Geri Dön

Sinüs-kosinüs algoritması ile optimize edilmiş modüler çok seviyeli dönüştürücü tabanlı HVDC sistemin aktif güç kontrolü ve arıza analizi

Active power control and fault analysis of modular multilevel converter based HVDC system optimized by sine-cosine algorithm

  1. Tez No: 558388
  2. Yazar: HİDAYET YAKUPOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU, DOÇ. DR. HALUK GÖZDE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: HVDC, HVDC
  7. Yıl: 2019
  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: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, iki bölgeli MMC (Modüler çok seviyeli dönüştürücü) tabanlı 400 MW HVDC (Yüksek gerilim doğru akım) sistemin aktif güç kontrolü, güncel sezgisel optimizasyon yöntemleri kullanılarak optimize edilmiştir. Bu amaçla, MMC tabanlı HVDC sistemi ile harici ve dahili kontrolcüleri MATLAB/Simulink ortamında modellenmiştir. Daha sonra, oransal integral (proportional integral, PI) kontrol parametreleri, bu kontrolörlerin dinamik performanslarını iyileştirmek adına toplam mutlak hata fonksiyonunun integralini (integral of time-weighted absolute error, ITAE) en aza indirmek için klasik Ziegler-Nichols (Z-N) yöntemi, Parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritması, Gri kurt optimizasyonu (GWO) algoritması, Global komşuluk algoritması (GNA) ve Sinüs-Kosinüs Algoritması (SCA) vasıtalarıyla ayarlanmıştır. Çalışmanın sonunda, algoritmaların performansları birbiriyle karşılaştırılmıştır. Ayrıca, optimize edilmiş MMC tabanlı HVDC sisteminin performansları da ilgili literatürle karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, SCA (Sinüs-kosinüs algoritması) ile optimize edilmiş sistemin dinamik performansının literatürdeki birçok algoritmadan daha iyi sonuç verdiğini ortaya koymuştur. Çalışmanın çıktıları, benzer uygulamalar için önemli bir referans olma niteliğini taşımaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, active power flow control of a two area 400 MW MMC-HVDC system is optimized by using the recent heuristic optimization methods. For this purpose, the complete MMC based HVDC system with inner and outer control loops are modelled in MATLAB/Simulink environment. After that, PI (proportional-integral) control parameters are tuned by means of classic Ziegler-Nichols method, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, Grey Wolf Optimization (GWO) algorithm, Global Neighbourhood Algorithm (GNA) and Sine-Cosine Algorithm (SCA) to minimize ITAE (integral of time-weighted absolute error) for better dynamic performance. At the end of the study, performances of these methods are compared among themselves. Also, the performances of the optimized MMC-HVDC system are compared with the related literature. The obtained results show that the MMC-HVDC system optimized by SCA exhibits better dynamic performance than various algorithms in literature. Outputs of this research are important references for similar applications.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Kablosuz algılayıcı ağlarda yaşam süresini ençoklamak için en uygun baz istasyonu konumunun sinüs kosinüs algoritması ve parçacık sürü optimizasyonu algoritması kullanılarak belirlenmesi

    Utilizing sine cosine algorithm and particle swarm optimization algorithm to find the optimal sink location for maximizing the lifetime of wireless sensor networks

    ALI LATEEF MOHSIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN EZGİ KIZILÖZ

  3. A smart magnetic sensing system for non-destructive material property characterization

    Tahribatsiz malzeme özelliği karakterizasyonu için akilli manyetik algilama sistemi

    VITTORIO CORIO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL LAZOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT BEKER

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

  4. A comparative analysis of LSTM and lıghtgbm models in short-term electricity load forecasting: a case study from türkiye

    Kısa dönemli yük tahmininde LSTM ve lightgbm modellerinin karşılaştırmalı analizi: Türkiye'den bir vaka çalışması

    MUHAMMET FURKAN BAYSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN

  5. Viability of differential braking based steering redundancy for an autonomous vehicle

    Otonom bir araç için diferansiyel frenleme tabanlı direksiyon yedekliliğinin uygulanabilirliği

    DORUKHAN TOKAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGEN AKALIN