Esta teste de doutorado tem como objetivo o desenvolvimento de um algoritmo de Estimação de Estados de Distorções Harmônicas (EEDH) em Sistemas Elétricos de Potência. Embora o custo dos medidores de qualidade de energia tenha diminuído, ainda é inviável a utilização de medidores para a monitoração de todas as barras de um sistema elétrico real, pois o sistema de monitoração tornar-se-ia demasiadamente oneroso. Sendo assim, torna-se necessária à utilização de algoritmo capaz de estimar, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, os valores das distorções harmônicas em demais pontos do sistema. Para resolver o problema em estudo, propõe-se a utilização de algoritmo de Estratégias Evolutivas. Tal algoritmo se mostra viável por sua facilidade de implementação e sua velocidade em encontrar uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. Neste contexto, uma solução para o problema de estimação compreende um indivíduo que pode sofrer mutação e recombinação, sendo este avaliado a cada geração do algoritmo. A avaliação de cada indivíduo esta relacionada à minimização do erro quadrático de estimação de tensões nas barras monitoradas do sistema. Para esta realização são utilizadas as informações das distorções provenientes de medidores, bem como as informações da rede. O fluxo de carga para a freqüência fundamental é realizado e tomado como referência para ajustes de ângulos das distorções harmônicas na ausência de um sistema de sincronização. O algoritmo proposto foi submetido para analisar inicialmente uma rede elétrica hipotética de 4 barras com o intuito de se verificar a capacidade da metodologia. Em seguida uma rede elétrica de 14 barras foi utilizada para configurar os parâmetros do algoritmo de Estratégia Evolutiva. Esta mesma rede foi submetida à análise da estimação da Distorção Harmônica Total. Por fim, com o intuito de explorar as limitações e potencialidades, a metodologia proposta foi aplicada na análise de uma rede de subtransmissão de 50 barras, utilizando modelos por componentes simétricas e por componentes de fase. Os resultados obtidos foram promissores e indicam este ramo de estudos como sendo de grande viabilidade podendo diminuir os custos de um sistema de monitoramento de qualidade de energia elétrica, que se utiliza de EEDH.

The aim of the present thesis is to develop a Harmonic Distortion State Estimation algorithm for Power Systems. Although the cost of Power Quality Meters has decreased for a while now, it is still not practicable the use of one meter for each real system bus. This demands a Harmonic Distortion State Estimation (HDSE) algorithm to find the harmonic components in buses with no measurement. An Evolutionary Strategy algorithm is proposed in this work to solve the harmonic estimation problem. This algorithm shows good results due to its easy implementation and its quickness to find a solution for a complex problem, as the HDSE demands. In this context a solution for the estimation problem is based on a population of individuals that suffer mutation and recombination operations, and are evaluated in each generation. The individual evaluation is related to the minimization of the sum of square deviations of voltage estimation in buses with measurement. Harmonic data from meters and network data are taken as the model inputs. A load flow determines the system state for the fundamental frequency that provides the reference for the angle adjustment for harmonics. The proposed algorithm was first submitted to analyze a small four bus electrical network to verify the viability of this methodology. After this, a 14 bus electrical network was used to configure the evolutionary strategy algorithm parameters and to determine the Total Harmonic Distortion estimation. Finally, in order to understand the limitations and capability of the proposed methodology, a 50 bus subtransmission three-phase network was analyzed by models based on symmetrical components and phase components. The obtained results are very promising and indicate a considerable cost reduction in power quality monitoring systems.