İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü

Öztürk, Dursun; ÖZDEMİR, Mahmut Temel

İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü

Mahmut Temel ÖZDEMİR, (Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Elazığ, Türkiye)

Dursun ÖZTÜRK (Bingöl Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Bingöl, Türkiye)

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

6 1

Yıl: 2016 Cilt: 28 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 57 - 66 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü

Öz:

Bu çalışmada, iki bölgeli bir güç sistemindeki frekansı kontrol eden PID kontrolörü parametrelerinin en uygun değerlerinin belirlenmesi için etkin ve yeni bir optimizasyon yöntemi olan Optikten Esinlenen Optimizasyon (OIO) algoritması önerilmiştir. Yansıma kanunlarına göre; iç bükey aynaya paralel gelen ışınlar, yansıdıktan sonra bir noktada toplanırlar. Dış bükey aynaya paralel gelen ışınlar ise, aynanın arkasındaki bir noktadan çıkıyormuş gibi birbirinden uzaklaşarak yansırlar. Yöntem, bu aynalardaki yansıma ve görüntünün oluşmasındaki farklılıklar esas alınarak geliştirilmiş bir sayısal optimizasyon tekniğidir. Önerilen yönteme göre elde edilen sonuçlar, yaygın olarak bilinen ve kullanılan Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Bakteri Sürü Optimizasyonu yöntemleriyle elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar hatanın zaman ağırlıklı karelerinin toplamı performans indeksine göre alınmıştır. Elde edilen sonuçlar gözönüne alındığında, önerilen yöntemin diğer yöntemlere göre, maksimum çökme ve yerleşme süresi değerleri için daha bir iyi performansa sahip olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelime:

Optimal Load frequency control in two area power systems with Optics Inspired Optimization

Öz:

In this study, an effective and newly developed optimization method called Optics Inspired Optimization (OIO) was proposed to determine the optimal values for parameters of PID controller that control the frequency of a two-area power system. According to the laws of reflection; rays travelling exactly parallel to the principal axis of a concave mirror are collected at one point after reflection. On the other hand, rays travelling exactly parallel to the principal axis of a convex mirror are reflected away from each other as they are coming out from a point behind the mirror. This is a numerical optimization technique that has been developed based on these differences in terms of reflection and occurrence of the image in the mirrors. The results obtained by the proposed method are compared with the results of PSO and BSO methods that are widely known and used by the earlier studies in the literature. The results were taken in accordance with performance index of the integral of the time square error (ITSE). Considering the results obtained, the proposed method has a better performance in terms of maximum blackout and settlement time values compared to other methods.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1. Kundur, P. (1994). Power system stability and control (Vol. 7). N. J. Balu, & M. G. Lauby (Eds.). New York: McGraw-hill.
2. Özdemir, M.T., Öztürk, D., Eke, İ., Çelik, V., Lee, K.Y. (2015). Tuning of Optimal Classical and Fractional Order PID Parameters forAutomatic Generation Control Based on the Bacterial Swarm Optimization. IFAC-PapersOnLine, 48(30), 501-506.
3. Kennedy, J,, Eberhard, R.C. (1995). Particle swarm optimization. In: Proceedings of IEEE international conference on neural networks, Piscataway, NJ, USA, 1942-1948.
4. Geem, Z.W., Kim J.H., Loganathan, G.V. (2001). A new heuristic optimization algorithm: harmony search. Simulation;76:60-8.
5. Passino, K.M. (2002). Biomimicry of bacterial foraging for distributed optimization and control. IEEE Control Syst Mag ; 22:52-67.
6. Muller, S.D., Marchetto, J., Airaghi, S., Koumoutsakos. P. (2002). Optimization based on bacterial chemotaxis, IEEE transactions on evolutionary computation, 6, 16-29.
7. Karaboga, D. (2005). An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. Technical ReportTR06, Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department.
8. Formato, R.A. (2007). Central force optimization: a new metaheuristic with applications in applied electromagnetics. Prog Electromagn Res PIER;77:425-91.
9. Yang, X.S. (2008). Firefly algorithm. In:Natureinspired metaheuristic algorithms (chapter 8), Luniver Press.
10. Husseinzadeh, K.A. (2009). League championship algorithm: a new algorithm for numerical function optimization. In: Proceedings of SoCPaR 2009 IEEE international conference of soft computing and pattern recognition, 43-48.
11. He, S., Wu, Q.H., Saunders, J.R. (2009). Group search optimizer: an optimization algorithm inspired by animal searching behavior. IEEE Trans Evol Comput;13:973-90.
12. Rashedi, E., Nezamabadi-Pour, H., Saryazdi, S. (2009). GSA: a gravitational search algorithm. Information sciences, 179(13), 2232-2248.
13. Rao, R. V., Savsani, V. J., Vakharia, D. P. (2012). Teaching-learning-based optimization: an optimization method for continuous non-linear large scale problems. Information Sciences, 183(1), 1-15.
14. Gandomi, A. H., & Alavi, A. H. (2012). Krill herd: a new bio-inspired optimization algorithm. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 17(12), 4831-4845.
15. Öztürk, D., Özdemir, M.T., Cebeci, M. (2004).Çok Küçük Güçlü Hidroelektrik Santrallerde PLC ile Gerilim ve Frekans Kontrolü, V. Ulusal Temiz Enerji Sempozyumu, İstanbul, Mayıs.
16. Mohanty, B. (2015).TLBO optimized sliding mode controller for multi-area multi-source nonlinear interconnected AGC system. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 73: 872-881.
17. Shiva, C.K., Mukherjee, V. (2015).Automatic generation control of interconnected power system for robust decentralized random load disturbances using a novel quasi-oppositional harmony search algorithm. International Journal of Electrical Power & Energy Systems,73: 991-1001.
18. Ali, E.S., Abd-Elazim, S.M. (2010).Optimal PID tuning for load frequency control using bacteria foraging optimization algorithm. IEEE 14th international middle east power systems conference, Cairo University, Giza, Egypt, December 19-21; 2010. p. 410-5.
19. Saikia, L.C., Nanda, J., Mishra, S. (2011). Performance comparison of several classical controllers in AGC for multi-area interconnected thermal system. Int J Electr Power Energy Syst;33:394-401.
20. Saini, R., Gupta, R., Parmar, G. (2013). Optimization of LFC using bacteria foraging optimization algorithm. Int J Emerg Technol Comput Appl Sci;3(2):133-8.
21. Ali, E., Abd-Elazim, S. (2011). Bacteria foraging optimization algorithm based load frequency controller for interconnected power system. Int J Electr Power Energy Syst;33(3):633-638.
22. Yousuf, M. S., Al-Duwaish, H. N., Al-Hamouz, Z. M. (2010). PSO based single and two interconnected area predictive automatic generation control. WSEAS Transactions on Systems and Control, Kingdom of Saudi Arabia.
23. Gozde, H, Taplamacioglu, M. (2011).Automatic generation control application with craziness based particle swarm optimization in a thermal power system. Int J Electr Power Energy Syst;33:8-16.
24. Panda, S., Mohanty, B., Hota, P. (2013). Hybrid BFOA-PSO algorithm for automatic generation control of linear and nonlinear interconnected power systems. Int J Appl Soft Comput;13:4718-30.
25. Sudha, K., Vakula, V., Shanthi, R. (2010). PSO based design of robust controller for two area load frequency control with nonlinearities. Int J Eng Sci Technol;2(5):1311-1324.
26. Omar, M., Soliman, M., Ghany, A. A., Bendary, F. (2013). Optimal tuning of PID controllers for hydrothermal load frequency control using ant colony optimization. International journal on electrical engineering and informatics, 5(3), 348.
27. Shayeghi, H., Shayanfar, H. A., Jalili, A., & Ghasemi, A. (2010). LFC design using HBMO technique in interconnected power system. International Journal on "Int J Technical Physical Prob Engineering, 2(4), 41-48.
28. Naidu, K., Mokhlis, H., & Bakar, A. H. A. (2014). Multiobjective optimization using weighted sum artificial bee colony algorithm for load frequency control. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 55, 657-667.
29. Kashan, A.H. (2013). A new metaheuristic for optimization: optics inspired optimization (OIO). Technical Report, Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Tarbiat Modares University
30. Kashan, A.H. (2015). A new metaheuristic for optimization: optics inspired optimization (OIO). Computers & Operations Research, 55, 99-125.
31. Kashan, A. H. (2015). An effective algorithm for constrained optimization based on optics inspired optimization (OIO). Computer-Aided Design, 63, 52- 71.
32. Yalçın, E., Cam, E., Lüy, M. (2010). Load frequency control in four-area power systems using PID controller, Electrical, Electronics and Computer Engineering (ELECO), 2010 National Conference, page: 72-77
33. Sathya, M.R., Ansari, M.M.T. (2015). Load frequency control using Bat inspired algorithm based dual mode gain scheduling of PI controllers for interconnected power system. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 64, 365-374.
34. Korani, W.M., Dorrah, H.T., Emara, H.M. (2009). Bacterial foraging oriented by particle swarm optimization strategy for PID tuning. IEEE International Symposium in Computational Intelligence in Robotics and Automation (CIRA),( pp. 445-450).

APA	ÖZDEMİR M, Öztürk D (2016). İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. , 57 - 66.
Chicago	ÖZDEMİR Mahmut Temel,Öztürk Dursun İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. (2016): 57 - 66.
MLA	ÖZDEMİR Mahmut Temel,Öztürk Dursun İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. , 2016, ss.57 - 66.
AMA	ÖZDEMİR M,Öztürk D İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. . 2016; 57 - 66.
Vancouver	ÖZDEMİR M,Öztürk D İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. . 2016; 57 - 66.
IEEE	ÖZDEMİR M,Öztürk D "İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü." , ss.57 - 66, 2016.
ISNAD	ÖZDEMİR, Mahmut Temel - Öztürk, Dursun. "İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü". (2016), 57-66.

APA	ÖZDEMİR M, Öztürk D (2016). İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(2), 57 - 66.
Chicago	ÖZDEMİR Mahmut Temel,Öztürk Dursun İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 28, no.2 (2016): 57 - 66.
MLA	ÖZDEMİR Mahmut Temel,Öztürk Dursun İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol.28, no.2, 2016, ss.57 - 66.
AMA	ÖZDEMİR M,Öztürk D İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2016; 28(2): 57 - 66.
Vancouver	ÖZDEMİR M,Öztürk D İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2016; 28(2): 57 - 66.
IEEE	ÖZDEMİR M,Öztürk D "İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü." Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28, ss.57 - 66, 2016.
ISNAD	ÖZDEMİR, Mahmut Temel - Öztürk, Dursun. "İki Bölgeli Güç Sistemininin Optikten Esinlenen Optimizasyon Algoritması ile Optimal Yük Frekans Kontrolü". Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 28/2 (2016), 57-66.