Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-07-19T15:32:30Z No. of bitstreams: 1 felipegomesduque.pdf: 3507645 bytes, checksum: d7e6e84ea872f86ac2bd64caa361fce0 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-07-23T15:26:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 felipegomesduque.pdf: 3507645 bytes, checksum: d7e6e84ea872f86ac2bd64caa361fce0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-23T15:26:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 felipegomesduque.pdf: 3507645 bytes, checksum: d7e6e84ea872f86ac2bd64caa361fce0 (MD5) Previous issue date: 2018-04-12 / O presente trabalho propõe uma metodologia de planejamento de medição em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDE) e um novo método para estimação de estados destes sistemas. Para tanto, a técnica metaheurística de otimização bio-inspirada denominada Modified Monkey Search (MMS) é proposta para alocação ótima de medidores inteligentes e unidades de medição fasorial. O modelo de otimização é multiobjetivo e visa a maximização da eficácia do processo de estimação de estados com o custo mínimo de investimento em sistemas de medição. O método de Pareto é associado ao algoritmo MMS para o tratamento adequado destes objetivos conflitantes considerando-se custos reais associados aos equipamentos de medição. Adicionalmente, um novo método de estimação de estados baseado na modelagem de um Fluxo de Potência Ótimo (FPO) modificado é proposto, cuja resolução é dada pelo Método de Pontos Interiores (MPI). O algoritmo MMS determina as variáveis discretas associadas aos tipos de equipamentos de medição, bem como aos locais de instalação dos mesmos no SDE. Estudos são realizados para comparar a nova metodologia de estimação de estados proposta com uma metodologia tradicional, bem como para comparar os resultados da metaheurística de otimização aplicada ao problema com outras técnicas desenvolvidas para esta finalidade. Os estudos são conduzidos com sistemas da literatura, além de um sistema real de médio porte de uma concessionária brasileira. / The present work proposes an approach for planning the measurement locations in Electric Distribution Systems (EDS) and a new method for static state estimation. The bio-inspired meta-heuristic optimization technique called Modified Monkey Search (MMS) is proposed for optimal allocation of smart meters and phasor measurement units. The optimization model is multiobjective and aims at maximizing the efficiency of the state estimation process with minimum measurement investment costs. The Pareto’s method is associated with the MMS algorithm for handling the conflicting objectives in a suitable manner by considering real costs related to measurement equipments. In addition, a new method for static state estimation based on the modeling of a modified Optimal Power Flow (OPF) is proposed, whose solution is given by the Interior Point Method (IPM). The MMS algorithm determines the discrete variables related to types and location of measurement equipments in the system. Studies are made to compare the new approach for static state estimation with a traditional method, as well as to compare the results from the meta-heuristic optimization applied to the problem with existing techniques. The studies are performed using systems from the literature, as will as a practical medium size distribution network from a Brazilian utility.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-05-16T17:51:25Z No. of bitstreams: 1 guilhermedeoliveiraalves.pdf: 1293169 bytes, checksum: a76074780b2af177b66be7c6435b16d1 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-06-28T12:25:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 guilhermedeoliveiraalves.pdf: 1293169 bytes, checksum: a76074780b2af177b66be7c6435b16d1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-28T12:25:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 guilhermedeoliveiraalves.pdf: 1293169 bytes, checksum: a76074780b2af177b66be7c6435b16d1 (MD5) Previous issue date: 2015-09-18 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho tem por objetivo apresentar uma nova metodologia para estimação estática de estados em sistemas de distribuição de energia elétrica que estima as correntes nos ramos como variáveis de estado utilizando medições de tensão e corrente de ramo fasoriais oriundas de unidades de medição fasorial (Phasor Measurement Units - PMUs). A metodologia consiste em resolver um problema de otimização não linear minimizando uma função objetivo quadrática associada com as medições e estados estimados sujeito às restrições de carga das barras da rede que não apresentam PMUs instaladas baseadas em dados históricos, sendo esta a principal contribuição deste trabalho. Uma proposta de alocação de PMUs também é apresentada e que consiste em alocar duas unidades em cada ramificação do sistema, uma no começo e outra no final do trecho, procurando utilizar o menor número possível e que não comprometa a qualidade dos estados estimados. A resolução do problema de otimização é realizada de duas formas, através da ‘toolbox fmincon’ do software Matlab, que é uma ferramenta muito utilizada na resolução de problemas de otimização, e através da implementação computacional do Método de Pontos Interiores com Barreira de Segurança (Safety Barrier Interior Point Method - SFTB - IPM) proposto na literatura utilizada. Durante o processo de estimação de estados são utilizadas medidas obtidas através de um fluxo de potência que simulam as PMUs instaladas nos sistemas analisados variando o carregamento de cada sistema em torno da sua média histórica de carga até atingir os limites superior e inferior estabelecidos, sendo verificado o comportamento do estimador de estados perante a ocorrência de ruídos brancos nas medidas de todos os sistemas analisados. Foram analisados um sistema de distribuição tutorial de 15 barras e três sistemas encontrados na literatura contendo 33, 50 e 70 barras respectivamente. No sistema tutorial e no de 70 barras foram incluídas unidades de geração distribuída para se verificar o comportamento do estimador de estados. Todos os resultados do processo de estimação de estados são obtidos com os dois métodos de resolução apresentados e são comparados o desempenho de cada método, principalmente em relação ao tempo computacional. Todos os resultados obtidos foram validados usando um programa de fluxo de potência convencional e apresentam boa precisão com valor de função objetivo baixo mesmo na presença de ruídos nas medidas refletindo de maneira confiável o real estado do sistema de distribuição, o que torna a metodologia proposta atraente. / This work aims at presenting a new methodology for static state estimation in electric power distribution systems which estimates the branch currents as state variables using voltage measurements and current phasor branch obtained from phasor measurement units (Phasor Measurement Units - PMUs). The methodology consists of solving a nonlinear optimization problem minimizing a quadratic objective function associated with the estimated measurements and states, subject to load constraints for the non monitored loads based on historical data, which is the main contribution of this work. A PMU allocation strategy is presented which consists of allocating two PMUs for each system branch, one at the beginning and another at the end, trying to use as little PMUs as possible in such a way that the quality of the estimated states are not compromised. The solution of the optimization problem is obtained through two ways, the first is the toolbox ‘fmincon’ from Matlab solver software which is a widely used tool in the optimization problem. The second is a computer implementation of interior point method with security barrier (SFTB - IPM) proposed in the literature. Comparisons of computing times and results obtained with both methods are shown. A power flow program is used to obtain the voltages and branch currents in order to emulate the PMUs data in the state estimation process. Additionaly the non monitored loads are varied from the minimum bounds to their maximum, allowing white noise errors from the PMUs measurements. A tutorial test system of 15 buses is fully explored and three IEEE test systems of 33, 50 and 70 buses are used to show the effectiveness of the proposed methodology. For the tutorial and 70 bus systems, distribued generation units were included to see the state estimator behavior. All results from the state estimation process are obtained considering the two presented solving methods and the computing times performance compared. The results obtained were validated using a conventional power flow program and have good accuracy with low objective function value even in the presence of white noise errors in the measurements reflecting the reliability of the proposed methodology, making it very attractive for distribution system monitoring.