Análise exploratória da associação entre os níveis de redundância e de criticalidade de medidas na estimação de estado

A Estimação de Estado (EE) é uma função importante nos Centros de Operação de Sistemas, uma vez que é responsável por fornecer em tempo real dados sobre o estado de operação do sistema a partir de um conjunto redundante de medidas recebidas por canais de comunicação. Os dados resultantes do processamento da EE servem de ponto de partida para a execução de diversas outras funções de análise de redes e tomada de decisões quanto a ações de controle. Portanto, é essencial que o estado de operação obtido pela EE seja confiável, de modo a não comprometer as análises posteriores e evitar que a operação do sistema elétrico seja colocada em risco. Contudo, criticalidades do sistema de medição representam vulnerabilidades para a EE, uma vez que dificultam ou impedem que erros grosseiros em medidas sejam eliminados, comprometendo os resultados obtidos. Além disso, a eliminação de medidas que compõem uma dada criticalidade pode fazer com que o sistema não seja mais observável pela EE. O presente trabalho de conclusão de curso realiza uma análise exploratória da associação entre os níveis de redundância do sistema de medição e a presença de medidas e conjuntos críticos para a Estimação de Estado. Para tal, é inicialmente empregado um algoritmo genético (AG) para realizar a tarefa de mineração de dados, buscando identificar uma amostra significativa de planos de medição observáveis com níveis de redundância de medidas pré- definidos. Neste processo, são utilizadas tabelas Hash para viabilizar a consulta a planos de medição que são armazenados durante o processo de busca pelo AG. Em uma segunda etapa são realizadas análises estatísticas que buscam relacionar as criticalidades encontradas com os níveis de redundância do sistema de medição, bem como a influência da rede em tais associações. Os resultados obtidos utilizando os sistemas IEEE-14 e IEEE-30 barras indicam que, além de haver uma clara associação entre as criticalidades e o nível de redundância do sistema de medição, tal associação tende a ser independente da rede sob análise.The State Estimation (SE) is an important function at Operation Centers of Systems once these centers are responsible to provide in real time data about of operation state of system from a set of redundant measures received from communication canals. The data obtained from processing of SE serve how initial point for the execution of several others analysis function of electrical network and decisions making as for control actions. Therefore, is essential that operation state obtained for SE been reliable, so as not to compromise the subsequent analyzes and to avoid that an operation of electric systems been put in risk. Although, criticalities of metering systems represent vulnerabilities for the SE once difficulty or prevent the gross errors present it measure been eliminated, compromising the results obtained. Moreover, the elimination of a measure with a criticality associated should do the systems don’t be more observable from SE. The present study realized an exploration analysis of association between the redundancy levels of metering systems and the presence of measures and set critics for the State Estimation. Initially it is used a genetic algorithm (GA) for realized the task of mining of data, searching identify a significative sample of measurement plans observables with a redundances levels of measures pre-choices. In this process they are used Hash Tables for make it possible to consult a measurement plans that are stored during the process of search by AG. In a second stage, statistics analysis is realized that search the relation of criticalities founds with the redundances levels of metering systems and the influence of electrical network in these association. The results obtained using the systems IEEE-14 and IEEE-30 indicate that, in addition to have a clear association between the criticalities and redundances levels of metering systems, this association tends to be independent of the network analyzed