O papel da gestão dinâmica de linhas de transmissão na integração de geração renovável

A avaliação da capacidade de transmissão das linhas transmissão (aéreas) pelas entidades responsáveis pela operação dos sistemas de transmissão (TSOs) recorre tradicionalmente e, por imposição legal [1], a um modelo do 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].

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.

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.

Devido às condições orográficas e à disponibilidade do recurso, os aproveitamentos de energia eólica encontram-se principalmente distribuídos no Norte e Centro de Portugal. Em particular, a maior parte da região Centro é coberta por uma região conhecida como Pinhal Interior onde 49 parques eólicos (com uma capacidade total de 1766 MW) e 15 hidroelétricas (com uma capacidade total de 1113 MW) estão instalados. Assim, este estudo de caso A, permite entender o impacto do DLR numa região com elevados níveis de capacidade eólica e hídrica.

O sul de Portugal, devido às condições orográficas e à disponibilidade do recurso primário, é ideal para a geração solar fotovoltaica. Apesar da atual capacidade instalada fotovoltaica nesta região ainda ser limitada, a curto prazo é esperado um aumento acentuado da mesma, devido aos recentes leilões públicos para atribuição de capacidade de rede para injeção de eletricidade para ligação de centrais solares fotovoltaicas e ao acesso à rede através de contratos bilaterais em alguns parques fotovoltaicos. Assim, este estudo de caso centra-se na avaliação do impacto do DLR numa região com potencial solar muito elevado e capacidade de rede limitada. Sustentada por estudos anteriores conduzidos pelo LNEG, esta integração em larga escala tem potencial para se tornar uma área promissora para a aplicação do DLR. Esta região comporta duas centrais hidroelétricas (Alqueva e Pedrógão com potências nominais superiores a 500 MW e 10 MW, respetivamente) e 17 parques eólicos (com potências totais superiores a 300 MW).

A avaliação da capacidade da linha de energia mostrada na Figura 2 compara os valores médios anuais obtidos usando a análise DLR e os limites do projeto da linha de energia (SLR). O cálculo da capacidade adicional da linha de energia divide a linha em troços com as condições meteorológicas específicas e usa o valor de capacidade mínima do DLR dentre os obtido para cada setor. Os resultados preliminares da Figura 2 destacam os benefícios da análise DLR na maioria das linhas de transmissão. Porém, algumas linhas apresentam valores negativos. Os valores mais altos identificados para os estudos de caso A e B são 699 e 841 MVA, respetivamente [5]. Esses números representam um aumento de 51% e 60%, respetivamente. Os valores mínimos foram -22 e -3 MVA para os casos A e B, respetivamente.

Tradicionalmente, os mercados de eletricidade são divididos em mercados grossista e de retalho. No mercado grossista, os produtores submetem licitações aos mercados centralizados, ou estabelecem contratos bilaterais, negociados de forma privada com retalhistas ou grandes consumidores. O mercado do dia seguinte é o mercado grossista mais utilizado. É um mercado spot marginalista baseado em licitações de oferta e procura de energia. Aos TSOs cabe avaliar a viabilidade do transporte das potências negociadas para evitar o congestionamento da rede e garantir a segurança do sistema elétrico.

Assim, ao planear o fluxo de potência para tais negócios utilizando a capacidade máxima fixa das linhas com modelos do tipo SLR inviabiliza eventualmente algumas licitações, aumentando com isso os preços de mercado e reduzindo o bem-estar geral dos participantes. Sob tais condições, a divisão do mercado de eletricidade pode ocorrer em regiões acopladas, originando perdas económicas ao afetar a ordem de mérito do mercado acoplado. Ao empurrar para fora do mercado algumas das centrais eletroprodutoras de energia mais competitivas, devido à falta de capacidade transfronteiriça para assegurar o fluxo de energia ideal entre as zonas de mercado, verifica-se uma diferença de preço entre elas. Além disso, pela mesma razão, também pode levar a reduções na produção de VRE. A capacidade transfronteiriça de exportar e importar energia entre zonas de mercado não é limitada apenas pelas restrições físicas da rede de transmissão, mas também por razões comerciais ou mesmo por imposição duma das partes.

Considerando este cenário, o objetivo deste estudo de caso consiste na aplicação de uma análise DLR para avaliar o potencial de redução no número de horas com ocorrências de separação de mercados. Neste caso, a ferramenta desenvolvida recorre apenas ao modelo CIGRÉ para calcular o DLR das linhas aéreas de interligação. O mercado do dia seguinte do MIBEL é utilizado como caso de estudo.

Referências

[1] Ministério da Economia (2010). Portaria no 596/2010. Diário da República n.º 147/2010, pp. 2923-2954. Disponível em: https://dre.pt/dre/detalhe/portaria/596-2010-334076

[2] Karimi, S.; Musilek, P.; Knight, A. M. (2018). Dynamic thermal rating of transmission lines: A review. Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 91, n. Abril, pp. 600–612.

[3] IEEE Power Engineering Transmission and Distribution (2007). IEEE Standard for Calculating the Current-Temperature of Bare Overhead Conductors. IEEE Std 738-2006 (Revision IEEE Std 738-1993), p. 59, Janeiro.

[4] Iglesias J.; et al. (2014). Guide for thermal rating calculations of overhead lines. CIGRÉ WG B2.43, p. 93.

[5] Couto, A.; et al. (2020). Impact of the dynamic line rating analysis in regions with high levels of wind and solar PV generation. Conferência 2020 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe, pp. 1206-1210, Outubro.

[6] Duque, J.; et al. (2018). Optimal management of power networks using a dynamic line rating approach. Renew. Energy Power Qual. J., vol. 1, n. 16, pp. 584–589, Abril.

[7] Teng, F.; et al. (2018). Understanding the Benefits of Dynamic Line Rating Under Multiple Sources of Uncertainty. IEEE Trans. Power Syst., vol. 33, n. 3, pp. 3306–3314.

¹ Os autores agradecem à FCT (Fundação para a Ciência e Tecnologia) pelo suporte financeiro a este estudo através do projeto OptiGRID - Methodology for the dynamic line rating analysis and optimal management of power networks (PTDC/EEI-EEE/31711/2017).

² Website do projeto: https://optigrid.lneg.pt/

³ Relatório projeto disponível em: https://optigrid.lneg.pt/wp-content/uploads/2021/12/OPTIGRID-D2.2.pdf

⁴ Relatório do projeto disponível em: https://optigrid.lneg.pt/wp-content/uploads/2021/12/OPTIGRID-D3.1.pdf

^*Doutor; ⁺ Investigador; &Mestre