Reliability analysis for systems with outsourced components

The current business model for many industrial firms is to function as system integrators, depending on numerous outsourced components from outside component suppliers. This practice has resulted in tremendous cost savings; it makes system reliability analysis, however, more challenging due to the limited component information available to system designers. The component information is often proprietary to component suppliers. Motivated by the need of system reliability prediction with outsourced components, this work aims to explore feasible ways to accurately predict the system reliability during the system design stage. Four methods are proposed. The first method reconstructs component reliability functions using limited reliability data with respect to component loads, and the system reliability is then estimated statistically. The second method applies two-class support vector machines (SVM) to approximate limit-state functions of outsourced components based on the categorical reliability dataset. With the integration of the obtained limit-state functions and those of in-house components, the joint probability density function of all the components is estimated, thereby leading to accurate system reliability prediction. The third method is an extension of the second one, and a one-class SVM is proposed to rebuild limit-state functions for outsourced components given only the failure dataset. The last method deals with the case where no reliability dataset is available. A partial safety factor method is developed, which enables component suppliers to provide sufficient information to system designers for accurate reliability analysis without revealing the proprietary design details. Both numerical examples and engineering applications demonstrate the accuracy and effectiveness of the proposed methods --Abstract, page iv

Dimensionamento da reserva operativa considerando restrições de transmissão via método da entropia cruzada.

O correto dimensionamento da reserva de capacidade de geração, seja estática ou operativa, é um problema fundamental no planejamento e na operação dos sistemas elétricos de potência. A reserva girante é a parcela da reserva operativa que está sincronizada de forma a suprir a carga, caso haja perda de unidades de geração, bem como acréscimos de demanda devido a erros de previsão, ou qualquer outro fator externo inesperado. Dada sua característica estocástica, essa parcela da reserva operativa é mais adequadamente dimensionada utilizando-se métodos probabilísticos, pois assim se obtêm índices de risco associados à perda de carga, caracterizando de forma quantitativa a confiabilidade do sistema. Através destes índices, as diversas configurações do sistema elétrico podem ser comparadas e o processo de tomada de decisão apontará as alternativas que atendam os critérios requeridos de confiabilidade. Esta dissertação propõe uma metodologia de dimensionamento da reserva girante considerando o risco de perda de carga devido a falhas nos sistemas de geração e transmissão. Considerando a raridade destes eventos, utiliza-se um estimador não tendencioso baseado na amostragem por importância (Importance Sampling – IS), aplicado à Simulação Monte Carlo (SMC). O conjunto de parâmetros ótimos do estimador é obtido por um processo adaptativo de otimização estocástica, utilizando o método da Entropia Cruzada (Cross Entropy – CE). O método desenvolvido nesta dissertação apresenta a devida robustez e flexibilidade de avaliação. O estimador proposto baseado na técnica IS via CE torna a SMC computacionalmente eficiente e, como as falhas dos equipamentos de transmissão também são incluídas na análise, o modelo do sistema torna-se mais consistente com a realidade operativa. Portanto, a metodologia proposta é capaz de resolver, de forma eficiente do ponto de vista computacional, o problema do dimensionamento da reserva operativa, em particular a girante, de sistemas considerando a rede de transmissão. Estes aspectos são comprovados através de vários testes utilizando-se o sistema teste IEEE RTS (Reliability Test System). Tais testes demonstram que os índices de risco obtidos refletem de forma correta a probabilidade de falha do sistema devido a violações dos limites de capacidade dos equipamentos de transmissão. Assim, a reserva girante pode ser dimensionada de forma mais apropriada aos reais requisitos operativos do sistema