-dos na estação meteorológica do IAG, localizada no bairro daBarra Funda na cidade de São Paulo, com o objetivo de severificar a influência da temperatura ambiente no carregamento.

Apesar da carga da CTEEP atender todo o estado deSão Paulo, foi usada a temperatura da cidade de São Paulonos testes devido à facilidade de obtenção dos dados epelo fato que a região da grande São Paulo corresponder àcerca de 60% da carga total do estado, de modo que o pesoda região no estado é considerável.

Para cada dia da semana e tipo de previsão foi defini-da uma rede específica e realizado um estudo variando-seos parâmetros de configuração da rede neural, para deter-minação da melhor arquitetura para cada caso.

O programa PCC treina uma RNA MLP (Rede NeuralArtificial Multi Layer Perceptron) através debackpropagation e permite a variação dos seguintesparâmetros de treinamento:• Iterações (η)• Tolerância (δ)• Taxa de aprendizado (η)• Coeficiente de método (α)• Lambda (λ)• Método de treinamento

Ainda é possível a seleção do número de camadasocultas na rede e sua quantidade de neurônios.

Baseados nos estudos prévios e na bibliografia, foi de-cidido que o melhor seria o uso de redes individuais para cadadia da semana, para cada SE e para a carga total da CTEEP.

O processo de treinamento das redes foi feito da se-guinte maneira :• Entradas:as curvas de carga dos três dias anteriores

(amostradas a cada 30 minutos para facilitar os teste re-duzindo o número de pontos das curvas), as temperatu-ras máximas e mínimas desses dias e a temperatura máxi-ma e mínima prevista para o dia que se quer prever acarga, totalizando 152 entradas.

• Saídas: a curva de carga do dia a ser previsto, totalizando48 saídas.

• Treinamento: foram usados os valores disponíveis no“PI”, no período de 1/02/02 a 31/12/02 para treinamentoda rede.

• Teste: foram usadas as medições de 1/1/03 a 30/4/03 parateste da rede

• Os feriados e pontes foram eliminados por possuírem per-fis próprios e vão precisar de rede própria para previsão.

Todas medições de carregamento foram tratadas paraeliminação de erros de medição e ruídos, e utilizados no

treinamento de redes com os seguintes parâmetros :

TABELA 4Parâmetros usados no treinamento das RNAs

passoIterações internasIterações globaisTolerância %Taxa de aprendizadoCoeficiente de métodoLambda

1 10 1000 1 1 0.9 1

2 10 1000 1 0.8 0.9 1

3 10 1000 1 0.6 0.9 1

4 10 1000 1 0.4 0.9 1

5 10 1000 1 0.2 0.9 1

Foram experimentadas redes com diversas configura-

ções de camadas/neurônios :

Para a carga total da CTEEP, foram obtidos os seguin-tes resultados estão nas tabelas a seguir. A notação adota-

da na coluna rede, por exemplo 30_30, indica que o caso

usou uma rede com 2 camadas internas de 30 neurônioscada. Os casos de teste estão ordenados pela média

percentual dos erros.

Os resultados obtidos foram:

TABELA 5Melhores RNAs encontradas

Dia semanamelhor redeerro médio previsãodesvio padrão

segunda-feira 60_60 3.60 1.48

terça-feira 30_10 3.10 1.26

quarta-feira 120_48 2.77 0.95

quinta-feira 120_120 2.80 1.76

sexta-feira 30_30 3.40 1.60

sábado 120_120 3.37 1.40

domingo 30_30 3.72 1.15

É possível que os resultados acima sejam ainda melhora-dos, buscando-se um melhor ajuste nos parâmetros de treina-

mento da rede e com um horizonte maior de dados de medi-

ção, permitindo um maior período de treinamento da rede.

V. WAVELETS

A. IntroduçãoWavelet é uma forma de onda de duração limitada e

com um valor médio zero. Enquanto a análise de Fourier seutiliza de ondas senoidais que não possuem limite e são

previsíveis, as wavelets são irregulares e assimétricas. A

análise de Fourier divide o sinal em senóide de diversasfreqüências. A analise de wavelets divide o sinal em ver-

sões deslocadas e com diferentes escalas da wavelet origi-

nal (wavelet mãe).

Matematicamente a análise de Fourier é dada por :

( ) ( )∫∞

∞−

−= dtetfF tjωω (11)

A análise de Wavelet é dada por :

( ) ( ) ( )∫∞

∞−Ψ= dtposiçãoescalatfposiçãoescalaC ,, (12)

onde ψ é a função wavelet adotada.

A análise de wavelets permite que um sinal seja de-composto em duas partes. Uma com as “altas freqüências”

Page 31: Transmissao de Energia Eletrica

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e outra com o restante do sinal. Ao aplicar o processosucessivamente podemos decompor o sinal em componen-tes de freqüência cada vez menores.

B. Decomposição da EnergiaA análise de wavelets pode ser usada nas curvas de

energia diária com o objetivo de executar uma filtragem nasfreqüências mais altas e obter um sinal mais limpo, de modoa se obter um sinal onde a identificação de padrões sejamais simples.

O sinal filtrado e suas componentes de freqüênciamais baixa apresentam um comportamento menos aleatóriode modo que uma curva de energia, que ao invés de serprevista diretamente via RNA ou Fuzzy, poderia ser de-composta por Wavelets e ter os seus componentes, pre-vistos separadamente e recompostos novamente no sinal,sendo nesse processo desprezados os componentes querepresentam os ruídos.

Inicialmente foi feito um estudo da evolução da ener-gia diária através de Wavelets com o objetivo de se identi-ficar padrões ao longo do ano.

Foram utilizadas as curvas de energia de todas assegundas-feiras de 26/11/01 a 10/2/03 compondo um totalde 64 pontos para a decomposição através de Waveletdaubechies 4 (db4).

FIGURA 2- Curva de energia com 5 decomposições

encerrou oficialmente em Fevereiro. Antes disso, a ener-gia se manteve praticamente constante.

A mesma análise será futuramente aplicada às curvas decarga com o objetivo de se obter componentes que possamvir a ser mais facilmente previstas por RNAs ou Lógica Fuzzy.

VI. CONCLUSÃO

O objetivo do projeto é o desenvolvimento de um

sistema que permita a previsão da curva de carga para as24 horas do dia, às zero hora e que seja capaz de refinar

essa previsão no decorrer do dia utilizando para isso as

medições obtidas.Para atingir tal objetivo, verificamos que as RNAs

são uma técnica que nos permite fazer previsões de base

(curva de carga do dia), com erros da ordem de 3%, masque podem ser melhorados com o aprimoramento das

redes e com o aumento do histórico de cargas.

Simulações efetuadas indicam que o melhor resultadoé obtido com uma RNA específica para cada dia da semana,

tendo como entradas os 3 dias anteriores de mesmo tipo e

suas respectivas temperaturas máximas e mínimas diárias.Os algoritmos de inferência Fuzzy fornecem bons re-

sultados para as previsões de seguimento de curto perío-

do, de 15 minutos até 1 hora, e podem ser usados pararefinar a previsão no decorrer do dia.

As transformadas Wavelets são uma ferramenta pro-

missora para o uso na identificação de padrões esazonalidades nas curvas de carga e na filtragem de ruídos

das medições.

VII. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] K. S. Swarup, B. Satish, ”Integrated ANN approach toforecast load,” IEEE Computer Applications in Power , vol.15, pp. 46-51, Apr. 2002.

[2] G. Chicco, R. Napoli, F. Piglione, ”Load pattern clusteringfor short-term load forecasting of anomalous days,” 2001IEEE Porto Power Tech Proceedings, vol. 2, 2001.

[3] C. N. Lu, H. T. Wu, S. Vemuri, ”Neural Network Based ShortTerm Load Forecasting,” IEEE Transactions on Power Systems,vol. 8, pp. 336-342, Feb 1993.

[4] T. Senjyu, H. Takara, K. Uezato, T. Funabashi, ”One-hour-ahead load forecasting using neural network,” IEEE Transactionson Power Systems, vol. 17, pp. 113-118, Feb. 2002.

[5] H. C., C. N. Lu, “Automatic Fuzzy Model Identification forShort-term load forecast,” IEE Proc. Gener. Transm. Distrib,Vol 146,No 5, Sep 1999.

[6] M. Sugeno, T. Tomohiro, “Fuzzy Identification of Systemsand Its Applications to Modeling and Control,” IEETransactions on Systems, Man and Cybernetics , Vol SMC-15,No 1, Jan/Fev 1985.

[7] J. Yasuoka,J. L. P. Brittes, J. A. Jardini, “ANN-based Real-Time Short-Term Load Forecasting in Distribution Substations,“ IEEE/PES Transmission & Distribution Latin America 2002,São Paulo, Brasil, March 2002.

[8] J. Yahuoka, “Previsão de Carga em Sistemas de Distribuição deEnergia Elétrica Utilizando Redes Neurais Artificais”,Dissertaçãode Mestrado, Dept. Eng. Elétrica, Escola Politéc-nica, Univ. de São Paulo, 2002.

[9] A. J. Wood, B. F. Wollenberg, Power Generation, Operationand Control, New York, John Wiley & Sons, 1984.

Observamos que além de 4 decomposições, nãoobtemos mais informações das curvas pois as decom-posições além de D5 só repetem a forma com escalasdiferentes.

A partir dessa informação, foi feito o mesmo estudode decomposição para todos os dias de semana.

Pela análise das curvas obtidas, temos que a ener-gia ao longo do ano apresenta um crescimento quaselinear a partir de julho. Nessa época a carga estava reto-mando os valores anteriores ao racionamento, que se

A4 & D4

-300000.00

700000.00

1700000.00

2700000.00

3700000.00

4700000.00

5700000.00

seg

ter

qua

qui

sex

sáb

dom

seg D4

ter D4

qua D4

qui D4

sex D4

sab D4

dom D4

2002

JAN JUNMAIABRMARFEV SETAGOJUL DEZNOVOU

FIGURA 3 - Curva filtrada por Wavelets e Decomposição D4

Page 32: Transmissao de Energia Eletrica

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Monitoramento de Risco de Incêndios noParque Nacional da Tijuca e nas Áreas onde se

Situam as Linhas de TransmissãoV. R. Carapiá, UFRJ, R. M. Silva, UFRJ, G. B. França, UFRJ, L. Landau UFRJ e A R. Torres, UFRJ,

L.F.P.G. Maia, UFRJ.

RESUMO

Incêndios florestais provocam impactos ambientais e econô-micos a vários setores da sociedade, podendo ser considera-dos de importância fundamental na preservação do meio am-biente. Modelos de Risco de Incêndio, que possuam capaci-dade de prognosticar condições de susceptibilidade de quei-ma são uma componente importante em um sistema de pre-venção e mitigação em tempo real do risco de incêndios flo-restais. Neste trabalho apresenta-se a metodologia para a ge-ração de índices de risco de incêndio diários. O conjunto dedados utilizado é obtido de estações instaladas em diferentespontos na floresta da Tijuca no Município do Rio de Janeiro,abrangendo áreas com ecossistemas diferentes. O índice derisco de incêndio é obtido através de parâmetrosmeteorológicos, características do combustível e do estado etipo da vegetação. Gráficos da distribuição de algumas variá-veis são apresentados ao final, na tentativa de uma análisequalitativa de suas variações para o combustível escolhidopara os diferentes ecossistemas.

Palavras-chave—incêndios florestais, índice de ris-

co, modelos de combustível, risco de incêndio.

I. INTRODUÇÃO

Incêndios em florestas causam problemas ambientais

que afetam tanto países desenvolvidos como subdesen-

volvidos. Além de causas naturais, como os raios, um dosmais freqüentes causadores de incêndios em florestas são

o uso inadequado de recursos naturais, como, por exem-

plo, o desmatamento desordenado e as queimadasprovocadas pelo homem.

Somente nas últimas três décadas passou-se a ter

consciência dos impactos que inúmeros processos produ-tivos impõem ao meio ambiente, e de como a qualidade de

vida e a própria sobrevivência do homem estão associadas

a eles. Ainda neste período, muitos mecanismos de pre-venção e controle de incêndio em florestas foram desen-

volvidos. As primeiras iniciativas nesse sentido procura-

ram determinar a taxa de risco ou as condiçõesmeteorológicas que contribuem para a ocorrência e a per-

sistência de incêndios florestais. Entretanto, uma maior

compreensão dos processos físicos envolvidos é neces-sária para que mecanismos de prevenção mais eficazes

possam ser criados.

O fenômeno físico de incêndios em florestas possui

uma grande quantidade de elementos que interagem entre

si de forma complexa. Estes elementos fazem parte de trêssistemas: o combustível, o clima e as condições físicas do

ambiente. Embora as pesquisas nesta área não sejam re-

centes, a complexidade dos processos físicos envolvidostem sido uma grande barreira para um entendimento mais

completo do assunto.

Com o aumento das queimadas e a destruição dasflorestas por focos de incêndio nos últimos vinte anos, os

modelos de prognósticos das condições de susceptibili-

dade de queima contribuíram muito para a tomada de deci-sões emergenciais de prevenção, controle e combate a in-

cêndios.

II. METODOLOGIA

O modelo utilizado neste trabalho baseia-se em infor-

mações obtidas através do monitoramento local, que incluimedidas in situ, realizadas automaticamente por platafor-

mas de coleta de dados, do estado da vegetação e de

parâmetros meteorológicos, além destas também são usa-dos valores prognosticados de parâmetros meteorológicos

obtidos com modelos numéricos de previsão do tempo.

Esta metodologia foi implantada e está sendo testadana área do Parque Nacional da Floresta da Tijuca, financi-

ado pela LIGHT – Serviços de Eletricidade S. A, através do

projeto P&D n° 11 com o objetivo de implementar um méto-do para dar suporte a um sistema de prevenção e mitigação

em tempo real do risco de incêndio florestal.

Com a finalidade de testar a metodologia, selecionou-se o Parque Nacional da Floresta da Tijuca, localizada no

Município do Rio de Janeiro. A floresta da Tijuca é consi-

derada a segunda maior reserva urbana do mundo comcerca de 3.300ha. O clima local pode ser caracterizado como

Tropical de Altitude, cuja temperatura média mensal está

entre 15oC e 30oC (média ao redor de 21oC), sendo que aprecipitação média é de cerca de 2500mm/ano [1].

Em outubro de 2002, a UFRJ (Universidade Federal do

Rio de Janeiro) e a LIGHT (LIGHT Serviços de EletricidadeS.A.) realizaram a instalação de duas plataformas de coleta

de dados (PCDs), utilizando as torres de transmissão da

LIGHT como suporte para os sensores. As torres escolhi-

Page 33: Transmissao de Energia Eletrica

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das foram a 56-TSU-JP localizada no Horto e a 02-Ramal

Jardim Botânico localizada no Sumaré (figuras 1 e 2). A

definição da localização para a instalação das PCDs foi

baseada no mapeamento da potencialidade de queimadas

e incêndios no Parque Nacional da Tijuca e nas áreas onde

situam a linhas de transmissão da LIGHT [2]. Este

mapeamento baseou-se no cruzamento de informações

como: insolação, convexidade das encostas, regime de pre-

cipitação, vegetação e regime dos ventos.

Em cada torre foram instalados os seguintes conjun-

tos de instrumentos: anemômetro, painel solar, pluviôme-

tro, sensor de temperatura do ar e umidade relativa, sensor

de temperatura e umidade do combustível e a plataforma

de coleta de dados (bateria, transmissor ARGOS/SCD,

datalogger (SCD-2)).

As PCDs são compostas por um dispositivo automá-

tico que transmite ao Satélite Brasileiro de Coleta de Dados

(SCD-2) as informações armazenadas no datalogger. As

informações são transmitidas pelo satélite para o Centro

de Missão de Coleta de Dados (CMCD), no Instituto Naci-

onal de Pesquisas Espaciais (INPE) em Cachoeira Paulista

(SP), onde os dados são processados e enviados ao cen-

tro de processamento na UFRJ.

A fase seguinte deste trabalho foi à implementação

do sistema de transmissão dos dados.

O LAMMA (Laboratório de Modelagem de Proces-sos Marinhos e Atmosféricos) através de seu sítio na

Internet, disponibiliza diariamente informações para dois

pontos situados na Floresta da Tijuca, Horto e Sumaré.São informações de valores de índices de queimada (BI –

burning index), temperatura do ar (Temp), umidade relati-

va (RH), direção do vento (Dir), velocidade do vento(Wspd), umidade do combustível (FSM) e temperatura

do combustível (FST) para o dia corrente e previsões para

24 horas e 48 horas, sendo em quatro horários, 00, 06, 12e 18 horas local (GMT-3).

O procedimento implementado foi concebido ideali-

zando a atualização destes valores de maneira automáticae sem intervenção manual. Na programação do procedi-

mento foram utilizados recursos das linguagens C, Fortran,

Perl e Bourne Again Shell Script. No diagrama apresentadona Figura 3 pode ser visto o fluxo de operação utilizado.

FIGURA 3. Diagrama do fluxo de operação.

A máquina ACD localizada no Núcleo de Computa-ção Eletrônica (NCE), é responsável pelo provimento dosserviços de hospedagem ao sítio, e a máquina CEMOMserve de espelho a este sítio. A máquina CTHIDRO temcomo função, a aquisição dos dados das Plataformas deColeta de Dados (PCDs) e dos resultados do modelo Eta,executado pelo Centro de Previsão de Tempo e EstudosClimáticos, que serão utilizados para o cálculo e a previsãodo índice, respectivamente. Após aquisição dos dados éfeito um processamento das informações e são criados doisarquivos, um para cada estação, já filtrados, contendo ape-nas as informações necessárias para que o softwareWeatherPro3 [3] calcule o BI. Gerados estes arquivos aCTHIDRO aguarda até que a máquina WxPro conecte-se aela (em hora pré-determinada, 12:40hs) e transfira estesarquivos. A máquina WxPro, após transferência dos arqui-vos, calcula o índice, gera o código HTML corresponden-te aos apontadores do sítio “ver dados”, gera o arquivocontendo os valores dos índices para as localidades dasPCDs (prev_queimada.txt) e transfere estes arquivos paraa CTHIDRO. Ao receber este arquivo a CTHIDRO faz oprocessamento extraindo o valor máximo para cada dia epara cada estação e logo depois atualiza os apontadoresgráficos e as páginas do sítio para os valores obtidos.

III. MODELAGEM E AVALIAÇÃO DO RISCO DEINCÊNDIO

A determinação do índice de risco de incêndio, ouperigo de incêndio, constitui uma tentativa de quantificar aprobabilidade de um fogo ocorrer e se propagar quandoexiste uma fonte de ignição. Índices relacionados com as

FIGURA1. Torre 156-TSU-JP localizada no Horto.FIGURA2. Torre 02-Ramal Jardim Botânico localizado no Sumaré

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condições de umidade dos combustíveis podem, no entan-

to, serem usados para a modelagem da propagação do

fogo, dado que, o estado da vegetação aferido por estes

indicadores é um elemento crucial no comportamento do

fogo. De maneira ideal, estes índices devem ser represen-

tados por um único número, e devem ser avaliados diaria-

mente com base em dados observados.

Um índice de risco de incêndio tem por objetivo a

quantificar as alterações na inflamabilidade dos combustí-

veis florestais, considerando parâmetros contínuos, como

o estado da vegetação e o clima.

O modelo utilizado neste trabalho para quantificar alte-

rações na inflamabilidade dos combustíveis florestais é o

Modelo Americano de Ìndice de Risco de Incêndio Florestal

(US National Fire Danger Rating System - NFDRS) [4]. Este

modelo tem como parâmetro de entrada dados de altitude,

latitude, declividade e tipo de combustível para representar

o ecossistema onde está localizada a estação meteorológica,

além dos dados atmosféricos provenientes da própria.

Como parâmetro de saída do modelo podemos obter a

componente de propagação do fogo, a componente de libera-

ção de energia, a componente de ignição e o índice de queima.

Através dos registros de temperatura do ar, direção e

velocidade do vento, umidade relativa do ar, estado hídrico

da vegetação e precipitação de uma região é possível prever

se um determinado período é susceptível ou não a ocorrên-

cia de incêndio, e o prognóstico destes índices possibilita

um melhor planejamento e ajuda na tomada de decisões.

O índice utilizado é o índice de queima (IQ), que é um

número que relaciona a quantidade potencial dos esforços

necessários para conter uma queimada simples de um tipo

particular de combustível dentro de uma área de ação. O

NFDRS usa uma versão modificada da equação para o com-

primento da chama de Bryam – baseada no Componente de

propagação (SC) e na Energia Disponível (ERC) que indica

o grau de severidade do incêndio.

Este índice é classificado em níveis de risco de incên-

dio (baixo, médio, alto e extremo). Os níveis de risco são a

base para a determinação do planejamento e a estratégia

que será adotada para a prevenção, combate e o controle.

Istopermite estimar a probabilidade de um incêndio

ocorrer baseado em uma combinação de fatores ambien-

tais escolhidos como entrada.

FIGURA 4: Distribuição das variáveis do conjunto de dados da Estaçãolocalizada no Horto

As Figuras 4 e 5 representam a distribuição de algumasvariáveis relevantes na determinação do índice de queima-

da. Este conjunto de dados mostra a variabilidade entre as

duas áreas e permite cobrir um amplo espectro das caracte-rísticas do comportamento do fogo nos dois ecossistemas.

Page 35: Transmissao de Energia Eletrica

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IV. RESULTADOS

A fim de verificar o comportamento dos índices dequeimada nas duas áreas foi feita a distribuição das ocor-

rências dos níveis de risco através da sua escala de perigo,

usando dados de dois meses. Os resultados estão apre-sentados nas Tabelas 1e 2.

TABELA 1Percentual dos dias para cada nível de risco

Índice de Queimada (IQ)Sumaré DIAS

No %

Baixo 169 68.7

Médio 24 9.8

Alto 48 19.5

Extremo 5 2.0

TABELA 2Percentual dos dias para cada nível de risco

Índice de Queimada (IQ)Horto DIAS

No %

Baixo 187 75.1

Médio 18 7.2

Alto 1 0.4

Extremo 0 0

Os dados das Tabelas 1 e 2 mostram as diferenças

na distribuição dos índices nas duas áreas. Estes dadosapresentam a maior susceptibilidade na área localizada

no Sumaré, o que confirma as informações obtidas por

meio do mapeamento da potencialidade de ocorrênciade incêndio.

Os resultados apresentados na Figura 6 mostram a

variação dos índices de queima da estação Horto e da esta-ção Sumaré no período de março a maio.

Os dados, conforme as Figuras 4 e 5 representam de

forma clara a diferença dos ecossistemas presentes, permi-tindo concluir que o modelo prevê o grau de risco de in-

cêndio.

FIGURA 5: Distribuição das variáveis do conjunto de dados da Estaçãolocalizada no Sumaré

FIGURA 6. Distribuição do índice de queima.

Page 36: Transmissao de Energia Eletrica

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V. CONSIDERAÇÕES

Este projeto estabeleceu um sistema de estimativa deíndice de queimada para a Floresta da Tijuca considerando

o ecossistema presente. Neste sentido, é importante men-

cionar que os estudos pretéritos realizados para local, quan-to aos aspectos de relevo (distribuição da encostas), dis-

tribuição do regime de precipitação, disposição da vegeta-

ção, insolação e ocorrência de incêndio (antropogênico ounão), foram importantes na otimização dos recursos para

aquisição das PCDs e na determinação dos locais de insta-

lação para melhor representatividade dos ecossistemas dafloresta.

É importante salientar que o trabalho encontra-se em

desenvolvimento e que ainda é necessário comparar o de-sempenho do modelo utilizado com outros modelos de de-

terminação de índices de risco. Além disso, é necessário

também o estudo do desempenho na previsão do risco deincêndio nas diferentes épocas do ano.

Com a realização deste projeto procura-se desenvol-

ver um instrumento de suporte à decisão, para dar apoio atrabalhos de planejamento florestal, gestão do risco de

incêndio, informação sobre o comportamento de incêndi-

os florestais e apoio à decisão estratégica durante incêndi-os com utilização de base de dados em tempo real através

da Internet.

VI. AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem as contribuições de S. G. Car-valho, G. V. Resende e ao suporte técnico da LIGHT na

instalação dos sensores nas torres da LIGHT. Agradece-

mos também o suporte fornecido pelos laboratóriosLAMCE/COPPE LAMMA e LEPA/Departamento de

meteorologia/IGEO/CCMN durante a elaboração deste tra-

balho.

VII. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] D. M. Silva Matos, L. C. Herdy, F. L. P. Nogueira, and R.Moura, “A ecologia do fogo na floresta da Tijuca, Rio deJaneiro (RJ),”Universidade do Rio de Janeiro, UNI-RIO, Rela-tório Técnico.

[2] M. C. Fernandes, R. O. Rosas, and A. L. Coelho Netto,“Potencialidade de ocorrência de Queimadas no Maciço daTijuca/RJ: Uma abordagem utilizando geoprocessamento”,inProc. 1998 IX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remo-to.

[3] WeatherPro3 – User’s Guide Remsoft

[4] R.E. BURGAN, 1984, “1988 revisions to the 1978 NationalFire Danger Rating System.” USDA Forest Service, ResearchPaper SE-273. Southeastern Forest Experiment Station,Asheville, North Carolina.

[5] V.R. Carapiá, “Modelagem Computacional de Propagação deIncêndio em Florestas”. Tese de M.Sc., COPPE/UFRJ, Rio deJaneiro, RJ, Brasil, 2001.

Page 37: Transmissao de Energia Eletrica

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Otimização de Linhas de Transmissãona Classe de 500 kV.

Cláudia M. Fernandes de Oliveira Geraldo Martins Tavares Nelson Santiago Afonso de Oliveira e Silva Alexandre dos Santos Rigueira Gilson Santos Jr.

FURNAS Centrais Elétricas S/A Universidade Federal Fluminense FLUXO Engenharia Ltda.

RESUMO

Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma metodologiade otimização de linhas de transmissão (LT’s) na classe de500 kV, a partir de critérios técnicos de transmissão pré-esta-belecidos. O enfoque principal desta metodologia é a determi-nação de um feixe de cabos condutores e de uma série deestruturas (que juntos correspondem a 65% a 70% do custode implantação de uma LT) com características que permitemredução dos efeitos do campo eletromagnético, bem comovantagens econômicas na implantação e operação de futurasLT’s. Os resultados obtidos – feixes expandidos com cincosubcondutores e estruturas de suspensão com geometrias bá-sicas mais robustas, tanto mecânica como eletricamente – in-dicam que é possível, por meio de soluções alternativas àsadotadas atualmente, que futuras LT’s 500 kV sejam projetadasde modo a atender a rígidos critérios técnicos proporcionandoredução de custos de instalação e operação.

PALAVRAS-CHAVE

Desempenho de LT’s, Otimização, Feixe expandido, Avalia-ção técnico-econômica.

I. INTRODUÇÃO

O Sistema Elétrico Brasileiro tem demonstrado neces-

sidade contínua de investimentos em vários de seus seg-mentos, nos quais figura como um dos mais importantes à

transmissão de energia. No que diz respeito às empresas

deste setor, há cada vez mais uma busca pela otimização deseus investimentos.

Os sistemas de transmissão em 500 kV são em geral

responsáveis pela transmissão de grandes blocos de potên-cia e pela interligação de regiões com regimes hidrológicos

diversos, desempenhando, portanto, um papel fundamental

na confiabilidade do sistema como um todo.Assim, torna-se de grande relevância que tais siste-

mas de transmissão sejam concebidos a partir de soluções

que requerem a ênfase em importantes fatores técnico-eco-nômicos, como impacto ambiental e continuidade dos ser-

viços, por exemplo.

Levando em conta os reduzidos cronogramas de implan-

tação dos empreendimentos, é conveniente que estas solu-

ções sejam pré-identificadas em projetos de pesquisa, os quaisoferecem, em geral, muitas novas possibilidades tecnológicas.

Estas, quando bem conhecidas e abordadas, podem conduzir

a soluções criativas, elegantes e econômicas.Este artigo apresenta a metodologia e os principais as-

pectos envolvidos na obtenção deste tipo de soluções para

as futuras LT’s 500 kV de FURNAS. Com as atuais mudançasatravessadas pelo modelo do Sistema Elétrico Brasileiro, é

estrategicamente fundamental para a empresa a disponibilida-

de, por ocasião do projeto das linhas, de alternativas técnicae economicamente não só viáveis como atrativas.

II. RESUMO DA METODOLOGIA

O objetivo da metodologia desenvolvida para este

trabalho foi a utilização imediata e com sucesso, porFURNAS, do produto final em novas linhas de transmis-

são de 500 kV. O trabalho foi dividido em etapas bem defi-

nidas e, em todas elas, foi perseguida a exeqüibilidade daaplicação em curto prazo dos resultados.

A pesquisa consistiu de quatro blocos principais –

levantamento de informações, estudos básicos, avaliaçãotécnico-econômica e testes de protótipos –, cujas descri-

ções gerais são apresentadas a seguir.

O primeiro bloco compreende a identificação de arti-gos e publicações sobre os temas da pesquisa, bem como

o levantamento de informações gerais sobre LT’s 500 kV

existentes de FURNAS. Posteriormente foram pesquisados,com a ajuda de empresas fabricantes e montadoras, o esta-

do da arte de componentes de LT’s e os custos de materi-

ais e serviços, para utilização nas avaliações econômicas.O segundo bloco representa a base técnica do traba-

lho, na qual são estabelecidos os critérios a serem atendi-

dos e definidas as características da série – geometrias eparâmetros das estruturas – e o feixe de cabos condutores

[1]. Além disso, determinam-se os pesos de cada estrutura

por meio de cálculos estruturais, realizados a partir dasárvores de carregamento.

O terceiro bloco – concomitante com o quarto –

corresponde aos ensaios elétricos em protótipos da cadeiade isoladores, feixe de condutores e estrutura.

N. H. C. Santiago - FLUXO Engenharia Ltda.([email protected]).

G. F. Santos Jr. - FLUXO Engenharia Ltda.([email protected]).

C. M. F. Oliveira - FURNAS Centrais Elétricas S/A([email protected] ).

A. O. Silva - FURNAS Centrais Elétricas S/A([email protected]).

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No último bloco são feitas locações em um perfil sele-

cionado para amostragem, de modo a permitir uma avalia-ção das vantagens econômicas decorrentes do uso dos

componentes definidos ao longo do trabalho nas futuras

LT’s de FURNAS.

III. LEVANTAMENTO DE INFORMAÇÕES

As informações encontradas em artigos e publicaçõesrecentes indicam que há poucas inovações recentes no que

se refere a materiais utilizados em LT’s 500 kV brasileiras.

As estruturas, na quase totalidade das linhas destaclasse de tensão, são de aço treliçado convencional, en-

quanto que os feixes são formados em geral por 3 ou 4

subcondutores, espaçados de 457 mm.Mais recentemente, o conceito de linhas de transmis-

são com potência natural elevada (LPNE) tem levado, par-

ticularmente em LT’s 500 kV, à utilização de feixes expandi-dos de condutores, com espaçamentos superiores a 1,0 m.

No Brasil, os feixes das LT’s construídas sob este conceito

utilizam 4 subcondutores ACSR 954 kCM (Rail).No caso de FURNAS, a maior parte de suas LT’s 500

kV é construída com feixes convencionais. Foram obtidos

os dados de 6 LT’s 500 kV, nas quais 5 possuem feixesconvencionais e uma possui feixe expandido. O objetivo

principal da análise destes dados é prover uma base geral

para a pré-definição da aplicação e das alturas das estrutu-ras da série.

TABELA 1Características Gerais de LT’s 500 kV de FURNAS.

LT 500 kV Compr.(km) Nº Estr. VM*(m) h

M**(m)

Araraquara - Poços de Caldas 175,9 424 414,6 32,2

Itaorna - Adrianópolis 114,0 259 439,4 30,9

Itumbiara - São Simão 165,5 403 410,4 33,4

Marimbondo - Araraquara 193,5 479 403,8 31,9

Serra da Mesa - Samambaia I 247,9 579 427,8 34,5

Cachoeira Paulista - Adrianópolis III 177,2 400 441,8 35,7

* Vão médio

* Altura média das estruturas (mísula-solo)

Quanto aos custos de materiais e serviços, foram con-

sultados fabricantes de cabos condutores e pára-raios, es-truturas, isoladores e ferragens e estais. Além destes, em-

presas montadoras contribuíram no levantamento de cus-

tos de montagem e transporte destes componentes.Todos estes custos serão utilizados nas avaliações

técnico-econômicas realizadas no estudo – definição do

feixe ótimo e locações no perfil de amostragem.I. Critérios e Parâmetros Técnicos de Transmissão

É comum que estudos de otimização não disponham

de uma grande quantidade de dados que possam servir debase para sua realização. Deste modo, baseiam-se muitas

vezes em dados hipotéticos, comuns a uma determinada

região. É o caso, por exemplo, dos parâmetros

meteorológicos, neste trabalho correspondentes à região

sudeste do Brasil.Os critérios a seguir, contudo, referem-se à operação

das linhas e podem ser definidos com clareza:

• Transmissão de 700 MW a 1200 MW de potência;• Tensão máxima de operação da LT: 550 kV.

Para que a operação da linha seja adequada mesmo na

condição de potência máxima transmitida, sua potêncianatural (SIL) deve ser definida em 1200 MW. Este dado é

fundamental para a análise da disposição dos feixes nas

estruturas, bem como das limitações relativas ao número eespaçamento dos subcondutores.

De acordo com o estabelecido na metodologia apre-

sentada no item II – aplicação imediata do produto final afuturas LT’s 500 kV –, o estudo contemplou soluções em

estruturas metálicas treliçadas, com fundações em concre-

to, bem como cabos condutores tipo ACSR e cadeias deisoladores de vidro temperado.

II. Feixes: Número de Subcondutores, Espaçamento e

Disposição na Estrutura

A. Disposição das Fases nas EstruturasDisposições horizontais ou em delta (triangulares) são

essencialmente equivalentes no que se refere ao compor-

tamento do SIL, campo elétrico no solo e na superfície dos

condutores das linhas.Assim, uma indicação da disposição mais adequada

poderia estar mais relacionada a aspectos mecânicos e não

elétricos. Em se tratando de estudos de otimização (e nãoum projeto específico), o principal aspecto mecânico en-

volvido é o peso.

Com o objetivo de avaliar a influência da disposiçãodas fases no peso das estruturas, foram analisadas duas

configurações diferentes (uma com disposição horizontal

e outra com disposição triangular em delta), com alturasaproximadamente iguais. O peso foi recalculado por coefi-

cientes de regressão linear de modo a considerar uma mes-

ma base de altura e esforços transversais, verticais e longi-tudinais.

O resultado indicou que geometrias tipo delta levam,

em princípio e apesar das imprecisões associadas aos coe-ficientes de regressão, a pesos inferiores aos das estrutu-

ras com disposição horizontal de fases, sendo, portanto,

as primeiras adotadas neste trabalho.

B. Número e Espaçamento dos SubcondutoresInicialmente, foram calculados os parâmetros das li-

nhas de transmissão considerando feixes de 3 e 4

subcondutores, igualmente espaçados numa faixa de 0,2 m

- 1,2 m, de modo a se obter o SIL das LT’s. Verificou-se quefeixes de 3 subcondutores, com os espaçamentos acima

mencionados, não correspondem a LT’s com SIL da ordem

de 1200 MW.

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TABELA 2SIL vs. Composição do Feixe

Feixe SIL(MW)

3 x ACSR 954 kCM; 0,457 m 925

3 x ACSR 1113 kCM; 0,457 m 931

3 x ACSR 1113 kCM; 1,2 m 1088

4 x ACSR 636 kCM; 0,457 m 1003

4 x ACSR 954 kCM; 1,2 m 1217

A Tabela 2 evidencia a necessidade da utilização de

feixes expandidos, já que o feixe de 4 subcondutores ACSR954 kCM espaçados de 1,2 m é o único dentre os acima que

atende às especificações técnicas relativas a SIL. Além

disso, torna-se conveniente a avaliação de feixes com maissubcondutores, para que a pesquisa não gere apenas re-

sultados com feixes de 4 subcondutores, já largamente uti-

lizados atualmente.Deste modo, e novamente considerando a

aplicabilidade prática e em curto prazo dos resultados, fo-

ram incluídos na análise feixes de 5 e 6 subcondutores.

TABELA 3SIL vs. Composição do Feixe

Feixe SIL(MW)

4 x ACSR 954 kCM; 1,2 m 1217

5 x ACSR 636 kCM; 0,457 m 1079

5 x ACSR 636 kCM; 0,6 m 1144

5 x ACSR 636 kCM; 0,8 m 1222

6 x ACSR 477 kCM; 0,3 m 1040

6 x ACSR 477 kCM; 0,457 m 1136

6 x ACSR 477 kCM; 0,6 m 1216

A partir da Tabela 3, os feixes selecionados para a

avaliação econômica possuem 4, 5 e 6 subcondutores, es-

paçados de 1,2 m, 0,8 m e 0,6 m, respectivamente.C. Faixa de Bitolas dos Subcondutores

Como o SIL é fracamente influenciado pela bitola dos

subcondutores, a faixa de bitolas a ser considerada deveser definida por meio de critérios de campos elétricos su-

perficiais.

TABELA 4Campo Elétrico Superficial Máximo vs. Composição do Feixe

Feixe Campo*(kVp/cm) 95% Peek(kVp/cm)

4 x ACSR 954 kCM; 1,2 m 26,2 25,9

4 x ACSR 1113 kCM; 1,2 m 24,6 25,7

5 x ACSR 636 kCM; 0,8 m 25,0 26,3

6 x ACSR 477 kCM; 0,6 m 24,3 26,8

* fase central

O critério estabelecido foi que o campo elétrico su-

perficial máximo nos subcondutores não ultrapassasse 95%do campo crítico de corona de Peek. De acordo com estes

critérios, as bitolas mínimas dos subcondutores para os

feixes de 4, 5 e 6 subcondutores são, respectivamente,1033,5 kCM, 605 kCM e 397,5 kCM. Estes valores são ligei-

ramente diferentes dos apresentados na Tabela 4 por esta-

rem mais próximos do limite estabelecido.Deve-se notar que um dos critérios técnicos

comumente limitativos nos estudos de definição dos fei-

xes é o nível máximo de rádio-interferência (RI) no bordo dafaixa (em geral considerado como 42 dB) [2]. Fundamental-

mente proporcional ao campo elétrico superficial dos

subcondutores, pode-se esperar que quanto mais abaixodo campo crítico de corona estejam os campos superficiais

dos subcondutores, menores serão os níveis de RI e, por-

tanto, menores serão as larguras de faixa das futuras LT’s.

D. Distância Mínima Condutor-SoloA distância mínima condutor-solo, comumente igual

a cerca de 10,0 m nos projetos de LT’s 500 kV com feixes

convencionais, deve também ser revista no caso de feixes

expandidos. Para uma mesma altura do centro do feixe aosolo, um maior espaçamento entre os subcondutores pro-

duz campos elétricos gradualmente maiores, seja no solo

ou na superfície dos cabos.Portanto, para os números e espaçamentos de

subcondutores mencionados no item anterior, a distância

mínima condutor-solo deve ser elevada para cerca de 13,7m (com pequenas variações dependendo da bitola do

subcondutor), de modo a atender o critério de 8,33 kV/m de

campo máximo no solo.III. Determinação Econômica do Feixe Ótimo

A. MetodologiasO item C da seção anterior apresentou as bitolas míni-

mas dos feixes de 4, 5 e 6 subcondutores que atendem aos

critérios de campo elétrico superficial. O feixe ótimo aindanão foi contudo definido, devendo ser resultado de um

processo de avaliação econômica de um grupo de feixes.

Neste trabalho, este grupo foi composto pelos feixesmínimos e, para cada número de subcondutores (4, 5 ou 6),

uma bitola abaixo e até cinco acima da mínima. A utilização

de bitolas inferiores às mínimas tem apenas o objetivo decompor as curvas de otimização, não podendo ser escolhi-

das como ótimas.

Foram cotejados cabos ACSR com formações 24/7,26/7, 45/7, 54/7 e 54/19. Novamente, o motivo desta restri-

ção é a grande experiência com este tipo de cabo em linhas

brasileiras deste porte e o objetivo fundamental daaplicabilidade imediata das soluções.

A avaliação econômica consiste na determinação dos

custos de instalação e operação da LT, supondo a utiliza-ção de cada um feixes. De acordo com critérios a serem

estabelecidos, o feixe ótimo é aquele que conduzir ao me-

nor custo da linha [1].Os custos de instalação de uma LT incluem material,

montagem e transporte dos componentes – cabos condu-

tores e pára-raios, estruturas e fundações, cadeias de iso-ladores e ferragens, sistema de aterramento das estruturas,

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acessórios e compensação reativa. Incluem ainda os cus-

tos relacionados à faixa de servidão – aquisição, limpeza ecompensação florestal.

Os custos de operação estão distribuídos ao longo

da vida útil da linha e estão associados às perdas Joule epor efeito corona, bem como à substituição de ponta. Além

destes, incluem-se neste grupo os custos de manutenção

da linha. Os custos operativos são trazidos a valor presen-te, a partir de uma taxa de juros anual adotada, e o valor

presente total da LT – soma dos custos de instalação com

o valor presente das perdas – é calculado.

B. CritériosComo o valor presente das perdas é substancialmen-

te influenciado por parâmetros passíveis de muitas altera-

ções ao longo da vida útil da linha (como o custo da ener-

gia, por exemplo), é comum em estudos de avaliação eco-nômica dar maior peso aos custos de instalação, cujo de-

sembolso é imediato.

Neste trabalho, o feixe ótimo foi definido como sendoo que leva ao menor custo de instalação da linha, de um

conjunto formado por feixes com valor presente total até

3% acima do valor presente total mínimo.

C. Principais Dados e Parâmetros Utilizados• Como mencionado anteriormente, serviram de base

para esta avaliação os custos unitários obtidos com os

fabricantes e as empresas montadoras;

• Os cabos pára-raios da LT foram considerados deaço galvanizado 3/8" EHS, 7 fios;

• Os pesos das estruturas para cada feixe foram cal-

culados por regressão linear, a partir das flechas e dosesforços originados pelos feixes [1];

• Considerou-se que as fundações são em concreto,

com volumes calculados também por regressão linear, apartir dos esforços transversais;

• As larguras das faixas de servidão foram determi-

nadas a partir do nível máximo de RI no bordo da faixa (42dB) [2].

Foi realizado um estudo de sensibilidade a alguns dos

parâmetros mais importantes da avaliação – a potência trans-mitida pela LT, o custo da energia e o fator de perdas –, a

fim de se determinar o comportamento do feixe ótimo com

variações destes parâmetros.Após a análise desta sensibilidade, o caso-base (po-

tência de 1000 MW, custo da energia de R$ 129,50/MWh e

fator de perdas de 0,4) foi escolhido para a determinaçãofinal do feixe ótimo.

O valor presente total mínimo encontrado foi de R$

82,9 milhões/100 km, referente ao feixe 5 x ACSR 715,5 kCM– 45/7 (Tern). O conjunto de feixes com variação de até 3%

em relação a este valor é mostrado na Tabela 5.

TABELA 5Conjunto Selecionado de Feixes

Feixe VPT*(R$/100 km) CGI** (R$/100 km)

Nº Sub Bitola(kCM) Formação

4 954 45/7 84,7 50,6

4 1033,5 45/7 84,1 52,5

4 1113 45/7 84,3 54,9

4 1192,5 45/7 84,9 57,4

5 636 24/7 85,0 47,6

5 666,6 24/7 84,6 49,0

5 715,5 24/7 84,3 51,1

5 795,0 24/7 84,5 54,5

5 715,5 45/7 82,9 52,5

5 900 45/7 83,7 56,6

6 556,5 24/7 84,2 50,3

6 605 24/7 84,1 52,9

6 636 24/7 84,2 54,4

6 666,6 24/7 84,5 56,0

6 715,5 24/7 85,1 58,5

* Valor Presente Total** Custo Global de Instalação

Portanto, o feixe de condutores a ser utilizado é 5 xACSR 636 kCM – 24/7 (Rook), espaçados de 0,8 m.

IV. DEFINIÇÃO DA SÉRIE DE ESTRUTURAS

A. Parâmetros – Vãos de Vento e Peso e DeflexõesA determinação precisa e ótima dos parâmetros das

estruturas que compõem a série é uma dos maiores desafi-os de um processo de otimização.

Uma série de estruturas com parâmetros mal coorde-

nados pode conduzir a linhas com vãos médios nãootimizados ou até mesmo a dificuldades no processo de

locação ótima. Contudo, alguns dos dados mais relevan-

tes para a definição destes parâmetros teriam origem basi-camente do estudo da diretriz básica da linha, inexistente

no caso de um estudo de otimização para linhas futuras

como este.Portanto, a escolha de tais parâmetros foi baseada em

três aspectos principais: histogramas construídos a partir

das informações colhidas sobre as seis LT’s 500 kV deFURNAS, vãos médios comuns em linhas de 500 kV brasi-

leiras e experiência anterior em projetos executivos de li-

nhas de transmissão deste porte.Neste ponto, convém ressaltar que, caso as caracte-

rísticas particulares dos futuros projetos exijam, pequenos

ajustes nos parâmetros das estruturas aqui apresentadospodem ser feitos, sem prejuízo à otimização.

Para linhas de 500 kV, cujas características tanto de

confiabilidade como de custos são extremamente signifi-cativas, é conveniente a adoção de uma série com 6 ou 7

estruturas autoportantes, além de 1 ou 2 opções estaiadas

que permitem uma redução adicional de custo.Os parâmetros escolhidos para a série de estruturas

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são os apresentados na Tabela 6. Optou-se por uma série

de 7 estruturas autoportantes, com 2 opções estaiadas.

TABELA 6Parâmetros das Estruturas da Série

Tipo Vãos (m) Deflexão Máxima (graus)

Vento Peso

GS1 Suspensão Autoportante 450(0º) 600 3

GSE1 SuspensãoEstaiada

GS2 SuspensãoAutoportante 600(0º) 900 3

GSE2 SuspensãoEstaiada

GS3 SuspensãoAutoportante 750(0º) 1200 8

GST SuspensãoAutoportante(Transposição) 600 1200 0

AD1 Ancoragem 450(15º) 1200 15

AD2 Ancoragem 450(30º) 1200 30

AD3 Ancoragem/Terminal 450(60º) 1200 60

A estrutura de ancoragem mais leve (AD1) foi incluí-

da na série para impedir que estruturas de ancoragem mé-dia (30º) sejam locadas em todas as deflexões maiores que

8º. Isto se deve ao fato de ter sido evitada, na série, a

inclusão de uma estrutura de suspensão com 16º, que uti-lizaria cadeias de suspensão V assimétricas, já que foram

relatadas algumas experiências negativas no que se refere

à operação/manutenção deste tipo de estrutura em LT’s deFURNAS.

B. Coordenação de Isolamento [1]Os requisitos de desempenho elétrico das LT’s 500 kV

são extremamente rigorosos – no que se refere ao número

de desligamentos por descargas atmosféricas, por exem-plo, este não deve ser superior a 1 por 100 km e por ano.

A coordenação de isolamento de uma estrutura en-

volve a determinação das distâncias (gaps) condutor-es-trutura (via cadeia de isoladores ou ar) e condutor-pára-

raios, de modo a atender a estes requisitos sob várias con-

dições operativas.Como critério, é comum o estabelecimento de três con-

dições operativas diferentes, nas quais os gaps da LT são

submetidos a sobretensões: operação sob freqüência in-dustrial, sobretensões de manobras e sobretensões origi-

nadas por descargas atmosféricas. A cada uma dessas três

condições estão associadas posições das cadeias de sus-pensão [3] – inclinações sob vento máximo, sob vento re-

duzido e sem vento, respectivamente. No processo de lo-

cação ótima, tais inclinações devem ser respeitadas, sobpena de comprometer a coordenação de isolamento da es-

trutura e, conseqüentemente, o desempenho da linha como

um todo.Para cada uma das três condições de sobretensão é as-

sociada uma distribuição probabilística normal de

escorvamento de gaps, com média igual à tensão crítica deescorvamento (“critical flashover overvoltage”, CFO) e des-

vio-padrão igual a cerca de 2% a 5% da CFO. Assim, as dis-

tâncias de isolamento devem ser definidas para que os gaps

tenham probabilidade de escorvamento especificadas: des-

prezível sob freqüência industrial e sobretensões de manobrae 10% sob sobretensões de descargas atmosféricas.

O dimensionamento do gap na estrutura para descar-

gas atmosféricas envolve ainda uma avaliação do númerode descargas captadas pela linha, por meio do modelo

eletrogeométrico.

Os resultados dos estudos de coordenação de isola-mento neste trabalho indicaram a adoção de uma cadeia de

suspensão com 22 isoladores de 170 mm de passo (a partir

de um índice de poluição médio de 25 mm/kV fase-terra),além do contorno de isolamento apresentado na Figura 1.

FIGURA 1 – Contornos de Isolamento (cotas em metro).

As geometrias básicas das estruturas foram definidas

ainda com base no estudo do isolamento da LT asobretensões originadas por descargas indiretas (atingin-

do o cabo pára-raios e originando tensões induzidas nos

condutores). Neste caso, o desempenho obtido foi de 0,98desligamentos por 100 km e por ano. Como o gap de 4,43 m

da Figura 1 foi calculado com base em blindagem total dos

cabos condutores, este índice de desligamentos é o totalda LT, atendendo aos requisitos de desempenho elétrico.

Um dos fatores de destaque do contorno de isola-

mento apresentado na Figura 1 é a inclinação da cadeia desuspensão para gaps de sobretensões originadas por des-

cargas atmosféricas (condição sem vento). Esta inclinação

é devida unicamente à ação da tração horizontal nos caboscom a estrutura em deflexão e não é comumente considera-

da nos estudos de coordenação de isolamento.

Tal procedimento torna o isolamento da estrutura maisconservativo, sem contudo prejudicar aspectos econômi-

cos (como será visto adiante) e possibilitando um melhor

desempenho da LT.

A. Geometria Básica das EstruturasApós o estudo de coordenação de isolamento, deter-

mina-se a geometria básica das estruturas, a ser posterior-

mente detalhada na ocasião do projeto estrutural.

Esta geometria básica, no caso das estruturas de sus-pensão, baseia-se nas distâncias de isolamento determina-

das no item B e nas alturas mínima e máxima adotadas. No

caso de estruturas de ancoragem (em geral apenas 15% a20% do total da LT), o mais comum é uma disposição de

fases horizontal.

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A altura mínima de estruturas que utilizam feixes ex-

pandidos são superiores às que utilizam feixes convencio-nais, devido principalmente ao aumento da distância míni-

ma condutor-solo. Essa altura, definida em 24,0 m, foi obti-

da a partir da soma da distância mínima condutor-solo (cer-ca de 13,7 m), do comprimento estimado da cadeia de sus-

pensão (cerca de 5,0 m) e de uma flecha de um vão reduzido

(cerca de 5,0 m para um vão de 250 m).É difícil estabelecer com clareza, em estudos de

otimização, as alturas máximas das estruturas, visto que

não há qualquer dado disponível sobre topografia da re-gião de implantação da LT. Contudo, alturas até 57,0 m

foram previstas em alguns tipos, de modo a permitir uma

adequação da série mesmo sob terrenos recortados comvãos longos.

FIGURA 2 – Estruturas de Suspensão (esq.) e Ancoragem (dir.).

A geometria básica da estrutura de suspensão mos-trada na Figura 2 é ligeiramente diferente das geometrias

convencionais. A maior diferença encontra-se na junção

janela-mísula, reforçada para proporcionar uma melhor dis-tribuição de esforços e, conseqüentemente, maior robustez

mecânica. Deve-se ressaltar, adicionalmente, que resulta-

dos inadequados de testes de carga em estruturas de sus-pensão convencionais foram relatados, inclusive no pon-

to aqui reforçado.

A. Hipóteses e Árvores de Carregamento [4]O aspecto de maior influência nos pesos das estrutu-

ras é a determinação dos esforços aos quais elas estãosubmetidas. Apenas secundários são os aspectos ligados

à geometria básica. Portanto, os critérios para a definição

das hipóteses de carregamento e o cálculo de suas respec-tivas árvores foram cuidadosamente definidos.

1)HIPÓTESES

Foram consideradas nove hipóteses de carregamento,

tanto para as estruturas de suspensão como de ancoragem.

TABELA 7

Hipóteses de Carregamento

Hipótese Descrição

1 Vento Máximo Transversal

2 Vento Máximo Longitudinal

3 Vento Máximo a 45º

4 Longitudinal em Qualquer Fase

5 Longitudinal em Qualquer Pára-raios

6 Carga Vertical de Construção

7 Vento de Tormentas Transversal

8 Vento de Tormentas Longitudinal

9 Vento de Tormentas a 45º

No caso das estruturas de ancoragem, as hipóteses 4

e 5 mostradas na Tabela 7 foram compactadas em uma úni-

ca hipótese, na qual todos os cabos da estrutura estãorompidos.

2) Pressões de VentoAs pressões de vento utilizadas nos cálculos foram

obtidas pelos procedimentos da norma IEC 60826 [5] e

correspondem a velocidades de 114 km/h (vento extremo,período de retorno de 250 anos) e 180 km/h (vento de tor-

mentas). Os valores finais para o vento extremo foram:

• Cabo condutor: 120 kgf/m2;• Cabo pára-raios: 128 kgf/m2;

• Cadeias de isoladores: 176 kgf/m2;

• Estruturas 61,0×GT kgf/m2.

E, para o vento de tormentas:

• Cabo condutor: 38 kgf/m2;

• Cabo pára-raios: 38 kgf/m2;• Cadeias de isoladores: 183 kgf/m2;

• Estruturas 153×GT kgf/m2.

3) Coeficientes de SegurançaOs coeficientes de segurança adotados estão apre-

sentados na Tabela 8.

TABELA 8Coeficientes de Segurança

Tipo Vertical Transversal Longitudinal

Susp. 1,15 1,00 1,00(2,00 construção) 1,15 (construção) 0,75 (rompimento)

Anc. 1,15 1,00 1,00(2,00 construção) 1,15 (construção) (1,50 rompimento)

Cumpre ressaltar que os coeficientes de segurançapara os esforços transversais são unitários devido ao ele-

vado valor de período de retorno do vento (250 anos).

1) Vãos Básicos [4]De modo a permitir uma melhor aproximação dos es-

forços nas estruturas, as trações horizontais dos cabosforam calculadas para os vãos básicos mais críticos, den-

tro de faixas de variação apresentadas na Tabela 9.

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TABELA 9Faixas de Vãos Básicos para Cálculo de Trações Horizontais

Estrutura Faixa de Vãos Básicos(m)

GS1GSE1 300 a 600

GS2GSE2 300 a 600

GS3 300 a 600

GST 300 a 600

AD1 200 a 600

AD2 100 a 700

AD3 50 a 600

E. Pesos das EstruturasCom os dados apresentados nos itens A-D, foram

calculados os pesos das nove estruturas com o auxílio de

programa computacional específico. No projeto estrutural

foi utilizado aço ASTM grau 60, de maior resistência mecâ-nica, com o objetivo de reduzir o peso das estruturas.

A Tabela 10 apresenta os pesos das alturas mínimas

das estruturas (incluindo os stubs). Cumpre ressaltar queneste estudo de otimização não foi feito o detalhamento

estrutural, podendo-se esperar uma redução de cerca de

5% nos pesos apresentados, na ocasião do projeto básicode futuras linhas, por conta de otimizações adicionais.

TABELA 10Pesos das Estruturas

Estrutura AlturaMínima(m) Peso(kgf)

GS1 24,0 7951

GSE1 24,0 7230

GS2 24,0 8696

GSE2 24,0 7978

GS3 24,0 10629

GST 25,5 12008

AD1 19,5 13163

AD2 19,5 14853

AD3 19,5 19194

VIII. ENSAIOS DE PROTÓTIPO

Com o feixe de cabos condutores e a geometria básicada estrutura de suspensão mais leve definidas, foram reali-

zados ensaios elétricos em protótipos das cadeias de sus-

pensão e do feixe de cabos condutores.Após a fabricação de um protótipo do yoke para 5

subcondutores, nunca antes utilizado no Brasil, foram rea-

lizados os seguintes ensaios: distribuição de potencial aolongo das cadeias I e V, com e sem anel anti-corona, tensão

de rádio-interferência e determinação das suportabilidades

a sobretensões de manobra e a sobretensões originadaspor descargas atmosféricas.

O desempenho do conjunto feixe/cadeia foi adequa-

do, inclusive comprovando o fato de que os campos elétri-cos superficiais originados pelo feixe de 5 subcondutores

estão mais distantes do limite do campo crítico de corona.

II. Locações Ótimas ExploratóriasA segunda parte da avaliação econômica dos resulta-

dos produzidos neste trabalho consiste no processo de lo-

cação ótima em um perfil de amostragem. Esta locação per-

mitirá uma análise das vantagens econômicas que podemser obtidas em futuros projetos de LT’s com a adoção da

série de estruturas e do feixe expandido aqui apresentados.

O perfil selecionado corresponde a aproximadamente 50 kmde uma LT 500 kV de FURNAS recentemente implantada.

Os critérios de locação foram adotados de acordo com

as definições dos itens anteriores e estão resumidos a seguir:• Temperaturas: -10ºC (mínima), 15ºC (coincidente),

20ºC (EDS) e 60ºC (máxima para locação);

• Pressões de vento conforme a seção VII (item D,subitem 2);

• Distância mínima condutor-solo de 13,7 m;

• Condições de governo dos cabos condutores (emrelação à carga de ruptura): 33% sob temperatura mínima

(condição inicial), 70% sob vento máximo (condição inici-

al) e 18% sob EDS (condição final);• Ângulos máximos de inclinação das cadeias de sus-

pensão conforme a seção VII (item B).

O programa computacional utilizado no processo de

locação ótima foi o PLS-CADD (Power Line Systems

Computer-Aided Design and Drafting), padrão mundialneste tipo de estudo [6]. Os documentos digitalizados de

perfil e planta da LT 500 kV de FURNAS selecionada foram

transformados em arquivo PFL contendo o perfil principale os secundários, além de obstáculos aéreos e no solo.

Para a composição do custo de locação de cada estru-

tura foram considerados os custos de material, montagem etransporte dos seguintes componentes: estrutura, funda-

ções (cujos volumes foram calculados), cadeias de isolado-

res e ferragens e sistema de aterramento. Os custos unitári-os utilizados foram os mesmos mencionados na seção II.

Uma das formas de se fazer uma análise das vanta-

gens econômicas proporcionadas pelos novos componen-tes é mediante a comparação da locação da série de estru-

turas e do feixe aqui apresentados com a locação, no mes-

mo perfil, de outra série já existente.Os dados para a locação da série existente foram for-

necidos por FURNAS e, como tal série só possui estrutu-

ras autoportantes, as estruturas estaiadas GSE1 e GSE2não foram incluídas no processo das locações ótimas.

Os resultados da locação ótima da série aqui apresen-

tada estão resumidos a seguir:• Número de estruturas: 119;

• Vão médio: 440,5 m;

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TABELA 11Quantitativos de Estruturas – Série Proposta

Estrutura Quantidade Percentuais

GS1 35 29,4%

GS2 46 38,7%

GS3 21 17,6%

AD1 3 2,5%

AD2 8 6,7%

AD3 6 5,1%

TOTAL 119 100%

TABELA 12Custos – Série Proposta

Tipo Custo

Associados às estruturas R$ 7.128.757,00

Cabos condutores R$ 6.742.934,36

Cabos pára-raios R$ 224.200,89

Faixa de servidão R$ 1.739.533,56

TOTAL R$ 15.835.425,81

Para a série existente de FURNAS, os resultados es-

tão resumidos nas Tabelas 13 e 14.

• Número de estruturas: 132;• Vão médio: 393,8 m;

TABELA 13Quantitativos de Estruturas – Série Existente

Estrutura Quantidade Percentuais

A55 58 43,9%

A56 42 31,8%

B55 15 11,4%

D58 12 9,1%

E58 5 3,8%

TOTAL 132 100%

TABELA 14Custos – Série Existente

Tipo Custo

Associados às estruturas R$ 8.317.927,00

Cabos condutores R$ 7.450.836,62

Cabos pára-raios R$ 224.200,89

Faixa de servidão R$ 1.841.525,76

TOTAL R$ 17.834.490,27

A redução de custo com a adoção da série aqui pro-posta é de aproximadamente igual a 11,2% no custo total de

implantação da linha. Considerando-se um percentual de

75% de substituição de estruturas autoportantes por cor-respondentes estaiadas, esta redução aumentaria para 13,4%.

III. Considerações Finais

Todo o trabalho aqui descrito foi direcionado no sen-tido de prover uma série de estruturas e um feixe de cabos

condutores que, além de conduzirem a vantagens econô-micas com garantias de um desempenho técnico adequa-

do, pudessem ser utilizados rapidamente e com sucesso

por FURNAS em suas futuras LT’s 500 kV.

Tal procedimento, apesar de se basear na experiência

de muitos anos sobre a operação/manutenção de algunsdos componentes (como estruturas de aço treliçado e ca-

bos condutores ACSR, por exemplo), conduziu a soluções

tecnológicas inéditas no Brasil.A principal destas soluções é o feixe expandido com 5

subcondutores, cujos primeiros resultados – tanto teóri-

cos quanto experimentais – demonstram grandes vanta-gens técnicas e econômicas potenciais.

A série de estruturas aqui proposta, com a flexibilida-

de de substituição de dois tipos autoportantes (GS1 e GS2)por equivalentes estaiadas (GSE1 e GSE2), proporciona um

adequado desempenho em diversos tipos de condições

topográficas diferentes.Cumpre ressaltar que algumas das características da

série foram definidas, como já mencionado, a partir de

parâmetros comuns à região sudeste do Brasil. Deste modo,fica a cargo do projetista das futuras LT’s a implementação

de eventuais pequenos ajustes – por exemplo, nas tempe-

raturas consideradas ou nos parâmetros das estruturas,no caso de condições climáticas e topográficas substanci-

almente diferentes –, de modo a adequar os resultados

aqui obtidos a quaisquer tipos de terreno e clima.

IV. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] N. H. C. Santiago, “Linhas Aéreas de Transmissão”; ApostilaCOPPE/UFRJ, 1983;

[2] EPRI, “Transmission Line Reference Book 345 kV and Above”,Electric Power Research Council, Palo Alto, CA, 1975.

[3] Projetos de Linhas Aéreas de Transmissão de Energia Elétrica -Procedimento. Norma NBR-5422/1985, Março, 1985.

[4] R. D. Fuchs, M. T. Almeida, “Projetos Mecânicos de LinhasAéreas de Transmissão”; Ed. Edgard Blücher Ltda., 1982.

[5] Design Criteria of Overhead Transmission Lines. IEC 60826Standard, Ed.3, 2000.

[6] PLS-CADD – Power Line Systems Computer-Aided Design andDrafting v.4, User Manual. Power Line Systems, Inc., 1998.

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Sensoriamento Remoto Aplicadoao Controle Patrimonial e Ocupação de Faixas

de Linhas de Transmissão.U. S. Campos, CTEEP; O. R. J. Campos, CTEEP; J. A. Jardini, EPUSP/ GAGTD; L. C. Magrini, EPUSP/

GAGTD; M. G. M. Jardini, EPUSP/ GAGTD; F. Crispino, EPUSP/ GAGTD; P. R. L e Silva, EPUSP/GAGTD; H. P. Schmidt, EPUSP/ ENERQ; J. A. Quintanilha, EPUSP/ PTR

RESUMO

A CTEEP Transmissão Paulista possui vários quilômetrosde circuitos de transmissão; sistematicamente, ocorre invasãode faixa de passagem. Para a supervisão deste, a Empresaconta com uma base de dados própria, o BPI – BensPatrimoniais Imóveis (onde são cadastrados todos os imó-veis), com o PAR – Processo Administrativo de Inspeção eRegularização (processo não informatizado) e ainda asconstatações no campo; comunicações externas (departamen-to de manutenção que periodicamente sobrevoa as linhas detransmissão com helicóptero e que ao identificam algo irregu-lar notificam o Departamento de Patrimônios da Empresa).Sistemas de Informação contendo cadastro georreferenciadosde equipamentos e aplicativos são ferramentas úteis paramelhorar a eficiência da engenharia. Imagens de satélites,aerofotoganometria e imagens geradas por perfilamento laserestão disponíveis no mercado, e pela precisão que oferecem,podem ser ferramentas de alta aplicabilidade para o acompa-nhamento das invasões das faixas de passagem. Propõe-seuma metodologia para a inspeção das faixas de passagem fa-zendo uso das imagens acima citadas e ainda de uma base dedados no qual torres, propriedades e invasões são cadastra-das não só sob o aspecto jurídico/ civil, mas, principalmente,sob o aspecto georreferenciado no qual as coordenadas sãochave de consulta para informações pertinentes à invasão e a“navegação” num software de geoprocessamento. Resumin-do, o projeto visa comparar técnica e economicamente, alter-nativas tecnológicas de imageamento georreferenciado e suaaplicabilidade para as operações da CTEEP.

PALAVRAS-CHAVE

Gestão de linhas de transmissão. Imagens de satélites. Inva-são de faixas de passagem. Ortofoto. Perfilamento laser.

I. INTRODUÇÃO

A CTEEP possui mais de 18.000 quilômetros de circui-tos de transmissão; onde, sistematicamente, ocorre inva-são de faixa de passagem. Detectam-se invasões nas faixasde passagem por pessoas de diferentes classes sociais. Ainvasão por parte da classe baixa é notória pelos barracose favelas que se aglomeram sobre as Linhas de Transmis-são; já a invasão por parte da classe média é notada pordeslocamentos de muros de indústrias, construção deedículas e até piscinas na faixa das linhas. Para a supervi-são do controle de invasões nas faixas de passagem, aEmpresa conta com uma base de dados própria. Ao detec-tar uma invasão, o Departamento de Patrimônios mobilizauma equipe que vai a campo para conferir a possível inva-são e então iniciar o procedimento administrativo. Levan-tamentos de campo (de topografia) são realizados a fim dese obter a máxima precisão nas medidas quando distânciassão, argumentos para um possível pedido judicial de rein-tegração de posse. Com a intenção de se acompanhar sis-tematicamente essas eventuais invasões e de se fazer agestão sob as devidas remoções, uma metodologia foi de-senvolvida fazendo uso de Imagens Georreferenciadas:imagem do satélite QuickBird, ortofoto e imagem deperfilamento laser. Uma área piloto foi determinada para talestudo e está na Linha de Transmissão 173 de 60 km – SãoRoque/ Interlagos de 345 kV.

II. IMAGEAMENTO CONSIDERADO

Foram estudadas três tecnologias: imagem de ortofoto,imagem de satélite (QuickBird) e imagem produzida porperfilamento laser. Cada qual possui sua característica téc-nica específica, mas todas elas oferecem o que há de maiorprecisão (resolução espacial) no mercado. Resolução es-

pacial de até 60 cm por pixel é oferecido, por exemplo, na

U. S. Campos (Gerente do Projeto) trabalha na CTEEP –Transmissão Paulista ([email protected]).

O. S. Campos trabalha na CTEEP – Transmissão Paulista([email protected]).

J. A. Jardini (Coordenador do projeto), Prof. Dr. Titular da EscolaPolitécnica da Universidade de São Paulo/ Departamento deEngenharia de Energia e Automação Elétricas da USP/ GAGTD([email protected]).

L. C. Magrini (Pesquisador), PhD e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]).

M. G. M. Jardini (Pesquisador), MSc e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]).

F. Crispino (Pesquisador), MSc e trabalha no EPUSP/ PEA/GAGTD – Grupo de Automação da Geração, Transmissão eDistribuição de Energia ([email protected]).

P. R. L. e Silva (Pesquisadora), trabalha no EPUSP/ PEA/ GAGTD– Grupo de Automação da Geração, Transmissão e Distribuição deEnergia ([email protected]).

H. P. Schmidt (Pesquisador), PhD e trabalha no EPUSP/ ENERQ –Centro estudos em regulação e qualidade de Energia([email protected]).

J. A.Quintanilha (Especialista), PhD e trabalha no EPUSP/PTR –Departamento de Transporte ([email protected]).

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TABELA 2Diferenças de valores para distâncias aferidas.

Diferenças X Topografia

Topogr. Ortofoto Quickbird P. Laser

Dist. (m) Med. Difer. Med. Difer. Med. Difer.

1 T150/T44 30,15 30,43 0,28 30,66 0,51 30,16 0,01

2 Pt.7/Pt.8 25,36 23,77 -1,59 24,62 -0,74 22,42 -2,94

3 Pt.9/t.10 18,38 20,20 1,83 20,41 2,03 19,62 1,24

4 F. Passag. 80,00 79,58 -0,42 79,02 -0,98 79,52 -0,48

ortofoto; e nas imagens do satélite do QuickBird há uma

resolução de até 70 cm por pixel. Nos próximos itens serãodescritas as imagens adquiridas (Imagem); será avaliada a

precisão das tecnologias (Avaliação da Precisão); os cus-

tos (Descrição de Custos) serão descritos e uma conclu-são será relatada (Conclusão da Aplicabilidade).

A. ImagemA resolução espacial é fundamental quando o objeti-

vo principal é identificar (visualmente e geograficamente

por coordenadas) possíveis invasões e até identificaçãode “feições” como lajes de casas, pequenas hortas, ruas

de terra e asfalto, estacionamento de veículos, descampa-

dos e até montes de entulhos. Uma área piloto foi entãodefinida e nela dois trechos foram utilizados para a identi-

ficação de feições e aferição das precisões. As imagens,

nas três diferentes tecnologias foram então adquiridas eanalisadas. A seguir, as Figuras 1, 2 e 3 representam um

dos trechos aferidos nos três tipos de tecnologia.

FIGURA 1. Imagem de Ortofoto.

FIGURA 2. Imagem de Satélite QuickBird.

FIGURA 3. Imagem de Perfilamento Laser

A. Avaliação da precisãoPara avaliar as precisões procedeu-se da seguinte forma:

• Um levantamento de campo: de feições, e medições feitas

por topografia utilizando equipamento de Estação Total

que foram adotadas como corretas;• Levantamento com GPS com precisão relativa de até 4

metros (informado pelo fabricante);

• A identificação de coordenadas de pontos e medições dedistâncias foram realizadas nos três tipos de imagens:

A imagem a seguir (Figura 4) lista os pontos de aferição.

FIGURA 4. Detalhe da região aferida

Conclui-se que:

TABELA 1Diferenças de valores para coordenadas aferidas.

GPS Diferenças X Topografia

EPUSP Ortofoto Quickbird P. Laser

N L N L N L N L

1 T149 —- —- 0,1 -0,8 -1,4 -2,2 0,2 0,0

2 T150 2,4 -0,3 0,8 -0,7 1,3 -2,0 0,3 -0,5

3 T43 —- —- 1,2 -0,1 1,7 -1,7 1,6 -2,3

4 T44 4,9 -4,4 1,0 -1,5 1,3 -1,6 1,4 -2,3

5 Pt. 1 —- —- —- —- —- —- —- —-

6 Pt. 2 —- —- —- —- —- —- —- —-

7 Pt. 3 —- —- —- —- —- —- —- —-

8 Pt. 4 —- —- —- —- —- —- —- —-

9 Pt. 5 —- —- —- —- —- —- —- —-

10 Pt. 6 1,8 -2,2 —- —- —- —- —- —-

11 Pt. 7 —- —- 2,2 -2,6 1,4 -2,4 1,5 -1,7

12 Pt. 8 2,4 -3,0 -1,4 -2,7 -0,2 -3,0 -1,6 -0,2

13 Pt. 9 1,0 -3,3 1,0 -2,5 -0,8 -1,4 -1,3 -1,2

14 Pt. 10 1,2 -2,5 2,0 -1,0 2,7 -0,1 -0,5 -1,7

15 Marco 0,5 -1,1 —- —- —- —- —- —-

Page 47: Transmissao de Energia Eletrica

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Entende-se por “Ortofoto (nova)” quando se deseja

fazer um imageamento da região no qual ainda não foi feitopor nenhuma empresa comercial e, portanto, não está con-

tido em um banco de dados (“ortofoto – banco”).

Vale ressaltar que o preço de linha 1 é maior por oferecermaior resolução espacial (30 cm por pixel) dentre as demais.

Os valores podem variar visto que, eventualmente,

alguma empresa pode ter oferecido preço subsidiado, porser um projeto de pesquisa.

D. ConclusãoSucintamente concluindo pode-se dizer que as

tecnologias servem para realizar uma verificação sistemáti-

ca das faixas de passagem, porém, para servir de base à umprocesso jurídico, as imagens ainda deixam a desejar quan-

to a precisão e então seria necessário um levantamento de

campo fazendo uso da topografia.Somente como informação, ao final de ano, a Digital

Globe detentora dos direitos de produção e venda de Ima-

gens do satélite QuickBird, estará lançando um novo saté-lite e que para este estuda-se a possibilidade do equipa-

mento de imageamento produzir imagens com resolução de

até 25 cm por pixel.

III. SISTEMA DE INFORMAÇÃOPara complementar o sistema foi desenvolvido uma

base de dados e um SIG (Sistema de Informação Geográfi-

ca) para a identificação das invasões.

A. ARCVIEW

O sistema SIG foi desenvolvido em uma plataforma nosoftware ArcView. Trata-se de um programa de

geoprocessamento cujo objetivo principal é associar uma

imagem georreferenciada à uma base de dados. Assim quea imagem ortorretificada e georreferenciada é adquirida (já

nos padrões da Empresa, geralmente no sistema de coor-

denadas em UTM e no DATUM Córrego Alegre) é entãoinserida no ArcView onde então o operador passa a reali-

zar aplicativos sobre elas:

• Traçar o eixo da linha de transmissão e a ; faixa de passa-gem;

• Identificar visualmente as possíveis invasões, delimitá-

las (geograficamente por coordenadas) e atribuí-las ca-racterísticas (acessando o banco de dados);

• Pode também, através ainda da base de dados associada

à imagem por este programa, consultar informações so-bre determinada invasão, como por exemplo em que fase

do processo administrativo da empresa tal invasão se

encontra, bem como atualiza-la.

A Figura 5 a seguir exemplifica tal sistema. Na Figura

6 é mostrada uma tela do sistema de informação onde sãocadastradas as invasões.

Na tabela 1, analisando as coordenadas dos pontos

em questão, nota-se que:• Para as medições de 1 a 15, quando verificada cada coor-

denada obtida com o equipamento GPS, difere daquelas

obtidas por topografia. Há uma diferença máxima de 3,3metros (o que já era previsto uma vez que o fabricante

deste equipamento informa uma precisão de até 4 metros);

• Os pontos de medições de 5 a 9, foram impossíveis deserem localizados visualmente nas imagens. Isto se deu

pela “baixa” resolução de imagens. Alguns pontos até

seriam obtidos visualmente, porém, como é impossívelde se aplicar mais aproximações (zoom) nas imagens, a

determinação do ponto exata ficaria mais erroneamente

identificada obtendo informações sem a devidaacertitividade;

• Para as medições de 1 a 4 e 11 a 14, quando comparada as

coordenadas obtidas nos três tipos de imagens, nota-seque as medidas obtidas na imagem de Perfilamento Laser é

que possui o menor erro. Isso se deve pelo mesmo motivo

descrito anteriormente, principalmente quando se fala naidentificação visual das torres de transmissão; a ausência

de sombras, claridades, feições identificáveis encostadas

ao alvo facilitam e muito a determinação do ponto;Na Tabela 2, analisando as distâncias entre os pon-

tos, nota-se que, para as medições de 1 a 4:

• A média de erro se equivale quando se compara àquelasobtidas entre todas as imagens: de Ortofoto, de QuickBird

e de perfilamento Laser (1,03 e 1,06 e 1,17 respectivamen-

te). O erro máximo foi de 1,8; 2,0 e 2,9 respectivamente;• O que vale ressaltar nessa tabela é que a medida referen-

te a distância entre as torres e a faixa de passagem pos-

sui um menor erro na imagem de Perfilamento Laser, issose dá pela mesma facilidade de identificação dessa torre

como já descrita anteriormente.

• Interessante relatar que o levantamento em campo, dascoordenadas das torres de transmissão, com equipamen-

to GPS pouco preciso pode ser substituído pela determi-

nação realizada através das imagens.Os valores indicados na tabela 1 indicam uma maior

precisão quando feita em escritório, numa imagem adquiri-

da, com auxílio de software. No caso o ERDAS.

C. CustosA tabela 3 a seguir descreve o custo de cada tipo de

tecnologia (perfilamento laser, ortofoto e imagem do satéli-

te QuickBird) por quilômetro de Linha.

TABELA 3Custo das tecnologias.

Tipo de Custo

Tecnologia (R$)/ km de linha

1 Ortofoto (nova) 1.500,00

2 Ortofoto (banco) 100,00

3 QuickBird 478,33

4 Perfilamento Laser 416,67

Page 48: Transmissao de Energia Eletrica

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FIGURA 5. Sistema de Informação. Aplicativo ArcView. Eixo dalinha e faixa.

FIGURA 6. Tela de Comunicado de Invasão. Identificação de Invasão.

B. Erdas

Trata-se de um software de sensoriamento remoto orbital.Com este programa é possível tratar as imagens de satélitese ortofotos de forma a extrair dados exatamente de acordocom a necessidade da Empresa. Métodos de classificaçãode pixel, transformações geográficas de sistemas deunidades e esferóides, criação de outros mapas, e outrosmais são algumas ferramentas.

O que vale ressaltar aqui é a ferramenta de comparaçãode imagens. Imagens com datas distintas são, eletronica-mente e geograficamente sobrepostas no qual o operadorpode, “rolando” a imagem nova sobre a velha acompanharas variações ocorridas no período compreendido.

FIGURA 7. Comparação de imagens.

Pode-se tentar realizar uma “subtração” de imagens.

Neste caso, no desenho aparece apenas o que foi modifi-cado de uma imagem para outra.

IV. Base de dadosComo já descrito na Introdução a CTEEP conta hoje

com uma base de dados nos qual todos imóveis são cadas-

trados. Esta base de dados (em ORACLE) se chama BPI –Bens Patrimoniais Imóveis. Neste trabalho o que se fez foi

a aprimoração de algumas tabelas já existentes, no qual

dados como coordenadas geográficas foram acrescenta-das afim de serem a chave de pesquisa e link com o siste-

ma SIG.

A CTEEP possui um processo denominado PAR –Processo Administrativo de Regularização de Invasões;

porém esse processo não é totalmente sob a forma eletrô-

nica e o que se fez foi adapta-lo em um programa com umainterface homem máquina agradável no qual, além de estar

geograficamente associada com o SIG desenvolvido, ain-

da oferece as seguintes consultas:• Tomar ciência das propriedades (bens imóveis) da Em-

presa que possuem registros em cartórios, escrituras e

demais que correm ou não o risco de invasões;• Tomar ciência das propriedades por onde passam as Li-

nhas de Transmissão (faixa de passagem) que correm ou

não o risco de invasão;• Localizar o PAR através do nome do invasor (ou por um

número de documento qualquer, claro que desde que

seja cadastrado);• Localizar o PAR através da propriedade (informando o

endereço correto);

• Localizar o PAR através das coordenadas do local (UTMou latitude e longitude);

• Obter uma listagem de todos os PARs e seus status (em

qual estágio se encontra:carta administrativa, notifica-ção extra judicial ou em processo de reintegração de

posse – departamento jurídico);

• Obter uma listagem de todos os PARs resolvidos e pen-dentes;

• Obter uma listagem com os PARs referenciando a data e

o fim do prazo que foi concedido ao invasor.

V. Sumário finalComo visto o trabalho integrou três tecnologias: ima-

gens, SIG e sistema de informação tornando-se uma ferra-

menta que aumenta a eficiência do processo de gestão de

faixas de passagem.

Page 49: Transmissao de Energia Eletrica

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III. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA[1] MOERBECK, F.; VARRICCHIO, C.O.S.; AKIL, C.V. SINSE-

Sistema Integrado de manutenção dos Sistema Elétrico, Anaisdo XIV SNPTEE, Belém - PA, 1997.

[2] Working Group 22.13, ELECTRA. Management of existingoverhead transmission lines. CIGRÉ, Nº 193, Dezembro de2000, p. 25-29.

[3] General Eletric; GE Smallworld Transmission Drid Manager;www.gepower.com. IEEE 2001 Power Engineering SocietySummer Meeting, 15 a 19 de Julho de 2001.

[4] JARDINI, M. G. M; JARDINI, J. A.; MAGRINI, L. C.,SCHMIDT, H. P.. Sistema de Base de dados para gestão dehidrelétricas. IX ERLAC, Maio de 2001.

[5] JARDINI, M. G. M; JARDINI, J. A.; MAGRINI, L. C.,SCHMIDT, H. P.. Sistema de Informação para gestão deHidroelétricas e Linhas de Transmissão. XVI SNPTEE, Outu-bro de 2001.

[6] MANITOBA HYDRO. Discussões verbais no Stand da Manitobadurante o IEEE/ PES T&D2001, Atlanta, Outubro, 2001.

[7] JARDINI, M. G. M; JARDINI, J. A.; MAGRINI, L. C.,SCHMIDT, H. P.. Sistema de Informação para gestão deHidroelétricas e Linhas de Transmissão. RevistaELETROEVOLUÇÃO, CIGRE, Brasil, Junho de 2001.

[8] EPUSP. Relatórios do Convênio Metodologia para cadastrogeorreferenciado e supervisão de instalações de petróleo e gás.Projeto de pesquisa, financiado pela ANEEL em 1999.

IV. BIOGRAFIA

Ubirajara Sampaio de Campos, nascido no Rio de Janeiro, Bra-sil, 30 de Abril de 1957. Graduado em Engenharia Agrônomana Escola Federal Rural do Rio de Janeiro em 1983. Pós gradu-ado em Administração e Gestão de Negócios em Energia pelaFGV – Fundação Getúlio Vargas e FEA/ USP – Faculdade deEconomia e Adminstração da USP em 1997. Especializaçãoem Novo Ambiente Regulatório, Institucional e Organizacio-nal do Setro Elétrico e Gás pela USP/ UNICAM/ UNIFEI em2002. Trabalhou como engenheiro no setor de projetos e estu-dos básicos do departamento de cadastramento e projetos só-cio-econômicos da diretoria de engenharia e construções daCESP; ainda na CESP como gerente adjunto do departamentode estudos e planejamento ambiental da diretoria de meio am-biente, assessor da diretoria administrativa, e atualmente comoassessor da diretoria administrativa da CTEEP.

Osni Ricardo de Jesus Campos nascido em São Paulo, Brasil,1960. Graduado em Engenharia Agronômica na Fundação Fa-culdade de Agronomia “Luiz Meneghel”, Bandeirantes/PR. em1983. Especialização - Planejamento e Desenvolvimento Re-gional, pela Universidade de Guarulhos, Guarulhos/SP. em 1988;MBA – Administração de Negócios, pela FIA - Fundação Ins-tituto de Administração da USP em 2002. Trabalhou no Pro-jeto de Reassentamento Populacional Rural da Lagoa São Pau-lo, em 1985, no Município de Presidente Epitácio/SP, sendoresponsável pela implantação da infra-estrutura agrícola doProjeto, coordenador da equipe de assistência técnica. Foi Ge-rente da Divisão de Projetos e Monitoramento Ambiental, daDiretoria de Meio Ambiente; em 2000 como Assessor da Dire-toria de Meio Ambiente. Atualmente desenvolve atividades naDivisão de Patrimônio, relativas a Avaliação de Imóveis Ru-rais e Urbanos, bem como na Mediação de Conflitos eViabilização de Alternativas para Desocupação de Áreas Inva-didas sob Linhas de Transmissão de Energia Elétrica e Imóveisda Empresa.

José Antonio Jardini, nasceu em 27 de março de 1941, formadoem Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da USP(EPUSP) em 1963. Mestre em 1970, Doutor em 1973, LivreDocente/ Prof Associado em 1991 e Professor Titular em1999 todos pela EPUSP Departamento de engenharia de Energiae Automação Elétricas (PEA). Trabalhou de 1964 a 91 naThemag Eng. Ltda atuando na área de estudos de sistemas depotência, projetos de linhas e automação. Atualmente é pro-fessor da escola Politécnica da USP do Departamento de En-genharia de Energia e Automação Elétricas onde leciona disci-plinas de Automação da Geração, Transmissão e Distribuiçãode Energia Elétrica. Foi representante do Brasil no SC38 daCIGRE, é membro da CIGRE, Fellow Member do IEEE, eDistinguished Lecturer do IAS/IEEE.

Luiz Carlos Magrini nascido em São Paulo, Brasil, 3 de Maio de1954. Graduado pela Escola Politécnica da Universidade de SãoPaulo em 1977 (Engenharia Elétrica). Recebeu pela mesmainstituição o título de MSc e PhD em 1995 e 1999, respectiva-mente. Trabalhou por 17 anos na Empresa Themag EngenhariaLtda. Atualmente, além de Professor de Universidades faz par-te, como pesquisador/ coordenador de Projetos do Grupo GAGTDna Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

Mauricio George Miguel Jardini, nascido em São Paulo, Brasil,18 de outubro 1971. Graduado em Engenharia Elétrica na Es-cola da Engenharia Mauá em 1985. MSc na Escola Politécnicada Universidade de São Paulo em 1998, onde fez exame erealiza o curso de PhD. Pós graduado pela Fundação Vanzolinida Universidade de São Paulo em Administração Industrial,2001. Trabalhou em Projetos de Plataformas de Petróleo ePetroquímicas no departamento de engenharia da empresaSETAL Engenharia. Trabalha atualmente no GAGTD (Grupoda Automação da Geração, Transmissão e Distribuição de Ener-gia Elétrica) do PEA (Departamento de Engenharia de Ener-gia e Automação Elétricas) da EPUSP (Escola Politénica daUniversidade de São Paulo).

Ferdinando Crispino nascido em Nápoles, Itália, em 23 de mar-ço de 1970. Graduado em Engenharia Elétrica pela EscolaPolitécnica da USP onde também obteu-se o título de Mestreem Engenharia em 2001. Atualmente trabalha como pesquisa-dor no GAGTD – (Grupo da Automação da Geração, Trans-missão e Distribuição de Energia Elétrica) do PEA (Departa-mento de Engenharia de Energia e Automação Elétricas) daEPUSP (Escola Politénica da Universidade de São Paulo).

Patrícia Rodrigues Loureiro e Silva, nascida em São Paulo,Brasil, 12 de julho 1965. Graduanda em Matemática no IME –Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de SãoPaulo. Trabalha atualmente no GAGTD (Grupo da Automaçãoda Geração, Transmissão e Distribuição de Energia Elétrica)do PEA (Departamento de Engenharia de Energia e AutomaçãoElétricas) da EPUSP (Escola Politénica da Universidade deSão Paulo).

Hernan Prieto Schmidt nascido e, Montividéu, Uruguai, nascidoem 06 de março de 1960. Formou-se pela escola Politécnicada USP em 1982 e obteve os graus de Mestre e Doutor em1989 e 1994, respectivamente. Além de ministrar aulas comoprofessor da Escola Politécnica da USP é pesquisador doENERQ – Centro de Estudos em Regulação e Qualidade deEnergia da USP.

José Alberto Quintanilha nascido em São Paulo, Brasil, 12 deMarço de 1951. Graduado pelo Instituto de Matemática e Es-tatística da Universidade de São Paulo em 1979 (Bacharel emEstatística). Recebeu o título de MSc em Sensoriamento Re-moto pelo Instituto de Pesquisas Espaciais em 1988 e de PhDem Engenharia na Escola Politécnica da USP, em 1997. Tra-balhou por 20 anos no Instituto de Pesquisas Tecnológicas doEstado de São Paulo S.A., e como consultor de empresas por 5anos. Atualmente, é professor e pesquisador/ coordenador doLaboratório de Geoprocessamento do Departamento de Enge-nharia de Transportes da Escola Politécnica da Universidadede São Paulo.

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