Processamento de erros grosseiros associado a métodos de fusão de estimativas em sistemas de potência monitorados por medidas convencionais e fasoriais

Abstract

Este trabalho investiga os ganhos de eficiência no processamento de erros grosseiros associados à estimação de estados, proporcionados pelo cruzamento de informações convencionais obtidas do sistema SCADA e de medidas fasoriais sincronizadas. A integração destas últimas aos dados oriundos do sistema SCADA é feita através da aplicação da teoria de fusão de estimativas. A metodologia utilizada baseia-se na comparação de resultados do processamento de erros grosseiros, desde a detecção e identificação até a recuperação de medidas espúrias, realizado mediante diferentes métodos, tais como cruzamento de informações, resíduos normalizados, método- e identificação baseada em testes de hipóteses (HTI). Também são comparados os resultados finais da fusão alcançados via pós-processamento do estágio de identificação/recuperação de erros grosseiros. As análises e conclusões reportadas neste trabalho são amparadas por diversos estudos de caso realizados em três sistemas-teste do IEEE. Os resultados apresentados apontam que os benefícios da inclusão de medidas fasoriais no sistema podem ser aproveitados no processo de estimação de estados, aperfeiçoando os estágios desde detecção/identificação de erros grosseiros até a recuperação das medidas espúrias, contribuindo desse modo para uma melhoria na qualidade das estimativas finais.<br>

Abstract : This work evaluates the improvements on bad data processing associated with power system state estimation, achieved by crosschecking information independently provided by conventional measurements and synchronized phasor data. The integration of the two types of measurements is accomplished through the use of estimation fusion theory. The adopted methodology is based on the comparison of bad data processing results, comprising detection, identification and recovery of spurious measurements. Those stages are performed by different methods, such as information crosschecking, normalized residuals, the -method and hypothesis testing identification (HTI). The final results provided by estimation fusion, after the bad data identification/recovery stage takes place, are also compared and analyzed. The analysis and conclusion reported in this work are supported by several case studies in three IEEE test-systems. Results obtained show that the benefits of deploying phasor measurement unit in power systems can be extended to bad data processing in state estimation, encompassing all stages from bad data detection/identification to the recovery of spurious measurements. As a consequence, the quality of the final estimates is enhanced.