[pt] ESTIMATIVA DE RISCOS EM REDES ELÉTRICAS CONSIDERANDO FONTES RENOVÁVEIS E CONTINGÊNCIAS DE GERAÇÃO E TRANSMISSÃO VIA FLUXO DE POTÊNCIA PROBABILÍSTICO

[en] RISK ASSESSMENT IN ELECTRIC NETWORKS CONSIDERING RENEWABLE SOURCES AND GENERATION AND TRANSMISSION CONTINGENCIES VIA PROBABILISTIC POWER FLOW

[pt] TOMAS DE REZENDE BELO PEREIRA

[pt] SIMULACAO MONTE CARLO

[pt] FONTE DE ENERGIA RENOVAVEL INTERMITENTE

[pt] TECNICAS DE REDUCAO DE VARIANCIA

[pt] ENTROPIA CRUZADA

[pt] FLUXO DE POTENCIA PROBABILISTICO

[pt] ESTIMACAO DE RISCO

[en] MONTE CARLO SIMULATION

[en] INTERMITTENT ENERGY SOURCE

[en] VARIANCE REDUCTION TECHNIQUES

[en] CROSS ENTROPY

[en] PROBABILISTIC POWER FLOW

[en] RISK ESTIMATION

[pt] A demanda global por soluções sustentáveis para geração de energia elétrica cresceu rapidamente nas últimas décadas, sendo impulsionada por incentivos fiscais dos governos e investimentos em pesquisa e desenvolvimento de tecnologias. Isso provocou uma crescente inserção de fontes renováveis nas redes elétricas ao redor do mundo, criando novos desafios críticos para as avaliações de desempenho dos sistemas que são potencializados pela intermitência desses recursos energéticos combinada às falhas dos equipamentos de rede. Motivado por esse cenário, esta dissertação aborda a estimativa de risco de inadequação de grandezas elétricas, como ocorrências de sobrecarga em ramos elétricos ou subtensão em barramentos, através do uso do fluxo de potência probabilístico, baseado na simulação Monte Carlo e no método de entropia cruzada. O objetivo é determinar o risco do sistema não atender a critérios operativos, de forma precisa e com eficiência computacional, considerando as incertezas de carga, geração e transmissão. O método é aplicado aos sistemas testes IEEE RTS 79 e IEEE 118 barras, considerando também versões modificadas com a inclusão de uma usina eólica, e os resultados são amplamente discutidos.

[en] The global demand for sustainable solutions for electricity generation has grown rapidly in recent decades, driven by government tax incentives and investments in technology research and development. This caused a growing insertion of renewable sources in power networks around the world, creating new critical challenges for systems performance assessments that are enhanced by the intermittency of these energy resources combined with the failures of network equipment. Motivated by this scenario, this dissertation addresses the estimation of risk of inadequacy of electrical quantities, such as overload occurrences in electrical branches or undervoltage in buses, through the use of probabilistic power flow, based on Monte Carlo simulation and the cross-entropy method. The objective is to determine the risk of the system not meeting operational criteria, precisely and with computational efficiency, considering load, generation and transmission uncertainties. The method is applied to IEEE RTS 79 and IEEE 118 bus test systems, also considering modified versions with the inclusion of a wind power plant, and the results are widely discussed.

ARMANDO MARTINS LEITE DA SILVA

ANDRE MILHORANCE DE CASTRO

ARMANDO MARTINS LEITE DA SILVA

JOSÉ FILHO DA COSTA CASTRO

ANDRE MILHORANCE DE CASTRO

FERNANDO APARECIDO DE ASSIS

2023-11-24

2023-09-28

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PORTUGUÊS

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65122