O desenvolvimento tecnológico e, em particular, o computacional conduziu a evidentes progressos ao nível dos estudos de fiabilidade que modelam o comportamento dos sistemas de potência. Graças a este desenvolvimento, a garantia de um certo nível de qualidade/continuidade na alimentação das cargas tornou-se cada vez mais exigente. Por esta razão, no âmbito das redes elétricas, as empresas responsáveis pela produção, transporte e distribuição da energia elaboram detalhados estudos de fiabilidade probabilísticos com o objetivo de suprir as necessidades dos seus clientes.

 

    Um dos parâmetros muito importantes para a realização de um estudo de fiabilidade mais preciso é a tomada em consideração da manutenção. A identificação dos momentos corretos para a realização desta, bem como dos elementos que devem ser alvos desta, pode conduzir a uma melhoria significativa de certos índices de fiabilidade, como por exemplo da PNS (Power Not Supplied). A verdade é que uma melhoria ao nível dos índices de fiabilidade tem como consequência o aumento do custo da manutenção. Encontramo-nos, deste modo, perante uma abordagem multiobjectivo que coloca de um lado os custos relativos à potência não fornecida e, do outro lado, o orçamento necessário para a manutenção do sistema de distribuição.

 

    Existe na literatura muitos métodos que se focam em atingir o nível ótimo de manutenção com respeito apenas a um objetivo, como por exemplo, a minimização do risco de perda de carga. A presente tese pretende retirar os conceitos destes métodos e desenvolver uma abordagem multiobjectivo para o problema da otimização da manutenção.

 

    O notável incremento do poder computacional, aliado ao desenvolvimento de técnicas de aceleração de convergência, conduziu a que o método de Monte Carlo fosse, hoje em dia, uma das ferramentas mais importantes para a avaliação de fenómenos que se caraterizam por um comportamento probabilístico. Na primeira metade do século XXI, com o objetivo de acelerar o cálculo de índices de fiabilidade, surgiram os chamados PBM (Population Based Methods). Estes são responsáveis pela realização de uma pesquisa orientada aos estados que realmente interessam visitar.

 

    A presente tese vai focar-se principalmente nos conhecimentos adquiridos ao nível dos métodos de Monte Carlo. Em particular, vai ser seguida uma abordagem cronológica, para que, desse modo, seja possível analisar a variação da taxa de avarias dos componentes com o decorrer do tempo. O intuito final será observar se as melhorias (ou não) ao nível dos indices de fiabilidade, graças às ações de manutenção, compensam o investimento relativo a estas.