This project focused on the development of a software for parameter estimation of non-linear dynamic models and its application on wind power plant equivalent model. To achieve this goal, a parameter estimation package was developed in Python 3 containing the estimation methods applied alongside the models used during the study. To represent wind power plants, a generic model well-known in the literature was chosen, based on its ability of representing said plants during transients. The method applied for estimation of the model parameters is composed of two optimization algorithms. At first, Mean-Variance Mapping Optimization, an heuristic approach, is used in order to reduce the search region around a feasible solution. Afterwards, a non-linear algorithm based on Trajectory Sensitivity is used to determine the local minimum, thus estimating the parameters of the model. The method validation was made using data from simulated systems. Also, a guided user interface was developed for this application, aiding new users and improving its usability. Both the package and interface projects are hosted on the author's GitHub page.

O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um software para estimação de parâmetros de modelos dinâmicos não-lineares e sua aplicação em um modelo equivalente de parques eólicos. Para este objetivo, um módulo de estimação de parâmetros foi desenvolvido em Python 3 contendo os métodos de estimação estudados, além dos modelos utilizados. Foi escolhido um modelo genérico da literatura para representar plantas eólicas, baseado na sua capacidade em simular de forma adequada o comportamento destes parques durante transitórios. O método utilizado para a estimação dos parâmetros do modelo é constituído por dois algoritmos de otimização. Primeiramente, o algoritmo de Otimização por Mapeamento de Média-Variância, uma abordagem heurística, é empregado a fim de reduzir a região de busca dos parâmetros em torno de uma solução factível. Em seguida, lança-se mão de um algoritmo não-linear, baseado no Método de Sensibilidade de Trajetória, para determinar o mínimo local, estimando os valores dos parâmetros de forma mais precisa. A validação do método foi realizada utilizando dados de sistemas simulados. Com o intuito de facilitar a experiência do usuário com o programa, também foi desenvolvida uma interface gráfica amigável. Os códigos desenvolvidos durante este projeto estão disponibilizados na página do GitHub do autor.