dc.creator |
RESENDE, Leonidas Chaves de |
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dc.date.issued |
2006-10-16 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3256 |
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dc.description.abstract |
The well-being analysis was recently proposed as a new framework to measure the
degree of adequacy of power systems, which has as the main objective the
incorporation of deterministic criteria into the reliability analysis process. The
conceptual basis for this framework is obtained through the classification of the
system states into three groups: healthy, marginal and at risk. For the identification of
these operation states, the system is submitted to a deterministic criterion.
In composite generation and transmission systems, the identification of a healthy or
marginal state becomes much more complex than that one used, for example, in
generation systems. Any deterministic criterion to be used must consider a list of
contingencies. In principle, for each considered operation state, it is necessary to
carry out a number of additional performance analyses equal to the number of
elements in the list. Moreover, these adequacy analyses involve load flow runs with
corrective measure optimizations. Therefore, the major difficulty found in assessing
well-being indices consists of conciliating the deterministic criterion and the
combinatorial nature of the problem.
In this thesis, the evaluation of well-being indices for bulk composite generation and
transmission power systems is focused. For this purpose, the following techniques
are considered: non-sequential Monte Carlo simulation with a new test function;
interior point method for optimal power flow with reduced constraints; probabilistic
equivalent network; and incorporation of artificial neural nets in the classification of
the operation states. These techniques can provide considerable reductions in the
computational cost demanded during the classification of states. In order to verify the
proposed concepts and models, the developed methodology is applied to several test
systems, including a configuration of the Brazilian power network. |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
Planejamento de sistemas elétricos |
pt_BR |
dc.subject |
Confiabilidade composta |
pt_BR |
dc.subject |
Redes neurais |
pt_BR |
dc.subject |
Reconhecimento de padrões |
pt_BR |
dc.subject |
Confiabilidade preventiva |
pt_BR |
dc.subject |
Simulação Monte Carlo |
pt_BR |
dc.subject |
Modelagem de incertezas |
pt_BR |
dc.title |
Avaliação da confiabilidade preventiva de sistemas elétricos de grande porte utilizando redes neurais |
pt_BR |
dc.type |
Tese |
pt_BR |
dc.date.available |
2022-04-07 |
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dc.date.available |
2022-04-07T13:19:09Z |
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dc.date.accessioned |
2022-04-07T13:19:09Z |
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dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/7342383170952914 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
SILVA, Armando Martins Leite da |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/6871556145533245 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 |
MANSO, Luiz Antônio da Fonseca |
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dc.contributor.advisor-co1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/9650179794608517 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
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. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
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dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
pt_BR |
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Elétrica |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UNIFEI |
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dc.subject.cnpq |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA |
pt_BR |
dc.relation.references |
RESENDE, Leonidas Chaves de. Avaliação da confiabilidade preventiva de sistemas elétricos de grande porte utilizando redes neurais. 2006. 149 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2006. |
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