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On parameter estimation of power transmission systems via machine learning

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Autor(es):
Nascimento, Rafael ; de Albuquerque, Felipe P. ; da Costa, Eduardo C. M.
Número total de Autores: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: ENERGY REPORTS; v. 14, p. 9-pg., 2025-12-01.
Resumo

This article presents a novel approach for estimating the electrical parameters of power transmission systems, including both overhead lines and underground cables. In this context, several prominent tree-based machine learning techniques are selected and subsequently ranked according to their performance in the parameter estimation process. The estimation relies on synchronized phasor measurements of voltage and current at the system terminals, which are assumed to be provided by phasor measurement units. Finally, the study assesses the feasibility and reliability of these techniques in estimating parameters of power systems in general. (AU)

Processo FAPESP: 24/00261-3 - Monitoramento em Tempo Real de Sistemas de Transmissão de Energia Elétrica por meio da Estimação dos Parâmetros e Análise da Estabilidade de Tensão
Beneficiário:Eduardo Coelho Marques da Costa
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 21/01325-7 - Análise da estabilidade de tensão em sistemas de energia elétrica considerando a dinâmica dos parâmetros da rede
Beneficiário:Felipe Proença de Albuquerque
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado