SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 32 - Sayı: 4

HPA algoritması ile çok makinalı güç sistemi kararlı kılıcısı tasarımı

Serdar EKİNCİ
Baran HEKİMOĞLU
Pages
1271–1286
Publication Date
2017-12-08
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Ayrıca hesaplama zamanı, yaklaşım hızı ve çözüm kalitesi açısından HPA algoritmasının PSO ve ABC’ye göre potansiyeli ve üstünlüğü kanıtlanmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu makale, parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve yapay arı kolonisine (ABC) dayalı, çok makinalı güç sisteminde güç sistemi kararlı kılıcısının (PSS) optimal tasarımı için iyimser sonuçlar bulmak için güçlü yetilere sahip HPA tekniği adında yeni bir hibrit yaklaşımı tanımlamaktadır.
📊
Key Findings & Data:PSS parametrelerinin en uygun ayarlarının elde edilmesi için PSS parametrelerini seçme problemi, özdeğer tabanlı bir amaç fonksiyonu ile basit bir optimizasyon problemine çevrildi ve HPA tekniği kullanılarak çözüldü.
💡
Conclusion & Impact:Ayrıca hesaplama zamanı, yaklaşım hızı ve çözüm kalitesi açısından HPA algoritmasının PSO ve ABC’ye göre potansiyeli ve üstünlüğü kanıtlanmıştır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Güç sistemi kararlı kılıcısı · çok makinalı güç sistemi · yapay arı kolonisi algoritması

Özet

Bu makale, parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve yapay arı kolonisine (ABC) dayalı, çok makinalı güç sisteminde güç sistemi kararlı kılıcısının (PSS) optimal tasarımı için iyimser sonuçlar bulmak için güçlü yetilere sahip HPA tekniği adında yeni bir hibrit yaklaşımı tanımlamaktadır. PSS parametrelerinin en uygun ayarlarının elde edilmesi için PSS parametrelerini seçme problemi, özdeğer tabanlı bir amaç fonksiyonu ile basit bir optimizasyon problemine çevrildi ve HPA tekniği kullanılarak çözüldü. Önerilen HPA tabanlı PSS tasarımının etkinliği özdeğer analizi, zaman domeni simülasyonları ve bazı performans indeksleri aracılığıyla farklı arızalar altındaki 3-makinalı 9-baralı güç sistemi üzerinde doğrulandı. Bu çalışmaların sonuçları, HPA algoritmasının PSS parametrelerinin ayarlanması için alternatif ve daha etkin bir iyileştirici olduğunu ve PSO ile ABC’ye oranla güç sisteminin dinamik kararlılığını büyük oranda artırdığını göstermiştir. Ayrıca hesaplama zamanı, yaklaşım hızı ve çözüm kalitesi açısından HPA algoritmasının PSO ve ABC’ye göre potansiyeli ve üstünlüğü kanıtlanmıştır.

🔖

Cite This Article

EKİNCİ, S., HEKİMOĞLU, B. (2017). HPA algoritması ile çok makinalı güç sistemi kararlı kılıcısı tasarımı. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 32 - Sayı: 4, 1271–1286. https://ajindex.com/articles/20174

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Abido M.A., Abdel-Magid Y.L., Eigenvalue assignments in multimachine power systems using tabu search algorithm, Comput. Electr. Eng., 28 (6), 527-545, 2002
  2. Keumarsi V., Simab M., Shahgholian G., An integrated approach for optimal placement and tuning of power system stabilizer in multi-machine systems, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 63, 132-139, 2014
  3. Ekinci S., Application and comparative performance analysis of PSO and ABC algorithms for optimal design of multi-machine power system stabilizers, Gazi Journal of Science, 29 (2), 323-334, 2016
  4. Khodabakhshian A., Hemmati R., Multi-machine power system stabilizer design by using cultural algorithms, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 44 (1), 571-580, 2013
  5. Alkhatib H., Duveau J., Dynamic genetic algorithms for robust design of multimachine power system stabilizers, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 45 (1), 242-251, 2013
  6. Ekinci S., Demiroren, A., Modeling, simulation and optimal design of power system stabilizers using ABC algorithm, Turk J Elec Eng & Comp Sci, 24, 1532-1546, 2016
  7. Abido M.A., Parameter optimization of multimachine power system stabilizers using genetic local search, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 23 (8), 785-794, 2001
  8. Abdel-Magid Y.L., Abido M.A., Al-Baiyat S., Mantawy A.H., Simultaneous stabilization of multimachine power systems via genetic algorithms, IEEE Trans. Power Syst., 14 (4), 1428-1439, 1999
  9. Hassan L.H., Moghavvemi M., Almurib H.A.F., Muttaqi K.M., Ganapathy V.G., Optimization of power system stabilizers using participation factor and genetic algorithm, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 55, 668-679, 2014
  10. Sundareswaran K., Razia Begum S., Genetic tuning of a power system stabilizer, Euro. Trans. Electr. Power, 14, 151–160, 2004
  11. Sun Z., Wang N., Srinivasan D., Bi Y., Optimal tunning of type-2 fuzzy logic power system stabilizer based on differential evolution algorithm, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 62, 19-28, 2014
  12. Wang S.K, Coordinated parameter design of power system stabilizers and static synchronous compensator using gradual hybrid differential evaluation, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 81, 165-174, 2016
  13. Ekinci S., Demiroren A., PSO based PSS Design for Transient Stability Enhancement, IU-Journal of Electrical & Electronics Engineering, 15 (1), 1855-1862, 2015
  14. Labdelaoui H., Boudjema F., Boukhetala D., A multiobjective tuning approach of power system stabilizers using particle swarm optimization, T