Resumo: Este trabalho trata de aspectos computacionais do problema de estimação estática de estado e processamento de erros grosseiros, em sistemas de energia elétrica, utilizando a técnica de mínimos quadrados ponderados não linear. São apresentados e analisados, sumariamente, os métodos do tipo Newton modificado para solução do problema de mínimos quadrados não linear. Para solução da seqüência de problemas de mínimos quadrados lineares gerada pelo método de Newton modificado, são apresentados e analisados os métodos de equações normais, equações normais híbrido e fator ação ortogonal QR. Para obtenção da fator ação QR nos métodos das equações normais híbrido e fatoração ortogonal QR, são apresentados e discutidos algoritmos utilizando rotações de Givens. São apresentados resultados comparativos da precisão esperada dos algoritmos analisados juntamente com estimativas do esforço computacional requerido - FLOPS. Para processamento de erros grosseiros são apresentados e analisados algoritmos para detecção de erros utilizando teste de qui-quadrado, identificação de erro utilizando resíduos normalizados e eliminação de erros fazendo a atualização das matrizes das equações normais e fator ação QR. São propostos algoritmos, compatíveis com os métodos das equações normais híbrido e fator ação ortogonal QR, para cálculo dos resíduos normalizados utilizando a matriz R e atualização dos fatores QR utilizando rotações de Givens convencionais Ver menos

Abstract: This work is concerned with computational aspects of the problem of static state estimation and bad data processing, in electrical power systems, using the nonlinear weighted least-squares technique. Modified Newton type methods, for solution of the nonlinear least-squares problem, are briefly presented and analysed. For solution of the sequence of linear least-squares problems, produced by modified Newton methods, the methods normal equations, hybrid normal equations and orthogonal QR factorization are presented and analysed. AIgorithms using Givens rotations, for computation of QR factors in the methods hybrid normal equations and orthogonal QR factorization are presented and discussed. Comparative results are presented concerning the expected precision of the analysed algorithms together with estimates of their required computational effort - FLOPS. For bad data processing, and analysed some algorithms for error detection using chi-square test, error identification using normalized residues and error elimination by updating the pertinent matrices of the normal equations and QR factorization are presented. AIgorithms, compatible with the methods hybrid normal equations and orthogonal QR factorization, for computation of normalized residues using the R matrix and for updating QR factors using conventional Givens rotations are proposed. Ver menos