RECONCILIACIÓN NO LINEAL DE DATOS ROBUSTA CON INCERTIDUMBRE PARAMÉTRICA Y MEDICIONES NO GAUSSIANAS

LLANOS, CLAUDIA E.; SANCHÉZ, MABEL C.

San Rafael, Mendoza

Congreso; Congreso Latinoamericano de Ingeniería y Ciencias Aplicadas; 2022

La reconciliación dedatos (RD) proporciona estimaciones no sesgadas cuando las mediciones siguenuna distribución conocida y el modelo de proceso es exacto. Estos dos supuestospueden no ser ciertos. La RD Robusta (RDR) aborda el tratamiento de medicionescon valores atípicos que producen alejamientos de la distribución asumida, perono la incertidumbre asociada a los parámetros del modelo. En este trabajo sepresenta una estrategia para lograr estimaciones exactas cuando ambos supuestosse siguen solo aproximadamente y se desconoce la varianza de los parámetros. Elprocedimiento consta de tres etapas: (1) Análisis de observabilidad yredundancia (2) Actualización de las varianzas de los parámetros y (3) RDRutilizando las nuevas varianzas. La RDR se resuelve utilizando dos metodologíasque hacen uso de la redundancia temporal que proporciona una ventana de medicionesde manera diferente. Se utilizan dos modelos de procesos para demostrar lautilidad de la estrategia propuesta. El primero es un modelo lineal que ya seutilizó para estudiar incertidumbre en RD y el segundo es un caso no lineal. Elanálisis de los resultados muestra que la RDR produce estimaciones no sesgadasde las mediciones y los parámetros cuando existen valores atípicos eincertidumbre paramétrica.