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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41547
Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Access type: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States |
Title: | Aplicação do filtro de Kalman na estimação dinâmica de estados do sistema elétrico de potência |
Alternate title (s): | Application of Kalman Filter in dynamic state estimation of power electrical systems |
Author: | Santos Netto, Gerson Cassiano dos |
First Advisor: | Moura, Éder Alves de |
First member of the Committee: | Oliveira, Thales Lima |
Second member of the Committee: | Gomes, Luciano Coutinho |
Summary: | Este trabalho propõe o desenvolvimento de um algoritmo para a estimação dinâmica de estados (DSE) em um sistema elétrico utilizando dados fornecidos por unidades de medição de fasores (PMUs) em uma aplicação real. O Filtro de Kalman é uma ferramenta poderosa para DSE, que atualiza iterativamente sua estimativa do estado do sistema com base em novas medições, usando uma matriz de ganho para ponderar as medições e o modelo do sistema com base em sua incerteza. O objetivo principal deste estudo é realizar DSE usando técnicas de estimação baseadas em Kalman, e para isso, foi utilizado o arranjo SMIB (Single Machine Infinite Bus) de um sistema gerador-barramento infinito. Através de simulações computacionais, o comportamento dinâmico do sistema foi determinado e um algoritmo capaz de estimar, entre outras variáveis de estado, o ângulo de potência δ do sistema foi desenvolvido. Por fim, os resultados dos estados estimados foram comparados com os valores reais, e uma breve avaliação do impacto da sintonia do filtro na qualidade da simulação foi realizada. A técnica DSE é usada para monitorar a condição de máquinas síncronas, melhorar a precisão dos cálculos de fluxo de energia e fornecer alertas antecipados de possíveis instabilidades do sistema, permitindo que problemas potenciais sejam identificados antes que causem falhas. Os resultados deste trabalho fornecem insights sobre técnicas efetivas de DSE para sistemas elétricos usando dados de PMU em aplicações do mundo real. |
Abstract: | This work proposes the development of an algorithm for dynamic state estimation (DSE) in an electrical system using data provided by phasor measurement units (PMUs) in a real application. The Kalman filter is a powerful tool for DSE that iteratively updates its estimation of the system state based on new measurements, using a gain matrix to weigh the measurements and the system model based on their uncertainty. The main objective of this study is to perform DSE using Kalman-based estimation techniques, and to do so, the SMIB (Single Machine Infinite Bus) arrangement of a generator-infinite bus system was used. Through computer simulations, the dynamic behavior of the system was determined and an algorithm capable of estimating, among other state variables, the power angle δ of the system was developed. Finally, the estimated state results were compared to the actual values, and a brief evaluation of the impact of filter tuning on simulation quality was performed. The DSE technique is used to monitor the condition of synchronous machines, improve the accuracy of energy flow calculations, and provide early warnings of possible system instabilities, allowing potential problems to be identified before they cause failure. The results of this work provide insights into effective DSE techniques for electrical systems using PMU data in real-world applications. |
Keywords: | Estimação de estados Filtro de Kalman maquinas síncronas medição de fasores tate estimation Kalman Filter synchronous machine phasor measurement |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::MEDICAO, CONTROLE, CORRECAO E PROTECAO DE SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Quote: | SANTOS NETTO, Gerson Cassiano dos. Aplicação do filtro de Kalman na estimação dinâmica de estados do sistema elétrico de potência. 2023. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41547 |
Date of defense: | 19-Jun-2023 |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia Elétrica |
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