M. Tech. Electrical Engineering. / Discusses the practical management of electrical networks, no perfect monitoring of an electrical power system state is available, either because it is expensive or technically unfeasible due to the poor quality of the available measurements in the control centre. To have a stable network, the control centre must receive the network information to be able to provide a proper security in unforeseen situation. As a power system network is a complex and a non-linear system, it is important to use more advanced methods for its analysis and control in a real time environment. The aim of this research work is therefore, to apply several state estimation algorithms using artificial intelligence by developing their mathematical models for the purpose of comparing their performances in estimating the state variable of the power system. The three types of state estimation algorithms investigated for this research work are: the Particle Swarm Optimisation (PSO), the Genetic Algorithm (GA) and the Newton method for state estimation (NSE).

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.

Orientador: Madson Cortes de Almeida / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-21T03:49:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_WilsonAparecidode_M.pdf: 547322 bytes, checksum: ef149ef455996cf448b79577cdb88728 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia completa para analise de observabilidade de sistemas de energia eletrica. A observabilidade da rede e determinada a partir do traco da matriz de covariancia das medidas estimadas, as variancias dos fluxos estimados permitem a identificacao das ilhas observaveis e a restauracao da observabilidade e realizada a partir das variancias das medidas estimadas. As variancias necessarias sao obtidas da matriz de ganho linearizada regularizada. Alem das medidas disponiveis, na formacao da matriz de ganho regularizada admite-se a existencia de pseudomedidas de angulo em todas as barras da rede. O estimador de estado linearizado regularizado e a metodologia de identificacao de ramos observaveis a partir das variancias dos fluxos estimados foram apresentados em [Almeida, Garcia e Asada, 2011]. As novas contribuicoes deste trabalho sao o mecanismo de verificacao da observabilidade, baseado no traco da matriz de covariancia das medidas estimadas, o mecanismo de restauracao da observabilidade, desenvolvido a partir da analise das variancias das medidas, e a inclusao de medicao fasorial sincronizada na formulacao matematica utilizada / Abstract: The purpose of this work is to present a complete methodology for observability analysis of electric power systems. The observability of the network is determined from the trace of the covariance matrix of the measurement estimate, the variance of the estimated power flow allow the identification of observable islands and the restoration of observability is performed from the variance of the measurement estimate. The variances required are obtained from the regularized linearized gain matrix. Besides the measurements available, in the formation of regularized gain matrix allows the existence of voltage angle pseudomeasurements on all buses of the network. The regularized least squares power system state estimation and the methodology of analysis of the variance of the estimated power flow is based in [Almeida, Garcia e Asada, 2011]. The new contributions of this work are the observability checking mechanism, based on the trace of the covariance matrix of the measurement estimate, the mechanism of restoration of observability, developed from the analysis of variance of the measurement and the inclusion of synchronized phasor measurement in the mathematical formulation utilized / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

Esta dissertação trata do problema de processamento de Erros Grosseiros (EGs) com base na aplicação do chamado Índice de Não-Detecção de Erros, ou apenas UI (Undetectability Index), na análise dos resíduos do estimador de estado por mínimos quadrados ponderados. O índice UI foi desenvolvido recentemente e possibilita a classificação das medidas de acordo com as suas características de não refletirem grande parcela de seus erros nos resíduos daquele estimador. As medidas com maiores UIs são aquelas cujos erros são mais difíceis de serem detectados através de métodos que fazem uso da análise dos resíduos, pois grande parcela do erro dessas medidas não aparece no resíduo. Inicialmente demonstrou-se, nesta dissertação, que erros das estimativas das variáveis de estado em um sistema com EG não-detectável (em uma medida de alto índice UI) podem ser mais significativos que em medidas com EGs detectáveis (em medidas com índices UIs baixos). Justificando, dessa forma, a importância de estudos para tornar possível o processamento de EGs em medidas com alto índice UI. Realizou-se, então, nesta dissertação, diversas simulações computacionais buscando analisar a influência de diferentes ponderações de medidas no UI e também nos erros das estimativas das variáveis de estado. Encontrou-se, então, uma maneira que destacou-se como a mais adequada para ponderação das medidas. Por fim, ampliaram-se, nesta dissertação, as pesquisas referentes ao UI para um estimador de estado por mínimos quadrados ponderados híbrido. / This dissertation deals with the problem of Gross Errors processing based on the use of the so-called Undetectability Index, or just UI. This index was developed recently and it is capable to classify the measurements according to their characteristics of not reflecting their errors into the residuals of the weighted least squares state estimation process. Gross errors in measurements with higher UIs are very difficult to be detected by methods based on the residual analysis, as the errors in those measurements are masked, i.e., they are not reflected in the residuals. Initially, this dissertation demonstrates that a non-detectable gross error (error in a measurement with high UI) may affect more the accuracy of the estimated state variables than a detectable gross error (error in a measurement with low UI). Therefore, justifying the importance of studies that make possible gross errors processing in measurements with high UI. In this dissertation, several computational simulations are carried out to analyze the influence of different weights of measurements in the UI index and also in the accuracy of the estimated state variables. It is chosen a way that stood out as the most appropriate for weighing the measurements. Finally, in this dissertation, the studies referring to the UI is extended for a hybrid weighted least squares state estimator.

Esta dissertação trata do problema de processamento de Erros Grosseiros (EGs) com base na aplicação do chamado Índice de Não-Detecção de Erros, ou apenas UI (Undetectability Index), na análise dos resíduos do estimador de estado por mínimos quadrados ponderados. O índice UI foi desenvolvido recentemente e possibilita a classificação das medidas de acordo com as suas características de não refletirem grande parcela de seus erros nos resíduos daquele estimador. As medidas com maiores UIs são aquelas cujos erros são mais difíceis de serem detectados através de métodos que fazem uso da análise dos resíduos, pois grande parcela do erro dessas medidas não aparece no resíduo. Inicialmente demonstrou-se, nesta dissertação, que erros das estimativas das variáveis de estado em um sistema com EG não-detectável (em uma medida de alto índice UI) podem ser mais significativos que em medidas com EGs detectáveis (em medidas com índices UIs baixos). Justificando, dessa forma, a importância de estudos para tornar possível o processamento de EGs em medidas com alto índice UI. Realizou-se, então, nesta dissertação, diversas simulações computacionais buscando analisar a influência de diferentes ponderações de medidas no UI e também nos erros das estimativas das variáveis de estado. Encontrou-se, então, uma maneira que destacou-se como a mais adequada para ponderação das medidas. Por fim, ampliaram-se, nesta dissertação, as pesquisas referentes ao UI para um estimador de estado por mínimos quadrados ponderados híbrido. / This dissertation deals with the problem of Gross Errors processing based on the use of the so-called Undetectability Index, or just UI. This index was developed recently and it is capable to classify the measurements according to their characteristics of not reflecting their errors into the residuals of the weighted least squares state estimation process. Gross errors in measurements with higher UIs are very difficult to be detected by methods based on the residual analysis, as the errors in those measurements are masked, i.e., they are not reflected in the residuals. Initially, this dissertation demonstrates that a non-detectable gross error (error in a measurement with high UI) may affect more the accuracy of the estimated state variables than a detectable gross error (error in a measurement with low UI). Therefore, justifying the importance of studies that make possible gross errors processing in measurements with high UI. In this dissertation, several computational simulations are carried out to analyze the influence of different weights of measurements in the UI index and also in the accuracy of the estimated state variables. It is chosen a way that stood out as the most appropriate for weighing the measurements. Finally, in this dissertation, the studies referring to the UI is extended for a hybrid weighted least squares state estimator.