Uma perspectiva Bayesiana para estimação de estado em sistemas de distribuição: aspectos teóricos e práticos

Autor(es)

Julio Augusto Druzina Massignan

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/SBD)
• Data de defesa: 2021-08-05

Membros da banca

Joao Bosco Augusto London Junior; Madson Cortes de Almeida; Djalma Mosqueira Falcão; Vladimiro Henrique Barrosa Pinto de Miranda; Paolo Attilio Pegoraro

• Orientador: Joao Bosco Augusto London Junior

Resumo

Massivas e heterogêneas fontes de dados estão se tornando cada vez mais disponíveis em redes de distribuição de energia, devido a aprimoramentos nos tradicionais sistemas de monitoramentos SCADA, incluindo infraestrutura de medição avançada, e instalando novos sensores como as unidades de medição fasorial. Gerenciamento de dados torna-se então um processo crucial para operação e controle das redes elétricas, para o processamento dessas diversas informações, realizar avaliação da rede elétrica e otimizando a tomada de decisões. Dentro desta perspectiva, os operadores dos sistemas de distribuição dependem de aplicações de estimação de estado, conectando a informação obtida de dados telemedidos com detalhados modelos físicos das redes elétricas. A presente tese estende os conceitos de estimação de estado para sistemas de distribuição sob a perspectiva de Inferência Bayesiana, explorando uma interpretação probabilística para as variáveis de estado e incerteza associada ao invés de buscar o cálculo de um vetor de estado fixo e determinístico. Este trabalho emprega este arcabouço conceitual em três distintas e inovadoras aplicações no contexto de redes de distribuição de energia elétrica: tratamento de modelos de ruído não Gaussianos através de um Filtro de Kalman Estendido por Correntropia em estimação de estado para sistemas elétricos, tanto ruido de medida como comportamento estocástico do estado; a proposta de Fusão Bayesiana de Informações para mesclar dados provenientes de pseudo medidas, medidores inteligentes, SCADA e medidas fasoriais em sistemas de distribuição; a exploração de escalabilidade de estimação de estado trifásica e desbalanceada em procedimentos multiárea e baseados em fusão espacial Bayesiana. Além disto, modelos detalhados e de alta resolução para redes de distribuição são apresentados na forma de um modelo genérico baseado na formulação da matriz de admitância de quadripólos, aumentando a resolução de modelos digital twin para redes elétricas trifásicas, desbalanceadas e assimétricas, desde as subestações de alta tensão e alimentadores primários até os circuitos de baixa tensão da rede secundária. A tese proposta também emprega uma formulação ortogonal e tratamentos de esparsidade para superar problemas de condicionamento numérico, um conhecido desafio para formulações clássicas de estimação de estado, ao mesmo tempo que aumentando eficiência computacional para aplicações em tempo real. Os arcabouços e algoritmos desenvolvidos são avaliados em alimentadores de teste do IEEE e pela aplicação das metodologias em alimentadores reais brasileiros (tanto em sistemas de distribuição como de transmissão). Os resultados corroboram com a necessidade crucial de se incluir características temporais sob conceitos de estimação de kernel, em conjunto com ajustes adequados das bandas para representar transições sistêmicas. O uso de fusão de informações demonstra-se como prática essencial para lidar com as diferentes taxas de amostragem e atualização dos conjuntos de medidas em toda sua diversidade nos sistemas de distribuição, especialmente quando transições abruptas se fazem presentes e ao mesmo tempo aprimorando a performance computacional. Além disto, técnicas de decomposição multiárea, em conjunto com formulações ortogonais esparsas, São proeminentes em garantir escalabilidade e estabilidade numérica do processo de estimação como um todo, uma contribuição prática crucial para avaliação de redes de distribuição de larga escala. (AU)

• Processo FAPESP: 16/19646-6 - Estimador de estado trifásico multiárea para sistemas de distribuição de larga escala
• Beneficiário: Julio Augusto Druzina Massignan
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado