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Título: PROBABILISTIC LOAD FLOW VIA MONTE CARLO SIMULATION AND CROSS-ENTROPY METHOD
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor: ANDRE MILHORANCE DE CASTRO

Colaborador(es):  ARMANDO MARTINS LEITE DA SILVA - Orientador
Número do Conteúdo: 36794
Catalogação:  12/02/2019 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36794@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36794@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.36794

Resumo:
In planning and operation of electric energy systems, it is necessary to perform several evaluations using the power flow algorithm to obtain and monitor the operating point of the network under study. Bearing in mind its deterministic use, generation values and load levels per bus must be specified, as well as a specific configuration of the power network. There is, however, an obvious constraint in running a deterministic power flow tool: there is no perception of the impact produced by uncertainties on the input variables used by the conventional algorithm. The probabilistic power flow (PLF) algorithm aims to solve the limitations imposed by the use of the deterministic conventional tool, allowing the consideration of input uncertainties. Superior sensitivity is obtained in the evaluation of results, as possible regions of operation are more clearly examined. Consequently, the risk of the system operating outside its nominal conditions is duly estimated. This dissertation proposes a methodology based on Monte Carlo simulation (MCS) using importance sampling techniques via the cross-entropy method. Risk indices for selected events (e.g., overloads on transmission equipment) are evaluated, keeping the same accuracy and flexibility tolerable by the conventional MCS, but in much less computational time. Unlike the FPP solution obtained by analytical techniques, which primarily aim at assessing probability density curves for the output variables (flows, etc.) and always need to have the accuracy compared to MCS, the proposed method evaluates only the tail areas of these densities, obtaining results with greater accuracy in the regions of interest from the operational risk point of view. The proposed method is applied to IEEE 14, IEEE RTS and IEEE 118 bus systems, and the results are widely discussed. In all cases, there are clear gains in computational performance, maintaining accuracy when compared to conventional SMC. The possible applications of the method and future developments are also part of the dissertation.

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