Desenvolvimento a eventos discretos de um controlador de balanceamento de fases para sistemas legados de baixa tensão e microgrids

Na modernização do sistema legado de baixa tensão como microgrids urbanas, o desenvolvimento de algoritmos de balanceamento de fases torna-se útil e importante para garantir o equilíbrio robusto e confiável de carga, estabelecer um fluxo de automação eficiente entre os consumidores, a rede legada secundária e o centro de supervisão do sistema de distribuição de energia elétrica. Isso pode se constituir num sistema de controle alternativo de balanceamento de fases (via comutação dinâmica de unidades consumidoras) ao método de injeção de corrente na rede por microgrids. Modelos formais de automação desses algoritmos se tornam um marco interessante para a avaliação do desempenho e de propriedades para a validação da sua inserção na nova arquitetura de microgrids urbanas. Eles podem avaliar o desempenho confiável do sistema, quando da verificação de propriedades dinâmicas que garantam soluções unívocas para transferência de carga e a robustez da estabilidade de carga na rede secundária, sem paradas na operação, nem eventos conflitantes. Este trabalho propõe um novo sistema de controle de balanceamento de fases, baseado em algoritmos combinados resultantes de um modelo em redes de Petri hierárquicas. A través desse modelo, foi obtido um fluxo de operações automatizado, ótimo e confiável de balanceamento de carga nas fases da rede secundária, com seleção eficaz das unidades consumidoras, para o processo de comutação, visando obter um estado de equilíbrio de carga robusto a desbalanceamentos entre as fases, e com corrente de neutro minimizada. A partir do modelo obtido, denominado “Controlador de Balanceamento de Fases do Transformador” (CBF-T) foram desenvolvidos quatro algoritmos combinados: o Algoritmo de Transferência de Carga, que calcula o nível de desbalanceamento e a potência a ser transferida nas fases do transformador; o Algoritmo de Diagnóstico de Consumo, que identifica a margem de concentração de carga no consumidor; o Algoritmo de Previsão de Consumo, que prediz os estados futuros de energia mensais no consumidor; e o Algoritmo de Seleção de Comutação, que seleciona os consumidores para comutação, em função do estado futuro de consumo de energia, margem de concentração de carga e da média dos estados futuros de energia. Baseado nos resultados obtidos, notou-se a diminuição eficiente da corrente de neutro e do desbalanceamento médio de carga nas fases da rede secundária, com robustez de estabilidade de carga para três meses, tornando-se um sistema eficiente para a solução de desbalanceamentos tanto na rede secundária legada, como também em microgrids.