Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-05-24T17:29:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 338905.pdf: 3495532 bytes, checksum: 0a96893c7bca0e06c95a5200a221a216 (MD5) Previous issue date: 2015 / Cargas mais sensíveis a variações de tensão de curta duração demandam melhorias no serviço de entrega da eletricidade. A atual avaliação da adequação de sistemas de distribuição de energia considera apenas índices de confiabilidade baseados em interrupções, que não refletem a percepção completa do consumidor sobre qualidade do fornecimento de energia. Assim, este trabalho inclui a modelagem do curto-circuito na avaliação da confiabilidade, com a utilização de um processo de Markov contínuo para representação da natureza estocástica das faltas transitórias e o método Monte Carlo Sequencial para simulação computacional da confiabilidade do sistema de distribuição. No calculo das correntes de curto-circuito o sistema e representado por todas as fases, retratando o sistema de distribuição naturalmente desbalanceado, incluindo faltas assimétricas. A abordagem desenvolvida e aplicada ao um sistema teste do IEEE de 34 nos e posteriormente a um sistema real. Os resultados das simulações mostraram que e possível estimar indicadores além da simples avaliação de uma interrupção, ampliando o escopo da avaliação da confiabilidade. A metodologia proposta pretende ser incluída no planejamento de sistemas de distribuição.<br> / Abstract : More loads sensitive to short duration voltage variations require improvements in the electricity delivery service. The current evaluation of distribution systems adequacy only considers reliability indices based on interruptions, that do not reflect the entire customer perception about quality on electric energy supply. So, the present dissertation include short-circuit models on the reliability assessment, using a continuous Markov process to represent the stochastic nature of transient faults and a Sequential Monte Carlo method to assess reliability by computer simulation. In order to calculate short-circuit currents, all phases are considered, showing the naturally unbalanced distribution system, including asymmetrical faults. The developed approach is applied to an IEEE test system with 34 nodes and then to a real system. The simulation results show that it is possible to estimate indices beyond a simple evaluation of an interruption, expanding the scope of reliability assessment. The proposed methodology intends to be included in the planning of distribution systems.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-05-24T17:49:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 338909.pdf: 2482498 bytes, checksum: c98eff9e171fefbe36a554d371c310a8 (MD5) Previous issue date: 2015 / O presente trabalho tem como foco o problema da reserva operacional de longo prazo dos SEE. Com o aumento da geração renovável, neste caso a geração eólica incrementa-se a variabilidade e as incertezas no SEE. O que leva a aceitação do risco na operação do SEE e também no atendimento no fornecimento da carga.à neste sentido que são introducidas as métricas de risco VaR e CVaR com o objetivo de uxiliar a os planejadores dos SEE no que respeita ao desenho da flexibilidade do sistema de geração do SEE.Aproveitando uma das vondades ou características da SMCS em na providência das distribuições de probabilidade das variáveis inseridas no problema da reserva operacional de longo prazo é feito os respectivos cálculos e analises destas distribuições para explorar e caracterizar o SEE no que respeita a quantificação da reserva operacional de longo prazo.A presente metodologia é aplicada ao sistema teste de avaliações de confiabilidade IEEE-RTS-96HW gerando resultados adequados em dito sistema.<br> / Abstract : The present work focuses on the problem of operating reserves of long-term of EES. With increasing renewable generation, wind power generation in this case, is increased variability and uncertainties in the EES. Which leads to acceptance of the risk in the Electric Energy System (EES) operation and also in the service provider charge.In this sense it is introduced the VaR and CVaR risk metrics in order to assist the planners of the EES as regards the design of the flexibility of the EES generation system.Taking advantage of the goodness or characteristics of the Sequential Monte Carlo Simulation (MCS) in the providence of the probability distributions of the variables inserted in the problem of long-term operating reserve is made their calculations and analysis of these distributions to explore and characterize the EES as regards quantification the long-term operating reserve.This methodology is applied to the assessment test system IEEE-RTS-96HW reliability producing adequate results in this system.