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Volume 11 number 2

Pages: 94-99


Avaliação da Confiabilidade de Sistemas de Potência em Paralelo Usando Simulação Monte Carlo Sequencial

Carmen L.T. Borges (1) & Djalma M. Falcão (2)

    (1) UFRJ - Escola de Engenharia - Depto. Eletrotécnica
    C.P. 68.515, 21945-970, Rio de Janeiro, Brazil
    carmen@dee.ufrj.br
    (2) UFRJ - COPPE - Prog. Engenharia Elétrica
    C.P. 68.504, 21945-970, Rio de Janeiro, Brazil
    falcao@coep.ufrj.br
Resumo: 
Uma abordagem poderosa para a avaliação da confiabilidade composta de sistemas de potência é a utilização de métodos de simulação Monte Carlo (SMC). Essa abordagem oferece flexibilidade de modelagem e precisão, porém demanda elevado esforço computacional para modelos de sistema de grande porte. Neste artigo é apresentada uma metodologia para avaliação da confiabilidade composta em paralelo, usando SMC sequencial. A metodologia é assíncrona com paralelismo de granularidade grossa e foi implementada em ambientes computacionais paralelo e distribuído, compostos pelo computador paralelo de memória distribuída IBM RS/6000 SP e uma rede de estações de trabalho. Os resultados obtidos em testes com modelos reais de sistemas de potência apresentam considerável redução do tempo de simulação e alta eficiência da metodologia paralela em ambas as plataformas computacionais.
Palavras Chave: Sistemas de Potência, Avaliação da Confiabilidade, Simulação Monte Carlo, Processamento Paralelo, Processamento Distribuído
  
Abstract:  Power System Reliability Evaluation in Parallel Using Sequential Monte Carlo Simulation
A powerful approach for power systems composite reliability evaluation is to use Monte Carlo simulation (MCS) methods. This approach offers modeling flexibility and accuracy, although requiring high computational effort for large scale models. This paper presents a parallel methodology for composite reliability evaluation using Sequential Monte Carlo simulation, where a coarse grain asynchronous solution was adopted. The methodology was implemented on parallel and distributed processing environments, composed of a ten nodes IBM RS/6000 SP distributed memory parallel computer and a network of workstations (NOW). The results obtained in tests with actual power system models show considerable reduction of the simulation time, together with high efficiency on both parallel platforms.
Keywords: Power Systems, Reliability Evaluation, Monte Carlo Simulation, Parallel Processing, Cluster Computing

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