Resumen de Power system state estimation: measurement dependencies and mathematical programming approach
La Tesis Doctoral desarrolla estudia la estimación de estado en sistemas de energía eléctrica, desde una perspectiva de optimización matemática y considerando las dependencias estadísticas entre las medidas. Se proponen diversos algoritmos que mejoran la eficiencia computacional y la precisión numérica de las técnicas actualmente empleadas.
Las contribuciones principales de la Tesis son las siguientes: - Formulación de diversos estimadores de estado como problemas de programación matemática. Comparación de eficiencia robustez y precisión.
- Desarrollo de una metodología para detectar el estado real de los interruptores en las subestaciones, por medio de un problema de optimización lineal con variables entero-mixtas y función objetivo cuadrático-convexa.
- Diseño de un estimador de estado descentralizado, basado en la descomposición del problema principal mediante la técnica matemática de descomposición Lagrangiana. Adicionalmente, se propone un algoritmo descentralizado para la detección de errores en las medidas.
- Modelización estadística de las medidas de las subestaciones. Cálculo de los primeros y segundos momentos (cruzados y no cruzados) mediante la técnica de Estimación por Puntos y el método de Monte Carlo.
- Formulación de un estimador de estado considerando la dependencia estadística entre las medidas. Adicionalmente se propone un algoritmo para la correcta detección e identificación de medidas erróneas, considerando dichas correlaciones entre medidas.
