Geliştirilmiş Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı Tip Dönüştürücü PI Katsayılarının Optimizasyonu
Bu çalışmada, endüstride yaygın olarak kullanılan PI (Oransal-İntegral) denetleyici ile alçaltıcı tip da-da dönüştürücünün kapalı
çevrim çıkış gerilim denetimi sağlanmıştır. Denetleyici katsayılarının belirlenmesinde matematiksel yöntemlerin yanı sıra son yıllarda
meta-sezgisel yöntemler oldukça sık tercih edilmeye başlanmıştır. Kızıl Tilki Optimizasyon (KTO) yöntemi yakın zamanda metasezgisel
yöntemlere eklenen yeni bir optimizasyon algoritmasıdır. Doğada sürü halinde yaşayan kızıl tilkilerin yaşayış biçimlerinden
esinlenilerek geliştirilmiştir. Bu çalışmada KTO algoritması, sistemde daha az kullanıcı bilgisine ihtiyaç duyulması ve sistemin tasarım
ölçütlerini aşmadan güvenilir bir şekilde çalışması amacıyla geliştirilmiştir. Geliştirilen KTO algoritması kullanılarak PI denetleyici ile
sistemin denetim performans kriterlerinden sürekli hal hatası ve maksimum aşım iyileştirilmeye çalışılmıştır. Amaç fonksiyonu olarak;
hata mutlak değerlerin toplamı, zamanla ağırlıklandırılmış hata karelerinin toplamı ve hata karelerinin toplamı değerlerinin ortalaması
kullanılmıştır. Bu çalışma Matlab/Simulink ortamında gerçekleştirilmiş ve maksimum aşım kriteri %5-40 aralığında belirlenmiştir.
Yapılan geliştirme işlemi Gri Kurt Optimizasyon (GKO), Ateş Böceği Optimizasyon (ABO) ve Parçacık Sürü Optimizasyon
(PSO) yöntemlerine de uygulanmış ve dört optimizasyon yöntemi karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırma işleminde çalışma süresi
bakımından geliştirilmiş GKO algoritmasının daha kısa sürede sonuca ulaştığı, denetleyici performanslarının ise birbirine oldukça
yakın performans gösterdikleri gözlenmiştir.
Optimization of PI Coefficients Buck Converter with Improved Red Fox Optimization Algorithm
In this study, closed-loop output voltage control of the Buck converter is provided with Proportional-Integral controller, which is
widely used in the industry. In addition to mathematical methods in determining the controller coefficients, meta-heuristic methods
have been started to be preferred quite frequently in recent years. The Red Fox Optimization method is a new optimization algorithm
recently added to meta-heuristic methods. It was developed by being inspired by the lifestyles of the red foxes living in herds in
nature. In this study, the Red Fox Optimization algorithm was developed in order to require less user information in the system and
to operate the system reliably without exceeding the design criteria. By using the developed Red Fox Optimization algorithm, steadystate
error and maximum overshoot, which are among the control performance criteria of the system, are tried to be improved with
the Proportional-Integral controller. The objective function is calculated by taking the average of the sum of the absolute values of the
error, the sum of the squares of the error, and the sum of the time-weighted squares of the error. This study is carried out in the Matlab/
Simulink environment and the maximum overshoot criterion is specifical as in the range of 5-40%. The development process is also
applied to Grey Wolf Optimization (GWO), Firefly Optimization (FA) and Particle Swarm Optimization (PSO) methods and the
four optimization methods are compared. In the comparison process, it was observed that the improved GKO algorithm reached the
result in a shorter time in terms of the working time, and the controller performances were quite close to each other.
___
- Albak, E.İ., Solmaz, E. & Öztürk, F. 2022. Çoklu arama
stratejileri kullanan çok amaçlı parçacık sürü optimizasyon
yöntemi ile dairesel çok hücreli çarpışma kutusunun
optimizasyonu. Uludağ University Journal of The Faculty of
Engineering, 27(1), 119–134.
- Alremali, F., Yaylaci, E. & Uluer, İ. 2022. Optimization of
proportional-integral controllers of grid-connected wind energy
conversion system using grey wolf optimizer based on artificial
neural network for power quality improvement. Advances in
Science and Technollogy Research Journal,16(3),295-305.
- Azizuddin, M., Khalil, A., Yunus, S., Petra, R. Jaafar, S., Peng,
A.S. & Khan, S. 2019. Optimum controller design of parallel
Dc/Dc converters using grey wolf optimization algorithm.6th
IEEE International Conference on Engineering Technologies and
Applied Sciences,December,1–6.
- Bayancık, R. 2020. Gri Kurt Algoritması Kullanılarak Geçici Hal
Kararlılık Kısıtlı Çok Amaçlı Optimal Güç Akışı Çözümü.
Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü,
İzmir.
- Berber, Ö., Ateş, M., Alruim Alhasan, H. & Güneş, M. 2016.
Parçacık Sürü Optimizasyonu ve PID ile Mobil Robotun
Optimum Yörünge Kontrolü. KSU. Journal of Engineering
Sciences, 19(3), 165–169.
- Boz, A.F. & Çimen, M.E. 2017. Geliştirilmiş Ateşböceği
Algoritması ile PID Denetleyici Tasarımı. 8th International
Advanced Technologies Symposium, December, 3358–3365.
- Dagal, I., Akın, B. & Akboy, E. 2022. A novel hybrid series
salp particle Swarm optimization (SSPSO) for standalone
battery charging applications. Ain Shams Engineers
Journal,13(5),101747.
- Doğan, C. 2019. Balina Optimizasyon Algoritması ve Gri Kurt
Optimizasyonu Algoritmaları Kullanılarak Yeni Hibrit
Optimizasyon Algoritmalarının Geliştirilmesi.Yüksek Lisans
Tezi, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri.
- Doğan, L. 2018. Robot Yol Planlaması İçin Gri Kurt
Optimizasyon Algoritması.Yüksek Lisans Tezi, Bilecik Şeyh
Edebali Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilecik.
Fu, Z., An, J., Yang, Q., Yuan, H., Sun, Y. & Ebrahimian, H.
- 2022. Skin cancer detection using Kernel Fuzzy C-means
and Developed Red Fox Optimization algorithm. Biomedical
Signal Processing and Control, 71.
Gözde, H., Taplamacıoğlu, M.C., Kocaarslan, İ. & Şenol,
- M.A. 2010. İki bölgeli ara-ısıtmalı termal güç sisteminin yükfrekans
kontrolü için parçacık sürüsü optimizasyonu tabanlı
PI-kontrolör. Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi, 30(1), 13–21.
- Hekimoğlu, B., Ekinci, S. & Kaya, S. 2018. Optimal PID
Controller Design of DC-DC Buck Converter using Whale
Optimization Algorithm,2018 International Conference on
Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP), pp. 1–6.
- Huo, Z., Liu, S.J. & Ebrahimian, H. 2022. Aircraft energy
management system using chaos red fox optimization
algorithm. Journal of Electrical Engineering and Technology,
17(1),179–195.
- Izci. D., Ekinci. S. 2022. A novel improved version of hunger
games search algorithm for function optimization and efficient
controller design of buck converter system. e-Prime – Advances
in Electrical Engineering, Electronics and Energy 2.
- Izci. D., Hekimoğlu. B., Ekinci. S. 2022. A new artificial
ecosystem-based optimization integrated with Nelder-Mead
method for PID controller design of buck converter. Alexandria
Engineering Journal, 61(3), 2030-2044.
- Koc,I., Baykan,O.K. & Babaoglu,I. 2018. Gri kurt optimizasyon
algoritmasına dayanan çok seviyeli imge eşik seçimi. Journal of
Polytechnic, 21(4),841-847.
- Madhu Kiran, E.R.C.S., Thota, P.S., Sridhar, B. & Dileesh,
K. 2012. Control of Buck Converter by Polynomial, PID and
PD Controllers. 2012 Asia Pacific Conference on Postgraduate
Research in Microelectronics and Electronics, 5-7 Aralık, 94–99.
Mirjalili,S. 2014. Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering
Software,69,46-61.
- Murdianto, F.D., Nansur, A.R., Hermawan, A.S.L., Purwanto,
E., Jaya, A. & Rifadil, M.M. 2018. Modeling and Simulation
of MPPT SEPIC - BUCK Converter Series Using Flower
Pollination Algorithm (FPA) - PI Controller in DC Microgrid
Isolated System, 2018 International Electrical Engineering
Congress (iEECON), pp.1–4.
- Özsağlam, M.Y. & Çunkaş, M. 2008. Optimizasyon problemlerinin
çözümü için parçaçık sürü optimizasyonu algoritması.
Journal of Polytechnic,11(4),299-305.
- Pamuk, N. 2016. Kaotik ateşböceği optimizasyon algoritması
kullanarak termik güç santralleri etkisindeki ekonomik yük
dağıtım problemlerinin çözümü. Kirklareli University Journal
of Engineering and Science, 2, 38–59.
- Penbegüllü, İ. 2019. Düşürücü Tip Dc-Dc Dönüştürücünün
Optimize Edilmiş PID Kontrolü. Yüksek Lisans Tezi, Düzce
Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Düzce.
- Połap, D. & Woźniak, M. 2021a. Meta-Heuristic as manager in
federated learning approaches for ımage processing purposes.
Applied Soft Computing, 113.
- Połap, D. & Woźniak, M. 2021b. Red fox optimization algorithm.
Expert Systems with Applications,166.
- Ravikumar, S., Vennila, H. & Deepak R. 2020. Hybrid
power generation system with Total Harmonic Distortion
minimization using improved Rider Optimization Algorithm:
Analysis on converters. Journal of Power Sources, 459, 228025.
- Shagor, M.R.K., Mahmud, A.J., Nishat, M.M., Faisal,F.,
Mithun, M.H. & Khan, M.A. 2021. Firefly Algorithm Based
Optimized PID Controller for Stability Analysis of DCDC
SEPIC Converter. 2021 IEEE 12th Annual Ubiquitous
Computing, Electronics and Mobile Communication Conference,
1-4 December ,pp. 957–963.
- Tamer, A., Zellouma, L., Benchouia, M.T. & Krama, A.
2021. Adaptive linear neuron control of three-phase shunt
active power filter with anti-windup PI controller optimized
by particle swarm optimization. Computers and Electrical
Engineering, 96,107471.
- Uzlu, E. 2019. Türkiye için gri kurt optimizasyon algoritması ile
yapay sinir ağlarını kullanarak enerji tüketiminin tahmini.
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 7(2), 245–262.
Yang, X.S. 2014. Nature-ınspired optimization algorithms. Elsevier,
London, pp.111-124.
- Yaylacı, E.K., Yılmaz, A.E. & Özdeş, H.N. 2022. Geliştirilmiş
Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması ile Da-Da Alçaltıcı
Tip Dönüştürücünün PI Katsayılarının Optimizasyonu. 2nd
International Conference on Applied Engineering and Natural
Sciences, 10-13 Mart, ss. 257–261.
- Yousri, D., Mudhsh, M., Shaker Y.O., Abualigah, L., Tag-Eldin,
E., Elaziz, M.A. & Allam, D. 2022. Modified Interactive
Algorithm Based on Runge Kutta Optimizer for Photovoltaic
Modeling: Justification Under Partial Shading and Varied
Temperature Conditions, IEEE Access, 10,20793–20815.
- Zhang, M., Xu, Z., Lu, X., Liu, Y., Xiao, Q. & Taheri,B. 2021.
an optimal model identification for solid oxide fuel cell based
on extreme learning machines optimized by improved red
fox optimization algorithm. International Journal of Hydrogen
Energy, 46(55), 28270–28281.
- Zhu, N., Liu, X., Dong, Q. & Rodriguez, D. 2021. Optimization
of zero-energy building by multi-criteria optimization method:
A case study. Journal of Building Engineering, 44, 1–13.