Estimadores de estado para sistemas de distribuição: abordagens clássicas e novos algoritmos para o Smart Grid

• Processo: 18/00214-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2019
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Joao Bosco Augusto London Junior
• Beneficiário: Julio Augusto Druzina Massignan
• Supervisor: Vladimiro Henrique Barrosa Pinto de Miranda
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores - Tecnologia e Ciência (INESC TEC), Portugal
• Vinculado à bolsa: 16/19646-6 - Estimador de estado trifásico multiárea para sistemas de distribuição de larga escala, BP.DR
• Assunto(s): Distribuição de energia elétrica Redes de distribuição de energia elétrica Teoria da informação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: estimacao de estado | sistemas de distribuição | Smart Grids | teoria da informação | Estimação de Estado

Resumo

O processo de Estimação de Estado em Sistemas Elétricos de Potência vem sendo foco de inúmeras pesquisas desde o final da década de 1960 e já se consolidou como uma ferramenta fundamental para modelagem em tempo real de redes elétricas. Entretanto, desenvolvimentos recentes na área vêm buscando uma maior aplicação deste processo nos Sistemas de Distribuição de Energia. Nesse contexto este projeto visa contribuir para evolução do desenvolvimento de estimadores de estado para sistemas de distribuição, através do estabelecimento de uma parceria, envolvendo dois grupos de pesquisa com experiência na área, que trocarão experiências, diagnosticarão problemas e proporão soluções, focando, em especial, nos seguintes tópicos: estimação de estado baseada na Teoria da Informação e estimação de estado dentro do conceito multiáreas, com foco na aplicação para sistemas de distribuição. (AU)

Publicações científicas

(6)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

GONZAGA JUNIOR, ROSVANDO M.; MASSIGNAN, JULIO A. D.; MACIEL, CARLOS D.; LONDON, JOAO BOSCO A., JR.; DE ALMEIDA, RODRIGO M. A.; CAMILLO, MARCOS H. M.; IEEE. An Embedded State Estimator for Reducing Data Volume and Processing in Smart Grids Monitoring. 2018 WORKSHOP ON COMMUNICATION NETWORKS AND POWER SYSTEMS (WCNPS), v. N/A, p. 5-pg., 2018-01-01. (17/22297-6, 16/19646-6, 18/00214-4)

BESSANI, MICHEL; MASSIGNAN, JULIO A. D.; SANTOS, TALYSSON M. O.; LONDON JR, JOAO B. A.; MACIEL, CARLOS D.. Multiple households very short-term load forecasting using bayesian networks *. Electric Power Systems Research, v. 189, p. 7-pg., 2020-12-01. (16/19646-6, 14/50851-0, 18/00214-4)

BESSANI, MICHEL; MASSIGNAN, JULIO A. D.; SANTOS, TALYSSON M. O.; LONDON JR, JOAO B. A.; MACIEL, CARLOS D.. Multiple households very short-term load forecasting using bayesian networks {*}. Electric Power Systems Research, v. 189, DEC 2020. (16/19646-6, 18/00214-4, 14/50851-0)

HEBLING, GUSTAVO M.; MASSIGNAN, JULIO A. D.; LONDON JUNIOR, JOAO B. A.; CAMILLO, MARCOS H. M.. Sparse and numerically stable implementation of a distribution system state estimation based on Multifrontal QR factorization. Electric Power Systems Research, v. 189, DEC 2020. (16/19646-6, 18/00214-4)

MASSIGNAN, JULIO A. D.; LONDON, JR., JOAO B. A.; BESSANI, MICHEL; MACIEL, CARLOS D.; FANNUCCHI, RODRIGO Z.; MIRANDA, VLADIMIRO. ayesian Inference Approach for Information Fusion in Distribution System State Estimatio. IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, v. 13, n. 1, p. 526-540, JAN 2022. (18/19150-6, 18/00214-4, 14/50851-0)

MASSIGNAN, JULIO A. D.; LONDON, JOAO B. A., JR.; MACIEL, CARLOS D.; BESSANI, MICHEL; MIRANDA, VLADIMIRO; IEEE. PMUs and SCADA Measurements in Power System State Estimation through Bayesian Inference. 2019 IEEE MILAN POWERTECH, v. N/A, p. 6-pg., 2019-01-01. (18/00214-4, 16/19646-6, 17/22297-6)