Algoritmo simulated annealing aplicado en la identificación de errores de difícil detección en estimación de estado.

In this paper a Simulated Annealing optimization technique is used in order to solve the state estimation problem when a multiple interacting bad data appear in the classical formulation of the state estimation problem. The methodology used, propose an algorithm that combines the classical estimation with the leverage points theory and solved by using the Simulated Annealing optimization technique. Results obtained presents better performance when they are compared with the obtained using a classical state estimator, and the same when optimization techniques like Tabu Search, genetic algorithm of Chu-Beasly and Particle Swarm are used.En este artículo se utiliza la técnica de optimización Simulated Annealing con el fin de resolver el problema de estimación de estado cuando este presenta errores de difícil detección. Es propuesto un algoritmo que combina la estimación clásica con la teoría de puntos de apalancamiento y resuelto usando un método de optimización combinatorial denominado Simulated Annealing. Los resultados reportados presentan un mejor desempeño al ser comparados con los obtenidos por un estimador de estado tradicional y de igual calidad a los reportados con métodos de optimización combinatorial tales como Búsqueda Tabú, Algoritmo Genético de Chu- Beasley y Partículas Swarm