Research Article

Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı

Volume: 13 Number: 3 September 15, 2023
TR EN

Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı

Abstract

Otomatik gerilim regülatörü (OGR), güç sistemlerindeki senkron generatörün uç gerilimini kontrol etmek ve düzenlemek amacıyla kullanılan önemli bir kontrol sistemidir. Bu amaçla, bu çalışmada, OGR sistemi için çeşitli meta-sezgisel optimizasyon teknikleri ayarlı denetleyici tasarımı gerçekleştirilmiştir. OGR sisteminde denetleyici olarak oransal – integral – türev (PID) denetleyici kullanılmıştır ve bu denetleyicinin parametreleri son yıllarda geliştirilmiş olan açlık oyunları algoritması (HGS), INFO algoritması ve goril birlikleri optimizasyonu (GTO) gibi optimizasyon teknikleri yardımıyla optimal olarak ayarlanmıştır. Amaçlanan optimizasyon teknikleri ayarlı PID denetleyicisinin geçici zaman performansları simülasyon çalışmaları yardımıyla incelenmiştir ve aşma değeri, yükselme süresi, yerleşme süresi gibi performans değerleri açısından karşılaştırılmıştır. Ek olarak, denetleyiciler arasında kutup/sıfır analizi, bode analizi ve gürbüzlük analizi açısından karşılaştırma gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlardan PID denetleyicinin parametrelerinin ayarlanması amacıyla kullanılan HGS, INFO ve GTO optimizasyon tekniklerinin birbirine yakın ve dikkate değer performans gösterdiği görülmektedir.

Keywords

Otomatik gerilim regülatörü, PID denetleyici, Açlık oyunları algoritması, INFO algoritması, Goril birlikleri optimizasyonu.

References

  1. Abdollahzadeh, B., Soleimanian Gharehchopogh, F., & Mirjalili, S. (2021). Artificial gorilla troops optimizer: A new nature-inspired metaheuristic algorithm for global optimization problems. International Journal of Intelligent Systems, 36(10), 5887–5958. https://doi.org/10.1002/int.22535
  2. Ahmadianfar, I., Heidari, A. A., Noshadian, S., Chen, H., & Gandomi, A. H. (2022). INFO: An efficient optimization algorithm based on weighted mean of vectors. Expert Systems with Applications, 195. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116516
  3. Ayas, M. S., & Sahin, E. (2021). FOPID controller with fractional filter for an automatic voltage regulator. Computers and Electrical Engineering, 90. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2020.106895
  4. Bhullar, A. K., Kaur, R., & Sondhi, S. (2020). Enhanced crow search algorithm for AVR optimization. Soft Computing, 24(16), 11957–11987. https://doi.org/10.1007/s00500-019-04640-w
  5. BURNAZ, S. A. N., & AYAS, M. Ş. (2020). Effects of objective function in PID controller design for an AVR system. International Journal of Applied Mathematics Electronics and Computers, 245–255. https://doi.org/10.18100/ijamec.803257
  6. Çelik, E. (2018). Incorporation of stochastic fractal search algorithm into efficient design of PID controller for an automatic voltage regulator system. Neural Computing and Applications, 30(6), 1991–2002. https://doi.org/10.1007/s00521-017-3335-7
  7. Çelik, E., & Durgut, R. (2018). Performance enhancement of automatic voltage regulator by modified cost function and symbiotic organisms search algorithm. Engineering Science and Technology, an International Journal, 21(5), 1104–1111. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2018.08.006
  8. Duman, S., Yörükeren, N., & Altaş, I. H. (2016). Gravitational search algorithm for determining controller parameters in an automatic voltage regulator system. Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 24(4), 2387–2400. https://doi.org/10.3906/elk-1404-14
  9. Ekinci, S., & Hekimoglu, B. (2019). Improved Kidney-Inspired Algorithm Approach for Tuning of PID Controller in AVR System. IEEE Access, 7, 39935–39947. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2906980
  10. Ekinci, S., Izci, D., Eker, E., & Abualigah, L. (2022). An effective control design approach based on novel enhanced aquila optimizer for automatic voltage regulator. Artificial Intelligence Review. https://doi.org/10.1007/s10462-022-10216-2
APA
Can, Ö. (2023). Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 13(3), 858-870. https://doi.org/10.31466/kfbd.1252029
AMA
1.Can Ö. Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı. KFBD. 2023;13(3):858-870. doi:10.31466/kfbd.1252029
Chicago
Can, Özay. 2023. “Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi Için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13 (3): 858-70. https://doi.org/10.31466/kfbd.1252029.
EndNote
Can Ö (September 1, 2023) Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13 3 858–870.
IEEE
[1]Ö. Can, “Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı”, KFBD, vol. 13, no. 3, pp. 858–870, Sept. 2023, doi: 10.31466/kfbd.1252029.
ISNAD
Can, Özay. “Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi Için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13/3 (September 1, 2023): 858-870. https://doi.org/10.31466/kfbd.1252029.
JAMA
1.Can Ö. Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı. KFBD. 2023;13:858–870.
MLA
Can, Özay. “Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi Için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, vol. 13, no. 3, Sept. 2023, pp. 858-70, doi:10.31466/kfbd.1252029.
Vancouver
1.Özay Can. Otomatik Gerilim Regülatörü Sistemi için Farklı Optimizasyon Teknikleri Ayarlı Denetleyici Tasarımı. KFBD. 2023 Sep. 1;13(3):858-70. doi:10.31466/kfbd.1252029