O projeto P&D: “VANT e IA como subsídio para geração automática de traçado ótimo de linhas de distribuição , baseado em geotecnologias”, foi um dos finalistas da etapa nacional do Prêmio CIER Inovação 2022, na categoria Digitalização.
Agradecimentos dos autores
“Agradecemos a ANEEL, que pelo programa de Pesquisa & Desenvolvimento PD 02866-0509/2019 financiou este projeto. Agradecemos também a Concessionária Copel Distribuição S/A pela parceria comercial e técnica, bem como aos colaboradores do Lactec envolvidos no projeto.”
O Prêmio CIER de Inovação 2023 está com as inscrições abertas. Participe com seu projeto! Entre em contato!
Resumo
Com o objetivo de aumentar a assertividade no planejamento e execução de novos traçados de redes de distribuição energia elétrica, este projeto desenvolve uma solução metodológica e computacional baseada em geotecnologias, critérios de boas práticas e automação computacional. A solução baseia-se em um sistema decisório automatizado composto por 4 módulos: Análise Multicritério Preliminar (AMP) para identificação de áreas de interesse para aplicação de nova metodologia de levantamento de dados em campo; Metodologia de aerolevantamento baseada na tecnologia emergente fotogramétrica de sensores de imageamento e laser scanner embarcados em aeronaves remotamente pilotadas (ARP); Análise multicritério final (AMF) para classificação do uso do solo por aprendizado de máquina dos produtos decorrentes dos aerolevantamentos, e posterior ponderação e combinação das classes em matrizes de custo; E algoritmos, como Dijkstra e Algoritmos Genéticos (AG), para a determinação de traçados com menor custo das redes de distribuição, com algoritmos de extração de coordenadas de locação dos postes sobre o terreno, áreas críticas próximas e perfis topográficos. Concomitante aos módulos é realizada a automação e encapsulamento em um único sistema com interface Web centrada no usuário. Como resultado, a solução metodológica e de sistema decisório pretende reduzir custos e tempo no atendimento as demandas dos consumidores.
Autor principal: Eduardo Chiarani (LACTEC)
Outros autores: Maricler Toigo; Anderson Roberto da Silva; Davi da Silva Nascimento; Fabiano Scheer Hainosz; Roberto Tadeu Raittz; Jorge Antonio Silva Centeno; Peterson da Silva Beherend; Eugenio de Cerqueira Veras Junior; Danrley Rafael Fernandes; Gleiciane Fernanda de Carvalho; Juliano José da Silva Santos; Géssica Michelle Dos Santos Pereira; Cresencio Silvio Segura Salas; Lilian Bencz; Lucas Caseiro; Luís Antônio Soares e Sousa; Joao Gabriel Martins (LACTEC); Charles Jarek Ijaille; Vilson Luis Piotrowski; Priscila Lantmann Pontarolo; Luciana Leal; Thiago Magaldi (COPEL Distribuição)
Introdução
O sistema de energia elétrica pode ser representado de forma simplista em geração, transmissão, distribuição e consumo. Por anos, avanços tecnológicos contribuíram principalmente aos setores de geração e transmissão garantindo uma expansão robusta da rede. Enquanto, a crescente demanda dos setores de distribuição e consumo em áreas rurais pode ser descrita por programas federais e estaduais de incentivo no Brasil (BRASIL 2021) (COPEL 2021), indicando a necessidade de aprimoramento contínuo, aumentando o alcance a novos consumidores e ampliando a confiabilidade da energia ofertada.
Neste contexto, um dos processos envolvidos é a geração de novas redes de distribuição ou expansão de redes existentes, de média e baixa tensão em áreas rurais. A concessionária de energia COPEL-DIS trata novas redes de distribuição em duas grandes etapas, anteprojeto e projeto (COPEL 2002), respectivamente, pela obtenção de características do projeto, especificações de carga e demanda e exploração de áreas para um futuro traçado; e planejamento e execução de levantamentos topográficos em campo, locação de estruturas no perfil, dimensionamentos mecânico, elétrico e geométrico, e proteção e seccionamento.
As etapas de exploração de áreas para um futuro traçado e de planejamento e execução de levantamentos topográficos, envolvem um complexo rol de critérios geoespaciais, como aspectos socioambientais, econômicos, técnicos e restritivos, os quais não são detalhados nas normas.
Logo, os procedimentos atuais baseiam-se em decisões de diferentes profissionais com diferentes níveis de conhecimento, muitas vezes, sem embasamento em boas práticas e nas especificidades de conhecimento necessárias. Outra particularidade é a execução dos levantamentos de dados em campo por técnicas topográficas convencionais, que utilizam tecnologias bem conhecidas, porém, que podem ser dispendiosas em relação à praticidade e potencialidade de tecnologias emergentes, como a dos sensores de imageamento e laser scanner embarcados em aeronaves remotamente pilotadas (ARP). Estes fatores podem implicar em divergência nas tomadas de decisão e descumprimento de prazos por levantamentos morosos ou necessidade de revisitas em campo, reduzindo a qualidade e impactando nos custos do atendimento às demandas dos consumidores por novas redes.
O cenário demanda por soluções inovadoras que apontem ao uso de tecnologias emergentes objetivando a automação, potencialização e padronização dos procedimentos. Com isso, o notável avanço científico nas áreas de geotecnologias e da computação, seja com sensores embarcados em aeronaves remotamente pilotadas (câmera digital multiespectral e laser scanner), na potencialidade das análises multicritério geoespaciais para sistemas decisórios ou no poder resolução de problemas complexos por inteligência artificial para classificação supervisionada ou geração de traçados de custo mínimo, torna o ambiente propício para a investigação e desenvolvimento de novas soluções de traçados ótimos para implantação de redes de distribuição de energia elétrica.
Na literatura, autores propõem metodologias de auxílio no planejamento de redes de distribuição (LD) e transmissão (LT), modelando a superfície terrestre a partir de métodos de análise de decisão multicritério (MCDA) baseados em sistemas de informação geográfica (SIG) (Greene 2011) e definição de traçado por algoritmos de caminhos com menores custos (Least cost path) (Monteiro et al. 2005) (Santos et al. 2019). Monteiro apresenta uma análise de múltiplos critérios para modelagem espacial e definição do traçado de linhas de distribuição de energia elétrica. Para isso, utiliza como precondições variáveis econômicas e ambientais, gerando corredores a partir de algoritmos de análise de caminho de menor custo. A partir de diferentes cenários criados com a alteração das ponderações dos critérios modelados, o autor tem como resultado, diferentes traçados para auxílio à tomada de decisão no projeto. Já Santos, gera uma metodologia para determinação de traçados de LT em múltiplos módulos, nos primeiros módulos, o autor modela critérios geográficos por álgebra de mapas, definindo os traçados de menor custo com algoritmos de menor caminho com o algoritmo Dijkstra, e nos módulos finais define vértices para locação das torres e especificações de características da torre.
À obtenção de dados geoespaciais com maior detalhamento em campo e como alternativa ao uso de técnicas convencionais, estudos com a tecnologia emergente de sensores embarcados em ARP, avaliam e identificam vantagens do seu uso. Em um estudo para mapeamento de rodovias (Keple et. al. 2019), conclui-se que a utilização desta tecnologia é vantajosa em relação a topografia convencional, mas com restrições para áreas de grandes extensões e cobertas por vegetação densa, neste último caso os autores recomendam a utilização de sensores ativos, como perfiladores a laser embarcados em ARP.
Alguns dos possíveis produtos obtidos pelo levantamento com ARP são imagens ortorretificadas e modelos da superfície terrestre que abstraem a realidade da superfície terrestre ao meio digital e podem ser discretizados em classes pré-definidas para identificação do uso e ocupação do solo. Este processo, outrora manual por interpretação
visual, vem sendo automatizado a partir de classificação supervisionada e nãosupervisionada. A partir de algoritmos não paramétricos, dentre os quais pode-se citar os algoritmos baseados em aprendizado de máquina, como o Random Forest, Máquina de Vetores de Suporte (SVM), Redes Neurais Artificiais (RNAs).
Neste contexto, com o objetivo de aumentar a assertividade no planejamento e execução de novos traçados e atender a alta demanda dos consumidores, o LACTEC em parceria com a COPEL-DIS, está desenvolvendo ao programa de P&D ANEEL pelo projeto 02866-0509-2019, uma solução metodológica e computacional baseada em geotecnologias e composta por um sistema com 4 módulos.
Os principais resultados esperados são apresentados por um sistema com interface Web, com a identificação de áreas de interesse para execução dos aerolevantamentos em campo, e com a geração de novos traçados de redes de distribuição de energia elétrica em áreas rurais, contendo as coordenadas precisas de locação dos postes sobre o terreno. Outros dois resultados intermediários e intrínsecos ao funcionamento do sistema são a atualização da metodologia de levantamento em campo com ARP e a classificação supervisionada para obtenção do uso do solo, seguida de geração e ponderação de classes para geração de matrizes de custo.
Desta forma, a partir das avaliações a serem realizadas entre os resultados obtidos e os resultados com metodologias convencionais, espera-se reduzir o tempo e custo de planejamento e implementação de novos traçados de rede, e eliminar a dependência da tomada de decisão do profissional de levantamento topográfico, aprimorando os setores de distribuição e consumo.
Desenvolvimento
A solução metodológica e computacional para o planejamento de novos traçados baseia-se no uso de geotecnologias e é composta por quatro módulos em um sistema decisório, descritos abaixo e no fluxograma da Figura 1:
- Módulo 1: Análise Multicritério Preliminar (AMP), para delimitação de áreas de interesse para aerolevantamento;
- Módulo 2: Metodologia de aerolevantamento com sensores embarcados em ARP;
- Módulo 3: Análise multicritério final (AMF), com a classificação supervisionada dos produtos oriundos dos aerolevantamentos para obtenção do uso do solo, ponderação e geração das matrizes de custo;
- Módulo 4: Algoritmos Genéticos (AG) para a determinação de traçados ótimos das redes de distribuição, e extração de coordenadas de locação dos postes.
Figura 1: Fluxograma simplificado da solução metodológica e computacional
Módulo 1 – Análise Multicritério Preliminar (AMP)
O primeiro módulo de análise preliminar por múltiplos critérios (AMP) modela a superfície terrestre por meio de critérios ponderados por regras de decisão, bases cartográficas oficiais, processamento dos dados e algoritmos de traçados de custo mínimo, gerando áreas de interesse com maior viabilidade a novos traçados de redes de distribuição para serem levantadas em campo. Destaca-se que as duas primeiras etapas do módulo são realizadas para todo o estado do Paraná – Brasil e são fixadas ao sistema. Já as demais, são realizadas de maneira genérica para atenderem a quaisquer áreas de interesse definidas por dois paresde coordenadas de início e fim de uma nova interligação de rede de distribuição, inseridas pelo usuário no sistema.
Definição e ponderação de critérios
Para a definição de critérios, foram analisadas precondições que impactam no objetivo da tomada de decisão de traçados viáveis a redes de distribuição. Estes foram obtidos a partir de estudo na literatura, normas e manuais de redes de distribuição da concessionária de energia elétrica COPEL-DIS, profissionais da concessionária, e especialistas do Lactec.
Geração de base de dados geoespaciais de referência
Em conjunto a definição de critérios, foram obtidos dados geoespaciais e nãoespaciais representativos a cada subcritério e ao estado do Paraná – Brasil, junto à concessionária e órgãos oficiais, assegurando integridade e confiabilidade dos dados.
Obtidos em estrutura vetorial, os dados possuem múltiplas escalas e diferentes resoluções temporais, logo, devem ser utilizados conforme o objetivo de análise preliminar, não sendo recomendado seu uso para a obtenção do traçado final com coordenadas dos vértices dos postes, por não serem precisos e atualizados à realidade da região.
Desta forma, os dados foram tratados e combinados conforme os seguintes itens:
a) Determinação da área de interesse da interligação e recorte de dados da base;
b) Tratamento dos dados vetoriais em estrutura raster;
c) Álgebra de mapas por combinação linear ponderada (CLP);
d) Busca de corredores para o melhor traçado por algoritmo de traçado de custo mínimo, Dijkstra.
Módulo 2 – Metodologia de aerolevantamento com aeronaves remotamente pilotadas (ARP)
O segundo módulo consiste na atualização da metodologia dos levantamentos em campo baseado em técnicas convencionais de topografia, para uma metodologia baseada na tecnologia emergente fotogramétrica de sensores de imageamento e perfilamento a
laser embarcados em aeronaves remotamente pilotadas (ARP), bem como dos produtos cartográficos a serem reinseridos no sistema.
Apoio de Campo
Com intuito de apoiar a aerotriangulação, validar os produtos decorrentes dos aerolevantamentos, tais como ortoimagens e a nuvem de pontos laser, devem ser planejados e levantados em campo, pontos de apoio e de verificação/controle. O planejamento pode ser feito através de imagens de satélite em plataformas como o
OpenStreetmap, GoogleEarthPro, entre outros.
A execução do apoio de campo baseia-se em métodos de levantamento geodésico. Para tanto, aconselha-se o uso do método de posicionamento relativo estático para a estação base GNSS (receptor fixo), enquanto para os pontos de apoio/verificação (receptor móvel, rover) empregar o método relativo cinemático em tempo real (Real Time Kinematic – RTK).
Aerolevantamentos
O planejamento da etapa de aerolevantamento objetiva o atendimento aos requisitos exigidos pela legislação e órgãos de controle aéreo. Para tanto, devem ser providenciados os seguintes documentos:
- Autorizações para execução dos aerolevantamentos junto ao DECEA;
- Avaliação de Risco Operacional (individual para cada área);
- Seguros obrigatórios das aeronaves remotamente pilotadas (seguro RETA).
Ainda nesta fase, a área a ser mapeada deve ser inserida no software de planejamento de voo de acordo com cada sensor a ser utilizado. Aconselha-se que esteprocedimento seja feito ainda em escritório, com atualizações em campo quando necessário, principalmente em locais com relevos acidentados.
Para a melhor execução dos aerolevantamentos, e obtenção de dados compatíveis com as precisões e representações cartográficas esperadas para os produtos, deve-se respeitar os parâmetros de voo regrados pela legislação brasileira e as características técnicas de cada sensor. Para este projeto, há necessidade do uso de sensor multiespectral para obtenção das bandas do infravermelho próximo e borda do vermelho (red edge) e de laser scanner para obtenção das altitudes do relevo. Para tal, utilizou-se a câmera Sentera 6x multiespectral e os perfiladores a laser LiAir.
Módulo 3 – Análise multicritério final (AMF) para classificação
supervisionada, ponderação e geração de matrizes de custo
No módulo seguinte, é realizada uma segunda rodada de análise por múltiplos critérios, chamado de análise multicritério final (AMF). Nesta, os produtos provenientes dos aerolevantamentos, imagens ortorretificadas e modelos tridimensionais, são classificados quanto ao uso e ocupação do solo com classificadores supervisionados e
automatizados, utilizando aprendizado de máquina (Random Forest e Redes Neurais).
Em seguida, cada uso de solo é ponderado conforme indicadores e são geradas matrizes de custo da superfície analisada.
Classificação de uso e ocupação do solo
O avanço tecnológico da computação, tanto em software como hardware, contribui a novas soluções para problemas complexos utilizando métodos de inteligência artificial, como a classificação supervisionada por aprendizado de máquina, e a geração de traçados ótimos a partir de algoritmos de distâncias de custo mínimo.
A classificação de uso e ocupação do solo é realizada por Random Forest, um algoritmo não-paramétrico, que utiliza como dados de entrada as imagens ortorretificadas com bandas Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infrared, calculando índices de saúde e composição de vegetação, bem como os modelos digitais de terreno para obtenção do nDSM (modelo digital do terreno normalizado).
Com estes dados, de algumas áreas piloto, foram geradas amostras, dataset, modelo e validações, sendo previstas as seguintes classes: Construções; Pavimento asfáltico; Hidrografia; Solo exposto; Sombra; Vegetação; Classe não identificada.
Para possibilitar a identificação de áreas de faixas de domínio é necessário obter dados para identificar rodovias e estradas rurais, porém, nesta metodologia, rodovias são classificadas dentro da classe de pavimento asfáltico, enquanto estradas rurais são classificadas como solo exposto.
Desta forma, foi necessária a utilização de um classificador complementar por Redes Neurais. Este classificador supervisionado binário, foi construído com estrutura PyTorch e arquitetura U-Net, utilizando as imagens ortorretificadas de algumas áreas testes. Foram geradas amostras, dataset, modelo e validações, sendo previsto uma única classe representando as estradas.
Análise multicritério das classes
As classes identificadas sobre os produtos foram analisadas por outra rodada de análise multicritério geoespacial. A análise funciona como um sistema decisório automatizado em que os dados são tratados e ponderados, dos quais destacam-se os seguintes itens:
a) geração de camadas raster a partir das classes;
b) obtenção de camadas de altura da vegetação e altura de construções;c) obtenção de faixas de domínio;
d) definição de ponderação das classes;
e) geração de matrizes de custo por combinação linear ponderada (ponderações e restrições).
Módulo 4 – Algoritmos Genéticos (AG) para a determinação de traçados ótimos das redes de distribuição, e determinação de coordenadas de locação dos postes sobre o terreno
No quarto módulo, são aplicados algoritmos de traçado de custo mínimo Dijkstra e Algoritmos Genéticos para obtenção de traçados com custo mínimo, de perfis topográficos e de extração de coordenadas de locação dos postes sobre o terreno.
Algoritmo Dijkstra
Lima et. al. (2016) descreve o Dijkstra como um algoritmo para solução da determinação de caminho mínimo, pela seleção de um conjunto de arestas que tenham os menores custos associados aos nós. Sendo um método baseado em grafos, para o seu uso em um sistema SIG, uma grade regular pode ser construída considerando os
centros de cada célula como nós e as conexões de adjacência entre as células como arestas.
A representação da Figura 2 demonstra o caminho de menor custo encontrado de um ponto a outro da superfície, pesquisando os pixels adjacentes com o menor peso acumulado e não restritivos. Desta forma, pode ser caracterizado como uma análise local com viés de traçado global.
Figura 2: Representação do traçado ótimo por algoritmo Dijkstra
Algoritmos genéticos (AG)
AG é uma técnica utilizada na ciência da computação para simular um processo de seleção natural biológica através de instruções de computador, podendo atingir uma resposta ideal depois de alguns períodos (gerações), obtendo soluções aproximadas em problemas de otimização e busca.
Alguns pesquisadores têm buscado solucionar o problema de roteamento de alimentadores de distribuição utilizando conceitos genéticos em algoritmos de métodos distância aritmética (AHN e RAMAKRISHNA 2002). Neste projeto, o AG é utilizado para obtenção de traçado com custo mínimo, e comparado as diferentes técnicas disponíveis e utilizadas pela literatura.
Arquitetura do sistema
O desenvolvimento do sistema é realizado concomitante aos quatro módulos, seguindo padrões tecnológicos emergentes e da concessionária. A arquitetura em alto nível proposta para a solução é composta por três grandes itens, conforme ilustrado na Figura 3.
O servidor front-end é responsável pela interface em portal Web, centrada no usuário. Enquanto o servidor back-end implementa as funcionalidades do portal Web, a partir da base de dados em banco de dados geográficos Oracle e hospedado em máquina, e os módulos de geoprocessamento com os 4 módulos desenvolvidos para obtenção do traçado. O item de configurações gerais do sistema Copel representa as informações gerais consultadas no sistema Copel.
Figura 3: Fluxograma simplificado de funcionamento do sistema
Resultados obtidos e esperados
Cada um dos módulos, resulta em um ou mais resultados ntermediários, até a obtenção do objetivo final.
Ao módulo 1, o usuário deve contribuir fornecendo pares de coordenadas de início e fim da uma nova interligação de rede para qualquer local do estado do Paraná – Brasil, recebendo como resultado em tela (Figura 4) e em formato vetorial para download, uma área de interesse para realização do planejamento dos levantamentos de campo com ARP. No módulo 2, como resultado intermediário do projeto tem-se a geração de uma metodologia completa de auxílio ao aerolevantamento em campo com ARP. Cabe ao usuário, seguir especificações técnicas para uma execução satisfatória a esperada pelo sistema. Para o módulo 3, o usuário, após a obtenção dos produtos provindos dos aerolevantamentos, insere a imagem ortorretificada e modelos digitais de terreno e superfície no sistema. Como resultado tem-se a classificação automática do uso e ocupação do solo dos produtos decorrentes dos aerolevantamentos, bem como a geração de novas classes, seguidas de ponderação e combinação linear para extração das matrizes de custo. Estes resultados são intrínsecos ao sistema, ou seja, não são apresentados ao usuário. No módulo 4, tem-se o resultado final com a geração de novos traçados de redes de distribuição de energia elétrica em áreas rurais, com informações exibidas em tela do traçado ótimo sobre imagem, áreas críticas, perfil topográfico (Figura 5 e 6) e download de lista de coordenadas de locação dos postes sobre o terreno.
Figura 4: Resultados esperados ao módulo 1, com área de interesse a futuros traçados (imagem ilustrativa de planejamento de software)
Figura 5: Resultados esperados ao módulo 4, para o traçado gerado e áreas críticas (imagem ilustrativa de planejamento de software)
Figura 6: Resultados esperados ao módulo 4, para o perfil topográfico de um traçado (modelo digital de terreno, modelo digital de locação dos postes, e modelo digital de superfície) (imagem ilustrativa de planejamento de software)
Anexo
Conclusões
Conclui-se que o projeto através da solução metodológica e computacional com tecnologias emergentes, automatiza, padroniza e potencializa os procedimentos de escritório e execução dos serviços em campo. Destaca-se que a metodologia produzida não substitui as metodologias de locação de pontos em campo para instalação final dos postes, mas sim, facilita todo o planejamento anterior a esta etapa, tornando-a mais assertiva.
Desta forma, a partir das avaliações a serem realizadas entre os resultados obtidos e esperados e os resultados com metodologias convencionais, espera-se validar uma redução no tempo e custo do planejamento e implementação de novos traçados de rede, e reduzir a dependência da tomada de decisão do profissional de levantamento, já que o sistema definirá as principais decisões baseado em especialistas de múltiplas áreas.
Ao longo prazo, pretende-se que a solução implantada atinja os setores de distribuição e consumo, otimizando o atendimento as demandas dos consumidores.
Desafios
Como desafios encontrados no desenvolvimento do projeto, pode-se citar: A falta de disponibilidade de dados geoespaciais oficiais para consolidação da base de dados, o que necessitou de um trabalho extra de geração e padronização dos dados; O grande volume de dados coletados por meio dos sensores embarcados em ARP, necessitando computadores potentes e artifícios computacionais para execução das análises; A alta da cotação do dólar, falta de insumos para a produção dos sensores especializados e a pandemia de COVID19, que influenciaram no custo e tempo de aquisição dos equipamentos; E a pandemia da COVID19 que determinou restrições de levantamento de dados em campo e instaurou o trabalho remoto.
Próximos passos
Como próximos passos será necessária a adaptação da concessionária ao uso da metodologia proposta visando atender as premissas do sistema desenvolvido. Ainda, são necessárias atualizações nos processos e na infraestrutura interna, objetivando a disponibilização e acesso amplo ao portal web, bem como a realização de testes para novas áreas piloto com intuito de consolidar todo o processo e receber feedbacks dos usuários do sistema.