Year 2020, Volume 10 , Issue 1, Pages 74 - 90 2020-06-15

Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı
Design of Evolutionary Algorithm Based PID Controller with filter for an Automatic Voltage Regulator

Büşra ÖZGENÇ [1] , Mustafa Şinasi AYAS [2] , İ̇smail ALTAŞ [3]


Otomatik gerilim regülatör (OGR) sistemi, generatör terminal gerilimini belirtilen seviyede tutmak için güç sistemlerinde yaygın olarak kullanılır. OGR sisteminde farklı denetleyiciler kullanılarak generatör terminal geriliminin denetimi gerçekleştirilmektedir. Araştırmacılar yaptıkları çalışmalarda OGR sisteminin dinamik performansını iyileştirmeyi ve sürekli durum hatasını sıfıra indirmeyi hedeflemektedir ve bu kapsamda evrimsel algoritmalar yardımıyla denetleyici tasarlamaktadır. Evrimsel algoritmalar, denetleyici parametrelerini belirlenen bir amaç fonksiyonunu göz önüne alarak optimal bir şekilde ayarlamak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, bir OGR sisteminin denetimi için iki farklı filtreli oransal-integral-türevsel (PID-F) denetleyici tasarlanmıştır. Denetleyicilerin parametrelerini ayarlamak için atom arama optimizasyon (AAO) ve parçacık sürüsü optimizasyon (PSO) algoritmaları kullanılmıştır. Her bir denetleyici için OGR sisteminin geçici yanıt analizi, frekans analizi, dayanıklılık analizi Matlab/Simulink programında incelenmiş ve performans karşılaştırması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, AAO algoritmasının PSO algoritmasından daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca, AAO algoritması ile tasarlanmış PID-F denetleyicinin, AAO, PSO, biyocoğrafyaya dayalı optimizasyon (BDO) ve yapay arı koloni (YAK) algoritmaları ile ayarlanmış klasik PID denetleyicilere göre geçici yanıt karakteristiklerini iyileştirdiği ve sistemin kararlılığını ve dayanıklılığını arttırdığı sonucuna varılmıştır. 

The automatic voltage regulator (AVR) system is commonly used in power systems to keep the terminal voltage of generator at a specified level. The terminal voltage level is controlled by using different controllers in an AVR sistem. Researchers aim to improve dynamic performance of the AVR system and to decrease the steady state error to zero by using different controllers in their studies. They design controllers by utilizing evolutionary algorithms. Evolutionary algorithms are widely used to optimally tune controller parameters according to predefined objective function. In this study, two different proportional-integral-derivative with filter (PID-F) controllers are designed for the AVR system. Atom search optimization (ASO) and particle swarm optimization (PSO) algorithms are used to tune the parameters of the controllers. For each controller, transient response analysis, frequency analysis, and robustness analysis are examined in Matlab/Simulink for the AVR system and performance comparison is made. The results indicate that the ASO algorithm achieves better results than the PSO algorithm. In addition, it is concluded that the PID-F controller designed with ASO algorithm improves the transient response characteristics, stability and robustness compared to the classical PID controller of which the parameters are tuned by ASO, PSO, Biogeography based optimization (BBO) and Artificial bee colony (ABC).

  • Al Gizi, A, J., (2018). A particle swarm optimization, fuzzy PID controller with generator automatic voltage regulator. Soft Computing, 23, 8839–8853.
  • Anbarasi, S., Muralidharan, S., (2016). Enhancing the Transient Performances and Stability of AVR System with BFOATuned PID Controller. Control Engineering and Applied Informatics, 18(1), 20-29.
  • Ayas, M. S., (2019). Design of an optimized fractional high-order differential feedback controller for an AVR system. Electrical Engineering, 101, 1221-1233.
  • Bingul, Z., Karahan, O., (2018). A novel performance criterion approach to optimum design of PID controller using cuckoo search algorithm for AVR system. Journal of the Franklin Institute, 355(13) 5534-5559.
  • Blondin, M. J., Sanchis, J., Sicard, P., Herrero, J. M., (2018). New optimal controller tuning method for an AVR system using asimplified Ant Colony Optimization with a new constrained Nelder–Mead algorithm. Applied Soft Computing, 62, 216-229.
  • Bourouba, B., Ladaci, S., Schulte, H., (2019). Optimal Design of Fractional Order PID Controller for an AVR System using Ant Lion Optimizer. IFAC-Papersonline, 52(13), 200-205.
  • Coelho, L. S., (2009). Tuning of PID controller for an automatic Voltage regulator system using chaotic optimization approach. Chaos, Solitons and Fractals 39 (4) 1504-1514.
  • Çelik, E., Durgut, A., (2018). Performance enhancement of automatic voltage regulator by modified cost function and symbiotic organisms search algorithm. Engineering Science and Technology, an International Journal, 21, 1104-1111.
  • Gaing, ZL., (2004). A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system. IEEE Transaction on Energy Conversation, 19(2), 384–391.
  • Gozde, H., Taplamacioglu, M. C., (2011). Comparative performance analysis of artificial bee colony algorithm for automatic voltage regulator (AVR) system. Journal of the Franklin Institute, 348 (8) 1927-1946.
  • Guvenc U, Yigit T, Isik AH and Akkaya I (2016) Performance analysis of biogeography-based optimization for automatic voltage regulator system. Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences 24(3): 1150–1162.
  • Hameed, N. S. S., Othman, W. A. F. W., Wahab, A. A. A., Alhady, S. S. N., (2019). Optimising pid controller using bees algorithm and firefly algorithm. ROBOTIKA, 1(1), 22-27.
  • Hekimoğlu, B., Ekinci, S., (2018, June). Grasshopper optimization algorithm for automatic voltage regulator system. 2018 5th International Conference on Electrical and Electronic Engineering (ICEEE) (pp. 152-156), Istanbul.
  • Hekimoğlu, B., (2019). Sine-cosine algorithm-based optimization for automatic voltage regulator system. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 41(6), 1761-1771.
  • Kennedy, J., Eberhart, R., (1995). Particle Swarm Optimization, Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, 4, 1942-1948.
  • Sahib, M. A., (2015). A novel optimal PID plus second order derivative controller for AVR system. Engineering Science and Technology, 18, 194-206.
  • Sambariya, D. K., Paliwal, D., (2016). Optimal design of PIDA controller using harmony search algorithm for AVR power system. 2016 IEEE 6th International Conference on Power Systems (ICPS) (pp. 1-6). New Delhi.
  • Suribabu, A. G., Chiranjeevi, B. T., (2016). Implementation of Fractional Order PID Controller for an AVR System Using GA and ACO Optimization Techniques. IFAC-Papersonline, 49(1), 456-461.
  • Tang, Y., Li, X., Wang, Y., Li, N., Han, M. ve Liu, F., (2017). Optimal fractional order PID controller design for automatic voltage regulator system based on reference model using particle swarm optimization. Int. J. Mach. Learn. & Cyber, 8, 1595–1605.
  • Verma, S. K., Yadav, S., Nagar, S. K., (2017). Optimization of Fractional Order PID Controller Using Grey Wolf Optimizer. J Control Autom Electr Syst, 28, 314-322.
  • Zhao, W., Wang, L., Zhang, Z., (2019). Atom search optimization and its application to solve hydrogeologic parameter estimation problem. Knowledge-Based Systems, 163, 283–304.
Primary Language tr
Subjects Engineering
Journal Section Articles
Authors

Orcid: 0000-0001-5687-7248
Author: Büşra ÖZGENÇ (Primary Author)
Institution: KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Country: Turkey


Orcid: 0000-0001-8113-4817
Author: Mustafa Şinasi AYAS
Institution: KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Country: Turkey


Orcid: 0000-0001-9298-4091
Author: İ̇smail ALTAŞ
Institution: KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Country: Turkey


Dates

Publication Date : June 15, 2020

Bibtex @research article { kfbd719953, journal = {Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi}, issn = {1309-4726}, eissn = {2564-7377}, address = {Giresun Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Güre Yerleşkesi 28200 / Giresun}, publisher = {Giresun University}, year = {2020}, volume = {10}, pages = {74 - 90}, doi = {10.31466/kfbd.719953}, title = {Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı}, key = {cite}, author = {Özgenç, Büşra and Ayas, Mustafa Şinasi and Altaş, İ̇smail} }
APA Özgenç, B , Ayas, M , Altaş, İ . (2020). Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı . Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi , 10 (1) , 74-90 . DOI: 10.31466/kfbd.719953
MLA Özgenç, B , Ayas, M , Altaş, İ . "Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı" . Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 10 (2020 ): 74-90 <https://dergipark.org.tr/en/pub/kfbd/issue/54926/719953>
Chicago Özgenç, B , Ayas, M , Altaş, İ . "Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı". Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 10 (2020 ): 74-90
RIS TY - JOUR T1 - Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı AU - Büşra Özgenç , Mustafa Şinasi Ayas , İ̇smail Altaş Y1 - 2020 PY - 2020 N1 - doi: 10.31466/kfbd.719953 DO - 10.31466/kfbd.719953 T2 - Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 74 EP - 90 VL - 10 IS - 1 SN - 1309-4726-2564-7377 M3 - doi: 10.31466/kfbd.719953 UR - https://doi.org/10.31466/kfbd.719953 Y2 - 2020 ER -
EndNote %0 Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı %A Büşra Özgenç , Mustafa Şinasi Ayas , İ̇smail Altaş %T Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı %D 2020 %J Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi %P 1309-4726-2564-7377 %V 10 %N 1 %R doi: 10.31466/kfbd.719953 %U 10.31466/kfbd.719953
ISNAD Özgenç, Büşra , Ayas, Mustafa Şinasi , Altaş, İ̇smail . "Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı". Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 10 / 1 (June 2020): 74-90 . https://doi.org/10.31466/kfbd.719953
AMA Özgenç B , Ayas M , Altaş İ . Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı. KFBD. 2020; 10(1): 74-90.
Vancouver Özgenç B , Ayas M , Altaş İ . Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi. 2020; 10(1): 74-90.