Topics in bayesian inference applied to probabilistic power flow

• Autores: Carlos David Zuluaga Ríos
• Directores de la Tesis: Mauricio A. Álvarez López (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Tecnológica de Pereira ( Colombia ) en 2018
• Idioma: inglés
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: hdl.handle.net
• Resumen

  • En esta tesis, nosotros analizaremos el PPF como un problema de inferencia probabilística. y en vez de solucionar respectivamente problemas de optimización, nosotros usamos inferencia Bayesiana para calcular las distribuciones posteriores sobre las variables de estado. Específicamente, usamos distribuciones a prior para las variables de estado, y una función de verosimilitud que relaciona las observaciones y las variables de estado. Usando una perspectiva de inferencia Bayesiana, podemos modelar las variables de estado como variables aleatorias, y no necesitamos solucionar métodos de optimización costosos computacionalmente para obtener las distribuciones posteriores de las variables de estado.