[pt] Transformadores de subestações de distribuição requerem uma atenção especial pelos altos custos, longos tempos de reposição e por impactarem, quando falham, diretamente na confiabilidade da rede, provocando assim a interrupção de inúmeros usuários. Em geral, as subestações são projetadas com transformadores em paralelo, de forma que a carga pico possa ser atendida ainda que um transformador do grupo esteja avariado. No entanto, esta solução requer investimentos elevados. Uma alternativa consiste no compartilhamento de estoques de transformadores reservas e subestações móveis. O dimensionamento dos estoques deve ser feito com cautela, pois, um grande número de equipamentos pode aumentar desnecessariamente os custos de investimento, e um estoque insuficiente pode diminuir a confiabilidade do sistema e aumentar seus custos operacionais. Esta dissertação apresenta duas metodologias para o dimensionamento do estoque, o método de Markov e a simulação Monte Carlo, os quais são comparados quanto aos seus resultados e características quando aplicados a um mesmo sistema. Ambos os modelos foram utilizados para dimensionar o estoque para falhas do tipo catastróficas e reparáveis, separadamente. O método probabilístico baseado na simulação Monte Carlo foi aplicado a um grupo de transformadores da classe 115 kV e 15 MVA, visando demonstrar a capacidade da metodologia de encontrar soluções condizentes do ponto de vista técnico e econômico. / [en] Substation distribution transformers require special attention for their high costs, long replacement times and for impacting, when they fail, directly on the reliability of the electric network, thus causing the interruption of several costumers. In general, substations are designed with transformers in parallel, so that the peak load can be met even if a transformer in the group is damaged. However, this solution requires high investments. An alternative is to share stocks of spare transformers and mobile substations. Stock sizing should be done with caution, as a large number of equipment can unnecessarily increase investment costs, and insufficient stock can decrease system reliability and increase operating costs. This dissertation presents two methods for stock dimensioning based on Markov modeling and on Monte Carlo simulation, which are compared in terms of their results and characteristics when applied to the same system. Both models were used to scale the stock for catastrophic and repairable failures, separately. The probabilistic method based on the Monte Carlo simulation was applied to a group of 115 kV and 15 MVA class transformers, aiming to demonstrate the method s ability to find solutions that are technically and economically compatible.

[pt] Em geral, as subestações são projetadas com transformadores em paralelo, operando a meia carga, para assegurar continuidade no fornecimento de energia mesmo que um transformador do grupo falhe. Contudo, essa prática implica em custos elevados, especialmente no que diz respeito ao arranjo de subestações. Uma solução alternativa é a utilização de estoques compartilhados de transformadores reservas e unidades de subestações móveis, que devem atender a um grupo de subestações com as mesmas características elétricas. Neste contexto, esta tese propõe a utilização temporária de unidades de subestações móveis, que devem atuar para atender à demanda de energia enquanto o transformador reserva é instalado. Essa estratégia aumenta a confiabilidade do sistema e reduz os custos operacionais e de investimento para as concessionárias de energia. No entanto, o sucesso dessa abordagem está intrinsecamente ligado ao dimensionamento e localização adequada dos estoques. Para que bons resultados sejam alcançados, é preciso dimensionar os estoques de forma que não haja investimento desnecessário ou um número insuficiente de equipamentos, e considerar pontos estratégicos de armazenamento, de forma que o tempo de deslocamento dos equipamentos sobressalentes até o ponto de falha garanta a minimização dos custos associados. Posto isso, esta tese apresenta duas metodologias de otimização baseadas em simulação Monte Carlo e Algoritmo Genético: uma para dimensionar o número de transformadores reservas e unidades de subestações móveis por ano; e outra para posicionar de forma adequada tais equipamentos em subestações com capacidade de armazenamento. Ambos os métodos foram aplicados a um grupo de transformadores de duas concessionárias reais, visando demonstrar a capacidade da metodologia de encontrar um conjunto de soluções factíveis do ponto de vista técnico e econômico. / [en] In general, substations are designed with transformers in parallel, operating at half load, to ensure continuity of power supply even if a transformer in the group fails. However, this practice involves high costs, especially with regard to the arrangement of substations. An alternative solution is the use of shared stocks of reserve transformers and mobile substation units, which must serve a group of substations with the same electrical characteristics. In this context, this thesis proposes the temporary use of mobile substation units, which must act to meet the energy demand while the reserve transformer is installed. This strategy increases system reliability and reduces operational and investment costs for electric utilities. However, the success of this approach is intrinsically linked to the proper sizing and location of stocks. For good results to be achieved, it is necessary to size stocks so that there is no unnecessary investment or an insufficient number of equipment, and consider strategic storage points, so that the time taken to move the spare equipment to the point of failure minimizes the associated costs. Thus, this thesis presents two optimization methodologies based on Monte Carlo simulation and Genetic Algorithm: one to size the number of spare transformers and mobile substation units per year; and another to properly locate such equipment in substations with storage capacity. Both methods were applied to a group of transformers from two real utilities, aiming at proving the method s ability to find a set of feasible solutions from a technical and economic point of view.