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IDENTIFICACIÓN EFICIENTE DE ERRORES EN ESTIMACIÓN DE ESTADO USANDO UN ALGORITMO GENÉTICO ESPECIALIZADO (EFFICIENT IDENTIFICATION OF ERRORS IN STATE ESTIMATION THROUGH A SPECIALIZED GENETIC ALGORITHM)

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dc.contributor.authorRuiz, Hugo Andrésspa
dc.contributor.authorToro, Eliana Mirledyspa
dc.contributor.authorGallego, Ramón Alfonsospa
dc.date.accessioned2013-11-07 00:00:00
dc.date.accessioned2022-06-17T20:17:27Z
dc.date.available2013-11-07 00:00:00
dc.date.available2022-06-17T20:17:27Z
dc.date.issued2013-11-07
dc.description.abstractEn 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 nodosAbstract: 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.spa
dc.description.abstractEn 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 nodosAbstract: 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.eng
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dc.identifier.eissn2463-0950
dc.identifier.issn1794-1237
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/4820
dc.identifier.urlhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/446
dc.language.isospaspa
dc.publisherFondo Editorial EIA - Universidad EIAspa
dc.relation.bitstreamhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/446/438
dc.relation.citationeditionNúm. 17 , Año 2012spa
dc.relation.citationendpage19
dc.relation.citationissue17spa
dc.relation.citationstartpage9
dc.relation.citationvolume9spa
dc.relation.ispartofjournalRevista EIAspa
dc.rightsRevista EIA - 2013spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0spa
dc.sourcehttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/446spa
dc.subjecterrores de difícil detecciónspa
dc.subjectestimación de estadospa
dc.subjectalgoritmo genético de Chu-Beasleyspa
dc.subjectpuntos de apalancamiento. Keywordsspa
dc.subjectmultiple interacting bad dataspa
dc.subjectstate estimationspa
dc.subjectChu-Beasley genetic algorithmspa
dc.subjectleverage points.spa
dc.titleIDENTIFICACIÓN EFICIENTE DE ERRORES EN ESTIMACIÓN DE ESTADO USANDO UN ALGORITMO GENÉTICO ESPECIALIZADO (EFFICIENT IDENTIFICATION OF ERRORS IN STATE ESTIMATION THROUGH A SPECIALIZED GENETIC ALGORITHM)spa
dc.title.translatedIDENTIFICACIÓN EFICIENTE DE ERRORES EN ESTIMACIÓN DE ESTADO USANDO UN ALGORITMO GENÉTICO ESPECIALIZADO (EFFICIENT IDENTIFICATION OF ERRORS IN STATE ESTIMATION THROUGH A SPECIALIZED GENETIC ALGORITHM)eng
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.typeJournal articleeng
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dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
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dspace.entity.typePublication
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