Geri Dön

Güç sistemlerinde yapay arı kolonisi algoritması yöntemi ile yük frekans kontrolü optimizasyonu

An optimization of load-frequency control by artificial bee colony algorithm method in a power system

  1. Tez No: 303514
  2. Yazar: HALUK GÖZDE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. M.CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Bir elektrik güç sisteminde gerilim ve frekans, sistemin kabul edilebilir seviyede çalıştığının önemli göstergeleridir. Elektrik güç sisteminin doğru çalışması ile kastedilen, üretilen ve tüketilen güçlerin dengede olduğu ve böylece tüketiciye anma frekansında ve anma geriliminde enerji sağlanabildiğidir. Bununla beraber, elektrik enerjisinin yüksek miktarlarda depolanamaması ve yük talebinin zamana bağlı olarak sürekli değişmesi nedeniyle, bu dengelerin korunması özellikle enterkonnekte sistemlerde karmaşık kontrol yöntemlerinin uygulanmasını gerektirir. Genel olarak, sistemde aktif güç dengesini sağlayan ve sistem frekansını kontrol eden bu yöntemlere yük-frekans kontrolü adı verilir. Yük-frekans kontrolü, Avrupa enterkonnekte sistemine bağlanma çalışmaları halen devam eden ülkemiz için, uyum çalışmaları kapsamında üzerinde çalışılan önemli kontrol problemlerinden birisidir. Bu çalışmada; yük-frekans kontrolü ile sistemden optimum frekans sapması ve optimum ara-bağlantı hattı güç değişimi cevabı elde edilebilmesi amacıyla, yapay zeka tabanlı bazı gelişmiş optimizasyon algoritmaları kullanılmış ve kontrolör parametrelerinde optimizasyon çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Kontrolör olarak, kazanç güncellemeli oran-integral (PI) ve kazanç güncellemeli oran-integral-türev (PID) kontrolörler ayrı ayrı kullanılmış, kazanç güncelleme işlemleri Yapay Arı Kolonisi ve Parçacık Sürüsü optimizasyon algoritmaları ile ayrı ayrı karşılaştırmalı olarak gerçekleştirilmiştir. Yapay Arı Kolonisi algoritması bir enterkonnekte güç sisteminin yük-frekans kontrolüne ilk kez uygulanmış ve ilerideki çalışmalara referans olması sağlanmıştır. Ayrıca, Yapay Arı Kolonisi algoritması kullanılarak optimize edilen PI-kontrol sonuçlarının Parçacık Sürüsü algoritması ile elde edilen literatür verileri ile karşılaştırılması sağlanmıştır. Genel değerlendirme olarak; Yapay Arı Kolonisi algoritması kullanılarak tasarlanan sistemde, Parçacık Sürüsü algoritması ile tasarlanan sisteme göre, frekans sapması aşımının ve ara-bağlantı hattı güç değişimi aşımının oranları incelenmiştir. Son olarak, sistem cevabındaki sönümlü osilasyonların azaltılması ve kontrol dayanıklılığının belirlenmesi amacıyla Yapay Arı Kolonisi algoritması ile optimize edilen bir PID-kontrolör tasarlanıp, yükün ve güç sistem parametrelerinin ±%25 ve ±%50 değişim değerlerinde analizi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In an electrical system, voltage and frequency are the important parameters of the power system. The proper operated power system means that the generated and consumed real powers are on equilibrium and the power that is distributed to consumers should be on nominal frequency and nominal terminal voltage. However, since the amount of demanded load frequently changes and the electrical energy cannot be stored in large amounts, an advanced control methods are needed to protect this equilibrium for an interconnected system. These control methods provide the equilibrium of the real powers and control the system frequency are called load-frequency control in general. In Turkey, this subject is particularly studied for the connecting Turkish interconnected system to the European interconnected system. The load-frequency control is one of the most important control problems which are worked on the coverage of this adaptation process. In this study, in order to obtain the optimum response of frequency deviation and tie-line power change, artificial intelligence based optimization algorithms are used and the optimization studies have been realized for the controller parameters. As a controller, a gain scheduling proportional plus integral (PI) and proportional plus integral plus derivative (PID) controllers are used and these gain scheduling processes are provided comparatively by using Artificial Bee Colony (ABC) algorithm and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm separately. The ABC algorithm is applied to the load-frequency control of an interconnected power system for the first time and is provided to be reference for the future studies. In addition to this, the results obtained by using the PI-controller which is optimized by ABC algorithm are compared with the results proposed in the literature in which used PSO algorithm. As a general evaluation, the rates of the frequency deviations and the tie-line power changes are investigated on the system designed by using ABC algorithm according to the system designed by PSO algorithm. Finally, in order to reduce the damped oscillations on the response of the system and to determine the robustness of the control, a PID-controller optimized by ABC algorithm is designed and analyzed both in the values of ±25% and ±50% of the base load and the power system parameters.

Benzer Tezler

  1. Enerji sistemleri kararlılığı ve güç sistemi dengeleyicisi uygulamaları

    Power system stability and power system stabilizer applications

    ABDULVEHHAB AĞIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN

  2. Sezgisel optimizasyon algoritması kullanılarak hibrit (fotovoltaik-rüzgar) enerji sistemi için boyut optimizasyonu

    Size optimization for hybrid (photovoltaic-wind) energy system using heuristic optimization algoritm

    SEFER AYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EnerjiKırklareli Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRETTİN TOYLAN

  3. Metasezgisel algoritmalarla optimize edilmiş kesir dereceli pıd kontrolörler ile gaz türbin elektrik santralinin kontrolü

    Control of gas turbine power plant with fractional order pid controllers optimized by metaheuristic algorithms

    KUNTER SERCAN SEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN

  4. Çok taşıyıcılı kod bölmeli çoklu erişim (MC-CDMA) sistemlerinde tepe gücü/ortalama güç oranının yapay zeka teknikleri ile düşürülmesi

    Peak-to-average power ratio reduction by artificial intelligent techniques in multicarrier code division multiple access (MC-CDMA) systems

    MAHMUT YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR

  5. Elektrik güç sistem harmoniklerinin yapay arı kolonisi algoritmasıyla kestirimi

    Estimation of electric power system harmonics with artificial bee colony algorithm

    İSMAİL MERT BÜTÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMİT ERDEM