[pt] Este trabalho apresenta modelo para avaliação quantitativa da confiabilidade de sistemas a partir do conhecimento das confiabilidades individuais dos componentes, sua configuração física e dos requisitos de desempenho do sistema. O modelo tem como base Diagramas Lógicos e caracteriza-se por ser versátil e de fácil aplicação em estudos de alternativas de projeto em qualquer especialidade de engenharia. Para implementação do modelo desenvolveu-se programa computacional de uso amigável com interface gráfica. São apresentados testes com sistemas realistas. / [en] This work presents a model for quantitative analysis of the systems reliability considering the knowledge of each component reliability and its physical configuration, as well as on the system performance requirements. This model is based on Logical Diagrams and distinguishes itself by its versatility and easiness of application in project alternative studies in any branch of engineering. In order to implement the model, we developed a user-friendly software with a graphic interface. Moreover, we present several tests with realistic systems.

[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.

[pt] Os segmentos de geração, transmissão e distribuição constituem a cadeia produtiva do setor elétrico, sendo o consumidor ou carga o último elo que deve ser atendido pelas distribuidoras. A percepção de qualidade, e consequentemente a satisfação do cliente, está intrinsecamente relacionada, entre outros fatores, à continuidade do fornecimento assegurada pelas concessionárias. No Brasil, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) é responsável por regular o setor de distribuição e estabelecer indicadores de referência com o objetivo de avaliar a eficiência das concessionárias em termos de confiabilidade e qualidade do serviço prestado. Diversos fatores podem impactar a continuidade da distribuição de energia, sendo alguns mais conhecidos e gerenciáveis pelas empresas, como quedas de objetos na rede ou sobrecarga de equipamentos. No entanto, outros fatores, como restrições de acesso a determinadas áreas devido à violência e ao controle territorial por grupos criminosos, apresentam desafios complexos e de gerenciabilidade inexistente por parte das distribuidoras. Essas limitações dificultam a pronta recomposição do serviço em situações emergenciais, resultando em tempos de falha mais longos e afetando negativamente os indicadores de continuidade monitorados pela ANEEL, bem como a satisfação do consumidor. Neste contexto, a presente dissertação propõe uma metodologia focada em identificar os ativos da distribuidora localizados em áreas com evidências de violência, o que implica em acesso limitado pelas equipes de campo. É utilizada a base de dados geográfica da distribuidora (BDGD) para identificar as unidades transformadoras em áreas com evidências de violência, também delineadas por plataformas de dados públicos. Técnicas de clusterização e testes estatísticos são então utilizados para aferir se os índices de continuidade nessas áreas são significativamente diferentes e superiores aos de locais em que não se observa registros de violência. Sistemas de distribuição dos estados do Rio de Janeiro e Pernambuco são utilizados para testar a eficácia da metodologia proposta. Diversos testes são realizados e os resultados obtidos são plenamente discutidos. / [en] The segments of generation, transmission and distribution constitute the production chain of the electricity sector, with the consumer or load being the last link that must be served by the distributors. The perception of quality, and consequently customer satisfaction, is intrinsically related, among other factors, to the continuity of supply ensured by the concessionaires. In Brazil, the National Electric Energy Agency (ANEEL) is responsible for regulating the distribution sector and establishing benchmarks in order to assess the efficiency of concessionaires in terms of reliability and quality of service provided. Several factors can impact the continuity of energy distribution, some of which are better known and manageable by companies, such as falling objects on the network or overloading equipment. However, other factors, such as access restrictions to certain areas due to violence and territorial control by criminal groups, present complex challenges and non-existent manageability on the part of the distributors. These limitations make it difficult to promptly restore the service in emergency situations, resulting in longer failure durations and negatively affecting the continuity indicators monitored by ANEEL, as well as consumer satisfaction. In this context, this dissertation proposes a methodology focused on identifying the distributor s assets located in areas with evidence of violence, which implies limited access by field service teams. The distribution company s geographic database (BDGD) is used to identify transforming units in areas with evidence of violence, also delineated by public data platforms. Clustering techniques and statistical tests are then used to assess whether the continuity indices in these areas are significantly different and higher than those in places where there are no records of violence. Distribution systems in the states of Rio de Janeiro and Pernambuco are used to test the effectiveness of the proposed methodology. Several tests are carried out and the results obtained are fully discussed.

[pt] A reserva girante é a parcela da geração que deve estar sincronizada, ou que seja possível sincronizar em tempo hábil, de forma a repor a perda de unidades de geração, suprir acréscimos de demanda devido aos erros de previsão, ou ainda lidar com possíveis flutuações na capacidade de geração de fontes renováveis. Desta forma, é crucial que tal parcela esteja dimensionada de modo a suprir tais necessidades de forma adequada. Para tal, deve-se considerar o perfil da demanda do sistema e também as características do sistema de geração. Estimativas imprecisas da carga elétrica podem levar a ocorrências de cortes de carga. Da mesma forma, um superdimensionamento da reserva pode ter como consequência custos excessivos para o consumidor de energia. Uma representação aceitável para carga é considerá-la como uma variável aleatória. Este tipo de modelagem permite que o valor do pico de carga estimado tenha suas incertezas intrinsecamente consideradas. Assim, considerando as variabilidades inerentes à demanda e à geração, é então possível estimar o risco de não suprimento do sistema por meio de métodos baseados em Simulação Monte Carlo (SMC). Tais métodos têm como principal vantagem uma relativa robustez para avaliação de índices que mensuram numericamente o nível de confiabilidade do sistema: e.g., LOLP (loss of load probability). Nesta dissertação será avaliado o impacto das incertezas associadas à demanda, à variabilidade das fontes renováveis e às falhas em equipamentos no dimensionamento da reserva de geração no âmbito da operação de sistemas elétricos. Serão empregadas técnicas baseadas em SMC para avaliar os níveis de confiabilidade, considerando diversas possibilidades de representação da carga em sistemas multiárea. Dentre os cenários testados e discutidos, calculam-se índices de risco para o sistema e por áreas, para avaliar se o sistema é confiável não apenas como um todo, mas também em cada uma de suas regiões operativas. Para avaliar a metodologia proposta, são realizados testes com o sistema IEEE-RTS (Reliability Test System) de modo a responder se os índices de risco por área/sistema estão dentro de níveis aceitáveis. Por fim, é avaliado também o efeito da inserção de fontes renováveis intermitentes na reserva do sistema. / [en] The spinning reserve is the generation quota that must be synchronized (or that can be synchronized in a timely manner) with the aim to restore the loss of generation units, to supply increases in demand due to forecast errors, or to cope with generation capacity fluctuations of renewable sources. Thus, it is crucial that such amount is defined so as to adequately meet the required needs. For this, the system load profile and also the generating system characteristics must be duly considered. Inaccurate estimates of electrical demand can lead to the occurrence of load shedding. Similarly, overinvestment in capacity reserve may result in excessive costs to electric energy consumers. An acceptable representation for the load profile is to consider it as a random variable. This type of modeling allows the estimated peak load value to have its uncertainties intrinsically considered. Therefore, considering the inherent variability of demand and generation, it is then possible to estimate the risk of not supplying the system load through methods based on Monte Carlo simulation (SMC). Such methods have as their main advantage a relative robustness for evaluating indices that numerically measure the reliability level of the system; e.g., LOLP (loss of load probability). In this dissertation, the impact of uncertainties associated with demand, the variability of renewable sources and equipment failures will be evaluated in order to size the amount of generating reserve, within the scope of the operation of electric systems. SMC techniques are used to evaluate the reliability levels, considering several possibilities of load representation in a multi-area system. Among different scenarios analyzed, risk indices are calculated for system and areas, in order to assess whether the grid is reliable as a whole and also for all operating regions. In order to evaluate the proposed methodology, tests are performed with the IEEE-RTS (Reliability Test System) to respond if the area/system risk indices are within acceptable levels. Finally, the effect of inserting intermittent renewable sources into the system reserve is also discussed.

[pt] A reserva girante é a parcela da reserva operativa provida por geradores sincronizados, e interligados à rede de transmissão, aptos a suprir a demanda na ocorrência de falhas de unidades de geração, erros na previsão da demanda, variações de capacidade de fontes renováveis ou qualquer outro fator inesperado. Dada sua característica estocástica, essa parcela da reserva operativa é mais adequadamente avaliada por meio de métodos capazes de representar as incertezas inerentes ao seu dimensionamento e planejamento. Por meio do risco de corte de carga é possível comparar e classificar distintas configurações do sistema elétrico, garantindo a não violação dos requisitos de confiabilidade. Sistemas com elevada penetração de fontes renováveis apresentam comportamento mais complexo devido ao aumento das incertezas envolvidas, à forte dependência de fatores energético-climáticos e às variações de capacidade destas fontes. Para avaliar as correlações temporais e representar a cronologia de ocorrência dos eventos no curto-prazo, um estimador baseado na Simulação Monte Carlo Quase Sequencial é apresentado. Nos estudos de planejamento da operação de curto-prazo o horizonte em análise é de minutos a algumas horas. Nestes casos, a ocorrência de falhas em equipamentos pode apresentar baixa probabilidade e contingências que causam corte de carga podem ser raras. Considerando a raridade destes eventos, as avaliações de risco são baseadas em técnicas de amostragem por importância. Os parâmetros de simulação são obtidos por um processo numérico adaptativo de otimização estocástica, utilizando os conceitos de Entropia Cruzada. Este trabalho apresenta uma metodologia de avaliação dos montantes de reserva girante em sistemas com participação de fontes renováveis, em uma abordagem multiárea. O risco de perda de carga é estimado considerando falhas nos sistemas de geração e transmissão, observando as restrições de transporte e os limites de intercâmbio de potência entre as diversas áreas elétricas. / [en] The spinning reserve is the portion of the operational reserve provided by synchronized generators and connected to the transmission network, capable of supplying the demand considering generating unit failures, errors in load forecasting, capacity intermittency of renewable sources or any other unexpected factor. Given its stochastic characteristic, this portion of the operating reserve is more adequately evaluated through methods capable of modeling the uncertainties inherent in its design and planning. Based on the loss of load risk, it is possible to compare different configurations of the electrical system, ensuring the non-violation of reliability requirements. Systems with high penetration of renewable sources present a more complex behavior due to the number of uncertainties involved, strong dependence of energy-climatic factors and variations in the capacity of these sources. In order to evaluate the temporal correlations and to represent the chronology of occurrence of events in the short term, an estimator based on quasi-sequential Monte Carlo simulation is presented. In short-term operation planning studies, the horizon under analysis is from minutes to a few hours. In these cases, the occurrence of equipment failures may present low probability and contingencies that cause load shedding may be rare. Considering the rarity of these events, risk assessments are based on importance sampling techniques. The simulation parameters are obtained by an adaptive numerical process of stochastic optimization, using the concept of Cross Entropy. This thesis presents a methodology for evaluating the amounts of spinning reserve in systems with high penetration of renewable sources, in a multi-area approach. The risk of loss of load is estimated considering failures in the generation and transmission systems, observing the network restrictions and the power exchange limits between the different electric areas.