Nos modernos centros de operação dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP), as variáveis de estado estimadas, ao invés das medidas, constituem a base de dados para as ações de controle e operação em tempo real. Desta forma, o processo de estimação de estado é de fundamental importância para operação dos SEP. O sucesso do processo de estimação de estado depende do sistema de medição disponível, isto é, do número, tipo e localização dos medidores e das Unidades Terminais Remotas (UTRs), instalados no SEP. Desenvolveu-se, neste trabalho, uma metodologia para projeto e fortalecimento de sistemas de medição, para efeito de estimação de estado. A metodologia baseia-se em Algoritmos Evolutivos (AEs) e na estrutura da matriz H 'delta'. Pela análise da estrutura dessa matriz, que é obtida via um processo de fatoração triangular da matriz Jacobiana, a metodologia desenvolvida possibilita a obtenção de sistemas de medição confiáveis (SMC), considerando a possibilidade de o sistema possuir diferentes topologias. Neste trabalho, um sistema de medição é considerado confiável se for observável e não possuir medidas críticas, conjunto crítico de medidas e UTRs críticas. Um AE foi desenvolvido para obtenção do melhor SMC, com custo mínimo de investimento. Essa abordagem utiliza uma função de fitness que mede o custo da instalação de medidores e UTRs para obtenção de um determinado SMC. Uma vantagem relevante da metodologia desenvolvida é a sua estratégia para a obtenção de SMCs. Uma codificação indireta do cromossomo, representando uma ordem preferencial de instalação de medidores, combinada com as propriedades da matriz H 'delta', garante ao AE a geração somente de soluções viáveis, ou seja, SMCs. Para comprovar a eficiência da metodologia desenvolvida, vários testes foram realizados, utilizando os sistemas de 6, 14, 30 e 118 barras do IEEE, bem como o sistema de 61 barras da Eletropaulo.

In modern operating control centers, the estimated state variables, instead of the measured state variables, constitute the database used to set up power systems real-time control actions. Consequently, the state estimation process is essential for power system real-time operation. The success of the state estimation process depends on the available metering systems, that is, on the topological distribution of the established meters and Remote Terminal Units (RTUs) on the system. A methodology for metering system planning for state estimation purposes was developed in this work. The methodology is based on both Evolutionary Algorithms (EAs) and on the analysis of the called H 'delta' matrix. By analyzing the structure of this matrix, which is obtained via a triangular factorization of the Jacobian matrix, the developed methodology can determine reliable metering systems (RMS), under many different topology scenarios. In this work a metering system is considered as reliable if it is observable and has no critical measurements, critical sets neither critical RTUs. An EA was developed to find the best RMS with minimal investment cost. The developed EA uses a fitness function that measures the installation cost of meters and RTUs from a given RMS. One relevant advantage of the developed methodology is its strategy to obtain RMS. An indirect chromosome encoding representing a preferential order of meters installation combined with properties of the H 'delta' matrix guarantees the proposed EA generates only feasible solutions, i.e. RMSs. In order to validate the developed methodology, several tests were executed considering the IEEE 6, 14, 30 and 118 bus systems, as well as the real system with 61 buses from Eletropaulo.