BI304 - O Instalador

RENOVÁVEIS | INVESTIGAÇÃO 71 equilíbrio termodinâmico estático dos cabos para as condições meteorológicas sazonais mais desfavoráveis. Essa metodologia designada usualmente por 'Seasonal Line Rating' (SLR) visa, acima de tudo, garantir a segurança da operação das redes não permitindo que a temperatura máxima do condutor seja ultrapassada e que a linha mantenha sempre uma distância mínima ao solo [2]. Em Portugal usam-se valores de referência para a velocidade do vento entre 0,5 e 0,61 m.s-1 e de irradiância entre 1000 e 1150 W.m-2. O valor de referência da temperatura do ar é usualmente ajustado sazonalmente e a direção do vento é desprezada. Do ponto de vista meteorológico, este conjunto de valores são conservadores e, operacionalmente, a capacidade de transmissão dos cabos varia constantemente, ajustando-se às condições meteorológicas vigentes. Assim, o uso de modelos numéricos de avaliação dinâmica das linhas (DLR) tais como o Kuipers-Brown [1], o IEEE 738-2018 [3] e o CIGRÉ [4], ao utilizarem dados meteorológicos (quase) em tempo real, podem superar com segurança a limitação anteriormente identificada permitindo, assim, a utilização otimizada dos ativos existentes [5]. Diversos estudos indicam que a utilização do DLR leva a um aumento de 10% a 30% na estimativa da capacidade de transmissão, o que pode evitar eventuais congestionamentos das redes em 80% dos casos e paragens forçadas (curtailment) da produção de energia renovável variável (VRE) [5,6]. Além do mais, ao evitar o uso de valores da capacidade das linhas superiores aos determinados pelo DLR, permite preservar a segurança dos sistemas de transmissão, evitando a degradação dos cabos e o desligamento das linhas [7]. Assim, o uso de modelos DLR pode no longo prazo, evitar ou adiar a eventual construção de novas linhas, e no curto prazo, evitar a separação dos mercados no MIBEL, bem como congestionamentos da rede, restrições de produção VRE e a degradação das linhas. Neste contexto, os parceiros do projeto OptiGRID, um projeto nacional financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia, desenvolveram, e implementaram em MATLAB, ummodelo dinâmico do balanço termodinâmico dos cabos, de redes elétricas aéreas georreferenciadas sob condiçõesmeteorológicas em tempo real ou quase real. Esta ferramenta foi aplicada na análise de três casos de estudo A, B e C de redes elétricas georreferenciadas. O caso A, envolve uma rede regional com uma forte componente de produção eólica, o caso B, apresenta um elevado potencial para produção fotovoltaica, e o caso C, analisa as condições de interligação conducentes à separação dos mercados no MIBEL. Os resultados obtidos e reportados em detalhe na página do projeto OptiGRID confirmam a generalidade e validade deste tipo de abordagem para uma gestão mais eficiente dos ativos disponíveis. CARATERÍSTICAS GERAIS DO MODELO DESENVOLVIDO A ferramenta desenvolvida e implementada emMATLAB, é apresentado sob forma gráfica na figura 1. A rotina para a análise de DLR segue a metodologia apresentada no relatório do CIGRÉ [4]. A ferramenta incorpora igualmente um modelo para o cálculo do trânsito de energia otimizado (OPF) desenvolvido no LNEG e escrito em GAMS. Esta ferramenta foi aplicada na análise de três casos de estudo de redes elétricas georreferenciadas. Os dados meteorológicos (velocidade do vento e direção, irradiância e temperatura ambiente) do ano de 2018 foram selecionados para serem usados nos modelos matemáticos para todos os estudos de caso, principalmente devido às condições climáticas extremas observadas durante este ano. Para cada caso de estudo foram recolhidas as seguintes informações: a topologia da rede de alta tensão e as suas caraterísticas elétricas (tipo e número de cabos, respetivas impedâncias ou susceptâncias, tensão nominal de operação, etc.). Na geração de energia, também foram obtidas as cargas nas regiões em análise. Por fim, para abordar o caso C, foram também recolhidas e analisadas a capacidade de interligação entre Portugal e Espanha (importação e exportação) disponível e as licitações dos mercados do dia seguinte e intra-diário. Figura 1. Representação esquemática da ferramenta desenvolvida no âmbito do projeto OptiGRID.

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