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Estimação estocástica de demanda máxima a ser restaurada pelo sistema de self-healing: uma abordagem frequentista e Bayesiana

Processo: 17/02196-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 24 de julho de 2017
Vigência (Término): 23 de julho de 2018
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
Pesquisador responsável:Marcos Julio Rider Flores
Beneficiário:Juan Camilo Lopez Amezquita
Supervisor no Exterior: Qiuwei Wu
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa: Technical University of Denmark (DTU), Dinamarca  
Vinculado à bolsa:15/12564-1 - Estudo e Implementação de um Esquema de Self-Healing em Sistemas Modernos de Distribuição de Energia Elétrica, BP.DR
Assunto(s):Rede elétrica inteligente   Sistemas distribuídos   Restauração   Otimização estocástica

Resumo

O objetivo do projeto de estágio é melhorar o esquema de self-healing proposto no projeto de doutorado, através do desenvolvimento de um novo módulo de previsão estatística a curto prazo da demanda a ser restaurada. O modelo visa estimar a quantidade de demanda máxima a ser restabelecida pelo esquema de restauração após uma falta permanente. Como a demanda máxima de cada zona é uma variável estocástica, cuja função de probabilidade no início do processo de restauração é desconhecida, o modelo de previsão proposto é uma ferramenta de inferência estocástica que iterativamente modela o comportamento estocástico da demanda e prediz a quantidade máxima a ser restaurada durante o estado de contingência. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LOPEZ, JUAN CAMILO; RIDER, MARCOS J.; WU, QIUWEI. Parsimonious Short-Term Load Forecasting for Optimal Operation Planning of Electrical Distribution Systems. IEEE Transactions on Power Systems, v. 34, n. 2, p. 1427-1437, MAR 2019. Citações Web of Science: 2.

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