[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:14870 |
| Date | 08 January 2010 |
| Creators | ANSELMO BARBOSA RODRIGUES |
| Contributors | RICARDO BERNARDO PRADA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0025 seconds