AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...

More documents

Recommendations

Info

Estado Operativo (m) λ µ Estado Falho (r) Figura 8 – Modelo a 2 estados Onde: λ é a taxa de falha (ocorrências/unidade de tempo) µ é a taxa de reparo (ocorrências/unidade de tempo) m é o tempo médio de operação (unidade de tempo) r é o tempo médio falhado/de reparo(unidade de tempo) Tempo médio de operação: Tempo médio falhado/de reparo: 1 m = (2.19) λ E 1 r = (2.20) µ E As probabilidade de longo prazo ou estacionárias serão dadas pelas equações (2.21) e (2.22). Onde: µ m p = = 0 λ + µ r + m (2.21)E λ r p1 = = λ + µ r + m (2.22)E p 0 é a probabilidade limite de residência no estado operativo p 1 é a probabilidade limite de residência no estado falho (TIF - Taxa de indisponibilidade forçada). A Matriz de Intensidade de Transição é dada por: 20
− λ λ A = µ − µ (2.23)E 2.3 Representação do Sistema A avaliação de confiabilidade composta pode ser realizada por meio de duas representações distintas do sistema: espaço de estados e representação cronológica. A.3.1 Espaço de Estados Com a modelagem de cada um dos componentes do sistema, de acordo com o exposto nas seções A.2.1 e A.2.2 , é possível obter o modelo de espaço de estados do sistema. Este será composto pela combinação dos modelos dos m componentes, resultando em um estado representado pelo vetor x = [ x1 x2 x k x m ], onde x representa o estado do k-ésimo componente. Ao conjunto de todos os estados k possíveis do sistema é dado o nome de espaço de estados, sendo este representado como Ω . Se os estados dos diferentes componentes são estatisticamente independentes, a P , associada ao cada k-ésimo componente, pode ser probabilidade de ocorrência ( ) x k utilizada para o cálculo da probabilidade de ocorrência de i-ésimo estado do sistema i P x = p , por: ( ) i P m i ( x ) = p = P( x ) i ∏ k = 1 k (2.24)E Definindo-se uma função avaliadora F ( x) , que quantifica, de acordo com algum critério, a adequação do estado do sistema x , o valor esperado desta função representa um índice de confiabilidade específico, que pode ser obtido, de forma geral, por: E i [ F( x) ] = F( x ) i x ∈Ω p i (2.25)E Na representação por espaço de estados, os estados do sistema podem ser selecionados através de duas técnicas: enumeração de estados e Simulação Monte-Carlo Não Seqüencial. Neste trabalho, será enfocado apenas a segunda, que será discutida mais adiante. 21
Page 1 and 2: AVALIAÇÃO DA CONFIABILIDADE COMPO
Page 3 and 4: AGRADECIMENTOS Aos professores Carm
Page 5 and 6: Abstract of Dissertation presented
Page 7 and 8: 3 Modelos de Componentes Variantes
Page 9 and 10: 6.2 Trabalhos Futuros .............
Page 11 and 12: Figura 27 - Representação de Asso
Page 13 and 14: ÍNDICE DE TABELAS Tabela 1 - Potê
Page 15 and 16: 1 Capítulo 1 1Introdução 1.1 Con
Page 17 and 18: turbina fornecia em média uma pot
Page 19 and 20: Figura 2- Atlas do Potencial Eólic
Page 21 and 22: 1.3 Modelagem Computacional de Sist
Page 23 and 24: Simulação Monte Carlo Não Seqüe
Page 25 and 26: 2 Capítulo 2 2Avaliação de Confi
Page 27 and 28: 2. Nível Hierárquico 2 (NH2): abr
Page 29 and 30: Os critérios determinísticos apre
Page 31 and 32: a) Representação de uma usina com
Page 33: onde A é denominada Matriz de Inte
Page 37 and 38: 5. LOLF (Loss of Load Frequency) -
Page 39 and 40: A série sintética anual do passo
Page 41 and 42: x j 0 = 1 (sucesso) (falha) se U se
Page 43 and 44: Basicamente, a análise de adequaç
Page 45 and 46: A.6.2 Fluxo de Potência Ótimo O F
Page 47 and 48: No problema de fluxo de potência
Page 49 and 50: nas barras: Limites de geração: L
Page 51 and 52: características. Na prática, para
Page 53 and 54: Determina-se o número de grupos n
Page 55 and 56: 3.3 Modelo de Carga Variante no Tem
Page 57 and 58: Para consideração da parcela reat
Page 59 and 60: P i = p j i j= 1 (3.7)E 110 100 90
Page 61 and 62: 3.4 Modelo Estocástico de Usinas E
Page 63 and 64: Figura 15- Curvas de Potência de T
Page 65 and 66: A.4.4 Modelo do Vento A modelagem d
Page 67 and 68: Agrupar curva de vento e gerar n es
Page 69 and 70: seqüencial de cada elemento (vento
Page 71 and 72: Estado do Vento v , ( v , v , 2 ) 1
Page 73 and 74: 4 Capítulo 4 4Modelo Computacional
Page 75 and 76: Classe atributo1:tipo atributo2:tip
Page 77 and 78: Na UML, as associações são repre
Page 79 and 80: 3. Nível Matemático: conjunto de
Page 81 and 82: Figura 32- Diagrama de Classes para
Page 83 and 84: modificado a cada alteração ou in
Page 85 and 86:
acionamento, nas classes estocásti
Page 87 and 88:
λ 21 Estado 1 Estado 2 λ 41 λ 12
Page 89 and 90:
Identifica o número de estados do
Page 91 and 92:
patamares de vento, o índice é um
Page 93 and 94:
linear. Este processo é independen
Page 95 and 96:
Estados, Cálculo dos Índices de C
Page 97 and 98:
No aplicativo desenvolvido a reconf
Page 99 and 100:
Basicamente os procedimentos atuam
Page 101 and 102:
∂P ∂x i i ∂Q , são as deriva
Page 103 and 104:
Estado Inicial do Sistema determina
Page 105 and 106:
o sistema a uma singularidade, caus
Page 107 and 108:
3. São retiradas as restrições d
Page 109 and 110:
Figura 50- Representação Unifilar
Page 111 and 112:
Caso Metodologia Representação Ca
Page 113 and 114:
1.80 1.60 1.40 1.20 EPNS(MW) 1.00 0
Page 115 and 116:
A.3.2 Caso 1b: Sistema RTS - Simula
Page 117 and 118:
2.5 2.3 2.1 1.9 EPNS(MW) 1.7 1.5 1.
Page 119 and 120:
Barra EPNS(MW) Seqüencial EPNS(MW)
Page 121 and 122:
Barra EPNS(MW) Barra EPNS(MW) 1 0.0
Page 123 and 124:
A Tabela 14 apresenta uma comparaç
Page 125 and 126:
Índice Valor LOLP 8.29 % (0.01) EP
Page 127 and 128:
Percentual dos Estados Simulados(%)
Page 129 and 130:
Índice Seqüencial Não Seqüencia
Page 131 and 132:
período. Porém, ao se incluir a g
Page 133 and 134:
Índice Erro Relativo 3 Estados Err
Page 135 and 136:
6 Capítulo 6 6Conclusões e Trabal
Page 137 and 138:
Um outro encaminhamento a ser tomad
Page 139 and 140:
E(Evento) Espaço Amostral X(E) R F
Page 141 and 142:
∞ −∞ ( x) f dX = 1 (6.7) E (
Page 143 and 144:
Sendo o desvio padrão definido por
Page 145 and 146:
λ t Figura 69- Função Taxa de Ri
Page 147 and 148:
Apêndice B Curva de Carga A curva
Page 149 and 150:
100 95 90 85 80 75 70 65 5 10 15 20
Page 151 and 152:
Figura 77 - Característica da Turb
Page 153 and 154:
[10] Karki, R., Billinton, R., “R
Page 155 and 156:
[31] Pereira, M.V.F, Balu, N.J, “
Page 157:
Distributed Processing Environments
show all

AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...