The power system environment presents various sources of stochastic disturbances. Phasor estimation requires a chain of devices, mainly instrument transformers and phasor measurement units, whose operation is affected by such stochastic disturbances that can hinder the accuracy of the estimation itself. This thesis adopts a simulationbased sensitivity and uncertainty analysis framework to analyze how Discrete Fourier Transformbased phasor estimation during transmission system faults is impacted by current-transformer saturation, capacitive voltage transformer parameter degradation and transient behavior, and phasor measurement unit clock jitter. Furthermore, an attempt to assess which stochastic parameters are the main drivers behind these disturbances is performed, in order to lay the groundwork for future mitigation strategies. The results show that saturation in current transformers is often driven by the fault characteristics, and oversizing the current transformer can reduce the proportion of faults that cause saturation, but it only weakly improves the errors when saturation does occur. Secondly, even small parameter degradations in capacitive voltage transformer parameters can lead to relevant measurement errors, affecting specifically the magnitude of phasor estimations. However, it is incorrect to evaluate the negative effects of parameter degradation by observing variations with respect the nominal parameter values, since the performance of a capacitive voltage transformer depends on the interactions between the parameters of its capacitive divider and internal step-down voltage transformer. Lastly, the clocks normally adopted in phasor measurement units perform well with the most common synchronization mechanisms, but their performance becomes unreliable when synchronization is lost for sufficient amounts of time. Sensitivity analysis proves to be a useful instrument to assert input relevance in stochastic systems, but it is necessary to adopt second-order indices that are able to identify relevant interactions between the different parameters.

Elkraftsystem uppvisar olika källor till stokastiska störningar som påverkar tillförlitligheten hos mätningsmetoder för fasvektorer. Denna avhandling tillämpar ett simuleringsbaserat ramverk för känslighets- och osäkerhetsanalys för att analysera hur mättnad i strömtransformatorer, parameterdegradering och transientbeteende i kapacitiva spänningstransformatorer, samt klockjitter i fasmätningsenheter påverkar prestandan hos den diskreta Fouriertransformen vid estimering av fasvektorer under fel i transmissionssystem. Vidare genomförs ett försök att identifiera vilka stokastiska parametrar som är de främsta drivkrafterna bakom dessa störningar, i syfte att lägga grunden för framtida åtgärdsstrategier. Resultaten visar att mättnad i strömtransformatorer ofta styrs av felens egenskaper, och att överdimensionering av strömtransformatorn kan minska förekomsten av mättnad, dock utan att framgångsrikt åtgärda de fel som mättnaden orsakar. För det andra kan även små parameterdegraderingar i kapacitiva spänningstransformatorer leda till betydande mätfel, särskilt genom att påverka amplituden hos de uppmätta fasvektorna. Det är dock felaktigt att bedöma de negativa effekterna av parameterdegradering genom att enbart observera variationer i förhållande till nominella parametervärden, eftersom prestandan hos en kapacitiv spänningstransformator beror på samspelet mellan parametrarna i dess kapacitiva spänningsdelare och den interna nedtransformerande spänningstransformatorn. Slutligen fungerar de klockor som normalt används i fasmätningsenheter väl tillsammans med de vanligaste synkroniseringsmekanismerna, men deras prestanda blir otillförlitlig när synkroniseringen går förlorad under särskilt lång tid. Känslighetsanalys visar sig vara ett användbart verktyg för att fastställa relevans av indata i stokastiska system, men det är nödvändigt att använda andra ordningens index som kan identifiera betydelsefulla interaktioner mellan olika parametrar.