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Détecter et corriger les erreurs de paramètres dans les réseaux électriques

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Description

Cette séance de cours porte sur la détection et la correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques, en mettant l'accent sur la distinction entre les erreurs de mesure et de paramètre, les propriétés statistiques des multiplicateurs de Lagrange et les résidus de mesure, l'identification des erreurs, les goulets d'étranglement informatiques et l'analyse de sensibilité. L'instructeur présente des méthodes de correction des erreurs, d'amélioration de l'efficacité du calcul, de cas indétectables et d'application de la compensation dans les systèmes de puissance dissymétrique. La séance de cours traite également de l'estimation robuste de l'état par rapport aux erreurs de mesure et de paramètres du réseau, des estimateurs WLS et LAV, et de l'estimation étendue de l'état LAV. Des exemples et des systèmes d'essai sont utilisés pour illustrer les résultats de la détection et de l'estimation des erreurs de paramètres, la détectabilité et l'identification des erreurs de paramètres.

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Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Inférence statistique

vignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.

Robustesse (statistiques)

En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.

Statistical population

In statistics, a population is a set of similar items or events which is of interest for some question or experiment. A statistical population can be a group of existing objects (e.g. the set of all stars within the Milky Way galaxy) or a hypothetical and potentially infinite group of objects conceived as a generalization from experience (e.g. the set of all possible hands in a game of poker). A common aim of statistical analysis is to produce information about some chosen population.

Indicateur de dispersion

En statistique, un indicateur de dispersion mesure la variabilité des valeurs d’une série statistique. Il est toujours positif et d’autant plus grand que les valeurs de la série sont étalées. Les plus courants sont la variance, l'écart-type et l'écart interquartile. Ces indicateurs complètent l’information apportée par les indicateurs de position ou de tendance centrale, mesurés par la moyenne ou la médiane. Dans la pratique, c'est-à-dire dans l'industrie, les laboratoires ou en métrologie, où s'effectuent des mesurages, cette dispersion est estimée par l'écart type.

Réseau électrique

Un réseau électrique est un ensemble d'infrastructures énergétiques plus ou moins disponibles permettant d'acheminer l'électricité des centres de production vers les consommateurs. Il est constitué de lignes électriques exploitées à différents niveaux de tension, connectées entre elles dans des postes électriques. Les postes électriques permettent de répartir l'électricité et de la faire passer d'une tension à l'autre grâce aux transformateurs.

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Paradoxe bus rouge/bus bleu

Explore le paradoxe du bus rouge/bus bleu, les modèles de logit imbriqués et les modèles multivariés d'extrême valeur dans le transport.

Modèles probabilistes pour la régression linéaire

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.

Modèles génériques implicites

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Estimation des points dans les statistiques

Explore l'estimation ponctuelle dans les statistiques, en discutant du biais, de la variance, de l'erreur quadratique moyenne et de la cohérence des estimateurs.

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