Depuração de parâmetros de redes elétricas via estimação de estado e algoritmos genéticos
Descripción del Articulo
Esta Tese aborda o problema da Estimação de Parâmetros de Redes Elétricas através da função Estimação de Estado. Tal problema origina-se na necessidade de se corrigir valores de parâmetros elétricos de elementos da rede, responsáveis pela degradação dos resultados da Estimação de Estado, assim como...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de Publicación: | 2006 |
| Institución: | Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria |
| Repositorio: | Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| Lenguaje: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/7562 |
| Enlace del recurso: | https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3634016 https://app.uff.br/riuff/handle/1/26064 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Depuración de parámetros de redes eléctricas mediante estimación de estado y algoritmos genéticos |
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Esta Tese aborda o problema da Estimação de Parâmetros de Redes Elétricas através da função Estimação de Estado. Tal problema origina-se na necessidade de se corrigir valores de parâmetros elétricos de elementos da rede, responsáveis pela degradação dos resultados da Estimação de Estado, assim como de outras funções de análise de redes. Erros em parâmetros de ramos da rede surgem em virtude de dados imprecisos de fabricantes, estimativa pobre para o comprimento de linhas de transmissão, alterações de projeto não atualizadas adequadamente na base de dados, etc. A influência dos erros de parâmetros sobre a Estimação de Estado e os fatores que podem intervir na detecção e identificação de tais erros são analisados e discutidos neste trabalho. A partir de tais análises, são propostos nesta Tese procedimentos para a detecção e identificação de parâmetros suspeitos e estratégias para a correção dos erros em parâmetros. Tais estratégias são construídas considerando diferentes situações, tais como: ocorrência de erro em um único parâmetro; ocorrência de erros em mais de um parâmetro e sua localização na rede; situações de baixa redundância de medidas; ocorrência de erros não detectáveis e/ou de baixa magnitude. A abordagem proposta distingue-se pela construção de um estimador de parâmetros complementar, que não modifica o núcleo do processo de estimação de estado disponível, mas com este interage segundo diferentes estratégias, dependendo das situações anteriormente descritas. A metodologia proposta considera a Estimação de Parâmetros como um problema offline, em que se assume a inexistência de erro na configuração da rede em análise, bem como de erros grosseiros nas medidas a serem processadas. Simulações são realizadas utilizando dados de sistema-teste do IEEE e dados reais de parte do sistema da LIGHT, de forma a ilustrar, testar e validar as metodologias propostas. |
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A partir de tais análises, são propostos nesta Tese procedimentos para a detecção e identificação de parâmetros suspeitos e estratégias para a correção dos erros em parâmetros. Tais estratégias são construídas considerando diferentes situações, tais como: ocorrência de erro em um único parâmetro; ocorrência de erros em mais de um parâmetro e sua localização na rede; situações de baixa redundância de medidas; ocorrência de erros não detectáveis e/ou de baixa magnitude. A abordagem proposta distingue-se pela construção de um estimador de parâmetros complementar, que não modifica o núcleo do processo de estimação de estado disponível, mas com este interage segundo diferentes estratégias, dependendo das situações anteriormente descritas. A metodologia proposta considera a Estimação de Parâmetros como um problema offline, em que se assume a inexistência de erro na configuração da rede em análise, bem como de erros grosseiros nas medidas a serem processadas. Simulações são realizadas utilizando dados de sistema-teste do IEEE e dados reais de parte do sistema da LIGHT, de forma a ilustrar, testar e validar as metodologias propostas.Esta tesis aborda el problema de la Estimación de Parámetros en Redes Eléctricas mediante la Estimación de Estado. Se centra en corregir parámetros eléctricos de elementos de la red que degradan los resultados de la Estimación de Estado y otras funciones de análisis de redes. Los errores en los parámetros de las ramas de la red surgen debido a datos imprecisos de los fabricantes, estimaciones erróneas de la longitud de las líneas de transmisión y cambios en el proyecto no actualizados adecuadamente en las bases de datos. Este trabajo analiza y discute el impacto de los errores de parámetros en la Estimación de Estado y los factores que afectan la detección e identificación de dichos errores. Propone procedimientos para detectar e identificar parámetros sospechosos y estrategias para corregir los errores de parámetros, considerando diversas situaciones como errores en un único parámetro, errores en múltiples parámetros y su ubicación en la red, baja redundancia de medidas, y errores no detectables o de baja magnitud. La propuesta introduce un estimador de parámetros complementario que interactúa con el proceso existente de estimación de estado mediante diferentes estrategias, dependiendo de las situaciones descritas. La metodología considera la Estimación de Parámetros como un problema offline, asumiendo la ausencia de error en la configuración de la red y errores gruesos en las medidas. Simulaciones con datos del sistema de prueba IEEE y datos reales de parte del sistema de LIGHT ilustran, prueban y validan las metodologías propuestas.Brasil. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes)Tesis doctoralapplication/pdfporUniversidade Federal FluminenseBRinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esSuperintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDURedes eléctricasAlgoritmos genéticosSistemas de potencia eléctricaEstimación de parámetrosEstimación de estadohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01Depuração de parâmetros de redes elétricas via estimação de estado e algoritmos genéticosDepuración de parámetros de redes eléctricas mediante estimación de estado y algoritmos genéticosinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal Fluminense. Instituto de ComputaçãoComputación. Área de especialidad: Computación en PotenciaDoctor en Computación. Área de especialidad: Computación en Potenciahttp://purl.org/pe-repo/renati/level#doctorhttps://orcid.org/0000-0002-9862-166Xhttps://orcid.org/0000-0002-5006-484110196216Stacchini de Souza, Julio CesarDo Coutto Filho, Milton BrownSchilling, Marcus TheodorMosqueira Falcão, DjalmaPires de Azevedo, Gilbertohttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALMitaccMezaEB-TesisDoctoral.pdfMitaccMezaEB-TesisDoctoral.pdfTesis doctoralapplication/pdf2858359https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7562/1/MitaccMezaEB-TesisDoctoral.pdfa8d967ec2de38c04caa2a7b862e5f42dMD51Autorizacion.pdfAutorizacion.pdfAutorización del registroapplication/pdf1316614https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7562/2/Autorizacion.pdf072ee3d1aa8fdb4a9d07159a006eca25MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7562/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53renati/7562oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/75622024-04-26 09:40:07.492Registro Nacional de Trabajos de Investigaciónrenati@sunedu.gob.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 |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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