Otimização multiobjetivo da manutenção centrada na confiabilidade de ativos em sistemas de distribuição de energia elétrica

Abstract

Resumo: As concessionárias de distribuição de energia elétrica visam a qualidade da energia entregue aos seus consumidores e pela confiabilidade do seu sistema de distribuição. Assim sendo, a melhora nos indicadores de confiabilidade acarreta ações de operacionais, investimentos e manutenção dos ativos nos sistemas de distribuição. Consequentemente, é necessário que as atividades de manutenção sejam planejadas com o intuito de manter ou melhorar os indicadores de confiabilidade do fornecimento de energia elétrica às unidades consumidoras. Inserida neste contexto, a agência reguladora do setor (ANEEL) utiliza-se de indicadores de continuidade de distribuição e frequência de interrupção para regular a qualidade de energia elétrica que é entregue aos clientes. Estudos apontam que a manutenção assertiva dos equipamentos presentes na distribuição proporciona uma melhora significativa nestes indicadores. Assim, o emprego da manutenção centrada na confiabilidade tem se mostrado uma interessante ferramenta no gerenciamento da manutenção. Neste trabalho é apresentado um modelo computacional baseado na programação não-linear inteira multiobjetivo, para aprimorar a manutenção de equipamentos do sistema de distribuição de energia. Por se tratar de uma abordagem centrada na confiabilidade, é inicialmente utilizado um modelo probabilístico de falhas, através da inferência fuzzy (Mamdani), para obtenção dos valores de confiabilidade dos equipamentos em cada instante de tempo. O modelo é estabelecido com o propósito de otimizar três funções objetivos: i) minimização de custo das manutenções; ii) minimização da frequência de interrupções e; iii) maximização de confiabilidade dos equipamentos. O problema de otimização também é formado por três grupos de restrições, sendo elas: i) indicadores de continuidade individuais e coletivos; ii) tempo de execução das tarefas e; iii) limite de manutenção para cada tipo de equipamento. Para a solução do modelo abordado, é empregada uma meta-heurística denominada algoritmo de Lichtenberg. E, visando validar o modelo, um estudo de caso é realizado para um trecho de alimentador composto por vinte e oito equipamentos de distribuição, durante um período de vinte e quatro meses. Os resultados obtidos através das fronteiras de Pareto revelam cenários que podem auxiliar as equipes de manutenção na tomada de decisão e na elaboração do plano de manutenção preventiva. A comparação dos valores de saída com a exigência normativa da agência, encontra-se dentro do estabelecido como valores mínimos mensais de manutenção. Também fica claro no modelo que a adição de restrições de indicadores de duração e frequência de interrupções coletivos melhora a qualidade de energia elétrica do sistema de distribuição, mas, para isso, demanda um investimento médio de 36% nos custos.

Abstract: Electricity distribution utilities aim for the quality of the energy delivered to their consumers and for the reliability of their distribution system. Therefore, the improvement in reliability indicators entails operational actions, investments and maintenance of assets in distribution systems. Consequently, it is necessary that maintenance activities are planned with the intention of maintaining or improving the reliability indicators of the supply of electricity to consumer units. Inserted in this context, the sector's regulatory agency (ANEEL) uses indicators of distribution continuity and interruption frequency to regulate the quality of electricity that is delivered to customers. Studies show that assertive maintenance of the equipment present in distribution provides a significant improvement in these indicators. Thus, the use of reliability-centered maintenance has proven to be an interesting tool in maintenance management. In this paper, a computational model based on multiobjective integer nonlinear programming is presented to improve the maintenance of equipment in the power distribution system. As it is a reliability-centered approach, a probabilistic failure model is initially used, through fuzzy inference (Mamdani), to obtain the equipment reliability values at each instant of time. The model is established with the purpose of optimizing three objective functions: i) minimizing maintenance costs; ii) minimizing the frequency of outages and; iii) maximizing equipment reliability. The optimization problem is also formed by three groups of constraints, namely: i) individual and collective continuity indicators; ii) task execution time and; iii) maintenance limit for each type of equipment. To solve this model, a meta-heuristic called Lichtenberg's algorithm is used. In order to validate the model, a case study is performed for a feeder section composed of twenty-eight distribution equipment, during a period of twenty-four months. The results obtained through the Pareto frontiers reveal scenarios that can assist maintenance teams in decision making and in the elaboration of the preventive maintenance plan. The comparison of the output values with the agency's regulatory requirement, is within the established minimum monthly maintenance values. It is also clear in the model that the addition of restrictions on the duration and frequency of collective interruptions indicators improves the power quality of the distribution system, but, for this, demands an average investment of 36% in costs.