Estratégia de Agregação de Veículos Elétricos para Estabilidade de Tensão
Num cenário global marcado pela urgência da descarbonização, a integração de fontes renováveis nas redes elétricas tornou-se simultaneamente uma necessidade e um desafio complexo. À medida que painéis fotovoltaicos e turbinas eólicas proliferam em áreas urbanas e rurais, as redes de distribuição – outrora meros condutores passivos de energia – transformam-se em sistemas bidirecionais dinâmicos, conhecidos como redes de distribuição ativas (RDAs). Esta evolução, porém, introduz uma série de complexidades técnicas, entre as quais se destaca a instabilidade de tensão resultante da natureza intermitente e imprevisível da geração distribuída.
Um estudo pioneiro publicado na revista Electric Drive apresenta uma solução inovadora para este problema, aproveitando o potencial subutilizado dos veículos elétricos (VEs) não apenas como consumidores de energia, mas como participantes ativos na estabilização da rede. Desenvolvido por Jialin Yu, Jinrui Guo, Xiaodong Tu, Weiliang Liu e Weidong Zhong, o artigo introduz uma estratégia cooperativa de regulação de tensão que integra agregações de VEs, inversores fotovoltaicos multifuncionais e dispositivos de compensação de energia reativa num quadro de controlo unificado. Esta abordagem promete aumentar a resiliência da rede, reduzir custos de infraestrutura e suportar a operação segura e eficiente de sistemas de distribuição modernos com alta penetração de renováveis.
No cerne desta inovação encontra-se um modelo de previsão sofisticado, fundamentado no conceito de “cadeia de viagens” – uma estrutura comportamental que captura os padrões espaço-temporais de utilização dos VEs. Ao contrário dos métodos de previsão convencionais, que tratam a carga dos veículos como eventos aleatórios ou isolados, o modelo da cadeia de viagens reconhece que os movimentos diários formam uma sequência de atividades interligadas: partida de casa, deslocação ao trabalho, recados, viagens de lazer e eventual regresso. Cada etapa desta cadeia transporta informação probabilística sobre horários de partida, durações de estacionamento, tipos de destino (residencial, comercial, recreativo) e estado de carga (SOC) à chegada. Ao modelar estas dependências através de simulações de Monte Carlo e transições de estado de Markov, os investigadores alcançaram um grau de precisão significativamente superior na previsão de perfis de carga agregada de VEs.
Esta precisão preditiva não é um mero exercício académico; é o alicerce sobre o qual se podem construir serviços de rede eficazes. Para que os VEs participem significativamente na regulação de tensão, os operadores de rede precisam de saber – com horas ou mesmo dias de antecedência – quantos veículos estarão disponíveis em que locais, com que capacidade de bateria e por quanto tempo poderão permanecer conectados. O modelo da cadeia de viagens fornece exatamente isso: uma previsão de alta fidelidade da disponibilidade de carga flexível em diferentes zonas funcionais de uma cidade. Em testes comparativos com métodos tradicionais, como o algoritmo de otimização NSGA-II, a abordagem proposta demonstrou melhorias dramáticas na precisão, reduzindo o erro percentual absoluto médio (MAPE) de quase 25% para apenas 3,54%. Esta fiabilidade transforma frotas de VEs de variáveis incertas em ativos de rede despacháveis.
Com previsões de carga precisas em mãos, a equipa de investigação concebeu uma estratégia hierárquica de controlo de tensão baseada em sensibilidade. Reconhecendo que as redes de distribuição de baixa tensão são caracterizadas por elevadas relações resistência/reatância, os autores enfatizam que tanto as injeções de potência ativa como reativa influenciam significativamente as tensões nos nós. A sua estratégia começa por calcular matrizes de sensibilidade tensão-potência – quantificando quanto uma alteração unitária de potência ativa ou reativa num nó afeta a tensão noutro. Estas sensibilidades são depois utilizadas para priorizar ações de controlo.
O protocolo de regulação segue uma sequência “primeiro potência reativa, depois potência ativa”, um princípio alinhado com as práticas estabelecidas da engenharia eletrotécnica que minimizam perdas de energia e preservam a vida útil das baterias. Quando surgem condições de sobretensão – comuns durante os picos solares de meio-dia – o sistema despacha primeiro ajustes de potência reativa a partir dos recursos disponíveis: compensadores estáticos de VAR, inversores fotovoltaicos inteligentes operando em modo de suporte de tensão e, crucialmente, agregações de carregadores de VEs capazes de fluxo bidirecional de energia (V2G) ou mesmo de suporte reativo unidirecional (como muitos carregadores modernos podem fornecer). Se os desvios de tensão persistirem após se esgotarem as medidas reativas, o sistema recorre então à modulação de potência ativa – reduzindo temporariamente as taxas de carregamento dos VEs ou, em cenários avançados, absorvendo energia das baterias dos veículos para compensar o excesso de geração.
Esta abordagem em camadas mostrou-se altamente eficaz em cenários de simulação modelados com base em alimentadores de distribuição do mundo real. Num caso de teste, três barramentos adjacentes sofreram simultaneamente uma sobretensão severa – excedendo 15% acima dos níveis nominais – devido à coincidência de geração solar e carga local reduzida. Dispositivos convencionais de compensação reativa por si só foram insuficientes para corrigir o desequilíbrio. No entanto, ao ativar agregações de VEs conectadas a esses mesmos nós, o sistema restaurou as tensões para dentro da banda permitida de ±5% em menos de 0,07 segundos. Noutro cenário envolvendo um barramento sem hardware dedicado de compensação reativa, a agregação de VEs forneceu a ação corretiva dominante, demonstrando a adaptabilidade da estratégia a configurações de rede heterogéneas.
Criticalmente, o método proposto não requer investimentos massivos em nova infraestrutura. Em vez disso, maximiza o valor dos ativos existentes – inversores solares, carregadores de VEs e unidades mínimas de compensação reativa – através de coordenação inteligente. Esta é uma vantagem económica significativa, especialmente para utilities que enfrentam restrições orçamentais enquanto gerem uma integração renovável acelerada. Além disso, ao priorizar a regulação baseada em VEs sobre soluções mecânicas como cambiadores de derivação sob carga ou bancos de condensadores, a estratégia reduz o desgaste do equipamento físico e permite respostas mais rápidas e granulares a flutuações de tensão.
As implicações estendem-se para além do desempenho técnico. À medida que a adoção de VEs acelera globalmente – com vendas globais a superarem 10 milhões de unidades em 2022 e projetadas para atingir 40 milhões anualmente até 2030 – a capacidade total de bateria estacionada em garagens, parques de estacionamento empresariais e centros comerciais representa um vasto reservatório de energia distribuída. Aproveitar este recurso para serviços de rede cria um ciclo virtuoso: os proprietários de VEs podem ganhar receita participando em mercados de serviços auxiliares, as utilities obtêm uma ferramenta de regulação de tensão de baixo custo, e a sociedade beneficia de uma rede mais estável e favorável às renováveis. O quadro deste estudo fornece um plano prático para ativar este potencial.
Importante, os investigadores reconhecem limitações e delineiam caminhos claros para trabalho futuro. O modelo atual assume a disponibilidade generalizada de carregadores de VEs inteligentes e controláveis – uma premissa razoável dado os impulsos regulatórios em curso na UE, EUA e China para capacidades padronizadas de V1G (carregamento inteligente unidirecional) e eventualmente V2G (bidirecional). No entanto, a implantação no mundo real exigirá protocolos robustos de cibersegurança, interfaces de comunicação padronizadas (por exemplo, IEEE 2030.5 ou OpenADR) e mecanismos de compensação equitativos para os proprietários de VEs. Os autores sugerem ainda incorporar recursos flexíveis adicionais em iterações futuras, como sistemas de armazenamento de energia distribuída e cargas residenciais controláveis (por exemplo, bombas de calor, aquecedores de água), para a flexibilidade do sistema.
De uma perspetiva política, esta pesquisa salienta a necessidade de quadros regulatórios que reconheçam os agregadores de VEs como fornecedores legítimos de serviços de rede. Atualmente, muitos mercados restringem a participação em serviços auxiliares a grandes geradores centralizados. Atualizar estas regras para acomodar recursos distribuídos e agregados desbloquearia um valor imenso e aceleraria a transição energética. Programas piloto na Califórnia, Reino Unido e Alemanha já exploram tais modelos, e a base técnica estabelecida por este estudo pode informar a sua expansão.
O elemento humano permanece central. Embora os algoritmos e estratégias de controlo sejam sofisticados, o seu sucesso depende da aceitação dos consumidores. Os condutores permitirão que os seus veículos sejam limitados ou descarregados durante eventos da rede? Evidências de primeiros testes de V2G sugerem que sim – desde que os utilizadores mantenham controlo sobre os níveis mínimos de carga, recebam uma compensação justa e não experienciem degradação no desempenho do veículo ou na vida útil da bateria. O modelo da cadeia de viagens respeita inerentemente o comportamento do utilizador, agendando a regulação apenas durante janelas de estacionamento previsíveis, minimizando inconvenientes.
Em conclusão, este trabalho representa um passo significativo em direção a uma relação simbiótica entre a eletrificação dos transportes e a modernização da rede elétrica. Ao tratar os VEs não como cargas passivas, mas como ativos de rede inteligentes e móveis, a estratégia proposta transforma um desafio potencial – a instabilidade de tensão proveniente de renováveis distribuídas – numa oportunidade para enhanced a eficiência e resiliência do sistema. À medida que as cidades worldwide se esforçam para atingir metas de neutralidade carbónica, abordagens integradas e orientadas por dados como esta serão essenciais para construir a infraestrutura energética flexível, responsiva e sustentável do futuro.
Autores: Jialin Yu¹, Jinrui Guo², Xiaodong Tu¹, Weiliang Liu¹, Weidong Zhong¹
Afiliações:
¹ Jiaxing Power Supply Company, State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd., Jiaxing 314033, China
² College of Automation & College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China
Publicado em: Electric Drive, 2024, Vol. 54, No. 9
DOI: 10.19457/j.1001-2095.dqcd24472