AVALIAÇÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...

Os critérios determinísticos apresentam uma maior simplicidade de uso e
facilidade de interpretação dos resultados, uma vez que existe uma associação direta da
simulação implementada com a prática operativa do sistema.
Em contrapartida, os métodos determinísticos não consideram as probabilidades
de ocorrência das contingências, ignorando a natureza aleatória de operação do sistema,
das disponibilidades energéticas e das falhas dos equipamentos, resultando em soluções
que podem ser excessivamente conservativas e caras.
Na análise probabilística, a aleatoriedade dos eventos do sistema é considerada,
permitindo que se quantifiquem os riscos associados às alternativas operacionais. É
possível ainda que os níveis de severidade, freqüência e a duração das contingências
sejam determinados.
As principais desvantagens dos métodos probabilísticos estão relacionadas à
necessidade de se dispor de um elevado volume de dados estocásticos do sistema e a
dificuldade de se interpretar fisicamente os resultados da análise, o que torna arbitrária a
fixação do nível de risco aceitável.
Este trabalho faz uso das técnicas de análise probabilísticas para a construção do
modelo computacional proposto. Neste intuito os principais conceitos básicos da teoria
de probabilidades aplicadas na avaliação da confiabilidade são apresentados no
Apêndice A.
A seguir, serão apresentados os modelos estocásticos dos componentes e os
métodos de avaliação da confiabilidade probabilística.
2.2 Modelos dos Componentes
O sistema elétrico de potência é composto por um conjunto dos mais variados
componentes, tais como geradores, cargas, transformadores, linhas de transmissão, entre
outros. Um estado do sistema consiste na realidade da combinação dos estados de
operação de cada um destes componentes. Conforme será apresentado a seguir,
processos de Markov têm sido utilizados na avaliação de confiabilidade para modelar o
comportamento de equipamentos e sistema.
Os processos de Markov são processos estocásticos que apresentam a
particularidade, chamada de memória markoviana, em que os estados passados são
irrelevantes para a predição do estado futuro, desde que o estado atual seja conhecido.
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