https://www.scipedia.com/wd/index.php?action=history&feed=atom&title=Cevallos_et_al_2018aCevallos et al 2018a - Revision history2026-04-15T03:12:23ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.27.0-wmf.10https://www.scipedia.com/wd/index.php?title=Cevallos_et_al_2018a&diff=160113&oldid=prevScipediacontent: Scipediacontent moved page Draft Content 751506742 to Cevallos et al 2018a2020-04-24T13:26:11Z<p>Scipediacontent moved page <a href="/public/Draft_Content_751506742" class="mw-redirect" title="Draft Content 751506742">Draft Content 751506742</a> to <a href="/public/Cevallos_et_al_2018a" title="Cevallos et al 2018a">Cevallos et al 2018a</a></p>
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== Abstract ==<br />
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La estimación de estado y el análisis de flujo de carga son tópicos muy importantes en el análisis y control de un Sistema Eléctrico de Potencia (SEP). Este artículo describe la estimación de estados usando el Filtro Extendido de Kalman (EKF) y el método de Holt para linealizar el modelo del proceso y entonces calcular el índice de error del rendimiento del filtro como un indicador de su exactitud. Además, este índice de error calculado puede ser usado como una referencia en posteriores estudios de comparación entre diferentes metodologías usadas en la estimación de estados en SEP tales como el Unscented Filtro de Kalman, el Ensemble Filtro de Kalman, métodos de Montecarlo, y otros. &nbsp;Los resultados del índice de error obtenidos en el proceso de simulación están de acuerdo al orden de magnitud esperado y el comportamiento del filtro es adecuado ya que sigue adecuadamente al valor verdadero de las variables de estado. La simulación fue realizada usando Matlab y el sistema eléctrico usado corresponde a los sistemas de prueba IEEE de 14 y 30 barras. Las variables de estado a considerar en este estudio son la magnitud del voltaje.<br />
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== Full document ==<br />
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