Çok Makinalı Test Sisteminin, Kısa Devre Arızası Analizinde Güç Sistem Dengeleyicisi Parametrelerinin Elektrik Balığı Optimizasyonu ile Belirlenmesi

Year 2024, Volume: 16 Issue: 2, 530 - 549, 30.06.2024

Burak Kaya İbrahim Eke

https://doi.org/10.29137/umagd.1388437

Abstract

Bu makale, çok makinalı test sisteminin (MMTS) bir güç sisteminin kısa devre arızası durumlarında salınımlarında kararlılık oluşması için bir sezgisel optimizasyon algoritması olan Elektrik Balığı Optimizasyonu (EFO) kullanarak geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisi (PSS) parametrelerinin belirlenmesinde kullanılması önerilmiştir. Hata ve zaman tanım bölgesi tabanlı PSS parametrelerine ait problemin, tasarlanan amaç fonksiyonları EFO tekniği ile minimum hale getirilerek rotor hız değişim (∆ω) kararsızlığının MATLAB/Power Pss uygulaması üzerinde sönümlenmesinde optimal parametreleri çözüm olarak kullanılmıştır. EFO optimizasyonu sonucu parametreleri belirlenen geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisinin (PSS) farklı kısa devre hataları durumlarındaki performans sonuçları incelenmiştir. EFO tekniği ile hesaplanmış PSS’in güç sisteminde rotor hız değişimi (∆ω) kararsızlığını sönümlendirdiği, sistemin performansının Yapay Arı Kolonisi Algoritması (ABC) uygulanan PSS ve sistemde PSS kullanılmayan durumlar dikkate alındığında daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.

Keywords

MATLAB, Power PSS, Güç Sistemi Dengeleyicisi, Rotor Hız Değişimi, Elektrik Balıkları Algoritması, MMTS

Determination of Power System Stabilizer Parameters in Short Circuit Fault Analysis of Multi-Machine Test System with Electric Fish Optimization

Abstract

In this article, the multi-machine testing system (MMTS) is proposed to be used in determining the parameters of conventional Power System Stabilizer (PSS) using Electric Fish Optimization (EFO), which is a maintenance for the stability of oscillations in cases of short circuit faults of a power system. The problem of PSS parameters based on the error and time domain was used as the optimal parameters solution in dampening the rotor speed change (∆ω) instability on the MATLAB/Power Pss application by minimizing the intended capacity with the EFO team. The results of the performance results of the conventional Power System Stabilizer (PSS) in different short circuit fault situations recorded in the EFO solution result record. It has been observed that the PSS calculated with the EFO system dampens the instability of the rotor speed change (∆ω) in power processes, and that the functioning of the system is better in the performance of PSS and system PSS processes applied by the Artificial Bee Colony Algorithm (ABC).

Keywords

MATLAB, Power PSS, Power System Stabilizer, Rotor Speed Variation, Electric Fish Algorithm, MMTS

References

• Adalqadir, H. (2018). Analysıs of transıent stabılıty by usıng power system stabılızer and statıc var compensator. Yüksek Lisans Tezi Siirt Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.
• Akay, B. (2010). Nümerik optimizasyon problemlerinde yapay arı kolonisi (artıfıcıal bee colony) algoritmasının performans analizi. Doktora Tezi, Erciyes Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.
• Bibaya, L., & Liu, C. (2015). Optimal Tuning and Placement of Power System Stabilizers Based Eigenvalue. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 3(2), 273-281.
• Butti, D., Mangipudi, S. K., & Rayapudi, S. R. (2019). Design of robust modified power system stabilizer for dynamic stability improvement using Particle Swarm Optimization technique. Ain Shams Engineering Journal, 10(4), 769-783.
• Cengiz, H., & Kaya, İ. (2019). Kararlı ters cevaplı artı zaman gecikmeli sistemler için optimal PI denetleyici tasarımı. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 10(2), 537 - 547.
• Chaib, L., Choucha, A., & Arif, S. (2017). Optimal design and tuning of novel fractional order PID power system stabilizer using a new metaheuristic Bat algorithm. Ain Shams Engineering Journal, 8(2), 113-125.
• Demirören, A., & Ekinci, S. (2015). Transıent stabılıty sımulatıon of multı-machıne power systems usıng sımulınk. Istanbul University-Journal of Electrical and Electronics Engineering, 15(2), 1937 - 1944.
• Dubey, M. (2008). Design of Genetic Algorithm Based Fuzzy Logic Power System Stabilizers in Multimachine Power System. Power System Technology and IEEE Power India Conference (s. 1-6). Joint International Conference on.
• Duman, S., Öztürk, A., & Tutkun, N. (2011). Güç Sistemi Kararlı Kılıcısı için Diferansiyel Evrim Algoritması Kullanarak PID Kontrolör Parametrelerinin Belirlenmesi. International Advanced Technologies Symposium (IATS’11), (s. 269-274).
• Eke, İ., Taplamicoğlu, C., & Kocarslan, İ. (2011). Power system stabilizer design for rotor angle stability. International Journal of Engineering Research and Development, 3(2), 1011.
• Ekinci, S. (2015). Power system stabılızer desıgn for multı-machıne power system usıng bat search algorithm. Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 33(4), 627-637.
• Ekinci, S., & Demirören, A. (2015). Power system stability was analyzed by applying the Particle Swarm algorithm to PSS parameters. Istanbul University-Journal of Electrical and Electronics Engineering, 15(1), 1855-1862.
• Ekinci, S., & Hekimoğlu, B. (2018). MATLAB/Simulink ile tek-makinalı sonsuz-baralı bir güç sisteminin kararlılık analizi. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20(1), 450-470.
• Elmenfy, T. H., Elshafei, A. L., & Bahgat, A. (2007). Design of a hierarchical fuzzy logic PSS for a multi-machine power system. Mediterranean Conference on Control & Automation, (s. 1-6).
• Gözde, H. (2010). Güç sistemlerinde yapay arı kolonisi algoritması yöntemi ile yük frekans kontrolü optimizasyonu. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.
• Ibrahim, R. A., Abualigah, L., Ewees, A. A., Al-qaness, M., Yousri, D., Alshathri, S., & Elaziz, M. A. (2021). An Electric Fish-Based Arithmetic Optimization Algorithm for Feature Selection. Entropy, 23(9), 1189.
• Kundur, P. (1994). Power system stability analysis. Electric Power Research İnstitute. Machowski, J., Bialek, J., & Bumby, J. (1997). Power system dynamics and stability. London: John Wiley & Sons Ltd. .
• Magid, Y. A., & Abido, M. (2003). Optimal multiobjective design of robust power system stabilizers using genetic algorithms. IEEE Transactions on power systems, 18(3), 1125-1132.
• Pourpanah, F., Wang, R., Lim, C. P., & Wang, X.-Z. (2022). A Review of Artificial Fish Swarm Algorithms: Recent Advances and Applications. Artificial Intelligence Review, 56(6), 1867-1903.
• Sukumar, M., Manish, T., & Nanda, J. (2007). Multi-machine power system stabilizer design by rule based bacteria foraging. Electric Power Systems Research, 77(12), 1595-1607.
• Yıldırım, B. (2021). Bir Mikro Şebekenin Yük Frekans Kontrolü için Tamsayı Derece Yaklaşımlı Kesir Dereceli PID Kontrolörün Optimizasyonu. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 12(1), 79-87.
• Yılmaz, S., & Şen, S. (2020). Electric fish optimization a new heuristic algorithm inspired by electrolocation. Neural Computing and Applications, 32(4), 11543–11578.
• Zadehbagheri, M., Sutikno, T., Kiani, M. J., & Yousef, M. (2023). Designing a power system stabilizer using a hybrid algorithm by genetics and bacteria for the multi-machine power system. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 12(3), 1318-1331.