Publication
Fuzzy Monte Carlo model for transmission power systems reliability based decision making
| dc.contributor.advisor | Vale, Zita | |
| dc.contributor.advisor | Khodr, H. M. | |
| dc.contributor.author | Canizes, Bruno Miguel da Rocha | |
| dc.date.accessioned | 2013-11-13T12:15:53Z | |
| dc.date.available | 2013-11-13T12:15:53Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.description.abstract | This thesis presents the Fuzzy Monte Carlo Model for Transmission Power Systems Reliability based studies (FMC-TRel) methodology, which is based on statistical failure and repair data of the transmission power system components and uses fuzzyprobabilistic modeling for system component outage parameters. Using statistical records allows developing the fuzzy membership functions of system component outage parameters. The proposed hybrid method of fuzzy set and Monte Carlo simulation based on the fuzzy-probabilistic models allows catching both randomness and fuzziness of component outage parameters. A network contingency analysis to identify any overloading or voltage violation in the network is performed once obtained the system states. This is followed by a remedial action algorithm, based on Optimal Power Flow, to reschedule generations and alleviate constraint violations and, at the same time, to avoid any load curtailment, if possible, or, otherwise, to minimize the total load curtailment, for the states identified by the contingency analysis. For the system states that cause load curtailment, an optimization approach is applied to reduce the probability of occurrence of these states while minimizing the costs to achieve that reduction. This methodology is of most importance for supporting the transmission system operator decision making, namely in the identification of critical components and in the planning of future investments in the transmission power system. A case study based on Reliability Test System (RTS) 1996 IEEE 24 Bus is presented to illustrate with detail the application of the proposed methodology. | por |
| dc.description.abstract | Esta tese apresenta a metodologia Estudos baseados em Fiabilidade em Sistemas de Transporte de Energia através de um Modelo baseado em Lógica Difusa e simulação Monte Carlo (FMC-TRel), que é baseda nos dados estatisticos de defeitos e dos tempos de reparação correspondentes aos componentes do sistema de transporte de energia eléctrica. Os dados estatisticos permitem desenvolver as funções de lógica difusa dos parâmetros de falha dos componentes do sistema. O método hibrido baseado em lógica difusa e simulação de Monte Carlo permitem modelar tanto a aleatoriedade e a imprecisão dos parâmetros de falha dos componentes do sistema. Uma vez obtidos os estados do sistema, é realizada uma analíse de contingências, baseada no trânsito de potências AC, para identificar se exixte alguma sobrecarga ou vilolação das tensões na rede. Isto é seguido por um algoritmo de medidas correctivas com base no Trânsito de Potências Óptimo, para reajustar a produção e aliviar a violação das restrições e, ao mesmo tempo, evitar o corte de carga, se possível, ou, caso contrario, para minimizar o corte de carga total para os estados identificados na análise de contingências. Para os estados que provocam corte de carga é aplicado um processo de optimização por forma a reduzir a probabilidade de ocorrência destes estados enquanto minimiza os custos para chegar a essa redução. Esta metodologia é de grande importância para o apoio ao operador do sistema de transmissão na tomada de decisão, principalmente na identificação de componentes criticos e no planeamento de futuros investimentos no sistema de transporte de energia. É apresentado um caso de estudo baseado no sistema de testes de fiabilidade de 24 barramentos do IEEE de 1996 é apresentado para ilustrar com detalhe a aplicação da metodologia proposta. | por |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/2785 | |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.peerreviewed | yes | por |
| dc.publisher | Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto. | por |
| dc.subject | Fuzzy model | por |
| dc.subject | Load curtailment | por |
| dc.subject | Monte Carlo simulation | por |
| dc.subject | Optimization | por |
| dc.subject | Reliability | por |
| dc.subject | Transmission power systems | por |
| dc.subject | Modelos difusos | por |
| dc.subject | Corte de carga | por |
| dc.subject | Simulação de Monte Carlo | por |
| dc.subject | Optimização | por |
| dc.subject | Fiabilidade | por |
| dc.subject | Sistemas eléctricos de transporte de energia | por |
| dc.title | Fuzzy Monte Carlo model for transmission power systems reliability based decision making | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| person.familyName | Canizes | |
| person.givenName | Bruno | |
| person.identifier.ciencia-id | A411-F561-E922 | |
| person.identifier.orcid | 0000-0002-9808-5537 | |
| person.identifier.rid | I-3492-2017 | |
| person.identifier.scopus-author-id | 35408699300 | |
| rcaap.rights | openAccess | por |
| rcaap.type | masterThesis | por |
| relation.isAuthorOfPublication | 7ea215ea-79d5-42be-a870-a0c8b23cf556 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 7ea215ea-79d5-42be-a870-a0c8b23cf556 |