Modern Optimizasyon Yöntemleri ile Bir Hidroelektrik Santralde Frekans Kontrolü

Year 2019, Volume: 11 Issue: 1, 266 - 274, 31.01.2019

Hasan Tiryaki , Alper Gün

https://doi.org/10.29137/umagd.427027

Cited By: 1

Abstract

Güç sistemlerinde, tüketicinin beklentisi olan sabit
frekans, sabit gerilim ve istenen değerdeki güç üretilen elektrik enerjisinin
kalitesini belirler. Bu sebeple güç sistemlerinde frekans kontrolü oldukça
önemlidir. Bu çalışmada, bir hidroelektrik santralinin yük-frekans kontrolü,
güç sistemine uygulanan klasik PI kontrolör ile parametreleri Parçacık Sürüsü
Optimizasyonu yöntemi ve Yapay Arı Kolonisi yöntemi kullanılarak optimize
edilen PI Kontrolör simülasyon ortamında karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.

Keywords

Güç Sistemleri, Frekans Kontrolü, Hidroelektrik Santral, PI Kontrolör, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi

Frequency Control in a Hydroelectric Power Plant with Modern Optimization Methods

Abstract

In power systems, fixed
frequency, constant voltage and power at desired value determine the quality of
the generated electric energy. For this reason, frequency control is very
important in power systems. In this study, load-frequency control of a
hydroelectric power plant is compared in simulation with a PI controller
optimized with Particle Swarm Optimization method, a PI controller optimized
with the Artificial Bee Colony method and the classical PI controller.

Keywords

Power Systems, Frequency Control, Hydroelectric Power Plant, PI Controller, Particle Swarm Optimization, Artificial Bee Colony

References

• REFERANSLAR
• [1] Kocaarslan İ., Çam E., İki Bölgeli Enterkonnekte Güç Santrallerinin Yük-Frekans Kontrolü, TOK 2002 (2002).[2] Eke İ., Hidroelektrik Santrallerin Modellenmesi ve Simülasyonu, Kırıkkale Üniversitesi F.B.E., Yüksek Lisans Tezi (2004).[3] Kundur P., Power System Stability and Control, Mc Graw-Hill Inc., New York (1994).[4] Janssens N., De Jaeger E., Malfliet B., Van de Meulbroeke F., IEEE Transactions on Power Systems, 9, 1709 (1994).[5] MATLAB R2015a, Reference Manual, (2015).[6] Hızal N. A., Gain Scheduling Adaptive Model Control, Turk. J. Engin. Environ. Sci., 23, 209-218 (1999).[7] Kennedy J., Eberhart R., Particle swarm optimization. 9. Neural Networks, 1995. Proceeding IEEE Conference on Nov/Dec, 1942-1948. (1995).[8] Clerck M., The swarm and the queen: towards a deterministic and adaptive particle swarm optimization, Proceedings of the Conference on Evolutionary Computation, 1951-1957. (1999).[9] Kennedy J., Eberhart R., Particle swarm optimization. 9. Neural Networks, 1995. Proceeding IEEE Conference on Nov/Dec, 1942-1948. (1995).[10] Gözde H., Taplamacıoğlu M.C., Kocaarslan İ., Çam E., Particle swarm optimization based load frequency control in a single area power system, University of Pitesti, Electronics and Computers Science, Scientific Bulletin, 2(8), 106-110. (2008)[11] Akay B., Nümerik Optimizasyon Problemlerinde Yapay Arı Koloisi (Artificial Bee Colony) Algoritmasının Performans Analizi, Doktora Tezi, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. (2009).[12] Gümüş K., Güç Santrallerinde Primer Frekans, Yük Kontrolü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. (2012).[13] Tiryaki H., Modern Kontrol Yöntemlerinin Yük Dağıtım Sistemlerinde Uygulanması, Doktora Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Üniversitesi. (2013).