@MASTERSTHESIS{ 2010:261675234,
 	title = {CALIBRAÇÃO DE DADOS PARA ESTUDOS DE
 CONFIABILIDADE EM REDES DE DISTRIBUIÇÃO:
 MODELAGEM DA CONDIÇÃO DOS
 EQUIPAMENTOS E DOS ÍNDICES DE
 CONTINUIDADE NODAIS},
 	year = {2010},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/448",
 	abstract = "Após a reestruturação do setor elétrico, as empresas de distribuição devem
 maximizar a confiabilidade do fornecimento para evitar violações nas metas de
 confiabilidade com o menor custo possível. Este compromisso entre custo e
 confiabilidade pode ser atendido com a aplicação da Análise de Confiabilidade
 Preditiva (ACP) no processo de planejamento de redes de distribuição.
 A ACP estima o desempenho futuro da rede de distribuição, com relação a
 interrupções no fornecimento de energia, com base nos dados de falha dos componentes
 e na sua topologia. A ACP pode fornecer estimativas para os seguintes indicadores de
 continuidade estatísticos usados pelas empresas de distribuição: Freqüência Equivalente
 de Interrupção por Unidade Consumidora (FEC), Duração Equivalente de Interrupção
 por Unidade Consumidora (DEC), Freqüência de Interrupção individual por Unidade
 Consumidora ou por Ponto de Conexão (FIC), Duração de Interrupção Individual por
 Unidade Consumidora ou por Ponto de Conexão (DIC) e Duração Máxima de
 Interrupção Contínua por Unidade Consumidora ou por Ponto de Conexão (DMIC).
 Entretanto, a ACP é raramente usada pelos engenheiros de planejamento das empresas
 de distribuição. Este fato é devido à existência de discrepâncias entre os índices
 estimados pela ACP e aqueles apurados pelas empresas de distribuição. Estas
 discrepâncias são causadas pela falta de dados históricos para estimar os parâmetros de
 confiabilidade dos componentes, isto é: taxas de falha, tempos de reparo e chaveamento.
 Apesar das empresas de distribuição não possuírem uma grande quantidade de
 dados históricos associados com as falhas dos seus equipamentos, estas empresas
 armazenam dados históricos sobre índices de continuidade do sistema (FEC, DEC, DIC
 e FIC). Esta informação pode ser utilizada para ajustar os dados de falha dos
 componentes (taxas de falha e os tempos de reparo) tal que os índices calculados pelo
 modelo de ACP sejam próximos dos índices medidos pelas empresas de distribuição.
 Este processo de ajuste dos dados de falha dos modelos de ACP é denominado de
 Calibração de Dados.
 Geralmente, a calibração de dados de confiabilidade é realizada através de
 técnicas de otimização. Contudo, a maioria das metodologias existentes desconsidera os
 índices de confiabilidade nodais (FIC e DIC) na calibração das taxas de falha e tempos
 de reparo. Apenas o índice nodal FIC tem sido considerado na calibração de dados.
 Além disso, não é possível garantir que o índice FEC seja igual ao seu valor apurado
 quando a calibração considera o índice FIC. Contudo, a ANEEL (Agência Nacional de
 Energia Elétrica) estabeleceu penalidades para violações nos índices FIC e DIC. Devido
 a isto, os modelos de ACP devem estimar precisamente os índices de confiabilidade
 nodais FIC e DIC. O principal objetivo desta dissertação é desenvolver uma
 metodologia de calibração de dados de confiabilidade orientada para os índices nodais
 FIC e DIC. A metodologia proposta utiliza modelos de programação não-linear e
 quadrática para calibrar as taxas de falha e os tempos de reparo, respectivamente, em
 uma estrutura desacoplada. Isto é, a calibração das taxas de falha e dos tempos de reparo
 é realizada separadamente. Adicionalmente, a utilização de restrições de igualdade nos
 modelos de calibração assegura que os valores calculados dos índices FEC e DEC sejam
 idênticos aos seus valores medidos. Além disso, o modelo de calibração proposto para
 as taxas de falha considera a informação de condição dos equipamentos obtida a partir
 de atividades de inspeção. Os modelos de calibração propostos nesta dissertação foram
 testados em um alimentador da Companhia Energética do Maranhão (CEMAR). Os
 resultados dos testes demonstraram que os modelos de calibração propostos podem
 reduzir significativamente os erros entre os valores medidos e calculados dos índices
 FIC e DIC.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {Engenharia}
}