[en] MODEL FOR THE EVALUATION OF THE IMPACT FO UNCERTAINTIES IN FAULT PARAMETERS ON THE COMPOSITE RELIABILITY OF POWER SYSTEMS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ARMANDO MATOS DE OLIVEIRA
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Outros
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8631@1
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http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8631
Resumo: [pt] Este trabalho apresenta uma metodologia para a avaliação do impacto de incertezas associadas aos parâmetros estocásticos dos equipamentos nos índices de confiabilidade composta. Dois métodos são usados para estimar a variância dos índices. O primeiro utiliza um esquema de simulação Monte Carlo estratificada, onde uma avaliação de confiabilidade é realizada condicionada a cada amostra dos parâmetros estocásticos dos equipamentos. Neste esquema, além das médias e variâncias, são computadas distribuições empíricas para os índices de confiabilidade. O segundo método utiliza as sensibilidades dos índices de confiabiliade com relação a variações nos parâmetros estocásticos, obtidas como subproduto da avaliação de confiabilidade tradicional, para calcular analiticamente a variância dos índices. No esuqema de simulação Monte Carlo estratificada também são computados intervalos de confiança para as variâncias estimadas. Os intervalos de confiança das variâncias são usados para avaliar a precisão dos resultados obtidos analiticamente através de sensibilidades. A metodologia proposta é ilustrada em estudos de caso com o IEEE-Reliability Test System e uma configuração do Sistema Norte-Nordeste Brasileiro, prevista para o ano 2002
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spelling [en] MODEL FOR THE EVALUATION OF THE IMPACT FO UNCERTAINTIES IN FAULT PARAMETERS ON THE COMPOSITE RELIABILITY OF POWER SYSTEMS [pt] MODELO PARA AVALIAÇÃO DO IMPACTO DE INCERTEZAS NOS PARÂMETROS DE FALHA NA CONFIABILIDADE COMPOSTA DE SISTEMAS DE POTÊNCIA [pt] INCERTEZA[pt] PARAMETROS ESTOCASTICOS[pt] SISTEMA DE POTENCIA[pt] CONFIABILIDADE COMPOSTA[en] UNCERTAINTY[en] SCHOLASTIC PARAMETERS[en] POWER SYSTEM[en] COMPOSITE RELIABILITY[pt] Este trabalho apresenta uma metodologia para a avaliação do impacto de incertezas associadas aos parâmetros estocásticos dos equipamentos nos índices de confiabilidade composta. Dois métodos são usados para estimar a variância dos índices. O primeiro utiliza um esquema de simulação Monte Carlo estratificada, onde uma avaliação de confiabilidade é realizada condicionada a cada amostra dos parâmetros estocásticos dos equipamentos. Neste esquema, além das médias e variâncias, são computadas distribuições empíricas para os índices de confiabilidade. O segundo método utiliza as sensibilidades dos índices de confiabiliade com relação a variações nos parâmetros estocásticos, obtidas como subproduto da avaliação de confiabilidade tradicional, para calcular analiticamente a variância dos índices. No esuqema de simulação Monte Carlo estratificada também são computados intervalos de confiança para as variâncias estimadas. Os intervalos de confiança das variâncias são usados para avaliar a precisão dos resultados obtidos analiticamente através de sensibilidades. A metodologia proposta é ilustrada em estudos de caso com o IEEE-Reliability Test System e uma configuração do Sistema Norte-Nordeste Brasileiro, prevista para o ano 2002 [en] This work presents a methodology for evaluating the impact of uncertainties associated with stochastic parameters of equipament on the composite reliability índices. Two methods are used for the estimation of indices variances. The first one makes use of stratified Monte Carlo simulation scheme, where a reliability evaluation is carried out, conditioned to every sample stochastic parameters. In this scheme, besides means and variances, empirical distributions are computed for the reliability indices. The second method employs the sensitives of the reliability indices with respect to variations in the stochastic parameters, obtained as a by-product of the traditional reliability evaluation, to calculate analytically the indices variances. In the stratified Monte Carlo simulation scheme, computed confidence intervals for the variances estimates. Are also computed confidence intervals are used for the evaluating the precision of the results obtained analytically through the sensitivities. The proposed methodology is illustrated in case studies with the IEEE-Reliability Test System and with a configuration of the North-Northeastern Brazilian System, planned for the year 2002. MAXWELLALBERT CORDEIRO GEBER DE MELOALBERT CORDEIRO GEBER DE MELOALBERT CORDEIRO GEBER DE MELOALBERT CORDEIRO GEBER DE MELOLEONTINA MARIA VIANNA GRAZIADIO PINTOLEONTINA MARIA VIANNA GRAZIADIO PINTOLEONTINA MARIA VIANNA GRAZIADIO PINTOARMANDO MATOS DE OLIVEIRA2006-07-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8631@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8631@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8631porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-10-10T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:8631Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342018-10-10T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
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