Métodos estatísticos aplicados ao cálculo da ampacidade e risco térmico de linhas aéreas de transmissão
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-12-15T12:35:07Z No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) === Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-12-15T14:16:...
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Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
2016
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ndltd-IBICT-oai-hermes.cpd.ufjf.br-ufjf-30012019-01-21T21:38:39Z Métodos estatísticos aplicados ao cálculo da ampacidade e risco térmico de linhas aéreas de transmissão Statistical methods applied to ampacity and thermal risk calculation of overhead transmission lines Furtado, Ronan Gustavo Carvalho Vinagre, Márcio de Pinho Borges, Carmen Lúcia Tancredo Sobral, Ana Paula Barbosa Oliveira, Edimar José de CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Ampacidade Risco térmico Linhas de transmissão Bootstrap Monte-Carlo Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-12-15T12:35:07Z No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-12-15T14:16:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) Made available in DSpace on 2016-12-15T14:16:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) Previous issue date: 2008-08-26 Este trabalho apresenta uma nova proposta para o cálculo da ampacidade estatística e riscos térmicos associados utilizando métodos de simulação computacionais. A metodologia utiliza os Métodos de Bootstrap e Monte Carlo para calcular e inferir informações acerca da ampacidade estatística advinda de variáveis meteorológicas usadas freqüentemente na elaboração de projetos e operação de linhas aéreas de transmissão. O objetivo da utilização de métodos estatísticos de força bruta é evitar a utilização de fórmulas analíticas complexas, difíceis ou mesmo impossíveis na obtenção de solução de ampacidades. Os Métodos Bootstrap e Monte Carlo usam as variáveis meteorológicas “intensidade de vento”, “direção de vento”, “radiação solar” e “temperatura ambiente” para calcular indiretamennte a ampacidade e gerar um número grande de amostras suficiente para a construção de intervalos de confiança em torno do valor de risco térmico. Enquanto o Método Bootstrap utiliza os valores originais das variáveis meteorológicas para a criação de amostras da ampacidade, o método de Monte Carlo cria amostras artificiais a partir da amostra original aplicando ruídos numéricos com distribuição uniforme em torno dos valores sorteados. This work presents a new proposition for calculation of statistical ampacity and thermal risks associated to ampacity values by using simulation methods that employ intensive computation. The proposed approach uses Bootstrap and Monte Carlo simulation methods in order to calculate and infer information of statistical ampacity drawn from meteorological variables ordinarily used on projects and operation of overhead transmission lines. The objective of using heavy computational statistical methods is to encompass the hard task of deal with analytical approaches of complex, difficult, or even impossible statistical equations. The Bootstrap and Monte Carlo methods apply the relationship among the meteorological variables “wind intensity”, “wind direction”, “solar radiation” and “temperature” in order to calculate indirectly the ampacity and generate a great number of samples that are sufficient to build confidence intervals around the thermal risks. While Bootstrap method uses the original values of the meteorological variables to build the ampacity samples, the Monte Carlo method builds artificial samples derived from the original sample by applying numerical noises with statistical uniform distribution. 2016-12-15T14:16:20Z 2016-12-15 2016-12-15T14:16:20Z 2008-08-26 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3001 por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica UFJF Brasil Faculdade de Engenharia reponame:Repositório Institucional da UFJF instname:Universidade Federal de Juiz de Fora instacron:UFJF |
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Previous issue date: 2008-08-26 === Este trabalho apresenta uma nova proposta para o cálculo da ampacidade
estatística e riscos térmicos associados utilizando métodos de simulação
computacionais. A metodologia utiliza os Métodos de Bootstrap e Monte Carlo para
calcular e inferir informações acerca da ampacidade estatística advinda de variáveis
meteorológicas usadas freqüentemente na elaboração de projetos e operação de linhas
aéreas de transmissão. O objetivo da utilização de métodos estatísticos de força bruta é
evitar a utilização de fórmulas analíticas complexas, difíceis ou mesmo impossíveis na
obtenção de solução de ampacidades. Os Métodos Bootstrap e Monte Carlo usam as
variáveis meteorológicas “intensidade de vento”, “direção de vento”, “radiação solar” e
“temperatura ambiente” para calcular indiretamennte a ampacidade e gerar um número
grande de amostras suficiente para a construção de intervalos de confiança em torno do
valor de risco térmico. Enquanto o Método Bootstrap utiliza os valores originais das
variáveis meteorológicas para a criação de amostras da ampacidade, o método de Monte
Carlo cria amostras artificiais a partir da amostra original aplicando ruídos numéricos
com distribuição uniforme em torno dos valores sorteados. === This work presents a new proposition for calculation of statistical ampacity and
thermal risks associated to ampacity values by using simulation methods that employ
intensive computation. The proposed approach uses Bootstrap and Monte Carlo
simulation methods in order to calculate and infer information of statistical ampacity
drawn from meteorological variables ordinarily used on projects and operation of
overhead transmission lines. The objective of using heavy computational statistical
methods is to encompass the hard task of deal with analytical approaches of complex,
difficult, or even impossible statistical equations. The Bootstrap and Monte Carlo
methods apply the relationship among the meteorological variables “wind intensity”,
“wind direction”, “solar radiation” and “temperature” in order to calculate indirectly the
ampacity and generate a great number of samples that are sufficient to build confidence
intervals around the thermal risks. While Bootstrap method uses the original values of
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