AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...

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computacional proposto, dada a sua flexibilidade para tratar qualquer tipo de problema de otimização, e principalmente, a incorporação automática da modelagem generalizada de dispositivos. Porém existem alguns problemas práticos que impedem a utilização imediata desta ferramenta. A Simulação Monte Carlo demanda que o processo de otimização seja executado uma grande quantidade de vezes em uma mesma simulação, sendo que a ferramenta ainda carece de um ajuste neste sentido, principalmente no gerenciamento de memória, para se evitar que a capacidade do sistema vá sendo comprometida cada vez que uma nova otimização é executada. Outro ajuste importante em vista a não comprometer ainda mais o processamento do sistema, seria a adaptação do método de reconfiguração de rede da ferramenta de otimização, tal como foi feito para o fluxo de potência generalizado desenvolvido, apresentado na seção 4.5 . O desenvolvimento de um aplicativo de fluxo de potência ótimo não era o objetivo deste trabalho, principalmente por este ser um assunto de complexidade o suficiente para constituir, por si só, um tema de pesquisa. No entanto, dada que a integração de um aplicativo de fluxo de potência ótimo é imprescindível para a obtenção de resultados mais realistas na análise de confiabilidade composta de sistemas, neste trabalho também se fez necessário o desenvolvimento de tal aplicativo. O aplicativo de fluxo de potência ótimo desenvolvido é baseado no modelo de Newton, apresentado na seção 2A.6.2 . De toda forma, a preservação da filosofia de independência entre os aplicativos que integram o framework possibilita que futuramente o fluxo de potência ótimo proposto para este trabalho venha a ser substituído pelo ambiente flexível de forma transparente aos outros aplicativos desenvolvidos. A.6.1 Método de Resolução O algoritmo implementado para a solução do problema de fluxo de potência ótimo pelo método de Newton é apresentado na Figura 48. 88
Estado Inicial do Sistema determinado a partir do resultado do Fluxo de Potência [ x λ ] t z = µ Formula o Lagrangeano considerando quais restrições de desigualdade estão ativas Calcula o vetor Gradiente e a matriz Hessiana Determina quais restrições devem ser ativadas e quais devem ser desativadas Resolve o Sistema Linear: H ( z) ∆ z = ∇L( z) Não Não Atualiza os estados: z = z − ∆z novo atual Restrições de Desigualdade estão corretas? Sim Convergiu? Sim Fim Figura 48- Algoritmo do Fluxo de Potência Ótimo 89
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AGRADECIMENTOS Aos professores Carm
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Abstract of Dissertation presented
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3 Modelos de Componentes Variantes
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6.2 Trabalhos Futuros .............
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ÍNDICE DE TABELAS Tabela 1 - Potê
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1.3 Modelagem Computacional de Sist
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Simulação Monte Carlo Não Seqüe
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− λ λ A = µ − µ (2.23)E
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A.6.2 Fluxo de Potência Ótimo O F
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No problema de fluxo de potência
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Distributed Processing Environments
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