LIMITAÇÕES DO ESTIMADOR DE ESTADO DE MÍNIMOS QUADRADOS PONDERADOS: UMA ANÁLISE BASEADA EM ESTUDOS DE CASO - Atena EditoraAtena Editora

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LIMITAÇÕES DO ESTIMADOR DE ESTADO DE MÍNIMOS QUADRADOS PONDERADOS: UMA ANÁLISE BASEADA EM ESTUDOS DE CASO

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A Estimação de Estado é uma ferramenta essencial para o monitoramento e operação em tempo real dos Sistemas Elétricos de Potência, fornecendo estimativas coerentes das variáveis de estado a partir de medições redundantes. O método dos Mínimos Quadrados Ponderados consolidou-se como a abordagem clássica devido à sua robustez matemática e fundamentação estatística; entretanto, sua eficiência pode ser comprometida na presença de erros grosseiros. Este artigo apresenta uma análise das limitações da Estimação de Estado por Mínimos Quadrados Ponderados por meio de três estudos de caso aplicados a um sistema-teste de 5 barras. No primeiro cenário, demonstra-se que, em uma configuração na qual todas as medidas tornam-se críticas, o teste dos resíduos normalizados identifica incorretamente a medição suspeita, e a retirada desta medida resulta na perda de observabilidade. No segundo cenário, evidencia-se a falha do teste Qui-quadrado em detectar um erro grosseiro. No terceiro cenário, mesmo apresentando erros múltiplos, os testes Qui-quadrado e resíduos normalizados identifica corretamente a medida errônea, porém a retirada dessa medida compromete a observabilidade, inviabilizando o processo de estimação. Os resultados reforçam que, em diferentes configurações adversas, o estimador de estado clássico apresenta limitações estruturais que comprometem a confiabilidade do processo de estimação, destacando a relevância de métodos alternativos para tratamento de erros grosseiros em Sistemas Elétricos de Potência.
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LIMITAÇÕES DO ESTIMADOR DE ESTADO DE MÍNIMOS QUADRADOS PONDERADOS: UMA ANÁLISE BASEADA EM ESTUDOS DE CASO

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.1281125170313

  • Palavras-chave: Estimação de Estado, Erros grosseiros, Mínimos Quadrados Ponderados, Observabilidade, Sistemas Elétricos de Potência.

  • Keywords: State estimation, Bad data, Weighted Least Squares, Observability, Electric Power systems.

  • Abstract: State Estimation is an essential tool for real-time monitoring and operation of Electric Power Systems, providing consistent estimates of state variables from redundant measurements. The Weighted Least Squares method has been consolidated as the classical approach due to its mathematical robustness and statistical foundation; however, its performance may be compromised in the presence of gross errors. This article presents an analysis of the limitations of Weighted Least Squares based State Estimation through three case studies applied to a 5-bus test system. In the first scenario, it is shown that when all measurements become critical, the normalized residual test incorrectly identifies the suspicious measurement, and the removal of this measurement leads to loss of observability. In the second scenario, the Chi-square test fails to detect the presence of a gross error. In the third scenario, although multiple errors are present, both the Chi-square and normalized residual tests correctly identify the faulty measurement; however, removing this measurement compromises observability, making the estimation process infeasible. The results demonstrate that, under different adverse configurations, the classical state estimator exhibits structural limitations that compromise the reliability of the estimation process, highlighting the importance of alternative methods for gross error processing in Electric Power Systems

  • Hugo Andrés Ruiz Flórez
  • Gloria Patrícia López Sepúlveda
  • Victor Brasil Santos Nogueira
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