Orientador: Carlos Alberto de Castro JúniorTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O objetivo principal deste trabalho é estudar os problemas da alocação ótima de PMUs (do inglês Phasor Measurement Units) em redes de energia elétrica, sob a perspectiva de alguns modelos de estimadores de estado existentes, utilizando o plano ótimo de alocação para reduzir o risco da estimação de estado tornar-se insolúvel ou inadequada em algumas situações de perdas de medidas e de PMUs. Os estudos compreendem alocação de PMUs assumindo o modelo nó-ramo convencional da rede, e uma ampliação da análise considerando as subestações, para atender às novas tendências da estimação de estado, onde o processo pode ser dividido em diferentes níveis considerando as subestações, os sistemas interligados no nível nó-ramo, o tipo de medida e sua frequência de coleta, e o tipo de estimador. Também é objetivo a avaliação de estimadores de estado multiníveis, e as perspectivas de combinar alocações e análises utilizando as Leis de Kirchhoff, para torná-los mais robustos em suas tarefas de determinação da topologia da rede e obtenção de seu respectivo estado a partir das subestações. Considera-se que, ao alocar uma PMU em um ponto de rede, estarão sendo contempladas medidas dos fasores de tensão, fasores de injeções de correntes, e fasores de fluxos de corrente. O plano de alocação básico deve fornecer o número mínimo de PMUs para que o sistema seja observável, o máximo número de medidas e o máximo fator de redundância de medidas. Nos testes foram avaliadas situações de perda de medidas de ramos, perdas de outras medidas, perdas de equipamentos, perdas de PMU, e a necessidade de alocar quantidades pré-estabelecidas de PMUs, que atinjam ou não a observabilidade completa da rede, e ainda considerar a pré-alocação, nas situações onde já existirem PMUs alocadas. Todos estes aspectos anteriores remetem a avaliações técnicas do problema de alocação e o reflexo na robustez dos estimadores de estado. A análise econômica foi feita separadamente por ser considerada complexa não interferindo nas melhores soluções técnicas. Sendo assim, temos dois estágios da alocação ótima, o técnico e o econômico. O advento de novas tecnologias motiva o estudo e a avaliação de soluções em diversos cenários dos sistemas de potência, e particularmente, o advento das PMUs, a inteligência das subestações e seus novos padrões de automação, fizeram com que alguns assuntos clássicos como a estimação de estado fossem revisitados. As justificativas remetem ao fato de que as PMUs serão elementos cruciais na estimação de estado na área de transmissão, possibilitando a observabilidade e a simplificação da estimação de estado nos sistemas elétricos de potência. Este cenário, que começou na rede de transmissão, atualmente está sendo estendido também para a rede de distribuição, devido aos adventos da cogeração e de suas fontes alternativas, que são conectadas geralmente nos níveis de distribuição ou sub-transmissão, além da necessidade de ser ter um maior controle e uma melhor observabilidade nestas áreas. Como o problema de alocação é de origem combinatória, foram utilizados algoritmos genéticos e heurísticas. Nos testes realizados foram utilizados os sistemas IEEE 14-barras, IEEE 24-barras, IEEE 30-barras, IEEE 57-barras, IEEE 118-barras, IEEE 300-barras, New England 39-barras, e o sistema Polonês de 2.383 barrasAbstract: The main objective of this dissertation is to study the problem of optimal allocation of Phasor Measurement Units (PMU) in power grids, from the perspective of some existing state estimator models, providing an optimal allocation plan that reduces the risk of the state estimator becoming insoluble or inadequate for certain situations of measurements loss. These studies include the allocation of PMUs assuming the conventional branch-node model of the network, and an expanded model of the substations to meet the new trends of state estimation. In the latter model, the process can be divided into different levels considering the substations, the systems interconnected in the node-branch level, the type of measurement and collect frequency, and type of estimator. It is also an objective of this dissertation the evaluation of multilevel state estimators, and the potential of combining allocations and analysis using Kirchhoff's Laws, to make them more robust in determining the network topology and the respective state of the substation. The optimal allocation method considers that in case a PMU is allocated to a particular network node, voltages, injections currents, current flows will be measured. The basic allocation plan should be designed to provide minimum number of PMUs, the maximum number of measurements and the maximum redundancy of measurements. The simulation tests evaluated outage situations, equipment loss, PMU loss, the need to allocate a pre-defined number of PMUs, and consider the pre-allocation, in situations where there are some PMUs already installed. All aspects above refer to technical aspects of the allocation problem, which results in the robustness of state estimators. The economic aspect was tackled separately due to its complexity, not interfering in the best technical solutions, therefore, the optimal PMU allocation method has two stages, namely technical and economic. The advent of new technologies motivates the study and evaluation of solutions in different scenarios of power systems, and particularly the advent of PMUs, intelligent substations and its new automation standards, has made some classic issues such as state estimation be revisited. PMUs are crucial elements in the state estimation in the transmission area, enabling the maintenance of observability and simplification of the state estimation in electric power systems. This scenario, which began in the transmission network, is currently also being extended to the distribution network, due to the advent of cogeneration and its alternative sources, which are usually connected to the distribution or sub-transmission levels, and the need of more control and better observability in these areas. As the allocation problem is combinatorial, genetic algorithms and heuristics have been used. In the tests, the IEEE 14-, IEEE 24-, IEEE 30-, IEEE 57-, IEEE 118-, and IEEE 300-bus systems, the New England 39-bus system, and the Polish 2,383-bus systems were usedDoutoradoEnergia EletricaDoutora em Engenharia ElétricaCAPES