Desafio 03

DESCRIÇÃO DA SITUAÇÃO

A falta de um sistema dedicado para monitoramento e análise da performance de geração solar prejudica a otimização da operação e manutenção, a plena prevenção de falhas, a plena realização de manutenções preditivas e o embasamento de decisões estratégicas a partir dos dados disponíveis.

Atualmente, a análise de performance das usinas é feita de forma limitada e com baixa frequência (mensalmente ou sob demanda).

O Centro de Operação da Geração e Transmissão possui um monitoramento em tempo real da conexão das usinas fotovoltaicas (UFV) com o sistema interligado, não avaliando o desempenho do ativo em relação ao potencial solar disponível. Este acompanhamento simplificado não supre as necessidades associadas à maximização da performance dos empreendimentos.

QUAIS AS CAUSAS?

Há uma sinalização da empresa, através de seu planejamento estratégico, de uma expansão significativa do seu parque de geração solar fotovoltaica. É um setor de atuação relativamente novo para a Cemig, e as áreas operacionais ainda estão adquirindo expertise e construindo a base de conhecimento necessária. A quantidade de dados envolvidos na geração fotovoltaica torna necessária a implantação de uma solução especialista para monitoramento e análise da performance de geração solar, visando ganho de eficiência operacional e aumento de produção e receita.

EFEITOS E CONSEQUÊNCIAS

As consequências e efeitos negativos podem ter impactos financeiros, de competitividade e de reputação. Por isso, a implementação do sistema de monitoramento, análise, e performance da geração solar é importante para mitigar os riscos relacionados.

Perda de receita:

– Degradação da performance: A sujidade, as falhas nos equipamentos e outros fatores podem reduzir a produção de energia de forma significativa;

– A otimização insuficiente da geração pode fazer com que a empresa deixe de gerar receita por não identificar oportunidades de otimização da operação e manutenção;

– A falta de monitoramento e análise em tempo real de todas as variáveis adquiridas implica atraso da detecção de eventuais perdas de geração.

Aumento de custos:

– A falta de monitoramento e manutenção preditivas pode levar a falhas nos equipamentos, gerando custos com manutenções corretivas mais altos que os custos com manutenções preditivas.

Riscos relacionados:

– Segurança operacional;

– Reputação da empresa.

DEFINIÇÃO DE PROBLEMA RESOLVIDO

– Dados de performance de geração solar sendo monitorados e analisados em tempo real;

– Solução agnóstica para todas as plantas de geração fotovoltaicas operadas pela Cemig GT;

– Geração de alarmes e solicitações de serviço;

– Geração de relatórios e dashboards intuitivos conforme as necessidades das superintendências OP e AG, para prover insights relativos a oportunidades de melhoria de performance;

– Integração da solução com o SAP, PI System e o SAGE, sistemas já integrados e utilizados nas atividades da AG e OP.

Resultados quantitativos:

– Perdas evitadas na produção de energia em X%. [MWh/MWp];

– Redução do MSO em X%. [R$/ano];

– Redução do tempo de parada das usinas em X%. [horas/ano];

– Aumento da receita [R$ X/ano];

– Redução dos custos [R$ X/ano].

Resultados qualitativos:

– Maior assertividade na tomada de decisões;

– Aumento da previsibilidade dos resultados.

SOLUÇÕES JÁ TESTADAS

A equipe de Planejamento Energético ainda não dispõe de ferramenta específica para apoio e análise de performance de usinas solares.

É possível, por exemplo, definir uma string ou instalação de referência na própria usina. Esse conjunto de placas seria monitorado para aferir a situação operacional atual e, com isso, identificar a necessidade de limpeza para toda a usina. No entanto, para UFVs de porte elevado, que possuem alta dispersão territorial, a usina piloto pode não refletir as condições operativas em todos os circuitos.

Outra prática comum é monitorar os dados operativos atuais e seu histórico, estabelecendo comparações com as simulações feitas no momento de comissionamento da usina. Discrepâncias relevantes entre os modelos e resultados indicariam problemas de conexão, sujidade, ou danos e hot-spots na planta. Este método, embora assertivo, tem a desvantagem de não prover resultados em tempo real.

HIPÓTESES DE SOLUÇÃO

• Categorização e padronização dos dados existentes e necessários para garantir a qualidade da análise;
• Coleta e integração de dados compilados em um repositório único;
• Integração da solução com os sistemas utilizados pelas áreas de Operação e de Gestão de Ativos da Geração (SAP, PI System e SAGE);
• Análise avançada de dados:

– Visualização de dados para identificar padrões e tendências, através de dashboards e relatórios;

– Cálculo de indicadores de performance (KPIs) como produção de energia, taxa de conversão e tempo de indisponibilidade;

– Aplicação de técnicas de ciência de dados para extrair insights dos dados.

– Análise comparativa entre usinas.

• Análise preditiva:

– Identificação de anomalias e falhas nos equipamentos, com perdas de performance de equipamentos específicos em relação ao seu histórico de produção;

– Previsão de falhas nos equipamentos para otimizar a manutenção;

– Otimização da operação e manutenção das UFVs para maximizar a produção de energia.

• Análise prescritiva:

– Recomendação de ações para otimizar a performance das UFVs;

• Segurança da informação:

– Medidas de segurança para proteger os dados coletados;

– Controle de acesso aos dados por usuários autorizados e perfis.

• Governança de dados:

– Políticas e procedimentos para o gerenciamento dos dados;

– Garantir a qualidade, a confiabilidade e a segurança dos dados.

• Capacitar os colaboradores para o uso do sistema de monitoração e análise.