ࡱ> 02/C!bjbjUU >"??  n02Ea@X9qqq(qqqqqqqqq fqq>0nqqqqhqqqqqqqqqqqqnqqqqqqqqqqqqq :Resumo A Estimao de Estado (EE) responsvel por processar medidas usualmente obtidas de subestaes equipadas com unidades de medio remotas. A EE com base no mtodo dos mnimos quadrados ponderados tornou-se uma funo bem estabelecida em centros de operao de sistemas. Por meio do processamento e depurao de medidas convencionais (ex: magnitudes de tenso, fluxos e injees de potncia), providas por Unidades Terminais Remotas (UTRs), a EE leva em considerao imprecises e erros, inerentes a qualquer sistema de medio, de modo a estimar o estado de operao mais provvel do sistema. Diversos tpicos relacionados EE tm sido intensamente estudados para melhorar a confiabilidade dos resultados do processo de estimao. Mesmo com tais esforos, a EE pode ser considerada uma funo em construo. Diversas questes relacionadas a avanos no processo de estimao so tpicos de pesquisa atuais, dentre estes, o uso de todos os dados disponveis para processamento aparece de forma recorrente. Recentemente, medidas de Unidades de Medio Fasorial (UMFs) tm sido apontadas como um importante complemento quelas provenientes de UTRs. Muitos esforos vm sendo dedicados alocao de UMFs de forma a se ter completa observabilidade da rede. Entretanto, no razovel imaginar que uma quantidade suficiente de UMFs para observao de toda a rede estar disponvel em um futuro prximo. Alm disso, o emprego de medidas de UMFs para melhorar a capacidade de depurao de erros grosseiros (EGs) nos dados pela EE se apresenta como muito mais importante, uma vez que a observabilidade da rede j geralmente proporcionada pelas medidas convencionais disponveis na rede. Recentemente, a EE contando com o auxlio de sincrofasores (PHASE " sigla em ingls para phasor aided-state estimation) mostrou-se efetiva para a depurao de EGs, em medidas convencionais, caso tais medidas estejam localizadas em partes da rede tambm supervisionadas por medidas de UMFs. Este trabalho prope um mtodo que emprega uma meta-heurstica para a alocao estratgica de UMFs, de modo a melhorar a capacidade de tratamento de EGs nos dados processados pela funo EE. Considera-se que uma quantidade limitada de UMFs estejam disponveis, devendo ser alocadas de modo a supervisionar regies da rede que contenham o maior nmero possvel de medidas de UTRs. A possibilidade de ocorrncia de reconfiguraes da rede tambm considerada na alocao tima das UMFs. Resultados de simulaes obtidos com sistemas-teste do IEEE so apresentados e discutidos. Palavras-chave: alocao de medio, depurao de dados, estimao de estado, otimizao. Abstract State estimation (SE) provides the most likely estimate of the system operating state, for a given network configuration. SE processes the available data commonly obtained at the substations equipped with remote terminal units (RTUs). Centralized single-scan weighted least squares estimation has become a well-established application program of energy management systems. Processing and debugging available conventional measurements (e.g., voltage magnitude, power flows and injections), SE considers inaccuracies and bad data (BD), inherent to any metering system, to acquire the most likely operating state of the system. Several topics related to SE have been intensively studied, so as to improve the reliability of the estimation process results. Regardless, SE can still be considered a function under construction. Many issues involving marked improvements in the estimation process are in the research agenda of the field. Among them, the use of all data available for processing has been pointed out recurrently. Recently, the measurements of Phasor Measurement Units (PMUs) have been indicated as an important complement to those obtained by RTUs. Many efforts have been devoted to PMU placement to attain full network observability. However, it is not likely that plenty of PMUs to guarantee system observability will be available in the near feature. Besides, using PMU data to enhance SE data debugging capability is far more important, as the system observability is in general already assured by conventional measurements available in current metering plans. Recently, a phasor-aided state estimation (PHASE) approach has shown its effectiveness in debugging BD in conventional measurements, provided that they are located in a region of the system already supervised by PMUs. This Dissertation proposes a method that employs a metaheuristic to strategically place PMUs, in view of enhancing SE capability to deal with BD. It is considered that a limited number of PMUs are available and that they should be placed aiming to supervise system regions that contains as many conven[d !B!C!尡pphkhYbfCJaJmH sH hkhYbf>*CJaJmH sH UhkhYbf>*CJaJmH sH hkhYbfCJaJmH sH %hJ|5hYbf5;CJ\aJmH sH h8(hYbf>*hhYbf6CJ]aJhhYbfCJaJ*hhYbfCJaJhIhYbf5;CJ\aJ2 [de C!`gd8(`gd`gdgd $h`a$gd tional measurements as possible. The possibility of network reconfigurations during system operation is also taken into account when optimally placing the PMUs. Simulation results obtained using IEEE benchmark systems are presented and discussed. Keywords: meter placement, data debugging, state estimation, optimization. <P1h:p. A!"n#$n% Dpj  666666666666666666666666666666666666666666 6666666666 666666666666 6666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666662 0@P`p2( 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p8XV~ OJPJQJ_HmHnHsHtH\`\ Normal$dh`a$ CJOJQJ_HaJmHsHtH DA D 0Default Paragraph FontRiR 0 Table Normal4 l4a (k ( 0No List PK![Content_Types].xmlj0Eжr(΢Iw},-j4 wP-t#bΙ{UTU^hd}㨫)*1P' ^W0)T9<l#$yi};~@(Hu* Dנz/0ǰ $ X3aZ,D0j~3߶b~i>3\`?/[G\!-Rk.sԻ..a濭?PK!֧6 _rels/.relsj0 }Q%v/C/}(h"O = C?hv=Ʌ%[xp{۵_Pѣ<1H0ORBdJE4b$q_6LR7`0̞O,En7Lib/SeеPK!kytheme/theme/themeManager.xml M @}w7c(EbˮCAǠҟ7՛K Y, e.|,H,lxɴIsQ}#Ր ֵ+!,^$j=GW)E+& 8PK!Ptheme/theme/theme1.xmlYOo6w toc'vuر-MniP@I}úama[إ4:lЯGRX^6؊>$ !)O^rC$y@/yH*񄴽)޵߻UDb`}"qۋJחX^)I`nEp)liV[]1M<OP6r=zgbIguSebORD۫qu gZo~ٺlAplxpT0+[}`jzAV2Fi@qv֬5\|ʜ̭NleXdsjcs7f W+Ն7`g ȘJj|h(KD- dXiJ؇(x$( :;˹! 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