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ESTIMAÇÃO DE ESTADO EM SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA – UM ESTUDO DE CASO USANDO A LINGUAGEM AMPL

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Convencionalmente, o problema de Estimação de Estado em Sistemas Elétricos de Potência é resolvido de forma iterativa por meio do método dos Mínimos Quadrados Ponderados (MQP). Embora o método MQP seja amplamente consolidado e utilizado, existe um fator limitante que pode afetar a sua aplicação prática, uma vez que, a implementação computacional é complexa, o que exige um conhecimento avançado de programação. Para contornar essa dificuldade, alternativas como softwares comerciais ou códigos disponibilizados na internet são frequentemente considerados. Entretanto, essas abordagens apresentam limitações importantes, visto que, os softwares comerciais geralmente não são gratuitos, e os códigos disponíveis on-line nem sempre oferecem a confiabilidade necessária para realizar pesquisas acadêmicas. Diante desse cenário, torna-se relevante dispor de uma ferramenta confiável, acessível e de fácil implementação que permita resolver o problema de Estimação de Estado de maneira confiável. Neste trabalho, propõe-se representar o Estimador de Estado MQP como um modelo matemático de otimização não linear, implementado na linguagem de modelagem matemática AMPL. Esta ferramenta computacional possui uma licença estudantil que permite o uso gratuito de diversos solvers comerciais, o que facilita a realização de pesquisas acadêmicas. O modelo matemático implementado na linguagem AMPL foi testado através de um sistema-teste e solucionado com o solver Knitro. Por fim, os resultados mostram que é possível solucionar satisfatoriamente o problema de Estimação de Estado através da linguagem AMPL.
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ESTIMAÇÃO DE ESTADO EM SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA – UM ESTUDO DE CASO USANDO A LINGUAGEM AMPL

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.6541125260211

  • Palavras-chave: Estimação de Estado, Sistemas Elétricos de Potência, Otimização Matemática, AMPL, Solver Knitro.

  • Keywords: State Estimation, Eletrical Power Systems, Mathematical Optimization, AMPL Language, Knitro Solver.

  • Abstract: Conventionally, the State Estimation problem in Electric Power Systems is solved iteratively using the Weighted Least Squares (WLS) method. Although WLS is a well-established and widely used approach, its practical applicability may be limited by the complexity of its computational implementation, which often requires advanced programming skills. To overcome this challenge, alternatives such as commercial software packages or publicly available code are commonly considered. However, these options present notable limitations: commercial software is typically not free, and publicly available code does not always provide the reliability required for academic research. In this context, having a trustworthy, accessible, and easy-to-implement tool for solving the State Estimation problem becomes particularly valuable. In this work, we propose formulating the WLS State Estimator as a nonlinear optimization model implemented in the AMPL mathematical modeling language. AMPL offers a student license that grants free access to several commercial solvers, facilitating academic research. The proposed mathematical model was tested on a benchmark system and solved using the Knitro solver. The results demonstrate that the State Estimation problem can be successfully addressed through the AMPL modeling framework.

  • Hugo Andrés Ruiz Flórez
  • Gloria Patrícia López Sepúlveda
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