Redes Neurais de Grafos para Estimação de Estado de Redes de Distribuição Elétrica

O monitoramento dos sistemas elétricos de distribuição desempenha um papel fundamental no desenvolvimento da sociedade moderna, sendo uma tarefa desafiadora devido à sua natureza radial e à quantidade limitada de medidores instalados. Geralmente, o método baseado em mínimos quadrados ponderados tem sido aplicado nesse problema com o principal objetivo de determinar, com alto nível de precisão, os valores das magnitudes e dos ângulos de fase da tensão em todos os nós da rede, permitindo calcular outras grandezas de interesse como fluxos de potência. Nesse contexto, este artigo propõe uma rede neural de grafos para a estimação de estado de redes de distribuição elétrica. A proposta integra camadas de uma rede de grafos que modelam relações topológicas dos nós vizinhos, junto a uma rede linear simples, onde a combinação de ambos os componentes extrai as características complexas e relações não lineares dos dados. Perfis de geração e demanda elaborados a partir de dados históricos foram utilizados para a criação da base de dados. Os resultados obtidos nas redes de teste IEEE de 13 e 123 nós apresentaram precisão significativa, demonstrando a viabilidade da abordagem para sistemas de pequeno e médio porte.