Desenvolvimento de metodologia baseada em dados para a melhoria da operação de SEEs com alta-penetração de geração eólica/solar

• Processo: 19/10033-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2019
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2022
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Daniel Dotta
• Beneficiário: Daniel Dotta
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Gestão de energia e operação de sistemas elétricos de potência Matriz energética Energia elétrica Energia solar Energia eólica Sistemas de medida de área ampla (WAMS) Mineração de dados Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: data mining | Data-Driven | Operação de Sistemas de Baixa Inércia | Redes neurais | Dinamica e Controle

Resumo

Os sistemas de energia elétrica (SEE) sempre foram caracterizados, considerando o grande número de componentes e dispositivos, por sua alta dimensão e complexidade. Recentemente, essa complexidade cresceu de forma exponencial com o aumento significativo da participação de energia eólica e solar na matriz energética. Considerando os esforços de governos e sociedade em geral de torná-lo sustentável a longo prazo o objetivo é substituir plantas de geração fóssil e nuclear de tal maneira a atingir 100% de geração renovável. No entanto, devido às características e complexidade dos geradores eólicos e fotovoltaicos, a sua interação com a rede é significativamente distinta daquela de geradores tradicionais (intensiva utilização da tecnologia de eletrônica de potência). Como exemplo, grande parte dos geradores eólicos e solar não possuem partes rotativas e não contribuem naturalmente para melhorar a resposta inercial do SEE. Como consequência, em caso de distúrbios de desbalanço de carga/geração, os SEE ficam mais suscetíveis a variações bruscas de frequência. Além desses problemas, a complexidade da modelagem de SEE de grande porte fica praticamente inviável e técnicas de análise e projeto baseadas exclusivamente em modelos matemático-computacionais perdem a eficácia. Nesse contexto, técnicas e metodologias baseadas em dados representam potencial alternativa para enfrentar os desafios de operação dos SEE do futuro. Com a popularização mundial dos sistemas WAMS (Wide Area Measurement System), que agora encontram-se instalados nos principais centros de operação de SEE, tem-se disponível uma infraestrutura base para o desenvolvimento de novas aplicações de análise e controle baseadas em dados. Os sistemas WAMS possibilitam a observação de fenômenos com alta resolução e sincronização a partir de medidas realizadas em diferentes pontos do SEE. Uma outra vantagem é que essa grande quantidade de medidas está disponível em bases de dados de fácil acesso localizadas nos centros de operação. Destaca-se que a análise da grande quantidade de dados produzidos pelos sistemas WAMS é inviável, se feita manualmente. Considerando o alto volume, velocidade de amostragem e variedade de dados colhidos pelo sistema WAMS, obtém-se uma condição ideal para a aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina e/ou baseados exclusivamente nas informações contidas em dados. Especificamente, no presente projeto de pesquisa, buscam-se os seguintes objetivos: a) implementar um sistema em tempo real para detecção e identificação de distúrbios em SEE; b) desenvolvimento de métodos capazes de extrair de sincrofasores informações relativas ao conteúdo inercial do sistema; c) desenvolver ferramentas de síntese de controladores exclusivamente baseadas em dados (data-driven control). Como resultado final busca-se avaliar as aplicações desenvolvidas, verificando a capacidade destas em melhorar a segurança operacional das redes elétricas do futuro. (AU)

Publicações científicas

(14)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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