Orientador: Luiz Carlos Pereira da Silva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-22T11:22:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Anzai_AlexandreHaruiti_D.pdf: 9433798 bytes, checksum: ca8b5a95dcd29723ecf3a0201031679e (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Esta tese apresenta resultados a respeito do desenvolvimento de uma ferramenta de monitoramento em tempo real da margem de estabilidade de tensão de sistemas de transmissão. O desenvolvimento tecnológico das unidades de medição fasorial (Phasor Measurement Units)(PMUs), facilitou a obtenção do estado do sistema, magnitude e ¿angulo de fase das tensões das barras, em tempo real. O acesso em tempo real do estado do sistema com maior precisão possibilitou a utilização de técnicas de identificação paramétricas de sistemas para estimar a margem de estabilidade de tensão. Nesta tese modelos auto-regressivos com entradas exógenas (Auto-Regressive Models with eXogenous inputs)(ARX) lineares e não lineares foram calculados baseados em um banco de dados offline e utilizados para representar a relação entre as medidas das PMUs e a margem de estabilidade de tensão. Dois critérios para a alocação das PMUs na rede foram testados: a variância da tensão no banco de dados e o fator de participação modal. Os resultados mostram que o método proposto apresenta uma boa precisão na estimativa da margem tanto para casos de rede completa ou em condições de contingências. O fato desta estimativa necessitar de operações relativamente simples sobre os valores medidos e não em cálculos de diversas curvas PV, torna o método rápido o suficiente para ser implementado em tempo real. Esta tese apresenta resultados a respeito do desenvolvimento de uma ferramenta de monitoramento em tempo real da margem de estabilidade de tensão de sistemas de transmissão. O desenvolvimento tecnológico das unidades de medição fasorial (Phasor Measurement Units)(PMUs), facilitou a obtenção do estado do sistema, magnitude e ¿angulo de fase das tensões das barras, em tempo real. O acesso em tempo real do estado do sistema com maior precisão possibilitou a utilização de técnicas de identificação paramétricas de sistemas para estimar a margem de estabilidade de tensão. Nesta tese modelos auto-regressivos com entradas exógenas (Auto-Regressive Models with eXogenous inputs)(ARX) lineares e não lineares foram calculados baseados em um banco de dados offline e utilizados para representar a relação entre as medidas das PMUs e a margem de estabilidade de tensão. Dois critérios para a alocação das PMUs na rede foram testados: a variância da tensão no banco de dados e o fator de participação modal. Os resultados mostram que o método proposto apresenta uma boa precisão na estimativa da margem tanto para casos de rede completa ou em condições de contingências. O fato desta estimativa necessitar de operações relativamente simples sobre os valores medidos e não em cálculos de diversas curvas PV, torna o método rápido o suficiente para ser implementado em tempo real / Abstract: This thesis presents results about the development of a tool for real time monitoring of the voltage stability margin of transmission systems. The advance of Phasor Measurement Units (PMU), has made it easier to obtain the system's state, voltage magnitude and phase angles of some buses in real time. The access of the accurate system's state in real time allows the utilization of parametric system identification techniques to estimate the voltage stability margin. In this thesis linear and nonlinear Auto-Regressive eXogenous inputs (ARX) models were calculated based on an offline database and utilized to represent the relation between the PMU measures and the voltage stability margin. Two criteria for the allocation of the PMUs in the network were tested: the voltage variance and the modal participation factor. The results demonstrate that the proposed method presents adequate accuracy for the estimation of the voltage stability margin even considering the occurrence of contingencies. The estimation is performed through the execution of relatively simple operations on the measured values instead of computing several PV curves, which makes it suitable for real time applications / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Madson Cortes de Almeida / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-27T18:54:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 YucraCcahuana_MiguelAngel_M.pdf: 1685093 bytes, checksum: d470831fabdff66aa7a9d998da9391db (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Nas últimas décadas, a utilização de Unidades de Medições Fasoriais (Phasor Measurements Units - PMU) em sistemas de transmissão de energia elétrica vem sendo amplamente discutida. De acordo com a literatura, diversas aplicações podem ser beneficiadas pelo uso destas medidas. Em comparação com as medidas convencionais disponibilizadas pelos Sistema de Controle e Aquisição de Dados (SCADA), as medições fasoriais apresentam maior precisão, maior taxa de amostragem e são grandezas fasoriais sincronizadas, enquanto que as medições do sistema SCADA são medidas de módulo, não sincronizadas e de menor precisão. Para que as aplicações em regime permanente possam se beneficiar das medidas providas pelas PMUs, essas medidas devem ser filtradas por um processo de estimação de estado. Apesar da precisão e da confiabilidade, as medidas provenientes de PMUs ainda podem conter erros causados no processo de medição, os quais precisam ser eliminados antes que as informações providas pelas PMUs sejam usadas nas tarefas de controle e operação da rede. Apesar de todos os investimentos e desenvolvimentos relacionados às PMUs, atualmente, devido ao grande custo associado à instalação dessas unidades, não se considera viável o desenvolvimento de sistemas de medição que permitam que redes sejam totalmente observáveis apenas com o uso de medições fasoriais. A literatura apresenta algumas técnicas capazes de considerar simultaneamente medidas fasoriais e medidas convencionais no processo de estimação de estado. Neste trabalho, são apresentados e avaliados os principais estimadores de estado de uma e duas fases disponíveis na literatura. Além disso, o estimador tradicional, sem a presença de medidas fasoriais, foi usado como base de comparação. Na primeira etapa do processo de avaliação é analisada a qualidade dos estimadores de estado na presença de medidas perfeitas e na presença de medidas contendo erros gaussianos aleatórios. Erros gaussianos aleatórios são os erros típicos dos processos de medição e, portanto, são considerados aceitáveis. Na segunda etapa do processo de avaliação, os estimadores são avaliados na presença de medidas contendo erros gaussianos aleatórios e erros grosseiros. Os erros grosseiros, ao contrário dos erros gaussianos, não são considerados aceitáveis e devem ser removidos durante o processo de estimação de estado. A fim de tornar a análise mais ampla e realista, os três principais mecanismos de cálculo de desvios padrão propostos na literatura são considerados na avaliação do estimadores. Assim, são considerados cenários com desvios padrão fixos, desvios padrão calculados em função dos valores das medidas e desvios padrão calculados em função dos valores medidos e dos fundos de escala dos medidores. Para a detecção e identificação de erros grosseiros é adotado o método do Maior Resíduo Normalizado, já que este é o mecanismo mais confiável, robusto e aceito para tal finalidade. São apresentados testes realizados na rede de 14 barras do IEEE. Esta rede é amplamente adotada em teses e artigos especializados da área, o que facilita a comparações de resultados / Abstract: In last decades, the use of Phasor Measurement Units (PMU) in electrical power transmission systems has been widely discussed. According to the literature, several applications may be benefited with the use of these measurements. When they are compared with conventional measurements provided by Supervisory control and data adquisition (SCADA), phasor measurements are more accurate, have a high sampling rate and are synchronized, while the SCADA measurements only provide magnitude measurements, are not synchronized and are less accurate. For applications in steady operation can be benefited from the measurements provided by PMUs, these measurements must be filtered by a state estimation process. Despite the accuracy and reliability, measurements from PMUs may contain errors caused by the measurement process, they must be eliminated before the informations provided by PMUs are used in control tasks and network operation. Moreover, despite all the investments and developments related to PMUs, currently, because of the cost associated to the installation of these units; it is not considered feasible the development of measurement systems that allow electric networks to be fully observable only with the use of phasor measurements. The literature presents some techniques that are able to consider simultaneously phasor measurements and conventional measurements in the state estimation process. In this work, the main state estimators of one and two phases available in the literature are presented and evaluated. Moreover, the traditional state estimator was used to compare results. In the first part of evaluation process, the quality of state estimators in the presence of perfect measurements and measurements containing random gaussian errors is analyzed. Gaussian random errors are typical of measurement processes and therefore, they are considered acceptable. In the second part, the state estimators are evaluated in the presence of measurements containing random gaussian errors and gross errors. Gross errors, unlike the gaussian errors, are not acceptable and must be removed during the state estimation process. In order to make the analysis more comprehensive and realistic, the three main mechanisms of standard deviation calculation that are proposed in the literature are considered in state estimators evaluation. So, scenarios with fixed standard deviations, standard deviations calculated according to measurement values and standard deviations calculated according to measurements values and the full scale of meters are considered. For the detection and identification of gross errors, the large normalized residual test (LNR) is adopted, since this test is more reliable, robust and acceptable for this purpose. Tests in IEEE14 network are carried out. This network is widely adopted in theses and articles specialized in the field which facilitates the comparison of results / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica