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[en] MODEL FOR THE EVALUATION OF THE IMPACT FO UNCERTAINTIES IN FAULT PARAMETERS ON THE COMPOSITE RELIABILITY OF POWER SYSTEMS / [pt] MODELO PARA AVALIAÇÃO DO IMPACTO DE INCERTEZAS NOS PARÂMETROS DE FALHA NA CONFIABILIDADE COMPOSTA DE SISTEMAS DE POTÊNCIAARMANDO MATOS DE OLIVEIRA 05 July 2006 (has links)
[pt] Este trabalho apresenta uma metodologia para a avaliação
do impacto de incertezas associadas aos parâmetros
estocásticos dos equipamentos nos índices de
confiabilidade composta. Dois métodos são usados para
estimar a variância dos índices. O primeiro utiliza um
esquema de simulação Monte Carlo estratificada, onde uma
avaliação de confiabilidade é realizada condicionada a
cada amostra dos parâmetros estocásticos dos
equipamentos. Neste esquema, além das médias e
variâncias,
são computadas distribuições empíricas para os índices
de
confiabilidade. O segundo método utiliza as
sensibilidades dos índices de confiabiliade com relação
a
variações nos parâmetros estocásticos, obtidas como
subproduto da avaliação de confiabilidade tradicional,
para calcular analiticamente a variância dos índices.
No esuqema de simulação Monte Carlo estratificada também
são computados intervalos de confiança para as
variâncias
estimadas. Os intervalos de confiança das variâncias são
usados para avaliar a precisão dos resultados obtidos
analiticamente através de sensibilidades.
A metodologia proposta é ilustrada em estudos de caso
com
o IEEE-Reliability Test System e uma configuração do
Sistema Norte-Nordeste Brasileiro, prevista para o ano
2002 / [en] This work presents a methodology for evaluating the impact
of uncertainties associated with stochastic parameters of
equipament on the composite reliability índices. Two
methods are used for the estimation of indices variances.
The first one makes use of stratified Monte Carlo
simulation scheme, where a reliability evaluation is
carried out, conditioned to every sample stochastic
parameters. In this scheme, besides means and variances,
empirical distributions are computed for the reliability
indices. The second method employs the sensitives of the
reliability indices with respect to variations in the
stochastic parameters, obtained as a by-product of the
traditional reliability evaluation, to calculate
analytically the indices variances.
In the stratified Monte Carlo simulation scheme, computed
confidence intervals for the variances estimates. Are also
computed confidence intervals are used for the evaluating
the precision of the results obtained analytically through
the sensitivities.
The proposed methodology is illustrated in case studies
with the IEEE-Reliability Test System and with a
configuration of the North-Northeastern Brazilian System,
planned for the year 2002.
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