Genetik algoritma ile fuzzy PSS'in kural tablosu optimizasyonu
The optimization of fuzzy PSS?s rule table using genetic algorithm
- Tez No: 259514
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT CANER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Teknik Eğitim, Electrical and Electronics Engineering, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Güç sistemleri karmaşık ve nonlineer sistemlerdir. Bu yüzden bu sistemlerde sık sık olumsuz çalışma koşulları nedeniyle düşük frekanslı elektromekanik osilasyonlar oluşmaktadır.Bu tezde generatör rotor açı kararlılığını koruyarak düşük frekanslı elektromekanik osilasyonların sönümlendirilmesi ve generatör uyartım kontrol sisteminin dinamik performansının arttırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla literatürde daha önce Fuzzy Güç Sistem Stabilizatörü (FPSS) için geliştirilen beş adet kural tablosu incelenmiş ve bunlardan yararlanılarak genetik algoritma ile FPSS'in kural tablosu optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Simülasyon çalışmaları için Matlab programı kullanılmıştır. Kontrolörün etkinliğini test etmek amacıyla genetik algoritma ile kural tablosu optimize edilen FPSS`in simülasyon sonuçları ile beş adet kural tablosunu kullanan FPSS simülasyon sonuçları karşılaştırılmıştır.Simülasyon çalışmaları sonucu elde edilen çıkış gerilimi, güç açısı, elektriksel çıkış momenti, açısal hız parametrelerinin zamana göre değişimleri karşılaştırmalı olarak gösterilmiş. Elde edilen sonuçlardan Genetik Güç Sistem Stabilizatörünün (GPSS) performansının FPSS'e göre daha iyi olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Power systems are generally complex and non-linear systems. So, because of negative working conditions, low frequency electromecanic oscillations often come into existence.In this thesis, it is focused on damping the low frequency electromechanic oscillations by using the stability of the generator rotor angle and increasing dynamic performance of generator excitation systems. Therefore it was examined five pieces of rules table which were devoloped for fuzzy logic power system stabilizers (FPSS) used in literature before, and FPSS?s rule table optimization was done by using genetic algorithm. Matlab program was used for simulation studies. To test the effectiveness of the controller, the simulation results of FPSS whose rule table was optimized using genetic algorithm were compared with the simulation results of FPSS which use the five pieces of rule tables.It is shown comparatively the output voltage, power angel, electrical output moment and changes of angular speed parameters due to time that were gained with simulation studies. Due to the results gained it is seen that the performance of GPSS (Genetic Power System Stabilizer) is better then FPSS.
Benzer Tezler
- Güç sistemlerinde kararlılık analizi için PID kontrolör parametrelerinin genetik algoritma kullanarak belirlenmesi
Determination of PID controller parameters for analysis of stability in power systems using genetic algorithm
SERHAT DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ÖZTÜRK
- Kesikli bir biyoreaktörde algoritma ile fuzzy kontrol
The fuzzy control with he genetic algorithm in a batch bioreactor
SUNA AHİOĞLU
- Genetik algoritma ile bulanık kural kümesinin otomatik olarak oluşturulmasında yeni bir yaklaşım
A new approach for automatic creation of fuzzy rule set by using genetic algorithm
ERSİN KAYA
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ARSLAN
- Genetik algoritma ile optimize edilmiş bulanık güç sistemi kararlı kılıcısının sistem kararlılığına etkisi
Effects of genetic algorithm optimized fuzzy logic power system stabilizer on system stability
FATİH KÜÇÜKTEZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN
- Energy saving in wireles sensor network with fuzzy genetic algorithm
Bulanık genetik algoritma ile kablosuz sensör ağında enerji tasarrufu
MOHAMMED EISAY SASI ALAREEFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM