Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado
In this paper a method to solve the state estimation problem in electric systems applying combinatorial optimization is presented. Its objective is the study of measures with difficult detection errors, which affect the performance and quality of the results when a classic state estimator is used. D...
Saved in:
| Institution: | Universidad EIA |
|---|---|
| Main Authors: | , , |
| Format: | Artículo de revista |
| Language: | Español |
| Published: |
Fondo Editorial EIA
2013-11-08
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://repository.eia.edu.co/handle/11190/124 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| id |
oai:repository.eia.edu.co:11190-124 |
|---|---|
| recordtype |
dspace |
| spelling |
Ruiz, Hugo A. (Hugo Andrés) Toro, Eliana Mirledy Gallego, Ramón Alfonso 2013-11-08T16:14:46Z 2013-11-08T16:14:46Z 2012-07 2013-11-08 2011-06-07 2012-02-24 ISSN 17941237 https://repository.eia.edu.co/handle/11190/124 Ruíz, H. A., Toro, E. M., y Gallego, R. A. (2012). Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado, Revista EIA, 9 (17), 9-19. doi: http://hdl.handle.net/11190/124 En este artículo se presenta un método para resolver el problema de estimación de estado en sistemas eléctricos usando optimización combinatoria. Su objetivo es el estudio de mediciones con errores de difícil detección, que afectan el desempeño y calidad de los resultados cuando se emplea un estimador de estado clásico. Dada su complejidad matemática, se deducen indicadores de sensibilidad de la teoría de puntos de apalancamiento que se usan en el algoritmo de optimización de Chu-Beasley, con el fin de disminuir el esfuerzo computacional y mejorar la calidad de los resultados. El método propuesto se valida en un sistema IEEE de 30 nodos. In this paper a method to solve the state estimation problem in electric systems applying combinatorial optimization is presented. Its objective is the study of measures with difficult detection errors, which affect the performance and quality of the results when a classic state estimator is used. Due to the mathematical complexity, sensibility indicators are deduced from the theory of leverage points used in the Chu-Beasley optimization algorithm with the purpose of reducing the computational effort and enhance the quality of the results. The proposed method is validated in a 30-node IEEE system. 11 p. application/pdf spa Revista EIA Asada, E. N.; Garcia, A. V. and Romero, R. (2005). “Identifying multiple interacting bad data in power system state estimation”. IEEE Power Engineering Society General Meeting, vol. 1 (June), pp. 571-577. Bretas N. G.; London, J. B. A.; Alberto, L. F. C. and Benedito, R. A. S. (2009). “Geometrical approach for masked gross errors in power systems state estimation”. IEEE PowerTech 2009, Bucharest, Romania (28 June-2 July), pp. 1-7. Celik, M. K. and Abur, A. (1992). “A robust WLAV state estimator using transformations”. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 7, No. 1 (February), pp. 106-113. Celik, M. K. and Liu, W.-H. E. (1995). “An incremental measurement placement algorithm for state estimation”. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 10, No. 3 (August), pp. 1698-1703. Els, S. L.; Els, A. D.; Jordaan, J. A. and Zivanovic, R. (1999). “Projection statistics for power system state estimation”. 1999 IEEE Africon-5th Africon Conference in Africa, Cape Town, South Africa (28 September - 1October), vol. 2, pp. 783-786. Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe. info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 REI00173 DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA ELECTRIC POWER DISTRIBUTION ENERGÍA ENERGY ERRORES DE DIFÍCIL DETECCIÓN ESTIMACIÓN DE ESTADO ALGORITMO GENÉTICO DE CHU-BEASLEY PUNTOS DE APALANCAMIENTO MULTIPLE INTERACTING BAD DATA STATE ESTIMATION CHU-BEASLEY GENETIC ALGORITHM LEVERAGE POINTS Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado Identificação eficaz dos erros em estimativa de estado usando um algoritmo genético especializado Efficient identification of errors in state estimation through a specialized genetic algorithm Artículo de revista http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Text https://purl.org/redcol/resource_type/ART http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 hugoruiz@aluno.feis.unesp.br elianam@utp.edu.co ragr@utp.edu.co Fondo Editorial EIA Publication |
| institution |
Universidad EIA |
| collection |
d_repository.eia.edu.co-DSPACE |
| title |
Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado |
| spellingShingle |
Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado Ruiz, Hugo A. (Hugo Andrés) Toro, Eliana Mirledy Gallego, Ramón Alfonso Ruiz, Hugo A. (Hugo Andrés) Toro, Eliana Mirledy Gallego, Ramón Alfonso REI00173 DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA ELECTRIC POWER DISTRIBUTION ENERGÍA ENERGY ERRORES DE DIFÍCIL DETECCIÓN ESTIMACIÓN DE ESTADO ALGORITMO GENÉTICO DE CHU-BEASLEY PUNTOS DE APALANCAMIENTO MULTIPLE INTERACTING BAD DATA STATE ESTIMATION CHU-BEASLEY GENETIC ALGORITHM LEVERAGE POINTS |
| title_short |
Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado |
| title_full |
Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado |
| title_fullStr |
Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado |
| title_full_unstemmed |
Identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado |
| title_sort |
identificación eficiente de errores en estimación de estado usando un algoritmo genético especializado |
| author |
Ruiz, Hugo A. (Hugo Andrés) Toro, Eliana Mirledy Gallego, Ramón Alfonso Ruiz, Hugo A. (Hugo Andrés) Toro, Eliana Mirledy Gallego, Ramón Alfonso |
| author_facet |
Ruiz, Hugo A. (Hugo Andrés) Toro, Eliana Mirledy Gallego, Ramón Alfonso Ruiz, Hugo A. (Hugo Andrés) Toro, Eliana Mirledy Gallego, Ramón Alfonso |
| building |
Repositorio digital |
| topic |
REI00173 DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA ELECTRIC POWER DISTRIBUTION ENERGÍA ENERGY ERRORES DE DIFÍCIL DETECCIÓN ESTIMACIÓN DE ESTADO ALGORITMO GENÉTICO DE CHU-BEASLEY PUNTOS DE APALANCAMIENTO MULTIPLE INTERACTING BAD DATA STATE ESTIMATION CHU-BEASLEY GENETIC ALGORITHM LEVERAGE POINTS |
| topic_facet |
REI00173 DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA ELECTRIC POWER DISTRIBUTION ENERGÍA ENERGY ERRORES DE DIFÍCIL DETECCIÓN ESTIMACIÓN DE ESTADO ALGORITMO GENÉTICO DE CHU-BEASLEY PUNTOS DE APALANCAMIENTO MULTIPLE INTERACTING BAD DATA STATE ESTIMATION CHU-BEASLEY GENETIC ALGORITHM LEVERAGE POINTS |
| publishDate |
2013-11-08 |
| language |
Español |
| publisher |
Fondo Editorial EIA |
| physical |
11 p. |
| format |
Artículo de revista |
| title_alt |
Identificação eficaz dos erros em estimativa de estado usando um algoritmo genético especializado Efficient identification of errors in state estimation through a specialized genetic algorithm |
| description |
In this paper a method to solve the state estimation problem in electric systems applying combinatorial optimization is presented. Its objective is the study of measures with difficult detection errors, which affect the performance and quality of the results when a classic state estimator is used. Due to the mathematical complexity, sensibility indicators are deduced from the theory of leverage points used in the Chu-Beasley optimization algorithm with the purpose of reducing the computational effort and enhance the quality of the results. The proposed method is validated in a 30-node IEEE system.
|
| issn |
ISSN 17941237 |
| url |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/124 |
| url_str_mv |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/124 |
| _version_ |
1776819118304919552 |
| score |
11.237453 |
