Considerações analíticas de dados para Implementação do smart grid / medição ... · 2019-09-02 · 28–30 September, 2010, Sao Paulo, BRAZIL Considerações analíticas de

28–30 September, 2010, Sao Paulo, BRAZIL

Considerações analíticas de dados para Implementação do smart grid / medição

inteligente

Rui Mano Diretor

Choice Technologies S.A.Brasil

28 a 30 de Setembro de 2010Centro de Convenções Frei CanecaSão PauloBRASIL


Agenda

• Cenários• Coleta, Integração e An álise de Dados

• Consumidores e Proteção da receita• Operação

• Aplicações de An álise de Dados na Smart Grid

• Casos de estudo e resultados• Conclusões


Cenário atual– Automação da Distribuição– Automação de Subestações– Dados de Medição

– Sistemas • Corporativos, Administrativos,Financeiros• Operação, Manutenção, etc.

– Transmissão, Processamento e Armazenamento DADOS

Telecom


Futuro Cenário• Implementação de Smart Grid - A rede

com mais inteligência– Automação da Distribuição– Automação de Subestações– Smart Metering AMR / AMI

– Sistemas – Protocolos– Padrões– Modelos de dados– Integração

DADOS(Muito mais!)

ANÁLISE

Telecom


Coleta, Integração e Análise de Dados

• Dados de correntes, tensões, estados de dispositivos, etc.– Operação, Engenharia, Manutenção...

• Dados de medição (Consumo, faltas, etc.)– Financeiros, Administrativos, Comerciais, de

Clientes . . .

• Terabytes/mes – uma Tsunami de dados!• Transmissão, Processamento e

Arquivamento Análise


Exemplos de Aplicações

• Administrativas, Financeiras, Comerciais, Suporte ao Cliente• Técnicas: Planejamento, Engenharia, Operação e

Manutenção, Eficiência Energética• Novos serviços aos clientes• Técnicas e Ferramentas para Suporte à Decisão baseada em

Conhecimento:• Inteligência computacional – Redes Neurais, Lógica Nebulosa,

Sistemas Neuro-Fuzzy, Sistemas especialistas, Processamento de sinais (Wavelets, etc), Clusterização, Algoritmos Evolutivos, etc.


Exemplos de Aplicações Smart Grids

• Garantia de receita (redução de perdas, da inadimplência, identificação medidores defeituosos, perfis de consumidores, falsos positivos, etc)

• Planejamento (como e onde investir)• Operações nos medidores (corte e religação remota, DR)• Financeiras (sinais tarifários – tarifas de pico, tarifas TOU)• Comerciais e suporte ao cliente• Eficiência Energética• Previsão e Gestão de Perfis de Carga• Gestão de demanda de carros elétricos• Etc.


Projeto Tarefa Descrição

Planejamento

1 Configuração otimizada do sistema de distribuição2 Localização otimizada dos dispositivos de proteção e chaveamento

3Localização otimizada de bancos de capacitores e re guladores de

tensão4 Proteção otimizada e adaptativa5 Localização otimizado de recursos de geração distr ibuída6 Previsão de carga

Operação em Tempo-Real (condições normais)

7 Estimador de estado da distribuição8 Estimador de carga9 Gerenciador da carga

10 Integrated volt-VAR control11 Reconfiguração otimizada12 Despacho otimizado de recursos de geração distribuí da13 Diagnóstico de condição em tempo real14 Localização preditiva de faltas

Operação em tempo real (condições

emergenciais)

15Self-healing – Localização e isolamento de faltas, e recomposição de

sistema16 Proteção adaptativa17 Ilhamento de recursos de geração distribuída

Exemplos de Aplicações em Smart Grids – Planejamento e Operação


Planejamento e Operação da Rede Inteligente

o Choice trabalhando em dois macro-projetos de software com objetivos complementares:

o Desenvolver metodologias e ferramentas para suportar o planejamento e projeto conceitual da rede inteligente de distribuição

o Desenvolver metodologias e ferramentas para suportar a operação em tempo real otimizada e adaptativa da rede inteligente de distribuição e novos serviços aos clientes

PlanejamentoPlanejamento Sistema dedistribuiçãointeligente

Sistema dedistribuiçãointeligente

OperaçãoReal-time

OperaçãoReal-time

Sistema dedistribuiçãoexistente

Sistema dedistribuiçãoexistente

Sistemade Distribuição

Inteligente /Adaptativoself-healing


Módulo A:Configuração otimizada do sistema de

distribuição*

Macro-projeto Planejamento da Rede

Sistema para apoio ao Planejamento da Rede

Módulo B: Proteção

Adaptativa

Módulo C: Planejamento de

Carga

Sistema para apoio àOperação da Rede

Macro-projeto Operação da Rede – Self-healing

Módulo D: Estimador de

estado da distribuição / estimador de

carga

Módulo E: Integrated volt-

VAR control

Módulo F:Localização e isolamento de

faltas, e recomposição de sistema (FLISR)

Módulo G: Localização Preditiva de

Faltas

* Configuração otimizada do sistema de distribuição também inclui a localização de dispositivos de chaveamento e proteção, localização de bancos de capacitores e reguladores de voltagem e localização de recursos distribuídos

Exemplos de Aplicações em Smart Grids


R

R

Planeja-mento

Planeja-mento

F1 F2

F3 F4

F1 F2

F3F4

F5

F6

Dispositivos existentes de proteção / comutação

Novos dispositivos inteligentes de proteção /

comutação

R Recursos Distribuídos (geração/armazenamento)

Subestação

Subestação

Subestação

Subestação

Novos equipamentos de distribuição

(reguladores/capacitores)

Sistema de distribuição existente

Rede de distribuição inteligente

Novos ramais de distribuição / alimentadores

Exemplos de Aplicações –Planejamento Rede Inteligente


Casos de Estudo e Resultados (1)ENEL


Casos de Estudo e Resultados (1)ENEL


Casos de Estudo e Resultados (2) Exelon / PECO

• Programas desenvolvidos após implementação AMR– Com AMR instalado, há uma grande oportunidade para

criar valor a partir dos dados coletados. Com base nos dados de medidores (no caso, só consumo diário), PECO implementou com sucesso programas para:

• Detecção de furto de energia, Operação remota através de medidores

• Gestão de ativos• Planejamento e operação da distribuição, Gestão de

Falta, Previsão de carga• Aplicações Financeiras, Eficiência energética



• Proteção da Receita:– Com AMI/AMR, aumenta a frequência de leituras e

possibilidade de flags de diagnóstico, mas não há a inspeção física expedita realizada pelo leiturista

– Data Analytics ajudou a identificar milhares de instalações suspeitas

– Taxa inesperadamente alta de medidores fraudados. – Processo trazendo grandes benefícios financeiros:

• Redução roubos de energia e perda de receita• Recuperação de receitas passado• Desencorajamento de novos casos de fraude



• Bypass do medidor por períodos de cada dia



Bypass do medidor por dias consecutivos



• Operação da Distribuição:• Ocorriam muitas falhas de transformadores causadas

por sobrecarga• Programa de substituição de transformadores em risco

preveniu vazamentos de óleo, redução custo mão-de-obra (horas extras), evitou perda de equipamentos, falta de energia, insatisfação clientes





• Conclusões da Exelon/PECO:– Data Analytics bring out the true value of AMI

systems– Benefits are across the power delivery organization– Start small, big returns will be achieved

• Data analytics: the next big thing


• Projeto desenvolvido na Light– >4 Milhões de clientes– >70.000 transformadores de distribuição– Objetivo : reduzir as perdas não-técnicas (roubo de

energia) – acima de 20%– Estratégias definidas (não-exclusivas):

�Realizar inspeções de campo – questões: Quantas inspeções? Quais consumidores inspecionar?

�Instalar centenas de milhares de Medidores Inteligentes – questões: onde instalar primeiro?

�Definir critérios!

Casos de Estudo e Resultados (3) Light


Dez 2007

Mai 2008

Processo de aperfeiçoamento contínuo

1 2

1

2

Início implantação do Revenue Intelligence - Portfolio

Início da operação da inteligência na seleção de inspeções

Casos de Estudo e Resultados (3) Light – Centro de Inteligência

• Redução de Perdas com tecnologia REVENUE INTELLIGENCE da Choice – Centro de Inteligência e software PORTFOLIO


0

50

100

150

200

250

300

2007 2008 2009

Energia Rec + Inc (GWh)

0

200

400

600

800

1000

1200

2007 2010 (1o Sem)

Produtividade (kWh / Insp)

Variação 2007-2009 de 100,13% do volume GWh

Aumento de 150 GWh Equivalente a R$ 50 mi por ano

Casos de Estudo e Resultados (3) Light - Resultados da Inteligência na Inspeção


Posição Light em Ago 2007

Posição Light em Ago 2010

Benchmark com 5 distribuidoras – 2 sudeste e 3 nordeste

Casos de Estudo e Resultados (3) Light - Resultados da Inteligência na Inspeção



• E agora . . . SMC– AMR / AMI – perfil de consumo 24h/dia, mais completos,

sofisticados– Flags de diagnósticos dos medidores, falsos positivos– Novos serviços– Tarifas horo-sazonais, Gestão da demanda, Eficiência

energética– Etc.• Evolução da curva de perdas• Relação Benefício/Custo das soluções para perdas

mais baixas



• Sistema de Medição Centralizada (Medição Inteligent e) – uma implementação a longo prazo

– Como começar?– Quais estratégias?– Quando e onde investir?– Quais tecnologias?– Como monitorar o sucesso?• Estratégia de priorização de investimentos e

tecnologias• Relação Benefício/Custo das soluções - Em alguns

anos, a diferença no retorno do investimento ésubstancial!


� Módulos Topos/Optimuso Uso da inteligência geoespacial para priorizar os

investimentos na redeo Usando técnicas de agrupação (clustering), Optimus

calcula o retorno do investimento para cada cluster e tecnologia, e mostra onde aplicar cada tipo de investimento (medição inteligente / AMI, aplicações de redes inteligentes, etc.) para obter o maior retorno em relação ao objetivo pretendido.

Casos de Estudo e Resultados (3) Light – Inteligência de Investimento


Jul 2009

Dez 2009

Processo de aperfeiçoamento contínuo

3 4

3

4

Início Projeto Optimus (P&D)

Início da operação da inteligência geoelétrica

5Set2010

5 Início da otimização no direcionamento das novas tecnologias

Casos de Estudo e Resultados (3) Light – Centro de Inteligência

– Software OPTIMUS desenvolvido através de projeto P&D ANEEL para otimização de investimento

– Software TOPOS para an álise geoelétrica


• Mineração de dados históricos• Segmentação de dados Geoelétricos e classificação

em grupos de elementos similares.• Uso de técnicas de Clusterização• Seleção das variáveis influentes

Transformador B

Transformador A

Transformador C

Fase 1 Priorização do investimento

Fase 1 Priorização do investimento

Maximização do retorno econômico

Fase 2Financiada pelo

resultado da fase 1Nova priorização de

investimentos

Fase 2Financiada pelo

resultado da fase 1Nova priorização de

investimentos

Financia os investimentos

Baixo retorno econômico

Médio retorno econômico

Alto retorno econômico



• Análise dos resultados – 16 mil UCs realizadas– SMC otimizado para áreas de blindagem entre 4000 e

8000 UCs e com densidade mínima de 160 UCs/km de rede BT

REALIZADO OTIMIZADO

Casos de Estudo e Resultados (3) Light – Resultados



8000 UCs e com densidade mínima de 160 UCs/km de rede BT

SMC Inspeção SMC Inspeção

Qtd de Ucs Afetadas 15875 2469 23459 1644

Custo 13 950 000.00R$ 312 000.00R$ 13 950 000.00R$ 224 000.00R$

Receita 21 410 000.00R$ 1 523 000.00R$ 29 067 000.00R$ 1 335 000.00R$

Lucro 7 460 000.00R$ 1 211 000.00R$ 15 117 000.00R$ 1 111 000.00R$

TOTAL

Ganho Percentual 87.2%

Realizado Otimizado

8 671 000.00R$ 16 228 000.00R$




8000 UCs Realizado Otimizado

SMC SMC

Qtd de Ucs Afetadas 63.392 78.892

Custo R$ 55.233.000,00 R$ 56.242.000,00

Receita R$ 94.015.000,00 R$ 122.632.000,00

Lucro R$ 38.782.000,00 R$ 66.390.000,00

Aumento do Lucro R$ 27.608.000,00

Ganho Percentual 71%



ConclusõesArmazenamento de dados? Ou... Inteligência

dos dados?A riqueza das informações obtidas permite

entender melhor o comportamento dos consumidores, da carga e da rede, e prestar melhores serviços, com melhores resultados

para a empresa.


Perguntas?

Obrigado pela aten ção!

Rui [email protected]

21-3094 6250

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