Determinação dos índices de confiabilidade em redes de distribuição usando análise de topologia e dados históricos

Abstract

A operação eficiente das redes de distribuição é fundamental para garantir a qualidade do fornecimento de energia elétrica. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta computacional voltada à análise topológica e ao cálculo de indicadores de confiabilidade, visando quantificar o desempenho do sistema sob cenários de contingência. A metodologia adota a teoria dos grafos para modelar a rede, utilizando o algoritmo de Busca em Profundidade (DFS) para processar a estrutura física, estabelecer a hierarquia de fluxos e segmentar o sistema em seções de manobra. Um algoritmo de análise de contingência simula falhas permanentes, avaliando automaticamente a viabilidade de restauração via alimentadores laterais com base na capacidade de transferência disponível. A partir do processamento de históricos de ocorrências, a ferramenta calcula os indicadores de continuidade regulamentados e dimensiona o impacto econômico através da Energia Não Suprida e do Custo Total de Interrupção, segregado por classe de consumo. Os resultados obtidos com a rede teste demonstram que a duração do restabelecimento é o fator preponderante para a conformidade regulatória. A análise de sensibilidade evidenciou uma correlação direta entre o tempo de resposta das equipes e as penalidades financeiras, comprovando que a operação manual resulta em indicadores superiores aos limites aceitáveis e justificando investimentos em automação para a otimização da rede.

Efficient operation of distribution networks is fundamental to ensuring the quality of power supply. This work presents the development of a computational tool for topological analysis and reliability index calculation, aiming to quantify system performance under contingency scenarios. The methodology adopts graph theory to model the network, employing the Depth-First Search (DFS) algorithm to process the physical structure, establish flow hierarchy, and segment the system into switching sections. A contingency analysis algorithm simulates permanent faults, automatically evaluating the feasibility of restoration via lateral feeders based on available transfer capacity. By processing historical outage data, the tool calculates regulated continuity indices (SAIDI and SAIFI) and measures the economic impact through Energy Not Supplied (ENS) and Total Interruption Cost, segregated by consumer class. The results obtained with the tDN_135b test network demonstrate that restoration duration is the overriding factor for regulatory compliance. Sensitivity analysis revealed a direct correlation between crew response time and financial penalties, proving that manual operation leads to indicators exceeding acceptable limits and justifying investments in automation for network optimization.