Extended weighted least square (EWLS) estimator performance analysis

State estimation (SE) is an important method used in the control operations of modern power systems. The SE method relies on an overabundance of data with a power system model which associates the unknown state variables to them. As the set of measurement data is typically characterized by a degree of uncertainty, SE is capable of utilizing its overabundance to further narrow the error caused in the final estimated state. However, the classical weight least squared method takes only the uncertainty present in the data provided by measurement instruments while neglecting the possible impact of uncertain parameters. To address this particular problem, a novel WLS approach, specifically the extended WLS (EWLS) approach had been proposed. In this thesis, a complex system model with artificially controlled uncertainty is adopted to extensively test the proposed method and a detailed comparison with the classical WLS is provided. With IEEE14 bus system served as an example, a Monte Carlo trial is performed to verify the effectiveness and robustness of aforementioned method. Results are then analyzed both graphically and numerically.

La stima dello stato (SE) è un metodo importante utilizzato nelle operazioni di controllo dei moderni sistemi di potenza. Il metodo SE si basa su una sovrabbondanza di dati con un modello di sistema elettrico che associa ad essi le variabili di stato sconosciute. Poiché l'insieme dei dati di misura è tipicamente caratterizzato da un certo grado di incertezza, il metodo SE è in grado di utilizzare la sua sovrabbondanza per ridurre ulteriormente l'errore causato dallo stato finale stimato. Tuttavia, il classico metodo dei minimi quadrati ponderati considera solo l'incertezza presente nei dati forniti dagli strumenti di misura, trascurando il possibile impatto dei parametri incerti. Per affrontare questo particolare problema, è stato proposto un nuovo approccio WLS, in particolare l'approccio WLS esteso (EWLS). In questa tesi, viene adottato un modello di sistema complesso con incertezza controllata artificialmente per testare estensivamente il metodo proposto e viene fornito un confronto dettagliato con il WLS classico. Prendendo come esempio il sistema di bus IEEE14, si esegue una prova Monte Carlo per verificare l'efficacia e la robustezza di questo metodo. I risultati sono analizzati sia graficamente che numericamente.