AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...
AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...
AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
características. Na prática, para as curvas temporais, agrupar a curva em n grupos<br />
consiste em identificar os n patamares que melhor representam a curva como um todo.<br />
Conforme será apresentado de forma mais detalhada a frente, a aplicação mais<br />
comum das técnicas de agrupamento ocorre quando existe a necessidade de se modelar<br />
componentes variantes no tempo para simulações não seqüencial. No entanto, a<br />
utilização de agrupamento também pode ser desejada até mesmo na simulação<br />
seqüencial, quando se tem uma curva com discretização menor do que a discretização<br />
da simulação. Um exemplo seria o caso em que se tem uma curva de carga com<br />
discretização de 10 minutos, isto é, cada ponto da curva é amostrado a cada 10 minutos,<br />
e deseja-se processar uma simulação cronológica com discretização horária. Para o<br />
período de 1 ano são desejados 8760 pontos de curva, correspondentes ao total de horas<br />
no ano, mas na realidade existem 52560 pontos. A Figura 9 apresenta uma curva de<br />
carga hipotética, com discretização de 10 minutos, durante o período de 1 dia.<br />
110<br />
100<br />
90<br />
Carga (MW)<br />
80<br />
70<br />
60<br />
50<br />
20 40 60 80 100 120 140<br />
Tempo (x 10 minutos)<br />
Figura 9– Curva Horária de Carga Hipotética, com discretização de 10 min.<br />
Aplicando-se uma técnica de agrupamento, que de forma simplória poderia até ser<br />
a consideração do valor horário como sendo a média dos 6 valores durante a hora de<br />
amostragem, resultaria em uma curva agrupada, como apresentada na Figura 10.<br />
37