AVALIAÃÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...

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tratar de forma independente cada uma das unidades, sem que seja necessário definir modelos independentes para cada uma das unidades. Um exemplo de um diagrama de blocos de um modelo não seqüencial de usina eólica, considerando-se 10 estados de vento, com taxas de transição entre estados λ , 20 turbinas de P nom , com taxas de falha e reparo definidas como λ e µ , pode ser visto na Figura 41. ij Tx. Transições 1 → 2 = λ 2 → 1 = µ Unidades = 20 BLOCO BlcTxEstadoGROUP P disp P disp × P vento P saida P nom P vento 1 → 2 = λ 1 → 3 = λ 12 13 2 → 1 = λ 21 10 → 9 = λ 109 BLOCO BlcTxEstado Tx. Transições Estado vento Curva Vento 10 patamares Característica P v ( ) Figura 41– Exemplo de Representação de um Modelo de Usina Eólica. O bloco BlcTxEstadoGROUP tem como entrada o número de unidades da turbina, as taxas de transição entre os estados de sucesso e falha de cada turbina e a potência nominal da turbina. A saída do bloco é uma potência máxima disponível (variável P disp ) , obtida pela amostragem do estado de operação das 20 turbinas a partir da curva CDF, calculada com base nas taxas de falha e reparo. O bloco BlcTxEstado tem como entrada as taxas de transição entre os estados do vento. A saída do bloco, obtida pela amostragem do estado do vento a partir da sua curva CDF, é o índice do estado do vento (variável Estado ), isto é, se existem 10 vento 76
patamares de vento, o índice é um número de 1 a 10 que indica em qual patamar o vento está operando. A variável Estado alimenta uma curva que contém os valores dos 10 vento patamares de vento, resultando no valor de velocidade de vento amostrado que, ao alimentar as características P ( v) das turbinas da usina, indica qual seria a potência gerada, em p.u, por cada turbina em operação (variável P vento ). A multiplicação P disp × Pvento resulta na potência final gerada pela usina ( saida P ). É importante observar que a seguinte quantidade de dados precisa ser definida pelo usuário, armazenada e posteriormente processada pelo simulador: • O parâmetro número de unidades; • As taxas de transição, falha-reparo, para uma única turbina; • As taxas de transições do vento, uma matriz, em geral bem esparsa, de ordem N estados _ vento × N estados _ vento ; • Os patamares de vento, de acordo com a curva cronológica do vento. Também é importante destacar que o aumento do número de turbinas não produz nenhum aumento na complexidade do modelo. Por fim, este mesmo modelo, sem nenhuma modificação, pode ser usado tanto para a simulação seqüencial como para a não-sequencial, porém com a desvantagem de se perder, na não seqüencial, as informações cronológicas do modelo seqüencial que trabalha direto com a curva de vento. A diferença está na forma como os blocos BlcTxEstadoGROUP e BlcTxEstado geram as suas saídas, que no caso seqüencial é obtido a partir da amostragem da duração dos estados. 4.4 Simulador Monte Carlo A.4.1 Simulador Base Este trabalho propõe a modelagem dos dois tipos de simuladores básicos para a análise de confiabilidade composta, o simulador seqüencial e o não seqüencial. É notável que embora os dois tipos de simulação apresentem características distintas, existem alguns atributos e processos que são semelhantes, não apenas para estes simuladores, mas para qualquer outro modelo de simulador híbrido que se possa 77
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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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Simulação Monte Carlo Não Seqüe
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Os critérios determinísticos apre
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