1 UNESP – UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA FACULDADE DE ENGENHARIA DE BAURU PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA HAROLDO LUIZ MORETTI DO AMARAL DESENVOLVIMENTO DE UM SMART METER: um estudo sobre eficiência energética através das redes inteligentes BAURU 2014 I HAROLDO LUIZ MORETTI DO AMARAL DESENVOLVIMENTO DE UM SMART METER: um estudo sobre eficiência energética através das redes inteligentes Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Engenharia Elétrica, pelo Programa de Pós- Graduação em Engenharia Elétrica, da Faculdade de Engenharia de Bauru, da Universidade Estadual Paulista. Orientador: Prof. Dr. André Nunes de Souza BAURU 2014 II Amaral, Haroldo Luiz Moretti do. Desenvolvimento de um smart meter : um estudo sobre a eficiência energética através das redes inteligentes / Haroldo Luiz Moretti do Amaral, 2014. 88 f. : il. Orientador: André Nunes de Souza Dissertação (Mestrado) – Universidade Estadual Paulista. Faculdade de Engenharia, Bauru, 2014 1. Smart meter. 2. Smart grid. 3. Eficiência energética. I – Título. II – Universidade Estadual Paulista. Faculdade de Engenharia. II III Dedico este trabalho com todo carinho aos meus pais que me incentivaram e que me deram total apoio para a concretização de mais essa etapa em minha vida. IV AGRADECIMENTOS Primeiramente agradeço a Deus pela saúde, força e perseverança durante esta caminhada. Agradeço ao Prof. Dr. André Nunes de Souza pela orientação, incentivo e amizade durante esses anos e principalmente pelo convite para participar do grupo de pesquisas LSISPOTI enquanto ainda estava completando minha graduação. Este convite abriu grandes portas para meu desenvolvimento, serei sempre grato. Aproveito para agradecer a Prof. Dra. Maria Goretti Zago, minha orientadora durante a graduação e que até hoje nos incentiva a continuar lutando e buscando nossos objetivos. Agradeço a Prof. Dra. Zita Vale, ao Prof. Dr. Carlos Ramos e aos pesquisadores Filipe Fernandes e Pedro Faria, que nos acolheram tão bem no Instituto Politécnico do Porto, abrindo suas portas para estreitarmos laços de amizade e conhecimento, através do projeto ELECON. Agradeço também ao amigo Me. Danilo S. Gastaldello pelo companheirismo e auxílio durante o dia-a-dia no laboratório. Ao Prof. Dr. Pedro da Costa Junior pela amizade e aprendizado durante o estágio docente e também pelos comentários construtivos durante a etapa de qualificação, juntamente com o Prof. Dr. Paulo Sérgio da Silva. Agradeço também aos meus amigos, sempre presentes nos momentos importantes de minha vida. Agradeço a Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pelo incentivo e apoio financeiro dado à execução deste trabalho e também a Texas Instruments pelo fornecimento de amostras necessárias ao desenvolvimento. Por fim, agradeço imensamente aos meus pais, Haroldo Padovan do Amaral e Cleide Moretti, por sempre me ampararem, apoiarem e incentivarem durante todos os meus estudos. Esta conquista é de vocês também! V “O maior inimigo do conhecimento não é ignorância, mas a ilusão do conhecimento.” Stephen Hawking VI RESUMO As smart grids e os smart meters, ou redes inteligentes e medidores inteligentes, respectivamente, tornam-se uma realidade cada vez mais próxima dos consumidores residenciais mundo afora. Diversos países vêm desenvolvendo estudos com foco nos impactos relacionados à introdução destas novas tecnologias, e a eficiência energética é um dos grandes objetivos a serem alcançados. Os ganhos relacionados à eficiência energética poderão ser percebidos diretamente pelo consumidor através da economia nas contas de energia elétrica. Também serão observados pelas concessionárias através da minimização das perdas de transmissão e distribuição, pelo aumento na estabilidade do sistema, na minimização do carregamento durante os horários de pico, entre outros. Para demonstrar o potencial de eficiência energética serão apresentadas duas referências, uma focando em medidores inteligentes e suas interfaces com os usuários, e a outra relacionando as smart grids a novos conceitos como o demand response. Os smart meters são a base para implantação das smart grids, além de serem indispensáveis na realização de testes como os apresentados. Existem no mercado diversos modelos de medidores eletrônicos disponíveis bem como kits didáticos para desenvolvimento, entretanto, dependendo da aplicação podem se tornar limitados ou inflexíveis quanto a modificações. Assim é apresentado o desenvolvimento de um smart meter de baixo custo com estrutura flexível, tendo como objetivo obter precisão e exatidão nas medidas além da capacidade de armazenar os dados coletados, possibilitando análises posteriores. O smart meter desenvolvido alcançou seus objetivos, mostrando-se uma ferramenta bastante interessante para o monitoramento da rede e também do comportamento dos consumidores. Palavras-chave: Smart Meter, Medidor Inteligente, Sistemas Embarcados, Smart Grid, Rede inteligente, Eficiência Energética. VII ABSTRACT The smart grids and smart meters become a reality closer to residential consumers worldwide. Several countries are developing studies with focus on impacts related to the introduction of these new technologies and energy efficiency is one of the major objectives to be achieved. Gains related to energy efficiency will be felt directly by the consumer through the economy in electricity bills. Will also be noted by the concessionaires by minimizing transmission and distribution losses, by the increased system stability, minimizing the load during peak hours, among others. To demonstrate the potential of energy efficiency will be presented two references, one focusing on the introduction of smart meters and their interfaces with users and other relating the smart grids and new concepts such as demand response. The smart meters are the basis for the implementation of the smart grids, and are indispensable to conducting tests as presented. There are many electronic meters as well as educational kits for development available in the market, however, depending on the application may become limited or inflexible regarding to modifications. Finally it is presented the development of a low cost smart meter, with a flexible structure, aiming to achieve accuracy and precision in the measurements plus the ability to store the collected data, allowing further analysis. The smart meter developed achieved its objectives and proved to be a very interesting tool to monitor the network and also the behavior of consumers. Keywords: Smart Meter, Smart Grid, Energy Efficiency, Embedded Systems. VIII LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1 – Timeline dos estudos – Web of Science .................................................. 20 Figura 2 – Smart Grid ................................................................................................ 23 Figura 3 – Esquema de uma micro unidade residencial ............................................ 23 Figura 4 – Medidores Eletromecânicos ..................................................................... 24 Figura 5 – Medidores Eletrônicos .............................................................................. 26 Figura 6 – Simples interface com o usuário .............................................................. 27 Figura 7 – Interfaces com o usuário .......................................................................... 28 Figura 8 – Modelo de medidor eletrônico para energia pré-paga .............................. 31 Figura 9 – Resultados da Pesquisa ........................................................................... 34 Figura 10 – Informações mais importantes ............................................................... 35 Figura 11 – Smart grid no mundo .............................................................................. 36 Figura 12 – Estrutura geral do sistema desenvolvido para o projeto ......................... 38 Figura 13 – Redução de consumo ............................................................................ 39 Figura 14 – Laboratório interno com a plataforma de testes ..................................... 40 Figura 15 – Sala de controle e terraço do prédio ...................................................... 40 Figura 16 – Sistema renovável instalado no laboratório LASIE................................. 41 Figura 17 – Resultado do controle durante um intervalo de 12 horas ....................... 41 Figura 18 – À esquerda, diagrama geral do sistema, à direita, esquema do circuito de controle................................................................................................................. 43 Figura 19 – Principais componentes do sistema embarcado .................................... 48 Figura 20 – Fluxograma dos códigos embarcados .................................................... 48 Figura 21 – Filtro de média móvel ............................................................................. 50 Figura 22 – “Main Board” com o MSP430F2013 (amarelo), MSP430G2955 (azul) e memória flash (branco) ............................................................................................. 51 IX Figura 23 – Comparação entre os LCD’s .................................................................. 52 Figura 24 – Teste do filtro passa banda IIR .............................................................. 58 Figura 25 – Triângulo de potência ............................................................................. 59 Figura 26 – Tetraedro de potência ............................................................................ 60 Figura 27 – Distorção na saída do transformador abaixador testado ........................ 63 Figura 28 – “Analog Board”, Resistores Shunt (amarelo) e Divisor Resistivo (azul) . 65 Figura 29 – Resposta do filtro ativo - Simulação ....................................................... 66 Figura 30 – Resposta do filtro ativo – Placa de condicionamento ............................. 66 Figura 31 – Sistema desenvolvido ............................................................................ 67 Figura 32 – Interface no LCD. a) Na esquerda – programação durante a inicialização, b) Na direita – dados durante a utilização ............................................ 68 Figura 33 – Interface do software desenvolvido ........................................................ 68 Figura 34 – Comparação dentro do laboratório: medição de tensão ......................... 69 Figura 35 – Comparação dentro do laboratório: medição de corrente ...................... 70 Figura 36 – Resultados da medição realizada com o smart meter. a) Consumo acumulado e potência aparente instantânea; b) tensão e corrente ........................... 70 Figura 37 – Teste em ambiente não controlado: medição de tensão ........................ 71 Figura 38 – Teste em ambiente não controlado: medição de corrente ..................... 71 Figura 39 – Resultados da medição realizada com o smart meter. a) Consumo acumulado e potência aparente instantânea; b) tensão e corrente ........................... 72 Figura 40 – Resultados da medição realizada com o smart meter. a) Consumo acumulado e potência aparente instantânea; b) tensão e corrente ........................... 73 Figura 41 – Tensão: eixo esquerdo; Corrente: eixo direito ........................................ 75 Figura 42 – Acumulado em VAh e Wh ...................................................................... 75 Figura 43 – Potências: eixo esquerdo; FD e FP: eixo direito .................................... 75 Figura 44 – Tensão: eixo esquerdo; Corrente: eixo direito ........................................ 76 Figura 45 – Acumulado em VAh e Wh ...................................................................... 76 X Figura 46 – Potências: eixo esquerdo; FD e FP: eixo direito .................................... 76 XI LISTA DE TABELAS Tabela I – Principais informações do medidor........................................................... 38 Tabela II – IqmathLib: tipos de variáveis ................................................................... 55 Tabela III – Teste dos algoritmos – Sinais gerados via software ............................... 86 Tabela IV – Teste dos algoritmos – Sinais gerados via gerador arbitrário ................ 87 Tabela V – Estimativa de custos para confecção do medidor – Ano 2014 ................ 88 XII LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS A/D – Conversor Analógico Digital AMI – Advanced Metering Infrastructure AMR – Automatic Meter Reading ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica ASCII – American Standard Code for Information Interchange CISC – Complex Instruction Set Computer CLP – Controlador Lógico Programável DFT – Discret Fourier Transform DHT – Distorção Harmônica Total DR – Demand Response DSM – Demand Side Management EMS – Energy Management System EPRI – Electric Power Research Institute FC – Frequência de Corte FD – Fator de Deslocamento FP – Fator Potência FPU – Floating-Point Unit I2C – Inter-Integrated Circuit IDE – Integrated Development Environment IEEE – Institute of Electrical and Electronics Engineers IHD – In Home Display IIR – Infinite Impulse Response P&D – Pesquisa e Desenvolvimento PGA – Programmable Gain Amplifier PLC – Power Line Carrier QEE – Qualidade da Energia Elétrica RAM – Random Access Memory RISC – Reduced Instruction Set Computer RMS – Root Mean Square (Raiz Quadrática Média) RNA – Redes Neurais Artificiais RTC – Real Time Clock XIII SCADA – Supervisory Control and Data Acquisition SPI – Serial Peripheral Interface THD – Total Harmonic Distortion USART – Universal Synchronous/Asynchronous Receiver/Transmitter USB – Universal Serial Bus XIV SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO ................................................................................................... 16 1.1 Motivação ..................................................................................................... 16 1.2 Objetivo ........................................................................................................ 17 1.3 Organização do trabalho .............................................................................. 17 1.4 Publicações .................................................................................................. 18 2 SMART GRIDS E SMART METERS ................................................................. 20 2.1 Smart grids ................................................................................................... 22 2.2 Smart meters ................................................................................................ 24 2.3 Smart meters e smart grids em prol da eficiência energética ....................... 26 2.4 Tendências futuras em smart grids .............................................................. 31 2.5 Visão dos consumidores sobre smart grids .................................................. 33 2.5.1 Realização de uma pesquisa online e os resultados obtidos ................ 33 2.6 Smart grid e smart metering na prática ........................................................ 36 2.6.1 Projeto 1 – Coreia .................................................................................. 37 2.6.2 Projeto 2 – Portugal ............................................................................... 39 2.7 Considerações finais .................................................................................... 43 3 DESENVOLVIMENTO DO SMART METER PROPOSTO ................................. 45 3.1 Motivação ..................................................................................................... 45 3.2 O sistema embarcado desenvolvido ............................................................ 47 3.3 Particularidades dos algoritmos e otimização dos códigos .......................... 52 3.3.1 Algoritmo RMS ....................................................................................... 53 3.3.2 Operação em ponto fixo ........................................................................ 54 3.3.3 Cálculo do THD ..................................................................................... 56 3.3.4 Cálculo FD e FP .................................................................................... 57 3.3.5 Cálculo das potências ............................................................................ 60 3.3.6 Armazenamento dos dados na memória flash ...................................... 61 3.3.7 Relógio de tempo real ............................................................................ 62 3.4 Condicionamento dos sinais ........................................................................ 63 3.5 Dados coletados pelo smart meter desenvolvido ......................................... 67 3.6 Resultados obtidos ....................................................................................... 69 3.7 Custo estimado do medidor desenvolvido .................................................... 77 XV 3.8 Considerações finais .................................................................................... 77 4 CONCLUSÕES .................................................................................................. 78 4.1 Conclusões gerais ........................................................................................ 78 4.2 Trabalhos futuros ......................................................................................... 79 REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 81 APÊNDICE I – Teste algoritmos – Sinais gerados via software ................................ 86 APÊNDICE II – Teste algoritmos – Sinais gerados via interface ............................... 87 APÊNDICE III – Tabela de custos ............................................................................. 88 16 1 INTRODUÇÃO 1.1 Motivação As smart grids ou redes inteligentes estão cada dia mais próximas dos consumidores, principalmente considerando-se os consumidores residenciais de baixa tensão. Existem inúmeras vantagens em sua utilização e dentre elas pode-se citar o monitoramento contínuo da rede de modo abrangente, monitoramento do padrão de qualidade de energia elétrica (QEE), integração entre as redes e possibilidade de introdução do conceito de geração distribuída e micro redes. Um dos principais dispositivos necessários à implantação das smart grids são os smart meters ou medidores inteligentes, dispositivos eletrônicos com capacidade de medição, processamento e transmissão dos dados referentes ao consumo elétrico de cada unidade consumidora, possibilitando análises que levem ao conhecimento dos hábitos de consumo. Devido às dificuldades relacionadas à expansão física dos meios de transmissão e distribuição de energia, desde as grandes unidades geradoras até os consumidores finais, torna-se atrativo para as concessionárias de energia a conscientização dos consumidores finais sobre os impactos relacionados ao consumo exagerado de energia, ou através da ótica do consumidor, os benefícios da utilização racional e eficiente de energia elétrica. Neste âmbito, os medidores inteligentes tornam-se grandes aliados em prol da eficiência energética. Segundo LAMIN (2009), medidores eletrônicos de energia já são realidade no setor elétrico, entretanto têm seu uso quase que restrito em subestações e pontos de conexão de fronteiras, mas este panorama tende a mudar com o advento das smart grids, levando essas novas tecnologias até os consumidores residenciais de maneira gradativa. 17 1.2 Objetivo Este trabalho tem como foco o desenvolvimento de um smart meter monofásico, levando em consideração baixo custo, precisão e flexibilidade de alterações, podendo transformar-se em uma importante ferramenta no desenvolvimento de testes in-loco, ou mesmo como uma ferramenta para coleta de dados dentro de ambientes de pesquisa. Medidores inteligentes formam um novo padrão de medição eletrônica de energia elétrica que vem sendo adotado em diversos países do mundo, principalmente na América do Norte e Europa. Sendo este um pré-requisito para implantação e implementação das tecnologias, técnicas e conceitos relacionados às redes inteligentes. Para dar início ao processo de desenvolvimento, realizou-se um estudo sobre os medidores inteligentes, suas características e atuação dentro de uma rede inteligente. Essas novas tecnologias são grandes aliadas em busca de padrões mais eficientes no consumo de energia elétrica. Desta maneira, são abordados os aspectos mais relevantes disponíveis na literatura no que tange o impacto da implantação das smart grids e dos smart meters sobre os hábitos de consumo dos consumidores residenciais e seu potencial de eficiência energética. De maneira simples, mensurar e avaliar o comportamento dos consumidores após a instalação destas novas tecnologias, ou seja, se a implantação das redes inteligentes e dos medidores inteligentes terá impacto sobre o comportamento dos consumidores, levando-os a consumirem energia elétrica de uma forma mais eficiente e racional, tornando o consumo mais eficiente em uma maneira geral. 1.3 Organização do trabalho Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: 18  O Capítulo 1 apresenta uma breve introdução contendo a motivação e os objetivos relacionados ao desenvolvimento deste trabalho, além das publicações alcançadas durante o desenvolvimento do mesmo;  O Capítulo 2 aborda as smart grids, os smart meters e como estes conceitos influenciam na eficiência energética. Também são abordadas algumas possibilidades decorrentes da introdução das smart grids e dos smart meters em um futuro próximo. São apresentados os resultados de uma pesquisa realizada com o objetivo de conhecer e avaliar o comportamento dos consumidores em relação a essas novas tecnologias. Também são apresentadas duas referências que demonstram o potencial das smart grids e dos smart meters relacionado à eficiência no consumo de energia elétrica pelos consumidores residenciais;  O Capítulo 3 expõe o desenvolvimento de um smart meter de baixo custo para coleta de dados e realização de testes in-loco, suas características técnicas e também os resultados dos testes realizados; e  O Capítulo 4 apresenta as conclusões e também algumas possibilidades de trabalhos futuros. 1.4 Publicações Durante a execução desta pesquisa foram elaborados alguns trabalhos com os resultados preliminares obtidos, bem como trabalhos realizados com o grupo de pesquisa do Laboratório de Sistemas de Potência e Técnicas Inteligentes (LSISPOTI), em eventos científicos. Trabalhos Relacionados com o Tema da Pesquisa  AMARAL, H. L. M.; SOUZA, A. N. Development of a low cost smart meter to collecting data and in-place tests. In: XI INDUSCON - 11th IEEE/IAS International Conference on Industry Applications, 2014, Juiz de Fora/MG.  AMARAL, H. L. M.; SOUZA, A. N.; GASTALDELLO, D. S.; FERNANDES, F.; VALE, Z. Smart meters as a tool for energy efficiency. In: XI INDUSCON - 11th IEEE/IAS International Conference on Industry Applications, 2014, Juiz de Fora/MG. 19  AMARAL, H. L. M. do. Desenvolvimento de um Smart Meter: um estudo sobre eficiência energética através das redes inteligentes. In: IV Seminário da Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2014, Bauru/SP. IV Seminário da Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2014.  AMARAL, H. L. M.; SOUZA, A. N.; FERNANDES, F.; VALE, Z.; GASTALDELLO, D. S. Smart Metering Como Ferramenta de Eficiência Energética. In: V Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE, 2014, Foz do Iguaçu/PR. Anais 2014, 2014.  GOMES, L.; AMARAL, H. L. M.; FERNANDES, F.; FARIA, P.; VALE, Z.; RAMOS, C.; SOUZA, A. N. Dynamic Approach and Testbed for Small and Medium Players Simulation in Smart Grid Environments. In: 19th World Congress of the International Federation of Automatic Control – IFAC 2014, 2014, Cape Town - África do Sul.  AMARAL, H. L. M.; SOUZA, A. N. Estudo Sobre Smart Meter e Smart Grid Como Ferramenta Para Eficiência Energética Através da Bibliometria. In: III Seminário da Pós Graduação em Engenharia Elétrica, 2013, Bauru. III Seminário da Pós Graduação em Engenharia Elétrica, 2013. Artigos Completos Publicados em Periódicos  AMARAL, H. L. M.; ZAGO, M. G.; SOUZA, A. N.; GASTALDELLO, D. S.. Estudo e Desenvolvimento de um Gerenciador de Energia Para Equipamentos Eletromédicos - Benefícios da Realização de Upgrades. Fatecnológica (FATEC-JAHU), v. 1, p. 391, 2013. 20 2 SMART GRIDS E SMART METERS Os smart meters e as smart grids tem sido fontes de estudos em constante desenvolvimento. Através do sistema Web Of Science, disponibilizado pela THOMSON REUTERS (2014), foi possível verificar o crescimento dos estudos bem como conhecer os principais países a desenvolvê-los. Os estudos relacionados aos smart meters datam de 1998 com grande crescimento a partir de 2011. Já os estudos relacionados ao termo smart grid datam no sistema a partir de 2007 com grande crescimento a partir de 2010. Em ambos os casos os países predominantes nos estudos são os Estados Unidos, China e Canadá, respectivamente. A Figura 1 apresenta o gráfico de crescimento das publicações de acordo com os resultados apresentados pelo sistema. No total foram reportados 104 registros relacionados aos smart meters e 1641 relacionados às smart grids. Figura 1 – Timeline dos estudos – Web of Science Fonte: THOMSON REUTERS (2014) O aumento da população mundial, os avanços tecnológicos e a facilidade de aquisição de dispositivos eletroeletrônicos podem ser relacionados diretamente com o aumento crescente na demanda por energia elétrica. Milhões de dólares vêm sendo investidos pelas concessionárias, não somente de energia elétrica, mas também de água e gás canalizado para desenvolvimento das tecnologias e instalação dos medidores e de toda infraestrutura relacionada com a smart grid e os smart meters (AZIZ et al., 2013). 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 Smart Meter Smart Grid 21 A plataforma “Smart Metering Project Maps” baseada no sistema “Google Maps” possibilita visualização dos projetos de maior destaque relacionados aos Smart Meters e as Smart Grids (HARRISON, 2007). Apesar da plataforma não conter dados sobre projetos desenvolvidos recentemente, permite o conhecimento dos países e localidades com maior abrangência de projetos. Na América do Norte, grande parte dos projetos estão localizados nos Estados Unidos contando com menos projetos no México e Canadá. Na Europa, a Alemanha concentra grande parte dos projetos envolvidos, entretanto países como Portugal, Espanha, França, Reino Unido, Itália, e Dinamarca também possuem boa representatividade. A América do Sul, por sua vez, apresenta uma pequena quantidade de projetos quando comparada a outros continentes, grande parte destes estão implementados no Brasil. Os benefícios destes sistemas também serão sentidos pelas agências reguladoras visto que os sistemas e sensores implantados facilitarão os processos de auditoria. A total implantação dos sistemas inteligentes não será imediata, mesmo em países onde planos e projetos piloto já foram iniciados. O governo do Reino Unido estima que até 2020 todas as residências estejam utilizando smart meters possibilitando que os consumidores tenham pleno controle sobre seu consumo e gastos. Os gastos referentes à instalação dos novos medidores serão custeados pelos próprios consumidores, entretanto, estes valores devem ser recuperados em função das economias alcançadas após a instalação do sistema (ZHOU; XU; MA, 2010). Não é possível afirmar que os custos arcados pelos consumidores serão recuperados em função da instalação dos novos medidores e subsequente economia de energia, visto que essa redução no consumo é dependente do comportamento dos consumidores, de suas possibilidades de controle e/ou deslocamento das cargas entre os períodos onde a energia for mais cara, para onde a energia for mais barata. O custo referente à instalação dos medidores inteligentes é um dos pontos mais controversos e que poderá levar a grandes discussões envolvendo concessionárias, órgãos reguladores e principalmente os consumidores. Não se pode tratar como justa a imposição dos custos de instalação por parte dos 22 consumidores, principalmente nos casos onde sua escolha não for facultativa, mas sim obrigatória. Através da resolução normativa 502, publicada pela AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA - ANEEL (2012), ficou definido que as concessionárias devem fornecer os medidores básicos sem custo aos consumidores, entretanto, este pode não ser o modelo ideal para um controle efetivo do consumo. Caso o consumidor julgue necessária a utilização de um modelo mais avançado, com informações mais detalhadas e maiores possibilidades de controle, deverá arcar com os custos do mesmo (CEMAT, 2012). 2.1 Smart grids Atualmente as redes elétricas de transmissão e distribuição são utilizadas basicamente para transmissão da energia elétrica produzida em grandes unidades geradoras até os consumidores. Este transporte envolve perdas durante a transmissão e distribuição devido a diversos fenômenos físicos como o efeito Joule, efeito skin ou efeito pelicular e efeito corona. Segundo dados do CENTRO DE GESTÃO E ESTUDOS ESTRATÉGICOS - CGEE (s.d.), as perdas totais de energia no Brasil atingem a faixa dos 15%, o mesmo problema em outros países representa números da ordem de 6% a 7%. Em alguns pontos, as redes também são utilizadas para transmissão de quantidade limitada de dados, necessários para o comando de dispositivos de controle da própria rede como religadores, reguladores e dispositivos de proteção. Um dos maiores paradigmas a serem superados está relacionado à maneira de utilização das redes. Segundo FANG et al. (2012) e SUI; SUN; LEE (2011), smart grid é um novo conceito para as redes elétricas que utilizam vias bidirecionais, tanto para energia como para comunicação de dados, tecnologia da informação, tecnologias de segurança cibernética aplicada e inteligência computacional, integrando a geração, a transmissão, a distribuição e os consumidores para alcançar um sistema limpo, seguro, viável, confiável, e sustentável. A Figura 2, adaptada de JEJU (2014), apresenta de maneira resumida a integração entre os elementos de uma rede inteligente. Consumidores residenciais, 23 comerciais, fábricas e unidades geradoras, interconectados através de vias bidirecionais tanto para dados como para energia elétrica permitindo a integração entre os membros da rede. Figura 2 – Smart Grid Fonte: adaptado de JEJU (2014) Esta infraestrutura traz novas possibilidades, estimulando os consumidores a se tornarem membros ativos da rede. Participando por exemplo de programas de demand response, ou, programas para o corte ou redução de consumo além de poderem atuar como fornecedores de energia elétrica em pequena escala através de sistemas de micro geração instalados em suas residências (SUI et al., 2011). Bastante difundidos, pode-se citar os sistemas baseados em painéis fotovoltaicos, como o apresentado na Figura 3, onde a energia gerada pelo sistema pode ser utilizada para alimentar as cargas da residência, ou em momentos específicos, injetar energia na rede elétrica tornando este consumidor uma micro unidade de geração distribuída. Figura 3 – Esquema de uma micro unidade residencial Fonte: adaptado de ENERTECH (2013) As fontes renováveis de energia vêm aumentando rapidamente de proporção. Em 2013 ocorreu uma grande expansão na capacidade mundial de energias renováveis, alcançando 22%, sendo que em 2007 eram cerca de 18% do total mundial, e 21% em 2012. Entretanto, recentemente as projeções em longo prazo 24 foram revisadas em virtude da diminuição de incentivos de diversos governos (INTERNATIONAL ENERGY AGENCY - IEA, 2014; SCIENCEALERT, 2014). O Brasil possui uma posição de destaque neste cenário mundial devido ao seu grande potencial hidroelétrico. Em 2012, 84,5% da matriz elétrica nacional era composta por fontes renováveis, em 2013 ocorreu um pequeno declínio devido às condições hidrológicas e ao aumento da geração térmica, entretanto, manteve-se em 79,3%. Relacionando-se a matriz energética total o Brasil ainda mantém uma posição de destaque, em 2013 o total de 41% da matriz era formada por fontes renováveis (EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA - EPE, 2014). Entre os modelos envolvendo as smart grids, as Advanced Metering Infrastructure (AMI) são vistas como chave para implementação das redes inteligentes pela comunicação bidirecional entre consumidores e distribuidores, possibilitando o controle remoto e também o gerenciamento da demanda de eletricidade (AZIZ et al., 2013; JUNG et al., 2013). Entretanto, dificuldades relacionadas ao tratamento regulatório específico têm levado as concessionárias utilizem diferentes padrões em seus projetos piloto, utilizando os modelos que lhes são mais interessantes comercialmente (LAMIN, 2009). Essas dificuldades não ficam restritas ao território brasileiro, sendo uma das grandes barreiras encontradas em outros países para implantação destas novas tecnologias e conceitos. 2.2 Smart meters Medidores eletromecânicos ainda são os tipos mais utilizados no setor elétrico, principalmente para medidores residenciais. Estes medidores registram basicamente o consumo acumulado de energia ativa da unidade consumidora. Alguns modelos de medidores eletromecânicos podem ser vistos na Figura 4. Figura 4 – Medidores Eletromecânicos Fonte: adaptado de ASSIMQUESEFAZ (2014); PORTAL DO ELETRICISTA (2014); PROCON (2014) 25 Periodicamente existe a necessidade da leitura dos valores registrados para fins de tarifação. Este processo é realizado manualmente por um leiturista de consumo. Além de tornar-se mais complexo com o aumento do número de consumidores das concessionárias, também é passível de erros de leitura por se tratar de um processo envolvendo fatores humanos. As dificuldades envolvidas no processo de tarifação com os medidores convencionais levaram ao desenvolvimento de um sistema automático para medição do consumo de energia, este recebeu o nome Automatic Meter Reading (AMR). Este sistema pode ser considerado como o precursor das tecnologias mais recentes de medição de energia. Segundo ARIF et al. (2013), os smart meters, são dispositivos de medição com capacidade muito superior em relação à quantidade de dados coletados e disponibilizados aos usuários, permitindo aos consumidores manterem-se bem informados em relação ao seu consumo de energia, facilitando decisões mais eficientes referentes ao uso da energia elétrica. É possível afirmar que os medidores inteligentes são a base para total implantação dos conceitos básicos das redes inteligentes e para isso faz-se necessária sua instalação em todas as unidades consumidoras da rede. Uma das principais mudanças referentes aos medidores inteligentes tem relação com o processo de tarifação. Sua introdução abre a possibilidade de medições em pequenos intervalos de tempo. Vias bidirecionais de comunicação entre os consumidores e os distribuidores possibilitarão o conhecimento em tempo real da demanda e necessidades de cada consumidor. Em alguns casos os medidores poderão unificar processos concentrando a medição e energia elétrica, água e gás canalizado em somente um dispositivo (ZHOU et al., 2010). Além da medição para o processo de tarifação, surgem diversas possibilidades com a introdução dos smart meters. Dentre elas pode-se citar o monitoramento contínuo da rede elétrica, monitoramento e conhecimento dos hábitos dos consumidores de maneira mais abrangente e realista, como uma ferramenta em potencial para controle da qualidade da energia elétrica e principalmente como uma ferramenta em prol da conscientização dos consumidores em buscar de um consumo mais eficiente (WERANGA; CHANDIMA; KUMARAWADU, 2012). Os dados fornecidos pelos medidores inteligentes poderão 26 ser processados pelas concessionárias com intuito de estudo das curvas de carga e padrões de consumo de cada região mais detalhadamente. Alguns consumidores comerciais ou mesmo residenciais já tem a leitura de seu consumo realizada por medidores eletrônicos, entretanto, geralmente são modelos com baixo perfil de interatividade e pequena quantidade de informações disponibilizadas, conforme pode ser visto na Figura 5. Figura 5 – Medidores Eletrônicos Fonte: adaptado de ECHELON (2014); LANDIS+GYR (2014); SUNRISE (2014) 2.3 Smart meters e smart grids em prol da eficiência energética Os sistemas utilizando medidores inteligentes vêm sendo considerados como uma alternativa efetiva na busca por melhores padrões de consumo de energia elétrica, ou seja, conscientização dos consumidores em busca de um consumo mais eficiente e consciente (LEITE, 2013; U.S. DEPARTMENT OF ENERGY, 2010; WERANGA et al., 2012). Existem diversas dificuldades, físicas, financeiras e também legais a cerca da expansão tradicional do sistema elétrico, ou seja, construção de grandes unidades geradoras conjuntamente a novas linhas de transmissão. Desta maneira torna-se complexo acompanhar o aumento na demanda de energia elétrica desencadeada pelos avanços tecnológicos e econômicos. Por outro lado, consultores e estudiosos tem afirmado de maneira crescente que a eficiência energética é a solução mais rápida, barata e limpa para um sistema elétrico sobrecarregado (CANAVAGH; HOWAT, 2012). É de interesse das concessionárias de energia conscientizar os consumidores finais sobre os impactos relacionados ao consumo exagerado de energia, ou pela ótica do consumidor, sobre os benefícios da utilização racional e eficiente de energia 27 elétrica. Neste âmbito, os medidores inteligentes tornam-se grandes aliados em prol da eficiência energética (CHOI et al., 2009; ZHOU et al., 2010). Uma alternativa visando minimizar os custos relacionados à expansão do sistema, ou mesmo posterga-las para um momento mais oportuno, é permitir a participação de micro unidades geradoras de energia através de fontes complementares de energia, tradicionalmente nomeadas como fontes alternativas de energia. Neste contexto pode-se citar a energia eólica e principalmente a energia solar dentro do ambiente residencial. Entretanto, deve-se lembrar de que atualmente não existe o domínio tecnológico suficiente para tornar essas tecnologias altamente populares, ou mesmo eficientes, ao ponto de poderem ser consideradas como um real alternativa para suprir as necessidades de uma residência. Novamente, para implantação deste conceito faz-se necessária à instalação dos smart meters, com capacidade de registrar a demanda da unidade consumidora bem como a quantidade de energia fornecida para a rede. Os benefícios serão observados por todos os consumidores. A conscientização dos consumidores é um dos principais objetivos quando se discute sobre eficiência energética. A possibilidade de o consumidor poder verificar em tempo real os dados relativos ao seu consumo de energia elétrica, valor instantâneo de consumo, projeções de consumo, entre outras informações, leva-o a repensar sobre seu consumo de energia. Nesta ótica a utilização de medidores inteligentes é uma maneira de educar os consumidores em prol de práticas de consumo mais eficientes. Entretanto, é importante ressaltar que a introdução de medidores inteligentes, por si só, não garante um melhor padrão de consumo. Segundo ZHOU et al. (2010) faz-se necessária à introdução de interfaces visuais com informações simples, de fácil acesso e entendimento pelos consumidores. A Figura 6 apresenta uma interface aparentemente simples, mas que pode facilitar muito o entendimento dos dados de consumo pelos consumidores (ENERGY SAVING TRUST, 2014). Figura 6 – Simples interface com o usuário Fonte: ENERGY SAVING TRUST (2014) 28 Na Figura 7 são apresentados modelos de interfaces com o usuário mais avançadas e interativas, atraindo os usuários para sua utilização. Figura 7 – Interfaces com o usuário Fonte: Adaptado de TENDRIL INC; CHAMELEON TECHNOLOGY; MENTOR GRAPHICS Além das interfaces, outro grande diferencial esta relacionado à conectividade dos dispositivos. Muito se discute sobre as smart homes ou casas inteligentes, onde grande parte dos eletroeletrônicos estarão conectados trocando informações. O usuário poderá verificar através de seu smartphone ou computador o status atual de seu consumo, dispositivos conectados e em uso além de receber alertas online através de mensagens instantâneas, sms ou e-mail. Em alguns casos a interatividade poderá chegar a dispositivos como a TV digital, como ocorreu no “P&D 327 – Sistema interativo integrado AMI / TV digital”, executado pela CEMIG (2009). O projeto piloto envolveu o desenvolvimento de um modelo de set top box que integrasse o sistema AMI ao sistema de TV digital utilizado no Brasil, permitindo interatividade com os consumidores, acesso bilateral aos dados de consumo e também controle das unidades consumidoras por parte da concessionária permitindo, por exemplo, cortes e/ou religamentos por via remota. Outra possibilidade tem relação à adoção de tarifas diferenciadas em relação ao horário, levando os consumidores a consumirem menos nos períodos de pico, onde a energia elétrica é mais cara (minimizando as perdas para as concessionárias de energia, desde perdas por sobrecarga nos transformadores, como as perdas na transmissão pelo excesso de carregamento das linhas) e consumirem mais em outros momentos que julgarem mais econômicos. O conceito de Demand Response (DR), Demand Side Management (DSM), ou gerenciamento pelo lado da demanda foi introduzido inicialmente na década de 80 pelo Electric Power Research Institute (EPRI), trata-se de um conceito com atividades envolvendo concessionárias e governo para aumentar o bem estar social. Isto possibilita um aumento na eficiência de uso final da eletricidade e fontes 29 relacionadas através da minimização do consumo nos momentos de pico, regras de ajuste estrutural, controle do preço e também otimização dos equipamentos e tecnologias. SUI et al. (2011) afirmam, para que o DSM tornar-se mais efetivo é necessário uma intensa integração entre consumidores e suas cargas, informações sobre sua utilização e o centro de controle. No demand response os consumidores voluntários terão cargas não prioritárias desligadas para minimizar o carregamento nos momentos de pico ou para manter os níveis e estabilidade do sistema. Os dados obtidos pelos medidores inteligentes podem ser utilizados pelas concessionárias para obtenção de curvas de carga reais que por sua vez impactariam nos processos revisórios das tarifas. O demand response conjuntamente aos medidores amplia a capacidade de gerenciamento da rede, maximizando a eficiência energética (AZIZ et al., 2013). Os consumidores devem sentir os benefícios subsequentes às tarifas diferenciadas através da diminuição no valor desembolsado com as contas de energia elétrica. Em longo prazo, a minimização da necessidade de investimentos referentes à expansão da rede será refletida nos processos de revisão tarifária, novamente sendo interessante aos consumidores (LAMIN, 2013). Um grande benefício decorrente das tarifas e também do demand response é a possibilidade de deslocamento das cargas para fora dos horários de pico ou de maior carregamento, algo complexo na estrutura atual de tarifação já que os consumidores não tem um retorno direto sobre tal ação (TEMNEANU; ARDELEANU, 2013). O padrão de cargas tradicionalmente não é rígido, possuindo certa flexibilidade que pode ser aproveitada em benefício das redes elétricas e do próprio consumidor (FERNANDES et al., 2010). O DSM pode aproveitar essa flexibilidade, para isso deve trabalhar de maneira complementar as redes inteligentes (SUI et al., 2011). Outro fator importante é a adoção dos medidores inteligentes juntamente com o emprego dos conceitos e tecnologias da geração distribuída, micro redes e demand response tornando a rede elétrica menos susceptível a falhas, desde que respeitados seus limites de geração. Em um primeiro momento essa afirmação pode parecer contraditória, visto a introdução de mais equipamentos eletrônicos, também susceptíveis a falhas, 30 conectados à rede. Entretanto, de maneira geral o sistema elétrico se tornaria mais flexível e seguro contra falhas nos principais dispositivos relacionados ao sistema de distribuição, tais como os transformadores de tensão utilizados para abaixar a tensão da rede primária ao nível da rede secundária. Por exemplo, a falha de um transformador da rede de distribuição possivelmente poderá ser minimizada, ou suprimida temporariamente, através da entrada de um grupo de consumidores que possuam micro unidades geradoras em suas residências. Neste instante o conceito de demand response pode auxiliar no controle das cargas, possibilitando que os limites suportados pelas micro unidades não sejam ultrapassados e que as cargas prioritárias se mantenham funcionando. Os benefícios decorrentes da implantação do sistema se estenderão a todas as unidades consumidoras, não ficando restritos somente aos consumidores que participarem ativamente da rede como micro unidades geradores de energia. Segundo CHOI et al. (2009) diversos países já alcançaram resultados positivos em seus projetos piloto relacionados à smart metering e smart grid. Durante o período entre 2009 e 2013 foi criado um quadro de trabalho pelo governo Australiano para implantação dos medidores inteligentes, como resultado alcançou- se uma redução entre 4% e 10% do consumo total e redução de até 3,5% na emissão de gases do efeito estufa. Efeito similar ocorreu em um projeto liderado pelo governo dos Estados Unidos após a falência de uma concessionária do sul da Califórnia, onde os resultados alcançaram reduções no consumo entre 11% e 13% durante o período de estudo em 2007. Outra nova modalidade que surge é o prepaid enegy, ou, energia pré-paga. Um padrão ainda não oficial no Brasil, mas que já utilizado em países como Estados Unidos e Inglaterra. Nesta modalidade os consumidores compram créditos de energia elétrica, de maneira homóloga aos serviços oferecidos pelas operadoras de telefonia móvel (UK POWER, 2014). O serviço de energia pré-paga envolve os consumidores de maneira contínua, visto que requer o constante monitoramento do balanço de energia comprada/consumida (ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE - EPRI, 2010). Dados demonstram uma relação entre a modalidade pré-paga e a economia de energia, em alguns casos originando de 5% a 15% de redução no consumo, entretanto, essa relação ainda não é muito bem documentada (OZOG, 2013). 31 Os principais benefícios estão relacionados com o controle dos débitos e quantidade de energia utilizada, além de prevenir contas com valores inesperados. Como principal desvantagem é apontado o custo médio da energia elétrica, acima do tradicional (USWITCH, 2014). A Figura 8 apresenta um modelo de medidor para energia pré-paga. Figura 8 – Modelo de medidor eletrônico para energia pré-paga Fonte: USWITCH (2014) Na seção a seguir são apresentadas algumas tendências para o futuro, decorrentes da introdução das redes inteligentes e dos medidores inteligentes. 2.4 Tendências futuras em smart grids O sistema AMI é um dos mais presentes nos estudos e projetos executados, entretanto o sistema EMS também possui inúmeros benefícios. No futuro pode-se esperar um novo sistema híbrido, conciliando a característica de tarifas variáveis do sistema AMI com a estrutura de informações detalhadas do sistema EMS em busca de melhores níveis de eficiência energética. A qualidade e clareza das informações são requisitos básicos para que se tornem interessantes aos consumidores e impactem diretamente sob seu comportamento. A possibilidade de consulta dos consumos anteriores, das médias de consumo, bem como previsões futuras baseadas no histórico comportamental da unidade e também da região onde está instalado, simplifica consideravelmente o controle dos gastos. Para este propósito sistemas com inteligência artificial, tais como redes neurais artificiais (RNA) ou filtro de Kalman são extremamente úteis, possibilitando a formação dos padrões do usuário e obtenção de previsões de consumo. 32 A análise comportamental dos dados coletados também abre novas possibilidades. Por exemplo, alterações drásticas nos padrões de consumo ou um consumo elevado e contínuo totalmente fora do padrão podem indicar problemas com a instalação do consumidor, sendo possível uma interação com o mesmo para a comunicação dos possíveis problemas existentes. Outro problema que pode ser minimizado com a utilização dos medidores inteligentes está relacionado com as fraudes de energia. Estas representam energia “perdida” pelas concessionárias, podendo ser relacionados com a eficiência do sistema como um todo. As perdas relacionadas a furtos e fraudes de energia somam aproximadamente R$ 5 bilhões em prejuízos as concessionárias, representando entre 4% e 17% da tarifa final. Mesmo com a utilização dos medidores inteligentes ainda existe a possibilidades das fraudes nos medidores e principalmente das ligações clandestinas, tradicionalmente conhecidas como “gatos de energia”. Neste ponto, os medidores inteligentes instalados na região em questão facilitarão a realização de um balanço do montante de energia que está sendo fornecida e também de quanta energia está sendo efetivamente tarifada. Este processo facilitará a identificação dos pontos mais problemáticos bem como a tomada de medidas visando minimizar seu impacto. De acordo com a ANEEL, a concessionária AMPLA no estado do Rio de Janeiro possuía índices de perdas não técnicas de 27,13% em 2009, e este percentual de perdas era rateado entre todos os consumidores pagantes. Através de um programa de medição avançada de energia elétrica, foi possível alcançar uma redução de 20% nas perdas por furto de energia (LEITE, 2013). Os medidores inteligentes tradicionalmente possuem algoritmos para detecção de possíveis fraudes. Os dados coletados pelos medidores inteligentes podem ser utilizados para alimentar RNA’s para então classificar os possíveis fraudadores através de mudanças em seu comportamento de consumo (RAMOS et al., 2011). Medidores inteligentes podem ser a melhor maneira de combater as fraudes de energia devido à sua eficiência, segurança e imunidade a muitas “manobras” utilizadas para fraudar medidores eletromecânicos (ANAS et al., 2012). Segundo AZIZ et al. (2013), os sensores necessários aos medidores inteligentes em um sistema AMI poderiam ser à base de um sistema inteligente para compensação e controle de reativos. A partir dos dados obtidos pelos medidores, 33 inversores inteligentes seriam acionados compensando reativos e quedas de tensão instantaneamente. Os sensores poderiam também ser utilizados como ferramenta para medição e controle de outros parâmetros relacionados à qualidade da energia elétrica como a distorção harmônica. Novamente os inversores inteligentes poderiam ser acionados para mitigar distorções harmônicas acima dos valores permitidos por norma, minimizando o fluxo de corrente nas linhas e consequentemente a quantidade de perdas na transmissão e distribuição. Na próxima seção são apresentados os resultados de uma pesquisa realizada com os consumidores. 2.5 Visão dos consumidores sobre smart grids Os benefícios decorrentes da implantação das redes inteligente e dos medidores inteligentes são bastante claros. Entretanto, muitos dos resultados relacionados à eficiência energética dependem das ações executadas pelos consumidores, em decorrência da instalação dessas novas tecnologias. Podem-se relacionar os resultados com mudanças de comportamento dos consumidores. Os resultados esperados relacionados à eficiência energética podem parecer bastante óbvios visto que impactam diretamente no montante de energia consumida e consequentemente no valor pago pelo consumidor, entretanto, fazem-se necessários estudos que comprovem estes resultados, ou mesmo estudos preliminares avaliando o comportamento a ser esperado dos consumidores. De uma maneira simples, desenvolver pesquisas com os consumidores coletando dados sobre o que pensam sobre essas novas tecnologias, sua expectativas e como esperam agir perante elas. 2.5.1 Realização de uma pesquisa online e os resultados obtidos Desenvolveu-se uma pesquisa online para coletar dados e avaliar o comportamento a ser esperado dos consumidores com o advento das smart grids e dos smart meters. 34 Atualmente a pesquisa continua ativa podendo ser acessada e respondida pelos usuários, possibilitando a utilização dos dados coletados em trabalhos futuros (AMARAL, 2014). Os resultados apresentados refletem o comportamento de um pequeno grupo de 127 participantes voluntários, entretanto, de acordo com outros estudos relacionados e citados, é possível concluir que este comportamento ocorra de uma forma mais abrangente, trazendo benefícios ao setor elétrico e aos próprios consumidores. Foram coletados alguns dados gerais para situar os resultados da pesquisa, dentre eles a faixa etária dos participantes, onde reside, escolaridade, renda familiar, quantidade de moradores da residência e consumo médio mensal. O principal objetivo da pesquisa foi avaliar o conhecimento dos participantes a cerca das redes inteligentes e dos medidores inteligentes bem como o comportamento esperado a partir da instalação das mesmas. A seguir serão apresentados os principais resultados. Figura 9 – Resultados da Pesquisa Fonte: Arquivo Pessoal Perguntou-se aos participantes se possuíam conhecimento sobre smart grid e smart meter. Apenas 29% relataram algum conhecimento sobre os assuntos. Este comportamento já era esperado por se tratar de temas mais técnicos, entretanto não se deve esperar um conhecimento técnico aprofundado por parte dos consumidores, mas sim um conhecimento sobre o que são essas novas tecnologias, seus benefícios e também o porquê de terem seus medidores substituídos no futuro, evitando problemas justamente relacionados com a falta de informação da comunidade. 0% 67% 26% 6% 1% Faixa Etária 0 a 15 16 a 35 36 a 55 56 a 70 71 ou mais 10% 1% 13% 51% 18% 4% 0% 3% Escolaridade Ensino Fundamental Profissionalizante Técnico Graduação Pós-graduação Doutorado Pós-Doutorado Prefiro nâo Informar 35 Através de resposta livre indagou-se o que imaginavam serem os temas. Grande parte das respostam citam sobre medidores com maior capacidade de medição, sobre a capacidade de informar os consumidores sobre informações diversas e também princípios de fontes alternativas de energia, aproximando-se muito das definições e possibilidades relacionadas às redes inteligentes e aos medidores inteligentes. Cerca de 90% dos participantes relataram saber quais os equipamentos eletroeletrônicos de maior consumo elétrico em sua residência e cerca de 89% dos participantes acreditam ser possível economizar energia em suas residências. Um ponto bastante interessante, ressaltando um alto grau de conscientização dos participantes, entretanto, evidencia que seu comportamento depende de incentivos externos ou ações externas. Quando indagados sobre o tipo de medidor disponível em sua residência, 57% possuem medidores eletromecânicos, 10% medidores eletrônicos e 33% não souberam informar qual o tipo de medidor. Independentemente do tipo de medidor, 61% responderam que os dados disponibilizados pelos mesmos não possuem utilidade aos consumidores, algo esperado visto que grande parte destes medidores registra somente o consumo acumulado de energia. Dos participantes, 94% responderam acreditar que um medidor interativo e com possibilidade de acesso a mais informações poderia influenciar diretamente no consumo e economia de energia elétrica. Sendo este um dos resultados mais importante apontados pela pesquisa. As principais informações apontadas pelos participantes podem ser vistas na Figura 10. Figura 10 – Informações mais importantes Fonte: Arquivo Pessoal 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% Consumo mensal atual Consumo acumulado Histórico de consumo Preço da energia Projeções de Consumo Outros Consumo mensal atual Consumo acumulado Histórico de consumo Preço da energia Projeções de Consumo Outros Dados mais importantes 73,23% 25,20% 55,91% 70,08% 48,82% 11,02% 36 O consumo do mês corrente seguido pelo peço da energia são considerados as principais informações que influenciariam no comportamento dos consumidores. Contundo cerca de 12% dos pesquisados temem que medidores mais avançados possam refletir negativamente de alguma maneira. A principal justificativa apontada pelos pesquisados está relacionada aos custos de aquisição e instalação dos medidores. Existe também uma preocupação relacionada à privacidade dos dados, má utilização dos mesmos e também sobre fraudes. Estes três últimos itens citados vêm sendo amplamente abordados nos estudos mais recentes. Na seção a seguir são apresentadas duas referências disponíveis na literatura, que exemplificam as possibilidades e o potencial de eficiência energética através das tecnologias associadas às redes inteligentes. 2.6 Smart grid e smart metering na prática Mundialmente existem diversos projetos em desenvolvimento, conforme pode ser visto na Figura 11. Figura 11 – Smart grid no mundo Fonte: HARRISON (2007) A seguir serão apresentados dois projetos com focos diferentes e em países diferentes, que demonstram os potenciais benefícios decorrentes da implantação 37 dos sistemas. O primeiro projeto, realizado na Coreia, é abordado em CHOI et al. (2009). O segundo projeto, realizado em Portugal, é abordado em FERNANDES et al. (2010). Os principais pontos de cada projeto serão abordados, detalhados e discutidos. 2.6.1 Projeto 1 – Coreia O aumento no custo dos combustíveis fósseis tem impactado diretamente aos geradores e fornecedores de energia, desencadeando enormes prejuízos econômicos. Dados da Korea Electric Power Corporation (KEPCO) apontam prejuízos da ordem de U$ 1,3 bilhão no ano de 2008 em função do aumento do preço dos combustíveis. Nesta realidade a introdução do conceito de smart metering aliado à instalação de interfaces com o usuário de fácil visualização e preços dinâmicos tornam-se grandes aliados para conscientizar a população a um padrão de consumo mais eficiente e econômico (CHOI et al., 2009). O projeto piloto em questão teve seu desenvolvimento iniciado em setembro de 2008 e implantação para testes entre dezembro de 2008 e fevereiro de 2009. Foram selecionados 77 participantes voluntários onde os sistemas foram instalados, sendo 24 residências em Seoul e 53 em Cheongju. As residências de Seoul possuíam maior área construída, representando um grupo de moradores com maior poder aquisitivo. Já as residências de Cheongju possuíam em média metade do tamanho representando grupos sociais com menor poder aquisitivo. Essa abordagem permite avaliar os resultados de maneira mais ampla. O sistema desenvolvido foi baseado no padrão Energy Management System (EMS) buscando aproveitar as infraestruturas disponíveis, minimizando os gastos associados. No sistema EMS, a busca pela eficiência energética é cultivada através do autogerenciamento, ou seja, através da disponibilização de informações detalhadas sobre o consumo atual ou do passado e com previsões futuras sem necessitar propriamente de mudanças na tarifa. Diferentemente, o sistema AMI induz economia de energia através das tarifas variáveis em função do tempo. O principal foco do estudo foi avaliar o impacto das interfaces com o usuário, ou In Home Display (IHD). 38 A estrutura do sistema pode ser vista na Figura 12. Em virtude de grande parte das residências locais utilizarem ferroconcreto, optou-se pela utilização do sistema Power Line Carrier (PLC) para transmissão dos dados através da própria fiação instalada na residência, ao invés da utilização de sistemas wireless de transmissão de dados como Wifi, ZigBee, entre outros. O sistema PLC realiza a comunicação entre os medidores de cada consumidor com sua respectiva IHD e também a comunicação entre os consumidores e o dispositivo responsável pela concentração dos dados coletados e transmitidos. A conexão do concentrador com o servidor da companhia é realizada através do protocolo ethernet. Figura 12 – Estrutura geral do sistema desenvolvido para o projeto Fonte: CHOI et al. (2009) A interface com o usuário deveria ser simples e intuitiva facilitando o entendimento dos dados apresentados. A Tabela I apresenta as principais informações disponibilizadas aos consumidores. Tabela I – Principais informações do medidor Informações sobre o uso da energia Consumo acumulado Fatura atual até o momento Estimativa da fatura mensal Fator potência médio Nível progressivo atual* Dados estatísticos Gráfico de consumo no tempo Consumo do mês anterior Fatura do mês anterior Consumo anual Utilidades Emissão de gases do efeito estufa Informações sobre o tempo Dicas e informações sobre energia * Valor variável de acordo com o nível de consumo 39 Para facilitar o desenvolvimento adotou-se a utilização de um ultra mobile PC (UMPC) como interface, ao invés de utilizar interfaces proprietárias ou desenvolvidas especificamente para o projeto. Tal adoção agiliza o processo de desenvolvimento do projeto piloto, mas pode tornar-se algo inviável em um projeto de larga escala devido ao custo envolvido nos equipamentos. A fase de testes in loco teve duração de dois meses. No primeiro mês foram instalados somente os smart meters, sem a instalação das interfaces IHD, servindo como padrão de controle do consumo normal dos participantes. No mês seguinte foram instaladas as interfaces IHD para avaliar o comportamento dos consumidores e o impacto no consumo de energia elétrica decorrente da instalação das interfaces. Os resultados obtidos apontaram redução no consumo de energia elétrica em 48 das 53 residências em Cheongju, com redução média de 15,9%, e redução em 22 das 24 residências de Seoul, com redução média de 7,5%. Estes percentuais representam uma redução média mensal por residência de 38 kWh em Cheongju e 22 kWh em Seoul conforme a Figura 13. Figura 13 – Redução de consumo Fonte: CHOI et al. (2009) 2.6.2 Projeto 2 – Portugal Um Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) é uma plataforma que incorpora diversos componentes e vem sendo aplicada aos sistemas elétricos para monitorar, operar e controlar cargas, desenvolvendo importante papel no controle da segurança e viabilidade dos sistemas elétricos (FERNANDES et al., 2010). O trabalho apresenta uma ferramenta focada nas smart homes, ou residências inteligentes. A ferramenta permite o controle de uma residência com geração distribuída bem como suas cargas através de um sistema SCADA 53 24 48 22 0 10 20 30 40 50 60 Cheongju Seoul Residencias Obteram Redução 7,92 9,77 6,66 9,04 1,26 0,73 0 5 10 15 Cheongju Seoul Consumo (kWh/dia) Antes Depois Redução 40 inteligente. O sistema proposto trabalha em real-time, sendo responsável por gerenciar as cargas nos momentos de escassez no fornecimento de energia, tornando-se altamente atrativo e benéfico aos consumidores e também à rede elétrica. O gerenciamento das cargas conectadas ao sistema é baseado em uma ordem de mérito designada pelo usuário. O set-point, ou ponto de operação, onde o sistema inicia a otimização e controle das cargas também é definido pelo usuário, entretanto o sistema tem autonomia para intervir neste processo de acordo com a capacidade da unidade de geração distribuída instalada. Os estudos foram realizados no Intelligent Energy Systems Laboratory (LASIE). A plataforma de testes conta com fontes renováveis de energia tais como turbinas eólicas, painéis fotovoltaicos e também uma célula combustível, podendo operar no modo ilhado ou conectado a rede elétrica. A Figura 14 apresenta a estrutura interna de um dos laboratórios. Figura 14 – Laboratório interno com a plataforma de testes Fonte: Arquivo pessoal A Figura 15 apresenta a sala de controle contendo os inversores conectados as unidades de energia renováveis e também o terraço do prédio em que estão instaladas as turbinas eólicas e os painéis fotovoltaicos. Figura 15 – Sala de controle e terraço do prédio Fonte: Arquivo pessoal 41 A Figura 16 apresenta um esquema das instalações do laboratório e das conexões entre os componentes do sistema. As unidades de energia renováveis são conectadas a rede interna através de seus inversores, podendo alimentar a rede além de carregar o sistema de baterias que pode ser acionado na falta de energia. O sistema do laboratório recebe dados dos inversores e das cargas conectadas ao sistema permitindo o controle dos mesmos. Figura 16 – Sistema renovável instalado no laboratório LASIE Fonte: FERNANDES et al. (2010) O estudo de caso leva em consideração cargas não controláveis e também cargas controláveis pelo sistema SCADA durante um período de 12 horas. O resumo dos resultados durante o período de teste pode ser visto na Figura 17. A linha pontilhada azul representa o set point definido, as barras vermelhas indicam o consumo elétrico antes do processo de otimização e controle e as barras verdes representam o consumo após a otimização e controle realizados pelo sistema. Figura 17 – Resultado do controle durante um intervalo de 12 horas Fonte: FERNANDES et al. (2010) 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 P o tê n c ia ( W ) Período (horas) Antes do controle Após o controle Setpoint 42 Somente as cargas controláveis poderiam sofrer alterações pelo sistema, isto é, durante a execução do processe de otimização as cargas não controláveis mantêm o mesmo consumo sendo as cargas controláveis as verdadeiras responsáveis por igualar o consumo da instalação ao set point definido através de uma redução parcial ou total do consumo. Durante os momentos onde o consumo total foi menor do que o ponto de operação definido pelo usuário, não ocorreu otimização e controle das cargas. Nos períodos de 9 a 12 fica evidente o processo de otimização e controle das cargas, visto que após o processo o consumo não ultrapassou o ponto de operação. Mesmo com a presença de carga fixas, ou não controláveis, houve uma economia considerável no consumo de energia elétrica. Os resultados obtidos com o estudo demonstram a eficácia do sistema mantendo o consumo sempre dentro dos limites predefinidos. SUI et al. (2011) aponta que a eficiência energética é um dos principais objetivos do demand response. Para a implementação do sistema SCADA foi utilizado um controlador lógico programável (CLP). No futuro um sistema semelhante poderá ser integrado ao próprio smart meter, tornando-se viável a maioria dos consumidores. Essa funcionalidade depende basicamente da integração, comunicação entre dispositivos e da padronização nos protocolos adotados para comunicação e transmissão de dados. Capacidade de processamento embarcado para tal controle não pode ser considerada como um problema crítico atualmente. Atualmente o sistema desenvolvido sofreu atualizações e passou a utilizar uma RNA para obter melhores valores para os pesos definidos pelos usuários, levando em conta seu comportamento e contexto. Através do projeto ELECON, foi possível uma parceria entre os grupos de pesquisa “LSISPOTI – Laboratório de Sistemas de Potência e Técnicas Inteligentes/UNESP Bauru” e “GECAD – Grupo de Investigação em Engenharia do Conhecimento e Apoio à Decisão/ISEP-IPP, Instituto Politécnico do Porto”. Tal parceria possibilitou o intercâmbio de conhecimentos, além de possibilitar conhecer os laboratórios utilizados pelo grupo de pesquisa do Porto, bem como os trabalhos desenvolvidos e atualmente em desenvolvimento. Em trabalho conjunto, foi desenvolvido um circuito microcontrolado para monitoramento e controle de cargas atualmente simuladas pelo sistema do 43 laboratório LASIE. O circuito desenvolvido foi aplicado a um refrigerador e integrado ao sistema anteriormente desenvolvido, possibilitando a coleta de dados durante a utilização do refrigerador. Os resultados obtidos podem ser vistos em GOMES et al. (2014). A Figura 18 apresenta os elementos do sistema atualmente implementado, com suas cargas, subdivisões destas cargas e os componentes necessários ao processo de simulação e otimização das cargas. Também é apresentado um diagrama do circuito desenvolvido para o controle das cargas. Figura 18 – À esquerda, diagrama geral do sistema, à direita, esquema do circuito de controle Fonte: GOMES et al. (2014) 2.7 Considerações finais Neste capítulo foram apresentados os principais conceitos e tecnologias relacionados às redes inteligentes e aos medidores inteligentes além dos benefícios relacionados à eficiência energética. Foram apresentadas também algumas tendências futuras relacionadas às redes inteligentes e aos medidores inteligentes. Essa gama de novas possibilidades tende a crescer através da fundamentação, padronização e evolução das técnicas e tecnologias envolvidas. Sistemas híbridos mesclando as melhores características dos sistemas disponíveis atualmente e a utilização de técnicas inteligentes possuem grande potencial de crescimento e aplicação prática. 44 Através da pesquisa realizada com o grupo de consumidores ficou evidente o interesse em buscarem um comportamento mais eficiente, que reflita diretamente sobre os valores finais em suas contas de energia. Dados de consumo, preço da energia e histórico de consumo conjuntamente com interfaces simples e interativas mostram-se como grandes aliados nessa busca por melhores padrões de consumo. Os projetos desenvolvidos na Coreia e Portugal, apesar de possuírem focos principais distintos, impactaram diretamente sobre a eficiência energética através do controle e minimização do consumo de energia elétrica. Ficaram evidentes os benefícios proporcionados pelas interfaces com o usuário que contenham informações claras e atualizadas, bem como a utilização de sistemas auxiliares inteligentes para o controle e automação das residências. No capítulo a seguir é apresentado o desenvolvimento do smart meter proposto. As informações coletadas durante todo o levantamento bibliográfico auxiliaram na escolha das características técnicas, dos dados a serem coletados, processados e armazenados e também com relação à interface a ser a adotada, independente do seu uso final. 45 3 DESENVOLVIMENTO DO SMART METER PROPOSTO Neste capítulo é apresentado o desenvolvimento de um smart meter de baixo custo que alie precisão nas medições com a capacidade de armazenar os dados coletados, permitindo um estudo posterior dos resultados. Além disso, deveria possuir uma estrutura versátil e adaptável, tornando-se uma alternativa para coleta de dados em diversas situações. A terminologia smart meter foi adotada em função da quantidade de dados processados e disponibilizados aos usuários, a capacidade de armazenar as informações coletadas e a flexibilidade do dispositivo desenvolvido, principalmente quando relacionado aos medidores eletrônicos comumente utilizados em algumas unidades consumidoras. Entretanto ainda é um termo com significado bastante amplo, podendo ter significado diferente e ser relacionado a diferentes características de acordo com o fabricante ou contexto. 3.1 Motivação Existem no mercado diversas opções de medidores eletrônicos de energia, entretanto eles tradicionalmente não possibilitam alterações de suas características dificultando sua utilização em algumas situações. Em muitos estudos, para se realizar uma profunda análise dos resultados, é necessário o acesso a uma grande diversidade de dados bem como conhecer o fluxo de processamento empregado. Além dos medidores utilizados comercialmente, existem kit didáticos voltados ao desenvolvimento, possibilitando o conhecimento das técnicas de medição mais utilizadas, além das novas tecnologias disponíveis no mercado. TEXAS INSTRUMENTS (2013a) e MICROCHIP (2011) são alguns dos fabricantes de kits de desenvolvimento disponíveis no mercado. Tradicionalmente os fabricantes destes kits disponibilizam os códigos fonte, permitindo alterações de acordo com as necessidades do usuário e com as possibilidades do hardware envolvido. Entretanto ainda existem limitações quanto a alterações no hardware que podem dificultar ou impossibilitar expansões ou mesmo integrações com sistemas adicionais. 46 Os analisadores de qualidade de energia por sua vez são grandes aliados nos estudos realizados em laboratórios, principalmente devido a sua grande precisão e confiabilidade, entretanto o alto custo envolvido em sua aquisição por vezes pode desencorajar sua utilização em alguns ambientes e situações. Em virtude da dificuldade de acesso aos kits de desenvolvimento e a necessidade de um equipamento que pudesse ser personalizado de acordo com a necessidade iniciou-se a pesquisa e desenvolvimento de um smart meter que possuísse precisão aliado a capacidade de coletar e armazenar dados úteis para análises posteriores, dados este relacionados ao consumo de energia e também a qualidade da energia elétrica. O projeto apresentado dá continuidade a trabalhos anteriormente desenvolvidos. Tal continuidade permite um aperfeiçoamento das técnicas e tecnologias empregadas. Em AMARAL (2012), foi desenvolvido um conceito de equipamento nomeado como “gerenciador de energia”, que englobava uma etapa embarcada responsável pela medição de algumas grandezas elétricas além de etapas de filtragem de linha e proteção contra distúrbios na rede elétrica. O projeto era baseado em um microcontrolador da família 8051. Devido a suas limitações foi necessária à utilização de um conversor analógico digital (A/D) externo. O modelo utilizado possuía apenas 8 bits de resolução. Entretanto, mesmo com as limitações do hardware empregado foram obtidos resultados dentro do esperado com relação às medições e sua precisão dentro da proposta do trabalho. Posteriormente foi realizado um upgrade no circuito embarcado, substituindo- se o antigo microcontrolador pelo MSP430 desenvolvido pela Texas Instruments. Este upgrade teve como base principal a plataforma “Launchpad Value Line” devido a sua simplicidade, recursos oferecidos, baixo custo e facilidade de aquisição. A mudança de um microcontrolador CISC de 8 bits para um microcontrolador baseado na tecnologia RISC com 16 bits levou a um aumento considerável no desempenho do sistema. A utilização do conversor A/D interno de 10 bits resultou em um aumento teórico de até 4x na resolução das medidas realizadas. Em AMARAL et al. (2013) é abordado o desenvolvimento detalhado do upgrade realizado, bem como os resultados alcançados. O smart meter possuía como características iniciais básicas a serem alcançadas; baixo custo em relação às ferramentas disponíveis no mercado, 47 precisão semelhante aos medidores de referência disponíveis no laboratório, medição true rms de tensão e corrente, medição da potência aparente, consumo acumulado em kVAh, além de armazenamento das formas de onda e dados processados em uma memória não volátil para posterior análise. Devido a limitações iniciais de desenvolvimento, originalmente optou-se por não abordar a medição de potência ativa, consumo acumulado em kWh e também análises relacionadas qualidade da energia elétrica, como por exemplo, a medição da distorção harmônica total, ou total harmonic distortion (THD), de tensão e corrente. 3.2 O sistema embarcado desenvolvido Para o desenvolvimento deste novo projeto optou-se por manter a utilização da linha MSP430, entretanto, foi adotada uma topologia multiprocessador permitindo a divisão das tarefas entre os mesmos além de contornar limitações relacionadas aos periféricos disponíveis em cada modelo. A linha MSP430 tem sido amplamente utilizada no ambiente acadêmico e de desenvolvimento devido ao baixo custo de alguns kits de desenvolvimento, fornecimento de uma Integrated Development Environment (IDE) para desenvolvimento dos firmwares e por sua característica de baixo consumo (DUDACEK; VAVRICKA, 2007; GASPAR; SANTO; RIBEIRO, 2010). Devido a sua característica de baixo consumo tem sido amplamente empregado em dispositivos móveis alimentados por baterias, principalmente quando a vida útil desta bateria deve ser a maior possível, como por exemplo, em dispositivos de sensoriamento remoto (HÖRMANN et al., 2010). Essa característica é aproveitada no desenvolvimento do medidor, minimizando o consumo de energia necessário para seu funcionamento. Foram utilizados dois microcontroladores. O primeiro, um MSP430F2013 responsável pela amostragem dos sinais de tensão e corrente da rede elétrica. Este microcontrolador tem como diferencial possuir um conversor A/D do tipo sigma/delta de 16 bits com um programmable gain amplifier (PGA) integrado a cada canal, possibilitando a conversão de uma ampla gama de sinais sem perda de resolução 48 efetiva. As ondas amostradas são enviadas através da serial peripheral interface (SPI) para o segundo microcontrolador, um MSP430G2955 que armazena temporariamente as formas de onda e realiza os processamentos necessários. A seguir, na Figura 19, é apresentado um diagrama simplificado dos principais componentes do sistema embarcado. Figura 19 – Principais componentes do sistema embarcado Fonte: Arquivo pessoal O fluxo simplificado dos algoritmos empregados nos firmwares embarcados em cada microcontrolador pode ser visto na Figura 20. Figura 20 – Fluxograma dos códigos embarcados Fonte: Arquivo pessoal 49 No MSP430F2013 após a configuração do clock interno e inicialização dos periféricos ocorre o setup de diversas variáveis com seus valores iniciais. Após esta etapa o sistema passa a aguardar por um sinal de início de conversão, enviado pelo MSP430G2955. Enquanto o total de amostras por canal não for atingido o programa é executado em loop. A amostragem dos sinais é realizada a um sample rate de 3840 Hz por canal, totalizando 64 amostras com 16 bits de resolução para uma rede padrão de 60 Hz. Assim que todas as amostras tiverem sido coletadas o sistema passará a aguardar novamente pelo sinal de início de conversão. Os canais são amostrados sequencialmente, gerando um pequeno deslocamento de fase entre o canal da tensão e o canal da corrente. Este deslocamento tem relação direta com a frequência de amostragem e com a frequência do sinal amostrado. Na atual forma de utilização não traz impactos consideráveis, em virtude da amostragem de apenas dois canais e também pelo fato deste sequenciamento ser determinístico, ou seja, possuir um intervalo preciso e conhecido. Em um projeto com mais canais sendo amostrados, essa defasagem deve ser analisada, estudando-se a possibilidade de adoção de hardware específico que possibilite a amostragem sincronizada de todos os canais simultaneamente. Os passos iniciais do código embarcado no MSP430G2955 são iguais, configurando o clock e inicializando os periféricos. Sequencialmente é checada a presença da memória flash SPI responsável por armazenar os dados coletados, caso ela não for identificada o sistema não disponibilizará a opção de gravar os dados. Com a memória identificada é apresentada uma interface onde é possível apagar o conteúdo da memória flash, possibilitando a gravação dos novos dados. Após esta etapa são configurados os dados referentes à data, horário e intervalo de gravação entre os dados. Com o sistema totalmente configurado é enviado o sinal para que o MSP430F2013 inicie a conversão dos sinais analógicos. A cada conversão os valores são enviados através da interface SPI utilizando dois bytes para transferir os 16 bits de cada amostra. Após todos os bytes terem sido recebidos serão aplicados filtros digitais para minimizar o impacto dos ruídos internos oriundos do funcionamento do próprio microcontrolador e seu conversor A/D, essa etapa torna-se ainda mais importante para sinais de pequena amplitude, garantindo a integridade dos mesmos e o resultado das medições. 50 Para este propósito foi empregado um filtro de média móvel simples, ou simple moving average filter. O mesmo foi escolhido por ser amplamente citado na literatura devido ao seu desempenho computacional, facilidade de implementação, por não gerar defasagem entre o sinal de entrada e o de saída, e principalmente pelo comportamento com relação à atenuação de ruídos aleatórios (SMITH, 1999). A equação que descreve a implementação do filtro pode ser vista a seguir. [ ] ∑ [ ] (1) Onde: x[ ] é o sinal de entrada y[ ] é o sinal de saída M é o número de pontos da média móvel Quanto maior a quantidade de pontos utilizados na média móvel, maior será a atenuação do ruído, entretanto, este aumento no número de pontos eleva a inércia de resposta, limitando sinais com variações dinâmicas muito grandes, conforme pode ser visto na Figura 21. Figura 21 – Filtro de média móvel Fonte: SMITH (1999) Após a aplicação do filtro digital os sinais são então processador para obtenção dos valores de tensão, corrente, potência aparente e consumo acumulado. As medições de tensão e corrente são realizadas através de algoritmos true rms, desta maneira, os resultados apresentados representam os valores reais, independente da forma das ondas, uma característica das mais importantes para um medidor de energia lidando com tensões e/ou corrente sob a incidência de distorção harmônica. De acordo com o intervalo escolhido pelo usuário os dados coletados e processados serão periodicamente armazenados na memória flash até que atinja seu limite de armazenamento. Um dos principais objetivos do smart meter desenvolvido foi possibilitar o armazenamento de todos os dados coletados e processados para análises 51 posteriores. Os dados processados são armazenados em uma memória flash SPI de 4 Mb. Essa capacidade de armazenamento possibilita 1535 registros completos. A memória pode ser substituída por outras da mesma linha com maior capacidade sem necessidade de grandes alterações no código. Durante a inicialização do sistema é verificada a presença da memória e qual seu modelo. A placa com o circuito embarcado desenvolvido pode ser vista na Figura 22, seus principais componentes destacados através de retângulos identificados conforme a legenda. Figura 22 – “Main Board” com o MSP430F2013 (amarelo), MSP430G2955 (azul) e memória flash (branco) Fonte: Arquivo pessoal Durante a inicialização do sistema o usuário pode definir o intervalo entre o armazenamento dos dados além de configurar a data e hora do sistema. Os dados processados são apresentados aos usuários através de um display de cristal líquido (LCD) colorido. Inicialmente optou-se por utilizar um display LCD monocromático de 84x48 pixels já disponível, facilitando o processo de desenvolvimento e testes. Como um dos objetivos era apresentar grande quantidade de informações em uma interface simples ao usuário, optou-se por substituir por um modelo maior como resolução de 320x240 pixel e colorido. Os resultados iniciais desta modificação podem ser vistos na Figura 23. 52 Figura 23 – Comparação entre os LCD’s Fonte: Arquivo pessoal 3.3 Particularidades dos algoritmos e otimização dos códigos Apesar do ganho de desempenho com a mudança para a linha MSP430, a mesma tem foco no baixo consumo de energia e não no poder de processamento. Para obter um melhor desempenho foram empregadas diversas técnicas focadas na programação de dispositivos embarcados. A linguagem de programação utilizada em todo o processo de programação dos microcontroladores foi o “C” utilizando-se o compilador Code Composer Studio fornecido pela Texas Instruments. Uma das primeiras medidas em busca da otimização do código e melhoria no desempenho foi a não utilização de bibliotecas padrão presentes nos compiladores. As bibliotecas padrão normalmente são desenvolvidas para aplicações em computadores onde o poder de processamento, a capacidade de armazenamento e principalmente a quantidade de memória RAM não são problemas. Tradicionalmente os microcontroladores possuem baixo clock de funcionamento, pequena quantidade de memória flash ou outro tipo de memória não volátil para o armazenamento do código compilado e limitada quantidade de memória RAM. O principal gargalo para as bibliotecas padrão está relacionado à limitação de memória RAM. Uma biblioteca matemática como a “math.h” pode consumir toda a memória RAM disponível dependendo da função matemática empregada, em muitos casos não permitindo nem que o projeto seja compilado e executado. 53 3.3.1 Algoritmo RMS Uma das principais características do smart meter desenvolvido é a capacidade de obter os valores rms de tensão e corrente. Garantindo que os resultados das medições estejam o mais próximo do valor real, independente da forma de onda. O valor eficaz pode ser obtido através da equação a seguir. √ ∫ ( ) (2) Como citado anteriormente, os valores de tensão e corrente são obtidos através de um algoritmo true rms. Neste tipo de algoritmo as amostras referentes às formas de onda coletas são integralizadas para obtenção de seu valor eficaz, conforme pode ser visto na equação a seguir. √ ∑ (3) Onde: N é o número de amostras x é o valor discreto de cada amostra Como a biblioteca matemática padrão não podia ser utilizada fez-se necessário a utilização de um algoritmo mais eficiente para o cálculo da raiz quadrada e obtenção do valor eficaz das medidas de tensão e corrente. No projeto desenvolvido em AMARAL (2012), utilizou-se um algoritmo baseado no método de Newton onde através de sucessivas aproximações é possível se obter as raízes de uma equação numérica. Entretanto, existem métodos alternativos com maior eficiência computacional, enquadrando-se melhor nas características e limitações do sistema desenvolvido. Optou-se por utilizar um algoritmo baseado no método binário, um método desenvolvido especificamente para cálculo de raízes utilizando-se a base binária. Por trabalhar com os números em seu formato nativo – base binária – o desempenho é muito maior quando comparado a outros métodos (CRENSHAW, 2000). Entretanto existe uma limitação, os números binários podem lidar somente 54 com números inteiros, tornando impossível de se obter resultados precisos, algo necessário ao projeto. Para obterem-se resultados do tipo float com duas casas após a vírgula aplicou-se uma modificação no algoritmo. O valor de entrada é multiplicado por uma constante que possua raiz quadrada de valor inteiro e conhecido. Após o cálculo da raiz quadrada pelo método binário, o resultado é salvo em uma variável do tipo float e então é dividida pela raiz quadrada da constante utilizada como multiplicado no início da operação. Essa estratégia aumentou o desempenho bem como garantiu a precisão necessária aos resultados durante o desenvolvimento inicial. 3.3.2 Operação em ponto fixo Durante o desenvolvimento do projeto novos algoritmos foram implementados, permitindo o processamento de novas informações importantes para analise do consumo e qualidade da energia elétrica. Neste ponto a utilização de variáveis float e double tornou-se um grande limitador do sistema. A utilização destas variáveis em microcontroladores sem hardware específico, ou floating-point unit (FPU), leva a uma emulação deste processamento via software. Apesar desta emulação ser inserida transparentemente pelo compilador, o processo envolve maior gasto de memória e principalmente um grande número de ciclos de processamento para execução de funções básicas como a soma, a subtração, a multiplicação e a divisão. Além disso, a execução das funções trigonométricas nativas da biblioteca padrão, utilizando variáveis float ou double no microcontrolador escolhido, somaria um grande tempo de processamento. Para os novos algoritmos utilizados no cálculo de THD e também no filtro IIR utilizado para o cálculo do fator de deslocamento (FD), ou , seria necessário à utilização da biblioteca “math.h” com suas funções “sin( )” e “cos( )”. Sua utilização elevaria o consumo de memória e limitaria a capacidade de processamento do sistema como um todo. Durante a etapa de avaliação dos algoritmos implementou-se uma discret Fourier transform (DFT) utilizando variáveis de ponto flutuante emulado e as funções 55 da biblioteca matemática. O processamento de 32 harmônicas de um ciclo da rede levou aproximadamente 13 segundos para ser realizado. Tal custo computacional inviabilizaria este tipo de analise. Para contornar este problema optou-se por utilizar variáveis de ponto fixo ao invés de ponto flutuante. Tal implementação foi realizada através da biblioteca “IQmathLib” disponibilizada pela Texas Instruments. Além de possibilitar a execução do código consideravelmente mais rápida, permite menor consumo de energia quando comparada ao código equivalente utilizando ponto flutuante (TEXAS INSTRUMENTS, 2014). O baixo consumo de energia em dispositivos embarcados é foco tanto dos fabricantes, através do emprego de novas tecnologias de fabricação, como dos desenvolvedores e projetistas, através da utilização de códigos mais eficientes e que utilizem ao máximo as tecnologias disponíveis. A biblioteca de ponto fixo utiliza variáveis nativas do tipo inteiro para armazenar a porção inteira dos números e também sua porção decimal. A forma de armazenamento dos dados do tipo “IQ” é exemplificada na Tabela II a seguir. A tabela completa, bem como outras características da biblioteca, pode ser acessada na íntegra em TEXAS INSTRUMENTS (2014). Tabela II – IqmathLib: tipos de variáveis Bits Faixa de valores Tipo Inteiro Decimal Mínimo Máximo Resolução _iq30 2 30 -2 1,999999999 0,000000001 _iq29 3 29 -4 3,999999998 0,000000002 _iq20 12 20 -2.048 2.047,999999046 0,000000954 _iq10 22 10 -2.097.152 2.097.151,999023440 0,000976563 _iq5 27 5 -67.108.864 67.108.863,968750000 0,031250000 Fonte: TEXAS INSTRUMENTS (2014) A escolha do tipo de variável deve levar em consideração os limites dos valores envolvidos, bem como a precisão necessária ao processamento. Quanto maior o número de bits utilizados para a parte decimal, maior a precisão dos cálculos. Para efeito de comparação foram realizados três testes. No primeiro teste comparou-se o algoritmo utilizando ponto flutuante e a raiz quadrada baseada no algoritmo binário adaptado, com o algoritmo utilizando a biblioteca IQ. Foram medidas as quantidades de execuções do loop principal no intervalo de 1 segundo. Este loop continha o cálculo de tensão rms, corrente rms e potência aparente. Para 56 o código utilizando ponto flutuante foram obtidas 22 execuções completas, para o código utilizando IQ, 26 execuções completas. Um aumento de 18,18% na velocidade de execução. Aparentemente um pequeno aumento, entretanto deve-se considerar que o código utilizando a biblioteca IQ realiza a conversão de todos os valores nativos para a variável IQ selecionada. Mesmo com todas as conversões o processamento mostrou-se mais eficiente. No segundo teste realizou-se uma comparação de desempenho entre o algoritmo de raiz quadrada da biblioteca padrão, o algoritmo binário adaptado e o algoritmo da biblioteca IQ. Para todos os casos realizou-se o cálculo da raiz quadrada do número 65535. O algoritmo padrão da biblioteca padrão levou 2,724 ms para ser executado, o algoritmo binário adaptado 862 µs e o algoritmo da biblioteca IQ 160 µs. O algoritmo binário adaptado foi 3,16 vezes mais rápido que a biblioteca padrão, e o baseado na biblioteca IQ foi 17,02 vezes mais rápido que a biblioteca padrão. No terceiro teste o algoritmo de DFT anteriormente implementado, foi modificado para utilizar a biblioteca “IQmathLib” e suas funções matemáticas. A execução do mesmo processamento diminuiu de aproximadamente 13 segundos para menos de 1 segundo. Estes resultados evidenciam o ganho de desempenho obtido a partir da utilização da biblioteca de ponto fixo. Com a eficiência comprovada, todos os algoritmos necessários passaram a utilizar ponto fixo. A partir da utilização da biblioteca de ponto fixo tornou-se possível à implementação prática de novos algoritmos para o cálculo do THD, FD e FP. 3.3.3 Cálculo do THD Apesar do algoritmo empregado para o cálculo da DFT funcionar perfeitamente, este ainda não possuía o desempenho esperado. Também não se fazia necessário o cálculo de diversas harmônicas, já que é possível realizar o cálculo do THD através do valor eficaz da onda e do valor de sua fundamental. 57 Neste ponto foi implementado um algoritmo para cálculo da fundamental com base no algoritmo de Goertzel. Essa é uma técnica de processamento digital de sinais que possibilita uma avaliação eficiente de termos individuais de uma DFT, necessitando de menor capacidade de processamento (BANKS, 2002). Tradicionalmente o cálculo do THD é realizado através da seguinte equação: √∑ (4) Onde: THDx é a distorção harmônica total h é a ordem da harmônica x1 é o valor eficaz da fundamental Como o algoritmo implementado calcula apenas o valor da frequência fundamental, utilizou-se a seguinte equação para o cálculo do THD: √ (5) Onde: THDx é a distorção harmônica total xt é o valor eficaz da onda x1 é o valor eficaz da fundamental 3.3.4 Cálculo FD e FP Uma necessidade bastante comum relacionada ao processamento digital de sinais está relacionada a isolar uma estreita banda de frequências de um sinal (SMITH, 1999). Para o cálculo do FD faz-se necessário isolar a componente fundamental dos sinais de tensão e corrente, para então poder calcular o deslocamento entre elas. Para este fim utilizou-se um filtro band pass, ou, passa banda do tipo infinite impulse response (IIR). A equação recursiva genérica é apresentada a seguir: [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] (6) Onde: x[ ] é o sinal de entrada Y[ ] é o sinal de saída 58 Os coeficientes “a” e “b” para o filtro passa banda podem ser calculados através das equações a seguir (SMITH, 1999): (7) ( ) ( ) (8) (9) ( ) (10) (11) Onde: ( ) ( ) (12) (13) Onde: f é a frequência central BW é a largura de banda, variando de 0 a 0,5 da frequência de amostragem A Figura 24 apresenta o comportamento do filtro implementado durante o desenvolvimento. Destacado em vermelho, uma forma de onda simulada com 25% de THD de terceira harmônica, em verde, a saída do filtro. Nota-se que o resultado da onda de saída não é uma onda senoidal perfeita e este comportamento pode ser explicado pela grande distorção na forma de entrada – assemelhando-se a uma forma de onda quadrada. Entretanto este resultado mostrou-se eficiente para o cálculo do FD. Figura 24 – Teste do filtro passa banda IIR Fonte: Arquivo pessoal 59 Quando as cargas conectadas ao sistema são lineares e a tensão tem característica puramente senoidal o FP pode ser calculado a partir da seguinte equação: (14) Onde: cosφ é o fator de deslocamento P é a potência ativa S é a potência aparente Tradicionalmente, potências ativas, reativas e aparentes são relacionadas através do triângulo de potência, como apresentado na Figura 25. Figura 25 – Triângulo de potência Fonte: QUINTOARMÓNICOES (2008) Na presença de distorção harmônica de tensão e/ou corrente a formulação anteriormente apresentada não é mais válida. O cálculo do FP é realizado através da equação (BORGONOVO, 2001): ( ) √ √ (15) Onde: cosφ é o fator de deslocamento entre as fundamentais THDp é a taxa distorção harmônica referente a potência ativa, conforme a Eq. 15 THDi é o índice de distorção harmônica de corrente THDv é o índice de distorção harmônica de tensão ∑ (16) Onde: Vn é o valor de cada harmônica de tensão V1 é o valor de tensão da fundamental In é o valor de cada harmônica de corrente I1 é o valor de corrente da fundamental cosφn