[pt] FLUXO DE POTÊNCIA PROBABILÍSTICO VIA SIMULAÇÃO MONTE CARLO E MÉTODO DA ENTROPIA CRUZADA - ANDRE MILHORANCE DE CASTRO (2019)
[pt] Em planejamento e operação de sistemas de energia elétrica, é necessário realizar diversas avaliações utilizando o algoritmo de fluxo de potência, para obter e monitorar o ponto de operação da rede em estudo. Em sua utilização determinística, devem ser especificados valores de geração e níveis de carga por barra, bem como considerar uma configuração especifica da rede elétrica. Existe, porém, uma restrição evidente em se trabalhar com algoritmo de fluxo de potência determinístico: não há qualquer percepção do impacto gerado por incertezas nas variáveis de entrada que o algoritmo utiliza. O algoritmo de fluxo de potência probabilístico (FPP) visa extrapolar as limitações impostas pelo uso da ferramenta convencional determinística, permitindo a consideração das incertezas de entrada. Obtém-se maior sensibilidade na avaliação dos resultados, visto que possíveis regiões de operação são mais claramente examinadas. Consequentemente, estima-se o risco do sistema funcionar fora de suas condições operativas nominais. Essa dissertação propõe uma metodologia baseada na simulação Monte Carlo (SMC) utilizando técnicas de amostragem por importância via o método de entropia cruzada. Índices de risco para eventos selecionados (e.g., sobrecargas em equipamentos de transmissão) são avaliados, mantendo-se a precisão e flexibilidade permitidas pela SMC convencional, porém em tempo computacional muito reduzido. Ao contrário das técnicas analíticas concebidas para solução do FPP, que visam primordialmente à elaboração de curvas de densidade de probabilidade para as variáveis de saída (fluxos, etc.) e sempre necessitam ter a precisão obtida comparada à SMC, o método proposto avalia somente as áreas das caudas dessas densidades, obtendo resultados com maior exatidão nas regiões de interesse do ponto de vista do risco operativo. O método proposto é aplicado nos sistemas IEEE 14 barras, IEEE RTS e IEEE 118 barras, sendo os resultados obtidos amplamente discutidos. Em todos os casos, há claros ganhos de desempenho computacional, mantendo-se a precisão, quando comparados à SMC convencional. As possíveis aplicações do método e suas derivações futuras também fazem parte da dissertação.