Evaluación de la confiabilidad de los sistemas de energía eléctrica utilizando métodos de Monte Carlo (Física de sólidos y líquidos)

Evaluación de la confiabilidad de los sistemas de energía eléctrica utilizando métodos de Monte Carlo

Sobre el Libro

Evaluación de la confiabilidad de los sistemas de energía eléctrica utilizando métodos de Monte Carlo (Física de sólidos y líquidos) [Reliability Assessment of Electric Power Systems Using Monte Carlo Methods (Physics of Solids and Liquids)] es un libro de 368 páginas escrito por Billinton y W. Li . Fue publicado por la editorial Springer en el año 1994.

Descripción del Libro

La aplicación de la evaluación cuantitativa de la confiabilidad en los sistemas de energía eléctrica ha evolucionado hasta el punto en que la mayoría de las empresas de servicios públicos utilizan estas técnicas en una o más áreas de su planificación, diseño y operación. La mayoría de las técnicas en uso se basan en modelos analíticos y procedimientos de evaluación analítica resultantes. Las mejoras y la disponibilidad de las computadoras digitales de alta velocidad han creado la oportunidad de analizar muchos de estos problemas utilizando métodos de simulación estocástica y durante la última década ha aumentado el interés y el uso de la simulación Monte Carlo en la evaluación cuantitativa de la confiabilidad del sistema de energía.

La simulación de Monte Carlo no es un concepto nuevo y las aplicaciones grabadas existen desde hace al menos 50 años. Sin embargo, las computadoras localizadas de alta velocidad con almacenamiento de gran capacidad han hecho de la simulación Monte Carlo una opción disponible y, a veces, preferible para muchas aplicaciones de confiabilidad de sistemas de energía. La simulación Monte Carlo es también una parte integral de un curso moderno de pregrado o posgrado sobre evaluación de confiabilidad de sistemas de ingeniería general o áreas especializadas como sistemas de energía eléctrica. Se espera que este libro de texto ayude a formalizar las muchas aplicaciones existentes de la simulación Monte Carlo y ayude a su integración en los programas de enseñanza. Este libro presenta los conceptos básicos asociados con la simulación de Monte Carlo.

Tabla de Contenido

  1. Introducción.
  2. Conceptos básicos de la evaluación de la confiabilidad del sistema eléctrico.
  3. Elementos de los métodos de Monte Carlo.
  4. Evaluación de la adecuación del sistema de generación.
  5. Evaluación de la adecuación del sistema compuesto.
  6. Evaluación de la adecuación del sistema de distribución y la estación.
  7. Evaluación de costo / valor de confiabilidad.

A continuación se muestra un extracto del libro:

Introducción

1.1. Análisis probabilístico de sistemas de potencia

La función principal de un sistema de energía eléctrica es proporcionar energía eléctrica a sus clientes de la manera más económica posible y con un grado aceptable de continuidad y calidad. La sociedad moderna ha llegado a esperar que el suministro de energía eléctrica esté continuamente disponible bajo demanda. Esto no es posible debido a fallas aleatorias del equipo y del sistema, que generalmente están fuera del control del personal del sistema de energía. El suministro de electricidad generalmente implica un sistema muy complejo y altamente integrado. Las fallas en cualquier parte pueden causar interrupciones que van desde incomodar a un pequeño número de residentes locales hasta interrupciones catastróficas importantes y generalizadas del suministro. El impacto económico de estas interrupciones no se limita a la pérdida de ingresos por parte de la empresa de servicios públicos o la pérdida de utilización de energía por parte del cliente, sino que incluye los costos indirectos impuestos a la sociedad y al medio ambiente debido a la interrupción. En el caso del apagón de 1977 en Nueva York, se sugirió que los costos totales de los apagones ascendían a 350 millones de dólares, que el 84% se atribuyó a costos indirectos “.

Para reducir la probabilidad, frecuencia y duración de estos eventos y mejorar su efecto, es necesario incrementar la inversión en las fases de planificación, diseño y operación. De este concepto surgen toda una serie de preguntas, que incluyen:

  • ¿Cuánto se debe gastar?
  • ¿Vale la pena gastar dinero?
  • ¿Debe aumentarse la confiabilidad, mantenerse en los niveles existentes o dejarse degradar?
  • ¿Quién debe decidir: la empresa de servicios públicos, un regulador, el cliente?
  • ¿Sobre qué base se debe tomar la decisión?

Es evidente que las limitaciones económicas y de fiabilidad pueden entrar en conflicto y dar lugar a decisiones administrativas difíciles.

Estos problemas han sido reconocidos durante mucho tiempo por los administradores, diseñadores, planificadores y operadores de sistemas de energía. Los criterios y técnicas de diseño, planificación y operación se han desarrollado durante muchos años en un intento por resolver y satisfacer el dilema creado por las limitaciones económicas, de confiabilidad y operativas. Los criterios y técnicas que se utilizaron por primera vez en aplicaciones prácticas tenían una base determinista y muchos de estos criterios y técnicas todavía se utilizan en la actualidad. Estos incluyen reservas porcentuales en la planificación de la capacidad de generación o criterios de contingencia N — 1 en la planificación de la transmisión.

La debilidad básica de los criterios deterministas es que no responden ni reflejan la naturaleza probabilística o estocástica del comportamiento del sistema, las demandas de los clientes o las fallas de los componentes. El análisis determinista puede considerar el resultado y la clasificación de los peligros que pueden conducir a un estado peligroso o una falla del sistema. Sin embargo, un peligro, incluso si es extremadamente indeseable, tiene pocas consecuencias si no puede ocurrir o es tan improbable que pueda ser ignorado. La planificación de alternativas basadas en tales análisis de peligros conducirá a una sobreinversión. Por el contrario, si los peligros seleccionados en el análisis determinista no son muy graves pero tienen probabilidades de ocurrencia relativamente grandes, las alternativas basadas en un análisis determinista de tales peligros conducirán a una confiabilidad insuficiente del sistema. La evaluación probabilística de un sistema de energía puede reconocer no solo la gravedad de un estado o evento y su impacto en el comportamiento y funcionamiento del sistema, sino también la probabilidad de que ocurra. La combinación adecuada de severidad y probabilidad crea índices que realmente representan el riesgo del sistema.

¿Se ha reconocido la necesidad de una evaluación probabilística del comportamiento del sistema durante más de cuarenta años? y cabe preguntarse por qué tales métodos no se han utilizado ampliamente en el pasado. Las principales razones han sido la falta de datos, las limitaciones de los recursos computacionales, la falta de técnicas realistas, la aversión al uso de técnicas probabilísticas y una mala comprensión del significado y significado de los criterios e índices probabilísticos. Ninguna de estas razones es válida hoy en día, ya que la mayoría de las empresas de servicios públicos tienen bases de datos de confiabilidad relevantes, las instalaciones informáticas están muy mejoradas, las técnicas de evaluación están altamente desarrolladas y la mayoría de los ingenieros tienen un conocimiento práctico de las técnicas probabilísticas. Por lo tanto, ahora no hay necesidad de restringir artificialmente la naturaleza probabilística o estocástica inherente de un sistema de poder a un marco determinista.

Se ha desarrollado una amplia gama de técnicas probabilísticas. Estos incluyen técnicas para la confiabilidad y evaluación de la confiabilidad, + *% de flujo de carga probabilístico, *** ”análisis probabilístico de fallas,“ $ -2% estabilidad probabilística transitoria, 2% y diseño probabilístico de línea de transmisión.2 *? ” El concepto fundamental y común detrás de cada uno de estos desarrollos es la necesidad de reconocer que los sistemas de energía y los componentes del sistema se comportan estocásticamente y que todos los estados de entrada y salida y los parámetros de eventos son variables probabilísticas.

Fin del extracto.

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