Método Otimiza Redes Híbridas CA/CC com Eficiência
Um avanço significativo na tecnologia de redes inteligentes acaba de ser alcançado com o desenvolvimento de um método inovador de programação de otimização colaborativa de dois níveis, projetado especificamente para redes de distribuição híbridas de corrente alternada/corrente contínua (CA/CC) de média e baixa tensão com arquiteturas multi-zona interligadas. Esta inovação promete resolver desafios críticos decorrentes da rápida integração de fontes de energia renovável e novos tipos de cargas elétricas, como veículos elétricos (VE) e infraestrutura 5G, nos sistemas de energia modernos.
À medida que o impulso global pela neutralidade de carbono se intensifica, as redes de distribuição estão passando por uma transformação fundamental. As redes radiais tradicionais de fluxo unidirecional estão dando lugar a sistemas dinâmicos, malhados e de múltiplos níveis de tensão, capazes de fluxo de energia bidirecional e coordenação em tempo real. No entanto, esta evolução introduz novas complexidades — flutuações de tensão, perdas de energia e dificuldades no equilíbrio entre oferta e demanda em zonas heterogêneas. O método recém-proposto aborda diretamente estas questões, permitindo uma cooperação harmoniosa entre as camadas de média tensão (MT) e baixa tensão (BT), aproveitando simultaneamente a flexibilidade dos sistemas de armazenamento de energia (SAE) e das tecnologias vehicle-to-grid (V2G).
No cerne desta descoberta está uma estrutura de otimização de dupla camada que trata as redes MT e BT como entidades decisórias interdependentes, porém distintas. A camada inferior concentra-se em zonas individuais de BT — cada uma potencialmente hospedando uma combinação única de painéis fotovoltaicos (FV), estações de carregamento de VE, estações de base 5G e armazenamento estacionário. Dentro de cada zona, o modelo determina os cronogramas ideais de carga e descarga para ativos de SAE e V2G, com o objetivo de minimizar os custos operacionais, que incluem aquisição de eletricidade, geração solar cortada, perdas na rede e compensação pela participação dos utilizadores de VE.
Simultaneamente, a camada superior opera ao nível da MT, onde os objetivos primários se deslocam para a minimização dos desvios de tensão do sistema e das despesas operacionais totais. Esta camada coordena a troca de energia entre zonas de BT interligadas através de conversores de fonte de tensão (VSC), atuando efetivamente como um controlador de tráfego que redireciona o excedente energético de zonas com excesso de geração (por exemplo, aquelas com abundante produção solar ao meio-dia) para zonas com défice (por exemplo, as que experienciam picos de demanda de carregamento de VE ou alta carga de 5G).
O que distingue esta abordagem é o seu mecanismo de convergência iterativo e orientado por feedback. Após uma passagem inicial de otimização na camada de BT, os perfis de energia resultantes e as condições de tensão são alimentados para cima, para informar as decisões da camada de MT. A camada de MT calcula então os fluxos de energia interzonais ideais e envia de volta para as zonas de BT condições de contorno atualizadas — como tensões nodais e potência injetada. Este ciclo repete-se até que ambas as camadas atinjam um equilíbrio estável, garantindo que a autonomia local e a coordenação global sejam harmonizadas.
A equipa de pesquisa validou a sua metodologia utilizando um sistema de teste IEEE de 33 nós modificado, aumentado com sub-redes realistas de BT representando três zonas distintas: uma zona baseada em CC dominada por energia solar fotovoltaica de telhado, uma zona CA centrada em infraestrutura de carregamento de VE e outra zona CA acolhendo múltiplas estações de base 5G. Cada zona foi equipada com armazenamento localizado e interligada através de VSCs de 100 kVA. A simulação incorporou dados do mundo real sobre irradiância solar, padrões de utilização de VE (incluindo tempos de chegada estocásticos e distribuições de quilometragem diária) e perfis de carga 5G ligados à intensidade do tráfego de comunicações.
Foram avaliados três cenários comparativos. No primeiro, cada zona operava completamente isolada — sem interligação, sem coordenação. Este caso de referência resultou em cortes significativos de energia solar (76 kW de geração FV desperdiçada) e violações severas de tensão, com tensões nodais na zona rica em energia solar a atingir picos de 1,076 por unidade — bem acima do limite padrão de 1,05 pu. As perdas na rede foram elevadas e a eficiência geral do sistema sofreu.
O segundo cenário introduziu interligações físicas entre zonas de BT através de VSCs, mas manteve uma otimização separada e não coordenada para as camadas MT e BT. Embora isto tenha permitido que o excedente de energia solar fosse redirecionado para zonas vizinhas — reduzindo os cortes e baixando os custos operacionais de BT em quase 30% — a falta de feedback ao nível da MT limitou a capacidade do sistema de explorar totalmente a sua flexibilidade. A estabilidade de tensão melhorou, mas permaneceu subótima, com flutuações notáveis a persistirem durante os períodos de pico de geração e demanda.
O terceiro e último cenário implementou a estrutura colaborativa completa de dois níveis. Aqui, a sinergia entre as camadas libertou todo o potencial do sistema. Os cortes de energia solar foram virtualmente eliminados, e a penetração máxima permitida de FV na zona solar aumentou mais de 112% em comparação com o caso isolado — subindo de 40 kW para 85 kW sem violar as restrições de tensão. Os custos operacionais totais de BT caíram 31,4%, enquanto as perdas na rede de MT diminuíram 26,3%. Mais impressionante ainda, a diferença entre pico e vale de carga reduziu-se em mais de 25%, e a tensão mais elevada observada foi reduzida em 5,85%, trazendo toda a rede para dentro de margens operacionais seguras.
Para além dos ganhos económicos e técnicos, o método melhora a resiliência da rede e a capacidade de hospedagem de energia renovável. Ao permitir a redistribuição em tempo real de energia entre zonas, mitiga o risco de sobrecargas locais ou eventos de subtensão. Os ativos de armazenamento e V2G são implantados não apenas para poupança de custos, mas como amortecedores estratégicos que suavizam a intermitência e fornecem serviços auxiliares. As estações de base 5G — frequentemente vistas apenas como cargas inflexíveis — são integradas na estrutura de otimização através dos seus modelos de carga derivados empiricamente, garantindo que as suas funções críticas de comunicação nunca são comprometidas, enquanto permitem que o seu consumo de energia seja moldado em resposta às condições da rede.
Do ponto de vista computacional, a estratégia de solução é igualmente sofisticada. Os problemas da camada de BT, caracterizados por restrições lineares e convexas, são resolvidos eficientemente usando programação de cone de segunda ordem — uma técnica bem adequada para lidar com equações de fluxo de energia CA/CC sob limites de segurança. A camada de MT, no entanto, apresenta um desafio multiobjetivo: minimizar tanto o custo como o desvio de tensão. Estes objetivos concorrentes são reconciliados usando uma abordagem Pareto-ótima, onde um algoritmo genético explora o espaço de solução para gerar um conjunto de trade-offs não dominados. Uma técnica de normalização e agregação identifica então a solução de compromisso mais equilibrada, garantindo equidade entre prioridades económicas e técnicas.
Esta arquitetura de solução dupla atinge um equilíbrio ideal entre precisão e escalabilidade. Embora os algoritmos genéticos possam ser computacionalmente intensivos, a sua aplicação está confinada à camada de MT relativamente menor, enquanto os subproblemas mais numerosos de BT beneficiam da velocidade e confiabilidade da otimização convexa. O acoplamento iterativo garante que a solução final seja globalmente consistente sem requerer um modelo monolítico e intratável.
As implicações deste trabalho estendem-se muito para além do laboratório. À medida que as utilities em todo o mundo lidam com as duplas pressões da descarbonização e digitalização, os mecanismos de coordenação escaláveis para ativos de distribuição heterogéneos deixaram de ser opcionais — são essenciais. O método proposto oferece um plano prático para os operadores de rede que procuram desbloquear todo o valor dos recursos energéticos distribuídos sem ter de reformar a infraestrutura existente. Ao modernizar alimentadores legados com VSCs inteligentes e implantar algoritmos de controlo avançados, as utilities podem transformar redes de distribuição passivas em plataformas ativas e auto-otimizadoras.
Além disso, a estrutura é inerentemente extensível. Iterações futuras poderiam incorporar previsão probabilística para lidar com a incerteza da geração renovável e da mobilidade de VE, integrar programas de resposta à demanda, ou mesmo coordenar com sistemas de transmissão a montante. O design modular também facilita a integração plug-and-play de novas tecnologias — sejam eletrolisadores de hidrogénio, baterias behind-the-meter, ou agregadores de carga orientados por IA.
Criticamente, a pesquisa adere aos mais altos padrões de rigor e transparência científica. Todas as premissas são claramente declaradas, os modelos estão fundamentados em princípios estabelecidos de engenharia elétrica, e a validação é realizada contra sistemas de referência amplamente aceites. A inclusão de estruturas de custos detalhadas — abrangendo não apenas energia, mas também degradação de equipamentos, incentivos ao utilizador e perdas no conversor — garante que os resultados refletem a economia do mundo real e não ideais teóricos.
Numa era onde cada quilowatt-hora conta e a estabilidade da rede é primordial, este método de otimização de dois níveis representa mais do que apenas uma melhoria algorítmica — é uma mudança de paradigma em como concebemos e operamos a rede de distribuição. Ao preencher a lacuna entre a autonomia local e a coordenação a nível de sistema, abre o caminho para um futuro energético mais eficiente, resiliente e sustentável.
Autores: Keyan Liu, Wanxing Sheng, Huiyu Zhan (Centro de Tecnologia de Distribuição de Energia, Instituto de Pesquisa de Energia Elétrica da China, Pequim 100192, China); Bo Tong, Lu Zhang, Wei Tang (Faculdade de Informação e Engenharia Elétrica, Universidade Agrícola da China, Pequim 100091, China) Publicado em: Electric Power Construction, Vol. 45, No. 1, Janeiro de 2024 DOI: 10.12204/j.issn.1000-7229.2024.01.004