Avaliação da confiabilidade preventiva de sistemas elétricos de grande porte utilizando redes neurais

• Autor(a) principal: RESENDE, Leonidas Chaves de
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
• Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3256
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA; Planejamento de sistemas elétricos; Confiabilidade composta; Redes neurais; Reconhecimento de padrões; Confiabilidade preventiva; Simulação Monte Carlo; Modelagem de incertezas

A avaliação de índices de confiabilidade preventiva ou de bem-estar (well-being) foi proposta, recentemente, como uma nova ferramenta para se determinar o grau de adequação dos sistemas de potência, tendo como principal objetivo a incorporação de critérios determinísticos ao processo de análise da confiabilidade. A base conceitual para esta técnica é obtida através da classificação dos estados operativos do sistema em três grupos: saudável, marginal e de falha. Para a identificação destes estados, o sistema é submetido a um critério determinístico. Em relação aos sistemas compostos de geração e transmissão, a identificação de um estado saudável ou marginal se torna bem mais complexa que aquela utilizada, por exemplo, em sistemas de geração. Qualquer critério determinístico a ser empregado deve considerar uma lista de contingências. Em princípio, para cada estado operativo considerado, é necessário realizar um número de análises adicionais de desempenho igual ao número de elementos da lista. Acrescenta-se, ainda, a necessidade de análises de adequação dos estados utilizando algoritmos de fluxo de potência, com otimização de medidas corretivas. Portanto, a grande dificuldade encontrada na avaliação de índices de bem-estar consiste em conciliar o critério determinístico e a natureza combinatorial do problema. Esta tese trata da avaliação de índices de bem-estar de sistemas elétricos de potência de grande porte, compostos de geração e transmissão. Para este fim, é proposta a utilização de técnicas como: simulação Monte Carlo não seqüencial com uma nova função teste; modelo de fluxo de potência ótimo baseado em pontos interiores com restrições reduzidas; equivalente probabilístico de rede; e a incorporação de redes neurais artificiais na classificação dos estados operativos. Tais técnicas podem propiciar reduções significativas no custo computacional exigido durante a classificação dos estados. Para a verificação dos conceitos e modelos propostos, a metodologia desenvolvida é aplicada em vários sistemas testes incluindo uma configuração da rede elétrica brasileira.