ࡱ> 130bjbjUU G$??bHXX860(;;;;Q ]fe;;ee;;eeee;;eeeee;gee06eeee`eeeeeeeeeeee6eeeeeeeeeeeeeX a:Avaliao da Capacidade de Observao do Estado Operativo de Redes Eltricas A estimao de estado (EE) em sistemas de potncia atua como um filtro de incertezas, primordialmente visando aquelas presentes na medio das grandezas que caracterizam o comportamento do sistema em condies normais de operao (equilbrio entre carga e gerao). Em especial, a funo EE cumpre o papel de validador de dados em tempo real, realizando a deteco, identificao e remoo de erros grosseiros de medio. Conceitualmente, essa funo necessita ser alimentada com muitos dados e, quando privada destes, no apenas em quantidade, mas tambm e m diversidade (diferentes tipos de grandezas) e espalhamento da rede eltrica, a EE se ressente, no cumprindo adequadamente seu papel, situao nem sempre do conhecimento de seus usurios, frustrando expectativas. Uma das etapas da EE, conhecida por anlise de observabilidade, destina-se prvia verificao de condies mnimas para a realizao do processo de estimao, em termos de dados necessrios ao alcance de todas as barras da rede eltrica. Entretanto, para que a EE seja eficaz (como validador de dados) e eficiente (como ferramenta de tempo real), devem-se buscar mecanismos que avaliem riscos e limitaes do processo de estimao, o que enseja uma anlise mais ampla da capacidade de observao do estado do sistema. Esta Tese prope uma metodologia para a avaliao da capacidade de observao do estado de redes eltricas, trazendo luz a integrao das condies de criticalidade de medidas/ramos da rede e detectabilidade/identificabilidade de erros grosseiros de medio. O problema de determinao das criticalidades foi proposto alternativamente como um problema de otimizao inteira multi-modal, cuja enumerao das diversas solues as tuplas crticas de medidas se fez via mtodos de Branch-and-Bound. Aspectos probabilsticos foram tambm considerados, levando-se em conta a indisponibilidade de medidas e ramos da rede na elaborao de ndices de risco para a esperada atuao da EE. Para tal, adotou-se uma abordagem baseada na Simulao de Monte Carlo. Alm disto, com base na Teoria da Informao, explorou-se a quantidade de informao contida nas medidas fornecida EE. De modo a ilustrar a aplicao da metodologia proposta, diversos exemplos so apresentados, usando-se redes eltricas de porte variado, frequentemente adotadas em estudos sobre a EE. Palavras-Chave: Sistemas de Potncia, Estimao de Estado, Observabilidade, Redundncia Abstract: Power system state estimation (SE) acts as an uncertainty filter, primarily aimed at those ones present in the measuring of the quantities that characterize the system behavior under normal operating conditions (load and generation balance). In particular, SE function fulfills the role of real time data validator, performing the detection, identification and removal of measurement gross errors. Conceptually, this function needs to be fed with a plenty of data, and when deprived of that, not only in quantity but also in diversity (different quantities) and spreading the power grid, SE resents itself, not adequately fulfilling its role, situation not always known by its users, frustrating expectations. One of the SE steps, known for observability analysis is intended to prior verification of minimum conditions for carrying out the estimation process, in terms of data needed within reach of all the bars of the grid. However, for the effectiveness of SE (as validator data) and efficient (such as real-time tool), it should be sought mechanisms to assess risks and limitations of the estimation process, which entails a wider analysis of observational capability the system state. This Doctoral Thesis proposes a methodology for evaluating the capacity of observation of the operating state of power grids, bringing to light the integration of criticality conditions of measurement / network branches, and detectability / identifiability of gross measurement errors. The problem of determining the criticality conditions is proposed alternatively as a multi-modal integer optimization problem whose enumeration of the numerous solutions the critical tuples of measurements and/or branches - was performed through Branch-and-Bound methods. Probabilistic aspects were also considered, taking into account the availability of measurements and network branches in the development of risk indices for the expected performance of the EE. To this end, it was developed an approach based on Monte Carlo Simulation. Furthermore, based on Information Theory, the information content of measurements provided to SE is exploited in determining the observation capacity. In order to illustrate the application of the proposed methodology, several examples are presented, using electrical power networks of different sizes, frequently adopted in SE studies. Keywords: Power Systems, State Estimation, Observability, Redundancy.     PAGE \* MERGEFORMATvii PAGE \* MERGEFORMATvi -LM$C`abceõvdUIU>62hjhUhKThmH sH hCJaJmH sH hKThCJaJmH sH "hKTh5CJ\aJmH sH h.}hCJaJmH sH h!hCJaJmH sH "hFh5CJ\aJmH sH h5CJ\aJmH sH hA~bh5CJ\aJh!h5CJ\aJhKTh5CJ\aJhCJaJh5CJ\aJhFh5CJ\aJM R Z uaabded`gdF $`a$gdKT d`gdKTdgdKT $`a$gdA~befhiklno󽲽hKThmH sH hCJaJmHnHuhLm,hCJaJjhLm,hCJUaJhCJaJmHnHuhNJhCJaJjhNJhCJUaJhjhUeghjkmn$a$dE 000P1:pv,R. 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