[pt] Em alguns países, os sistemas de energia elétrica estão operando próximos aos seus limites devido à falta de investimentos para expansão da transmissão e crescimento natural da demanda de energia elétrica. Esta condição de operação também pode ocorrer em sistemas de potência nos quais a expansão da transmissão é realizada de forma adequada. Neste caso, o carregamento excessivo da rede de transmissão é geralmente originado pela perda de interligações que transportam grandes blocos de energia. Os dois cenários de operação descritos acima têm causado problemas de Estabilidade de Tensão em sistemas de energia elétrica. Os estados de instabilidade de tensão são caracterizados principalmente pela presença de dois mecanismos: a insolubilidade das equações de fluxo de potência e a perda de controlabilidade. Os distúrbios que originam estes dois mecanismos são de natureza aleatória. Conseqüentemente, os índices de estabilidade de tensão, usados para analisar a perda de controlabilidade e a insolubilidade, são variáveis aleatórias. Desta forma, a análise de estabilidade de tensão deveria reconhecer incertezas associadas com parâmetros da rede elétrica, tais como: flutuações de carga e disponibilidade dos equipamentos. Geralmente, a modelagem de incertezas na análise de estabilidade de tensão é realizada usando os seguintes métodos probabilísticos: a Simulação Monte Carlo e a Enumeração de Estados. O principal índice estimado por estes métodos é o risco de instabilidade de tensão. Entretanto, o cálculo do risco de instabilidade de tensão é geralmente realizado contabilizando apenas um dos mecanismos causadores dos cenários de instabilidade de tensão. Além disso, a severidade dos estados de instabilidade de tensão não tem sido devidamente investigada. O objetivo desta tese é desenvolver um método para realizar uma análise probabilística da estabilidade de tensão que contabilize os dois mecanismos causadores da instabilidade de tensão no cálculo do seu risco. Serão também propostos índices probabilísticos, baseados na Análise de Robustez, para expressar a severidade dos estados de instabilidade de tensão. O método proposto se baseia na combinação das seguintes técnicas: Enumeração de Estados, Simulação Monte Carlo, Método da Matriz D’ e Fluxo de Potência Ótimo Não-Linear. Os métodos de Enumeração de Estados e Simulação Monte Carlo são usados para selecionar os estados do sistema resultantes de falhas nos equipamentos e erros de previsão de carga. A identificação da perda de controlabilidade e a restauração da solubilidade dos estados selecionados são realizadas pelo Método da Matriz D’ e pelo Fluxo de Potência Ótimo, respectivamente. A combinação dos métodos citados acima foi usada para obter os seguintes índices probabilísticos: risco de instabilidade de tensão, valores esperados da margem de estabilidade de tensão para as barras, e probabilidades dos estados de robustez. Os resultados dos testes com o método proposto revelaram que as probabilidades de estados instáveis, associados aos dois mecanismos causadores da instabilidade de tensão, são bastante significativas. Adicionalmente, a Análise de Robustez permitiu identificar a causa raiz e a severidade dos problemas de instabilidade de tensão. / [en] In some countries, the electric power systems are operating near to their limits due to the absence of investments in the transmission network expansion and natural growth of the electricity demand. This operation condition can also occur in electric power systems in which the transmission expansion is carried out in appropriate way. In this case, the excessive loading of the transmission network is usually originated by the loss of interconnections that transport large energy blocks. The two operation scenarios described above have caused Voltage Stability problems in the electric power systems. The voltage instability states are mainly characterized by the presence of two mechanisms: the unsolvability of the power flow equations and the controllability loss. The disturbances that originate these two mechanisms are of stochastic nature. Consequently, the voltage instability indices, used to analyze the unsolvability and controllability loss, are random variables. In this way, the voltage stability assessment would recognize the uncertainties associated with the parameters of the electric network, for example: load fluctuations and equipment availability. Generally, the uncertainties modeling in the voltage stability is carried out using the following probabilistic methods: the Monte Carlo Simulation and the State Enumeration. The main index estimated by these methods is the voltage instability risk. However, the voltage instability risk evaluation is usually carried out considering only one of the mechanisms that cause voltage instability scenarios. Furthermore, the severity of the unstable states has not been properly investigated. The aim of this thesis is to develop a method to carry out a probabilistic assessment of the voltage stability that take into account the two mechanisms that cause the voltage instability in the evaluation of its risk. Probabilistic indices, based on Well-Being Analysis, are also proposed to express the severity of the voltage instability states. The proposed method is based on the combination of the following techniques: State Enumeration Method, Monte Carlo Simulation, D’ Matrix Method and Nonlinear Optimal Power Flow. The State Enumeration and Monte Carlo Simulation Methods are used to select the system states resulting of equipment failures and load forecast errors. The identification of the controllability loss and the solvability restoration of the power flow equations for the selected states are carried out by the D’ Matrix Method and by the Nonlinear Optimal Power Flow, respectively. The combination of the methods cited above was used to obtain the following probabilistic indices: voltage instability risk, expected value of the voltage instability margin for the buses, and Well-Being states probabilities. The results of the tests with the proposed method revealed that the probabilities of unstable states, associated with the two voltage instability mechanism, are very significant. Additionally, the Well-Being Analysis was able to identify the root cause and the severity of the voltage instability problems.

Submitted by Viviane Lima da Cunha (viviane@biblioteca.ufpb.br) on 2015-11-09T13:29:03Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3106591 bytes, checksum: 681468331a75115cdd412b8abaa0633f (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Suzana Diniz (msuzanad@hotmail.com) on 2015-11-09T13:50:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3106591 bytes, checksum: 681468331a75115cdd412b8abaa0633f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-09T13:50:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3106591 bytes, checksum: 681468331a75115cdd412b8abaa0633f (MD5) Previous issue date: 2015-04-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work we study the graph theory, which although it is somewhat widespread content, including academia is extremely important for solving many mathematical problems and physical models. Moreover, this theme can be found in applications in several areas, including quote: computer, electrical, genetic. We adopt the bibliographic research and exploratory research to deal with the issue at hand, trying to de ne and clarify the aforesaid theory, but also contribute to its spread, which enables members of the basic and higher education have a contact with such an important and fruitful know, since elementary considerations graphs brings us closer to scienti c research. We alternate concepts and statements of lemmas and theorems to solve problems. We use simple language, so that a high school student can understand, without, however, distancing us from mathematical rigor. In time, we present the four color theorem the number of Ramsey, with detailed statements of the latter result. Finally, we use concepts and purely combinatorial results and probability, using the probabilistic method to prove the existence of graphs with certain properties that are di cult construction and, through this evidence, get other desired graph. / Neste trabalho, estudamos a teoria dos grafos, que embora seja um conteúdo pouco difundido, inclusive em âmbito acadêmico é de extrema importância para a resolução de inúmeros problemas matemáticos e modelos físicos. Além disso, essa temática pode ser veri cada em aplicações nas mais diversas áreas, entre as quais citamos: computacional, elétrica, genética. Adotamos a investigação bibliográ ca e a pesquisa exploratória para tratar o tema em questão, procurando de nir e esclarecer a teoria sobredita, como também contribuir em sua difusão, o que possibilita aos integrantes da educação básica e superior terem um contato com tão importante e fecundo saber, uma vez que considerações elementares sobre grafos nos aproxima da pesquisa cientí ca. Intercalamos os conceitos e as demonstrações de lemas e teoremas com a apresentação e resolução de problemas. Empregamos uma linguagem simples, de forma que um aluno do ensino médio possa compreender, sem, no entanto, nos distanciar do rigor matemático. Em tempo, apresentamos o teorema das quatro cores e o número de Ramsey, com demonstrações detalhadas deste último resultado. Por m, utilizamos conceitos e resultados puramente de combinatória e probabilidade, utilizando o método probabilístico para provar a existência de grafos com determinadas propriedades que são de difícil construção e, por meio desta comprovação, chegar a outro grafo desejado.

O tema \"segurança de fundações\" tem merecido especial atenção, tanto na lide acadêmica quanto na prática profissional, em virtude da necessidade de se buscar soluções cada vez mais otimizantes para a dicotomia custo versus segurança, soluções essas que diferem pela forma de tratamento das incertezas envolvidas no projeto e execução das fundações. As provas de carga sobre as fundações têm desempenhado papel central na redução dessas incertezas. Ultimamente, tem-se discutido muito, particularmente no âmbito da revisão da NBR 6122, o papel das provas de carga na redução das incertezas inerentes a qualquer obra de fundações. Se é ponto pacífico que as provas de carga devem reduzir as incertezas, já não há consenso quanto aos níveis dessa redução em função do tipo e da quantidade de provas de carga, nem tampouco como a variabilidade dos resultados das provas de carga efetuadas em dada obra influenciam no fator de segurança. Desta feita, o presente trabalho apresenta uma formulação consistente para combinação das previsões de capacidade de carga de estacas de deslocamento com as informações derivadas da realização de provas de carga estáticas conduzidas até a ruptura ou ensaios de carregamento dinâmico, propiciando a atualização racional dos indicadores de segurança, segundo os conceitos da inferência bayesiana. Os resultados permitem consignar que a inferência bayesiana se apresenta com grande vantagem em relação à inferência clássica, pois permite a incorporação das informações anteriores existentes, muitas vezes de caráter subjetivo, sendo menos dependente de amostragem. Além disso, a inferência bayesiana se mostrou um instrumento legítimo para a incorporação dos resultados de provas de carga, decorrendo em medidas de segurança fundamentadas e com paralelo na prática da engenharia de fundações. / The theme of \"foundations safety\" deserves special attention in theory and practice, due to the need to find optimized solutions, which balance cost and safety, solutions that differ in their method of uncertainty treatment. An important way of coping with these uncertainties is the proof pile load tests. Recently, the importance of proof load tests in the reduction of uncertainty has been widely discussed, mainly in the context of the NBR 6122 update. Despite their importance, there is no universally accepted standard regarding how the type and the number of proof load tests influence the safety factor. This work uses the bayesian inference concepts to present a consistent approach, which matches predictions of precast pile capacity with proof pile load tests results, thus providing a rational updating of safety indicators. The results of this study lead to the conclusion that bayesian inference methods have advantages compared with classical approaches. Since they allow the consideration of previous information, sometimes of a subjective nature, these methods do not require as large a sample as frequency approaches do. Furthermore, these methods have proved to be more robust than classical approaches whilst providing results which are consistent with current practice of foundation engineering.

Nous explorons l'étendue du champ applicatif des processus markoviens décisionnels au travers de deux problématiques. La première, de nature industrielle, propose l'étude numérique de l'optimisation d'un processus d'intégration lanceur en collaboration avec Airbus DS. Il s'agit d'un cas particulier des problèmes de gestion d'inventaire dans lequel un calendrier de tirs joue un rôle central. La modélisation adoptée entraîne l'impossibilité d'appliquer les procédures d'optimisation classiques liées au formalisme des processus markoviens décisionnels. Nous étudions alors des algorithmes basés sur des simulations qui rendent des stratégies optimales non triviales et qui sont utilisables dans la pratique. La deuxième problématique, de nature théorique, se concentre sur les questions d'arrêt optimal partiellement observables. Nous proposons une méthode d'approximation par quantification de ces problèmes lorsque les espaces d'états sont quelconques. Nous étudions la convergence de la valeur optimale approchée vers la valeur optimale réelle ainsi que sa vitesse. Nous appliquons notre méthode à un exemple numérique. / We investigate the potential of the Markov decision processes theory through two applications. The first part of this work is dedicated to the numerical study of an industriallauncher integration process in co-operation with Airbus DS. It is a particular case of inventory control problems where a launch calendar has a key role. The model we propose implies that standard optimization techniques cannot be used. We then investigate two simulation-based algorithms. They return non trivial optimal policies which can be applied in actual practice. The second part of this work deals with the study of partially observable optimal stopping problems. We propose an approximation method using optimal quantization for problems with general state space. We study the convergence of the approximated optimal value towards the real optimal value. The convergence rate is also under study. We apply our method to a numerical example.

[pt] Comumente as análises de estabilidade de taludes são realizadas mediante métodos determinísticos, os quais visam o cálculo de um fator de segurança único assumindo os valores dos parâmetros de resistência como representativos e fixos. Estes métodos não conseguem avaliar as incertezas existentes nas propriedades do solo e tampouco indicam a proporção de influência que tem cada parâmetro de resistência no valor do fator de segurança. Os métodos probabilísticos, com base nas teorias de probabilidade, confiabilidade e estatística, permitem estimar a influência dessas incertezas nos cálculos determinísticos, com a possibilidade de prever mais amplamente o risco de insucesso associado a um projeto geotécnico de estabilidade de taludes. O presente trabalho estuda a aplicação de três métodos probabilísticos (Monte Carlo, Hipercubo Latino e Estimativas Pontuais Alternativas) na avaliação de estabilidade de taludes, com auxílio de métodos de equilíbrio limite no cálculo do fator de segurança. Com objetivo de inferir o impacto das variáveis aleatórias nas estimativas de probabilidade e confiabilidade, bem como da importância de uma quantificação adequada dos valores de desvio padrão, são realizadas comparações dos resultados obtidos com métodos probabilísticos e determinísticos (método das fatias, método dos elementos finitos) discutindo as principais vantagens, dificuldades e limitações nas aplicações dos mesmos em problemas de estabilidade de taludes de solo. / [en] Slope stability analyses are usually carried out using deterministic methods, which aim the calculation of a single safety factor assuming the values of the shear strength parameters as representative and fixed. These methods fail to assess the uncertainties in soil properties and do not indicate the proportion of influence that each resistance parameter has on the final value of the safety factor. The probabilistic methods, based on probability, reliability and statistical theories, allow the estimation of the influence of these uncertainties on the deterministic calculations, with the possibility to broadly predict the risk of failure associated with a geotechnical slope stability project. This dissertation studies the application of three probabilistic methods (Monte Carlo, Latin Hypercube, and Alternative Point Estimates) in the evaluation of slope stability, with aid of limit equilibrium methods for the calculation of safety factors. In order to infer the impact of random variables on the estimates of probability and reliability, as well as the importance of an adequate quantification of the standard deviation values, comparisons are made among the results obtained with probabilistic and deterministic methods (limit equilibrium method, finite element method), discussing the main advantages, difficulties and limitations in their application to soil slope stability problems.

Latente Gauß-Prozess-Modelle (latent Gaussian process models) werden von Wissenschaftlern benutzt, um verborgenen Muster in Daten zu er- kennen, Expertenwissen in probabilistische Modelle einfließen zu lassen und um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Diese Modelle wurden erfolgreich in vielen Gebieten wie Robotik, Geologie, Genetik und Medizin angewendet. Gauß-Prozesse definieren Verteilungen über Funktionen und können als flexible Bausteine verwendet werden, um aussagekräftige probabilistische Modelle zu entwickeln. Dabei ist die größte Herausforderung, eine geeignete Inferenzmethode zu implementieren. Inferenz in probabilistischen Modellen bedeutet die A-Posteriori-Verteilung der latenten Variablen, gegeben der Daten, zu berechnen. Die meisten interessanten latenten Gauß-Prozess-Modelle haben zurzeit nur begrenzte Anwendungsmöglichkeiten auf großen Datensätzen. In dieser Doktorarbeit stellen wir eine neue effiziente Inferenzmethode für latente Gauß-Prozess-Modelle vor. Unser neuer Ansatz, den wir augmented variational inference nennen, basiert auf der Idee, eine erweiterte (augmented) Version des Gauß-Prozess-Modells zu betrachten, welche bedingt konjugiert (conditionally conjugate) ist. Wir zeigen, dass Inferenz in dem erweiterten Modell effektiver ist und dass alle Schritte des variational inference Algorithmus in geschlossener Form berechnet werden können, was mit früheren Ansätzen nicht möglich war. Unser neues Inferenzkonzept ermöglicht es, neue latente Gauß-Prozess- Modelle zu studieren, die zu innovativen Ergebnissen im Bereich der Sprachmodellierung, genetischen Assoziationsstudien und Quantifizierung der Unsicherheit in Klassifikationsproblemen führen. / Latent Gaussian process (GP) models help scientists to uncover hidden structure in data, express domain knowledge and form predictions about the future. These models have been successfully applied in many domains including robotics, geology, genetics and medicine. A GP defines a distribution over functions and can be used as a flexible building block to develop expressive probabilistic models. The main computational challenge of these models is to make inference about the unobserved latent random variables, that is, computing the posterior distribution given the data. Currently, most interesting Gaussian process models have limited applicability to big data. This thesis develops a new efficient inference approach for latent GP models. Our new inference framework, which we call augmented variational inference, is based on the idea of considering an augmented version of the intractable GP model that renders the model conditionally conjugate. We show that inference in the augmented model is more efficient and, unlike in previous approaches, all updates can be computed in closed form. The ideas around our inference framework facilitate novel latent GP models that lead to new results in language modeling, genetic association studies and uncertainty quantification in classification tasks.

Les problèmes de contrôle stochastique optimal à horizon fini forment une classe de problèmes de contrôle optimal où interviennent des processus stochastiques considérés sur un intervalle de temps borné. Tout comme beaucoup de problème de contrôle optimal, ces problèmes sont résolus en utilisant le principe de la programmation dynamique qui induit une équation aux dérivées partielles (EDP) appelée équation d'Hamilton-Jacobi-Bellman. Les méthodes basées sur la discrétisation de l’espace sous forme de grille, les méthodes probabilistes ou plus récemment les méthodes max-plus peuvent alors être utilisées pour résoudre cette équation. Cependant, le premier type de méthode est mis en défaut quand un espace à dimension grande est considéré à cause de la malédiction de la dimension tandis que le deuxième type de méthode ne permettait jusqu'ici que de résoudre des problèmes où la non linéarité de l'équation aux dérivées partielles par rapport à la Hessienne n'est pas trop forte. Quant au troisième type de méthode, il entraine une explosion de la complexité de la fonction valeur. Nous introduisons dans cette thèse deux nouveaux schémas probabilistes permettant d'agrandir la classe des problèmes pouvant être résolus par les méthodes probabilistes. L'une est adaptée aux EDP à coefficients bornés tandis que l'autre peut être appliqué aux EDP à coefficients bornés ou non bornés. Nous prouvons la convergence des deux schémas probabilistes et obtenons des estimées de l'erreur de convergence dans le cas d'EDP à coefficients bornés. Nous donnons également quelques résultats sur le comportement du deuxième schéma dans le cas d'EDP à coefficients non bornés. Ensuite, nous introduisons une méthode complètement nouvelle pour résoudre les problèmes de contrôle stochastique optimal à horizon fini que nous appelons la méthode max-plus probabiliste. Elle permet d'utiliser le caractère non linéaire des méthodes max-plus dans un contexte probabiliste tout en contrôlant la complexité de la fonction valeur. Une application au calcul du prix de sur-réplication d'une option dans un modèle de corrélation incertaine est donnée dans le cas d’un espace à dimension 2 et 5. / Stochastic optimal control problems with finite horizon are a class of optimal control problems where intervene stochastic processes in a bounded time. As many optimal control problems, they are often solved using a dynamic programming approach which results in a second order Partial Differential Equation (PDE) called the Hamilton-Jacobi-Bellman equation. Grid-based methods, probabilistic methods or more recently max-plus methods can be used then to solve this PDE. However, the first type of methods default in a space of high dimension because of the curse of dimensionality while the second type of methods allowed till now to solve only problems where the nonlinearity of the PDE with respect to the second order derivatives is not very high. As for the third type of method, it results in an explosion of the complexity of the value function. We introduce two new probabilistic schemes in order to enlarge the class of problems that can be solved with probabilistic methods. One is adapted to PDE with bounded coefficients while the other can be applied to PDE with bounded or unbounded coefficients. We prove the convergence of the two probabilistic scheme and obtain error estimates in the case of a PDE with bounded coefficients. We also give some results about the behavior of the second probabilistic scheme in the case of a PDE with unbounded coefficients. After that, we introduce a completely new type of method to solve stochastic optimal control problems with finite horizon that we call the max-plus probabilistic method. It allows to add the non linearity feature of max-plus methods to a probabilistic method while controlling the complexity of the value function. An application to the computation of the optimal super replication price of an option in an uncertain correlation model is given in a 5 dimensional space.

[pt] A análise de estabilidade de poços de petróleo é um passo importante para uma previsão do comportamento geomecânico de poços que ainda serão perfurados e para o entendimento de problemas que possam ter acontecido em perfurações anteriores (a fim de evitar que os problemas se repitam). Muitas complicações que ocorrem ao longo da perfuração de um poço são devido a um dimensionamento falho do peso de fluido de perfuração a ser utilizado. Algumas dessas complicações podem gerar a necessidade da interrupção da perfuração, o que provoca o tempo não produtivo e, consequentemente, o acréscimo de milhões de dólares na soma final dos gastos da operação, devido ao aluguel de equipamentos que são subutilizados nesse momento. As análises de estabilidade são amplamente realizadas de maneira determinística, o que pode acarretar incertezas aos resultados. Este trabalho propõe a análise de estabilidade probabilística de poços de petróleo baseada em dois métodos diferentes: FOSM e SEAM, com o objetivo de fornecer uma janela operacional mais realista para a análise de estabilidade ao longo de toda a trajetória de um poço. As metodologias FOSM e SEAM foram implementadas em código MATLAB pela autora desse trabalho e então foi possível obter os gradientes de colapsos e fratura para um projeto de um poço de petróleo (ao longo de toda sua trajetória). No estudo de caso proposto, foi possível observar que os resultados probabilísticos obtidos – para uma probabilidade de falha da formação de 10% – apresentaram uma previsão mais coerente para o comportamento dos gradientes de colapsos e fratura desse poço do que os resultados determinísticos, de onde se conclui que alguns problemas observados durante a perfuração poderiam ter sido evitados com a utilização dos métodos probabilísticos. / [en] The stability analysis of a wellbore is an important step to predict the geomechanical behavior of wellbores that will be drilled and for understanding problems that may have occurred in wellbores already drilled (in order to prevent problems from happening again). Many unwanted events that occur during the drilling of a wellbore are due to a bad dimensioning of the mud weight used. Some of these complications can bring on the need to interrupt drilling operation, which causes non-productive time and, consequently, the addition of millions of dollars in the final sum of the expenses of the drilling operation, due to the daily rental of equipment that are not used during the non-productive time. The stability analyzes are widely performed with deterministic methods, which can lead to uncertainties in the final results. This paper proposes a probabilistic wellbore stability analysis based on two different methods: FOSM and SEAM, with the purpose of providing a more realistic mud weight window for the stability analysis along the trajectory of the wellbore. The FOSM and SEAM methodologies were developed in MATLAB code by the author of this study and then it was possible to obtain the collapses and fracture gradients for a project of a wellbore (along its entire trajectory). In the case study proposed, it was possible to observe that the probabilistic results - for a failure probability of 10% - presented a more coherent prediction of the behavior of the wellbore s collapses and fracture gradients than the deterministic results, and hence it can be concluded that some of the problems observed during drilling operation could have been avoided with the use of probabilistic methods.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-24T15:21:43Z No. of bitstreams: 1 Carlos Henrique.pdf: 3192728 bytes, checksum: b409baf77eae63d413fff22f89c2f1d9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-24T15:21:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Henrique.pdf: 3192728 bytes, checksum: b409baf77eae63d413fff22f89c2f1d9 (MD5) Previous issue date: 2012-11-09 / FAPEMA / Currently, there is growing concern about the Power Quality (PQ) problems due to: introduction of automation in industrial processes, presence of personal computers and electronically controlled devices, load equipments with low capacity to withstand small PQ disturbances and increased perception of residential and industrial consumers with regard to PQ disturbances. In this context, an important issue with relation to PQ is the voltage conformity. That is, the adequacy of service voltage to the limits specified by regulatory agencies. The concern about compliance is due to the following problems caused by sustained undervoltages and overvoltages: improper or less-efficient equipment operation, tripping of sensitive loads, overheating of induction motors due to undervoltages, equipment damage or failure due to overvoltages and higher no-load losses in transformers caused by sustained overvoltages. Furthermore, there have been various incentives for connection of Distributed Generation (DG) in distribution networks due to: incentives for the using of electricity generation based on renewable energy sources and free access of independent energy producers to transmission and distribution networks owing to deregulation of the electric sector. In principle, the voltage profile of a distribution network can be improved with connection of DG. However, it is possible to notice severe deteriorations in the voltage profile of distribution networks in DG post-failure scenarios. These failures are caused by problems in the DG components, such as: cooling system, gears, turbines, etc. During the time period in which the DG is under repair, active and reactive power supports to correct the voltage profile are unavailable. Consequently, the voltage profile tends to deteriorate while the DG is disconnected. In this way, it is important to carry out studies to assess the impact of the DG installation on the voltage conformity indices considering the following issues: DG unavailability after an intrinsic failure and load curve. These aspects are subject to uncertainties due its random nature. Due to this, the most suitable approaches to assess the impact of uncertainties associated with load fluctuations and DG failures on the voltage conformity indices are the probabilistic methods. The main advantage of these methods is its capability to combine severity and probability to truly express the system risk. The main objective of this dissertation is the development of a method that models the random behavior of the distribution network in the voltage conformity indices estimation through the probabilistic methods. Models and techniques to incorporate stochastic variations in the demand and DG unavailability in voltage conformity indices estimation are proposed. The technique proposed in this dissertation to carry a Predictive Assessment of Voltage Conformity (PAVC) is based on the combination of the following techniques: power flow for radial distribution networks via current summation method, Quasi-Sequential Monte Carlo Simulation and Fourier analysis of time series. The PAVC model proposed in this dissertation was tested in 32 buses system. The results obtained with this system demonstrated that the DG has a great potential to improve the voltage conformity indices in the distribution network. However, the most significant improvements in the voltage conformity indices are associated with load points distant from the substation. Furthermore, it can be observed that the uncertainties associated with DG failures cause significant variations in the voltage conformity indices. Additionally, a sensitivity study demonstrated that the voltage conformity indices are worse (better) for systems where the load is modeled as constant power (impedance). / Atualmente há um interesse crescente com relação a problemas de Qualidade de Energia Elétrica (QEE) devido a: introdução de automação em processos industriais; presença de computadores pessoais e dispositivos controlados eletronicamente em instalações residenciais; equipamentos de carga com baixa capacidade para suportar pequenos distúrbios de qualidade de energia; e aumento da percepção dos consumidores industriais e residenciais com relação a distúrbios de QEE. Neste contexto, um aspecto importante com relação a QEE é a conformidade de tensão da rede de distribuição. Ou seja, a adequação da tensão de atendimento aos limites especificados pelos órgãos reguladores. A preocupação com a conformidade de tensão é devido aos seguintes problemas causados por subtensões e sobretensões sustentadas: operação indevida ou com baixa eficiência dos equipamentos elétricos dos consumidores; desligamento de cargas sensíveis; aquecimento de motores de indução devido à subtensões; danos ou falhas em equipamentos devido à sobretensões e aumento nas perdas em vazio nos transformadores causado pela presença de sobretensões sustentadas. Além disso, tem havido diversos incentivos para conexão de Geração Distribuída (GD) na rede de distribuição devido a: incentivo para utilização de sistemas de geração de energia elétrica baseados em fontes de energia renováveis; e livre acesso dos produtores independentes de energia às redes de transmissão e distribuição devido a desregulamentação do setor elétrico. Em princípio, o perfil de tensão de uma rede de distribuição pode ser melhorado com a conexão da GD. Contudo é possível observar deteriorações severas no perfil de tensão de redes de distribuição em cenários pós-falha da GD. Estas falhas são causadas por problemas nos componentes da GD, tais como: sistema de refrigeração, engrenagens, turbina, etc. Durante o período de tempo em que a GD está em reparo, o suporte de potência ativa e reativa da GD, para corrigir o perfil de tensão, está indisponível. Consequentemente, o perfil de tensão tende a se deteriorar enquanto a GD estiver desconectada. Desta forma, é importante realizar estudos para avaliar o impacto da instalação da GD nos índices de conformidade de tensão considerando os seguintes aspectos: indisponibilidade da GD após uma falha intrínseca e a curva de carga. Estes aspectos estão sujeitos a incertezas devido a sua natureza aleatória. Devido a isto, as técnicas mais adequadas para avaliar o impacto de incertezas associadas com flutuações de carga e falhas na GD nos índices de conformidade de tensão são os métodos probabilísticos. A principal vantagem destes métodos é a sua capacidade para combinar severidade e probabilidade para expressar verdadeiramente o risco do sistema. O principal objetivo desta dissertação é o desenvolvimento de um método que modele o comportamento aleatório da rede de distribuição na estimação dos índices de conformidade de tensão através de métodos probabilísticos. Modelos e técnicas para incorporar variações estocásticas na demanda e a indisponibilidade da GD na estimação dos índices de conformidade de tensão são propostos. A técnica proposta nesta dissertação para realizar uma Avaliação Preditiva da Conformidade de Tensão (APCT) se baseia na combinação das seguintes técnicas: fluxo de potência para redes de distribuição radiais via método de soma de correntes; simulação Monte Carlo Quasi-Sequencial e análise de Fourier de séries temporais. O modelo de APCT proposto neste artigo foi testado em um sistema de 32 barras. Os resultados obtidos neste sistema demonstraram que a GD tem um grande potencial para melhorar os índices de conformidade de tensão na rede de distribuição. Contudo, as melhorias mais significativas nos índices de conformidade estão associadas com os pontos de carga mais distantes da subestação. Além disso, pode-se observar que as incertezas associadas com as falhas na GD causam variações significativas nos índices de conformidade de tensão. Adicionalmente, um estudo de sensibilidade demonstrou que os índices de conformidade de tensão são piores (melhores) para sistemas onde a carga é modelada como potência (impedância) constante.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-29T13:12:16Z No. of bitstreams: 1 Tiago Silva.pdf: 3175763 bytes, checksum: 8eba0f17a1a1f6fa2606a5235969987e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-29T13:12:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tiago Silva.pdf: 3175763 bytes, checksum: 8eba0f17a1a1f6fa2606a5235969987e (MD5) Previous issue date: 2012-11-09 / CNPQ / The Distributed Generation (DG) can improve the power quality indices associated with Short Duration Voltage Variations (SDVV) due to the reduction in the electric network loading, which in turn causes an improvement in the pre-fault voltage profile. On the other hand, the DG can also deteriorates the power quality indices related to SDVV due to the increasing in the fault currents, which in turns reduce the post-fault voltages. Furthermore, the assessment of the DG impact on SDVV is more difficult with the presence of renewable energy resources. This complexity is due to fluctuations in output power caused by stochastic variations in the primary energy source (sun, wind, tide levels, etc.). Additionally, the bibliographical review on Predictive Assessment of Short Duration Voltage Variations (PAVV) revealed that none of the existing methodology considered the impact of fluctuations in the output power of a wind DG on power quality indices related to SDVV. It was also noticed that the load variations during the study period are ignored in the papers on SDVV. The existence of these deficiencies and the governmental incentives for the use of wind generation motivated this research. The main aim of this dissertation is the development of a methodology for the PAVV capable of recognizing uncertainties associated with wind DG and load fluctuations. The modeling of these uncertainties was carried out using NonSequential Monte Carlo Simulation (MCS). The nodal voltages in the fault scenarios generated by MCS were evaluated using the Admittance Summation Method (ASM) in phase coordinates. The combination of the MCS with the ASM allowed estimating the following indices related to SDVV: the expected value of the SARFI (“System Average RMS – Variation – Frequency Index”) and expected nodal frequency of SDVV. Furthermore, the probability distributions and box plots of the SARFI index have been obtained. The proposed method for the PAVV was tested and validated in a test system with 32 buses. The tests results demonstrated that the DG insertion causes an improvement in the power quality indices associated with SDVV. Additionally, the substitution of conventional DG by wind DG cause a small deterioration in the power quality indices related to SDVV due to fluctuations in the output power of the wind DG. Finally, it was observed that the load fluctuations during the study period cause significant variations in the SARFI index. / A Geração Distribuída (GD) pode melhorar os índices de qualidade de energia associados com as Variações de Tensão de Curta Duração (VTCD) devido a redução no carregamento da rede elétrica, que por sua vez causa uma melhoria no perfil de tensão pré- falta. Por outro lado, a GD também pode degradar os índices de qualidade de energia associados com VTCD devido ao aumento nas correntes de falta, que por sua vez reduzem as tensões pós-falta. Além disso, a avaliação do impacto da DG sobre VTCD é mais difícil com a presença de fontes de energia renováveis. Esta complexidade se deve as flutuações na potência de saída causadas pelas variações estocásticas na fonte de energia primária (sol, vento, níveis de maré, etc.). Adicionalmente, a revisão bibliográfica realizada sobre Avaliação Preditiva de VTCD (APVT) revelou que nenhuma metodologia existente considerou o impacto de flutuações na potência de saída de geradores eólicos nos índices de qualidade referentes às VTCD. Também foi observado que flutuações de carga ao longo do período de estudo são desconsideradas nos artigos sobre APVT. A existência destas deficiências nos métodos de APVT e os incentivos governamentais para o uso de geração eólica motivaram esta pesquisa. O principal objetivo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para a APVT capaz de reconhecer as incertezas associadas com a GD eólica e flutuações de carga. A modelagem destas incertezas na APVT foi realizada através do uso da Simulação Monte Carlo (SMC) não-sequencial. As tensões nodais nos cenários de falta gerados pela Simulação Monte Carlo (SMC) foram calculadas usando-se o Método de Soma de Admitância (MSA) em coordenadas de fase. A combinação da SMC com o MSA permitiu estimar os seguintes índices probabilísticos relacionados com as VTCD: valor esperado do SARFI (“System Average RMS – Variation – Frequency Index”) e frequência nodal esperada de VTCD. Além disso, foram obtidas distribuições de probabilidade e diagramas de caixa associados com o SARFI. O método proposto nesta dissertação para a APVT foi testado em uma rede de distribuição de 32 barras. Os resultados dos testes mostram que a inserção de GD causa uma melhoria nos índices de qualidade associados com as VTCD. Adicionalmente, a substituição de GD convencional por GD eólica causa uma pequena deterioração nos índices de qualidade referentes às VTCD devido as flutuações na potência de saída da GD eólica. Finalmente, também foi observado que as flutuações na carga ao longo do período de estudo causam variações significativas no índice SARFI.