A sparse and numerically stable implementation of a distribution system state estimator (2022)
- Authors:
- Autor USP: HEBLING, GUSTAVO MIRANDA - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- DOI: 10.11606/D.18.2022.tde-27052022-094451
- Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA; MÉTODOS NUMÉRICOS; MÍNIMOS QUADRADOS
- Keywords: Esparsidade; Estimação de estados; Métodos ortogonais
- Language: Inglês
- Abstract: O Estimador de Estado é a principal ferramenta para operação em tempo real de sistemas de potência. O estimador tem como principal função obter a condição operacional da rede dado um conjunto de medidas e seu processamento é o primeiro passo de uma série de ferramentas automáticas que fazem parte dos sistemas de gerenciamento da energia. Algoritmos especializados foram desenvolvidos para a estimação de estado em sistemas de distribuição uma vez que o Estimador de Mínimos Quadrados Ponderados (MQP), comumente usado em sistemas de transmissão, enfrenta dificuldades para o uso devido a características específicas de Sistemas de Distribuição (SDs). O Estimador MQP requer a solução de um sistema linear que pode ser mal condicionado em função de particularidades dos SDs como ramos mono, bi e trifásicos desbalanceados, grande número de barras e conexões entre linhas curtas e longas, entre outros. A matriz Ganho, matriz de coeficientes do sistema linear obtido com o estimador MQP, é fatorada e a técnica usual chamada fatoração Cholesky pode criar elementos não nulos induzindo ainda mais perturbações num sistema potencialmente mal condicionado, diminuindo a qualidade da solução. Dada a característica esparsa da matriz Ganho, técnicas específicas podem ser utilizadas para obter melhor perfomance computacional. Nesse contexto, esse trabalho propõe uma formulação ortogonal do estimador MQP que visa melhorar a acuracidade da solução bem como a estabilidade numérica do processo deestimação. A fatoração QR é utilizada para obter uma matriz triangular superior que leva a substituições para solucionar o sistema linear. Técnicas dedicadas a matrizes esparsas são usadas para preservar essa característica e melhorar o tempo computacional do estimador. Esse trabalho apresenta as bases teóricas da estimação de estado, as técnicas dedicadas a matrizes esparsas que permitem melhorar o desempenho computacional e a formulação ortogonal que melhora a estabilidade numérica da estimação. Os resultados compilam métricas de performance e acuracidade da proposta e comparações desta com algoritmos dedicados para SDs e também formulações alternativas do MQP
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- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2022
- Data da defesa: 24.03.2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
HEBLING, Gustavo Miranda. A sparse and numerically stable implementation of a distribution system state estimator. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-27052022-094451/. Acesso em: 25 dez. 2025. -
APA
Hebling, G. M. (2022). A sparse and numerically stable implementation of a distribution system state estimator (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-27052022-094451/ -
NLM
Hebling GM. A sparse and numerically stable implementation of a distribution system state estimator [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-27052022-094451/ -
Vancouver
Hebling GM. A sparse and numerically stable implementation of a distribution system state estimator [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-27052022-094451/ - Sparse and orthogonal method for fast bad data processing in distribution system state estimation
- Aplicação de equivalentes de rede em sistemas de distribuição com malhas entre subestações
- Aplicação de métodos ortogonais no processamento de erros grosseiros em estimadores de estado para sistemas de distribuição
- Impact of simplified models on the accuracy of transmission system state estimation
- Análise de padrões de esparsidade e métodos de ordenação para estimação de estado em sistemas de distribuição
- Sparse and numerically stable implementation of a distribution system state estimation based on Multifrontal QR factorization
- Modeling issues on load flow calculation for meshed distribution systems
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.18.2022.tde-27052022-094451 (Fonte: oaDOI API)
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