Estimation robuste de l'état électrique et de la topologie des grands réseaux

by Yacine Hassaïne

Doctoral thesis in Sciences appliquées. Automatique et traitement du signal

Under the supervision of Éric Walter.

defended on 2004

in Paris 11 , in a partnership with Université de Paris-Sud. Faculté des Sciences d'Orsay (Essonne) (autre partenaire) .

  • Alternative Title

    Robust state estimation and topology identification of large scale networks


  • Abstract

    The goal of this work is to develop state estimators able to solve the realistics problems raised by the electrical french power network. This leads to work with large scale systems in presence of outliers. The proposed estimators are statically and numerically robsuste against the problems of outliers and divergence, respectively. Finaly, sevaral new approches to identify the topology are proposed and tested on large scale system with outliers.


  • Abstract

    Le but de ce travail de thèse est de développer des estimateurs d'état à même de résoudre les vrais problèmes que pose le réseau de transport de l'électricité français. Ceci nous conduit à travailler dans un contexte de données aberrantes et de modèles de grande taille. Les estimateurs que nous proposerons sont statistiquement robustes car ils permettent d'améliorer la robustesse aux données aberrantes et donc la qualité de l'estimation dans un contexte de données réelles. Ils sont également numériquement robustes car ils mettent en oeuvre des solutions aux problèmes de divergences. Par ailleurs un estimateur robuste ne suffit pas toujours à garantir une bonne qualité d'estimation en présence d'erreurs de topologie, car le modèle utilisé n'est alors plus correct. Ceci nous conduit à aborder le problème de la correction de la topologie.

Consult library

Version is available as a paper

Informations

  • Details : 212 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [187]-192

Where is this thesis?

  • Library : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Available for PEB
  • Odds : 0g ORSAY(2004)292
See the Sudoc catalog libraries of higher education and research.