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Portanto, é essencial que o estado de operação obtido pela EE seja confiável, de modo a não comprometer as análises posteriores e evitar que a operação do sistema elétrico seja colocada em risco. Contudo, criticalidades do sistema de medição representam vulnerabilidades para a EE, uma vez que dificultam ou impedem que erros grosseiros em medidas sejam eliminados, comprometendo os resultados obtidos. Além disso, a eliminação de medidas que compõem uma dada criticalidade pode fazer com que o sistema não seja mais observável pela EE. O presente trabalho de conclusão de curso realiza uma análise exploratória da associação entre os níveis de redundância do sistema de medição e a presença de medidas e conjuntos críticos para a Estimação de Estado. Para tal, é inicialmente empregado um algoritmo genético (AG) para realizar a tarefa de mineração de dados, buscando identificar uma amostra significativa de planos de medição observáveis com níveis de redundância de medidas pré- definidos. Neste processo, são utilizadas tabelas Hash para viabilizar a consulta a planos de medição que são armazenados durante o processo de busca pelo AG. Em uma segunda etapa são realizadas análises estatísticas que buscam relacionar as criticalidades encontradas com os níveis de redundância do sistema de medição, bem como a influência da rede em tais associações. Os resultados obtidos utilizando os sistemas IEEE-14 e IEEE-30 barras indicam que, além de haver uma clara associação entre as criticalidades e o nível de redundância do sistema de medição, tal associação tende a ser independente da rede sob análise.","abstract_html":"A Estimação de Estado (EE) é uma função importante nos Centros de Operação de Sistemas, uma vez que é responsável por fornecer em tempo real dados sobre o estado de operação do sistema a partir de um conjunto redundante de medidas recebidas por canais de comunicação. 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