Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Kheirkhah, Ali Reza | - |
Autor(es): dc.creator | Almeida, Carlos Frederico Meschini | - |
Autor(es): dc.creator | Kagan, Nelson | - |
Autor(es): dc.creator | Johari, Farangis | - |
Autor(es): dc.creator | Leite, Jonatas Boas | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:21:51Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:21:51Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/SEGE59172.2023.10274572 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/308008 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/308008 | - |
Descrição: dc.description | This paper presents a novel risk-based analysis framework designed to enhance the resilience of power distribution networks by leveraging a failure probability metric for assessing interruption likelihood. To simulate failure scenarios, Monte Carlo simulation is employed in conjunction with a decision tree approach. Additionally, the framework incorporates the calculation of the cost of energy not supplied. The effectiveness of two smart grid techniques - automatic fault location, isolation, and service restoration, along with demand side management - are evaluated within this framework. By implementing these techniques, the operational resilience of the distribution network can be substantially improved. Empirical validation using a modified IEEE 136-bus test system demonstrates the efficacy of the proposed framework in aiding distribution network operators in making informed investment decisions geared towards enhancing system resilience, with a strong emphasis on risk mitigation. Adopting this risk-based analysis framework enables operators to proactively identify vulnerable areas within the network and implement appropriate measures to mitigate potential disruptions. Ultimately, this approach leads to a more resilient and dependable power distribution infrastructure. | - |
Descrição: dc.description | University of São Paulo - USP Dept. of Energy Engineering and Electrical Automation, SP | - |
Descrição: dc.description | Institute of Mathematics and Statistics University of São Paulo - USP, SP | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State University - UNESP Dept. of Electrical Engineering, SP | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State University - UNESP Dept. of Electrical Engineering, SP | - |
Formato: dc.format | 70-74 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | 2023 IEEE 11th International Conference on Smart Energy Grid Engineering, SEGE 2023 | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | economic networks | - |
Palavras-chave: dc.subject | operational resilience metrics | - |
Palavras-chave: dc.subject | power distribution system | - |
Palavras-chave: dc.subject | risk analysis | - |
Título: dc.title | A Quantitative Approach to Improving Operational Resilience in Distribution Networks through Risk Analysis and Smart Grid Techniques | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: