Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Piereti, Saulo Augusto Ribeiro
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-13092011-160307/
Resumo: Bretas et al. (2009) prova matematicamente, e através da interpretação geométrica, que o erro de medida se divide em componentes detectáveis e não-detectáveis. Demonstra ainda que as metodologias até então utilizadas, para o processamento de Erros Grosseiros (EGs), consideram apenas a componente detectável do erro. Assim, dependendo da amplitude das componentes do erro, essas metodologias podem falhar. Face ao exposto, neste trabalho é proposto uma nova metodologia para processar as medidas portadoras de EGs. Essa proposição será obtida decompondo o erro da medida em duas componentes: a primeira, é ortogonal ao espaço da imagem da matriz jacobiana cuja amplitude é igual ao resíduo da medida, a outra, pertence ao espaço da imagem da matriz jacobiana e que, por conseguinte, não contribui para o resíduo da medida. A relação entre a norma dessas componentes, aqui denominado Índice de Inovação (II), prevê uma nova informação, isto é, informação não contida nas outras medidas. Usando o II, calcula-se um valor limiar (TV) para cada medida, esse limiar será utilizado para inferir se a medida é ou não suspeita de possuir EG. Em seguida, com as medidas suspeitas em mãos, desenvolve-se um índice de filtragem (FI) que será utilizado para identificar qual daquelas medidas tem maior probabilidade de possuir EG. Os sistemas de 14 e 30 barras do IEEE, e o sistema sul reduzido do Brasil de 45 barras, serão utilizados para mostrar a eficiência da metodologia proposta. Os testes realizados com os sistemas acima são: i) O teste de nível de detecção de EG, que consisti em encontrar o valor mínimo de EG que seja detectado usando o TV da medida; ii) O teste onde é adicionado EG de 10 desvios padrões em cada medida, uma por vez, nesse teste o FI da medida é usado para identificar qual medida possui o erro, em seguida à medida com erro é corrigida através do erro normalizado composto (ENC); iii) O teste de EG simples.
id USP_00dead78bda53189d091f7857f48197e
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-13092011-160307
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidasState estimation in power systems: measurement error compositionAnálise de erro grosseiroEstimação de estadoGross errors analysisOrthogonal projectionsPower systemsProjeção ortogonalRecovering errors and innovation indexRecuperação de erros e índice de inovaçãoSistemas elétricos de potênciaState estimationBretas et al. (2009) prova matematicamente, e através da interpretação geométrica, que o erro de medida se divide em componentes detectáveis e não-detectáveis. Demonstra ainda que as metodologias até então utilizadas, para o processamento de Erros Grosseiros (EGs), consideram apenas a componente detectável do erro. Assim, dependendo da amplitude das componentes do erro, essas metodologias podem falhar. Face ao exposto, neste trabalho é proposto uma nova metodologia para processar as medidas portadoras de EGs. Essa proposição será obtida decompondo o erro da medida em duas componentes: a primeira, é ortogonal ao espaço da imagem da matriz jacobiana cuja amplitude é igual ao resíduo da medida, a outra, pertence ao espaço da imagem da matriz jacobiana e que, por conseguinte, não contribui para o resíduo da medida. A relação entre a norma dessas componentes, aqui denominado Índice de Inovação (II), prevê uma nova informação, isto é, informação não contida nas outras medidas. Usando o II, calcula-se um valor limiar (TV) para cada medida, esse limiar será utilizado para inferir se a medida é ou não suspeita de possuir EG. Em seguida, com as medidas suspeitas em mãos, desenvolve-se um índice de filtragem (FI) que será utilizado para identificar qual daquelas medidas tem maior probabilidade de possuir EG. Os sistemas de 14 e 30 barras do IEEE, e o sistema sul reduzido do Brasil de 45 barras, serão utilizados para mostrar a eficiência da metodologia proposta. Os testes realizados com os sistemas acima são: i) O teste de nível de detecção de EG, que consisti em encontrar o valor mínimo de EG que seja detectado usando o TV da medida; ii) O teste onde é adicionado EG de 10 desvios padrões em cada medida, uma por vez, nesse teste o FI da medida é usado para identificar qual medida possui o erro, em seguida à medida com erro é corrigida através do erro normalizado composto (ENC); iii) O teste de EG simples.Bretas et al. (2009) has proved, using geometric background, that the measurement error can be decomposed into two components the detectable and the undetectable component respectively. Bretas has also demonstrated that the current methodologies used for processing of gross errors (GE), consider only the detectable component of the error. Thus, depending on the magnitude of the undetectable error components, such methods may fail. Given the above explanation, in this work a new methodology for processing the measurements with GE is proposed. This proposition is obtained by decomposing each measurement error into two components: the first, orthogonal to the Jacobian range space, whose magnitude is equal to the measurement residual and the other contained in that space, which does not contribute to the measurement residual. The ratio between the norms of those components was proposed as the measurement Innovation Index (II) which provides the new information a measurement contains regarding the other measurements. Using the II, a threshold value (TV) for each measurement is computed so that one can declare a measurement suspicious of having a GE. Then a filtering index (FI) is proposed to filter up, from the suspicious measurements, the one that has more chances of containing a GE. The IEEE-14 bus system, IEEE-30 bus system, and reduced 45-bus power system of south of Brazil, will be used to demonstrate the accuracy and efficiency of the proposed methodology. Tests conducted with the above systems were: i) The level test for GE detection, which consists in finding the minimum GE value in order it can be detected using the measurement TV; ii) The test where GE of 10 standard deviations is added to each measurement, once at a time, and using the measurement FI to identify which measurement has the error ant the using the composed measurement error (CNE) to correct measurement value; iii) The GE simple test.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBretas, Newton GeraldoLondon Junior, Joao Bosco AugustoPiereti, Saulo Augusto Ribeiro2011-08-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-13092011-160307/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:30Zoai:teses.usp.br:tde-13092011-160307Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidas
State estimation in power systems: measurement error composition
title Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidas
spellingShingle Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidas
Piereti, Saulo Augusto Ribeiro
Análise de erro grosseiro
Estimação de estado
Gross errors analysis
Orthogonal projections
Power systems
Projeção ortogonal
Recovering errors and innovation index
Recuperação de erros e índice de inovação
Sistemas elétricos de potência
State estimation
title_short Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidas
title_full Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidas
title_fullStr Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidas
title_full_unstemmed Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidas
title_sort Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: composição de erros de medidas
author Piereti, Saulo Augusto Ribeiro
author_facet Piereti, Saulo Augusto Ribeiro
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Bretas, Newton Geraldo
London Junior, Joao Bosco Augusto
dc.contributor.author.fl_str_mv Piereti, Saulo Augusto Ribeiro
dc.subject.por.fl_str_mv Análise de erro grosseiro
Estimação de estado
Gross errors analysis
Orthogonal projections
Power systems
Projeção ortogonal
Recovering errors and innovation index
Recuperação de erros e índice de inovação
Sistemas elétricos de potência
State estimation
topic Análise de erro grosseiro
Estimação de estado
Gross errors analysis
Orthogonal projections
Power systems
Projeção ortogonal
Recovering errors and innovation index
Recuperação de erros e índice de inovação
Sistemas elétricos de potência
State estimation
description Bretas et al. (2009) prova matematicamente, e através da interpretação geométrica, que o erro de medida se divide em componentes detectáveis e não-detectáveis. Demonstra ainda que as metodologias até então utilizadas, para o processamento de Erros Grosseiros (EGs), consideram apenas a componente detectável do erro. Assim, dependendo da amplitude das componentes do erro, essas metodologias podem falhar. Face ao exposto, neste trabalho é proposto uma nova metodologia para processar as medidas portadoras de EGs. Essa proposição será obtida decompondo o erro da medida em duas componentes: a primeira, é ortogonal ao espaço da imagem da matriz jacobiana cuja amplitude é igual ao resíduo da medida, a outra, pertence ao espaço da imagem da matriz jacobiana e que, por conseguinte, não contribui para o resíduo da medida. A relação entre a norma dessas componentes, aqui denominado Índice de Inovação (II), prevê uma nova informação, isto é, informação não contida nas outras medidas. Usando o II, calcula-se um valor limiar (TV) para cada medida, esse limiar será utilizado para inferir se a medida é ou não suspeita de possuir EG. Em seguida, com as medidas suspeitas em mãos, desenvolve-se um índice de filtragem (FI) que será utilizado para identificar qual daquelas medidas tem maior probabilidade de possuir EG. Os sistemas de 14 e 30 barras do IEEE, e o sistema sul reduzido do Brasil de 45 barras, serão utilizados para mostrar a eficiência da metodologia proposta. Os testes realizados com os sistemas acima são: i) O teste de nível de detecção de EG, que consisti em encontrar o valor mínimo de EG que seja detectado usando o TV da medida; ii) O teste onde é adicionado EG de 10 desvios padrões em cada medida, uma por vez, nesse teste o FI da medida é usado para identificar qual medida possui o erro, em seguida à medida com erro é corrigida através do erro normalizado composto (ENC); iii) O teste de EG simples.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-08-10
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-13092011-160307/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-13092011-160307/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256943580676096