AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...

More documents

Recommendations

Info

110 100 90 Carga (MW) 80 70 60 50 20 40 60 80 100 120 140 Tempo (x 10 minutos) Figura 10– Curva Horária de Carga Hipotética Agrupada Neste trabalho foi utilizada a técnica conhecida como K-means[35], de larga aplicação em agrupamento estatístico. Um algoritmo básico para esta técnica é apresentado no fluxograma da Figura 11. 1. Determinação do Número de Grupos: a primeira etapa necessária para o agrupamento da série temporal é definir o número de grupos em que se deseja representar a curva. Desta forma, nesta metodologia, o número de grupos que serão utilizados é pré-definido; 2. Seleção Inicial das Sementes: nesta etapa as sementes de cada grupo são inicializadas de forma aleatória, isto é, aleatoriamente são escolhidos pontos distintos da curva, e de diferentes magnitudes, para constituição dos primeiros elementos de cada grupo. 38
Determina-se o número de grupos n em que os dados serão divididos Grupos = Seleciona-se aleatoriamente n objetos que representarão as sementes iniciais de cada grupo [ G G ] 1 2 G n Sementes = [ S S ] 1 2 S n Divide-se os dados da curva pelos n grupos, de forma a agrupar os valores de maior similaridade em um mesmo grupo Não Atualiza-se as sementes a partir do cálculo da média de todos os elementos de cada grupo Cálculo Convergiu? Fim Sim Figura 11– Fluxograma para o Algoritmo de Agrupamento por K-Means 39
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 and 34: onde A é denominada Matriz de Inte
Page 35 and 36: − λ λ A = µ − µ (2.23)E
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: características. Na prática, para
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 ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...