Este trabalho foi proposto com o objetivo de implementar uma ferramenta computacional para estimar os estados (tensões complexas nodais) de um sistema elétrico de potência e aplicar métodos alternativos para o processamento de erros topológicos, erros de parâmetros e/ou de erros grosseiros em medidas, baseados na interpretação geométrica dos erros e no conceito de inovação das medidas. O método utilizado para a resolução do problema de estimação de estado é o de mínimos quadrados ponderados. Através da interpretação geométrica, demonstrou-se matematicamente que o erro da medida é constituído de uma componente detectável e uma não-detectável, entretanto, as metodologias até então utilizadas para o processamento de erros consideram apenas a componente detectável do erro e, como consequência, podem falhar. Na tentativa de contornar essa limitação e baseado nos conceitos citados previamente, foi estudada e implementada uma metodologia alternativa para processar tais erros baseada na análise das componentes dos erros das medidas. Em primeiro lugar, é testado se o conjunto de medidas possui erros utilizando, para isso, o valor do erro de medida composto normalizado. Em seguida, diferencia-se se um ou outro erro ocorreu, ou mesmo se mais de um tipo de erro ocorreu. A correção a ser feita no parâmetro de linha ou na medida com erro grosseiro será o erro normalizado composto correspondente. A abordagem proposta neste trabalho requer somente um conjunto de medidas, e no mesmo instante. Para validação do programa, foram feitas diversas simulações nos sistemas de 14 e 57 barras do IEEE. / This work was proposed with the objective to implement a computational tool to estimate the states (nodal complex voltages) of a power system and apply alternative methods for the processing of topological errors, parameter errors and/or gross errors in measurements, based on the geometric interpretation of the errors and the innovation concept of measurements. The method used to solve the state estimation problem is the weighted least squares. Through geometric interpretation, it has been demonstrated mathematically that the measurement error is composed by a detectable component and a non-detectable, however, the methodologies heretofore used for error processing consider only the detectable component of the error and, consequently, can fail. In an attempt to overcome this limitation and based on the concepts mentioned previously, an alternative approach to process such errors was studied and implemented based on the analysis of the components of the measurements errors. Firstly, it is tested if the set of measurements has errors using, for that, the value of the composed measurement error in its normalized way. Next, it diers if either an error has occurred, or if more than one type of error occurred. The correction to be made in the line parameter or the measurement with gross error is the correspondent composed normalized error. The proposed approach in this paper requires only a set of measures, and at the same instant. To validate the software, several simulations were performed in the IEEE 14-bus and 57-bus systems.

Este trabalho foi proposto com o objetivo de implementar uma ferramenta computacional para estimar os estados (tensões complexas nodais) de um sistema elétrico de potência e aplicar métodos alternativos para o processamento de erros topológicos, erros de parâmetros e/ou de erros grosseiros em medidas, baseados na interpretação geométrica dos erros e no conceito de inovação das medidas. O método utilizado para a resolução do problema de estimação de estado é o de mínimos quadrados ponderados. Através da interpretação geométrica, demonstrou-se matematicamente que o erro da medida é constituído de uma componente detectável e uma não-detectável, entretanto, as metodologias até então utilizadas para o processamento de erros consideram apenas a componente detectável do erro e, como consequência, podem falhar. Na tentativa de contornar essa limitação e baseado nos conceitos citados previamente, foi estudada e implementada uma metodologia alternativa para processar tais erros baseada na análise das componentes dos erros das medidas. Em primeiro lugar, é testado se o conjunto de medidas possui erros utilizando, para isso, o valor do erro de medida composto normalizado. Em seguida, diferencia-se se um ou outro erro ocorreu, ou mesmo se mais de um tipo de erro ocorreu. A correção a ser feita no parâmetro de linha ou na medida com erro grosseiro será o erro normalizado composto correspondente. A abordagem proposta neste trabalho requer somente um conjunto de medidas, e no mesmo instante. Para validação do programa, foram feitas diversas simulações nos sistemas de 14 e 57 barras do IEEE. / This work was proposed with the objective to implement a computational tool to estimate the states (nodal complex voltages) of a power system and apply alternative methods for the processing of topological errors, parameter errors and/or gross errors in measurements, based on the geometric interpretation of the errors and the innovation concept of measurements. The method used to solve the state estimation problem is the weighted least squares. Through geometric interpretation, it has been demonstrated mathematically that the measurement error is composed by a detectable component and a non-detectable, however, the methodologies heretofore used for error processing consider only the detectable component of the error and, consequently, can fail. In an attempt to overcome this limitation and based on the concepts mentioned previously, an alternative approach to process such errors was studied and implemented based on the analysis of the components of the measurements errors. Firstly, it is tested if the set of measurements has errors using, for that, the value of the composed measurement error in its normalized way. Next, it diers if either an error has occurred, or if more than one type of error occurred. The correction to be made in the line parameter or the measurement with gross error is the correspondent composed normalized error. The proposed approach in this paper requires only a set of measures, and at the same instant. To validate the software, several simulations were performed in the IEEE 14-bus and 57-bus systems.

Este trabalho foi proposto com o objetivo de implementar um programa computacional para estimar os estados (tensões complexas nodais) de um sistema elétrico de potência (SEP) e aplicar métodos alternativos para o processamento de erros grosseiros (EGs), baseados na interpretação geométrica dos erros e no conceito de inovação das medidas. Através da interpretação geométrica, BRETAS et al. (2009), BRETAS; PIERETI (2010), BRETAS; BRETAS; PIERETI (2011) e BRETAS et al. (2013) demonstraram matematicamente que o erro da medida se compõe de componentes detectáveis e não detectáveis, e ainda que a componente detectável do erro é exatamente o resíduo da medida. As metodologias até então utilizadas, para o processamento de EGs, consideram apenas a componente detectável do erro, e como consequência, podem falhar. Na tentativa de contornar essa limitação, e baseadas nos trabalhos citados previamente, foram estudadas e implementadas duas metodologias alternativas para processar as medidas portadoras de EGs. A primeira, é baseada na análise direta das componentes dos erros das medidas; a segunda, de forma similar às metodologias tradicionais, é baseada na análise dos resíduos das medidas. Entretanto, o diferencial da segunda metodologia proposta reside no fato de não considerarmos um valor limiar fixo para a detecção de medidas com EGs. Neste caso, adotamos um novo valor limiar (TV, do inglês: Threshold Value), característico de cada medida, como apresentado no trabalho de PIERETI (2011). Além disso, com o intuito de reforçar essa teoria, é proposta uma forma alternativa para o cálculo destes valores limiares, através da análise da geometria da função densidade de probabilidade da distribuição normal multivariável, referente aos resíduos das medidas. / This work was proposed with the objective of implementing a computer program to estimate the states (complex nodal voltages) in an electrical power system (EPS) and apply alternative methods for processing gross errors (GEs), based on the geometrical interpretation of the measurements errors and the innovation concept. Through the geometrical interpretation, BRETAS et al. (2009), BRETAS; PIERETI (2010), BRETAS; BRETAS; PIERETI (2011) and BRETAS et al. (2013) proved mathematically that the measurement error is composed of detectable and undetectable components, and also showed that the detectable component of the error is exactly the residual of the measurement. The methods hitherto used, for processing GEs, consider only the detectable component of the error, then as a consequence, may fail. In an attempt to overcome this limitation, and based on the works cited previously, were studied and implemented two alternative methodologies for process measurements with GEs. The first one is based on the direct analysis of the components of the errors of the measurements, the second one, in a similar way to the traditional methods, is based on the analysis of the measurements residuals. However, the differential of the second proposed methodology lies in the fact that it doesn\'t consider a fixed threshold value for detecting measurements with GEs. In this case, we adopted a new threshold value (TV ) characteristic of each measurement, as presented in the work of PIERETI (2011). Furthermore, in order to reinforce this theory, we propose an alternative way to calculate these thresholds, by analyzing the geometry of the probability density function of the multivariate normal distribution, relating to the measurements residuals.

Este trabalho foi proposto com o objetivo de implementar um programa computacional para estimar os estados (tensões complexas nodais) de um sistema elétrico de potência (SEP) e aplicar métodos alternativos para o processamento de erros grosseiros (EGs), baseados na interpretação geométrica dos erros e no conceito de inovação das medidas. Através da interpretação geométrica, BRETAS et al. (2009), BRETAS; PIERETI (2010), BRETAS; BRETAS; PIERETI (2011) e BRETAS et al. (2013) demonstraram matematicamente que o erro da medida se compõe de componentes detectáveis e não detectáveis, e ainda que a componente detectável do erro é exatamente o resíduo da medida. As metodologias até então utilizadas, para o processamento de EGs, consideram apenas a componente detectável do erro, e como consequência, podem falhar. Na tentativa de contornar essa limitação, e baseadas nos trabalhos citados previamente, foram estudadas e implementadas duas metodologias alternativas para processar as medidas portadoras de EGs. A primeira, é baseada na análise direta das componentes dos erros das medidas; a segunda, de forma similar às metodologias tradicionais, é baseada na análise dos resíduos das medidas. Entretanto, o diferencial da segunda metodologia proposta reside no fato de não considerarmos um valor limiar fixo para a detecção de medidas com EGs. Neste caso, adotamos um novo valor limiar (TV, do inglês: Threshold Value), característico de cada medida, como apresentado no trabalho de PIERETI (2011). Além disso, com o intuito de reforçar essa teoria, é proposta uma forma alternativa para o cálculo destes valores limiares, através da análise da geometria da função densidade de probabilidade da distribuição normal multivariável, referente aos resíduos das medidas. / This work was proposed with the objective of implementing a computer program to estimate the states (complex nodal voltages) in an electrical power system (EPS) and apply alternative methods for processing gross errors (GEs), based on the geometrical interpretation of the measurements errors and the innovation concept. Through the geometrical interpretation, BRETAS et al. (2009), BRETAS; PIERETI (2010), BRETAS; BRETAS; PIERETI (2011) and BRETAS et al. (2013) proved mathematically that the measurement error is composed of detectable and undetectable components, and also showed that the detectable component of the error is exactly the residual of the measurement. The methods hitherto used, for processing GEs, consider only the detectable component of the error, then as a consequence, may fail. In an attempt to overcome this limitation, and based on the works cited previously, were studied and implemented two alternative methodologies for process measurements with GEs. The first one is based on the direct analysis of the components of the errors of the measurements, the second one, in a similar way to the traditional methods, is based on the analysis of the measurements residuals. However, the differential of the second proposed methodology lies in the fact that it doesn\'t consider a fixed threshold value for detecting measurements with GEs. In this case, we adopted a new threshold value (TV ) characteristic of each measurement, as presented in the work of PIERETI (2011). Furthermore, in order to reinforce this theory, we propose an alternative way to calculate these thresholds, by analyzing the geometry of the probability density function of the multivariate normal distribution, relating to the measurements residuals.