Oportunidade de Iniciação Científica:
O aluno selecionado terá oportunidade de trabalhar em um projeto de pesquisa aprovado junto ao CNPq/MCTI/FNDCT (Projeto 402923/2021-9), cujo tema é de grande relevância e está ligado à interação de descargas atmosféricas com a rede de transporte de energia elétrica. Habilidades de programação são desejadas para realização do projeto.
Para participar do processo de seleção, os alunos interessados devem responder ao formulário eletrônico disponível neste link. O prazo de preenchimento do formulário vai até o dia 07/03/2022.
Resumo do projeto:
As principais causas de desligamentos não programados de energia estão associadas às incidências de descargas atmosféricas (DAs) em sistemas elétricos com níveis de tensão de até 230-345 kV. Conforme “Relatório de Indicadores de Desempenho do SIN”, divulgado pelo ONS (2020), as linhas de transmissão (LTs) foram responsáveis por aproximadamente 70% das perturbações envolvendo a rede básica de energia, sendo que as DAs foram responsáveis por 30% dos desligamentos. Nesse contexto, a incidência de DAs representa risco elevado à continuidade da operação das LTs. Diante deste cenário de prejuízo econômico e redução da qualidade de energia ofertada, é imprescindível desenvolver pesquisas que permitam estimativas confiáveis de taxas de desligamento de linhas de distribuição/transmissão (LDTs) frente às DAs. A natureza física do fenômeno associado às DAs é intrinsecamente estocástica. Portanto, tais estimativas devem ser determinadas com base em abordagens de incertezas envolvendo avaliações estatístico-probabilísticas de desempenho. O método mais amplamente utilizado na literatura corresponde ao de Monte Carlo (MC). Devido à necessidade de uma grande quantidade de sorteios, e respectivas convergências, as estimativas mediante MC são ineficientes, dados os elevados tempos computacionais envolvidos. Como consequência, a realização de análises paramétricas de taxas de desempenho é inviável, além de dificultar seu uso prático no cotidiano do setor produtivo. Nesta perspectiva, este projeto propõe um estudo inovador que corresponde à implementação de uma abordagem de incertezas, via Unscented Transform, para cálculo das taxas de desligamento, que, além de ser computacionalmente eficiente, gere resultados confiáveis (validação com dados históricos de desempenho de LDTs reais). Tem-se a expectativa de constituição de conhecimento para elaboração futura de uma plataforma computacional que atenda as necessidades práticas do setor elétrico industrial.
Última atualização: 05/12/2023
