Identificación y procesamiento de mediciones erróneas en la estimación de estado de sistemas eléctricos de potencia

Abstract

En este trabajo se realiza una revisión bibliográfica de todo lo referente a los estimadores de estado. Estos determinan la magnitud del voltaje y el ángulo a partir de un conjunto de mediciones, las cuales pueden contener datos erróneos. Por esta razón se plantean e implementan en lenguaje Matlab algoritmos que detectan e identifican los errores en las mediciones. Estos son: la prueba Chi-cuadrado que determina si existe o no datos erróneos en un conjunto de mediciones; la prueba del Máximo Residuo Normalizado y la prueba de Identificación por Hipótesis, que identifican y eliminan los datos erróneos. Posteriormente se validan los algoritmos usando casos concretos extraídos de la literatura revisada y se comprueba la eficacia de los mismos. Se evidencia la ventaja del ahorro de tiempo que presenta la prueba de Identificación por Hipótesis sobre la prueba de Máximo Residuo Normalizado cuando existen numerosas mediciones erróneas. Adicionalmente se recomienda encaminar los trabajos futuros al tratamiento de mediciones críticas. Además estudiar e implementar otros estimadores más robustos en cuanto a la presencia de mediciones erróneas.