[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. / [en] The reliability evaluation of the generating capacity is extremely useful in several expansion planning studies, in the assessment of risks related to the requirements of the operating reserve and also in the scheduling of maintenance of generating units. The main objective is to assess whether a given generating configuration meets the system load in an acceptable manner, assuming that the transmission equipment is completely reliable and without capacity limitations. In the last decade, the insertion of renewable sources in electrical power systems has grown markedly, in the vast majority of developed and developing countries. Fluctuations in their generation capacities have become part of the complexity of the problem of planning and operating electrical networks, since they depend on the environmental conditions in which they are installed. In addition, detailed representations of the load have become a concern among many planners, given the risk analyzes to meet demand in these networks. New computational models and tools must be developed to deal with these variables mainly with space-time dependence. This dissertation presents several studies to evaluate the reliability of the capacity of generation systems via quasi-sequential Monte Carlo simulation (QS-MCS), considering generation and load sources with strong space-time dependence. This tool is chosen due to its easy computational implementation and the ability to simulate chronological events. The variance reduction technique named importance sampling based on the cross-entropy (CE) method is used in conjunction with the QS-MCS. The simulations will be carried out with the IEEE-RTS 96 test system, which is adequately modified to include renewable wind and hydro sources. Therefore, the main objective of this dissertation is to define the best way to deal with the time series representing the renewable generation and load, in the different stages of the SMC-QS method via CE, in order to maximize its computational efficiency. Several simulation tests are performed with the modified IEEE-RTS 96 system and the obtained results are widely discussed.