Research Article

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

Volume: 16 Number: 2 June 30, 2024
EN TR

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

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

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

References

  1. 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.
  2. Akay, B. (2010). Nümerik optimizasyon problemlerinde yapay arı kolonisi (artıfıcıal bee colony) algoritmasının performans analizi. Doktora Tezi, Erciyes Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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).
  10. 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.
APA
Kaya, B., & Eke, İ. (2024). Çok Makinalı Test Sisteminin, Kısa Devre Arızası Analizinde Güç Sistem Dengeleyicisi Parametrelerinin Elektrik Balığı Optimizasyonu ile Belirlenmesi. International Journal of Engineering Research and Development, 16(2), 530-549. https://doi.org/10.29137/umagd.1388437