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UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ

DEPARTAMENTO ACADÊMICO DE ELETROTÉCNICA

CURSO DE ENGENHARIA INDUSTRIAL ELÉTRICA – ÊNFASE ELETROTÉCNICA

JOÃO PEDRO JUNGES CARVALHO

MIGUEL KOSMALA NETO

AGRUPAMENTO DE PADRÕES DE CURVA DE CARGA UTILIZANDO ALGORITMOS E TÉCNICAS DE AGRUPAMENTO COMO ALTERNATIVA TARIFÁRIA.

TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

CURITIBA

2011


JOÃO PEDRO JUNGES CARVALHO

MIGUEL KOSMALA NETO



AGRUPAMENTO DE PADRÕES DE CURVA DE CARGA UTILIZANDO ALGORITMOS E TÉCNICAS DE AGRUPAMENTO COMO ALTERNATIVA TARIFÁRIA.

Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação, apresentado à disciplina de Trabalho de Conclusão de Curso 2, do Curso Superior de Engenharia Industrial Elétrica - Eletrotécnica do Departamento Acadêmico de Eletrotécnica – DAELT – da Universidade Tecnológica Federal do Paraná – UTFPR, como requisito parcial para obtenção de aprovação.

Orientadora: Profª. Andréa Lúcia Costa, Dr. Eng.
Co-orientador: Cláudio Martin, Dr. Eng.

CURITIBA


2011

SUMÁRIO


1 INTRODUÇÃO

A desregulamentação do mercado de energia, ocorrida nos últimos 20 anos, introduziu novas formas de contratação de energia, diferenciadas daquelas praticadas pelas concessionárias e desenvolvidas por empresas independentes do mercado de energia.

Atualmente, critérios para particionamento dos consumidores são estabelecidos em concessionárias de vários países, sendo que a maioria deles é baseada nos valores nominais da carga e parâmetros relacionados ao tipo de atividade do consumidor. Geralmente este critério não se adapta corretamente com o perfil do consumidor.

Hoje no Brasil, uma faixa expressiva de consumidores tem o seu processo de medição efetuado com o medidor de energia horossazonal, uma vez que estão atrelados a contratos entre consumidor e concessionária. O medidor permite efetuar a medição de demanda de potência de 15 em 15 minutos, e, portanto, levantar a curva horária do perfil da demanda, o que se configura a curva de carga daquele consumidor.

No presente estágio da evolução dos sistemas de energia elétrica e mercados, há um específico e crescente interesse em estabelecer um processo de classificação de padrões de carga, especialmente do ponto de vista das empresas distribuidoras de energia (CHICCO; ILIE, 2009). A introdução de tecnologias avançadas de medição permite aos operadores do suprimento receber inúmeros dados de consumo do mercado consumidor, permitindo a análise utilizando algoritmos dedicados.

O crescente interesse na classificação de consumidores tem conduzido os estudos para múltiplas finalidades, entre as quais pode-se destacar:



  • com o objetivo de classificar o tipo de consumidor de modo a estabelecer critérios de tarifação (CHEN; HWANG; HUANG, 1997);

  • para analisar a interação do consumidor com o mercado frente à resposta a programas de demanda (VALERO et al., 2007);

  • com o objetivo de classificação do padrão dos dados de carga de consumidores individuais referentes a diferentes períodos do ano (TSEKOURAS; HATZIARGYRIOU; DIALYNAS, 2007);

  • para a detecção de pontos fora da curva exibindo comportamento anômalo, tais como aqueles afetados de várias formas por perdas não-técnicas (MONEDERO et al., 2006).

O particionamento das curvas de carga de consumidores e o seu agrupamento de acordo com certas características podem ser efetuados de várias formas e a literatura tem apresentado inúmeros trabalhos com algoritmos testados em diferentes tipos de dados, tais como o método follow-the-leader, k-means, fuzzy k-means, agrupamento hierárquico, mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM - Self-organizing map) e outros métodos estatísticos e de redes neurais.

O algoritmo k-means classifica informações de acordo com os próprios dados. Esta classificação, é baseada na análise e na comparação entre os valores numéricos do conjunto. Assim, o algoritmo fornecerá uma classificação sem a necessidade de supervisão. Por causa desta característica, o k-means é considerado como um algoritmo de aprendizagem não supervisionado.

Foi a partir da teoria estatística, que a máquina de vetor de suporte foi desenvolvida, sendo que a mesma foi introduzida pelo matemático russo Vladimir Naumovich Vapnik, a qual é constituída por dois estágios. Primeiramente são determinados os vetores suportes a partir dos dados das curvas de carga com diferentes formatos e o segundo estágio utiliza o resultado obtido na primeira fase para formar os agrupamentos (BURGES, 1998).

O trabalho aqui descrito, portanto, tem por finalidade efetuar o particionamento das curvas de carga e posterior agrupamento daquelas que sejam semelhantes dentro de critérios predefinidos. Para atingir este objetivo foram estudadas e analisadas algumas técnicas de agrupamento, como a máquina vetor de suporte e k-means, para subsidiar a formação de perfis de carga com a finalidade de estabelecer tarifas diferenciadas para cada perfil.

Os resultados obtidos com este trabalho foram: o entendimento sobre o sistema de contratação e medição de energia praticada pela concessionária; grandezas associadas ao processo de medição, que podem ser obtidos com o medidor horossazonal; estudo de técnicas de Inteligência Artificial e sua utilização para sistemas de energia; estudo de técnicas de programação e utilização de programas disponíveis livremente na Internet ou desenvolvidos via programação própria; obtenção de um agrupamento de perfis a partir dos dados de curvas de carga e dos algoritmos utilizados; relatório com o processo de simulação efetuado juntamente com a descrição dos programas utilizados ou desenvolvidos, resultados alcançados e comparações entre os mesmos.

1.1 TEMA

1.1.1 Delimitação do tema

Este trabalho busca agrupar curvas de demanda diária visando a demonstração de uma alternativa tarifária para consumidores industriais (geralmente com entrada em média-tensão – 13,8 kV) de diversos setores da região metropolitana de Curitiba – PR, independente da potência demandada.

Para isso utilizou-se algoritmos conjuntamente com rotinas e softwares livres já desenvolvidos e técnicas de agrupamento. As técnicas conhecidas como Máquina de Vetor de Suporte (Support Vector Machine) e k-means foram programadas e simuladas no software MATLAB®.

1.2 PROBLEMA E PREMISSAS

Segundo Chicco et al. (2004), a abertura do mercado energético tem contribuído para que as empresas distribuidoras de energia elétrica sejam colocadas frente a frente a novas mudanças em fornecer serviços mais satisfatórios aos seus consumidores. A recente abertura do mercado no setor de energia elétrica, aliada a regulamentação no setor de distribuição da mesma, está possibilitando aos fornecedores (concessionárias e empresas de venda de energia) estudar as diferentes classes de consumidores de modo a definir tarifas dedicadas e de acordo com um conjunto de cláusulas de restrição impostas pelo marco regulatório.

Esta mudança requer que os consumidores sejam agrupados adequadamente em classes de consumo, refletindo o comportamento da evolução da curva de carga diária.

1.3 OBJETIVOS

1.3.1 Objetivo geral

Estabelecer um agrupamento de curvas de demanda diária industriais da região metropolitana de Curitiba utilizando algoritmos e técnicas de agrupamento (clustering) como alternativa tarifária.



1.3.2 Objetivos específicos

Os objetivos específicos a serem desenvolvidos foram:

• Fazer uma revisão bibliográfica dos sistemas de distribuição de energia, dando ênfase para os assuntos:

- Contratação de fornecimento de energia;

- Medição de energia em sistemas de distribuição;

- Perfis de curva de carga;

- Tarifação no mercado de energia elétrica;

• Estudar redes neurais, aprendizagem de máquina, perceptron e mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM - Self-organizing map).

• Estudar a separação de padrões com a utilização da Máquina de Vetor de Suporte e k-means;

• Estudar os processos de agrupamento (clustering);

• Estudar os algoritmos para determinação dos vetores de suporte, verificando as variáveis de entrada e saída e as adaptações necessárias para a solução do problema específico;

• Realizar simulações para diferentes perfis de carga e parâmetros;

• Efetuar os agrupamentos e compará-los, analisando as diferenças para as simulações efetuadas.

1.4 JUSTIFICATIVA

Já que a introdução de uma tarifação para cada consumidor não é factível, uma boa alternativa é uma estrutura composta por agrupamentos de consumidores similares.


“Uma justa política tarifária deve proporcionar uma tarifa que possa, ao mesmo tempo, induzir o consumidor ao uso racional e econômico da energia elétrica e promover a eficiência da empresa prestadora do serviço, com o máximo de qualidade e produtividade.” (BITU; BORN, 1993).
Formar grupos tarifários com base no perfil de carga individual, em função da semelhança do comportamento da mesma, possibilita agregar os consumidores que impõem custos similares ao sistema (ANDRADE, 2003), para que estes sejam tarifados conforme seus perfis.

“Enfim, a formação de agrupamentos de consumidores com base no perfil de carga individual, além de aumentar a oferta de serviços diferenciados com o atendimento personalizado ao consumidor, pode ainda, ser o alicerce de uma nova tarifa de energia elétrica customizada e capaz de promover a melhoria da racionalidade do uso dos recursos energéticos do país.” (ANDRADE, 2003).



1.5 ESTRUTURA DO TRABALHO

O Trabalho de Conclusão de Curso apresentará 5 capítulos como descrito a seguir.

No Capítulo 1 será apresentado a proposta do trabalho, descrevendo os objetivos Geral e Específicos, o problema a ser estudado, bem como a justificativa para este estudo. Também neste capítulo é descrita a metodologia a ser empregada no trabalho.

No Capítulo 2 serão apresentados os conceitos sobre medição de energia, contratos de fornecimento, perfis de curva de carga e tarifação.

No Capítulo 3 será apresentado os principais conceitos aplicados em aprendizagem de máquina, além de explicar sobre a Máquina de Vetor de Suporte, k-means e os processos de agrupamento (clustering).

No Capítulo 4 serão apresentados os dados coletados em empresas e os resultados das simulações realizadas.

Por fim, o Capítulo 5 apresentará as principais conclusões obtidas no trabalho.

2 CONCEITOS DE ESTRUTURA TARIFÁRIA

2.1 INTRODUÇÃO

A fatura de energia reflete o modo como a energia elétrica é utilizada e sua análise por um período de tempo adequado, permite estabelecer relações importantes entre hábitos e consumo.

Dadas as alternativas de enquadramento tarifário disponíveis para alguns consumidores, o conhecimento da formação da fatura e dos hábitos de consumo permite escolher a forma de tarifação mais adequada e que resulta em menor despesa com a energia elétrica (PROCEL, 2001).

Este capítulo apresenta os principais conceitos para o entendimento das estruturas tarifárias utilizadas no Brasil.



2.2 CONCEITOS

Define-se estrutura tarifária como sendo o conjunto de tarifas aplicáveis aos Componentes de Consumo de Energia elétrica e/ou Demanda de Potência, de acordo com a modalidade de fornecimento (ANEEL, 2005).

Dessa forma, é importante definir:

- Demanda: média das potências elétricas ativas ou reativas, solicitadas ao sistema elétrico pela parcela da carga instalada em operação na unidade consumidora, durante um intervalo de tempo especificado, expressa em quilowatts (kW) e quilovolt-ampère-reativo (kvar), respectivamente.

- Demanda Contratada: demanda de potência ativa a ser obrigatória e continuamente disponibilizada pela distribuidora, no ponto de entrega, conforme valor e período de vigência fixados em contrato, e que deve ser integralmente paga, seja ou não utilizada durante o período de faturamento, expressa em quilowatts (kW).

- Demanda Faturável: valor da demanda de potência ativa, considerada para fins de faturamento, com aplicação da respectiva tarifa, expressa em quilowatts (kW).

- Demanda Medida: maior demanda de potência ativa, verificada por medição, integralizada no intervalo de 15 (quinze) minutos durante o período de faturamento, expressa em quilowatts (kW).

- Consumo de Energia: a energia elétrica consumida por uma instalação/equipamento compõem-se de uma parcela ativa, e outra reativa.

- Energia Ativa: é a energia que será convertida em outra forma de energia, e que é cobrada de todos os consumidores, ou seja, é o que se paga na fatura de energia elétrica (SORIA; FILIPINI, 2010).

- Energia Reativa: é a energia que circula continuamente entre os diversos campos elétricos e magnéticos, de um sistema de corrente alternada, sem produzir trabalho (SORIA; FILIPINI, 2010).
A estrutura de tarifária depende de alguns critérios relacionados ao cliente consumidor. São eles:

- Demanda contratada;

- Nível de tensão;

- Classes e subclasses de consumo;

- Sazonalidade diária e anual.

2.3 SAZONALIDADE

As estruturas tarifárias são, excetuando o caso da tarifa Convencional (que será visto no item 2.8.1), segmentadas segundo o período em que a energia é consumida. Existem duas diferenciações: diária (Ponta - P, Fora de ponta - FP), obedecendo às variações decorridas durante as vinte e quatro horas do dia, e anual (seco – S, úmido - U), obedecendo às diferenças climáticas entre os meses do ano.

Segundo a ANEEL, em sua Resolução nº 414/2010, a segmentação dos chamados postos tarifários é feita da forma como mostrada a seguir.

2.4 SEGMENTOS HORÁRIOS
Os segmentos horários, dividem-se em horário de ponta (P) e horário fora de ponta (FP):


  1. Horário de ponta (P): período composto por 3 (três) horas diárias consecutivas definidas pela distribuidora considerando a curva de carga de seu sistema elétrico, aprovado pela ANEEL para toda a área de concessão, com exceção feita aos sábados, domingos, terça-feira de carnaval, sexta-feira da Paixão, Corpus Christi, e os seguintes feriados descritos na Tabela 2.1:



Tabela 2.1– Feriados nacionais


Dia e mês

Feriados nacionais

Leis federais

01 de janeiro

Confraternização Universal

10.607 de 19/12/2002

21 de abril

Tiradentes

10.607 de 19/12/2002

01 de maio

Dia do Trabalho

10.607 de 19/12/2002

07 de setembro

Independência

10.607 de 19/12/2002

12 de outubro

Nossa Senhora Aparecida

6.802 de 30/06/1980

02 de novembro

Finados

10.607 de 19/12/2002

15 de novembro

Proclamação da República

10.607 de 19/12/2002

25 de dezembro

Natal

10.607 de 19/12/2002


Fonte: ANEEL, 2010.



  1. Horário fora de ponta (FP): Período composto pelo conjunto das horas diárias consecutivas e complementares àquelas definidas no horário de ponta.

É justamente no horário de ponta que as redes de distribuição assumem o maior valor de carga, atingindo o seu valor máximo aproximadamente às 19h, com pequenas variações de região para região. Conclui-se portanto, que devido ao maior carregamento das redes de distribuição, o atendimento de um novo consumidor neste horário de maior solicitação, custará mais à concessionária, do que em qualquer outro horário do dia, tendo em vista a necessidade de ampliação de seu sistema.




2.5 SEGMENTOS SAZONAIS

A geração de energia elétrica no Brasil é essencialmente hidrelétrica dependendo portanto, do regime de chuvas. Os períodos do ano são definidos como seco e úmido (ANEEL, 2010), determinados da seguinte forma:




  1. Período seco (S): 7 (sete) meses consecutivos, de maio a novembro, inclusive;

  2. Período úmido (U): 5 (cinco) meses consecutivos, dezembro de um ano a abril do ano seguinte.

A Figura 2.1 mostra os períodos seco e úmido durante os meses do ano, sendo que a curva “A” representa a disponibilidade média da quantidade de água nos reservatórios das usinas hidrelétricas, constituindo portanto, o potencial para geração de energia elétrica, já a curva “B” representa o comportamento médio do mercado de energia elétrica, a nível nacional, assumindo um valor máximo justamente no período em que a disponibilidade de água é mínima. Este fato, permite identificar, em função da disponibilidade hídrica do ano, o denominado período seco, aquele compreendido entre maio e novembro do mesmo ano, e período úmido, de dezembro até abril do ano seguinte (RAMOS, 2003).

O atendimento ao mercado no período seco só é possível em virtude da capacidade de acumulação dos reservatórios das usinas que estocam água afluente durante o ano. Percebe-se assim, que o fornecimento de energia elétrica no período seco, é também mais oneroso, pois leva à necessidade de se construir grandes reservatórios e, eventualmente, colocar em operação usinas térmicas alimentadas, na maioria das vezes, por energéticos importados.



Figura 2.1 – Comportamento do consumo/demanda durante o ano.

Fonte: RAMOS, 2003.

2.7 MODALIDADES TARIFÁRIAS

São duas as modalidades tarifárias (ANEEL, 2010).

Os consumidores do Grupo B (baixa tensão) têm tarifa monômia, isto é, são cobrados apenas pela energia que consomem.

Os consumidores do Grupo A tem tarifa binômia, isto é, são cobrados tanto pela demanda quanto pela energia que consomem. Estes consumidores podem enquadrar-se em uma de três alternativas tarifárias:

· Tarifação convencional,

· Tarifação horossazonal verde, ou

· Tarifação horossazonal.

2.8 TARIFAS DO GRUPO A

As tarifas do “Grupo A” são para consumidores com fornecimento em tensão igual ou superior a 2,3 kV, ou, ainda, atendidos a partir de sistema subterrâneo de distribuição em tensão secundária, caracterizado pela estruturação tarifária binômia e subdividido nos seguintes subgrupos:

- Subgrupo A1 – tensão de fornecimento igual ou superior a 230 kV;

- Subgrupo A2 – tensão de fornecimento de 88 kV a 138 kV;

- Subgrupo A3 – tensão de fornecimento de 69 kV;

- Subgrupo A3a – tensão de fornecimento de 30 kV a 44 kV;

- Subgrupo A4 – tensão de fornecimento de 2,3 kV a 25 kV;

- Subgrupo AS – tensão de fornecimento inferior a 2,3 kV, atendidos a partir de sistema subterrâneo de distribuição.

A Figura 2.2 exemplifica os tipos de consumidores com diferentes modalidades tarifárias.


Figura 2.2 – Modalidades tarifárias.

Fonte: COPEL, 2008.
As tarifas do “Grupo A” são construídas em três modalidades de fornecimento:

- Convencional;

- Horossazonal azul;

- Horossazonal verde.



2.8.1 Estrutura tarifária convencional

Esta modalidade é caracterizada pela aplicação de tarifas de consumo de energia elétrica e demanda de potência independentemente das horas de utilização do dia e dos períodos do ano.

O enquadramento na tarifa Convencional exige um contrato específico com a concessionária no qual se pactua um único valor da demanda pretendida pelo consumidor (Demanda Contratada), independentemente da hora do dia (P ou FP) ou período do ano (S ou U).

O consumidor atendido em alta tensão pode também optar pela estrutura tarifária convencional, se atendido em tensão de fornecimento abaixo de 69 kV, sempre que tiver contratado uma demanda inferior a 300 kW.

A fatura de energia elétrica desses consumidores é composta da soma de parcelas referentes ao consumo, demanda e ultrapassagem. A parcela de consumo é calculada multiplicando-se o consumo medido pela tarifa de consumo.

A parcela de demanda é calculada multiplicando-se a tarifa de demanda pela demanda contratada ou pela demanda medida (a maior delas), caso esta não ultrapasse em 5% a demanda contratada.

Nos casos em que ocorre ultrapassagem acima de 5% da demanda contratada é cobrada uma parcela calculada multiplicando-se a tarifa de ultrapassagem pelo valor da demanda medida que supera a demanda contratada.

2.8.2 Estrutura tarifária horossazonal

A estrutura tarifária horossazonal é caracterizada pela aplicação de tarifas diferenciadas de consumo de energia elétrica e de demanda de potência, de acordo com os postos horários, as horas de utilização do dia e dos períodos do ano. O objetivo dessa estrutura tarifária é racionalizar o consumo de energia elétrica ao longo do dia e do ano, motivando o consumidor, pelo valor diferenciado das tarifas, a consumir mais energia elétrica nos horários do dia e nos períodos do ano em que ela for mais barata (ANEEL, 2005). Tem por finalidade deslocar cargas para períodos do dia em que o sistema tenha maior disponibilidade, assim como, orientar o consumo de energia para o período do ano em que há maior disponibilidade hídrica.

Para as horas do dia são estabelecidos dois períodos, denominados postos tarifários: o posto tarifário “Ponta (P)” e o posto tarifário “Fora da Ponta (FP)”.

para o ano, são estabelecidos dois períodos: “período seco (S)”, quando a incidência de chuvas é menor, e “período úmido (U)” quando é maior o volume de chuvas. As tarifas no período seco são mais altas, refletindo o maior custo de produção de energia elétrica devido à menor quantidade de água nos reservatórios das usinas hidrelétricas, provocando a eventual necessidade de complementação da carga por geração térmica, que é mais cara.

A tarifa horossazonal é dividida em duas formas de precificação distintas: Azul e Verde.

2.8.3 Tarifas horossazonal azul

A tarifa horossazonal azul é a modalidade de fornecimento estruturada para a aplicação de tarifas diferenciadas de consumo de energia elétrica, de acordo com as horas de utilização do dia e dos períodos do ano, bem como de tarifas diferenciadas de demanda de potência, de acordo com as horas de utilização do dia (ANEEL, 2010).

É aplicável obrigatoriamente na modalidade tarifária horossazonal azul as unidades consumidoras com tensão de fornecimento igual ou superior a 69 kV, opcional para demandas maior ou igual a 30 kW.

A tarifa horossazonal azul tem a seguinte estrutura:


Demanda de potência (kW):

  • Uma tarifa para o horário de ponta (P);

  • Uma tarifa para o horário fora de ponta (FP).

Consumo de energia (kWh):



  • Uma tarifa para o horário de ponta em período úmido (PU);

  • Uma tarifa para o horário fora de ponta em período úmido (FPU);

  • Uma tarifa para o horário de ponta em período seco (PS);

  • Uma tarifa para o horário fora de ponta em período seco (FPS).

A Figura 2.3 explica, por meio de um diagrama, a estrutura da tarifa horossazonal azul.




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