Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması

Serdar Ekinci; Ayşen Demirören; Hatice Lale Zeynelgil; Baran Hekimoğlu

doi:10.17341/gazimmfd.598576

Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması

Öz

Bu makale, arama uzayı keşfini geliştirmek için karşıt tabanlı öğrenmeyi (OBL) kullanan atom arama optimizasyon (ASO) algoritmasının değiştirilmiş bir versiyonunu sunmaktadır. OBL, sezgisel-üstü algoritmaların performansını artırmak için yaygın olarak kullanılan bir makine öğrenme stratejisidir. Yeni bir tasarım metodu olarak sunulan karşıt tabanlı ASO (OBASO) algoritması, otomatik gerilim regülatörü (AVR) sistemindeki oransal-integral-türevsel artı ikinci dereceden türevsel (PIDD²) kontrolör parametrelerinin optimum değerlerinin bulunmasında ilk kez önerilmiştir. Tasarım probleminde, zaman ağırlıklı karesel hatanın integrali (ITSE) ve aşımı birlikte içeren yeni bir amaç fonksiyonu, önerilen OBASO algoritması ile optimize edilerek PIDD² kontrolör parametrelerinin en iyi değerleri bulundu. Önerilen OBASO ayarlı PIDD² (OBASO-PIDD²) kontrolörün performansı, klasik ASO ayarlı PIDD² (ASO-PIDD²) kontrolörün yanı sıra modern sezgisel-üstü algoritmalarla ayarlanan PID, kesir dereceli PID (FOPID) ve PIDD² kontrolörleriyle karşılaştırılmıştır. Önerilen yaklaşımın kararlılığını değerlendirmek için karşılaştırmalı geçici hal ve frekans cevabı analizleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, AVR parametrelerindeki muhtemel değişimler göz önüne alınarak önerilen yaklaşımın gürbüzlüğü test edilmiştir. Kapsamlı simülasyon sonuçları ve mevcut diğer kontrolörler ile yapılan karşılaştırmalar, yeni bir amaç fonksiyonuna sahip önerilen OBASO-PIDD² kontrolörün üstün bir kontrol performansına sahip olduğunu ve model belirsizliklerine göre sistem gürbüzlüğünü oldukça artırabildiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Otomatik gerilim regülatörü,karşıt tabanlı öğrenme,atom arama optimizasyon algoritması,parametre ayarı

Kaynakça

[1] Hekimoğlu B., Sine-cosine algorithm-based optimization for automatic voltage regulator system, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 41 (6), 1761-1771, 2019.
[2] Devaraj D., Selvabala B., Real-coded genetic algorithm and fuzzy logic approach for real-time tuning of proportional-integral-derivative controller in automatic voltage regulator system, IET Generation Transmission and Distribution, 3 (7), 641-649, 2009.
[3] Gaing Z.-L., A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system, IEEE Transactions on Energy Conversion, 19 (2), 384-391, 2004.
[4] Gozde H., Taplamacioglu M.C., Comparative performance analysis of artificial bee colony algorithm for automatic voltage regulator (AVR) system, Journal of the Franklin Institute, 348 (8), 1927-1946, 2011.
[5] Tang Y., Cui M., Hua C., Li L., Yang Y., Optimum design of fractional order PIλDμ controller for AVR system using chaotic ant swarm, Expert Systems with Applications, 39 (8), 6887-6896, 2012.
[6] Mohanty P.K., Sahu B.K., Panda S., Tuning and assessment of proportional-integral-derivative controller for an automatic voltage regulator system employing local unimodal sampling algorithm, Electric Power Components and Systems, 42 (9), 959-969, 2014.
[7] Sahib M.A., A novel optimal PID plus second order derivative controller for AVR system, Engineering Science and Technology, an International Journal, 18 (2), 194-206, 2015.
[8] Zeng G.-Q., Chen J., Dai Y.-X., Li L.-M., Zheng C.-W., Chen M.-R., Design of fractional order PID controller for automatic regulator voltage system based on multi-objective extremal optimization, Neurocomputing, 160, 173-184, 2015.

[9] Güvenç U., Yiğit T., Işık A.H., Akkaya İ., Performance analysis of biogeography-based optimization for automatic voltage regulator system, Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 24, 1150-1162, 2016.
[10] Chatterjee S., Mukherjee V., PID controller for automatic voltage regulator using teaching learning based optimization technique, International Journal of Electric Power and Energy Systems, 77, 418-429, 2016.
[11] Duman S., Yörükeren N., Altaş İ.H., Gravitational search algorithm for determining controller parameters in an automatic voltage regulator system, Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 24, 2387-2400, 2016.
[12] Sambariya D.K., Paliwal D., Optimal design of PIDA controller using harmony search algorithm for AVR power system, 2016 IEEE 6th International Conference on Power Systems (ICPS), New Delhi, India, 1-6, 4-6 March, 2016.
[13] Lahcene R., Abdeldjalil S., Aissa K., Optimal tuning of fractional order PID controller for AVR system using simulated annealing optimization algorithm, 2017 5th International Conference on Electrical Engineering-Boumerdes (ICEE-B), Boumerdes, Algeria, 1-6, 29-31 October, 2017.
[14] Pradhan R., Majhi S.K., Pati B.B., Design of PID controller for automatic voltage regulator system using ant lion optimizer, World Journal of Engineering, 15 (3), 373-387, 2018.
[15] Bingul Z., Karahan O., 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, 2018.
[16] Sikander A., Thakur P., Bansal R.C., Rajasekar S., A novel technique to design cuckoo search based FOPID controller for AVR in power systems, Computers & Electrical Engineering, 70, 261-274, 2018.
[17] Ekinci S., Hekimoğlu B., Kaya S., Tuning of PID controller for AVR system using salp swarm algorithm, 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP), Malatya, Turkey, 424-429, 28-30 September, 2018.
[18] Çelik E., 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, 2018.
[19] Hekimoğlu B., Ekinci S., Grasshopper optimization algorithm for automatic voltage regulator system, 2018 5th International Conference on Electrical and Electronic Engineering (ICEEE), Istanbul, Turkey, 152-156, 3-5 May, 2018.
[20] Celik E., Durgut R., 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, 2018.
[21] Gong C., Jaya algorithm-optimized PID controller for AVR system, Advances in Intelligent, Interactive Systems and Applications, Proceedings of the 3rd International Conference on Intelligent, Interactive Systems and Applications (IISA2018), Vol. 885, Eds: Xhafa F., Patnaik S., Tavana M., Springer Nature, HongKong, China, 382-393, 2018.
[22] Zhou Y., Zhang J., Yang X., Ling Y., Optimization of PID controller based on water wave optimization for an automatic voltage regulator system, Information Technology and Control, 48 (1), 160-171, 2019.
[23] Ekinci S., Hekimoğlu B., Improved kidney-inspired algorithm approach for tuning of PID controller in AVR system, IEEE Access, 7, 39935-39947, 2019.
[24] Ekinci S., Hekimoğlu B., Multi-machine power system stabilizer design via HPA algorithm, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32 (4), 1271-1285, 2017.
[25] Ekinci S., Optimal design of power system stabilizer using sine cosine algorithm, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34 (3), 1329-1350, 2019.
[26] Tizhoosh H.R., Opposition-based learning: A new scheme for machine intelligence, International Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation and International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce (CIMCA-IAWTIC'06), Vienna, Austria, 695-701, 28-30 November, 2005.
[27] Elaziz M.A., Oliva D., Xiong S., An improved opposition-based sine cosine algorithm for global optimization, Expert Systems with Applications, 90, 484-500, 2017.
[28] Elaziz M.A., Oliva D., Parameter estimation of solar cells diode models by an improved opposition-based whale optimization algorithm, Energy Conversion and Management, 171, 1843-1859, 2018.
[29] Ibrahim R.A., Elaziz M.A., Oliva D., Cuevas E., Lu S., An opposition-based social spider optimization for feature selection, Soft Computing, 1-21, 2019.
[30] Pradhan M., Roy P.K., Pal T., Oppositional based grey wolf optimization algorithm for economic dispatch problem of power system, Ain Shams Engineering Journal, 9 (4), 2015-2025, 2018.
[31] Bao X., Jia H., Lang C., Dragonfly algorithm with opposition-based learning for multilevel thresholding Color Image Segmentation, Symmetry, 11 (5), 716, 2019.
[32] Zhao W., Wang L., Zhang Z., Atom search optimization and its application to solve a hydrogeologic parameter estimation problem, Knowledge-Based Systems, 163, 283-304, 2019.
[33] Zhao W., Wang L., Zhang Z., A novel atom search optimization for dispersion coefficient estimation in groundwater, Future Generation Computer Systems, 91, 601-610, 2019.
[34] Hekimoğlu B., Optimal tuning of fractional order PID controller for DC motor speed control via chaotic atom search optimization algorithm, IEEE Access, 7, 38100-38114, 2019.
[35] Mirjalili S., SCA: A sine cosine algorithm for solving optimization problems, Knowledge-Based Systems, 96, 120-133, 2016.
[36] Saadat H., Power System Analysis, McGraw-Hill, New York, NY, USA, 1999.
[37] Raju M., Saikia L.C., Sinha N., Automatic generation control of a multi-area system using ant lion optimizer algorithm based PID plus second order derivative controller, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 80, 52-63, 2016.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Serdar Ekinci ^*
0000-0002-7673-2553
Türkiye

Ayşen Demirören Bu kişi benim
0000-0002-4754-1053
Türkiye

Hatice Lale Zeynelgil Bu kişi benim
0000-0002-8327-9259
Türkiye

Baran Hekimoğlu
0000-0002-1839-025X
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

7 Nisan 2020

Gönderilme Tarihi

30 Temmuz 2019

Kabul Tarihi

11 Aralık 2019

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2020 Cilt: 35 Sayı: 3

DOI

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.598576

IZ

https://izlik.org/JA44RB38KN

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Ekinci, S., Demirören, A., Zeynelgil, H. L., & Hekimoğlu, B. (2020). Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(3), 1141-1158. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.598576

AMA

1.Ekinci S, Demirören A, Zeynelgil HL, Hekimoğlu B. Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması. GUMMFD. 2020;35(3):1141-1158. doi:10.17341/gazimmfd.598576

Chicago

Ekinci, Serdar, Ayşen Demirören, Hatice Lale Zeynelgil, ve Baran Hekimoğlu. 2020. “Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35 (3): 1141-58. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.598576.

EndNote

Ekinci S, Demirören A, Zeynelgil HL, Hekimoğlu B (01 Nisan 2020) Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35 3 1141–1158.

IEEE

[1]S. Ekinci, A. Demirören, H. L. Zeynelgil, ve B. Hekimoğlu, “Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması”, GUMMFD, c. 35, sy 3, ss. 1141–1158, Nis. 2020, doi: 10.17341/gazimmfd.598576.

ISNAD

Ekinci, Serdar - Demirören, Ayşen - Zeynelgil, Hatice Lale - Hekimoğlu, Baran. “Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35/3 (01 Nisan 2020): 1141-1158. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.598576.

JAMA

1.Ekinci S, Demirören A, Zeynelgil HL, Hekimoğlu B. Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması. GUMMFD. 2020;35:1141–1158.

MLA

Ekinci, Serdar, vd. “Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 35, sy 3, Nisan 2020, ss. 1141-58, doi:10.17341/gazimmfd.598576.

Vancouver

1.Serdar Ekinci, Ayşen Demirören, Hatice Lale Zeynelgil, Baran Hekimoğlu. Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması. GUMMFD. 01 Nisan 2020;35(3):1141-58. doi:10.17341/gazimmfd.598576

Cited By

A New Fusion of ASO with SA Algorithm and Its Applications to MLP Training and DC Motor Speed Control

Arabian Journal for Science and Engineering

https://doi.org/10.1007/s13369-020-05228-5

Opposition-based artificial electric field algorithm and its application to FOPID controller design for unstable magnetic ball suspension system

Engineering Science and Technology, an International Journal

https://doi.org/10.1016/j.jestch.2020.08.001

Optimal Control of Automatic Voltage Regulator System with Coronavirus Herd Immunity Optimizer Algorithm-Based PID plus Second Order Derivative Controller

Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems

https://doi.org/10.21541/apjess.1149455

Optimal PID plus second-order derivative controller design for AVR system using a modified Runge Kutta optimizer and Bode’s ideal reference model

International Journal of Dynamics and Control

https://doi.org/10.1007/s40435-022-01046-9

Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması

Otomatik gerilim regülatör sistemi için karşıt tabanlı atom arama optimizasyon algoritması

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

A New Fusion of ASO with SA Algorithm and Its Applications to MLP Training and DC Motor Speed Control

Opposition-based artificial electric field algorithm and its application to FOPID controller design for unstable magnetic ball suspension system

Opposition based Henry gas solubility optimization as a novel algorithm for PID control of DC motor

Otomatik Gerilim Regülatörü İçin Hibrit Bir Denetleyici Tasarımı

Maiden application of fractional order PID plus second order derivative controller in automatic voltage regulator

An effective control design approach based on novel enhanced aquila optimizer for automatic voltage regulator

Optimal Control of Automatic Voltage Regulator System with Coronavirus Herd Immunity Optimizer Algorithm-Based PID plus Second Order Derivative Controller

Optimal PID plus second-order derivative controller design for AVR system using a modified Runge Kutta optimizer and Bode’s ideal reference model

An intelligent tuning scheme with a master/slave approach for efficient control of the automatic voltage regulator

Refined sinh cosh optimizer tuned controller design for enhanced stability of automatic voltage regulation

Jellyfish Search Optimized Gated Recurrent Unit Based FOPID/PID for Enhanced Automatic Voltage Regulator

Atom Search Optimization: a comprehensive review of its variants, applications, and future directions

Atom search optimization: a systematic review of current variants and applications