| Summary: | The smart grid will enable a revolution in the way we manage and relates to the distribution networks through intelligent applications. For many of these applications, it is understood that one of the primary activities to provide real time operation is to be aware of the electric state of the network by monitoring and using remote measurements. This thesis addresses the topic of state estimation proposing the use of methods that best fit the requirements of smart distribution networks. In a first moment it is understood that the monitoring will not be satisfactorily comprehensive, and then there will need to merge real measures with not real measures obtained through historical data and direct methods such as calculating the power flow. Another important requirement of these methods is to combine great complexity and large number of buses of the distribution network to a satisfactory response time that allows real-time monitoring. Thus this thesis uses an approach that enables multiprocessing of algorithms like Power Flow and State Estimation in order to get faster response times in multiprocessor environments, which now are quite common. In the case of State Estimator has been proposed a Multi-area estimator associated to an algorithm for massive division of the networks which allows to drastically reduce the complexity of the algorithm without compromising the accuracy of the estimator solution. Nevertheless, other concepts related to state estimation, but adapted to the context of smart grids are also addressed as the detection of errors in measurements, topology errors and to the ideal location of meters, which may have important influence on the accuracy of the obtained result. The ASW software - Analysis of Distribution Systems Web was developed to implement the proposed methodologies. The software is a totally working prototype, already tested on a real distribution networks and have demonstrated good results and potential for managing a distribution system in an smart way. === As redes elétricas inteligentes permitirão uma revolução na forma como se gerencia e se relaciona com as redes de distribuição, através de aplicações inteligentes. Para diversas destas aplicações, entende-se que uma das atividades primordiais para proporcionar a operação em tempo real é ter conhecimento do estado elétrico da rede através do monitoramento e do uso de medidas remotas. A presente tese aborda o tema de estimação de estado propondo o uso de métodos que melhor se adaptam aos requisitos das redes de distribuição inteligentes. Num primeiro momento entende-se que o monitoramento não será satisfatoriamente abrangente, então haverá a necessidade de mesclar medidas remotas reais com outras pseudo-medidas obtidas através de dados históricos e métodos diretos como o cálculo do Fluxo de Potência. Outro requisito importante destes métodos é conseguir conciliar a grande complexidade e o elevado número de nós das redes de distribuição a um tempo de resposta satisfatório que permita o monitoramento em tempo real. Desta forma a presente tese utiliza uma abordagem que permite o multiprocessamento dos algoritmos de Fluxo de Potência e Estimação de Estado de forma a obter um menor tempo de resposta em ambientes multiprocessados, que são bastante comuns atualmente. No caso do Estimador de Estados, foi proposto um estimador multi-área associado a um algoritmo de divisão maciça das redes, que permite reduzir drasticamente a complexidade do algoritmo sem comprometer a precisão da solução. Todavia, outros conceitos relacionados à estimação de estado, porém adaptados ao contexto de redes de distribuição inteligentes também são abordados como a detecção de erros em medidas, erros de topologia e a localização ideal de medidores, os quais podem ter importante influência na precisão do resultado obtido. O software ASW Análise de Sistemas de Distribuição Web foi desenvolvido para implementação das metodologias propostas. O Software ainda se encontra sob a forma de um protótipo, contudo já se apresenta funcional em redes de distribuição reais e demonstrando bons resultados e potencialidades para o gerenciamento de um sistema de distribuição inteligente.
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