As microrredes podem operar tanto conectadas à rede da concessionária quanto de forma ilhada, sendo que a transição entre estes modos de operação deve ocorrer de forma automática. Entretanto, vários fatores podem comprometer a transição bemsucedida para o modo ilhado, tais como a intermitência e a baixa inércia das fontes renováveis, que podem influenciar na estabilidade da microrrede e, por conseguinte, no sucesso durante a transição para o modo ilhado. Durante a transição para operação ilhada, é necessário detectar o ilhamento e alterar o modo de controle das unidades de geração da microrrede. No entanto, o ponto de operação pode influenciar tanto na detecção da condição ilhada quanto na efetividade dos controles e, desta forma, mesmo que a microrrede tenha capacidade de geração para atender a carga, o sistema pode perder a estabilidade. Diferentes soluções podem ser empregadas para aumentar a capacidade de sucesso de transição para o modo ilhado. No entanto, essas soluções dependem do ponto de operação no momento do ilhamento, o qual devido à alta relação de geração renovável na microrrede deve ser tratado de forma estocástica. Neste contexto, o presente trabalho de doutorado apresenta uma análise sobre a transição de microrredes para o modo de operação ilhado e propõe uma metodologia para avaliação da taxa de sucesso desta transição. A metodologia é baseada em Simulações de Monte Carlo, considerando todas as possíveis condições operativas, dadas pela modelagem e funções de distribuição probabilísticas que permitem estimar de forma estocástica a carga, a geração e o estado de carregamento do sistema de armazenamento por bateria. Os resultados obtidos apresentam a eficácia e influência dos dispositivos e/ou técnicas utilizadas para identificar o estado de operação do sistema considerando a incerteza de cada ponto de operação para a obtenção e melhoramento da taxa de sucesso de ilhamento da microrrede.

Microgrids can operate connected to the utility network or in isolated form, and the transition between these modes of operation must occur automatically. However, several factors can compromise the successful transition to island mode, such as the intermittency and low inertia due to renewable sources, which can influence the stability of the microgrid and therefore the success during the transition to island mode. During the transition, it is necessary to detect the island condition and change the control mode of the microgrid generation units. However, the point of operation can influence both the detection of the islanding condition and the effectiveness of the controls, and therefore, even if the microgrid has the generation capacity to meet the load, the system may lose stability. Different solutions can be used to increase the capacity to perform a successful transition to island mode. However, these solutions depend on the point of operation at the moment of the island, which, due to the high rate of renewable generation in the microgrid, must be treated stochastic. In this context, this PhD work presents an analysis of the transition from microgrids to island mode of operation and proposes a methodology to assess the success rate of this transition. The methodology is based on Monte Carlo Simulations, considering all possible operating conditions, given by the modeling and the probabilistic distribution functions that allow stochastic estimation of the load, generation and state of charge of the battery storage system. The results obtained show the effectiveness and influence of the devices and/or techniques used to identify the operating state of the system considering the uncertainty of each operating point to obtain and improve the microgrid islanding success rate.