Show simple item record

Análise Determinística pelo Método de Monte Carlo (MCS) para Redução dos Indicadores de Confiabilidade do Sistema de Distribuição de Energia Elétrica

dc.contributor.authorNeves Neto, Joao Cardoso das
dc.contributor.authorAlmeida, Carlos Frederico Meschini
dc.contributor.authorAbubakar, Ahmad
dc.contributor.authorDelbone, Edval
dc.contributor.authorStarosta, Jose
dc.date.accessioned2024-10-11T16:16:06Z
dc.date.available2024-10-11T16:16:06Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationProc. Braz. Conf. Power Qual., CBQEE
dc.identifier.isbn979-835031831-9
dc.identifier.urihttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85195620088&doi=10.1109%2fCBQEE59548.2023.10503686&partnerID=40&md5=4664607d328f5b003f9f6fbb15933181
dc.identifier.urihttps://repositorio.maua.br/handle/MAUA/605
dc.description.abstract[No abstract available]en
dc.description.abstractO estudo visa indicar um algoritmo para reduzir os indicadores de confiabilidade do fornecimento através de simulações em pequena escala com o modelo IEEE 34 através da análise determinístico do Método Monte Carlo através do Matlab, para calcular os indicadores SAIDI e SAIFI. O algoritmo consiste em analisar os dados e selecionar o religador e/ou a GD (Geração Distribuída) para atender a maioria dos consumidores. Os resultados mostram que os melhores resultados são com a ativação da DG na barra 890 do modelo, onde o SAIDI obteve uma redução de 57,88% e o SAIFI uma redução de 57,63%. Assim, a implementação da rede inteligente e dos sistemas da DG pelos operadores do sistema de distribuição irá melhorar a confiabilidade do sistema de energia. Assim, com a metodologia aplicada em grande escala, para exemplificar, nos indicadores de confiabilidade de alguns países sul-americano, há reduções, o SAIFI de 17,6 para 7 eventos/ano e o SAIDI de 21,6 para 9,18 horas/ano. Neste contexto a metodologia é aplicada nos indicadores dos países do cone sul. Math in Paper Title or Abstract.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.en
dc.relation.ispartofProceedings of 2023 15th Brazilian Conference on Power Quality, CBQEE 2023
dc.relation.haspart15th Brazilian Conference on Power Quality, CBQEE 2023
dc.rightsAcesso Restrito
dc.sourceScopusen
dc.titleDeterministic analysis using the Monte Carlo Simulation (MCS) to reduce the reliability indicators of the electrical power distribution systemen
dc.titleAnálise Determinística pelo Método de Monte Carlo (MCS) para Redução dos Indicadores de Confiabilidade do Sistema de Distribuição de Energia Elétricapt_BR
dc.typeTrabalho apresentado em eventopt_BR
dc.identifier.doi10.1109/CBQEE59548.2023.10503686
dc.description.affiliationUniversidade de São Paulo, Pea - Departamento de Engenharia Elétrica e Automação, São Paulo, Brazil
dc.description.affiliationInstituto Mauá de Tecnologia - Imt, Departamento de Engenharia Elétrica, São Caetano do Sul, Brazil
dc.identifier.scopus2-s2.0-85195620088pt_BR


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record