Metodologia Proposta
4.1- Introdução
As metodologias estudadas anteriormente, no que diz respeito à avaliação da condição das baterias não são integralmente suportadas pelos tipos de dados medidos nas manutenções realizadas periodicamente a este tipo de sistemas no ORD. Relativamente à metodologia implementada pela ORD, existem, como referido anteriormente, algumas limitações associadas ao cálculo do Índice de Saúde e do Índice de Falha.
Embora estes estudos se revistam de elevada importância, faz sentido reconstruir de forma integral a metodologia de avaliação aos SACC, de forma a propor melhorias ao nível da automatização da recolha de dados provenientes dos relatórios, do tratamento massivo dos mesmos, da implementação do algoritmo para a estimação de diferentes indicadores do estado de saúde, da complexidade computacional reduzida e simples, da incorporação de novos parâmetros, entre outros.
Estudaram-se diferentes abordagens para avaliar a condição dos SACC e a abordagem escolhida foi a da OFGEM (Office of Gas Electricity Markets) – Regulador dos mercados de eletricidade e gás na Grã-Bretanha. É bom referir que a ORD tem em curso a revisão da sua Matriz de Risco com base nesta metodologia de quantificação dos impactos da falha de ativos, mas não tem ainda uma aplicação desta metodologia para determinar a probabilidade de falha de nenhum dos seus ativos, pelo que se entendeu interessante explorar esta via. Note- se que a OFGEM concretiza a sua metodologia do cálculo da probabilidade de falha para, por exemplo, linhas aéreas, transformadores de potência e disjuntores, mas não para os SACC.
Assim, a metodologia da OFGEM apenas serviu como base de trabalho e sustentação para a criação de um novo algoritmo, tendo todos os blocos que constituem esta metodologia sido desenvolvidos e calibrados no âmbito da presente dissertação.
42 – Metodologia proposta
4.2- Descrição da abordagem metodológica da OFGEM
A metodologia DNO Common Network Asset Indices Methodology, apelidada como metodologia OFGEM, foi elaborada em conjunto pelo regulador e por seis operadores de redes de distribuição da Grã Bretanha [28], tendo como principal objetivo permitir uma análise comparativa do desempenho dos ativos das suas redes, uma vez que são analisados através de uma metodologia comum.
De forma geral, a abordagem metodológica da OFGEM baseia-se na determinação do risco associado à falha de determinando ativo, tendo por isso duas componentes essenciais:
1. Determinação da probabilidade falha do ativo; 2. Determinação das consequências da falha do ativo.
Conforme referido anteriormente, o âmbito da presente dissertação cinge-se à avaliação da condição de baterias de corrente contínua e consequente probabilidade de falha, pelo que se irá apenas descrever de forma sucinta como a metodologia da OFGEM aborda este ponto.
Assim, para a determinação da probabilidade de falha, deve em primeiro lugar determinar-se a saúde do ativo, designada na metodologia da OFGEM por Indicador de Saúde, processo realizado passo-a-passo com progressiva incorporação de informação sobre o ativo em estudo, envolvente onde está instalado, e medições e observações resultantes de ensaios e inspeções.
O indicador de saúde é representado numa escala contínua compreendida entre 0,5 e 10, conforme esquematicamente representado na figura 4.1, sendo que:
• 0,5 representa um indicador de saúde de um ativo novo;
• 5,5 corresponde o momento a partir da qual se espera sinais significativos de degradação;
• 10 representa o indicador máximo que um ativo pode ter, ou seja, quando apresenta condição insatisfatória.
Figura 4.1 - Indicador de Saíde 0,5 – ativo em boa
condição
10 – ativo com condição insatisfatória
Metodologia concebida - 43 Como referido anteriormente, para o cálculo do Indicador de Saúde são consideradas diversas informações e caraterísticas do ativo, tais como [24]:
o A vida normal esperada (depende do tipo de ativo);
o Fatores que caracterizam a envolvente em que está instalado o ativo; o Fatores relativos à utilização do ativo;
o Idade do ativo;
o Fatores relacionados com a condição observada do ativo;
o Fatores relacionados com a condição do ativo para uma determinada medição, teste ou controlo;
o Fator relativo a problemas de fiabilidade genéricos associados a fabricantes, modelos ou tipo de ativos.
O cálculo do indicador de saúde é realizado em dois passos principais:
1. Cálculo do indicador de saúde inicial utilizando um modelo de degradação da condição baseado no envelhecimento do ativo ao longo do tempo, ou seja, na sua idade;
2. Modificação do indicador de saúde inicial através de informação sobre a sua condição (recolhida através de parâmetros observados ou medidos) e, se aplicável, incorporando também informação de fiabilidade.
Assim, a forma como os referidos fatores se interligam e conjugam para determinar o Indicador de Saúde de um ativo é relativamente complexa, e será melhor percebida no capítulo seguinte, uma vez que a metodologia proposta adota como modelo base a metodologia da OFGEM.
Posteriormente, esta metodologia determina a Probabilidade de Falha através de uma função cúbica, baseada nos três primeiros termos da série de Taylor de uma função exponencial, que associa o Indicador de Saúde (H) a uma Probabilidade de Falha (PoF), conforme exposto na expressão 8.
𝑃𝑜𝐹 = 𝐾 × [1 + (𝐶 × 𝐻) +
(𝐶×𝐻)22!
+
(𝐶×𝐻)3
3!
]
( 8 ) Esta curva é tipicamente utilizada na teoria da fiabilidade e será posteriormente analisada em detalhe, explicando-se o significado das respetivas variáveis K, C e H, podendo contudo apresentar-se desde já, e através da figura 4.2 a relação entre o indicador de saúde e probabilidade de falha que resulta da aplicação da expressão anterior.44 – Metodologia proposta
Figura 4.2 - Probabilidade de falha vs Indicador de Saúde [28]
Adicionalmente, importa referir que, dado um determinado indicador de saúde calculado para o ano n, a metodologia da OFGEM prevê a estimação da probabilidade de falha futura, (por exemplo no ano n+3), assumindo que à medida que o ativo envelhece a sua condição se irá degradar e consequentemente a probabilidade de falha irá subir. A forma como esta previsão é modelada será também melhor explicada no capítulo seguinte.
Por fim, sublinha-se que aplicação da metodologia da OFGEM para a avaliação da condição e cálculo da probabilidade de falha de baterias de corrente contínua não foi de todo direta, e envolveu um esforço considerável de adaptação e calibração de todos os parâmetros que concorrem para a determinação dos indicadores expostos, processo que será descrito em detalhe no capítulo seguinte.
4.3- Metodologia concebida
Um algoritmo pode ser caraterizado por um programa complexo que realiza procedimentos no sentido de solucionar problemas e estimar resultados, por via do encadeamento de um conjunto de instruções sobre um conjunto de dados que irão ser processados de acordo com o objetivo pretendido.
A metodologia escolhida é uma proposta muito interessante para o ORD por diversas razões, a primeira pelo facto do distribuidor se pretender aproximar das metodologias já aplicadas em outros países europeus de referência em temas de gestão de ativos, a segunda devido à possibilidade de abrir caminho para a uniformização de uma metodologia comum para todos os ativos da rede de distribuição e por fim, por ser uma metodologia bem consolidada.
Metodologia concebida - 45 A metodologia agora proposta poderá ser uma boa aproximação da solução ótima considerando as oportunidades e constrangimentos existentes, pois resulta de um conjunto de ideias e informações retiradas de uma análise profunda às limitações do algoritmo aplicado pelo ORD, pelo feedback recolhido no terreno (através de contacto com os prestadores de serviço externos), assim como dos responsáveis quer pela manutenção (DSS) quer pela avaliação da condição das baterias (UCA), possibilitando assim a construção de uma metodologia adequada à realidade do ORD.
Os SACC, devido à sua dispersão geográfica, dissemelhança dentro do mesmo tipo de ativo e diversos modos de falha, possuem uma monitorização inferior à registada no caso de transformadores ou disjuntores, dificultando a adaptação da metodologia da OFGEM, sendo necessário estabelecer pressupostos considerados sustentados pelo conhecimento dos gestores dos ativos do ORD, do conhecimento teórico da área eletrotécnica, e também de estudos sobre os SACC do ORD realizados por entidades terceiras.
Para o desenvolvimento desta proposta, utilizou-se a ferramenta Microsoft Office Excel, uma vez que é um instrumento de fácil implementação, permitindo a adoção deste algoritmo por parte do ORD de uma forma simples e rápida. Posteriormente, durante uma descrição mais detalhada do processo de construção do modelo, apresentar-se-ão alguns detalhes técnicos utilizados nesta ferramenta.
4.3.1– Visão Geral do Algoritmo Proposto
Antes de dar início à explicação detalhada do algoritmo proposto, analisar-se-ão diversos pontos, nomeadamente, a identificação dos fatores da envolvente que impactam nos sistemas de alimentação de corrente contínua, a estrutura formulada para o algoritmo representada na figura 4.3 e os blocos principais que a constituem, com o respetivo output.
Em primeiro lugar, identificaram-se todos os parâmetros que influenciam a saúde deste tipo de sistemas, ou seja, que contribuem para a degradação da sua condição. Conhecidos estes parâmetros criaram-se formas de quantificar os resultados obtidos e fazer o respetivo tratamento dessa informação, no sentido de obter a condição do ativo com o máximo rigor e confiança.
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Figura 4.3-Diagrama de Bloco do Algoritmo proposto
Metodologia concebida - 47 O algoritmo representado no diagrama anterior tem os seguintes blocos principais:
• Vida Normal Esperada – corresponde ao tempo (em anos) a partir do qual é esperada uma degradação significativa da condição da bateria, no fundo podemos dizer que é o limite de uso, apenas com base no tipo de bateria, e admitindo que a mesma funciona nas condições (temperatura, humidade, ciclos carga e descarga, etc) preconizadas pelo fabricante ao longo de toda a sua vida;
• Vida Útil Esperada – corresponde ao tempo (em anos) a partir do qual é esperada uma degradação significativa da condição da bateria, tendo em consideração não só o tipo de bateria, mas também a envolvente (fator de localização) onde está instalada;
• Indicador de Saúde Inicial – indicador de saúde calculado tendo apenas como base o tipo de bateria, a envolvente onde está instalada, o envelhecimento decorrente da idade, e a idade no momento do cálculo;
• Indicador de Saúde Atual - indicador de saúde após a incorporação dos parâmetros resultantes das medições e ensaios efetuados aos grupos de baterias;
• Probabilidade de Falha Atual – indica a probabilidade de ocorrência de uma falha resultante da condição da bateria;
• Indicador de Saúde Futuro - indicador de saúde calculado através da incorporação de pressupostos de deterioração futura que permite avaliar a condição do ativo para um futuro definido em anos.
• Probabilidade de Falha Futura – indica a probabilidade de ocorrência de uma falha para um Indicador de Saúde Futuro definido.
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4.3.2 - Consolidação do Cadastro de Baterias e Alimentadores
Uma vez que se pretende correr o algoritmo para todo o parque de baterias do ORD é fundamental ter o cadastro das mesmas, com as respetivas especificações técnicas corretas e com todos os campos necessários para o algoritmo preenchidos.
Numa primeira fase, definem-se os elementos de referência que fazem parte deste estudo. A organização da informação representa um grande desafio e uma tarefa extremamente demorada, mas permite uma análise precisa dos ativos e é condição essencial e necessária para o desenvolvimento das metodologias propostas. Na verdade, para um conjunto tão alargado de ativos, informação “perfeita” é um objetivo que pode ser inatingível, portanto de forma a satisfazer as necessidades deste trabalho, realizou-se um conjunto de operações de modo a obter-se informações fiáveis e permitir a sua regular atualização. Na figura 4.4 está representado um esquema que resume o processo de consolidação cujas fases serão descritas em detalhe no capítulo seguinte (5).
Após extração do sistema SAP JUMP, através do software SAS Enterprise Guide, obteve-se um ficheiro Excel que continha toda a informação acerca dos ativos (baterias de corrente contínua e alimentadores) que estavam registados em sistema e sob a responsabilidade do ORD. Esta extração, tinha muitos atributos em falta (missing values) e comparando o resultado da mesma com os cadastros “informais” que foram enviados pela DSS (Direção de Serviços a Subestações) verificou-se a existência de um conjunto elevado de inconsistências. Assim, foi necessário realizar um grande esforço de consolidação destas duas fontes para que o cadastro refletisse os ativos efetivamente em exploração, com especial destaque para o tipo, o fabricante, o modelo e o ano de fabrico.
Seguiu-se a organização da informação, acompanhada da seleção dos parâmetros que definem as caraterísticas principais dos ativos. Reunidos todos os ficheiros disponíveis, procedeu-se a uma verificação prévia da integridade dos mesmos, tomando em atenção a consistência e quantidade de informação disponível sobre cada ativo, preenchendo-se depois os missing values, harmonizando-se as designações (por exemplo dos fabricantes e dos modelos), e sempre que necessário consultando-se os responsáveis pela manutenção dos ativos para confirmação da informação. Para o caso das baterias, o aspeto final da estrutura do cadastro realizado está representado na figura 4.5.
Metodologia concebida - 49
Terminada a fase de consolidação dos dois cadastros, um para os alimentadores e outro para os grupos de baterias de corrente contínua foi possível efetuar um estudo relativamente a estes dois cadastros.
Primeiramente, verificou-se que, como seria de esperar, as localizações dos SACC estão distribuídas de forma homogénea ao longo do território nacional, realçando assim a importância que todos as zonas de Portugal Continental têm para o estudo deste tipo de ativos. Para uma gestão de ativos eficiente, os alimentadores e os respetivos grupos de baterias estão associados a centros de trabalhos distintos dependendo da sua localização. Para o caso de Portugal Continental a DSS (Direção de Serviços a Subestações) é constituída por três centros:
Zona Norte { DSS − AAP − UGA − UO Gaia
Zona Centro { DSS − AAP − UCR − UO Coimbra
Zona Sul {
DSS − APP − ULS − UO Lisboa DSS − AAP − USB − UO Setúbal 2
2 Para este estudo considerou-se 613 alimentadores e 615 grupos de baterias. No Capítulo 5 está descrito em detalhe que tipos de ativos se considerou para a construção do cadastro e algoritmo, uma vez que o número total de ativos difere nas diferente fases desta dissertação.
Figura 4.5 - Exemplo do cadastro consolidado de baterias
Figura 4.7 – Grupo de Baterias por centro de trabalho Figura 4.6 - Alimentadores por centro de trabalho
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Seguidamente, analisou-se a faixa etária dos ativos existentes. Após uma breve análise dos dados facilmente se concluiu que as subestações e postos de corte, estão equipados com SACC relativamente recentes (os grupos de baterias têm de idade média 8,4 anos e os alimentadores 12,9 anos). Esta diferença de idades, é justificada pelo facto dos alimentadores serem ativos com maior durabilidade e por isso a sua substituição integral acaba por ser mais tardia, quando comparada com a dos grupos de baterias.
De uma forma geral, observa-se através do gráfico representado na figura 4.8, que nos últimos 10 anos existiu um forte investimento de substituição/instalação de grupos de baterias, concluindo -se assim que o universo de baterias de corrente contínua existentes nas instalações do ORD é relativamente jovem (73,8% do grupo de baterias possuí idade igual ou menor a 10 anos).
Figura 4.8 – Distribuição de idades nos alimentadores e grupos de baterias
Por fim, foi realizada uma breve análise ao tipo de baterias que constituem os sistemas de alimentação de corrente contínua e observou-se que a maior parte dos grupos é do tipo alcalino, uma vez que já se começa a optar por equipar as instalações com baterias mais duradouras e com processos de carregamentos simples, sendo que a tendência será a de apenas utilizar baterias do tipo AGM e Gel em situações muito pontuais.
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Figura 4.9 - Tipo de baterias utilizadas nas instalações do ORD
Adicionalmente, utilizou-se o software PowerBI, que permitiu criar um Dashboard com toda a informação contida no cadastro, de forma a criar uma plataforma interativa e simples de utilizar, na qual o gestor de ativos poderá ter acesso a todo o tipo de informação relativa aos ativos existentes, assim como toda a informação organizada por zonas, tipo de instalação, tipo de baterias, fabricantes, numa só ação.
Figura 4.10 - "Interface" do dashboard criado para exploração do cadastro das baterias 615
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4.3.3 - Algoritmo – Vida Normal Esperada
Não era possível começar a implementação deste algoritmo, sem antes efetuar o registo de todos os ativos existentes (Cadastro), com as respetivas especificações técnicas corretas e com todos os campos necessários para o algoritmo preenchidos. Posto isto, deu- se início à caraterização dos blocos constituintes do algoritmo proposto, começando pelo bloco da “Vida normal Esperada”. Nesta fase optou-se por analisar apenas os grupos de baterias (deixando de fora os alimentadores) visto que são os ativos do qual se dispõe de um volume de dados resultantes dos ensaios, suscetíveis de serem tratados em massa.
A Vida normal esperada como já foi esclarecido anteriormente, corresponde ao tempo (em anos) a partir da qual se começa a verificar os primeiros sinais significativos de deterioração, admitindo que a bateria funciona nas condições (temperatura, humidade, ciclos carga e descarga, etc) preconizadas pelo fabricante ao longo de toda a sua vida, correspondendo na escala do Indicador de saúde a 5,5. Este valor foi definido com base nos seguintes pressupostos:
• Baterias Alcalinas:
o DMA (Documento Normativo de Materiais e Aparelhos) dos sistemas de alimentação de corrente contínua, indica que a vida normal esperada para as baterias do tipo alcalinas é superior a 20 anos;
o De acordo com a informação do cadastro, atualmente existem 58 grupos de baterias com idade superior ou igual a 20 anos;
Assim, de acordo com estes pressupostos definiu-se uma vida normal esperada para as baterias alcalinas de 25 anos.
• Baterias AGM:
o A DSS (Direção de Serviço a Subestações) prevê que a vida normal esperada para as baterias do tipo AGM ronde os 8 anos.
o De acordo com a informação disponível no cadastro, atualmente existem 13 grupos de baterias com idade superior a 10 anos.
Deste modo, definiu-se 10 anos para a vida normal esperada das baterias do tipo AGM.
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• Baterias Gel:
o Direção de Subestações prevê que a vida normal esperada para as baterias Gel ronda os 15 e 18 anos.
o De acordo com a informação disponível nos cadastros, atualmente existem 8 grupos de baterias com idade superior a 14 anos.
Como tal, definiu-se para o grupo menor relativamente ao tipo de baterias 15 anos para a vida normal esperada.
É de notar, que este valor apenas servirá como base, pois a Vida normal esperada será posteriormente ajustada, aproximando-se melhor do seu valor real. Em síntese, a Vida normal esperada será definida pelos respetivos valores, dependendo do tipo de bateria:
Tabela 4.1 - Vida normal esperada
4.3.4 - Algoritmo – Vida Útil Esperada
A Vida útil esperada é derivada a Vida normal esperada calculada anteriormente, tendo em conta os fatores de localização (que representa os efeitos do ambiente que envolve o grupo de baterias). A expressão que define este bloco é a seguinte:
𝑽𝒊𝒅𝒂 ú𝒕𝒊𝒍 𝒆𝒔𝒑𝒆𝒓𝒂𝒅𝒂 =
𝑽𝒊𝒅𝒂 𝒏𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍 𝒆𝒔𝒑𝒆𝒓𝒂𝒅𝒂𝑭𝒂𝒕𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝑳𝒐𝒄𝒂𝒍𝒊𝒛𝒂çã𝒐 ( 9 )
Por sua vez o Fator de Localização, traduz o impacto que envolvente onde se encontra o ativo tem na sua esperança de vida, e resulta da combinação dos três parâmetros aumentando ou diminuindo ligeiramente a Vida normal esperada do grupo de baterias (Temperatura, Distância à Costa e Nível de Contaminação).
Tipo de Bateria
esperada [anos] Vida normal
Alcalinas 25
AGM 10
Gel 15
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4.3.4.1 - Temperatura
Conforme se apurou na literatura, o desempenho da bateria pode flutuar significativamente com variações da temperatura. Os efeitos manifestam-se na capacidade e caraterística da tensão. Este parâmetro é difícil de regular uma vez que existem sempre uma influência negativa independentemente da temperatura ser baixa ou alta. Por exemplo, com temperaturas ambiente abaixo dos 5ºC a atividade química na célula diminuí (diminuindo o risco de danificar a bateria) e a resistência interna aumenta o que faz reduzir a capacidade de plena carga e aumentar a curva de descarga [17]. Para temperaturas mais altas a resistência diminui, a capacidade de plena carga aumenta isto é a eficiência aumenta. No entanto, a alta taxa de atividade química pode levar a danos na bateria e o efeito de auto-descarga pode reduzir a capacidade atual. É importante ainda referir que a degradação da bateria também está relacionada com temperatura.
Portanto, a temperatura é um parâmetro fundamental no cálculo da Vida útil esperada do grupo de baterias, no entanto para o algoritmo, não se considerou o facto de termos temperaturas ambiente abaixo dos 5º C, porque Portugal é um País com temperaturas tipicimente amenas, sendo por isso muito raro que sistemas instalados dentro de edifícios,