| Summary: | Orientador: Prof. Dr. Ricardo Caneloi dos Santos === Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Energia, 2015. === Este projeto de pesquisa estabelece uma metodologia para determinar os índices
de confiabilidade/disponibilidade em subestações de energia elétrica, partindo da
necessidade de tornar as operações de manutenção mais eficazes mitigando os
impactos ambientais, sociais, econômicos e técnicos provocados pelos cortes de
fornecimento de energia elétrica. A metodologia utilizada baseia-se em dois métodos
normalmente utilizados individualmente em estudos de confiabilidade. O método
denominado Árvore de Falhas que proporciona um modelo lógico de possíveis
combinações de falhas para um evento principal, e a simulação de Monte Carlo que
possibilita estimar os índices de interesse do sistema elétrico pela geração aleatória
dos diferentes estados do sistema (operação, falha ou manutenção). Considerando
este contexto, neste trabalho de pesquisa são identificados os pontos vulneráveis, a
probabilidade de falha e a indisponibilidade de cada subestação, com o objetivo de
elevar os índices de confiabilidade, elevar a vida útil dos componentes e
proporcionar um esquema otimizado de manutenção preventiva para as
concessionárias. Consequentemente, o resultado desse trabalho visa diminuir a
frequência dos cortes de energia não programados e seus respectivos impactos
ambientais, sociais e econômicos produzidos pelo não fornecimento de energia
elétrica. Nesse sentido, uma discussão sobre os impactos das falhas elétricas para
sociedade também é realizada. === This work provides a methodology to determine the levels of reliability/availability
in electrical substations, based on the need to improve the efficiency of maintenance
operation reducing negative environmental, social, economic and technical impacts,
caused by power outages. The methodology is based on two methods typically used
individually in reliability studies. The method called Fault Tree that provides a logical
model of possible failure combinations for a major event, and the Monte Carlo
simulation used to determine the power system index by random generation of the
different states of the system (operation, failure or maintenance). Considering this
context, in this work are identified vulnerabilities points, the probability of failure and
the unavailability of each substation, in order to increase the reliability indices,
increase the service life of components and provide a better preventive maintenance
scheduled. Consequently, this works seeks to decrease the frequency of uncontrolled
power cuts and their environmental, social and economic impacts produced by nonsupply
of electricity. In this sense, a discussion about the impacts of electrical faults
to society is also conducted.
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