Evaluation of convergence and computational efficiency of distributed state estimation techniques for large-scale systems (2013)
Sistemas a gran escala es una denominación que surge a raíz del crecimiento en tamaño y complejidad de los sistemas dinámicos y los modelos usados para representarlos. Estos sistemas cuentan además con una gran cantidad de sensores y actuadores embebidos. Medir variables de interés de los sistemas es muy importante si se quiere implementar técnicas de control o simplemente porque es necesario saber la evolución del sistema dinámico. Para simplificar la complejidad del sistema, este se divide en un número determinado de subsistemas, cada uno más pequeño y sencillo que el sistema completo. Se exploran algunas técnicas para dividir sistemas. Se propone implementar un estimador de estado para cada subsistema y luego sumar la información de cada uno para obtener una estimación global. A este procedimiento se le conoce como estimación de estado distribuida. Estimadores de estado distribuidos basados en Filtro de Kalman, filtros de partículas y estimadores de horizonte deslizante son explicados e implementados en simulación en un benchmark, y se comparan atributos de interés : costo computacional, convergencia y error de predicción, esto se dividiendo el sistema en diferente cantidad de subsistemas. Estas comparaciones dan un indicio de cual podría ser la técnica indicada a implementar dado un sistema dinámico a gran escala. Finalmente, el sistema a gran escala Hydro- Power Valley es usado para verificar las pistas arrojadas por las comparaciones hechas