Anexo V. Tablas de secuencias discursivas
V.12. Actividad L ‘El bosque se regenera’
O supervis´orio ´e respons´avel por gerenciar o sistema em tempo real, recebendo os dados do m´odulo de aquisi¸c˜ao e verificando se h´a necessidade em habilitar a etapa de otimiza¸c˜ao, baseando-se nos modos determinados. Ao final, o m´odulo de supervis˜ao envia os resultados das potˆencias de referˆencias aos controladores dos conversores, os quais tˆem a tarefa de regular os sinais e atender os comandos do gerenciador. Conforme discutido na se¸c˜ao 3.2 os modos de carregamento foram propostos com o objetivo de oferecer diferentes vantagens ao usu´ario. A seguir as caracter´ısticas de cada um dos modos dispon´ıveis no gerenciador s˜ao descritas.
3.3.3.1 Modo ULTRA
Com a finalidade de propiciar o carregamento do ve´ıculos o mais r´apido poss´ıvel ´e proposto o modo ULTRA, o qual tem a fun¸c˜ao de disponibilizar a m´axima potˆencia de carregamento permitida pelo carregador. Nesse caso o usu´ario opta por um carregamento em tempo reduzido e com maior prioridade, necessitando de um custo maior de energia por conta desses privil´egios. A potˆencia ser´a disponibilizada sempre que poss´ıvel, contudo caso seja necess´ario limitar a potˆencia fornecida aos ve´ıculos em modo ULTRA em um instante tm, a potˆencia ´e distribu´ıda proporcionalmente para cada um dos EV, utilizando
o ´ındice fU(tm) < 1 determinado por
fU(tm) =
Plim− Pnet(tm)
∑︁ Pnom,EVU(tm)
(36) em que Plim ´e a potˆencia limite contratada pela microrrede; e Pnom,EVU ´e a potˆencia
nominal de carregamento de cada ve´ıculo nesse modo. Se a microrrede j´a estiver limitada antes do c´alculo do perfil de potˆencia de carregamento, PU ´e anulado, e todos os ve´ıculos
desse modo permanecem ociosos. Em resumo, o perfil da potˆencia de carregamento para o modo ULTRA adquire o comportamento de
PU,EVU =
⎧ ⎨
⎩
Pnom,EVU, se Pnet(tm) + PU(tm) ⩽ Plim
PU(tm), caso contr´ario,
(37)
em que PU(tm) = fU(tm)Pnom,EVU.
3.3.3.2 Modo FAST
O modo de carregamento r´apido, especificado aqui como FAST, ´e destinado para usu´arios prioridade alta de atendimento, mas inferior ao modo ULTRA. Esse modo faz uso da mesma estrat´egia aplicada ao modo ULTRA, fornecendo a m´axima potˆencia de carregamento sempre que poss´ıvel, consideradas as demandas das cargas, a gera¸c˜ao PV e os ve´ıculos em modo ULTRA. Sempre que ocorrer limita¸c˜ao na microrrede esse modo ´e limitado pelo ´ındice fF(tm) < 1, dado pela express˜ao
fF(tm) =
Plim− Pnet(tm)− PU(tm)
∑︁ Pnom,EVF(tm)
, (38)
em que Pnom,EVF representa a potˆencia nominal de carregamento dos ve´ıculos no modo
j´a considerando a an´alise realizada para amostra de tempo tm. Assim como estipulado no
modo anterior, a estrat´egia de limita¸c˜ao ´e aplicada nesse caso, se a demanda da microrrede atingir seu limite antes do c´alculo, ent˜ao PF ´e anulado. O perfil resultante da potˆencia
de carregamento para o modo FAST ´e dado pela express˜ao
PF,EVF =
⎧ ⎨
⎩
Pnom,EVF, se Pnet(tm) + PU(tm) + PF(tm) ⩽ Plim
PF(tm), caso contr´ario,
(39)
sendo PF(tm) = fF(tm)Pnom,EVF.
3.3.3.3 Modo ECO
O modo econˆomico ´e indicado para os usu´arios com n´ıvel de prioridade de carregamento menor que os modos ULTRA e FAST. Nesse modo opta-se por realizar o carregamento preferencialmente quando houver excedente de gera¸c˜ao PV, buscando eco- nomia ao usu´ario e prezando o carregamento em momentos de menor demanda. Dessa forma, por meio da t´ecnica de otimiza¸c˜ao e das parcelas referentes `a esse modo apresen- tadas na se¸c˜ao 3.3.2, formula-se a fun¸c˜ao custo
JE = Esoc(tf) + tf
∑︂
tm=ti
Rpcc, (40)
sendo que Rpcc est´a relacionado com o fator apresentado em (26). Expandindo a equa¸c˜ao
(40) obt´em-se JE = Esoc(tf) + δ tf ∑︂ tm=ti rG(tm) [︂
αP evpossible+ Pˆnet(tm) + PˆEVM(tm)
]︂
. (41)
A potˆencia despachada para os EV em modo ECO(︁PE,EVE∗ )︁ da equa¸c˜ao (41) ´e a que provoca o custo m´ınimo de JE entre todas as potˆencias poss´ıveis (P evpossible) e
retorna a trajet´oria ´otima de SOC. A formaliza¸c˜ao da potˆencia ´otima (︁PE,EVE∗ )︁ ´e dada por
PE,EVE∗ ← JE(PE,EVE∗ ) ⩽ JE(P evpossible), (42)
em que todos os custos JE(P evpossible) s˜ao avaliados, e a partir deles ´e elegida a potˆencia
PE,EVE∗ que estabelece o custo m´ınimo JE(PE,EVE∗ ).
os EVE ´e calculada a partir de
fE(tm) =
Plim− Pnet(tm)− PU(tm)− PF(tm)
∑︁ Pnom,EVE(tm)
(43) sendo que PU e PF s˜ao os perfis j´a determinados por (37) e (39). Tamb´em como nos
modos ULTRA e FAST, caso a demanda tenha alcan¸cado seu limite, todos os ve´ıculos nesse modo permanecem em espera uma vez que PE ´e enviado para zero. O perfil de
carregamento resultante para os ve´ıculos no modo ECO ´e determinado por
PE,EVE =
⎧ ⎨
⎩
PE,EVE∗ , se Pnet(tm) + PU(tm) + PF(tm) + PE(tm) ⩽ Plim
PE(tm), caso contr´ario,
(44)
em que PE(tm) = fE(tm)PE,EVE∗ (tm).
3.3.3.4 Modo V2G
No mesmo sentido que o modo ECO, a t´ecnica de otimiza¸c˜ao proposta e os fatores previamente descritos s˜ao utilizados para formular a fun¸c˜ao custo. Entretanto, esse modo ´e separado em duas regi˜oes nomeadas por C e D representando, respectivamente, P evpossible ⩾ 0 (carregamento) e P evpossible < 0 (descarregamento). O principal objetivo
´e possibilitar o projeto de fun¸c˜oes custo separadamente para cada regi˜ao. Para a regi˜ao de carregamento C a express˜ao ´e dada por
JV 2G+ = Esoc(tf) + tf ∑︂ tm=ti [︂ Rpcc(tm) + RV 2G(tm) + E0,∆PEV(tm) + Rdeg(tm) ]︂ , (45)
e para a regi˜ao de descarregamento D a fun¸c˜ao custo ´e estabelecida como
JV 2G− = Esoc(tf) + tf
∑︂
tm=ti
[︂
Rpcc(tm) + RV 2G(tm) + E0,∆PEV(tm) + Rdeg(tm) + Edeg,soc(tm)
]︂ . (46) As express˜oes (45) e (46) diferem-se pela adi¸c˜ao do termo Edeg,soc(tm) no des-
carregamento. Naturalmente JV 2G+ > JV 2G−, em raz˜ao da potˆencia de atua¸c˜ao na regi˜ao
D ser negativa, entretanto com a adi¸c˜ao de Edeg,soc(tm) a venda de energia deve superar
o termo de degrada¸c˜ao para se tornar vi´avel. A parcela Rpcc, por exemplo, pode assumir
valores positivos ou negativos para ambas as regi˜oes, entretanto, a que resultar no menor custo ´e levada em considera¸c˜ao.
A potˆencia despachada PV 2G,EVV 2G∗ faz parte de todos os valores quantizados poss´ıveis (P evpossible) na an´alise e implica no custo m´ınimo total representado por
JV 2G = JV 2G+ + JV 2G−, (47)
sendo que as duas express˜oes (45) e (46) atuam de forma excludente no sistema. A formaliza¸c˜ao da potˆencia ´otima PV 2G,EVV 2G∗ ´e fornecida pela equa¸c˜ao
PV 2G,EVV 2G∗ ← JV 2G(PV 2G,EVV 2G∗ ) ⩽ JV 2G(P evpossible). (48)
No caso de limita¸c˜ao da demanda contratada por meio dos ve´ıculos nos modos ULTRA e FAST e, se o SOC do ve´ıculo em V2G estiver acima de 40 %, o EV tenta suprir os modos restantes e/ou a carga com uma taxa de descarregamento que segue a mesma express˜ao do modo ECO, dessa forma
fV 2G(tm) =
Pnet(tm) + PU(tm) + PF(tm)− Plim
∑︁ Pnom,EVV 2G(tm)
. (49)
O perfil resultante da potˆencia de carregamento para o modo V2G ´e apresen- tada pela express˜ao
PV 2G,EVV 2G =
⎧ ⎨
⎩
PV 2G,EVV 2G∗ , se Pnet(tm) + PU(tm) + PF(tm) ⩽ Plim
PV 2G(tm), caso contr´ario,
(50)
sendo PV 2G(tm) = fV 2G(tm)Pnom,EVV 2G.
Para essa situa¸c˜ao, a potˆencia de carregamento atual dos modos ULTRA e FAST s˜ao recalculadas considerando o potˆencia PV 2G. No cen´ario em que a demanda da
microrrede atingir a demanda limite contratada antes do c´alculo da potˆencia de carrega- mento, a potˆencia despachada para os ve´ıculos do modo V2G ´e PV 2G. Devido `a energia
armazenada, os EV em V2G podem aumentar o valor virtual da demanda contratada da microrrede. Assim, quando n˜ao h´a ve´ıculos nesse modo as limita¸c˜oes impostas para ULTRA (equa¸c˜ao (36)) e FAST (equa¸c˜ao (38)) s˜ao realizadas. J´a no caso em que a mi- crorrede estiver acima de seu limite e houver energia armazenada nos ve´ıculos V2G, a potˆencia de carregamento de ULTRA e FAST ´e recalculada e definida no algoritmo de V2G.
3.3.4 M´odulo de Predi¸c˜ao
O m´odulo de predi¸c˜ao ´e incorporado ao gerenciador devido `a t´ecnica de oti- miza¸c˜ao utilizar os dados futuros no processo de c´alculo do perfil de carregamento. Para realizar testes do gerenciador proposto em ambiente simulado e emulado foram estudadas algumas abordagens de previs˜ao.
Para o ambiente de simula¸c˜ao do gerenciador, primeiramente foram utilizados os mesmos dados de gera¸c˜ao e demanda disponibilizados por outras pesquisas no cˆampus da UTFPR. A medi¸c˜ao foi realizada com amostragem de um minuto, em um cen´ario t´ıpico que cont´em diferentes condi¸c˜oes clim´aticas como, por exemplo, dias ensolarados e nublados. Entretanto, no que diz respeito `a simula¸c˜ao foi realizada uma decima¸c˜ao dos dados medidos com um intervalo de 30 minutos visando adicionar um erro entre a previs˜ao e a medi¸c˜ao real. Dessa forma, para a simula¸c˜ao as vari´aveis PˆP V e PˆL s˜ao equivalente
`
as PP V e PL, respectivamente, as quais diferem entre si pelo erro gerado no processo de
decima¸c˜ao dos dados.
Para o perfil de pre¸co da energia (rˆg) considera-se que o gerenciador ´e capaz de
obter os dados do operador da rede utilizando um canal de comunica¸c˜ao como a internet. Desse modo, o EMS fica sujeito `as varia¸c˜oes de pre¸co exercidas pelo mercado.
Outros m´etodos podem ser utilizados como, por exemplo, desenvolver um al- goritmo com o objetivo de adquirir os dados de previs˜ao para formular uma estimativa da gera¸c˜ao fotovoltaica. Nesse caso, os dados podem ser obtidos atrav´es do modelo de predi¸c˜ao Global Forecast System (GFS). Este modelo, desenvolvido pela empresa National Centers for Environmental Prediction (NCEP), utiliza de m´etodos num´ericos classifica- dos como Numerical Weather Prediction (NWP) e fornece uma previs˜ao dos n´ıveis de irradiˆancia ao longo do dia com base em informa¸c˜oes atmosf´ericas de temperatura, pre- cipita¸c˜ao, concentra¸c˜ao de ozˆonio, entre outros. Esta t´ecnica ´e classificada como uma predi¸c˜ao de alcance m´edio (medium range forecast ) e, desse modo, tem uma faixa dis- pon´ıvel de 1 a 16 dias de dados de predi¸c˜ao, al´em da requisi¸c˜ao ser de forma gratuita (NATIONAL CLIMATIC DATA CENTER (NCDC), 2019). O algoritmo pode ser elabo- rado utilizando um m´odulo desenvolvido em linguagem Python para requisitar e adquirir os dados em tempo real ofertados de forma livre pela empresa NCEP (HOLMGREN et al., 2018; ANDREWS, 2019). Uma das desvantagens ´e a baixa resolu¸c˜ao de pontos de irradiˆancia, visto que s˜ao disponibilizados apenas quatro pontos ao longo do dia, redu- zindo a precis˜ao dos dados em um cen´ario de atua¸c˜ao a cada minuto (LABS; ANDREWS,
2019).
Outras abordagens poderiam ser utilizadas para aquisi¸c˜ao dos dados futuros como, por exemplo, as APIs fornecidas pelas empresas AccuWeather e Weather, entretanto esse n˜ao ´e o foco principal do trabalho. Dessa forma, para o contexto de emula¸c˜ao tamb´em utilizou-se os valores obtidos a partir das medi¸c˜oes de irradiˆancia e demanda realizadas.