Böbrek-ilhamlı Algoritma ile Otomatik Gerilim Regülatör Sistemi için PID Kontrolör Tasarımı

Yıl 2019, Cilt: 7 Sayı: 2, 383 - 398, 11.06.2019

Serdar Ekinci , Ayşen Demirören Hatice Lale Zeynelgil Serhat Kaya

https://doi.org/10.29109/gujsc.516424

Cited By: 3

Öz

Bu
çalışma, ilk kez böbrek-ilhamlı algoritma (KA) kullanarak otomatik gerilim
regülatörü (AVR) sisteminin optimal oransal-integral-türevsel (PID) kontrolör
parametrelerini (K_p, K_i ve K_d) belirlemek için
yeni bir tasarım yöntemi sunmaktadır. KA tekniği yüksek kaliteli çözüm, iyi
hesaplama verimliliği ve hızlı yakınsama özelliklerine sahiptir. Önerilen PID
kontrolörünün tasarım problemi bir optimizasyon problemi olarak tanımlanmıştır
ve K_p, K_i ve K_d’nin optimal kontrolör
kazançlarını bulmak için KA tekniği kullanılmıştır. KA tekniği ile optimize
edilmiş PID kontrolörünün Ziegler-Nichols (ZN) klasik ayar metoduna ve bazı
modern sezgisel optimizasyon algoritmalarına dayalı kontrolörlere göre
üstünlüğü, etkin bir AVR sistemi elde etmek için geçici hal cevap analizi
yapılarak incelenmiştir. KA tekniği ile ayarlanan ilgili güç sisteminin
kararlılığını değerlendirmek için kutup/sıfır haritası analizi ile Bode çizimi
gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, önerilen kontrolörün performansını AVR
sisteminde kontrol etmek için gürbüzlük analizi de yapılmıştır. Sayısal
simülasyon sonuçları, KA tekniğinin mükemmel bir ayarlama kabiliyetine sahip
olduğunu ve AVR sisteminin diğer mevcut yöntemlere göre basamak cevabını
iyileştirmede daha etkili olduğunu doğrulamaktadır.

Anahtar Kelimeler

Otomatik gerilim regülatörü, Böbrek-ilhamlı algoritma, Optimal PID kontrolör

Kaynakça

• [1] Chatterjee S., and Mukherjee V., “PID controller for automatic voltage regulator using teaching–learning based optimization technique”, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 77: 418-429, (2016).
• [2] Bendjeghaba O., “Continuous firefly algorithm for optimal tuning of PID controller in AVR system”, Journal of Electrical Engineering, 65(1): 44-49, (2014).
• [3] dos Santos Coelho L., “Tuning of PID controller for an automatic regulator voltage system using chaotic optimization approach”, Chaos, Solitons & Fractals, 39(4): 1504-1514, (2009).
• [4] Ekinci S., Hekimoglu B., “Multi-machine power system stabilizer design via HPA algorithm”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32(4), 1271-1285, (2017).
• [5] Hasanien H.M., “Design optimization of PID controller in automatic voltage regulator system using Taguchi combined genetic algorithm method”, IEEE Systems Journal, 7(4): 825-831, (2013).
• [6] Gaing Z.L., “A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system”, IEEE Transactions on Energy Conversion, 19(2): 384-391, (2004).
• [7] Gozde H. and Taplamacioglu M.C., “Comparative performance analysis of artificial bee colony algorithm for automatic voltage regulator (AVR) system”, Journal of the Franklin Institute, 348(8): 1927-1946, (2011).
• [8] Sahu B.K., Panda S., Mohanty P.K., Mishra N., “Robust analysis and design of PID controlled AVR system using Pattern Search algorithm”, 2012 IEEE International Conference on Power Electronics, Drives and Energy Systems (PEDES), Bengaluru, India, 1-6, (2012 December).
• [9] Shayeghi H. and Dadashpour J., “Anarchic society optimization based PID control of an automatic voltage regulator (AVR) system”, Electrical and Electronic Engineering, 2(4): 199-207, (2012).
• [10] Mohanty P.K., Sahu B.K., Panda S., “Tuning and assessment of proportional–integral–derivative controller for an automatic voltage regulator system employing local unimodal sampling algorithm”, Electric Power Components and Systems, 42(9): 959-969, (2014).
• [11] Razmjooy N., Khalilpour M., Ramezani M., “A new meta-heuristic optimization algorithm inspired by FIFA world cup competitions: theory and its application in PID designing for AVR system”, Journal of Control, Automation and Electrical Systems, 27(4): 419-440, (2016).
• [12] Hekimoğlu B., Ekinci S., “Grasshopper optimization algorithm for automatic voltage regulator system” 2018 5th International Conference on Electrical and Electronic Engineering (ICEEE), Istanbul, Turkey, 152-156, (2018, May), IEEE.
• [13] Duman S., Yörükeren N., Altaş İ.H., “Gravitational search algorithm for determining controller parameters in an automatic voltage regulator system”, Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 24(4): 2387-2400, (2016).
• [14] Rajinikanth V., Satapathy S.C., “Design of controller for automatic voltage regulator using teaching learning based optimization”, Procedia Technology, 21: 295-302, (2015).
• [15] Güvenç U., Işık A.H., Yiğit T., Akkaya I., “Performance analysis of biogeography-based optimization for automatic voltage regulator system”, Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 24(3): 1150-1162, (2016).
• [16] Çelik E., “Incorporation of stochastic fractal search algorithm into efficient design of PID controller for an automatic voltage regulator system”, Neural Computing and Applications, 30(6): 1991-2002, (2018).
• [17] Ekinci S., Hekimoglu B., Kaya S., “Tuning of PID controller for AVR system using Salp Swarm Algorithm”, 2018 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), (pp. 424-429). (2018, September), IEEE.
• [18] Hekimoglu B., “Sine-cosine algorithm based optimization for automatic voltage regulator system”, Transactions of the Institute of Measurement and Control, (2018), doi: 10.1177/0142331218811453.
• [19] Pradhan R., Majhi S.K., Pati B.B., “Design of PID controller for automatic voltage regulator system using Ant Lion Optimizer”, World Journal of Engineering, 15(3): 373-387, (2018).
• [20] Ekinci S., Hekimoglu B., Kaya S., Adıbelli O., Ay Ş., “ALO Algoritması Kullanılarak Otomatik Gerilim Regülatör Sistemi için PID Kontrolör Tasarımı”, 2018 1st International Engineering and Technology Symposium (1st IETS), Batman, Turkey, 640-645, (2018, May).
• [21] Jaddi N.S., Alvankarian J., and Abdullah S., “Kidney-inspired algorithm for optimization problems”, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 42: 358-369, (2017).
• [22] Jaddi N.S., Abdullah S., “Optimization of neural network using kidney-inspired algorithm with control of filtration rate and chaotic map for real-world rainfall forecasting”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 67: 246-259, (2018).
• [23] Ekinci S., Hekimoğlu B., Uysal E., “PID Güç Sistemi Kararlı Kılıcısı Parametrelerinin Belirlenmesi için Böbrek-ilhamlı Algoritma”, Politeknik Dergisi, (2019), doi: 10.2339/politeknik.417765.
• [24] Ekinci S., Demiroren A., and Hekimoglu B., “Parameter optimization of power system stabilizers via kidney-inspired algorithm”, Transactions of the Institute of Measurement and Control, (2018), https://doi.org/10.1177/0142331218780947.
• [25] Hall J.E., “Guyton and Hall Textbook of Medical Physiology”, Philadelphia: Elsevier Health Sciences, (2015).
• [26] Saadat H., “Power system analysis”, New York, NY, USA: McGraw-Hill, (1999).