Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı
Öz
Otomatik gerilim regülatör (OGR) sistemi, generatör terminal gerilimini belirtilen seviyede tutmak için güç sistemlerinde yaygın olarak kullanılır. OGR sisteminde farklı denetleyiciler kullanılarak generatör terminal geriliminin denetimi gerçekleştirilmektedir. Araştırmacılar yaptıkları çalışmalarda OGR sisteminin dinamik performansını iyileştirmeyi ve sürekli durum hatasını sıfıra indirmeyi hedeflemektedir ve bu kapsamda evrimsel algoritmalar yardımıyla denetleyici tasarlamaktadır. Evrimsel algoritmalar, denetleyici parametrelerini belirlenen bir amaç fonksiyonunu göz önüne alarak optimal bir şekilde ayarlamak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, bir OGR sisteminin denetimi için iki farklı filtreli oransal-integral-türevsel (PID-F) denetleyici tasarlanmıştır. Denetleyicilerin parametrelerini ayarlamak için atom arama optimizasyon (AAO) ve parçacık sürüsü optimizasyon (PSO) algoritmaları kullanılmıştır. Her bir denetleyici için OGR sisteminin geçici yanıt analizi, frekans analizi, dayanıklılık analizi Matlab/Simulink programında incelenmiş ve performans karşılaştırması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, AAO algoritmasının PSO algoritmasından daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca, AAO algoritması ile tasarlanmış PID-F denetleyicinin, AAO, PSO, biyocoğrafyaya dayalı optimizasyon (BDO) ve yapay arı koloni (YAK) algoritmaları ile ayarlanmış klasik PID denetleyicilere göre geçici yanıt karakteristiklerini iyileştirdiği ve sistemin kararlılığını ve dayanıklılığını arttırdığı sonucuna varılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Atom arama optimizasyonu, OGR sistemi, PID-F denetleyici,Parçacık sürüsü optimizasyonu
Kaynakça
- Al Gizi, A, J., (2018). A particle swarm optimization, fuzzy PID controller with generator automatic voltage regulator. Soft Computing, 23, 8839–8853.
- Anbarasi, S., Muralidharan, S., (2016). Enhancing the Transient Performances and Stability of AVR System with BFOATuned PID Controller. Control Engineering and Applied Informatics, 18(1), 20-29.
- Ayas, M. S., (2019). Design of an optimized fractional high-order differential feedback controller for an AVR system. Electrical Engineering, 101, 1221-1233.
- Bingul, Z., Karahan, O., (2018). 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.
- Blondin, M. J., Sanchis, J., Sicard, P., Herrero, J. M., (2018). New optimal controller tuning method for an AVR system using asimplified Ant Colony Optimization with a new constrained Nelder–Mead algorithm. Applied Soft Computing, 62, 216-229.
- Bourouba, B., Ladaci, S., Schulte, H., (2019). Optimal Design of Fractional Order PID Controller for an AVR System using Ant Lion Optimizer. IFAC-Papersonline, 52(13), 200-205.
- Coelho, L. S., (2009). Tuning of PID controller for an automatic Voltage regulator system using chaotic optimization approach. Chaos, Solitons and Fractals 39 (4) 1504-1514.
- Çelik, E., Durgut, A., (2018). Performance enhancement of automatic voltage regulator by modified cost function and symbiotic organisms search algorithm. Engineering Science and Technology, an International Journal, 21, 1104-1111.
- Gaing, ZL., (2004). A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system. IEEE Transaction on Energy Conversation, 19(2), 384–391.
- Gozde, H., Taplamacioglu, M. C., (2011). Comparative performance analysis of artificial bee colony algorithm for automatic voltage regulator (AVR) system. Journal of the Franklin Institute, 348 (8) 1927-1946.
kapsamında lisanslanmıştır.