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Type: Dissertação
Title: Detecção, identificação e correção de erros grosseiros de medição em redes de distribuição desequilibradas utilizando multiplicadores de Lagrange
Author: Silva, Ana Flávia Procópio da Costa
First Advisor: Oliveira, Edimar José de
Co-Advisor: Souza, Julio Cesar Stacchini de
Co-Advisor: Oliveira, Leonardo Willer de
Referee Member: Augusto, Andre Abel
Referee Member: Melo, Igor Delgado de
Resumo: Este trabalho aborda o tema da detecção, identificação e correção de erros grosseiros (EG) em sistemas elétricos trifásicos desequilibrados. Os sistemas elétricos trifásicos desequilibrados são comuns em redes de distribuição de energia, onde cargas desbalanceadas, problemas de conexão e falhas em componentes podem levar a um desequilíbrio nas grandezas elétricas, como tensões e correntes. É proposto um método que aplica Estimação de Estados Ótima Trifásica (E-OPFT) para detectar, identificar e corrigir esses erros grosseiros em sistemas elétricos desequilibrados. O método utiliza os Multiplicadores de Lagrange (ML) relacionados aos limites inferiores e superiores das variáveis medidas, e com isso calcula Índices de Erro relacionados as esses limites. Inicialmente, o método desenvolvido implementa algoritmos de detecção de erros grosseiros, que identificam padrões inconsistentes nas medições. Em seguida, algoritmos de identificação são aplicados para determinar as barras que possuem erros grosseiros. Essa etapa é realizada por meio do E-OPFT Modificado (E-OPFT-m). Ao final do E-OPFT-m, os valores de ML referentes às margens inferiores e superiores são encontrados e com eles os respectivos índices de erro (IND) das medições são calculados, e quando se encontra valores diferentes de zero significa que a medição contém erro. A etapa de correção utiliza o erro médio, que depende do erro encontrado e da incerteza do medidor, para se determinar pseudomedidas, que são consideradas como as novas medições para a estimação, e, por fim, aplica no E-OPFT final (E-OPF-f). Essa técnica permite corrigir as medições incorretas e re-estimar os estados do sistema, visando proporcionar estimativas mais precisas e confiáveis das grandezas elétricas. A dissertação também apresenta estudos de caso e simulações, em um sistema de 4 barras e de 33 barras modificados, para validar a eficácia e a robustez do método proposto. Os resultados mostram que o método é capaz de detectar e corrigir com precisão erros grosseiros em sistemas elétricos trifásicos desequilibrados, contribuindo para o desempenho e a segurança desses sistemas. Em resumo, o presente trabalho contribui para o avanço da detecção, identificação e correção de erros grosseiros em sistemas elétricos trifásicos desequilibrados, oferecendo um novo método baseado em estimação de estados e multiplicadores de Lagrange. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade e a eficiência do método proposto, proporcionando benefícios significativos para o setor elétrico em termos de segurança e eficiência operacional.
Abstract: This work addresses detecting, identifying, and correcting gross errors (EG) in unbalanced three-phase electrical systems. Unbalanced three-phase electrical systems are standard in power distribution networks, where unbalanced loads, connection issues, and component failures can lead to imbalances in electrical quantities such as voltages and currents. A method is proposed that applies state estimation (E-OPFT) to detect, identify, and correct these gross errors in unbalanced electrical systems. The method utilizes Lagrange multipliers (ML) related to the lower and upper bounds of the measured variables, thereby calculating error indices related to these bounds. Initially, the developed method implements gross error detection algorithms that identify inconsistent patterns in the measurements. Subsequently, identification algorithms are applied to determine the buses that have gross errors. This step is performed through Modified E-OPFT (E-OPFT-m). At the end of E-OPFT-m, the ML values corresponding to the lower and upper margins are found, and with them, the respective error indices (IND) of the measurements are calculated, and when non-zero values are encountered, it indicates that the measurement contains an error. The correction step uses the mean error, which depends on the identified error and the meter uncertainty, to determine pseudo-measurements, which are considered as the new measurements for estimation, and finally applies it to Final E-OPFT (E-OPFT-f). This technique allows correcting the incorrect measurements and re-estimating the system states, aiming to provide more accurate and reliable estimates of the electrical quantities. The dissertation also presents case studies and simulations in modified 4-bus and 33-bus systems to validate the effectiveness and robustness of the proposed method. The results show that the method is capable of accurately detecting and correcting gross errors in unbalanced three-phase electrical systems, contributing to the performance and safety of these systems. In summary, this work contributes to the advancement of the detection, identification, and correction of gross errors in unbalanced three-phase electrical systems, offering a new method based on state estimation and Lagrange multipliers. The obtained results demonstrate the feasibility and efficiency of the proposed method, providing significant benefits to the electrical sector in terms of safety and operational efficiency.
Keywords: Detecção
Identificação e correção de erros grosseiros
Estimação de estados trifásico
Multiplicadores de lagrange
Rede desequilibrada
Detection
Identification
And correction of gross errors
Three-phase state estimation
lagrange multipliers
Unbalanced grid
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Engenharia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15962
Issue Date: 11-Jul-2023
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações)



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