Defesa de Tese de Doutorado de Vinícius Biajoni Braga Flôr, 04/02/26, 9h, por videoconferência
Link para defesa: https://us06web.zoom.us/j/85860997055 / Meeting ID: 858 6099 7055
Análise e Utilização de Dados Críticos para a Estimação de Estado em Sistemas de Potência
Resumo:
Esta pesquisa apresenta uma metodologia abrangente para análise e mitigação de criticalidades em sistemas de medição aplicados à Estimação de Estado. O trabalho desenvolve estratégias inteligentes para identificar, interpretar e mitigar vulnerabilidades em planos de medição, particularmente em cenários adversos, como ataques cibernéticos. Inicialmente, analisa-se o contexto de algoritmos consolidados na literatura para a detecção de criticalidades, evidenciando a necessidade de aprimoramento não apenas na identificação, mas principalmente da interpretação e utilização de seus resultados. A pesquisa propõe uma nova forma de visualização das criticalidades mediante à construção de grafos coloridos para as diversas cardinalidades, facilitando significativamente o planejamento de reforços do plano de medição. Esta representação incorpora análises baseadas em métricas da Teoria dos Grafos, permitindo uma avaliação sistemática das fragilidades. Como contribuição original, conceitua-se pela primeira vez a generalização de conjuntos críticos de medidas, aplicável também a unidades de medição e ramos de rede. Adicionalmente, propõe-se uma nova métrica para análise de fragilidade de planos de medição em contextos de Estimação de Estado, fundamentada no conceito de tempo de primeira passagem. Apresenta-se uma metodologia de reforço de planos de medição que utiliza metaheurísticas que exploram sistematicamente os resultados dos estudos de criticalidades. Os resultados demonstram que a abordagem integrada melhora significativamente a robustez dos sistemas de medição. Como perspectivas futuras, propõe-se a busca por métricas adicionais que qualifiquem ainda mais o sistema de medição observador da rede elétrica, bem como o aprimoramento da estratégia de reforço por intermédio da integração dos Ck-grafos.
Abstract:
This research presents a comprehensive methodology for analyzing and mitigating criticalities in measurement systems applied to State Estimation. The work develops intelligent strategies to identify, interpret, and mitigate vulnerabilities in measurement plans, particularly in adverse scenarios, such as cyberattacks. Initially, the study contextualizes consolidated algorithms in the literature for criticality detection, highlighting the necessity for improvement not only in identification but primarily in the interpretation and utilization of their results. The research proposes a novel visualization approach for criticalities through the construction of colored graphs for various cardinalities, significantly facilitating measurement plan reinforcement planning. This representation incorporates analyzes based on Graph Theory metrics, enabling systematic evaluation of measurement plan vulnerabilities. As an original contribution, this research conceptualizes for the first time the generalization of critical measurement sets, applicable to measurement units and network branches. Additionally, a new metric for analyzing measurement plan fragility in State Estimation contexts is proposed, grounded in the first-hitting time concept. Furthermore, a reinforcement methodology for measurement plans using metaheuristics that systematically exploit the criticality results is presented. The results demonstrate that the integrated approach significantly improves the robustness of measurement systems. As future perspectives, the research proposes the pursuit of additional metrics to further qualify the measurement system observing the electrical grid under study, as well as the enhancement of the reinforcement strategy through the integration of Ck-graphs.
Banca examinadora:
Prof. Milton Brown Do Coutto Filho, UFF – Presidente
Prof. Julio Cesar Stacchini de Souza, UFF
Prof. Luiz Satoru Ochi, UFF
Prof. José Viterbo Filho, UFF
Prof. Eduardo Nobuhiro Asada, USP
Prof. Pedro Vergara Barrios, TU Delft