Fluxo de carga probabilístico com geração fotovoltaica utilizando estimativa de densidade Kernel.

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: BORBUREMA NETO, Martins Marques.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Fluxo de carga probabilístico; Geração fotovoltaica; Estimativa de densidade Kernel; Método de Monte Carlo; Geração distribuída; Sistemas fotovoltaicos conectados à rede; Algoritmo de solução do método da soma de potências; Probabilistic load flow; Photovoltaic generation; Kernel Density Estimation; Monte Carlo Method; Distributed generation; Grid connected photovoltaic systems; Solution algorithm of the power sum method; Engenharia Elétrica.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20202

Os métodos de Monte Carlo e da Soma de Potência foram combinados numa rotina computacional de cálculo de fluxo de carga probabilístico em redes de distribuição radiais de geração solar fotovoltaica. As cargas e a potência ativa gerada por usinas fotovoltaicas são variáveis aleatórias de entrada. As cargas são modeladas como tendo distribuição normal e as funções de distribuição de probabilidade e distribuição acumulada da potência injetada são obtidas através de dados reais utilizando a estimativa de densidade kernel. A rotina computacional desenvolvida foi aplicada no cálculo do fluxo de carga no sistema-teste de 33 barras do IEEE com a inserção de um e dois geradores tanto no inverno quanto no verão e uma análise comparativa dos cenários foi feita.