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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2018.tde-22032018-144505
Documento
Autor
Nome completo
Camila Silva Vieira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2018
Orientador
Banca examinadora
London Junior, João Bosco Augusto (Presidente)
Almeida, Madson Cortes de
Pereira, José Luiz Rezende
Título em português
Processamento de erros grosseiros através do índice de não-detecção de erros e dos resíduos normalizados
Palavras-chave em português
Erros das estimativas
Estimação de estado
Estimador de estado por mínimos quadrados ponderados
Estimador de estado WLS híbrido
Índice de não-detecção de erros
Interpretação geométrica
Ponderação
Processamento de erros grosseiros
Sistema elétrico de potência
Resumo em português
Esta dissertação trata do problema de processamento de Erros Grosseiros (EGs) com base na aplicação do chamado Índice de Não-Detecção de Erros, ou apenas UI (Undetectability Index), na análise dos resíduos do estimador de estado por mínimos quadrados ponderados. O índice UI foi desenvolvido recentemente e possibilita a classificação das medidas de acordo com as suas características de não refletirem grande parcela de seus erros nos resíduos daquele estimador. As medidas com maiores UIs são aquelas cujos erros são mais difíceis de serem detectados através de métodos que fazem uso da análise dos resíduos, pois grande parcela do erro dessas medidas não aparece no resíduo. Inicialmente demonstrou-se, nesta dissertação, que erros das estimativas das variáveis de estado em um sistema com EG não-detectável (em uma medida de alto índice UI) podem ser mais significativos que em medidas com EGs detectáveis (em medidas com índices UIs baixos). Justificando, dessa forma, a importância de estudos para tornar possível o processamento de EGs em medidas com alto índice UI. Realizou-se, então, nesta dissertação, diversas simulações computacionais buscando analisar a influência de diferentes ponderações de medidas no UI e também nos erros das estimativas das variáveis de estado. Encontrou-se, então, uma maneira que destacou-se como a mais adequada para ponderação das medidas. Por fim, ampliaram-se, nesta dissertação, as pesquisas referentes ao UI para um estimador de estado por mínimos quadrados ponderados híbrido.
Título em inglês
Bad data processing through the undetectability index and the normalized residuals
Palavras-chave em inglês
Bad data processing
Geometric interpretation
Hybrid WLS estimator
Measurement error estimation
Power systems state estimation
Undetectability index
Weighted least squares estimator
Weighting
Resumo em inglês
This dissertation deals with the problem of Gross Errors processing based on the use of the so-called Undetectability Index, or just UI. This index was developed recently and it is capable to classify the measurements according to their characteristics of not reflecting their errors into the residuals of the weighted least squares state estimation process. Gross errors in measurements with higher UIs are very difficult to be detected by methods based on the residual analysis, as the errors in those measurements are masked, i.e., they are not reflected in the residuals. Initially, this dissertation demonstrates that a non-detectable gross error (error in a measurement with high UI) may affect more the accuracy of the estimated state variables than a detectable gross error (error in a measurement with low UI). Therefore, justifying the importance of studies that make possible gross errors processing in measurements with high UI. In this dissertation, several computational simulations are carried out to analyze the influence of different weights of measurements in the UI index and also in the accuracy of the estimated state variables. It is chosen a way that stood out as the most appropriate for weighing the measurements. Finally, in this dissertation, the studies referring to the UI is extended for a hybrid weighted least squares state estimator.
 
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Camila.pdf (1.76 Mbytes)
Data de Publicação
2018-03-26
 
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