Orientador: Madson Cortes de Almeida

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: No planejamento de sistemas de medição para estimação de estado de sistemas de energia elétrica são definidos os tipos, a localização e a quantidade de medidores. Um plano de medição adequado deve garantir a observabilidade da rede, viabilizando a estimação do estado de toda a rede, e...

Resumo: No planejamento de sistemas de medição para estimação de estado de sistemas de energia elétrica são definidos os tipos, a localização e a quantidade de medidores. Um plano de medição adequado deve garantir a observabilidade da rede, viabilizando a estimação do estado de toda a rede, e permitir a filtragem de erros grosseiros. Para que os erros grosseiros possam ser filtrados é necessário que no plano de medição não estejam presentes medidas e conjuntos críticos. Neste contexto, esta dissertação propõe uma nova metodologia de análise de observabilidade baseada no estimador linearizado regularizado e apresentam duas técnicas de classificação de medidas capazes de identificar medidas críticas, medidas pertencentes a conjuntos críticos e medidas redundantes. A primeira técnica é baseada na fatoração da matriz Gram das medidas e a segunda é baseada na fatoração da matriz Jacobiana das medidas. Além disso, são estudadas e aplicadas técnicas de fatoração com números inteiros que conferem maior robustez 'as metodologias de classificação de medidas. São apresentados testes realizados em redes de pequeno e médio porte que apontam o bom funcionamento dos métodos desenvolvidos e estudados

Abstract: In planning of power systems state estimation are defined the type, the location and the number of meters. An adequate measurement plan have to ensure the observability of the network, enabling the state estimation of the entire network, and allow filtering of gross errors. In order to...

Abstract: In planning of power systems state estimation are defined the type, the location and the number of meters. An adequate measurement plan have to ensure the observability of the network, enabling the state estimation of the entire network, and allow filtering of gross errors. In order to filter gross errors is necessary in the measurement plan is not present critical measurements and critical sets. In this context, this work proposes a new observability analysis methodology based on the regularized weighted least squares DC state estimator and presents two measurements classification techniques capable of identifying critical measurements, measurements belonging to critical sets and redundant measurements. The first technique is based on the factorization of the measurement Gram matrix and second is based on the factorization of the measurement Jacobian matrix. Furthermore, are studied and applied factorization techniques with integers numbers which give greater robustness to measurements classification methodologies. Tests are presented in small and medium networks size showing the proper functioning of developed and studied methods