Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-12-15T12:35:07Z No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-12-15T14:16:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-15T14:16:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) Previous issue date: 2008-08-26 / Este trabalho apresenta uma nova proposta para o cálculo da ampacidade estatística e riscos térmicos associados utilizando métodos de simulação computacionais. A metodologia utiliza os Métodos de Bootstrap e Monte Carlo para calcular e inferir informações acerca da ampacidade estatística advinda de variáveis meteorológicas usadas freqüentemente na elaboração de projetos e operação de linhas aéreas de transmissão. O objetivo da utilização de métodos estatísticos de força bruta é evitar a utilização de fórmulas analíticas complexas, difíceis ou mesmo impossíveis na obtenção de solução de ampacidades. Os Métodos Bootstrap e Monte Carlo usam as variáveis meteorológicas “intensidade de vento”, “direção de vento”, “radiação solar” e “temperatura ambiente” para calcular indiretamennte a ampacidade e gerar um número grande de amostras suficiente para a construção de intervalos de confiança em torno do valor de risco térmico. Enquanto o Método Bootstrap utiliza os valores originais das variáveis meteorológicas para a criação de amostras da ampacidade, o método de Monte Carlo cria amostras artificiais a partir da amostra original aplicando ruídos numéricos com distribuição uniforme em torno dos valores sorteados. / This work presents a new proposition for calculation of statistical ampacity and thermal risks associated to ampacity values by using simulation methods that employ intensive computation. The proposed approach uses Bootstrap and Monte Carlo simulation methods in order to calculate and infer information of statistical ampacity drawn from meteorological variables ordinarily used on projects and operation of overhead transmission lines. The objective of using heavy computational statistical methods is to encompass the hard task of deal with analytical approaches of complex, difficult, or even impossible statistical equations. The Bootstrap and Monte Carlo methods apply the relationship among the meteorological variables “wind intensity”, “wind direction”, “solar radiation” and “temperature” in order to calculate indirectly the ampacity and generate a great number of samples that are sufficient to build confidence intervals around the thermal risks. While Bootstrap method uses the original values of the meteorological variables to build the ampacity samples, the Monte Carlo method builds artificial samples derived from the original sample by applying numerical noises with statistical uniform distribution.