Índice de não-detecção de erros grosseiros no processo de estimação de estado em sistemas elétricos de potência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Benedito, Raphael Augusto de Souza
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-21072011-100837/
Resumo: A partir de uma análise geométrica, do estimador de estado por mínimos quadrados ponderados, propõe-se, neste trabalho, um índice para classificação das medidas de acordo com as suas características de não refletirem grande parcela de seus erros nos resíduos do processo de estimação de estado, por mínimos quadrados ponderados. O índice proposto foi denominado Índice de Não-Detecção de Erros, ou apenas UI (Undetectability Index). As medidas com maiores UI são aquelas cujos erros grosseiros (EGs) são mais difíceis de serem detectados através de métodos que fazem uso da análise dos resíduos. Isto porque os erros dessas medidas são, de certa forma, \"mascarados\", isto é, não são refletidos nos resíduos das mesmas. Nesse sentido, a medida crítica é o caso limite de medidas cujos erros são mascarados, isto é, possui UI infinito e seu resíduo é igual a zero, independente de a mesma ter ou não EG. Para obtenção dos índices UI das medidas, desenvolveu-se um algoritmo simples e de fácil implementação. Tomando por base o índice UI, propõe-se, também, uma metodologia para processamento de EGs e dois algoritmos para projeto ou fortalecimento de sistemas de medição. Esses algoritmos possibilitam a obtenção de sistemas de medição confiáveis (observáveis e isentos de medidas críticas e de conjuntos críticas de medidas), de baixo custo e formados por medidas com índices UI menores que um valor pré-estabelecido. Para validar o índice UI e as suas aplicações propostas neste trabalho, realizaram-se diversas simulações computacionais nos sistemas de 14 e 30 barras do IEEE, tendo sido satisfatórios todos os resultados obtidos.
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spelling Índice de não-detecção de erros grosseiros no processo de estimação de estado em sistemas elétricos de potênciaUndetectability index of gross errors in power systems state estimationDetecção e identificação de erros grosseirosElectric power systemsEstimação de estadoEstimador por mínimos quadrados ponderadosGross errors detection and identificationÍndice de não-detecção de erros grosseirosLeast square state estimationMetering system planningProjeto de sistemas de mediçãoReal-time operationSistemas elétricos de potênciaUndetectability indexA partir de uma análise geométrica, do estimador de estado por mínimos quadrados ponderados, propõe-se, neste trabalho, um índice para classificação das medidas de acordo com as suas características de não refletirem grande parcela de seus erros nos resíduos do processo de estimação de estado, por mínimos quadrados ponderados. O índice proposto foi denominado Índice de Não-Detecção de Erros, ou apenas UI (Undetectability Index). As medidas com maiores UI são aquelas cujos erros grosseiros (EGs) são mais difíceis de serem detectados através de métodos que fazem uso da análise dos resíduos. Isto porque os erros dessas medidas são, de certa forma, \"mascarados\", isto é, não são refletidos nos resíduos das mesmas. Nesse sentido, a medida crítica é o caso limite de medidas cujos erros são mascarados, isto é, possui UI infinito e seu resíduo é igual a zero, independente de a mesma ter ou não EG. Para obtenção dos índices UI das medidas, desenvolveu-se um algoritmo simples e de fácil implementação. Tomando por base o índice UI, propõe-se, também, uma metodologia para processamento de EGs e dois algoritmos para projeto ou fortalecimento de sistemas de medição. Esses algoritmos possibilitam a obtenção de sistemas de medição confiáveis (observáveis e isentos de medidas críticas e de conjuntos críticas de medidas), de baixo custo e formados por medidas com índices UI menores que um valor pré-estabelecido. Para validar o índice UI e as suas aplicações propostas neste trabalho, realizaram-se diversas simulações computacionais nos sistemas de 14 e 30 barras do IEEE, tendo sido satisfatórios todos os resultados obtidos.The present thesis proposes an index, called Undetectability Index (UI), to classify the measurements according to their characteristics of not reflecting their errors into the residuals of the weighted least squares state estimation process from a geometric analysis of this estimator. Gross errors in measurements with higher UIs are very difficult to be detected by methods based on the residual analysis, as the errors in those measurements are \"masked\", i.e., they are not reflected in the residuals. In this sense, critical measurements are the limit case of measurements that mask errors, that is, they have infinite UI and their residuals are always zero independently of their having or not gross errors. Based on the UI a methodology for gross error processing and two algorithms for metering system planning are also proposed in this thesis. These algorithms enable the obtaining of reliable measurement systems (observable and free from critical measurements and critical sets of measurements) with low investment and containing only measurements with UIs lower than a pre-established value. Several simulation results (with IEEE 14-bus and 30-bus systems) have validated the UI and its application.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAlberto, Luís Fernando CostaLondon Junior, João Bosco AugustoBenedito, Raphael Augusto de Souza2011-06-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-21072011-100837/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/openAccesspor2016-07-28T16:10:29Zoai:teses.usp.br:tde-21072011-100837Biblioteca 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:27212016-07-28T16:10:29Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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