Estimador de estado trifásico por mínimos quadrados ponderados dependentes

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Riveros, Jose Alejandro Encinas
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: asymmetric and unbalanced systems; dependência de medidas; erros de medição correlacionados; estimação de estado trifásica; gross error processing; measurement correlation; measurement dependency; sistemas assimétricos e desequilibrados; three-phase state estimation; tratamento de erros grosseiros
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-11082025-080926/

O processo de estimação de estado desempenha um papel fundamental na operação dos Sistemas Elétricos de Potência (SEPs), pois fornece valores das variáveis de estado que sustentam as funções de monitoramento em tempo real desses sistemas. A modelagem convencional da estimação de estado assume a hipótese de que os erros das medidas fornecidas ao estimador são variáveis aleatórias independentes. Entretanto, considerando que sistemas de medição compartilham sensores e sinais para compor diferentes medidas, essa hipótese pode comprometer a acurácia do processo de estimação, principalmente na detecção e identificação de Erros Grosseiros (EGs). Esta dissertação apresenta o desenvolvimento e validação de um estimador de estado trifásico baseado no método dos Mínimos Quadrados Ponderados Dependentes, do inglês Dependent Weighted Least Squares (DWLS), que estende a abordagem monofásica proposta por Conejo e colaboradores para considerar assimetrias de rede e desequilíbrios de carga através da modelagem por quadripolos, proposta recentemente pelo grupo de pesquisa do Laboratório de Análise Computacional em SEPs (LACOSEP) da EESC/USP. O estimador proposto utiliza uma matriz de ponderação não-diagonal para modelar as correlações entre medidas, combinada com transformação ortogonal de resíduos para processamento de EGs. Simulações Monte Carlo foram realizadas nos sistemas-teste IEEE de 4 e 34 barras para avaliar a robustez do método frente a ruídos gaussianos e EGs. O desempenho foi comparado com três outros estimadores: WLS monofásico tradicional, DWLS monofásico, e WLS trifásico ortogonal. Os resultados demonstram um ótimo desempenho do DWLS trifásico, particularmente no processamento de EGs, permitindo a correção de medidas afetadas preservando a integridade dos dados, em contraste com a abordagem tradicional de eliminação de medidas afetadas. A análise estatística, através dos testes ANOVA/Tukey HSD e t-Student, confirmou a significância do desempenho observado neste estimador, com reduções de até uma ordem de magnitude nos erros de estimação, comparado aos estimadores monofásicos. Estes resultados destacam a importância da modelagem trifásica precisa e da consideração das dependências entre medidas para sistemas de distribuição modernos, estabelecendo o estimador DWLS trifásico como uma ferramenta robusta para aplicações práticas em sistemas com características assimétricas e desequilibradas.