Yapay Arı Kolonisi Algoritmasına Dayalı PID Denetleyicisini Kullanan Termal Üniteli Mikro Şebeke Güç Sisteminde Frekans Kontrolü

Birbirine bağlı güç sistemlerinde frekansta meydana gelen sapmalar güç sistemlerinde kararsızlığa neden olmaktadır. Frekansın sabit kalması ve salınım yapmaması için güç sisteminde üretilen ve tüketilen enerji arasında denge olmalıdır. Bu çalışmada, tek bölgeli güç sisteminde yük-frekans kontrolünün gerçekleştirilmesi için, güç sisteminin blok diyagramı oluşturulmuş ve PID kontrolör kullanılmıştır. Çalışmada iki farklı test sistemi kullanılmıştır. Birincisi tek bölgeli klasik güç sistemi ikincisi de mikro şebeke içeren güç sistemidir. PID kontrolörün parametrelerini belirlemek için yapay arı kolonisi (YAK) algoritmasından yararlanılmıştır. Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritması, son yıllarda sıklıkla kullanılan sürü tabanlı bir algoritmadır. YAK, bir bal arısı sürüsünün akıllı yiyecek arama davranışını simüle eder. Bu çalışma için algoritmayı geliştirmek için YAK algoritmasına kaotik harita eklenmiştir. Kontrolör olmadığı sistemler için frekans değişiminin kararsız olduğu gözlenmiştir. Yapay arı kolonisi algoritmasının hem klasik hem de kaotik harita eklenmiş hali ile PID parametreleri belirlenmiştir. PID kontrolör tarafından kontrol edilen güç sistemine basamak yük değişimi uygulandığında sistemin kararlı hale geldiği görülmüştür. Benzetim çalışmaları sonucuna göre Kaotik harita ekli YAK algoritması daha başarılı olmuştur.

Frequency Control in Microgrid Power System with Thermal Unit Using PID Controller Based on Artificial Bee Colony Algorithm

Variations in frequency in interconnected power systems cause instability in power systems. In order of the frequency to remain constant and not to oscillate, there must be a balance between the energy produced and consumed in the power system. In this study, a block diagram of the power system is created and a PID controller is used to perform load-frequency control in a single area power system. Two different test systems are used in the study. The first is a single area classical power system and the second is a power system containing the micro grid. Artificial bee colony (ABC) algorithm is used to determine the parameters of the PID controller. The Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is a swarm-based algorithm that has been used frequently in recent years. ABC simulates the intelligent foraging behavior of a honey bee swarm. The chaotic map has been added to the ABC algorithm to improve the algorithm for this study. It has been observed that the frequency change is unstable for systems without a controller. The PID parameters are determined by the addition of both classical and chaotic maps of the artificial bee colony algorithm. It has been observed that the system becomes stable when a step load change is applied to the power system controlled by the PID controller. According to the results of the simulation studies, the ABC algorithm with the chaotic map was more successful.

Kaynakça

Abdel-Magid, Y. L., & Abido, M. A. (2003). AGC tuning of interconnected reheat thermal systems with particle swarm optimization. Paper presented at the 10th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, 2003. ICECS 2003. Proceedings of the 2003.

Akyol, S., & Alataş, B. (2012). Güncel Sürü Zekası Optamizasyon Algoritmaları. Nevşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1(1).

BATBAT, T., & ÖZTÜRK, C. (2016). Ayrık Yapay Arı Kolonisi Algoritması ile Protein Yapısı Tahmini. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 9(3), 263.

Bircan, M. (2006). Türkiye elektrik sisteminin UCTE bağlantısı kapsamında frekans kontrolü kalitesinin UCTE standartlarına çıkarılması. Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi Türkiye 10. Enerji Kongresi, 265-273.

Cam, E., & Kocaarslan, I. (2002). TEK BÖLGELİ GÜÇ SİSTEMLERİNDE BULANIK MANTIK İLE YÜK FREKANS KONTRÜLÜ. Teknoloji, 5.

Chang, C., & Fu, W. (1997). Area load frequency control using fuzzy gain scheduling of PI controllers. Electric Power Systems Research, 42(2), 145-152.

Dash, S. (2020). Load Frequency Control of Solar PV and Solar Thermal Integrated Micro grid using Narma-L2 Controller. arXiv preprint arXiv:2004.05776.

Du, X., & Li, P. (2006). Fuzzy logic control optimal realization using GA for multi-area AGC systems. International Journal of Information Technology, 12(7), 63-72.

Glover, J. D., Sarma, M. S., & Overbye, T. (2012). Power system analysis & design, SI version: Cengage Learning.

Gözde, H. (2010). Güç Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi Algoritması Yöntemi ile Yük-Frekans Kontrolü Optimizasyonu. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı,

Gözde, H., Kocaarslan, İ., Taplamacıoğlu, M., & Çam, E. (2008). İki Bölgeli Güç Sisteminde Parçacık Sürüsü Algoritması İle Yük-Frekans Kontrolü Optimizasyonu. ELECO’08 Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 212-216.

Karaboga, D. (2005). An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. Retrieved from

Karaboga, D., & Akay, B. (2009). A comparative study of artificial bee colony algorithm. Applied mathematics and computation, 214(1), 108-132.

Kaya, B. YAPAY ARI KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE YAPILAN GELİŞTİRMELER VE SONUÇLARI. Verimlilik Dergisi(1), 99-115.

Kayalvizhi, S., & Kumar, D. V. (2017). Load frequency control of an isolated micro grid using fuzzy adaptive model predictive control.

IEEE Access, 5, 16241-16251.

Khalil, A., Rajab, Z., Alfergani, A., & Mohamed, O. (2017). The impact of the time delay on the load frequency control system in microgrid with plug-in-electric vehicles. Sustainable cities and society, 35, 365-377.

Khooban, M.-H. (2017). Secondary load frequency control of time-delay stand-alone microgrids with electric vehicles. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 65(9), 7416-7422.

Kiliç, H., Khaki, B., Gumuş, B., Yilmaz, M., & Asker, M. E. (2018). Stability Analysis of Islanded Microgrid with EVs. Paper presented at the 2018 Smart Grid Conference (SGC).

Küçüksille, E. U., & Tokmak, M. (2011). Yapay Arı Kolonisi Algoritması Kullanarak Otomatik Ders Çizelgeleme. Journal of Natural & Applied Sciences, 15(3).

Lal, D. K., & Barisal, A. K. (2017). Load frequency control of AC microgrid interconnected thermal power system. Paper presented at the IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering.

ÖZTÜRK, D., ÇELİK, H., & ÖZDEMİR, M. T. (2017). Load-frequency optimization with heuristic techniques in a autonomous hybrid AC microgrid. International Journal of Energy and Smart Grid, 2(1), 2-16.

ÖZYÖN, S., YAŞAR, C., & TEMURTAŞ, H. Test Fonksiyonları için Kaos Tabanlı Yerçekimsel Arama Algoritmaları (CbGSA-X). Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 8(3), 1771-1793.

Pamuk, N. (2010). Frequency control of power plant and making an application case for Adapazari/Gebze natural gas combined cycle power plant. Paper presented at the National Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering.

Rajesh, K., Dash, S., & Rajagopal, R. (2020). Load Frequency Control of Microgrid: A Technical Review. In Green Buildings and Sustainable Engineering (pp. 115-138): Springer.

Saadat, H. (1999). Power system analysis (Vol. 2): McGraw-Hill.

Sahu, P. C., Mishra, S., Prusty, R. C., & Panda, S. (2018). Improved-salp swarm optimized type-II fuzzy controller in load frequency control of multi area islanded AC microgrid. Sustainable Energy, Grids and Networks, 16, 380-392.

Tiryaki, H., & Gün, A. Modern Optimizasyon Yöntemleri ile Bir Hidroelektrik Santralde Frekans Kontrolü. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 11(1), 266-274.

Xu, Y., Li, C., Wang, Z., Zhang, N., & Peng, B. (2018). Load frequency control of a novel renewable energy integrated micro -grid containing pumped hydropower energy storage. IEEE Access, 6, 29067-29077.

YALÇIN, E., Ertuğrul, Ç., VARDAR, T., & Lüy, M. (2010). PID Kontrolör ile İki Bölgeli Güç Sistemlerinde Yük Frekans Kontrolünün İncelenmesi. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 5(2), 7-11.

Yildirim, B., & Khooban, M. H. (2020). Enhancing stability region of time‐delayed smart power grids by non‐integer controllers.

International Journal of Energy Research.

YILDIRIM, G., AYDIN, G., ALLİ, H., & TATAR, Y. Hadoop ile Kaos Temelli FCW Optimizasyon Algoritmasının Analizi An Analysis of Chaos-Based the FCW Optimization Algorithm by Hadoop.

Kaynak Göster

Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
  • ISSN: 1308-5514
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2009

1.9b1.2b