AnÃ¡lise de Observabilidade e Processamento de Erros Grosseiros ...

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FICHA CATALOGRÁFICA ELABORADA PELA BIBLIOTECA DA ÁREA DE ENGENHARIA - BAE - UNICAMP As11a Asada, Eduardo Nobuhiro Análise de observabilidade e processamento de erros grosseiros conformativos utilizando a metaheurísitica busca tabu na estimação de estado generalizada / Eduardo Nobuhiro Asada .--Campinas, SP: [s.n.], 2004. Orientadores: Ariovaldo Verandio Garcia, Alcir José Monticelli (in Memorian). Tese (Doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação. 1. Sistemas de energia elétrica. 2. Sistemas de energia elétrica – Estimação de estado. 3. Energia elétrica - Transmissão. 4. Redes elétricas. 5. Topologia de redes elétricas. 6. TABU (Linguagem de programação de computador). I. Garcia, Ariovaldo Verandio. II. Monticelli, Alcir José. III. Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação. IV. Título. ii
RESUMO Este trabalho apresenta estudos sobre a modelagem em tempo-real de sistemas de potência através da estimação de estado generalizada. As principais funções da estimação analisadas foram: processador topológico, observador, estimador de estado e análise de erros grosseiros. Os dispositivos de chaveamento (chaves e disjuntores) são representados através de modelos de impedância nula. A modelagem do sistema na sua forma mais detalhada, através da representação de subestações com todas chaves e disjuntores, permite a verificação de erros de status desses componentes. Portanto, a análise da topologia pode ser realizada simultaneamente à estimação de variáveis de estado convencionais. Chaves e disjuntores, que são elementos de impedância nula, são considerados no modelo generalizado através da adição de variáveis de estado do tipo fluxo e de pseudomedidas adequadas. A interação entre dispositivos de característica discreta e medidas analógicas e a diferença entre os modelos convencional e generalizado são enfatizados em cada função. Dois modelos de estimador são considerados: um baseado no método desacoplado a partir da formação da matriz ganho e o segundo baseado no método Tableau esparso de Hachtel, onde pseudomedidas de injeção nula são consideradas como restrições de igualdade. A análise de erros grosseiros proposta busca tratar um erro reconhecido pela dificuldade na sua detecção: o erro conformativo. As medidas afetadas por esse tipo de erro agem como fossem medidas regulares e seus efeitos atingem medidas sem erro grosseiro. Nesse caso, as metodologias tradicionais quando aplicadas, podem identificar incorretamente as medidas. A identificação de erros conformativos foi formulada através da teoria da decisão e a partir da consideração da confiabilidade das medidas formula-se como um problema combinatório. É sabido que Metaheurísticas são eficientes no tratamento de tais problemas e a Busca Tabu é proposta para identificação e elaboração de hipóteses que melhor expliquem as incoerências encontradas. ABSTRACT This work presents studies about power system real-time modeling by using generalized state estimation. The analyzed state estimation functions are: topological processing, observability analysis, state estimator and gross error analysis. All these functions are considered by a generalized approach, where switching components (switches and circuit breakers) are represented by zero impedance models. Consideration of detailed model through explicit representation of substations with all switches and circuit breakers allows topology analysis with estimation of conventional state variables simultaneously. Switches, circuit breakers (zero impedance branches), are represented by the insertion of new flow state variables followed by adequate pseudomeasurements. The interaction among components and measurements of different natures and differences between conventional and generalized models were emphasized for each function. Two state estimator models are considered: the first one is based on decoupled state estimation by using the gain matrix, the second one is based on Hachtel’s sparse tableau approach. The proposed gross error analysis aims to treating an error that is known by its detection difficulty: the conforming error. Measurements affected by this error act as regular measurements and the negative effects act over good measurements. In this case, conventional identification methods may fail and good measurements are erroneously identified as bad data. The identification of conforming errors are formulated by an approach based on Decision Theory by considering the reliability of each measurement. The resulting problem is a combinatorial problem. It is known that Meta-Heuristics are very suited for combinatorial problems and the Tabu Search approach is proposed for identification and formulation of hypotheses that better explain inconsistencies caused by interacting errors. iii
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