Análise de Observabilidade e Processamento de Erros Grosseiros ...

98 Identificação e Tratamento de Erros Interativos Não-conformativos
sensibilidade, estes geralmente calculados através da variação do fluxo e de outros índices. A
abordagem é considerada desacoplada, pois a estimação de estado e a configuração da rede
são representadas como problemas distintos. Os trabalhos que se encaixam nessa filosofia são:
(Lugtu et al., 1980), (Wu e Liu, 1989), (Clements e Davis, 1988) e (Simões-Costa e Leão,
1993). Já a metodologia proposta por (Souza et al., 1998) emprega redes neurais artificiais para
identificação de padrões anormais de comportamento causados pela presença de erros grosseiros
de medidas analógicas e erros de topologia. O trabalho proposto por (Clements e Simões-
Costa, 1998) inova pelo uso dos multiplicadores de Lagrange normalizados para identificação de
erros de topologia e em (Lourenço, 2001) informações a priori são utilizadas para a detecção de
erros através da identificação de um conjunto de disjuntores suspeitos e posterior análise das
combinações de status dos disjuntores.
A inclusão da representação de chaves e disjuntores no processo de estimação de estado generalizada
representa uma mudança significativa na identificação de erros grosseiros, uma vez
que o estado desses dispositivos também são estimados. Quando medidas e estados de chaves
e disjuntores são representados, é possível analisar o vetor resíduo normalizado ou o vetor multiplicador
de Lagrange normalizado e identificar diretamente o erro na topologia. A situação
de erro mais crítica é representada pela existência simultânea de erros topológicos e de medidas
conformativos. Neste capítulo caracterizam-se os tipos de erro, a forma de detecção e
identificação de erros grosseiros baseados no resíduo normalizado e também utilizando o vetor
Lagrange normalizado. São também apresentados exemplos em que os métodos tradicionais
falham na identificação de erros conformativos. Por fim, serão apresentadas técnicas computacionais
que evitam a re-inversão das matrizes do problema para múltiplos testes de alteração do
conjunto de medidas no sistema.
4.2 Caracterização dos erros
A presença de erros de medidas que não são compatíveis com os seus respectivos desvios
padrões provocam a estimação incorreta do estado real do sistema. Outros motivos para a falha
na estimação podem ser atribuídos à topologia incorreta do sistema, ou a representação incorreta
de parâmetros. Em uma situação crítica, todos os casos podem ocorrer simultaneamente.
Resumindo, os erros podem ser de:
• Topologia
• Modelagem de componentes (parâmetros)
• Medida