Orientador: Evandro Conforti / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T23:28:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ribeiro_AntonioMarceloOliveira_D.pdf: 6175407 bytes, checksum: 03c529ed2452256d1369e23e047687ec (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Os efeitos provocados pelo ambiente de propagação sobre o sinal transmitido, assim como as condições impostas pela mobilidade do receptor, afetam diretamente a qualidade de serviço em sistemas de comunicação sem fios. Portanto, é necessário compreender e analisar os efeitos de degradação que o canal terá sobre um dado sistema de comunicação de dados e, dessa forma, avaliar a necessidade de medidas para mitigar os eventuais efeitos prejudiciais do canal. Neste trabalho, apresenta-se uma caracterização estatística do canal de rádio móvel, a partir de medições em campo nas bandas de 1800, 2500 e 3500 MHz, através de uma técnica simples de aquisição da envoltória do sinal. Em particular, são calculadas, para a envoltória, funções de distribuição de probabilidade, taxas de cruzamentos, duração de desvanecimento e sua distribuição, funções de correlação espacial e em frequência, tempo de coerência e largura de banda de coerência. Realiza-se, igualmente, uma análise comparativa destes resultados com os seguintes modelos estatísticos: Rayleigh, Nakagami, Rice, Weibull, Hoyt (Nakagami-q) e ?-?. Além disso, é dada ênfase à estimação de parâmetros dos modelos de canal de rádio, através de dois métodos: momentos (MoM) e máxima verossimilhança (ML). Neste contexto, obtém-se expressões para a variância e o intervalo de confiança, assintóticos, de estimadores ML, baseadas na informação de Fisher que uma amostra aleatória contém a respeito do parâmetro a ser estimado. De forma geral, foi observado um bom ajuste entre as medidas em campo e correspondentes curvas teóricas, para estatísticas de primeira e segunda ordem da envoltória. As medições em campo deste trabalho mostraram que os estimadores ML agruparam mais as curvas teóricas, em torno da curva experimental, quando comparados aos estimadores MoM. Adicionalmente, a matriz de covariância dos estimadores ML para ? e ?, obtida a partir das medições em campo, mostrou que a variância do estimador de ? é, pelo menos, dez vezes maior que aquela do estimador de ?. Igualmente, valores medidos de correlação espacial apresentaram bom ajuste aos modelos teóricos, em termos de uma tendência geral de variação. Em particular, curvas de distribuição cumulativa do tempo de coerência, , para medidas em campo em 3500MHz, mostraram que é maior que 1,7 ms, para 90% do tempo, quando o receptor se move a 30 km/h. Por fim, medidas em campo da largura de banda de coerência, em 1800MHz, revelaram que um valor de ?f < 60 kHz irá garantir um nível de correlação da envoltória maior que 0,9, para 90% do tempo / Abstract: The propagation environment effects on the transmitted signal as well as the conditions imposed by the receiver mobility directly affect the quality of service (QoS) in wireless communication systems. Therefore, it is necessary to understand and analyze the degradation effects inflicted by the channel on a given data communication system, in order to evaluate the measures to mitigate these deleterious effects. In this thesis, we present a statistical characterization of the mobile radio channel based on field measurements performed over the 1800, 2500, and 3500 MHz bands, using a simple technique for acquiring the signal envelope. In particular, envelope statistics for probability distribution functions were calculated, as well as the crossing rates, duration of fading and its distribution, spatial and frequency correlation functions, coherence time, and coherence bandwidth. A comparative analysis of these results was also carried out against the following statistical models: Rayleigh, Nakagami, Rice, Weibull, Hoyt (Nakagami-q), and ?-?. Also, emphasis is given to the parameter estimation of radio channel models using two methods: moments (MoM) and maximum likelihood (ML). In this context, expressions for the asymptotic variance and confidence interval of ML estimators were obtained, based on the Fisher information a random sample contains over the parameter to be estimated. In general, there was a good fit between the field measurements and corresponding theoretical curves for envelope statistics of first and second order. Field measurements of this work have shown that ML estimators grouped more the theoretical curves around the experimental one, when compared to MoM estimators. Additionally, the covariance matrix of ML estimators for ? and ?, obtained from field measurements, showed that the variance of ? estimator is at least ten times greater than the one of ? estimator. Moreover, measured values of spatial correlation showed a good .t to the theoretical models, in terms of a general tendency of variation. Particularly, cumulative distribution curves of the coherence time , for field measurements at 3500MHz, showed that is greater than 1,7 ms for 90% of time when the receiver is moving at 30 km/h. Finally, 1800- MHz field measurements of coherence bandwidth revealed that a value of ?f < 60 kHz will ensure a level of envelope correlation greater than 0.9 for 90% of time / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica

[pt] Apresenta-se neste trabalho a implementação de um método adaptativo de refinamento automático de malhas de Elementos de Finitos. O método aplica-se a problemas planos de elasticidade linear. Elementos triangulares e quadrilaterais (lineares e quadráticos) são utilizados. Estimativas de erro a-posteriori são obtidas através do estimador de erro proposto por Zienkiewicz-Zhu, empregando-se uma técnica de recuperação da solução numérica fornecida pelo MEF (superconvergent patch recovery technique). A metodologia da adaptação da malha emprega o conceito de remalhamento do domínio na forma proposta por Peraire e Zhu para malhas de elementos triangulares e quadrilaterais, respectivamente. Implementa-se um esquema de localização de singularidades presentes no domínio baseado no conceito de concentração da energia de deformação. O uso deste esquema combinado com a metodologia de adaptação permite um processo automático sem intervenção do usuário durante os ciclos de refinamento da malha. Para demonstrar-se a performance do método são analisados três problemas: uma viga curta em balanço sob carregamento distribuído, uma placa quadrada com furo quadrado e uma placa quadrada com dupla trinca. / [en] This work presentes the theory and the implementation techniques for na automatic h-adaptive procedure of finite elemento mesh refinements. Themetodology is applied to plane problems inlinear elasticity using triangular and quadrilateral shape elements with linear and quadratic lagrangian interpolation functions. Solution errors are a-posteriori evaluated using the Zienkiewicz- Zhu error estimator based on numerical solutions recovered from the finite element method solution – superconvergent patch recovery technique. For the mesh adaptivity of triangular and quadrilateral elements the remeshing concepts proposed by. Peraire and Zhu employed, respectively. The presence of solution singularities and their intensity is identified throughout the finite cloment mesh from the evaluation of the strain energy concentration, considering the numerical solution obtained. This scheme combined with adaptivity methodology allows for fully automatic procedure of mesh refinement/derefinement at the cycle of solution searching. Three examples are considered to demonstrate the procedure ability in handling elasticity problems: a cantiliver short beam under transverse distributed loading, a square plate with a middle square hole under inplace traction distributed loading and a double notch square plate under in plane distributed loading.

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.

Os modelos de regressão beta e beta inflacionados conseguem ajustar adequadamente grande parte das variáveis do tipo proporção. No entanto, esses modelos não são úteis quando a variável resposta não pode assumir valores no intervalo (0,c) e assume o valor c com probabilidade positiva. Variáveis relacionadas a algum tipo de pagamento limitado entre dois valores, quando estudadas em relação ao seu valor máximo, possuem essas características. Para ajustar essas variáveis, introduzimos a distribuição beta inflacionada truncada (BIZUT), que é uma mistura de uma distribuição beta com suporte no intervalo (c,1) e uma distribuição trinomial que assume os valores zero, um e c. Propomos ainda um modelo de regressão para as situações em que a variável resposta tem distribuição BIZUT. Admitimos que todos os parâmetros da distribuição podem variar em função de variáveis preditoras. Além disso, o modelo permite que o parâmetro conhecido c varie entre as unidades populacionais. Para esse modelo são desenvolvidos diversos aspectos inferenciais, são obtidos resultados para as situações em que c é variável e são conduzidos estudos de simulação de Monte Carlo. Além disso, discutimos análise de resíduos, desenvolvemos análise de influência local e realizamos uma aplicação a dados reais de cartão de crédito. / The beta regression model or the inflated beta regression model may be a reasonable choice to fit a proportion in most situations. However, they do not fit well variables that do not assume values in the open interval (0,c), 0 < c < 1 and assume the c value with positive probability. Variables related to a kind of double bounded payment amount when studied as a proportion of the maximum payment amount have this feature. For these variables, we introduce the truncated inflated beta distribution (TBEINF). This proposed distribution is a mixture of the beta distribution bounded in the open interval (c,1) and a trinomial distribution that assumes the values zero, one and c. This work also proposes a regression model where the response variable is TBEINF distributed. The model allows all the unknown parameters of the conditional distribution of the response variable to be modeled as functions of explanatory variables. Moreover, the model allows nonconstant known parameter c across population units. For this model, some inferential aspects are developed, some results when c is not constant are obtained and Monte Carlo simulation studies are performed. In addition, residual and local influence analysis are discussed and an application to credit card data is presented.

Estudamos o problema de obtenção de estimadores/preditores ótimos para combinações lineares de respostas coletadas de uma população finita por meio de amostragem aleatória simples. Nesse contexto, estendemos o modelo misto para populações finitas proposto por Stanek, Singer & Lencina (2004, Journal of Statistical Planning and Inference) para casos em que se incluem erros de medida (endógenos e exógenos) e informação auxiliar. Admitindo que as variâncias são conhecidas, mostramos que os estimadores/preditores propostos têm erro quadrático médio menor dentro da classe dos estimadores lineares não viciados. Por meio de estudos de simulação, comparamos o desempenho desses estimadores/preditores empíricos, i.e., obtidos com a substituição das componentes de variância por estimativas, com aquele de competidores tradicionais. Também, estendemos esses modelos para análise de estudos com estrutura do tipo pré-teste/pós-teste. Também por intermédio de simulação, comparamos o desempenho dos estimadores empíricos com o desempenho do estimador obtido por meio de técnicas clássicas de análise de medidas repetidas e com o desempenho do estimador obtido via análise de covariância por meio de mínimos quadrados, concluindo que os estimadores/ preditores empíricos apresentaram um menor erro quadrático médio e menor vício. Em geral, sugerimos o emprego dos estimadores/preditores empíricos propostos para dados com distribuição assimétrica ou amostras pequenas. / We consider optimal estimation of finite population parameters with data obtained via simple random samples. In this context, we extend a finite population mixed model proposed by Stanek, Singer & Lencina (2004, Journal of Statistical Planning and Inference) by including measurement errors (endogenous or exogenous) and auxiliary information. Assuming that variance components are known, we show that the proposed estimators/predictors have the smallest mean squared error in the class of unbiased estimators. Using simulation studies, we compare the performance of the empirical estimators/predictors obtained by replacing variance components with estimates with the performance of a traditional estimator. We also extend the finite population mixed model to data obtained via pretest-posttest designs. Through simulation studies, we compare the performance of the empirical estimator of the difference in gain between groups with the performance of the usual repeated measures estimator and with the performance of the usual analysis of covariance estimator obtained via ordinary least squares. The empirical estimator has smaller mean squared error and bias than the alternative estimators under consideration. In general, we recommend the use of the proposed estimators/ predictors for either asymmetric response distributions or small samples.

O Modelo de Equações Estruturais (MEE) é habitualmente ajustado para realizar uma análise confirmatória sobre as conjecturas de um pesquisador acerca do relacionamento entre as variáveis observadas e latentes de algum estudo. Na prática, a maneira mais recorrente de avaliar a qualidade das estimativas de um MEE é a partir de medidas que buscam mensurar o quanto a usual matriz de covariâncias clássicas ou ordinárias se distancia da matriz de covariâncias do modelo ajustado, ou a magnitude do afastamento entre as funções de discrepância do modelo hipotético e do modelo saturado. Entretanto, elas podem não captar problemas no ajuste quando há muitos parâmetros a estimar ou bastantes observações. A fim de detectar irregularidades no ajustamento resultantes do impacto provocado pela presença de outliers no conjunto de dados, este trabalho contemplou alguns indicadores conhecidos na literatura, como também considerou alterações no Índice da Qualidade do Ajuste (ou GFI, de Goodness-of-Fit Index) e no Índice Corrigido da Qualidade do Ajuste (ou AGFI, de Ajusted Goodness-of-Fit Index), ambos nas expressões para estimação de parâmetros pelo método de Máxima Verossimilhança, que consistiram em substituir a tradicional matriz de covariâncias pelas matrizes de covariâncias computadas com os seguintes estimadores: Elipsoide de Volume Mínimo, Covariância de Determinante Mínimo, S, MM e Gnanadesikan-Kettenring Ortogonalizado (GKO). Através de estudos de simulação sobre perturbações de desvio de simetria e excesso de curtose, em baixa e alta frações de contaminação, em diferentes tamanhos de amostra e quantidades de variáveis observadas afetadas, foi possível constatar que as propostas de modificação do GFI e do AGFI adaptadas pelo estimador GKO foram as únicas que conseguiram ser informativas em todas essas situações, devendo-se escolher a primeira ou a segunda respectivamente quando a quantidade de parâmetros a serem estimados é baixa ou elevada. / The Structural Equation Model (SEM) is usually set to perform a confirmatory analysis on the assumptions of a researcher about the relationship between the observed variables and the latent variables of such a study. In practice, the most iterant way of evaluating the quality of the estimates of a SEM comes either from procedures of measuring how distant the usual classic or ordinary covariance matrix is from the covariance matrix of the adjusted model, or from the magnitude of the hiatus in discrepancy functions of both the hypothetical model and the saturated model. Nevertheless, they may fail to capture problems in the adjustment in the occurrence of either several parameters to estimate or several observations. This study included indicators known in the literature in order to detect irregularities in the adjustment resulting from the impact caused by the presence of outliers in the data set. This study has also considered changes in both the Goodness-of-Fit Index (GFI) and the Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) in the expressions for parameter estimation by Maximum Likelihood method, which consisted in replacing the traditional covariance matrix by the robust covariance matrices computed through the following estimators: Minimum Volume Ellipsoid, Minimum Covariance Determinant, S, MM and Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring (OGK). Through simulation studies on disturbances of both symmetry deviations and excess kurtosis in both low and high fractions of contamination in different sample sizes and quantities of affected observed variables it has become clear that the proposals of modification of both the GFI and the AGFI adapted by the OGK estimator were the only ones able to be informative in all these situations. It must be considered that GFI or AGFI must be used when the number of parameters to be estimated is either low or high, respectively.

Neste trabalho, é proposta uma metodologia para estimar o estado de um sistema elétrico de potência (SEPs) durante variações de tensão de curta duração (VTCDs) causadas por faltas elétricas nas linhas que compõem a rede elétrica avaliada. Para cumprir esta meta, são utilizados os valores registrados nos equipamentos de medição instalados nas redes elétricas. Na realidade, existem poucos equipamentos nas redes elétricas devido aos custos elevados dos medidores de qualidade de energia elétrica (QEE). Embora estes custos tenham diminuído nos últimos anos, ainda é inviável a utilização de um número suficiente de medidores para garantir a monitoração de toda a rede, por tornar-se muito oneroso. Esta realidade constitui um desafio para se desenvolver técnicas que permitam, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, determinar os locais de faltas e estimar os valores das VTCDs em todas as barras que compõem um sistema elétrico. Como contribuição à solução destes problemas, esta tese propõe a utilização do algoritmo denominado Estratégias Evolutivas (EEs), que integra a família dos Algoritmos Evolutivos. Tal algoritmo mostrou ser viável por sua facilidade de implementação e rapidez de resposta na busca de uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. As EEs, nesta tese, são utilizadas para se determinar: o local de falta, tipo de falta e impedância de falta, que caracterizam um indivíduo, de forma que as tensões resultantes nas barras monitoradas sejam as mais próximas possíveis das medições realizadas. Para alcançar esse objetivo, inicialmente se constrói uma população inicial de indivíduos que representam alternativas de solução do problema. Em seguida, uma parte destes indivíduos será submetida a mutação e recombinação para então serem selecionados os indivíduos que sobreviverão na geração futura. Este processo iterativo é realizado até que se encontre uma solução o mais próximo da procurada. Cada indivíduo é avaliado através de função objetivo, que representa o erro quadrático entre os valores medidos e os valores calculados. Para este cálculo, é necessário simular um curto-circuito com as características do indivíduo avaliado com base em informações da rede bem como dos valores das tensões provenientes dos medidores. A partir da determinação das características da falta, é feita a estimação dos valores das tensões em toda a rede levando à avaliação das VTCDs. Uma vez atingido este objetivo, é possível, por exemplo, determinar indicadores de qualidade associados às VTCDs, como o SARFI (System Average RMS Frequency Index), determinar as áreas mais propensas a causar as VTCDs e elaborar planos de manutenção preventiva. Foram implementados dois algoritmos que calculam o número mínimo de medidores e os locais onde estes devem ser instalados. O primeiro algoritmo tem a finalidade de garantir o monitoramento de toda a rede em relação às VTCDs enquanto o segundo garante o menor erro de estimação de VTCDs nas barras onde não se têm medidores instalados. A referida metodologia pode ser aplicada em redes radiais ou em malha, sendo inicialmente aplicada em sistemas de pequeno porte (redes de 14 e 30 barras do IEEE) com intuito de verificar a capacidade do algoritmo. Foram então simuladas redes de maior complexidade, por meio de testes em redes de 57 barras e 118 barras do IEEE. Para avaliar a eficiência da metodologia desenvolvida foi feita uma comparação com outra metodologia de otimização baseada em Algoritmos Genéticos (AGs). / A methodology is herein proposed to estimate Short Duration Voltage Variation (SDVV) in electric power systems, caused by electrical faults. To attain this target, values recorded by measurement equipment in specific sites are used. In fact, there are few power quality meters installed in power networks, due to the high cost of such meters. Although these costs have decreased in recent years, the installation of a sufficient number of meters to ensure monitoring the entire network is still unfeasible. This reality poses a challenge to developing techniques that, with a small number of monitoring points, allow the determination of fault locations and estimation of SDVV values in specified buses. As contribution this thesis proposes an algorithm called Evolutionary Strategies (ESE), which integrates the group of evolutionary algorithms. This algorithm can be easily implemented and finds a solution within a wide solution space. The ESE determines the fault location, fault type and fault impedance, that characterize an individual, so that the resulting voltages on monitored buses are as close as possible to the measured ones. An initial population is generated as alternative solutions to the problem. Some of the individuals in the population will be submitted to mutation and recombination operators. Individuals are then selected to the future generation. An iterative process is carried out to determine a solution as close as possible to the desired one. Each individual is evaluated by the objective function, which represents the quadratic error between the measured and calculated values. This calculation is based on short circuit calculation related to the evaluated individual and from information of voltage values gathered from power quality meters. Voltage values in specific network buses can then be determined to monitor their corresponding SDVV values. This allows, for example, determining quality indicators associated to the SDVV, such as the System Average RMS Frequency Index (SARFI), to evaluate sensitive areas, i.e. which are prone to cause SDVVs and to develop plans for preventive maintenance. Two algorithms that calculate the minimum number of meters and their locations have been implemented. The first algorithm aims to ensure monitoring the entire network regarding SDVVs, while the second algorithm ensures the smallest error of SDVV estimation in buses where no meters are installed. This methodology can be applied to meshed or radial networks. It was initially implemented in small networks (IEEE 14 and 30 buses) with the purpose of verifying the ability of algorithm. In sequence the methodology was applied to more complex networks (IEEE 57 and 118 buses). To assess the efficiency of the methodology a comparison with other optimization methodology based on Genetic Algorithms (GA) was carried out.

Os estimadores de estado são ferramentas primordiais para monitoramento em tempo real dos sistemas elétricos de potência, principalmente por permitir a execução de funções básicas relacionadas à segurança destes sistemas. No entanto, nos sistemas de distribuição, por possuírem uma série de particularidades e pelo reduzido número de medidas disponíveis em tempo real, os estimadores de estado convencionais desenvolvidos para sistemas de transmissão não são capazes de oferecer boas estimativas para determinação do estado da rede. Neste contexto, o Estimador de Demanda Trifásico em Tempo Real (EDTTR) desenvolvido neste trabalho, fundamentado nos métodos de estimação de demanda, tem como foco principal proporcionar maior precisão ao monitoramento da rede primária de alimentadores de distribuição radiais, ao contemplar as características intrínsecas do modelo da rede. O EDTTR consiste em dois estágios principais: o primeiro é caracterizado pela estimação off-line das demandas dos transformadores de distribuição por meio do processo de agregação de cargas, considerando informações dos consumidores. O segundo estágio é realizado em tempo real, utiliza um algoritmo eficiente de Varredura Direta Inversa para a solução do fluxo de carga, auxiliado da estrutura de dados chamada Representação Nó-Profundidade para armazenar a topologia da rede. Neste estágio também ocorre o ajuste recursivo das estimativas obtidas no Estágio 1 com base nas poucas medidas disponíveis em tempo real. No intuito de melhorar a representação da rede primária, o EDTTR desenvolvido possibilita o tratamento dos transformadores de distribuição conectados em Delta-Yn. Esta proposição permite uma caracterização do modelo das cargas mais fiel, sendo capaz de superar problemas de convergência, além de contribuir para a qualidade do processo de estimação. Desenvolveu-se, também, uma plataforma de testes que permite a análise do impacto de fatores que deterioram o processo de estimação de demandas, como: a má classificação dos consumidores, o comportamento dos mesmos, que na prática não é exatamente igual ao da classe de carga a ele atribuída, a possibilidade de perdas não técnicas, erros grosseiros e falhas de comunicação nos medidores do alimentador. O EDTTR foi validado em simulações utilizando um alimentador real da cidade de Ribeirão Preto com base em dados fornecidos pela distribuidora CPFL Paulista. / The state estimators are primordial tools for electric power systems real time monitoring. These tools allow the execution of basic functions related to systems security. However, conventional state estimators, developed for transmission systems, can not provide good estimates to the state of distribution systems. This is due to two main factors, the few real time measures available in distribution systems, and the intrinsic complexity of them. In this context, the developed Real Time Three-Phase Load Estimator (EDTTR), based on load estimation methods, aims to provide better estimates to the monitoring of the primary network of radial distribution feeders, considering all the intrinsic sets of the system model. The EDTTR consists of two main stages: the first is characterized by the off-line load estimation of the distribution transformers by a load aggregation process, which uses consumers information as input data. In the second stage the off-line estimates obtained in Stage 1 are recursively refined in real-time basing on the available measurements. This procedure is executed by a computationally efficient backward/forward sweep load flow algorithm based on the data structure called Node-depth Encoding. The developed EDTTR allows the treatment of distribution transformers connected in Delta-Yn improving the primary network representation. A test platform is also developed that enables the analysis of the impact of factors that deteriorate the demand estimation process, such as the poor classification of consumers, the poor representativeness of the load class for certain consumers, the possibility of non-technical losses, and of gross errors and communication faults in the feeder meters. The developed EDTTR performance was tested in simulations that uses a real feeder from Ribeirão Preto city, based on system data provided by CPFL Paulista utility.

A necessidade de obter solução de grandes sistemas lineares resultantes de processos de discretização de equações diferenciais parciais provenientes da modelagem de diferentes fenômenos físicos conduz à busca de técnicas numéricas escaláveis. Métodos multigrid são classificados como algoritmos escaláveis.Um estimador de erros deve estar associado à solução numérica do problema discreto de modo a propiciar a adequada avaliação da solução obtida pelo processo de aproximação. Nesse contexto, a presente tese caracteriza-se pela proposta de reutilização das estruturas matriciais hierárquicas de operadores de transferência e restrição dos métodos multigrid algébricos para acelerar o tempo de solução dos sistemas lineares associados à equação do transporte de contaminantes em meio poroso saturado. Adicionalmente, caracteriza-se pela implementação das estimativas residuais para os problemas que envolvem dados constantes ou não constantes, os regimes de pequena ou grande advecção e pela proposta de utilização das estimativas residuais associadas ao termo de fonte e à condição inicial para construir procedimentos adaptativos para os dados do problema. O desenvolvimento dos códigos do método de elementos finitos, do estimador residual e dos procedimentos adaptativos foram baseados no projeto FEniCS, utilizando a linguagem de programação PYTHONR e desenvolvidos na plataforma Eclipse. A implementação dos métodos multigrid algébricos com reutilização considera a biblioteca PyAMG. Baseado na reutilização das estruturas hierárquicas, os métodos multigrid com reutilização com parâmetro fixo e automática são propostos, e esses conceitos são estendidos para os métodos iterativos não-estacionários tais como GMRES e BICGSTAB. Os resultados numéricos mostraram que o estimador residual captura o comportamento do erro real da solução numérica, e fornece algoritmos adaptativos para os dados cuja malha retornada produz uma solução numérica similar à uma malha uniforme com mais elementos. Adicionalmente, os métodos com reutilização são mais rápidos que os métodos que não empregam o processo de reutilização de estruturas. Além disso, a eficiência dos métodos com reutilização também pode ser observada na solução do problema auxiliar, o qual é necessário para obtenção das estimativas residuais para o regime de grande advecção. Esses resultados englobam tanto os métodos multigrid algébricos do tipo SA quanto os métodos pré-condicionados por métodos multigrid algébrico SA, e envolvem o transporte de contaminantes em regime de pequena e grande advecção, malhas estruturadas e não estruturadas, problemas bidimensionais, problemas tridimensionais e domínios com diferentes escalas. / The need for solving large linear systems arising from the discretization of partial differential equations modelling physical phenomena motivates the search for scalable numerical techniques. Multigrid algorithms are instances of such techniques.In order to provide a suitable assessment of the solution obtained by such algorithms, an error estimator must be associated to the numerical solution of the discretized problem. In this context, this thesis proposes the reutilization of the hierarchical matrix structures of transfer operators and the restriction to algebraic multigrid methods to speed up the process of solving the linear systems associated with the contaminant transport equation in saturated porous media. In addition, it features the implementation of residual estimates for problems involving constant or non-constant data, the regimes of small- or large-scale advection and the proposal of employing the residual estimates associated to the source term and to the initial condition to build adaptive procedures for the problem data. The development of the computer codes of the finite element method, residual estimator and adaptive procedures were based on the FEniCS project, using the programming language PYTHONR and developed on the Eclipse platform. The implementation of the algebraic methods with reutilization relied upon the libray PyAMG. Grounding on the idea of reutilizing the hierarchical structures, fixed and automatic parameters multigrid methods were proposed and extended to non-stationary iterative methods such as GMRES and BICGSTAB. The numerical results demonstrate that the residual estimator captures the behavior of the real error of the numerical solution, and provide adaptive algorithms for the data whose output mesh yields a numerical solution alike to that obtained from a uniform mesh with more elements. Moreover, the methods with reutilization are faster than those that do not reuse the structures. Besides, the efficiency of such methods can also be observed in the solution of an auxiliary problem, which is necessary for deriving the residual estimates in the regime of large-scale advection. These results encompass both the type SA algebraic multigrid method and those pre-conditioned by them. Moreover, they involve the transport of contaminants in regime of small- and large-scale advection, structured and non-structured meshes, bi- and tridimensional problems and domains with different scales.