Uso de métricas como recurso para validação de modelos de simulação no SIN: estudo de caso de um sistema de excitação de unidade geradora de usina hidrelétrica

Abstract

O aumento da complexidade e a crescente expansão do Sistema Interligado Nacional (SIN) exigem uma validação rigorosa dos modelos utilizados em estudos elétricos, em particular aqueles relativos aos sistemas de excitação de unidades geradoras. Este trabalho visa fornecer elementos que contribuam com o aumento da segurança e da eficiência operacional do SIN, cujas cargas são supridas predominantemente por fontes renováveis, como a geração hidrelétrica. O objetivo principal é estudar a utilização de métricas como recurso para a validação de modelos de componentes pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), a partir de um estudo de caso de um sistema de excitação de uma unidade geradora (UG) de uma usina hidrelétrica (UHE) do SIN. A metodologia adotada envolve a modelagem do sistema de excitação utilizando o software ANATEM, seguido de sua validação, a partir da comparação entre os registros de campo e os resultados das simulações. Adota-se uma metodologia para avaliação dos resultados baseada na rotina estabelecida pelo Consejo Nacional de Operación (CNO), que define procedimentos para a avaliação de modelos com a utilização de métricas de discrepância, e é utilizada pelo operador de sistemas da Colômbia, XM. A quantificação das métricas aplicadas na avaliação dos resultados é efetuada através da execução de um algoritmo computacional desenvolvido no âmbito deste trabalho. Os resultados obtidos demonstram que a aplicação das métricas permite uma análise sistemática e objetiva da validação do sistema de excitação. No entanto, o trabalho também revela desafios, como a alta sensibilidade de algumas métricas, o que pode levar a reprovações injustificadas de modelos que, na prática, apresentam desempenho satisfatório. A conclusão do estudo enfatiza a importância da incorporação de métricas no processo avaliativo de modelos de simulação no SIN, sugerindo que futuras pesquisas explorem a adaptação e a evolução dessas métricas para o caso brasileiro, além de desenvolver diretrizes que equilibrem a análise quantitativa e qualitativa.

The increasing complexity and ongoing expansion of the Brazilian Interconnected Power System (BIPS) demand rigorous validation of the models used in electrical studies, particularly those related to the excitation systems of generating units. This work aims to provide elements that contribute to enhancing the safety and operational efficiency of the BIPS, whose loads are predominantly supplied by renewable sources, such as hydropower generation. The primary objective is to study the use of metrics as a tool for validating component models by the Brazilian System Operator (ONS), based on a case study of the excitation system of a generating unit (GU) from a hydroelectric power plant (HPP) within the BIPS. The methodology involves modeling the excitation system using the ANATEM software, followed by its validation through a comparison between field measurements and simulation results. Subsequently, a methodology for evaluating the results is applied, based on the routine established by the Consejo Nacional de Operación (CNO), which defines procedures for model assessment using discrepancy metrics, and is used by the system operator of Colombia, XM. The quantification of metrics applied in the evaluation is performed through the execution of a computational algorithm developed as part of this work. The results obtained demonstrate that the application of metrics enables a systematic and objective analysis of the excitation system validation. However, the study also reveals challenges, such as the high sensitivity of certain metrics, which may lead to unjustified rejections of models that, in practice, exhibit satisfactory performance. The study concludes by emphasizing the importance of incorporating metrics into the evaluation process of simulation models in the BIPS, suggesting that future research explore the adaptation and evolution of these metrics for the Brazilian context, as well as develop guidelines that balance quantitative and qualitative analysis.