Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia de monitoramento a partir da alocação de medidores voltada para a estimação de estado harmônico trifásica em sistemas de distribuição de energia elétrica desequilibrados. O algoritmo de estimação de estado harmônico desenvolvido tem como entrada os fasores de tensão e de corrente em pontos pré-definidos de medição sobre os alimentadores em análise. Para a alocação dos medidores, verificou-se a necessidade de a mesma ser realizada e direcionada para este problema, e um algoritmo de otimização em específico foi desenvolvido utilizando algoritmos genéticos. Para a estimação de estado harmônico, a técnica de Decomposição em Valores Singulares foi utilizada, por ser adequada a sistemas não completamente observáveis. Em relação às simulações, cargas não lineares (ou perturbadoras) foram conectadas ao longo dos alimentadores testes do IEEE de 13, 34 e 37 barras, considerando configuração trifásica assimétrica para as linhas e cargas desbalanceadas. Todas as simulações computacionais foram realizadas dispondo do programa DIgSILENT PowerFactory. Os resultados satisfatórios encontrados denotam que o desempenho do estimador desenvolvido é dependente dos pontos de medição pré-definidos a partir da alocação dos medidores realizada. Pela metodologia implementada e aplicada, o algoritmo de estimação de estado harmônico veio a corretamente calcular todas as variáveis de estado e, consequentemente, os sistemas testes em análise tornaram-se completamente observáveis para todas as fases e ordens harmônicas caracterizadas. / This research aims for the development of a monitoring methodology through the allo-cation of meters in order to perform a three-phase harmonic state estimation in unbalanced distribution systems. The harmonic state estimation algorithm developed has voltage and current phasors as inputs at predefined measurement points on the feeders about analysis. For an allocation of the meters, there was a need for it to be performed and directed to this problem, and a specific optimization algorithm was developed using Genetic Algorithms. For a harmonic state estimation, the Singular Value Decomposition technique was made, because it is suitable for systems that are not completely observable. Regarding the simulations, the non-linear (or disturbing) loads were connected along the test feeders of the IEEE of 13, 34 and 37 bus, considering the three-phase asymmetric configuration for lines and loads. All computational simulations were performed in the DIgSILENT PowerFactory software. The satisfactory results found note that the performance of the developed estimator depends on the pre-defined measurement points from the allocation of the realized meters. By the applied methodology, the harmonic state estimation algorithm came to correctly calculate all the state variables and, consequently, the test systems about analysis became fully observable for all phases and harmonic orders characterized.

Esta dissertação apresenta uma metodologia baseada em Algoritmos Genéticos e Teoria dos Conjuntos Fuzzy que determina o número ótimo de medidores de Qualidade de Energia, bem como os pontos onde os mesmos devem ser instalados para monitorar Afundamentos e Elevações de Tensão em redes de transmissão de energia elétrica. A metodologia desenvolvida representa uma ferramenta para diversas áreas de uma empresa de energia elétrica, porque ela indica a melhor maneira para se alocar medidores de Qualidade de Energia, considerando as restrições econômicas a que as empresas estão sujeitas. Além disto, a metodologia também determina a melhor configuração para um sistema de medição para um sistema de potência, quando há barras que devem ser monitoradas e/ou o número de medidores disponíveis é menor que o mínimo necessário para atingir a completa Observabilidade. O trabalho desenvolvido também representa uma importante aplicação dos Algoritmos Genéticos em conjunto com a Teoria dos Conjuntos Fuzzy. Ele define aspectos a serem considerados no problema de monitoração de Qualidade de Energia Elétrica e sugere rapidamente a melhor forma de atender diferentes objetivos e restrições operacionais. A fim de validar o modelo proposto, nesta dissertação, três redes elétricas são avaliadas para determinar o número mínimo de medidores de Qualidade de Energia, bem como a localização onde esses equipamentos deveriam ser instalados. Os níveis de Redundância e de Observabilidade são apresentados, bem como as formulações usadas para atingir os resultados apresentados. / This dissertation presents a methodology based on Genetic Algorithms and Fuzzy Mathematical Programming to determine the optimum number of power quality monitors and the locations they should be installed to measure Voltage Sags and Swells in transmission power networks. The methodology developed represents a tool for planning power networks, because it indicates the best way to allocate the power quality monitors, considering economical constraints. Similar to this, the methodology also determines the best configuration for a monitoring system when there are important busses to monitor and the number of monitors available is lower than the minimal needed to accomplish completely Observability. The work presented here also represents an important Genetic Algorithms application. With fuzzy mathematical programming it easily allows the definition of aspects to be considered in the monitoring problem and quickly suggests the best way to attend different objectives and operational restrictions. In order to validate the developed model proposed in this dissertation three electric power networks are assessed to determine the minimum number of power quality monitors as well as the locations where these devices should be installed. The levels of Redundancy and Observability are presented as well as the formulations used to achieve the results.

Essa pesquisa propõe abordar o problema da alocação de medidores em sistemas de distribuição, de forma a reduzir os custos, garantindo o monitoramento dos distúrbios que afetam a qualidade da energia elétrica, mas também de obter alocações de medidores que facilitem a localização do curto-circuito. O problema de otimização é formulado por meio da programação linear inteira e resolvido por meio de algoritmos adequados para implementar cada modelagem matemática. São considerados sistemas testes com diferentes características, com destaque para a presença de linhas monofásicas e/ou bifásicas, linhas heterogêneas e geradores distribuídos acoplados na rede de distribuição principal. O problema de otimização clássico (reduzir custos garantindo o monitoramento) é retomado e é proposta uma modelagem mais geral, aplicável também a sistemas de distribuição com a presença de ramais monofásicos e/ou bifásicos. A parte da modelagem voltada para o problema da localização de faltas visa à redução das situações de múltipla estimação do local da falta, caracterizadas pela existência de múltiplos pontos no sistema com a mesma distância elétrica até a subestação. Esses dois modelos foram resolvidos separadamente, como dois problemas de otimização mono-objetivo, e em conjunto, sendo portanto, um problema multi-objetivo. As instâncias testadas incluem conjuntos de faltas de todos os tipos, simuladas ao longo das linhas do sistema, considerando a variação da impedância de falta. Os resultados apresentaram soluções de monitoramento para os dois sistemas testes considerados contendo entre 2 e 7 medidores. As soluções alcançadas são atrativas para a concessionária, pois requerem baixo custo de investimento e manutenção dos equipamentos e da infraestrutura de comunicação. A metodologia proposta apresentou alocações dispostas estrategicamente que garantem o monitoramento da qualidade da energia elétrica e minimizam o problema da múltipla estimação da falta, possibilitando o seu uso como suporte a um sistema localizador de faltas. / This research proposes to address the monitors allocation problem in distribution systems, aiming to reduce costs, ensuring the monitoring of disturbances affecting the power quality, but also to obtain monitoring systems that facilitate the process of fault location. The optimization problem is formulated through integer linear programming and solved by suitable algorithms for each mathematical modeling. Test systems with different characteristics, emphasis on the presence of single-phase and/or biphasic lines, heterogeneous lines and distributed generators were considered. The classic optimization problem (reduce costs by ensuring disturbance monitoring) is covered and a more general modeling is proposed, also applicable to distribution systems with the presence of single-phase and/or biphasic branches. The process of fault location is supported through the reduction of the multiple estimation of fault location, characterized by the existence of multiple points in the system with the same electrical distance to the substation. These two models were solved separately, as two mono-objective optimization problems, and together, in a multi-objective perspective. The tested instances include sets of faults of all types, simulated along the lines of the system, considering the fault impedance variation. The results presented monitoring solutions for the two test systems considered containing between 2 and 7 meters. The solutions achieved are attractive to the utility, as they require low investment and maintenance costs for equipment and communication infrastructure. The proposed methodology presented allocations strategically placed that guarantee the power quality monitoring and minimize the multiple estimation problem, allowing its use as support to a faults locator system.

Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia de monitoramento a partir da alocação de medidores voltada para a estimação de estado harmônico trifásica em sistemas de distribuição de energia elétrica desequilibrados. O algoritmo de estimação de estado harmônico desenvolvido tem como entrada os fasores de tensão e de corrente em pontos pré-definidos de medição sobre os alimentadores em análise. Para a alocação dos medidores, verificou-se a necessidade de a mesma ser realizada e direcionada para este problema, e um algoritmo de otimização em específico foi desenvolvido utilizando algoritmos genéticos. Para a estimação de estado harmônico, a técnica de Decomposição em Valores Singulares foi utilizada, por ser adequada a sistemas não completamente observáveis. Em relação às simulações, cargas não lineares (ou perturbadoras) foram conectadas ao longo dos alimentadores testes do IEEE de 13, 34 e 37 barras, considerando configuração trifásica assimétrica para as linhas e cargas desbalanceadas. Todas as simulações computacionais foram realizadas dispondo do programa DIgSILENT PowerFactory. Os resultados satisfatórios encontrados denotam que o desempenho do estimador desenvolvido é dependente dos pontos de medição pré-definidos a partir da alocação dos medidores realizada. Pela metodologia implementada e aplicada, o algoritmo de estimação de estado harmônico veio a corretamente calcular todas as variáveis de estado e, consequentemente, os sistemas testes em análise tornaram-se completamente observáveis para todas as fases e ordens harmônicas caracterizadas. / This research aims for the development of a monitoring methodology through the allo-cation of meters in order to perform a three-phase harmonic state estimation in unbalanced distribution systems. The harmonic state estimation algorithm developed has voltage and current phasors as inputs at predefined measurement points on the feeders about analysis. For an allocation of the meters, there was a need for it to be performed and directed to this problem, and a specific optimization algorithm was developed using Genetic Algorithms. For a harmonic state estimation, the Singular Value Decomposition technique was made, because it is suitable for systems that are not completely observable. Regarding the simulations, the non-linear (or disturbing) loads were connected along the test feeders of the IEEE of 13, 34 and 37 bus, considering the three-phase asymmetric configuration for lines and loads. All computational simulations were performed in the DIgSILENT PowerFactory software. The satisfactory results found note that the performance of the developed estimator depends on the pre-defined measurement points from the allocation of the realized meters. By the applied methodology, the harmonic state estimation algorithm came to correctly calculate all the state variables and, consequently, the test systems about analysis became fully observable for all phases and harmonic orders characterized.

Esta dissertação apresenta uma metodologia baseada em Algoritmos Genéticos e Teoria dos Conjuntos Fuzzy que determina o número ótimo de medidores de Qualidade de Energia, bem como os pontos onde os mesmos devem ser instalados para monitorar Afundamentos e Elevações de Tensão em redes de transmissão de energia elétrica. A metodologia desenvolvida representa uma ferramenta para diversas áreas de uma empresa de energia elétrica, porque ela indica a melhor maneira para se alocar medidores de Qualidade de Energia, considerando as restrições econômicas a que as empresas estão sujeitas. Além disto, a metodologia também determina a melhor configuração para um sistema de medição para um sistema de potência, quando há barras que devem ser monitoradas e/ou o número de medidores disponíveis é menor que o mínimo necessário para atingir a completa Observabilidade. O trabalho desenvolvido também representa uma importante aplicação dos Algoritmos Genéticos em conjunto com a Teoria dos Conjuntos Fuzzy. Ele define aspectos a serem considerados no problema de monitoração de Qualidade de Energia Elétrica e sugere rapidamente a melhor forma de atender diferentes objetivos e restrições operacionais. A fim de validar o modelo proposto, nesta dissertação, três redes elétricas são avaliadas para determinar o número mínimo de medidores de Qualidade de Energia, bem como a localização onde esses equipamentos deveriam ser instalados. Os níveis de Redundância e de Observabilidade são apresentados, bem como as formulações usadas para atingir os resultados apresentados. / This dissertation presents a methodology based on Genetic Algorithms and Fuzzy Mathematical Programming to determine the optimum number of power quality monitors and the locations they should be installed to measure Voltage Sags and Swells in transmission power networks. The methodology developed represents a tool for planning power networks, because it indicates the best way to allocate the power quality monitors, considering economical constraints. Similar to this, the methodology also determines the best configuration for a monitoring system when there are important busses to monitor and the number of monitors available is lower than the minimal needed to accomplish completely Observability. The work presented here also represents an important Genetic Algorithms application. With fuzzy mathematical programming it easily allows the definition of aspects to be considered in the monitoring problem and quickly suggests the best way to attend different objectives and operational restrictions. In order to validate the developed model proposed in this dissertation three electric power networks are assessed to determine the minimum number of power quality monitors as well as the locations where these devices should be installed. The levels of Redundancy and Observability are presented as well as the formulations used to achieve the results.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-AntonioAdolphoMartinsRaposo.pdf: 6219934 bytes, checksum: 92f0e1fb7c3d703fcf27aae305b549f2 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / To plan and operate properly a Smart Grid (SG), many new technical considerations in the context of distribution systems, must be considered, for example: stability (due to installation of Distributed Generation (DG), the load and generation dispatch, management of energy storage devices and the assessment of the impact of electric vehicle connection on the distribution system. The main prerequisite for many of these new functions in the distribution system control center is to determine the electrical network state (magnitude and angle of nodal voltages) in real time from measurement devices installed in it. In the transmission system control centers, this task is performed by the state estimation tool. Thus, the Distribution System State Estimation (DSSE) is one of the cornerstones for the implementation of a SG. The presence of a small number of measurements can make the grid unobservable in the context of the DSSE. That is, the state variables (magnitude and angle of the node voltages of all bus) can not be determined from a set of measurements by a state estimator. Due to this, it is usually added a large number of pseudo measurements to the existing measurement plan to ensure observability and to enable the DSSE. A drawback with this strategy is that the accuracy of the estimated state is compromised due to the fact that the errors associated with the pseudo measurements are considerably higher than those relating to real measurements. Consequently, it is necessary to allocate meters (voltage magnitude, active and reactive power flows, current magnitudes, etc.) to guarantee the accuracy of the DSEE. The meter placement problem for the state estimation in the transmission networks is usually carried out with the objective of assuring the observability. On the other hand, the meter placement for the EERD aims to minimize probabilistic index associated with the errors between the true and estimated state vectors. An important component of the method used to solve the meters placement problem is a probabilistic technique used to estimate the objective function. Due to the nonlinear nature of DSSE problem, the best option has been to use the Monte Carlo Simulation (MCS). A disadvantage of the MCS to estimate the objective function of the allocation problem is its high computational cost due to the need to solve a nonlinear state estimation problem for each sample element. The main objective of this dissertation is to propose a probabilistic techniques to improve the computational performance of existing methodologies for meter placement without reducing the accuracy of the estimated ix state. This compromise has been established using two strategies. In the first one, a linear model is used to estimate the state and the MCS is applied to determine the risks of the objective function. In the second one, a closed analytical formula is used to determine the risks based on the linearized model. Furthermore, the improved versions of the meter placement algorithms proposed in this dissertation consider the effect of the correlation among the measurements. The proposed meter placement algorithms were tested in the British distribution system of 95 bus. The tests results demonstrate that the introduction of the proposed strategies in a meter placement algorithm significantly reduced its computational cost. Moreover, it can be observed that there were improvements in accuracy in some cases, because the risk estimates provided by MCS are not accurate with small samples. / Para planejar e operar adequadamente uma Rede Elétrica Inteligente (REI), muitas novas considerações técnicas, no âmbito de sistemas de distribuição, devem ser apreciadas, por exemplo: a estabilidade devido a instalação de Geração Distribuída (GD), o despacho de carga e geração, o gerenciamento de dispositivos de armazenamento de energia e a avaliação do impacto da conexão de veículos elétricos na rede de distribuição. O principal pré-requisito para muitas destas novas funções do centro de controle do sistema de distribuição é a determinação do estado da rede elétrica (módulo e a fase das tensões nodais) em tempo real a partir de dispositivos de medição nela instalados. Em centros de controle de sistemas de transmissão esta tarefa é realizada por ferramentas de estimação de estado. Desta forma, a Estimação de Estado em Redes de Distribuição (EERD) é um dos alicerces para a implantação de uma REI. A presença de um número reduzido de medições pode tornar a rede elétrica não observável no âmbito da EERD. Isto é, as variáveis de estado (módulo e fase das tensões nodais em todas as barras) não podem ser determinadas a partir de um conjunto de medições por um estimador de estado. Devido a isto, geralmente adiciona-se um grande número de pseudo-medições ao plano de medição existente para assegurar a observabilidade e viabilizar a EERD. Um problema com esta estratégia é que a precisão do estado estimado é comprometida devido ao fato de que os erros associados com as pseudo-medições são consideravelmente maiores do que aqueles referentes às medições reais. Consequentemente é necessário alocar medidores (magnitude das tensões, fluxos de potência ativa e reativa, magnitude das correntes, etc.) para garantir a precisão do EERD. O problema de alocação de medidores para a estimação de estado em redes de transmissão é, geralmente, realizado com o objetivo de assegurar a observabilidade. Por outro lado, a alocação de medidores para EERD é realizada visando minimizar índices probabilísticos associados com os erros entre os vetores de estado estimado e verdadeiro. Um componente importante do método usado para resolver o problema de alocação de medidores é a técnica probabilística usada para estimar a função objetivo. Devido à natureza não-linear do problema de EERD, a melhor opção tem sido utilizar a Simulação Monte Carlo (SMC). Uma desvantagem da SMC para estimar a função objetivo do problema de alocação é o seu alto custo computacional devido a necessidade de resolver um problema de estimação de estado não-linear para cada vii elemento da amostra. O principal objetivo desta dissertação é propor técnicas probabilísticas para melhorar o desempenho computacional de metodologias existentes para alocação de medidores sem sacrificar a precisão do estado estimado. Este compromisso foi estabelecido usando-se duas estratégias. Na primeira, um modelo linearizado é usado para estimar o estado e a SMC para determinar os riscos da função objetivo. Na segunda, uma fórmula analítica fechada é usada para determinar os riscos com base no modelo linearizado. Além disso, as versões melhoradas dos algoritmos de alocação propostos nesta dissertação consideram o efeito da correlação entre as medições. As metodologias de alocação propostas foram testadas no sistema de distribuição britânico de 95 barras. Os resultados dos testes demonstraram que a introdução das estratégias propostas em um algoritmo de alocação de medidores reduziu significativamente o seu custo computacional. Além disso, pode-se observar que ocorreram melhorias na precisão em alguns casos, pois as estimativas dos riscos fornecidas pela SMC não são precisas com pequenas amostras.