Research Article
PDF Mendeley EndNote BibTex Cite

Performance Analysis for Load Frequency Control of Interconnected Power Systems with Different Techniques

Year 2020, Volume 12, Issue 3, 89 - 106, 31.12.2020
https://doi.org/10.29137/umagd.817981

Abstract

In the interconnected power system, frequency is one of the most important criteria determining system stability. Since interconnected systems consist of more than one region, load frequency control (LFC) is very complicated. For this reason, load frequency control analysis has been performed for interconnected power systems consisting of two and four regions in this article. Vortex Search Algorithm (VSA), Salp Swarm Algorithm (SSA) and Sine Cosine Algorithm (SCA) are used to determine the filter coefficient proportional-integral-derivative controller (PID-N) parameters of these interconnected systems. The results obtained are analyzed for % overshoot (%OS), % undershoot (%US) and settling time (ST) values for each region. It is observed that different system performances are obtained using by these methods. In addition, all system performances are significantly improved with the selected methods.

References

  • Ali, E.S., & Abd-Elazim, S.M. (2011). Bacteria foraging optimization algorithm based load frequency controller for interconnected power system, International Journal of Electrical Power & Energy System, 33(3), 633-638.
  • Çam, E., & Kocaarslan, İ. (2002). Tek Bölgeli Güç Sistemlerinde Bulanık Mantık İle Yük Frekans Kontrol, Teknoloji, 5(3-4), 73-77.
  • Dogan, B., & Olmez, T. (2015). A new metaheuristic for numerical function optimization: Vortex Search Algorithm, Information Sciences, 293, 125-145.
  • Formato, F.A. (2007). Central Force Optimization: A New Metaheuristic With Applications in Applied Electromagnetics, 77, 425-491.
  • Gözde, V., Taplamacıoğlu, M.C., Kocaarslan, İ., & Şenol, M.A. (2010). İki Bölgeli Ara-Isıtmalı Termal Güç Sisteminin Yük-Frekans Kontrolü İçin Parçacık Sürüsü Optimizasyon Tabanlı PI-Kontrolör, Isı Bilim ve Tekniği Dergisi, 30(1), 13-21.
  • Gümüş, K.K. (2012). Güç Santrallerinde Primer Frekans Ve Yük Kontrolü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi.
  • He, S., Wu, Q.H., & Saunders, J.R. (2009). Group Search Optimizer: An Optimization Algorithm Inspired by Animal Searching Behaviour, IEEE Transaction on Evolutionary Computation, 13(5), 973-990.
  • Hooke, R., & Jeeves, T.A. (1961). Direct search solution of numerical and statistical problems, J. Assac. Comput. Mach. (ACM), 8(2), 212-229.
  • Karyeyen, A. (2009). Çok Bölgeli Elektrik Güç Sistemlerinde Optimum Yük-Frekans Kontrolü, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Konya, 106.
  • Karyeyen, A., Çetinkaya, N., & Güntay, S. (2009). İki Bölgeli Elektrik Güç Sistemlerinde Optimum Yük-Frekans Kontrolü, Elektrik, Elektronik, Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği 13. Ulusal Kongresi.
  • Kashan, A.H. (2009). League Championship Algorithm: A new algorithm for numerical function optimization.”International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, 43-48.
  • Kocaarslan, İ., Gümüş, K.K., Bal, E., & Tiryaki, H. (2012). Modern Optimizsyon Yöntemleri (ABC, PSO) ile Yük-Frekans Kontrolü, ELECO 2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu. Bursa, 94-98.
  • Mirjalili, S. (2016). SCA: A Sine Cosine Algorithm for solving optimization problems, Knowl.-Based Syst, 96, 120-133.
  • Mirjalili, S., Gandomi, A.H., Mirjalili, S.Z., Saremi, S., Faris, H., & Mirjalili, S.M. (2017). Salp Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for engineering design problems, Advances in Engineering Software, 114, 163-191.
  • Naidu, K., Mokhlis, H., & Bakar, A.H.A. (2013). Application of Firefly Algorithm (FA) based optimization in load frequency control for interconnected reheat thermal power system, IEEE Jordan Conference on Applied Electrical Engineering and Computing Technologies (AEECT).
  • Omar, M., Ebrahim, M.A., Abdel Ghany, A.M., & Bendary, F. (2015). Harmony Search based PID for Multi Area Load Frequency Control Including Boiler Dynamics and Nonlinearities, Wseas Transactions on Circuits and Systems, 14, 407-414.
  • Omar, M., Soliman, M., Ghany, A.M.A., & Bendary, F. (2013). Ant Colony Optimization based PID for single Area Load Frequency Control, International Conference on Modelling, Identification & Control, 119-123.
  • Ozkop, E., Altas, I.H., & Sharaf, A.M. (2010). Load Frequency Control in Four Region Power Systems Using Fuzzy Logic PI Controller, 16th National Power Systems Conference, 232-236.
  • Özdemir, M.T., & Öztürk, D. (2016). İki Bölgeli Güç Sisteminin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü, Fırat Üniv. Müh. Bil. Dergisi, 28(2), 57-66.
  • Rathor, S., Acharya, D.S, Gude, S., & Mishra, P. (2011). Application Artificial Bee Colony Optimization for Load Frequency Control, Conference Paper.
  • Safı, S.J., Tezcan, S.S., Eke, İ., & Farhad, Z. (2018). Gravitatinal Search Algorithm (GSA) Based PID Controller Design for Two Region Multi-Source Power System Load Frequency Control (LFC), Gazi University Journal of Science, 31(1), 139-153.
  • Sahu, B.K., Pati, S., Mohanty, P.K., & Panda, S. (2015). Teaching-learning based optimization algorithm based fuzzy-PID controller for automatic generation control of multi-are power system, Applied Soft Computing, 27, 240-249.
  • Sahu, R.K., Panda, S., & Pandhan, S. (2014). Optimal gravitational search algoritm for automatic generation control of interconnected power systems, Ain Shams Engineering Journal. http://dx.doi.org/10.1016/j.asej.2014.02.004.
  • Sayed, G.I., Khoriba, G., & Haggag, M.H. (2018). A novel chaotic salp swarm algorithm for global optimization and feature selection, Applied Intelligence, https://doi.org/10.1007/s10489-018-1158-6.
  • UCTE (2004). UCTE Operation Handbook-A1:Load-Frequency Control and Performance.
  • Yamaçlı, V., Abacı, K., & Özer, Z. (2014). Üç Bölgeli bir Güç Sisteminde Yük-Frekans Kontrolü İçin Yapay Sinir Ağları Tabanlı Bir Kontrolör Tasarımı, Eleco 2014 Elektrik-Elektronik-Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu. Bursa, 124-128.
  • Yanmaz, K., Altaş, İ.H., & Mengi, O.Ö. (2008). Çok Bölgeli Güç Sistemlerinde Yük Frekans Kontrolünün Bulanık Mantık Denetleyici ile Gerçekleştirilmesi, Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu. Isparta, 259-262.
  • Yalçın, E., Çam, E., & Lüy, M. (2010). Dört Bölgeli Güç Sisteminde PID Kontrolör ile Yük-Frekans Kontrolü, National Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering, 72-77.
  • Yalçın, E., Çam, E., Vardar, T. and Lüy, M. (2013). PID Kontrolör ile İki Bölgeli Güç Sistemlerinde Yük Frekans Kontrolünün İncelenmesi, International Journal of Engineering Research and Development, 5(2).

Farklı Teknikler ile Enterkonnekte Güç Sistemlerinin Yük Frekans Kontrolü için Performans Analizi

Year 2020, Volume 12, Issue 3, 89 - 106, 31.12.2020
https://doi.org/10.29137/umagd.817981

Abstract

Enterkonnekte güç sisteminde frekans, sistem kararlılığını belirleyen en önemli ölçütlerden biridir. Enterkonnekte sistemler birden fazla bölgeden oluştuğundan dolayı yük frekans kontrolü (LFC) oldukça önemli ve zordur. Bu nedenle , bu makalede iki ve dört bölgeden oluşan enterkonnekte güç sistemleri için yük frekans kontrol analizi gerçekleştirilmiştir. Girdap Arama Algoritması (GAA), Salp Sürü Algoritması (SSA) ve Sinüs ve Kosinüs Algoritması (SKA) bu enterkonnekte sistemlerin filtre katsayılı orantı-integral-türev kontrolör parametrelerinin belirlenmesinde kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar her bölge için % maksimum aşma (%OS), % minimum aşma (%US) ve oturma süresi (ST) değerleri için analiz edilmiştir. Bu yöntemler kullanılarak farklı sistem performansları seçilen yöntemlerle önemli ölçüde iyileştirilir.

References

  • Ali, E.S., & Abd-Elazim, S.M. (2011). Bacteria foraging optimization algorithm based load frequency controller for interconnected power system, International Journal of Electrical Power & Energy System, 33(3), 633-638.
  • Çam, E., & Kocaarslan, İ. (2002). Tek Bölgeli Güç Sistemlerinde Bulanık Mantık İle Yük Frekans Kontrol, Teknoloji, 5(3-4), 73-77.
  • Dogan, B., & Olmez, T. (2015). A new metaheuristic for numerical function optimization: Vortex Search Algorithm, Information Sciences, 293, 125-145.
  • Formato, F.A. (2007). Central Force Optimization: A New Metaheuristic With Applications in Applied Electromagnetics, 77, 425-491.
  • Gözde, V., Taplamacıoğlu, M.C., Kocaarslan, İ., & Şenol, M.A. (2010). İki Bölgeli Ara-Isıtmalı Termal Güç Sisteminin Yük-Frekans Kontrolü İçin Parçacık Sürüsü Optimizasyon Tabanlı PI-Kontrolör, Isı Bilim ve Tekniği Dergisi, 30(1), 13-21.
  • Gümüş, K.K. (2012). Güç Santrallerinde Primer Frekans Ve Yük Kontrolü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi.
  • He, S., Wu, Q.H., & Saunders, J.R. (2009). Group Search Optimizer: An Optimization Algorithm Inspired by Animal Searching Behaviour, IEEE Transaction on Evolutionary Computation, 13(5), 973-990.
  • Hooke, R., & Jeeves, T.A. (1961). Direct search solution of numerical and statistical problems, J. Assac. Comput. Mach. (ACM), 8(2), 212-229.
  • Karyeyen, A. (2009). Çok Bölgeli Elektrik Güç Sistemlerinde Optimum Yük-Frekans Kontrolü, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Konya, 106.
  • Karyeyen, A., Çetinkaya, N., & Güntay, S. (2009). İki Bölgeli Elektrik Güç Sistemlerinde Optimum Yük-Frekans Kontrolü, Elektrik, Elektronik, Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği 13. Ulusal Kongresi.
  • Kashan, A.H. (2009). League Championship Algorithm: A new algorithm for numerical function optimization.”International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, 43-48.
  • Kocaarslan, İ., Gümüş, K.K., Bal, E., & Tiryaki, H. (2012). Modern Optimizsyon Yöntemleri (ABC, PSO) ile Yük-Frekans Kontrolü, ELECO 2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu. Bursa, 94-98.
  • Mirjalili, S. (2016). SCA: A Sine Cosine Algorithm for solving optimization problems, Knowl.-Based Syst, 96, 120-133.
  • Mirjalili, S., Gandomi, A.H., Mirjalili, S.Z., Saremi, S., Faris, H., & Mirjalili, S.M. (2017). Salp Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for engineering design problems, Advances in Engineering Software, 114, 163-191.
  • Naidu, K., Mokhlis, H., & Bakar, A.H.A. (2013). Application of Firefly Algorithm (FA) based optimization in load frequency control for interconnected reheat thermal power system, IEEE Jordan Conference on Applied Electrical Engineering and Computing Technologies (AEECT).
  • Omar, M., Ebrahim, M.A., Abdel Ghany, A.M., & Bendary, F. (2015). Harmony Search based PID for Multi Area Load Frequency Control Including Boiler Dynamics and Nonlinearities, Wseas Transactions on Circuits and Systems, 14, 407-414.
  • Omar, M., Soliman, M., Ghany, A.M.A., & Bendary, F. (2013). Ant Colony Optimization based PID for single Area Load Frequency Control, International Conference on Modelling, Identification & Control, 119-123.
  • Ozkop, E., Altas, I.H., & Sharaf, A.M. (2010). Load Frequency Control in Four Region Power Systems Using Fuzzy Logic PI Controller, 16th National Power Systems Conference, 232-236.
  • Özdemir, M.T., & Öztürk, D. (2016). İki Bölgeli Güç Sisteminin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü, Fırat Üniv. Müh. Bil. Dergisi, 28(2), 57-66.
  • Rathor, S., Acharya, D.S, Gude, S., & Mishra, P. (2011). Application Artificial Bee Colony Optimization for Load Frequency Control, Conference Paper.
  • Safı, S.J., Tezcan, S.S., Eke, İ., & Farhad, Z. (2018). Gravitatinal Search Algorithm (GSA) Based PID Controller Design for Two Region Multi-Source Power System Load Frequency Control (LFC), Gazi University Journal of Science, 31(1), 139-153.
  • Sahu, B.K., Pati, S., Mohanty, P.K., & Panda, S. (2015). Teaching-learning based optimization algorithm based fuzzy-PID controller for automatic generation control of multi-are power system, Applied Soft Computing, 27, 240-249.
  • Sahu, R.K., Panda, S., & Pandhan, S. (2014). Optimal gravitational search algoritm for automatic generation control of interconnected power systems, Ain Shams Engineering Journal. http://dx.doi.org/10.1016/j.asej.2014.02.004.
  • Sayed, G.I., Khoriba, G., & Haggag, M.H. (2018). A novel chaotic salp swarm algorithm for global optimization and feature selection, Applied Intelligence, https://doi.org/10.1007/s10489-018-1158-6.
  • UCTE (2004). UCTE Operation Handbook-A1:Load-Frequency Control and Performance.
  • Yamaçlı, V., Abacı, K., & Özer, Z. (2014). Üç Bölgeli bir Güç Sisteminde Yük-Frekans Kontrolü İçin Yapay Sinir Ağları Tabanlı Bir Kontrolör Tasarımı, Eleco 2014 Elektrik-Elektronik-Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu. Bursa, 124-128.
  • Yanmaz, K., Altaş, İ.H., & Mengi, O.Ö. (2008). Çok Bölgeli Güç Sistemlerinde Yük Frekans Kontrolünün Bulanık Mantık Denetleyici ile Gerçekleştirilmesi, Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu. Isparta, 259-262.
  • Yalçın, E., Çam, E., & Lüy, M. (2010). Dört Bölgeli Güç Sisteminde PID Kontrolör ile Yük-Frekans Kontrolü, National Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering, 72-77.
  • Yalçın, E., Çam, E., Vardar, T. and Lüy, M. (2013). PID Kontrolör ile İki Bölgeli Güç Sistemlerinde Yük Frekans Kontrolünün İncelenmesi, International Journal of Engineering Research and Development, 5(2).

Details

Primary Language English
Subjects Engineering, Electrical and Electronic
Journal Section Articles
Authors

Feyza Nur ÇAKICI (Primary Author)
KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ
0000-0002-5042-7630
Türkiye


İbrahim EKE
KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ
0000-0003-4792-238X
Türkiye


Mustafa SAKA
GAZİ ÜNİVERSİTESİ
0000-0003-4157-2980
Türkiye

Publication Date December 31, 2020
Published in Issue Year 2020, Volume 12, Issue 3

Cite

APA Çakıcı, F. N. , Eke, İ. & Saka, M. (2020). Performance Analysis for Load Frequency Control of Interconnected Power Systems with Different Techniques . International Journal of Engineering Research and Development , Special Issue of Electrical Engineering & Computer Science , 89-106 . DOI: 10.29137/umagd.817981

All Rights Reserved. Kırıkkale University, Faculty of Engineering.