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dc.contributor.advisorHaffner, Sérgio Luíspt_BR
dc.contributor.authorFinck, Eduardo Santospt_BR
dc.date.accessioned2023-05-19T03:39:02Zpt_BR
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/258321pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho tem por objetivo desenvolver uma metodologia estocástica para avaliação da operação de sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE). Neste Estudo, aplica-se a Simulação Monte Carlo (SMC) ao Sistema de 23 Barras, no qual são considerados dispositivos de controle volt-var, tal como bancos de capacitores fixos e automáticos, e reguladores de tensão. Para realizar a SMC, são modelados dois sistemas: um sistema determinístico e um estocástico. O sistema determinístico é o Sistema 23 Barras, o qual recebe curvas de carga e geração nodais de um dia para realizar cálculos de fluxo de potência e obter valores de saída (indicadores operacionais de interesse da rede). O sistema estocástico é modelado para que sejam sintetizadas curvas de carga e de geração nodais para cada dia da semana de maneira correlacionada e aleatória. O conjunto de curvas de carga e geração nodais dos 7 dias configura uma amostra da SMC (uma semana sintética) e é utilizado como entrada do sistema determinístico. A partir de uma amostra, fluxos de potência são calculados por meio do software OpenDSS a fim de obter, para cada dia, os indicadores de interesse em base diária. Os indicadores de interesse escolhidos são perdas de energia anual e violações de tensão nodais anual. Dessa forma, uma vez obtidos os indicadores para os 7 dias da amostra, eles são integralizados em base anual de acordo com a ocorrência dos dias no ano de 2017. Os dados de consumo são sintetizados com a ferramenta Load Profile e dados de geração são sintetizados a partir da ferramenta Renewable Ninja. Cada iteração da SMC corresponde a obter os indicadores de interesse em base anual para uma amostra, bem como os estados horários dos dispositivos volt-var e os valores horários de tensão e corrente para todos os dias. Esse processo é realizado até se atingir a convergência da SMC. Uma vez atingida a convergência, obtém-se valores estatísticos de tensão, violação de tensão, tap do regulador de tensão, corrente e perdas. Esses valores são analisados comparando com os valores de estudos passados, os quais foram obtidos utilizando cenários de carga e geração médios criados através do algoritmo K-means clustering aplicado aos mesmos dados de consumo e geração sintetizados. Os valores estatísticos são analisados também de modo a avaliar como os dispositivos reguladores operam quando submetidos a diferentes níveis de estresse de carga/geração sintetizados.pt_BR
dc.description.abstractThis work aims to develop a stochastic methodology for evaluating the operation of electrical power distribution systems (EPDS). In this Study, Monte Carlo Simulation (MCS) is applied to the 23-Bus System, in which volt-voltage control devices, such as fixed and automatic capacitor banks and voltage regulators, are considered. To perform the MCS, two systems are modeled: a deterministic and a stochastic system. The deterministic system is the 23-Bar System, which receives nodal load and generation curves from a day to perform power flow calculations and obtain output values (operational indicators of interest to the grid). The stochastic system is modeled to synthesize nodal load and generation curves for each day of the week in a correlated and random manner. The set of nodal load and generation curves for the 7 days configures a sample of the SMC (a synthetic week) and is used as input to the deterministic system. From a sample, power flows are calculated using the OpenDSS software in order to obtain, for each day, the indicators of interest on a daily basis. The indicators of interest chosen are annual power losses and annual nodal voltage violations. Thus, once the indicators are obtained for the 7 days of the sample, they are integrated on an annual basis according to the occurrence of the days in the year 2017. Consumption data is synthesized with the Load Profile tool and generation data is synthesized from the Renewable Ninja tool. Each iteration of the SMC corresponds to obtaining the indicators of interest on an annual basis for a sample, as well as the hourly states of the volt-var devices and the hourly values of voltage and current for all days. This process is carried out until convergence of the MCS is achieved. Once convergence is achieved, statistical values of voltage, voltage violation, voltage regulator tap, current and losses are obtained. These values are analyzed by comparing them with values from past studies, which were obtained using average load and generation scenarios created through the K-means clustering algorithm applied to the same synthesized consumption and generation data. The statistical values are also analyzed in order to evaluate how the regulator devices operate when subjected to different synthesized load/generation stress levels.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectMonte Carlo simulationen
dc.subjectEnergia elétrica : Distribuiçãopt_BR
dc.subjectProbabilistic power flowen
dc.subjectModelos estocásticospt_BR
dc.subjectVoltage regulationen
dc.subjectVolt-var Controlen
dc.titleMetodologia estocástica para avaliação da operação de sistemas de distribuição de energia elétricapt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coFerraz, Bibiana Maitê Petrypt_BR
dc.identifier.nrb001168573pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2023pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Energiapt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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