A correta estimação dos parâmetros das linhas de transmissão é uma ação essencial para a operação confiável do sistema elétrico de potência. Pois tais parâmetros estão diretamente relacionados ao cálculo de fluxo de carga, à parametrização de equipamentos de proteção, à previsão de demanda de carga e ao despacho de geradores, por exemplo. Esta pesquisa apresenta resultados de estimação de parâmetros de linha de transmissão, aplicando dois novos algoritmos para a resolução do problema: i) a otimização pelo mapeamento da média e variância (MVMO) e ii) a sensibilidade de trajetória (ST). Um terceiro algoritmo também foi proposto, o qual é uma combinação do MVMO e ST, realizando a estimação em duas etapas, sendo denominado Bi-Step. A proposta é fazer uso da melhor capacidade de cada algoritmo, obtendo um algoritmo que, no geral, possui um desempenho mais robusto do que ambos isoladamente. O modelo da linha utilizado corresponde ao modelo pi-equivalente, no qual foi inserido ruído de medição para torná-lo mais verossímil com um sistema da realidade. Os testes apresentaram resultados com margem de erro para o MVMO variando na faixa de 1% a 2%, para ambas as sequências. Já o ST apresentou erros inferiores a 1%; entretanto, não foi capaz de estimar a sequência zero. Por fim, o algoritmo combinado Bi-Step obteve erros na faixa de 0, 5% a 3.5% e conseguindo estimar as sequências positiva e zero.

The correct estimation of transmission line parameters is an essential action for the reliable operation of the electrical power system because such parameters are directly related to the calculation of load flow, the parameterization of protection equipment, the forecast of load demand, and the dispatch of generators, for example. This research presents estimation results for transmission line parameters, applying two new algorithms to solve the problem: i) optimization by mean and variance mapping (MVMO) and ii) trajectory sensitivity (ST). A third algorithm was also proposed, which is a combination of MVMO and ST, performing the estimation in two steps, called Bi-Step. The proposal is to make use of the best capacity of each algorithm, obtaining an algorithm that, overall, has a more robust performance than both alone. The line model used corresponds to the pi-equivalent model, in which measurement noise was inserted to make it more credible with a real system. The tests presented results with a margin of error for the MVMO ranging from 1% to 2% for both sequences. ST, on the other hand, presented errors of less than 1%; however, it was unable to estimate the zero sequence. Finally, the combined Bi-Step algorithm obtained errors in the range of 0.5% to 3.5% and was able to estimate the positive and zero sequences.