Yük frekans kontrolünde kullanılan ikincil denetleyicilerin optimizasyonuna yönelik yeni bir hedef fonksiyonu tasarımı
Öz
Bu çalışmada, iki bölgeli ara-ısıtmasız termal güç sistemi ile çok kaynaklı güç sistemlerinin yük frekans kontrolü (YFK) ele alınmıştır. Bu sistemlerde ikincil denetleyici olarak basit yapılı PID denetleyicisi tercih edilmiştir. Denetleyici performansını artırmak amacıyla yeni bir hedef fonksiyonu tasarlanmış ve bu hedef fonksiyonunun değeri simbiyotik organizmalar arama algoritması (SOAA) ile azaltılarak PID denetleyici parametreleri elde edilmiştir. Benzetimi gerçekleştirilen tüm elektrik güç sistemleri MATLAB/Simulink ortamında modellenmiş, optimizasyon tekniği ise MATLAB/M-file ortamında kodlanmıştır. Çalışmanın literatüre katkısının ispatı için her bir güç sisteminden elde edilen sonuçlar iyi dergilerdeki popüler sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre önerilen hedef fonksiyonu ile ayarlanan SOAA:PID denetleyicinin, basit yapısına rağmen, frekans ve bağlantı hattı güç değişim eğrilerindeki salınım (oscillation), oturma zamanı (settling time), maksimum pozitif aşım (maximum overshoot) ve maksimum negatif aşım (maximum undershoot) zaman alanı göstergeleri bakımından diğer yaklaşımlardan daha iyi performans sergilediği gözlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Yük frekans kontrolü PID denetleyici Hedef fonksiyonu İki bölgeli termal güç sistemi Çok kaynaklı güç sistemi
Kaynakça
- Referans1. E. Yalçin, T. Vardar, ve M. Lüy, PID Kontrolör ile İki Bölgeli Güç Sistemlerinde Yük Frekans Kontrolünün İncelenmesi, Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 5 (2), 7–11, 2013.
- Referans2. K. S. S. Ramakrishna ve T. S. Bhatti, Sampled-data automatic load frequency control of a single area power system with multi-source power generation, Electrical Power Components Systems, 35 (8), 955–980, 2007.
- Referans3. E. S. Ali ve S. M. Abd-Elazim, Bacteria foraging optimization algorithm based load frequency controller for interconnected power system, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 33 (3), 633–638, 2011.
- Referans4. S. Panda, B. Mohanty, ve P. K. Hota, Hybrid BFOA-PSO algorithm for automatic generation control of linear and nonlinear interconnected power systems, Applied Soft Computing Journal, 13 (12), 4718–4730, 2013.
- Referans5. U. K. Rout, R. K. Sahu, ve S. Panda, Design and analysis of differential evolution algorithm based automatic generation control for interconnected power system, Ain Shams Engineering Journal, 4 (3), 409–421, 2013.
- Referans6. S. Padhy ve S. Panda, A hybrid stochastic fractal search and pattern search technique based cascade PI-PD controller for automatic generation control of multi-source power systems in presence of plug in electric vehicles, CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2 (1), 12–25, 2017.
- Referans7. B. Mohanty, S. Panda, ve P. K. Hota, Differential evolution algorithm based automatic generation control for interconnected power systems with non-linearity, Alexandria Engineering Journal, 53 (3), 537–552, 2014.
- Referans8. B. Mohanty, S. Panda, ve P. K. Hota, Controller parameters tuning of differential evolution algorithm and its application to load frequency control of multi-source power system, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 54 (1), 77–85, 2014.
- Referans9. E. Çelik, Improved stochastic fractal search algorithm and modified cost function for automatic generation control of interconnected electric power systems, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 88 (2), 103-407, 2020.
- Referans10. R. K. Sahu, S. Panda, U. K. Rout, ve D. K. Sahoo, Teaching learning based optimization algorithm for automatic generation control of power system using 2-DOF PID controller, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 77 (5), 287–301, 2016.
- Referans11. A. K. Barisal, Comparative performance analysis of teaching learning based optimization for automatic load frequency control of multi-source power systems, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 66 (3), 67–77, 2015.
- Referans12. R. K. Sahu, S. Panda, ve G. T. Chandra Sekhar, A novel hybrid PSO-PS optimized fuzzy PI controller for AGC in multi area interconnected power systems, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 64 (1), 880–893, 2015.
- Referans13. H. Gozde ve M. C. Taplamacioglu, Automatic generation control application with craziness based particle swarm optimization in a thermal power system, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 33 (1), 8–16, 2011.
- Referans14. S. Padhy, S. Panda, ve S. Mahapatra, A modified GWO technique based cascade PI-PD controller for AGC of power systems in presence of Plug in Electric Vehicles, Engineering Science and Technology, an International Journal, 20 (2), 427–442, 2017.
- Referans15. D. Guha, P. K. Roy, ve S. Banerjee, Application of backtracking search algorithm in load frequency control of multi-area interconnected power system, Ain Shams Engineering Journal, 9 (2), 257–276, 2018.
- Referans16. M. Y. Cheng ve D. Prayogo, Symbiotic Organisms Search: A new metaheuristic optimization algorithm, Computers and Structures, 139 (7), 98–112, 2014.
- Referans17. S. Banerjee ve S. Chattopadhyay, Power Optimization of Three Dimensional 72 Turbo Code Using a Novel Modified Symbiotic Organism Search (MSOS) Algorithm, Wireless Personal Communications, 92 (3), 941–968, 2017.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Mühendislik |
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 2 Eylül 2021 |
| Gönderilme Tarihi | 16 Aralık 2020 |
| Kabul Tarihi | 5 Nisan 2021 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Cilt: 36 Sayı: 4 |