HPA algoritması ile çok makinalı güç sistemi kararlı kılıcısı tasarımı
Öz
Bu
makale, parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve yapay arı kolonisine (ABC)
dayalı, çok makinalı güç sisteminde güç sistemi kararlı kılıcısının (PSS)
optimal tasarımı için iyimser sonuçlar bulmak için güçlü yetilere sahip HPA
tekniği adında yeni bir hibrit yaklaşımı tanımlamaktadır. PSS parametrelerinin
en uygun ayarlarının elde edilmesi için PSS parametrelerini seçme problemi,
özdeğer tabanlı bir amaç fonksiyonu ile basit bir optimizasyon problemine
çevrildi ve HPA tekniği kullanılarak çözüldü. Önerilen HPA tabanlı PSS
tasarımının etkinliği özdeğer analizi, zaman domeni simülasyonları ve bazı
performans indeksleri aracılığıyla farklı arızalar altındaki 3-makinalı
9-baralı güç sistemi üzerinde doğrulandı. Bu çalışmaların sonuçları, HPA
algoritmasının PSS parametrelerinin ayarlanması için alternatif ve daha etkin
bir iyileştirici olduğunu ve PSO ile ABC’ye oranla güç sisteminin dinamik
kararlılığını büyük oranda artırdığını göstermiştir. Ayrıca hesaplama zamanı,
yaklaşım hızı ve çözüm kalitesi açısından HPA algoritmasının PSO ve ABC’ye göre
potansiyeli ve üstünlüğü kanıtlanmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 1. Abido M.A., Abdel-Magid Y.L., Eigenvalue assignments in multimachine power systems using tabu search algorithm, Comput. Electr. Eng., 28 (6), 527-545, 2002.
- 2. Keumarsi V., Simab M., Shahgholian G., An integrated approach for optimal placement and tuning of power system stabilizer in multi-machine systems, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 63, 132-139, 2014.
- 3. Ekinci S., Application and comparative performance analysis of PSO and ABC algorithms for optimal design of multi-machine power system stabilizers, Gazi Journal of Science, 29 (2), 323-334, 2016.
- 4. Khodabakhshian A., Hemmati R., Multi-machine power system stabilizer design by using cultural algorithms, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 44 (1), 571-580, 2013.
- 5. Alkhatib H., Duveau J., Dynamic genetic algorithms for robust design of multimachine power system stabilizers, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 45 (1), 242-251, 2013.
- 6. Ekinci S., Demiroren, A., Modeling, simulation and optimal design of power system stabilizers using ABC algorithm, Turk J Elec Eng & Comp Sci, 24, 1532-1546, 2016.
- 7. Abido M.A., Parameter optimization of multimachine power system stabilizers using genetic local search, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 23 (8), 785-794, 2001.
- 8. Abdel-Magid Y.L., Abido M.A., Al-Baiyat S., Mantawy A.H., Simultaneous stabilization of multimachine power systems via genetic algorithms, IEEE Trans. Power Syst., 14 (4), 1428-1439, 1999.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
8 Aralık 2017
Gönderilme Tarihi
15 Ağustos 2016
Kabul Tarihi
19 Haziran 2017
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2017 Cilt: 32 Sayı: 4
Cited By
Integration search strategies in tree seed algorithm for high dimensional function optimization
International Journal of Machine Learning and Cybernetics
https://doi.org/10.1007/s13042-019-00970-1Böbrek-ilhamlı Algoritma ile Otomatik Gerilim Regülatör Sistemi için PID Kontrolör Tasarımı
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
https://doi.org/10.29109/gujsc.516424PID Güç Sistemi Kararlı Kılıcısı Parametrelerinin Belirlenmesi için Böbrek-ilhamlı Algoritma
Journal of Polytechnic
https://doi.org/10.2339/politeknik.417765Çekirge optimizasyon algoritması kullanılarak çok makinalı güç sistemi için gürbüz kesir dereceli PID kararlı kılıcısı tasarımı
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.449685Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.598576Tuning the Parameters of Power System Stabilizer Using Runge Kutta Algorithm
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
https://doi.org/10.29130/dubited.1015460Böbrek-ilhamlı Algoritma ile Ayarlanan PID Kontrolör Kullanarak DC Motor Hız Kontrolü
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.17798/bitlisfen.496782