Dergiler / Politeknik Dergisi / 2019 / Cilt: 22 - Sayı: 2

PID Güç Sistemi Kararlı Kılıcısı Parametrelerinin Belirlenmesi için Böbrek-ilhamlı Algoritma

Kidney-inspired Algorithm for Determination of PID Power System Stabilizer Parameters

Sayfa
453–460
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Lineer olmayan zaman domeni simülasyon sonuçları, önerilen KA tabanlı kontrolörün (KA-PIDPSS) diğer yöntemlere göre daha mükemmel bir sönümleme performansı sağladığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Güç sistemi kararlı kılıcısı (PSS), düşük frekanslı salınımların bastırılması için etkili bir araçtır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu makalede, tek makinalı sonsuz baralı (TMSB) şebeke için Oransal İntegral Türevsel (PID) PSS'nin optimal tasarımında yeni bir algoritma kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Lineer olmayan zaman domeni simülasyon sonuçları, önerilen KA tabanlı kontrolörün (KA-PIDPSS) diğer yöntemlere göre daha mükemmel bir sönümleme performansı sağladığını göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Böbrek-ilhamlı algoritma · PID kontrolör tasarımı · güç sistemi kararlılığı

Özet

Güç sistemi kararlı kılıcısı (PSS), düşük frekanslı salınımların bastırılması için etkili bir araçtır. Bu makalede, tek makinalı sonsuz baralı (TMSB) şebeke için Oransal İntegral Türevsel (PID) PSS'nin optimal tasarımında yeni bir algoritma kullanılmıştır. Kontrolör tasarım problemi, bir optimizasyon problemine dönüştürüldü ve kontrolörün PID parametreleri, güçlü bir optimizasyon metodu olan böbrek-ilhamlı algoritma (KA) kullanılarak ayarlandı. Yeni tasarımlanmış PIDPSS'in verimliliği, diferansiyel evrim (DE) ve yapay arı kolonisi algoritması (ABC) tabanlı PIDPSS tasarım yöntemlerine kıyaslanarak büyük ve küçük arızalar altındaki TMSB'ye uygulandı. Lineer olmayan zaman domeni simülasyon sonuçları, önerilen KA tabanlı kontrolörün (KA-PIDPSS) diğer yöntemlere göre daha mükemmel bir sönümleme performansı sağladığını göstermektedir.

Abstract

Power system stabilizer (PSS) is an operative tool for the suppression of low frequency oscillations. In this article, a novel algorithm is used for the optimal design of Proportional Integral Derivative (PID) PSS for a single machine infinite bus (SMIB) network. The controller design problem is converted to an optimization problem and the PID parameters of controller are tuned by using kidney-inspired algorithm (KA) which is a powerful optimization method. The efficiency of the newly designed PIDPSS is applied to the SMIB under large and small disturbances in comparison with the differential evolution (DE) and artificial bee colony algorithm (ABC) based PIDPSS design methods. Nonlinear time-domain simulation results show that the proposed KA based controller (KA-PIDPSS) gives an excellent damping performance compared to other methods.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

EKİNCİ, S., HEKİMOĞLU, B., UYSAL, E. (2019). PID Güç Sistemi Kararlı Kılıcısı Parametrelerinin Belirlenmesi için Böbrek-ilhamlı Algoritma. Politeknik Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 2, 453–460. https://ajindex.com/articles/307367

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Guesmi T., Alshammari B.M., “An improved artificial bee colony algorithm for robust design of power system stabilizers”, Engineering Computations, 34(7): 2131-2153, (2017)
  2. Rogers G., “Power System Oscillations”, Kluwer Academic Publishers, Boston, (2000)
  3. Ghasemi A., Shayeghi H. and Alkhatib H., “Robust design of multimachine power system stabilizers using fuzzy gravitational search algorithm”. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 51: 190-200, (2013)
  4. Chow J.H. and Sanchez-Gasca J.J., “Pole-placement designs of power system stabilizers”, IEEE Transactions on Power Systems, 4(1): 271-277, (1989)
  5. Sebaa K. and Boudour M., “Optimal locations and tuning of robust power system stabilizer using genetic algorithms”, Electric Power Systems Research, 79(2): 406-416, (2009
  6. Hassan L.H., Moghavvemi M., Almurib H.A., Muttaqi K.M. and Ganapathy V.G., “Optimization of power system stabilizers using participation factor and genetic algorithm” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 55: 668-679, (2014)
  7. Ekinci S. and Demiroren A., “PSO based PSS design for transient stability enhancement”, IU-Journal of Electrical & Electronics Engineering, 15(1): 1855-1862, (2015)
  8. Labdelaoui H., Boudjema F. and Boukhetala D., “A multiobjective tuning approach of power system stabilizers using particle swarm optimization”, Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 24(5): 3898-3909, (2016)
  9. Sun Z., Wang N., Srinivasan D. and Bi Y., “Optimal tunning of type-2 fuzzy logic power system stabilizer based on differential evolution algorithm”, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 62: 19-28, (2014)
  10. Sambariya D.K. and Prasad R., “Robust tuning of power system stabilizer for small signal stability enhancement using metaheuristic bat algorithm” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 61: 229-238, (2014)
  11. Abd-Elazim S.M. and Ali E.S., “Power system stability enhancement via bacteria foraging optimization algorithm” Arabian Journal for Science and Engineering, 38(3): 599-611, (2013)
  12. Eke İ., Taplamacıoğlu M.C., Kocaarslan İ., “Design of robust power system stabilizer based on Artificial Bee Colony Algorithm”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 26(3): 683-690, (2011)
  13. Ekinci S. and Demiroren A., “Modeling, simulation, and optimal design of power system stabilizers using ABC algorithm”, Turkish Journal