Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mulle, Laís de Oliveira Dalle
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251401
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2023.
id UFSC_204902efcb40c97d80b167fa845d38df
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/251401
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str 2373
spelling Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativasEngenharia elétricaSistemas de energia elétricaProcessamentoDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2023.A estimação de estados em sistemas de potência é uma ferramenta utilizada para a operação segura e eficiente das redes de energia, cuja importância reside na sua capacidade de fornecer informações confiáveis e atualizadas sobre a condição operacional da rede. Um aspecto essencial da estimação de estados é o processamento eficiente de erros grosseiros. A utilização de medidores sincrofasoriais no sistema de potência permitiu o desenvolvimento da estimação híbrida de estados, sendo o método de fusão de estimativas uma abordagem particularmente promissora. No entanto, com o aumento da dimensão das redes elétricas enfrenta-se um problema substancial no processamento de erros grosseiros. A causa deste problema reside na diminuição da sensibilidade do teste-J(x^) com o aumento da dimensão da rede elétrica. Uma solução recentemente proposta para este problema é o particionamento do plano de medição, induzindo a partição da rede em clusters de dimensão reduzida. A proposta desta dissertação é ampliar a estratégia de particionamento da rede para aplicação no módulo de processamento de medidas sincrofasoriais de arquiteturas híbridas de fusão de estimativas. A implementação dessa estratégia no contexto da fu- são é discutida e sua eficácia é avaliada por meio de sistemas-teste IEEE-57, 118 e 300 barras. Os resultados da pesquisa indicam que a técnica de particionamento aprimora de maneira expressiva a detecção de erros grosseiros em sistemas de energia de grande escala, particularmente aqueles erros de menor magnitude, incrementando a confiabilidade dos resultados gerados pela Estimação de Estados de Sistemas de Potência. Ademais, a metodologia de fusão de estimativas em coordenadas retangulares, em conjunto com a técnica de particionamento, evidencia um desempenho computacional adequado, destacando-se como uma solução viável para a implementação em sistemas de energia elétrica reais.Abstract: State estimation in power systems is the basic tool used for the secure and efficient operation of power networks. Its importance lies in its ability to provide reliable and up-to-date information about the operational condition of the network. An essential aspect of state estimation in power systems is the efficient processing of bad data. The use of synchrophasor measurements for power system real-time monitoring, along with data gathered by SCADA systems, has enabled the development of hybrid state estimation, with the fusion estimation method being a particularly promising hybrid approach. However, with the increase in the size of electrical networks, a substantial problem concerned with bad data processing arises. The cause of this problem lies in the decrease of sensitivity of the J(x^)-test with the increase in the size of the electrical network. A recently proposed solution to this problem is the partitioning of the metering scheme, which in turn induces the partition of the network into clusters of reduced size. The main objective of this dissertation is to extend the network partitioning strategy for application in the synchrophasor measurement processing module of the hybrid estimation fusion architecture. The implementation of this strategy in the context of fusion is discussed, and its effectiveness is evaluated using the IEEE-57, 118, and 300 bus test systems. The obtained results indicate that the partitioning technique significantly enhances the detection of bad data in large-scale power systems, and in particular of those errors of smaller magnitude, increasing the reliability of the results generated by hybrid state estimation. Furthermore, the fusion estimation methodology formulated in rectangular coordinates, in conjunction with the partitioning technique, shows an adequate computational performance, and thus stands out as a viable solution for application to real electrical power systems.Costa, Antonio José Alves SimõesUniversidade Federal de Santa CatarinaMulle, Laís de Oliveira Dalle2023-10-09T23:12:36Z2023-10-09T23:12:36Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis113 p.| il., gráfs.application/pdf383945https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251401porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-10-10T19:05:02Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/251401Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-10-10T19:05:02Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.none.fl_str_mv Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativas
title Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativas
spellingShingle Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativas
Mulle, Laís de Oliveira Dalle
Engenharia elétrica
Sistemas de energia elétrica
Processamento
title_short Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativas
title_full Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativas
title_fullStr Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativas
title_full_unstemmed Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativas
title_sort Processamento de erros grosseiros para estimadores de estados híbridos baseados na arquitetura de fusão de estimativas
author Mulle, Laís de Oliveira Dalle
author_facet Mulle, Laís de Oliveira Dalle
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Costa, Antonio José Alves Simões
Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Mulle, Laís de Oliveira Dalle
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia elétrica
Sistemas de energia elétrica
Processamento
topic Engenharia elétrica
Sistemas de energia elétrica
Processamento
description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2023.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-10-09T23:12:36Z
2023-10-09T23:12:36Z
2023
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv 383945
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251401
identifier_str_mv 383945
url https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251401
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 113 p.| il., gráfs.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808651904193921024

Registros relacionados