PV

Sep Fluxo de Potencia ONS

mente • 24/04/2026

Repositório de estudo avançado de Fluxo de Potência com base em Sadiku e Stevenson, alinhado à prática do ONS (AnaREDE) e simulações em PandaPower.


📘 TRILHA RECOMENDADA (LEIA NESTA ORDEM)

Fase 1 – Fundamentos

  1. 01-introducao/power-flow-overview.md
  2. 04-topologia-rede/topologia-elementos.md

Fase 2 – Modelagem Matemática

  1. 02-modelagem-ac/potencia-ativa.md
  2. 02-modelagem-ac/potencia-reativa.md
  3. 02-modelagem-ac/newton-raphson.md

Fase 3 – Aproximações Operativas

  1. 03-modelagem-dc/modelo-dc.md
  2. 03-modelagem-dc/sensibilidades.md

Fase 4 – Operação Real

  1. 05-variabilidade-carga/carga-tempo.md
  2. 06-geracao/fontes-geracao.md

🛠️ TAREFAS PRÁTICAS (ONS / AnaREDE / PandaPower)

  • Reproduzir um deck do AnaREDE no PandaPower

  • Comparar:

    • Fluxo AC (NR)
    • Fluxo DC
  • Extrair:

    • Ângulos
    • Carregamentos
    • Sensibilidades

=============================

01-introducao/power-flow-overview.md

=============================

Visão Geral do Fluxo de Potência

O fluxo de potência resolve o estado estacionário do sistema elétrico:

[\mathbf{S} = \mathbf{V} \cdot \mathbf{I}^*]

Com: [\mathbf{I} = \mathbf{Y}_{bus} \cdot \mathbf{V}]

Base teórica: Sadiku (Cap. 11), Stevenson (Cap. 6).


=============================

04-topologia-rede/topologia-elementos.md

=============================

Elementos da Rede

Linha de Transmissão (Modelo π)

[Z = R + jX] [Y = jB]

Matriz admitância: [Y_{ij} = -\frac{1}{Z_{ij}}] [Y_{ii} = \sum Y_{ij} + Y_{shunt}]


=============================

02-modelagem-ac/potencia-ativa.md

=============================

Potência Ativa (AC)

[P_i = \sum_{j=1}^n V_i V_j (G_{ij}\cos\theta_{ij} + B_{ij}\sin\theta_{ij})]

Derivada direta das equações de Sadiku – Sistemas Trifásicos.


=============================

02-modelagem-ac/potencia-reativa.md

=============================

Potência Reativa (AC)

[Q_i = \sum_{j=1}^n V_i V_j (G_{ij}\sin\theta_{ij} - B_{ij}\cos\theta_{ij})]

Controle de tensão e estabilidade.


=============================

02-modelagem-ac/newton-raphson.md

=============================

Método de Newton-Raphson

Sistema não linear: [F(x) = 0]

Iteração: [x^{k+1} = x^k - J^{-1}(x^k)F(x^k)]

Jacobiano:

[ J = \begin{bmatrix} \frac{\partial P}{\partial \theta} & \frac{\partial P}{\partial V}
\frac{\partial Q}{\partial \theta} & \frac{\partial Q}{\partial V} \end{bmatrix} ]


=============================

03-modelagem-dc/modelo-dc.md

=============================

Modelo DC

Hipóteses:

  • R ≈ 0
  • |V| = 1 pu
  • θ pequeno

Equação: [P = B’ \cdot \theta]

Muito usado em planejamento ONS.


=============================

03-modelagem-dc/sensibilidades.md

=============================

Sensibilidades

[\Delta P = H \cdot \Delta \theta]

Aplicações:

  • Alívio de sobrecarga
  • Redespacho

Base: Stevenson – Power System Analysis.


=============================

05-variabilidade-carga/carga-tempo.md

=============================

Variabilidade Temporal da Carga

[P(t) = P_{base} \cdot f(t)]

Curvas típicas ONS:

  • Leve
  • Média
  • Pesada

=============================

06-geracao/fontes-geracao.md

=============================

Modelos de Geração

Barra PV

[P = constante] [|V| = constante]

Barra Slack

[\theta = 0] [V = referência]


=============================

code/ac_flow_sympy.py

=============================

import sympy as sp
Vi, Vj = sp.symbols('Vi Vj')
Gij, Bij = sp.symbols('Gij Bij')
theta_i, theta_j = sp.symbols('theta_i theta_j')
P = Vi*Vj*(Gij*sp.cos(theta_i-theta_j)+Bij*sp.sin(theta_i-theta_j))

=============================

code/dc_flow_sympy.py

=============================

theta_i, theta_j, Bij = sp.symbols('theta_i theta_j Bij')
P = Bij*(theta_i-theta_j)