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AVALIAÇÃO DA CONFIABILIDADE COMPOSTA BASEADA EM ...

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4.5 Modelo de Fluxo de Potência Flexível para Confiabilidade<br />

Composta<br />

Conforme já exposto, a análise de adequação dos estados consiste em verificar, a<br />

partir de uma função avaliadora, se o estado amostrado é um estado válido de operação<br />

ou se é necessária a aplicação de algum tipo de medida corretiva no sistema. A análise<br />

de confiabilidade composta demanda uma função de avaliação capaz de considerar tanto<br />

a não linearidade dos modelos de dispositivos, como a configuração da rede, isto é, as<br />

conexões entre os componentes do sistema. O fluxo de potência não linear é uma<br />

ferramenta classicamente adotada para desempenha este papel de função avaliadora.<br />

Para o aproveitamento ideal da modelagem flexível dos dispositivos de rede é<br />

necessário que os aplicativos que operarão sobre estes sejam também flexíveis. Assim<br />

sendo, a incorporação de novos modelos ao sistema deve ser imediatamente reconhecida<br />

pelo aplicativo sem a necessidade de se alterar qualquer implementação no mesmo,<br />

conforme já discutido na seção A.3.2 . Neste sentido, o aplicativo de fluxo de potência<br />

proposto foi desenvolvido baseando-se no fluxo de potência generalizado, pré-existente<br />

no framework.<br />

A classe que implementa as funcionalidades específicas do aplicativo<br />

desenvolvido é a classe flowconf, conforme apresentado na Figura 44 .<br />

Figura 44- Diagrama de Classes para o Aplicativo de Fluxo de Potência<br />

O principal motivo para o desenvolvimento de um novo aplicativo de fluxo de<br />

potência, preterindo a utilização do aplicativo pré-existente, é a questão da<br />

reconfiguração de rede. A SMC, independente da abordagem (seqüencial ou não<br />

seqüencial), demanda a análise de inúmeras configurações diferentes para o sistema. O<br />

procedimento tradicional do framework para a reconfiguração de rede[33] é estruturado<br />

de uma forma bastante condizente com as práticas da MOO, porém, frente a esta grande<br />

demanda, o esforço computacional adicional pode tornar a prática proibitiva neste caso.<br />

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