Authors |
|
|||
|
||||
Supporting Institution |
: | |||
|
||||
Project Number |
: | |||
|
||||
Thanks |
: |
Cover Download | Context Page Download |
Bu çalışmada, sonsuz baraya bağlı bir senkron generatörün (SBSG) dinamik kararlılığını iyileştirmek için optimal bir değişken yapılı güç sistemi kararlayıcısı (DY-GSK) sunulmaktadır. Güç sistemlerinde model belirsizlikleri, parametre değişimleri ve bozucu etkiler devamlı bulunur. Bu yüzden, GSK tasarımı için dayanıklı bir kontrol yöntemi olan değişken yapılı kontrol (DYK) yöntemi önerilmiştir. DYK sisteminin performansı ve dayanıklılığı anahtarlama fonksiyonuna ve geribesleme kazançlarına bağlıdır. Bu nedenle, DY-GSK’nın anahtarlama fonksiyonu ve geribesleme kazançları genetik algoritma (GA) ile optimize edilmiştir. Önerilen DY-GSK, SBSG’nin doğrusallaştırılmış Philips-Heffron modelinden türetilen durum uzay modeline dayandırılmıştır. Yapılan benzetim çalışmalarında önerilen DY-GSK’nın farklı bozucu durumlarında klasik GSK’ya göre güç sisteminin dinamik kararlılığını daha iyi geliştirdiği gösterilmiştir.
Keywords
Güç Sistem Kararlayıcı,
Uyarma Kontrol,
Değişken Yapılı Kontrol,
Genetik Algoritmalar,
Optimizasyon,
In this study, an optimal variable structure power system stabilizer (VS-PSS) is proposed in order to improve dynamic stability of single machine infinite bus (SMIB) system. Model uncertainties, parameter variations, and external disturbances always exist in power systems. Therefore, variable structure control (VSC) is considered as a robust control method for designing PSS. Performance and robustness of VSC system depend on switching function and feedback gains. That’s why; they are optimized via genetic algorithm (GA). The proposed VS-PSS is based on a state-space model which derived from Philps-Heffron model. It is seen that the VS-PSS improve the dynamic stability of power system better than conventional PSS according to simulation studies done under different external disturbance conditions.
Keywords
Power Systems Stabilizer,
Excitation Control,
Variable Structure Control,
Genetic Algorithms,
Optimization,
Authors |
|
|||
|
||||
Supporting Institution |
: | |||
|
||||
Project Number |
: | |||
|
||||
Thanks |
: |