[pt] Fontes renováveis são importantes recursos a serem agregados aos sistemas de energia elétrica em prol da descentralização da geração. Discussões acerca dos efeitos ambientais direcionam os estudos em busca de alternativas que possibilitem minimizar a emissão de gases poluentes e diversifiquem a matriz elétrica. Nesse contexto, a geração distribuída (GD) de natureza renovável vem se mostrando cada vez mais presente, alterando a estrutura clássica do sistema e conferindo um maior protagonismo do consumidor. Assim, torna-se essencial avaliar o desempenho dessas novas redes de distribuição no atendimento à demanda, de modo a estabelecer padrões adequados e monitorá-los através das agências reguladoras. Há uma diversidade de métodos de avaliação do desempenho dessas redes, principalmente através dos conceitos de confiabilidade, para lidar com as falhas de equipamentos e os efeitos decorrentes. A presente tese tem como objetivo avaliar índices de confiabilidade de sistemas de distribuição na presença de GD. Para isso, são apresentadas três técnicas baseadas em simulação Monte Carlo (SMC). Uma clássica, denominada SMC sequencial, tem como objetivo modelar a natureza cronológica do problema bem como as incertezas provenientes da intermitência de fontes de GD. A segunda, baseada na SMC quase sequencial, caracteriza-se por sua simplicidade e capacidade em manter a flexibilidade da SMC sequencial, porém, com melhor desempenho em termos de precisão e tempo de processamento. Por último, uma SMC baseada nos conceitos de transição de estado do sistema de forma cronológica assegura também precisão e flexibilidade à técnica. Novas funções teste são propostas para alcançar tal objetivo. Dois sistemas com inserção de GD são utilizados para avaliar o desempenho dos conceitos e técnicas propostas: IEEE RBTS, rede acadêmica padrão amplamente utilizada na área de confiabilidade; e uma rede real. A discussão exaustiva dos resultados confirma que as propostas cumprem os objetivos estabelecidos. / [en] Renewable sources are important resources to be added to electrical energy systems in favor of decentralized generation. Discussions about environmental effects drive the studies in search of alternatives that make it possible to minimize the emission of polluting gases and diversify the electrical matrix. In this context, distributed generation (DG) of a renewable nature has been increasingly present, changing the classic structure of the system and giving greater engagement to the consumer. Therefore, it is essential to evaluate the performance of these new distribution grids in meeting the power demand, in order to establish appropriate standards and monitor them through the regulatory agencies. There is a diversity of methods for evaluating the performance of these networks, mainly through reliability concepts, to deal with equipment failures and the resulting effects. This thesis aims to evaluate reliability indices of distribution systems in the presence of DG. To this end, three techniques based on Monte Carlo simulation (MCS) are presented. A classic one, called sequential MCS, aims at modeling the chronological nature of the problem as well as the uncertainties arising from the intermittency of the DG sources. The second one, based on a quasi-sequential MCS, is characterized by its simplicity and ability to maintain the flexibility of sequential MCS, but with better performance in terms of precision and processing time. Finally, an MCS based on the concepts of chronological system state transition, also provides precision and flexibility to the reliability assessment. New test functions are proposed to achieve this goal. Two systems with DG insertion are used to evaluate the performance of the proposed concepts and techniques: IEEE RBTS, a standard academic network widely used in the reliability area; and another real network. The exhaustive discussion of the results confirms that both proposals meet the established objectives.

[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.