Application of evolution strategy algorithm to generator parameter estimation problem
Evrim stratejisi algoritmasının generatör parametreleri tahmini problemine uygulanması
- Tez No: 143560
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMET ERKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Evrimsel Algoritmalar, Evrim Stratejisi, Generator Parametreleri Tahmini problemi, Evolutionary Algorithms, Evolution Strategy, Generator Parameter Estimation Problem
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bu çalışmada Evrim Stratejisi Algoritması, senkron generator parametre tahmini problemine uygulanmıştır. Senkron generator parametre tahmini ile ilgili günümüze kadar yapılan çalışmaların bir özeti verilmiştir. Evrimsel algoritmalar ayrıntılı olarak açıklanmış ve senkron generator parametre talimini problemi için Evrim Stratejisi algoritması tasarlanmıştır. Evrim Stratejisi Algoritmasını değerlendirmek için, bir yüksek gerilim transformatörü ile sonsuz baraya bağlı olan ve yerel bir yük ile çalışan bir senkron generator simüle edilmiştir. Parametreler Evrim straterjisi kullanılarak tahmin edilmiştir ve sonuçlar, En Küçük Kareler Tahmin yöntemi, Altküme Seçme yöntemi ve Düzeltilmiş Genişletilmiş Kalman filtresi sonuçlarıyla karşılaştınlmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, Evolutionary Strategy Algorithm is applied to synchronous generator parameter estimation problem. A summary of up-to-date literature about synchronous generator parameter estimation is given. Evolutionary Algorithms are described in detail and Evolutionary Strategy design for synchronous generator parameter estimation problem is given. In order to evaluate Evolutionary Strategy Algorithm, a test system including a synchronous generator connected to an infinite bus over a step-up transformer with a local load is simulated. The parameters are estimated using Evolutionary Strategy and the results are compared with those results obtained with Least Squares Parameter Estimation (LSPE), Subset Selection Method and Corrected extended Kalman filter (CEKF).
Benzer Tezler
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- Çok makinalı güç sistemlerinde parametre adaptif kontrol yönteminin incelenmesi
Investigation of parameter adaptive control method for MMPS
AYŞEN DEMİRÖREN
Doktora
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. EMİN TACER
- Sürekli mıknatıslı senkron motorda algılayıcısız kontrol yöntemini geliştirmeye katkılar
Contributions to improve the method of sensorless control of PMSM
GÖKHAN ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
- Leveraging ai in construction management
İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma
BARAN AKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- Model based driveline analysis and controller development for improved driveability
Sürülebilirliğin iyileştirilmesi için model bazlı aktarma organları analizi ve kontrolcü geliştirme
ZİYA CABA
Doktora
İngilizce
2016
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL AHMET GÜNEY
DR. ORHAN ATABAY