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dc.contributor.author
Risso, Mariano Angel
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dc.contributor.author
Rubiales, Aldo Jose
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dc.contributor.author
Lotito, Pablo Andres
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dc.date.available
2022-12-05T17:02:42Z
dc.date.issued
2015-04
dc.identifier.citation
Risso, Mariano Angel; Rubiales, Aldo Jose; Lotito, Pablo Andres; Hybrid method for power system state estimation; Institution of Engineering and Technology; Iet Generation Transmission & Distribution; 9; 7; 4-2015; 636-643
dc.identifier.issn
1751-8687
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/180221
dc.description.abstract
State estimation in power systems is classically based on the weighted least squares method. Recently, different extensions of Kalman filters have been proposed. Among them, the 'unscented' Kalman filter (UKF) improves the results of weighted least squares methods, when there are small changes in the system, as it considers the history of the state. The novel algorithm presented in this work combines the best of both approaches. To perform this task a new index is defined to allow the algorithm to choose in real time, and for each iteration, between a static or a dynamic estimator. This combination allows overcoming the anomalies observed when the UKF faces abrupt variations of the system state and also the lack of observability that weighted least squares could present. The proposed methodology was tested with three test cases outperforming the previously mentioned algorithms.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Institution of Engineering and Technology
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
STATE
dc.subject
ESTIMATION
dc.subject
KALMAN
dc.subject
FILTERING
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Hybrid method for power system state estimation
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-12-05T11:02:55Z
dc.journal.volume
9
dc.journal.number
7
dc.journal.pagination
636-643
dc.journal.pais
Reino Unido
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dc.description.fil
Fil: Risso, Mariano Angel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rubiales, Aldo Jose. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.journal.title
Iet Generation Transmission & Distribution
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-gtd.2014.0836
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1049/iet-gtd.2014.0836
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