Este trabalho apresenta metodologias para a construção e a sintonia de estimadores de estados não-lineares visando aplicações práticas. O funcionamento de um estimador de estados não-linear está calcado em quatro etapas básicas: (a) sintonia; (b) predição; (c) atualização da matriz de covariância de estados; (d) filtragem e suavização dos estados. As principais contribuições deste trabalho para cada uma destas etapas podem ser resumidas como segue: (a) Sintonia. A sintonia adequada da matriz de covariância do ruído de processos é fundamental na aplicação dos estimadores de estado com modelos sujeitos a incertezas paramétricas e estruturais. Sendo assim, foi proposto um novo algoritmo para a sintonia desta matriz que considera dois novos métodos para a determinação da matriz de covariância dos parâmetros. Este algoritmo melhorou significativamente a precisão da estimação dos estados na presença dessas incertezas, com potencialidade para ser usado na atualização de modelos em linha em práticas industriais. (b) Predição. Uma das etapas mais importantes para a aplicação do estimador de estados é a formulação dos modelos usados. Desta forma, foi mostrado como a formulação do modelo a ser usada em um estimador de estados pode impactar na observabilidade do sistema e na sintonia das matrizes de covariância. Também são apresentadas as principais recomendações para formular um bom modelo. (c) Atualização da matriz de covariância dos estados. A robustez numérica das matrizes de covariância dos estados usadas em estimadores de estados sem e com restrições é ilustrada através de dois exemplos da engenharia química que apresentam multiplicidade de soluções. Mostrou-se que a melhor forma de atualizar os estados consiste na resolução de um problema de otimização sujeito a restrições onde as estimativas fisicamente inviáveis dos estados são evitadas. Este também preserva a gaussianidade dos ruídos evitando que estes sejam mal distribuídos. (d) Filtragem e suavização dos estados. Entre as formulações estudadas, observou-se também que a melhor relação entre a acuracidade das estimativas e a viabilidade de aplicação prática é obtida com a formulação do filtro de Kalman estendido sujeita a restrições (denominada Constrained Extended Kalman Filter - CEKF), uma vez que esta demanda menor esforço computacional que a estimação de horizonte móvel, apresentando um desempenho comparável exceto no caso de estimativas ruins da condição inicial dos estados. Como uma solução alternativa eficiente para a estimação de horizonte móvel neste último caso, foi proposto um novo estimador baseado na inclusão de uma estratégia de suavização na formulação do CEKF, referenciado como CEKF & Smoother (CEKF&S). / This work presents approaches to building and tuning nonlinear state estimators aiming practical applications. The implementation of a nonlinear state estimator is supported by four basic steps: (a) tuning; (b) forecast; (c) state covariance matrix update; (d) states filtering and smoothing. The main contributions of this work for each one of these stages can be summarized as follows: (a) Tuning. An appropriate choice of the process-noise covariance matrix is crucial in applying state estimators with models subjected to parametric and structural uncertainties. Thus, a new process-noise covariance matrix tuning algorithm is presented in this work which incorporates two new methods for the parameter covariance matrix computation. The algorithm has improved significantly the state estimation accuracy when the presence of such uncertainties, with potential to be applied in on-line model update in industrial practice. (b) Forecast. One of the most important stages in applying state estimators is the used model formulation. In this way, it has been shown that the model formulation to be used in state estimator can impact on the system observability and noisecovariance matrices tuning. In this work it is also presented the main recommendations to formulate an appropriated model. (c) State covariance matrix update. The numerical robustness of the state covariance matrices used in unconstrained and constrained state estimators is illustrated by two chemical engineering examples tending to multiple solutions. It has been shown that the best technique to update the states consists in solving an optimization problem subjected to constraints, since it prevents from physically unfeasible states. It also preserves the noise gaussianity preventing from bad noise distribution. (d) States filtering and smoothing. Among the studied formulations, it was also noticed that the better relationship between performance and practical application is obtained with an extended Kalman filter formulation subjected to constraints (called Constrained Extended Kalman Filter - CEKF) because it requires small computational effort than MHE with comparable performance, except in case of poor guesses of the initial state. As an efficient solution for moving horizon estimation in the last case, it was proposed a new estimator based on the addition of a smoother strategy into the CEKF formulation, referred as CEKF & Smoother (CEKF&S).

A maior presença de correntes harmônicas no sistema de distribuição, principalmente devido à geração distribuída, tem chamado atenção sobre suas possíveis consequências. O trabalho apresenta um método para a avaliação de harmônicas em um sistema elétrico através de um estimador de estados. A proposta é um método de supervisão da rede de distribuição utilizando o menor número de medidores possível. Isso foi feito identificando topologias de rede que viabilizam o uso de pseudomedidas no lugar de medidores. O método é aplicado a um estudo de caso baseado no modelo IEEE 13 barras e os resultados do estimador de estados foram comparados a uma simulação. Também é feita uma análise de sensibilidade do código, observando os resultados quando se adicionam erros sobre as medidas e sobre os parâmetros das linhas do sistema. / The growth of harmonic currents in distribution system, mainly due the distributed generation, is calling attention of the specialists to its possible consequences. This work presents a method to assessment of harmonics in an electric power system through a state estimator. The proposal is a method to monitor the distribution network using as few measurement devices as possible. It was performed identifying network topologies where a pseudomeasurement can replace a measurement device. The method was applied to a study case based on the IEEE 13 buses model and its results were compared to a simulation. A sensitivity analysis of the code also was performed, errors were added to measurements and lines parameters to assess the errors in the state estimator results.

Este trabalho apresenta metodologias para a construção e a sintonia de estimadores de estados não-lineares visando aplicações práticas. O funcionamento de um estimador de estados não-linear está calcado em quatro etapas básicas: (a) sintonia; (b) predição; (c) atualização da matriz de covariância de estados; (d) filtragem e suavização dos estados. As principais contribuições deste trabalho para cada uma destas etapas podem ser resumidas como segue: (a) Sintonia. A sintonia adequada da matriz de covariância do ruído de processos é fundamental na aplicação dos estimadores de estado com modelos sujeitos a incertezas paramétricas e estruturais. Sendo assim, foi proposto um novo algoritmo para a sintonia desta matriz que considera dois novos métodos para a determinação da matriz de covariância dos parâmetros. Este algoritmo melhorou significativamente a precisão da estimação dos estados na presença dessas incertezas, com potencialidade para ser usado na atualização de modelos em linha em práticas industriais. (b) Predição. Uma das etapas mais importantes para a aplicação do estimador de estados é a formulação dos modelos usados. Desta forma, foi mostrado como a formulação do modelo a ser usada em um estimador de estados pode impactar na observabilidade do sistema e na sintonia das matrizes de covariância. Também são apresentadas as principais recomendações para formular um bom modelo. (c) Atualização da matriz de covariância dos estados. A robustez numérica das matrizes de covariância dos estados usadas em estimadores de estados sem e com restrições é ilustrada através de dois exemplos da engenharia química que apresentam multiplicidade de soluções. Mostrou-se que a melhor forma de atualizar os estados consiste na resolução de um problema de otimização sujeito a restrições onde as estimativas fisicamente inviáveis dos estados são evitadas. Este também preserva a gaussianidade dos ruídos evitando que estes sejam mal distribuídos. (d) Filtragem e suavização dos estados. Entre as formulações estudadas, observou-se também que a melhor relação entre a acuracidade das estimativas e a viabilidade de aplicação prática é obtida com a formulação do filtro de Kalman estendido sujeita a restrições (denominada Constrained Extended Kalman Filter - CEKF), uma vez que esta demanda menor esforço computacional que a estimação de horizonte móvel, apresentando um desempenho comparável exceto no caso de estimativas ruins da condição inicial dos estados. Como uma solução alternativa eficiente para a estimação de horizonte móvel neste último caso, foi proposto um novo estimador baseado na inclusão de uma estratégia de suavização na formulação do CEKF, referenciado como CEKF & Smoother (CEKF&S). / This work presents approaches to building and tuning nonlinear state estimators aiming practical applications. The implementation of a nonlinear state estimator is supported by four basic steps: (a) tuning; (b) forecast; (c) state covariance matrix update; (d) states filtering and smoothing. The main contributions of this work for each one of these stages can be summarized as follows: (a) Tuning. An appropriate choice of the process-noise covariance matrix is crucial in applying state estimators with models subjected to parametric and structural uncertainties. Thus, a new process-noise covariance matrix tuning algorithm is presented in this work which incorporates two new methods for the parameter covariance matrix computation. The algorithm has improved significantly the state estimation accuracy when the presence of such uncertainties, with potential to be applied in on-line model update in industrial practice. (b) Forecast. One of the most important stages in applying state estimators is the used model formulation. In this way, it has been shown that the model formulation to be used in state estimator can impact on the system observability and noisecovariance matrices tuning. In this work it is also presented the main recommendations to formulate an appropriated model. (c) State covariance matrix update. The numerical robustness of the state covariance matrices used in unconstrained and constrained state estimators is illustrated by two chemical engineering examples tending to multiple solutions. It has been shown that the best technique to update the states consists in solving an optimization problem subjected to constraints, since it prevents from physically unfeasible states. It also preserves the noise gaussianity preventing from bad noise distribution. (d) States filtering and smoothing. Among the studied formulations, it was also noticed that the better relationship between performance and practical application is obtained with an extended Kalman filter formulation subjected to constraints (called Constrained Extended Kalman Filter - CEKF) because it requires small computational effort than MHE with comparable performance, except in case of poor guesses of the initial state. As an efficient solution for moving horizon estimation in the last case, it was proposed a new estimator based on the addition of a smoother strategy into the CEKF formulation, referred as CEKF & Smoother (CEKF&S).

As perdas técnicas e comerciais apresentam valores significativos nas empresas de distribuição de energia elétrica, prejudicando o seu desempenho técnico e financeiro. A aplicação e avaliação das técnicas de redução de perdas estão diretamente relacionadas à correta estimação das mesmas. Este trabalho tem o objetivo de analisar o desempenho dos métodos baseados em fluxo de carga e estimação de estados na estimação de perdas, considerando sistemas de distribuição equilibrados. O método de fluxo de carga utilizado é o Newton-Raphson. Considerando este fluxo de carga, os métodos de comparação com medições e de fatores de correção são descritos e aplicados, ambos revisados da literatura. Utilizando o estimador de estados por mínimos quadrados ponderados, a estimação das perdas é dada com o auxílio da análise de erros grosseiros. Nos métodos utilizados, o primeiro aplica a análise dos resíduos, conforme é apresentado na literatura, no outro método, é proposta a aplicação da análise dos erros compostos. O estudo de caso é realizado em um sistema de distribuição equilibrado, considerando predições de carga e um número restrito de medições. Nos casos propostos, são inseridos diferentes níveis de perdas comerciais, em diferentes barras, e é considerado que as predições de carga e as medições estão sujeitas a erros. Para cada caso proposto, os resultados apresentam os erros dos métodos na estimação das perdas técnicas e comerciais. Adicionalmente, é realizada uma análise da relação dos erros com o nível de inserção de perdas comerciais. O trabalho também apresenta o desempenho dos métodos na localização das perdas comerciais e um estudo do custo computacional das metodologias. Os resultados demonstram que a precisão da predição de carga é determinante na estimação das perdas comerciais. O método baseado em estimador de estados com a aplicação da análise de erros compostos, proposto neste trabalho, apresentou os melhores resultados na estimação e identificação de perdas. A expansão deste método para sistemas de distribuição maiores e desequilibrados aparenta ser uma alternativa interessante para a estimação e combate de perdas. / The technical and commercial energy losses are significant in distribution companies, hampering the technical and financial performance. The application and evaluation of techniques to reduce losses are directly related to the proper loss estimation. This work aims to analyze the performance of loss estimation using methods based on load flow and state estimation, considering balanced distribution systems. The method of load flow used is the Newton-Raphson. Considering this load flow, the methods of comparison with measurements and correction factors are described, both of them from the literature. Using the weighted least squares state estimator, the losses are estimated using the gross error analysis. One of the methods uses the residue analysis, as presented in the literature, in another method, is proposed to use the composed error analysis. The case study is performed in a balanced distribution system, considering load forecastings and a limited number of measurements. In the proposed cases, different levels of commercial losses are inserted in different buses, and it is considered that load forecatings and measurements are subject to error. For each proposed case, the results show the methods errors in technical and commercial loss estimation. Additionally, an analysis of the relationship of estimation errors with the level of commercial losses is performed. This work also shows the methods performance in the commercial losses location and a study of the computational costs of methods. The results show that the load forecast accuracy is relevant in the commercial losses estimation. The method based on state estimation that uses composed error analysis, proposed in this dissertation, showed the best results in the loss estimation and identification. The expansion of this method for larger and unbalanced distribution systems appears to be an interesting alternative to estimate and combat losses.

Fault location detection plays a crucial role in power transmission network, especially on security, stabilization and economic aspects. Accurate fault location detection in transmission network helps to speed up the restoration time, therefore, reduce the outage time and improve the system reliability [1]. With the development of Wide Area Measurement System (WAMS) and Phasor Measurement Unit (PMU), various fault location algorithms have been proposed. The purpose of this work is to determine, modify and test the most appropriate fault location method which can be implemented with a PMU only linear state estimator. The thesis reviews several proposed fault location methods, such as, one-terminal [2], multi-terminal [3]-[11] and travelling wavelets methods [12]-[13]. A Two-stage fault location algorithm using PMU voltage measurements proposed by Q. Jiang [14] is identified as the best option for adaption to operate with a linear state estimator. The algorithm is discussed in details and several case studies are made to evaluate its effectiveness. The algorithm is shown to be easy to implement and adapt for operation with a linear state estimator. It only requires a limited number of PMU measurements, which makes it more practical than other existing methods. The algorithm is adapted and successfully tested on a real linear state estimator monitored high voltage transmission network. / Master of Science

Nas últimas décadas, diversos estimadores de estado foram desenvolvidos e aplicados em sistemas elétricos de potência (SEP), dos quais se destaca o baseado no método da mínima mediana. Isso em razão desse, conhecido como estimador por mínima mediana do resíduo ponderado ao quadrado (do inglês, Weighted Least Median of Squares - WLMS), ser capaz de filtrar erros grosseiros (EGs) existentes em medidas redundantes que atraem a convergência do processo de estimação de estado. Essas medidas são chamadas de ponto de alavancamento. Todavia, o estimador WLMS requer um alto custo computacional, tornando-se inviável para aplicação, em tempo real, em SEP de grande porte. De uma forma geral, os motivos desse custo computacional são devido ao estimador WLMS exigir a realização das seguintes tarefas: (i) sorteio, dentre todas as medidas disponíveis, de diversos conjuntos observáveis de medidas com número de medidas igual ao número de variáveis de estado a serem estimadas; (ii) análise da redundância local das medidas disponíveis para cada um dos conjuntos observáveis sorteados; e (iii) execução de vários fluxos de carga. Neste trabalho, propõe-se o desenvolvimento de um estimador de estado estatisticamente robusto, baseado no método da mínima mediana, porém, viável para aplicação em tempo real em SEP de grande porte. Para isso, foram propostas novas metodologias para realização das tarefas supracitadas. A metodologia proposta para realização das tarefas (i) e (ii) faz uso da estrutura da matriz H\'delta\', pois, através dessa matriz, as análises de observabilidade e de redundância de medidas são realizadas de forma simples e direta. Para realizar a tarefa (ii), desenvolveu-se uma metodologia para cálculo de fluxo de carga, tomando por base um método de varredura direta/inversa. Por fim, para aumentar a eficiência computacional em tempo real do estimador proposto, as tarefas a serem executadas pelo mesmo que não dependem de informações, que se tornam disponíveis em tempo real, são realizadas num processo off-line. Como principais resultados deste trabalho, destacam-se: (i) um estimador de estado robusto; e (ii) uma metodologia eficiente para determinação da mínima redundância local de medidas e para sortear os conjuntos observáveis de medidas. / In the last decades several state estimators were developed and applied to power systems. Among these estimators, the one based on the least median method is of interest to us. This because the weighted least median of squares (WLMS) estimator is capable of filtering gross errors corrupting redundant measurements called leverage points. Leverage points are highly influential measurements that attract the state estimations solution towards them. However, some of the WLMS estimator tasks require excessive computing time, making that estimator impracticable to large-scale power systems in real-time environment. The WLMS estimator tasks requiring excessive computing time are: (i) selection, among all available measurements, of several samples with N non-redundant measurements for which the system is observable, where N is the number of system states to be estimated; (ii) determination of the minimum redundancy of the available measurements set; and (iii) the solution of several load flows (one for each selected samples of N measurements). This work proposes a robust state estimator based on the least median method applicable to large-scale power systems in real-time environment. In order to do this, new methodologies were proposed to perform the tasks mentioned above. The proposed methodology to perform tasks (i) and (ii) is based on the analysis of the H\'delta\' matrix structure (this analysis enables both observability and redundancy analysis in a straightforward manner). To perform task (ii), it was developed a load flow methodology based on a forward/backward sweep power flow method. Finally, in order to increase the computational efficiency of the proposed estimator in real-time environment, the tasks that do not depend on real-time information will be conducted by an off-line process. As the main results of this work we could enumerate: (i) a robust state estimator; and (ii) an efficient methodology to determine both the minimum redundancy of the available measurement set and the observable samples with N non-redundant measurements.

Nas últimas décadas, diversos estimadores de estado foram desenvolvidos e aplicados em sistemas elétricos de potência (SEP), dos quais se destaca o baseado no método da mínima mediana. Isso em razão desse, conhecido como estimador por mínima mediana do resíduo ponderado ao quadrado (do inglês, Weighted Least Median of Squares - WLMS), ser capaz de filtrar erros grosseiros (EGs) existentes em medidas redundantes que atraem a convergência do processo de estimação de estado. Essas medidas são chamadas de ponto de alavancamento. Todavia, o estimador WLMS requer um alto custo computacional, tornando-se inviável para aplicação, em tempo real, em SEP de grande porte. De uma forma geral, os motivos desse custo computacional são devido ao estimador WLMS exigir a realização das seguintes tarefas: (i) sorteio, dentre todas as medidas disponíveis, de diversos conjuntos observáveis de medidas com número de medidas igual ao número de variáveis de estado a serem estimadas; (ii) análise da redundância local das medidas disponíveis para cada um dos conjuntos observáveis sorteados; e (iii) execução de vários fluxos de carga. Neste trabalho, propõe-se o desenvolvimento de um estimador de estado estatisticamente robusto, baseado no método da mínima mediana, porém, viável para aplicação em tempo real em SEP de grande porte. Para isso, foram propostas novas metodologias para realização das tarefas supracitadas. A metodologia proposta para realização das tarefas (i) e (ii) faz uso da estrutura da matriz H\'delta\', pois, através dessa matriz, as análises de observabilidade e de redundância de medidas são realizadas de forma simples e direta. Para realizar a tarefa (ii), desenvolveu-se uma metodologia para cálculo de fluxo de carga, tomando por base um método de varredura direta/inversa. Por fim, para aumentar a eficiência computacional em tempo real do estimador proposto, as tarefas a serem executadas pelo mesmo que não dependem de informações, que se tornam disponíveis em tempo real, são realizadas num processo off-line. Como principais resultados deste trabalho, destacam-se: (i) um estimador de estado robusto; e (ii) uma metodologia eficiente para determinação da mínima redundância local de medidas e para sortear os conjuntos observáveis de medidas. / In the last decades several state estimators were developed and applied to power systems. Among these estimators, the one based on the least median method is of interest to us. This because the weighted least median of squares (WLMS) estimator is capable of filtering gross errors corrupting redundant measurements called leverage points. Leverage points are highly influential measurements that attract the state estimations solution towards them. However, some of the WLMS estimator tasks require excessive computing time, making that estimator impracticable to large-scale power systems in real-time environment. The WLMS estimator tasks requiring excessive computing time are: (i) selection, among all available measurements, of several samples with N non-redundant measurements for which the system is observable, where N is the number of system states to be estimated; (ii) determination of the minimum redundancy of the available measurements set; and (iii) the solution of several load flows (one for each selected samples of N measurements). This work proposes a robust state estimator based on the least median method applicable to large-scale power systems in real-time environment. In order to do this, new methodologies were proposed to perform the tasks mentioned above. The proposed methodology to perform tasks (i) and (ii) is based on the analysis of the H\'delta\' matrix structure (this analysis enables both observability and redundancy analysis in a straightforward manner). To perform task (ii), it was developed a load flow methodology based on a forward/backward sweep power flow method. Finally, in order to increase the computational efficiency of the proposed estimator in real-time environment, the tasks that do not depend on real-time information will be conducted by an off-line process. As the main results of this work we could enumerate: (i) a robust state estimator; and (ii) an efficient methodology to determine both the minimum redundancy of the available measurement set and the observable samples with N non-redundant measurements.

Cette thèse de doctorat porte sur l’optimisation du bioprocédé de production d’acide lactique à partir de la farine de blé. L'acide lactique s’avère en effet de plus en plus attractif pour la production de PLA (acide poly lactique), un bio polymère, d’autant plus que différentes matières premières peu coûteuses comme la farine de blé sont désormais utilisées comme sources de carbone pour sa production. Cette thèse comprend trois parties principales. Une première partie propose pour l’optimisation du procédé de transformation du blé un schéma innovant composé de trois étapes successives : une liquéfaction, suivi d’une étape de saccharification et hydrolyse des protéines simultanées (SSPH) et une étape finale de saccharification, hydrolyse des protéines et fermentation simultanées (SSPHF). La deuxième partie s’intéresse à la modélisation de l’étape SSPHF (étape limitante) dans un bioréacteur continu. La détermination des paramètres du modèle ainsi que leur validation sont réalisées à l’aide de campagnes d’essais sur un bioréacteur de 5 L.Enfin, la dernière partie développe la mise en oeuvre de stratégies de commande permettant de maintenir le bioprocédé à son point optimal de fonctionnement. Pour ce faire, du fait de l’absence de capteurs pour la mesure en temps réel des concentrations des variables clé dans le bioréacteur, des estimateurs de ces concentrations ainsi que du taux de production en acide lactique sont tout d’abord élaborés. Des stratégies de commande régulant la concentration d’acide lactique à sa valeur optimale sont ensuite synthétisées et comparées en simulation. Une commande adaptative combinant une commande linéarisante par retour d’état et un estimateur du taux de production en acide lactique est finalement retenue et validée expérimentalement sur un réacteur instrumenté. Cette dernière s’est avérée robuste vis-à-vis des erreurs de modélisation et a permis lors des expériences de doubler la productivité de l’acide lactique. / This PhD thesis focuses on the optimization of the bioprocess of lactic acid production from wheat flour. Indeed, lactic acid has received much attention for the production of PLA (Poly Lactic Acid), a biopolymer, since different inexpensive raw material such as wheat flour are now used as carbon source for its production. This work was performed in three main steps. In the first step, an innovative wheat transformation process is proposed, whose main steps are the following: a liquefaction followed by a simultaneous saccharification, proteins hydrolysis (SSPH) and and a final simultaneous saccharification, proteins hydrolysis and fermentation (SSPHF). Secondly, the modeling of the SSPHF (limiting step) in a continuous bioreactor is considered. The determination and validation of model parameters is performed by means of experimental campaigns in a 5 L bioreactor.In the last step, the development of control strategies to maintain the process at its optimal operating point is considered. To do so, due to the absence of sensors for real-time measurement of the concentrations of key variables of the bioreactor, estimators of these concentrations and of the lactic acid production rate are first developed. Then, control strategies for regulating the lactic acid concentration at its optimal value are designed and compared in simulation. An adaptive control combining a state feedback linearizing control and an estimator of the lactic acid production rate is finally chosen to be experimentally validated on an instrumented reactor. This strategy showed good robustness features with respect to modeling mismatches and was able during experiments to increase twice the lactic acid productivity.

Acute liver failure (ALF) is a rare but devastating clinical syndrome with multiple causes and a variable course. The mortality rate is high. Orthotopic liver transplantation is the only therapy of proven survival benefit but the limited supply of donor organs, the rapidity of progression and the variable course of ALF limit its use. A need therefore exists for a method to ‘bridge’ patients, that is, provide temporary support, to either the spontaneous regeneration of the innate liver or transplantation. One possibility includes bio-artificial liver support systems (BALSS). This technology is composed of an extracorporeal circulation system incorporating a bioreactor that contains parenchymal liver cells (hepatocytes) to perform the detoxifying, transforming and synthetic properties of a liver. However, the development of a BALSS holds particular challenges. Despite approximately four decades of research, bio-artificial liver (BAL) technology globally remains in a pre-commercial stage. The University of Pretoria (UP) and the Council for Scientific and Industrial Research (CSIR) have developed a BALSS with novel characteristics. These include a computationally optimized radial-flow primary porcine hepatocyte bioreactor perfused with blood plasma, and a perfluorocarbon oxygen carrier which replaces hemoglobin. There are also novel design properties in the circulation system itself. Demonstrating the metabolic and clinical efficacy of a BAL device requires implementing, in vitro (cell biology), in vivo (animal) and mathematical modeling studies. These studies are a formal necessity but are inherently ‘models’ of the in vivo human clinical circumstance. That is, they are limited by their experimentally controlled configuration/s. In investigating these, this thesis firstly provides a foundation by reviewing the clinical and biological context of ALF and BAL technology, then presents and evaluates particular studies/models that have been implemented over several years in the course of the UP-CSIR BAL project. For each section, thoughts and recommendations regarding future work that will facilitate the development of BAL technology are discussed in detail. The thesis is concluded with an evaluation of success and the consensus-agreed requirement of continued research and innovation in the field. / Thesis (PhD)--University of Pretoria, 2010. / Chemical Engineering / unrestricted

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.