Resumo:
Em um ambiente cada vez mais competitivo, as distribuidoras de energia precisam monitorar continuamente os índices de confiabilidade de seus sistemas. Desse modo, a maior incumbência é antever quando um determinado padrão será violado e, portanto, evitar a aplicação de multas por parte das agências reguladoras de energia. Tendo em mente esses aspectos, a Simulação Monte Carlo (SMC) cronológica é uma metodologia que atende a tais requisitos, pois captura todos os aspectos cronológicos de um sistema, e através de seus resultados típicos, isto é, das curvas de densidade de probabilidade associadas a índices de confiabilidade, pode-se estimar o risco de violação de padrões. Entretanto, a SMC cronológica demanda muito esforço computacional, tornando inviável a avaliação dos sistemas de distribuição atuais. O uso de computação distribuída é uma alternativa muito atraente para reduzir o esforço computacional associado com a SMC cronológica, pois aumenta a capacidade de processamento através da distribuição de tarefas. Isto é conseguido com o uso de computadores existentes em uma rede, possuindo baixo custo de implantação. Além disso, existem várias ferramentas dedicadas a esse tipo de aplicação, facilitando o desenvolvimento de metodologias que utilizem processamento distribuído. Esta tese de doutorado tem como objetivo apresentar uma nova metodologia de SMC cronológica que combina técnicas de conjuntos mínimos de cortes e amostragem com uma metodologia de programação distribuída, a fim de se estimar índices de confiabilidade para sistemas de distribuição. A metodologia proposta usa, de forma otimizada, o poder de processamento das máquinas existentes em uma rede de computadores. A fim de se obter a eficiência desejada, técnicas de computação moderna são utilizadas para modelagem (UML – Unified Modeling Language) e programação (Programação Orientada a Objetos) incluindo o uso de ponteiros e alocação dinâmica de memória. Para ilustrar a eficiência da metodologia proposta, são apresentadas várias aplicações usando sistemas de distribuição reais. Essas aplicações incluem a análise de religadores automáticos, restrição de transferência de carga, carga variável e reconfiguração de sistemas.
