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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3001 |
| Date | 26 August 2008 |
| Creators | Furtado, Ronan Gustavo Carvalho |
| Contributors | Vinagre, Márcio de Pinho, Borges, Carmen Lúcia Tancredo, Sobral, Ana Paula Barbosa, Oliveira, Edimar José de |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFJF, Brasil, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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