[pt] AVALIAÇÃO DA CONFIABILIDADE DE SISTEMAS DE GERAÇÃO COM FONTES RENOVÁVEIS VIA TÉCNICAS DE SIMULAÇÃO MONTE CARLO E ENTROPIA CRUZADA

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: RICARDO MARINHO SILVA FILHO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SIMULACAO MONTE CARLO; [pt] CONFIABILIDADE DE SISTEMAS DE GERACAO; [pt] METODO DA ENTROPIA CRUZADA; [pt] FONTES RENOVAVEIS; [pt] CONFIABILIDADE; [en] MONTE CARLO SIMULATION; [en] RELIABILITY OF GENERATING SYSTEMS; [en] CROSS-ENTROPY METHOD; [en] RENEWABLE SOURCES; [en] RELIABILITY
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55172&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55172&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55172

[pt] A avaliação de confiabilidade da capacidade de geração é extremamente útil em diversos estudos de planejamento da expansão, na avaliação dos riscos relacionados ao dimensionamento da reserva operativa e também na programação da manutenção de unidades geradoras. O principal objetivo é avaliar se uma determinada configuração de unidades de geração atende de forma aceitável à carga do sistema, assumindo que os equipamentos de transmissão sejam totalmente confiáveis e sem limitações de capacidade. Na última década, a inserção de fontes renováveis nos sistemas elétricos de potência tem crescido de forma acentuada, na grande maioria dos países desenvolvidos como também em desenvolvimento. As flutuações de suas capacidades de geração se tornaram parte da complexidade do problema de planejamento e operação de redes elétricas, uma vez que dependem das condições ambientais em que foram instaladas. Além disso, representações detalhadas da carga têm se tornado uma preocupação a mais de muitos planejadores, tendo em vista as análises de risco ao atendimento da demanda nessas redes. Novos modelos e ferramentas computacionais devem ser desenvolvidos para tratar dessas variáveis principalmente com dependência espaço-temporal. Esta dissertação apresenta diversos estudos para avaliar a confiabilidade da capacidade de sistemas de geração via simulação Monte Carlo quasi-sequencial (SMC-QS), considerando fontes de geração e carga com forte dependência espaço-temporal. Esta ferramenta é escolhida devido à sua fácil implementação computacional e capacidade de simular eventos cronológicos. A técnica de redução de variância denominada amostragem por importância baseada no método Cross Entropy (CE) foi utilizada em conjunto com a SMC-QS. As simulações terão como base o sistema teste IEEE-RTS 96, o qual é adequada-mente modificado para incluir fontes renováveis eólicas e hídricas. Portanto, o principal objetivo desta dissertação é definir a melhor maneira de lidar com as séries temporais representativas da geração renovável e carga, nos diferentes estágios do método SMC-QS via CE, de modo a maximizar sua eficiência computacional. Vários testes de simulação são realizados com o sistema IEEE-RTS 96 modificado e os resultados obtidos são amplamente discutidos.