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main_observabilidade.asv
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main_observabilidade.asv
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% <ESTIMADOR DE ESTADOS MQP NÃO LINEAR - NON LINEAR WMS STATE ESTIMATION V1.0.
% This is the main source of this software that estimates the sates of a power network (complex voltages at nodes) described using an excel input data file >
% Copyright (C) <2017> <Sebastián de Jesús Manrique Machado> <e-mail:[email protected]>
%
% This program is free software: you can redistribute it and/or modify
% it under the terms of the GNU General Public License as published by
% the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
% (at your option) any later version.
%
% This program is distributed in the hope that it will be useful,
% but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
% MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
% GNU General Public License for more details.
%
% You should have received a copy of the GNU General Public License
% along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
%ESTIMADOR DE ESTADOS NÃO LINEAR MQP
% Sebastián de Jesús Manrique Machado
% Estudante_Doutorado Em Engenharia Elétrica
% EESC/USP - 2017.
%ANÁLISE OBSERVABILIDADE
clc; clear all; close all;
%nome_sis = 'ej_eeAbur_3barras.xlsx';
%nome_sis = 'ej_ee_3barras_radial.xlsx';
%nome_sis = 'ej_ee_3barras.xlsx';
%nome_sis = 'ej_ee_aula.xlsx';
%nome_sis = 'ex2_observabilidade_5barras.xlsx';
nome_sis = 'ex_slides_observabilidade_6barras.xlsx';
tol = 0.0001;
disp('começo Estimação de Estados');
disp(datestr(now));
%|| Ler dados ||
%================
[P_base, V_base, num_linhas, num_barras, num_medidas, num_pmedidas, Dados_linhas, Dados_medidas, Dados_pmedidas] = ler_dados(nome_sis);
no_l_i = Dados_linhas(:,1);
no_l_j = Dados_linhas(:,2);
Zs_linha = Dados_linhas(:,3) + 1i*Dados_linhas(:,4);
Ys_linha = 1./Zs_linha; %Admitância Serie da Linha
b_shunt = 1i*Dados_linhas(:,5);
b_shunt_b = zeros(num_barras,1);
for i = 1 : num_linhas
b_shunt_b( no_l_i(i) ) = b_shunt_b( no_l_i(i) ) + b_shunt( i );
b_shunt_b( no_l_j(i) ) = b_shunt_b( no_l_j(i) ) + b_shunt( i );
end
tipo_m = Dados_medidas(:,1);
no_m_i = Dados_medidas(:,2);
no_m_j = Dados_medidas(:,3);
z = Dados_medidas(:,4);
desv_p = Dados_medidas(:,5);
tipo_pm = Dados_pmedidas(:,1);
no_pm_i = Dados_pmedidas(:,2);
no_pm_j = Dados_pmedidas(:,3);
z_pm = Dados_pmedidas(:,4);
desv_pm = Dados_pmedidas(:,5);
tol_m = zeros(2*num_barras-1, 1);
for i = 1 : 2*num_barras-1
tol_m(i) = tol;
end
%|| Vetor que indica quantas medidas de cada tipo há ||
%=======================================================
[ num_tipo_m ] = quant_tipo_medidas( tipo_m );
[ num_tipo_pm ] = quant_tipo_medidas( tipo_pm );
%Detecção de Ilhas Monticelli
%[ no_lobs_i, no_lobs_j, no_mobs_i, no_mobs_j, num_tipo_mobs, tipo_mobs, num_pm_obs ] = monticelli_obs_di( no_l_i, no_l_j, no_m_i, no_m_j, num_tipo_m, tipo_m, num_barras )
%Restauração da Observabilidade
%[ no_lobs_i, no_lobs_j, no_mobs_i, no_mobs_j, num_tipo_mobs, tipo_mobs, n_pm_add, vetor_flag_pm ] = monticelli_obs_ro( no_l_i, no_l_j, no_m_i, no_m_j, num_tipo_m, tipo_m, num_barras, tipo_pm, no_pm_i, no_pm_j, num_tipo_pm )