Fil Sürü Optımızasyonu Kullanılarak Dört Alanlı Yük Frekans Pid Kontrolörü Ayarlanması

Güç sistemi kalitesi ve güvenilirliği birçok faktöre bağlıdır. Bunların en önemli olanlarından biri, “Yük Frekans Kontrolü”dür (YFC). YFK’nün amacı, değişken yük ihtiyaçlarını frekansta sıfır varyasyonla indüklemek için üretimin sonrasındaki güç çıkışlarını dengelemektir. PID kontrolörü, titreşimi gidermek, sinyal kontrolünü arttırmak, hata yaklaşımını sıfıra indirmek ve kontrolör girişini değiştirmede hızlı tepki, özellikle geç kalma, aşma ve yatışma sürelerini maksimuma çıkarma için gereken tüm dinamikleri barındıran üç parametreye sahiptir. Bu çalışmada, dört alanlı ara bağlantılı güç sistemlerini kontrol eden PID kontrolörünün parametrelerini optimize etmek için optimizasyon yöntemlerinden birinin kullanımını gösterilmektedir. PID kontrolör parametreleri, Fil Sürü Optimizasyonu (Elephant Herding Optimization) (EHO) metodu kullanılarak ayarlanmıştır. Çoklu arıza değerleri ve zaman kullanarak diğer PID ayarlama için kullanılan optimizasyon yöntemlerinden biri olan Parçacık Sürü Optimizasyonu yöntemine ile arasında bir karşılaştırma ve sonuçlar ortaya koymaktadır.

Tuning of Pid Controller for Four-Area Load Frequency Control Using Elephant Herding Optimization

The power system quality and reliability depend on many factors; one of the most important terms is the Load Frequency Control (LFC). The goal of the LFC is to balance the power outputs of the generation to induce the varying load demands with zero variation in the frequency. PID controller contains three parameters which have all the necessary dynamics to eliminate the oscillation, increase the signal control, lead the error approach to zero and fast response on changing the controller input, especially peak undershoot, overshoot and settling time. This study presents the use of one of the optimization methods to optimize the parameters of the PID controller, which controls the four-area interconnected power systems. The PID controller Parameters are tuned using Elephant Herding Optimization (EHO) method. A comparison among multi-methods of PID tuning via multi-disturbance values and time. The results show the advantage of the proposed method compared to other PID tuning techniques.

___

  • D. D. V. Kumar, “Load Frequency Control for Two Area Power System Using Different Controllers,” Int. J. Adv. Res. Electr. Electron. Instrum. Eng., vol. 2, no. 3, pp. 1109–1115, 2016.
  • M. Soheilirad, M. Ali, J. Ghasab, and S. Sefidgar, “Tuning of PID Controller for Multi Area Load Frequency Control by Using Imperialist Competitive Algorithm,” vol. 2, no. 4, pp. 3461–3469, 2012.
  • J. Sharma, Y. V. Hote, and R. Prasad, “Robust PID Load Frequency Controller Design with Specific Gain and Phase Margin for Multi-area Power Systems,” IFAC-PapersOnLine, vol. 51, no. 4, pp. 627–632, 2018.
  • D. K. Sambariya and R. Fagna, “A robust PID controller for load frequency control of single area re-heat thermal power plant using elephant herding optimization techniques,” in IEEE International Conference on Information, Communication, Instrumentation and Control, ICICIC 2017, 2018, vol. 2018–Janua, pp. 1–6.
  • N. Patel and P. Bhusan Jain, “Automatic Generation Control of Three Area Power Systems Using Ann Controllers,” Int. J. Comput. Eng. Res., vol. 3, pp. 1–7, 2013.
  • D. K. Sambariya and R. Fagna, “A novel Elephant Herding Optimization based PID controller design for Load frequency control in power system,” in 2017 International Conference on Computer, Communications and Electronics, COMPTELIX 2017, 2017, pp. 595–600.
  • A. S. Jaber, A. Z. Ahmad, and A. N. Abdalla, “A new parameters identification of single area power system based LFC using Segmentation Particle Swarm Optimization (SePSO) algorithm,” in Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference, APPEEC, 2013.
  • A. S. Jaber, A. Z. B. Ahmad, and A. N. Abdalla, “Advance Two-Area Load Frequency Control Using Particle Swarm Optimization Scaled Fuzzy Logic,” Adv. Mater. Res., vol. 622–623, pp. 80–85, 2012.
  • J. Liu, Q. Yao, and Y. Hu, “Model predictive control for load frequency of hybrid power system with wind power and thermal power,” Energy, pp. 555–565, 2019.
  • G. G. Wang, S. Deb, and L. D. S. Coelho, “Elephant Herding Optimization,” in Proceedings - 2015 3rd International Symposium on Computational and Business Intelligence, ISCBI 2015, 2016, pp. 1–5.
  • S. Gupta, V. P. Singh, S. P. Singh, T. Prakash, and N. S. Rathore, “Elephant herding optimization based PID controller tuning,” Int. J. Adv. Technol. Eng. Explor., vol. 3, no. 24, pp. 194–198, 2016.
  • S. Kumari, G. Shankar, S. Gupta, and K. Kumari, “Study of load frequency control by using differential evolution algorithm,” in 1st IEEE International Conference on Power Electronics, Intelligent Control and Energy Systems, ICPEICES 2016, 2017.