agenda do mini-curso - grupo canalenergia · gps gps robust state estimation i-substation localized...

> VIII SIMPASE – 13 e 14 de Agosto de 2009 – Mini-Curso – Tecnologias de Sistemas SCADA e Tendências Futuras

Agenda do Mini-Curso

Sérgio Yoshio [email protected]

Ethan [email protected]

> VIII SIMPASE – 13 e 14 de Agosto de 2009 – Mini-Curso – Tecnologias de Sistemas SCADA e Tendências Futuras2

Agenda do Mini-Curso

Introdução à tecnologia de PMUs (Phasor Measurement Units)

Processos inteligentes de visualização de alarmes

Ferramentas de visualização de dados

Sistemas de Distribuição (DMS)

Introdução ao Smart Grid

iDMS (Integrated Distribution Management System)


PMU - Introdução


Definição de Fasor


Definição de PMU (Phasor Measurement Unit)


24 Satélites

Tempo de Orbita: 12 Horas

Visibilidade: 5 a 8 unidades em qualquer ponto aqualquer tempo

Sinal: Posição, Velocidade, Tempo

Precise Positioning Service (PPS):22 metros de exatidão horizontal

27,7 metros de exatidão horizontal

100 nano-segundos exatidão de tempo

Desempenho 95% confiável

Sincronização de Valores


Sincronização de Sinais

PMU

Indirecto

PMU 1

PMU 2

Fuente: KEMA


PMU (Phasor Measurement Units)

ObjetivosMelhorar a confiabilidade da rede

Melhorar a segurança da rede

Prevenir apagões em cascata

Reduzir tempo de restauração do sistema

Reduzir perdas

Melhorar a qualidade de energia


Desafios da Indústria

Impactos da desregulamentaçãoGeração independente

Rede de transmissão quase em seu limite

Corredores congestionadosÁreas são menos previsíveis

Falta de capacidade de transmissão

Corredores de interesse nacional

Instabilidades dinâmicasEventos em cascata

Falta de suporte de reativos

Ações da natureza


Dados SCADA-EMS

Atualiza em 2-5 segundos

Latência

Baseado em tecnologia antigade comunicação

Responde ao comportamento dosistema estático

Modificação de frequênciasignifica desbalanço degeração/carga

1“Fasor” entre aspas para sugerir que não estamos falando estritamente de fasores, mas de alta velocidade,dados síncronos gerais com estampa de tempo altamente precisos.

Benefícios EMS dos Dados de “Fasor1”

Dados de fasores

Atualiza 30 valores/segundo

Dados com estampa de tempo

Compatível com tecnologias decomunicação modernas

Responde ao comportamento dosistema dinâmico

Modificação de ângulo significamodificação de MW


PMUs e Aplicações EMS

Visualização Melhorada:Margens de estabilidade, visão geográfica delinhas congestionadas, diferenças não usuaisde ângulo

Prevenção de Eventos em Cascata: Identificarrapidamente os eventos iminentes en cascata

Predição de Instabilidade Dinâmica:Predição rápida e exata de instabilidadeSinais de aviso

Detecção rápida


PMUs e Aplicações EMS

Novas aplicações EMS avançadas:Inovar novas aplicações EMS para explorar osdados de PMU, ferramentas de suporte adecisão

Controle e Monitoração de Grandes Áreas:Desenvolver um esquema adaptativo para proteger

“o sistema elétrico de potência como uma entidade”.


Estimador de Estado Robusto com Dados PMU

SynchronizedPhasors

PMUPMUPDC- Utility A

Time point Tables for allPMUProcessed dataMonitoringApplications Input

PMUPMU

PDC-Other utilitiesTime point Tables for allPMUProcessed dataMonitoringApplications Input

PDC-Other utilitiesTime point Tables for allPMUProcessed dataMonitoringApplications Input

SCADAVoltagesCurrentsFrequency

SCADAVoltagesCurrentsFrequency

PMUData Processing

PMUPMU

PMUPMU

GPSGPS RobustState Estimation

i-SubstationLocalized SE

n-SubstationLocalized SE


Alarmes - Necessidades de Operação

Redução de AlarmesSubstitui um grupo de alarmes por um alarme único e

sintético

Suprime outros alarmes

Agregar InformaçõesGrupo de alarmes/eventos conseqüência da mesma causa

Visualizar valores antes da falha

Diagnóstico da FalhaLocalização

Persistente, transitório

Operação indevida da proteção


Exemplo

Linha LA B

:

t1, A aberto

t2, B aberto

:

Alarmes

IAP:

L está isolada

:

Diagnóstico

A B

crônicas

Ao Bo[-2,2]


IAP - Intelligent Alarm Processing


Interface de Usuário


Pontos Chave

TransparênciaA situação é muito bem identificada

VelocidadeModelo é previamente processado

Base de ConhecimentoGeração automática

AdaptabilidadeAjustado a modelo de situações complexas

ExtensibilidadeCliente pode enriquecer a lista de modelos


Exemplo

O

O O O

O


Isolamento da Barra - Antes do IAP


Isolamento da Barra – Depois do IAP


Isolamento da Barra - Diagnóstico

Eventos Principais

Eventos Relacionados

Valores Antes da Falha


Modelo - Situações Reconhecidas

DisjuntorAberto, FechadoFalha de disjuntor – relé operou mas não o disjuntorSinais simultâneos das três fases

LinhaAmbas extremidades: Aberto, FechadoUma extremidade fica aberta

BarraTodas as extremidades abertasTodas as extremidades fechadas

TransformadorAmbas extremidades abertasAmbas extremidades fechadas


Modelo - Outras Funções

Detecção de atividades de manutenção

Agrupar informações de alarmes/eventos

Agrupar alarmes de violação de limites

Valores antes de falhas - MW, MVA, KV


Limitações Temporais

Um evento é definido por uma combinação de uma“chave” de um objeto SCADA e uma definição deexceção

Limitações temporais são definidas por um mínimoe máximo de tempo entre dois eventos específicos

Tipo de limitaçãoObrigatório

Proibido

Facultativo


Limitações Topológicas

Uma limitação topológica é uma fórmula lógica, provandoum conjunto de variáveis

Estas variáveis podem ser

Um estado (Aberto, Fechado, Inválido, Transição)

Um estado de energização (Vivo, Morto, Desconhecido,Ambíguo)

Um estado de conectividade (Aberto, Conectado, À terra)

Um valor analógico


Outros Atributos dos Modelos

InclusãoHierarquia entre dois modelosExemplo, ocultar diagnóstico intermediário durante ciclo

de reclose (A, AC, ACA, ACAC, ACACA)

Fusão geográficaFusão de diagnósticos de dois modelos reconhecidos

durante um intervalo curto de tempo e localizado namesma área

Útil para detecção de falhas extensas

Nível de redução de alarmesOs alarmes identificados devem ser automaticamente

reconhecidos ou apagados, e um alarme contendo umdiagnóstico pode ser gerado

Valor anterior à falha


OlhosOlhosSCADA2 seg

CérebroAnalíticoCérebroAnalítico

CérebroReativo

CérebroReativo

CérebroPró-ativo

CAG4 seg

SE & CA60 seg

DSS / DTS30 min

Ferramentas EMS de Análise


Monitoração por Estimador de EstadoA nível de sistema, correlacionado (não há

aquisição)

Monitoração por Estimador de EstadoA nível de sistema, correlacionado (não há

aquisição)

Monitoração SCADAAssíncrono,

Independente, Medições(aquisição)

Não MonitoradoResto da interconexão

elétrica(não há aquisição)

Monitoração do Sistema Elétrico


Restrições de Operação

Envelhecimento de Operadores

Muitos elegíveis para aposentar-se antes de 2015

Envelhecimento da infra-estrutura do sistema e baixoinvestimento

Aumento de congestionamento; limites operacionais restritos

Manutenção postergada; falta de planejamento do sistemaintegrado.

Ambiente de Mercado desregulamentado

Programações do mercado = menor predição de cargas do sistema

Ameaça de cyber-security (intrusão, vírus)

Proteção contra ataques

Ameaça de terrorismo ou falta de contingência (segurançafísica)

Proteção dos sites; proteção dos dados


Evolução de Tamanhos de Modelo de Rede


1980 1990 2000

Data

Quantidade de Dados


Operadores tienen datos Ellos necesitan información

Evolução de Necessidades de Operação


Visualização Prática

agenda do mini-curso - grupo canalenergia · gps gps robust state estimation i-substation localized...

Documents