Banca de DEFESA: DIOGO DE JESUS FONSECA REIS
2026-07-09 09:12:13.973
Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DIOGO DE JESUS FONSECA REIS
DATA: 17/07/2026
HORA: 09:00
LOCAL: meet.google.com/qsu-qbid-fda
TÍTULO: Estimador de Probabilidade de Ocorrência de Eventos em Sistemas Complexos sem Restrição de Nível de Raridade
PALAVRAS-CHAVES: Distribuição Generalizada de Valores Extremos; Estimativa de risco; Eventos raros e extremos; Teoria dos Valores Extremos.
PÁGINAS: 116
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO: Eventos raros e extremos em sistemas complexos apresentam baixas, ou mesmo baixíssimas probabilidades de ocorrência, tornando a sua estimativa um desafio. Apesar de raros, esses eventos são capazes de consequências devastadoras, justificando a necessidade de estimativas confiáveis para desenvolver medidas preventivas e corretivas, quando necessárias. Nos sistemas elétricos de potência atuais, a dificuldade se acentua com a crescente penetração de fontes de energia renováveis e o consequente aumento na quantidade e complexidade das incertezas introduzidas, justificando a necessidade por abordagens robustas para tais estimativas. Portanto, esta tese propõe um estimador para a probabilidade de ocorrência de eventos de múltiplos níveis de raridade, principalmente os mais raros, orientado ao comportamento da cauda da distribuição e fundamentado na Teoria dos Valores Extremos (TVE). O estimador é organizado e estruturado integrando três componentes, de forma que seja adaptável a diferentes sistemas, e não apenas às redes elétricas de alta-tensão: (i) a extração de valores extremos pelas técnicas Block Maxima e Picos Acima do Limite (POT), com ajuste por uma Distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEVD); (ii) um procedimento iterativo de Amostragem por Importância (IS) que adota a GEVD como distribuição proposta, direcionando a amostragem diretamente para a região de cauda de interesse; e (iii) o amostrador Monte Carlo Hamiltoniano (MCH), empregado tanto na inferência Bayesiana dos parâmetros da GEVD quanto no mapeamento dos cenários de carga e geração associados aos eventos, vinculando cada ocorrência rara (extrema) às condições operacionais de origem. Avaliado em sistemas de teste (IEEE RTS-79, IEEE-118 barras e 500-barras sintético), com e sem fontes de energia renováveis, o estimador apresentou erros e custos bem inferiores aos da Simulação de Monte Carlo (SMC), convergindo em poucos segundos para coeficientes de variação inferiores a 1%. As estimativas obtidas podem ser aproveitadas para quantificação de risco, e os cenários mapeados aproveitados em estudos de estabilidade de tensão por meio de curvas PV e simulações no domínio do tempo, demonstrando que a abordagem fornece tanto a quantificação probabilística quanto a interpretação física das condições operacionais críticas.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1827263 - ANSELMO BARBOSA RODRIGUES
Externo à Instituição - Carlos Enrique Portugal Poma - UFMT
Presidente - 1044066 - JOSE EDUARDO ONODA PESSANHA
Interno - 406482 - MARIA DA GUIA DA SILVA
Externo à Instituição - RODRIGO ANDRADE RAMOS - USP