Métodos de fusão de estimativas para agregação de múltiplas fontes de informação à estimação de estados em sistemas de potência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Eder, Ciro José Froncek
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/129534
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2014.
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaEder, Ciro José FroncekCosta, Antonio Jose Alves Simões2015-02-05T21:12:36Z2015-02-05T21:12:36Z2014327943https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/129534Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2014.Este trabalho apresenta uma metodologia para a incorporação de medidasprovenientes de diferentes tipos de sensores à Estimação de Estadosem Sistemas de Potência. A agregação de medidas de diferentes sensoresse faz oportuna e importante devido à disponibilização de novas tecnologiasde medição, como por exemplo os sistemas de medição fasorialsincronizada. Ela é feita mediante um módulo de fusão que processa estimativasproduzidas por módulos de estimação individuais associadosa cada classe de sensores. Não há restrições sobre o algoritmo utilizadoem cada módulo de estimação individual, o que viabiliza o uso deestimadores correntemente empregados na indústria. As informaçõesprocessadas são: (i) medidas oriundas dos sistemas SCADA, as maisutilizadas atualmente nos centros de operação; (ii) pseudomedidas, quesão informações não provenientes dos sistemas de telemetria, advindaspor exemplo de estudos prévios, etc., e (iii) medidas fasoriais sincronizadas,que representam uma nova classe de sensores, caracterizada poralta taxa de amostragem e nível superior de exatidão. A diferença deexatidão entre as diferentes classes de dados reete-se nas respectivasmatrizes de covariância, e é utilizada no módulo de fusão para ponderaras estimativas geradas pelos módulos de estimação.Neste trabalho, o método de estimação de estados utilizado nos módulosde estimação baseia-se na formulação clássica do problema via mínimosquadrados ponderados (MQP), o qual é resolvido através do método daEquação Normal de Gauss com capacidade de processamento de informações a priori. Estas são utilizadas para contornar problemas defalta de observabilidade com respeito às medidas fasoriais sincronizadas,já que esta tecnologia ainda se encontra em fase de implantação nossistemas de potência na maior parte dos países. Os programas computacionaisforam desenvolvidos na plataforma Matlab R, tendo sidoutilizadas técnicas de esparsidade disponibilizadas pela plataforma.Três sistemas-teste do IEEE são utilizados para avaliação do desempenhoda abordagem proposta. Os resultados indicam vantagens naarquitetura proposta de estimação, demonstrando que se trata de umaalternativa promissora para a incorporação de novas classes de medidasaos estimadores existentes nos centros de operação.<br>This dissertation presents a methodology for incorporating measurementsprovided by dierent types of sensors to Power System StateEstimation. The aggregation of dierent measurements sources is timelyand important with the advent of new monitoring technologies,such as synchronized phasor measurement systems. To combine theestimates provided by the distinct classes of sensors, the application ofestimation fusion methods is proposed. There are no restrictions on thestate estimation algorithm used by each individual estimatior, so thatany algorithm currently used in the power industry may be employed.The distinct classes of state estimation input data considered in thiswork are: (i) measures obtained from SCADA systems, which are themost used in operations centers nowadays; (ii) pseudo-measurements,which are pieces of information that are not originated from telemetrysystems but arise from load forecast studies, previous state estimationstudies, etc., and (iii) synchronized phasor measurements, which representa new class of sensors, characterized by higher sampling ratesand accuracy levels. The dierence in accuracy of the dierent classesof data manifests itself on the respective covariance matrices, whichare used in the fusion module to weigh the estimates generated by theindividual estimation modules.In this work, the state estimation method used in each estimation moduleis based upon the classical weighted squares (WLS), which is thensolved by a variant of Normal equation method equipped with a prioriinformation processing capability. A priori information is used tocircumvent problems of unobservability with respect to synchronizedphasor measurements that may occur due to the limited penetrationof phasor measurements units in most existing power networks. Allcomputer programs, and sparsity techniques provided by that platformhave been used. To evaluate the performance of the proposed approach,three IEEE test systems have been employed. The results illustrate theadvantages of the proposed estimation architecture, demonstrating thatit qualies as a valid alternative approach to incorporate new classesof data into existing EMS state estimation application.146 p.| il., tabs., grafs.porEngenharia elétricaMinimos quadradosSistemas de energia eletrica -Estimacao de estadoMétodos de fusão de estimativas para agregação de múltiplas fontes de informação à estimação de estados em sistemas de potênciainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL327943.pdfapplication/pdf1994584https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/129534/1/327943.pdfcd1a99225084a76e539c68534101ac06MD51123456789/1295342015-02-05 19:12:36.361oai:repositorio.ufsc.br:123456789/129534Repositório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732015-02-05T21:12:36Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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