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Aug 29, 2023

PSO 조정 간격 유형

과학 보고서 13권,

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 8724(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

오늘날 대부분의 현대 전력 시스템은 중앙 기존 발전소 외에 태양광 및 풍력 발전소와 같은 집중된 재생 에너지 자원 발전소를 통합합니다. 이러한 집중된 재생 가능 에너지 자원의 출력 전력은 일사량 값이나 풍속 및 방향과 같은 기상 조건에 따라 지속적으로 달라지며, 출력 전력의 변화는 메가와트 단위일 수 있습니다. 본 연구에서는 중앙 태양광 발전소와 2개 영역 다중 소스 상호 연결된 전력 시스템을 위해 간격 유형 2 퍼지 논리 컨트롤러(IT2FLC)라고 불리는 인공 지능 기술 중 하나를 기반으로 하는 강력한 2차 부하 주파수 컨트롤러(LFC)를 제안했습니다. 전력계통의 비선형성을 고려하면서 각 영역에서 IT2FLC는 날씨 변동 및 시스템 비선형성으로 인해 발생하는 전력 시스템 입력 신호의 모호함, 왜곡 및 부정확성을 수용했습니다. LFC 외에도 IT2FLC를 기반으로 한 또 다른 컨트롤러가 흐린 기간 동안 최대 전력점 추적 방식(MPPT) 대신 각 발전 영역의 중앙 태양광 발전 단지의 출력 전력을 제어하여 태양광 발전의 안정성을 향상시키는 컨트롤러가 제안되었습니다. 교란 기간 동안의 전력 시스템. 제안된 LFC의 성능을 향상시키기 위해 입자 군집 최적화 기술(PSO)을 활용하여 제안된 LFC 이득을 최적화하여 조사된 전력 시스템의 정상 상태 오류, 오버/언더 슈팅 값, 정착 시간 및 시스템 진동을 최소화했습니다. 빈도. 제안된 PSO 튜닝 IT2FLC의 성능과 우수성을 평가하고 심각한 수요 부하와 일사량 변화를 적용하면서 PSO 튜닝 캐스케이드 PID 컨트롤러를 기반으로 하는 다른 LFC와 비교합니다. matlab/simulink 프로그램을 사용하여 시뮬레이션을 수행했습니다.

최근 스마트 그리드의 대부분은 태양광 공원이라고도 알려진 유틸리티 규모의 태양광 발전소와 같은 대규모 재생 가능 에너지 자원을 활용합니다. 이러한 태양광 공원은 옥상에 설치된 분산 발전 건물과 달리 중앙 집중식으로 유틸리티 수준에서 수 메가와트1,2로 전력을 공급합니다. 수요 수준에 따라 소규모 전력을 생산하고 크기가 제한된 PV 패널3,4. 태양광 발전 단지에서 생산된 전력은 큰 출력 전력을 특징으로 하지만 흐린 기간이나 날씨 변동 시 급격히 변하는 태양 복사 조도 의존 전력도 특징입니다5,6.

반면, 수요 측면에서는 공공 전기 자동차(EV) 충전소와 같은 스마트 그리드 대규모 수요 부하가 증가하여 미국 전체 수요 부하의 거의 5%를 차지합니다7. 이러한 EV 충전소 부하는 크고 가변적이며 예측할 수 없는 수요 부하로 특징지어집니다8.

앞서 언급한 유틸리티 및 수요 측면의 모든 스마트 그리드 문제 중에서 스마트 그리드의 전력 시스템 주파수는 태양광 발전 단지의 통합으로 인한 유틸리티 수준 생성 전력의 심각한 변화와 태양광 발전소 수의 증가로 인한 심각한 수요 부하 변화로 인해 교란됩니다. EV 충전소.

상호 연결된 전력 시스템을 위한 견고한 부하 주파수 제어기를 제안하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. 이러한 연구에서는 PI, PID, Cascaded PID 제어기와 같은 고전적인 제어기를 제안했지만, 또 다른 연구에서는 퍼지 논리 시스템 및 신경망과 같은 인공 지능 기술을 기반으로 고전적인 제어기 방식을 완전히 대체하는 현대적인 제어기를 제안했으며, 다른 연구에서는 고전적인 제어기와 현대식을 결합한 하이브리드 제어기를 제안했습니다. 이득 예약 적응형 컨트롤러, 퍼지 PI 및 퍼지 PID 컨트롤러와 같은 컨트롤러 방법. In9에서는 PSO 튜닝 PID 제어기를 2개 영역 상호 연결된 전력 시스템의 주파수 제어기로 적용했는데, 제안된 제어기는 수요 부하 변화에 대한 다양한 시나리오에 대해 기존 PI 및 PID 제어기에 비해 더 적은 오버슈트 피크 및 정착 시간을 달성했습니다. In10에서는 반딧불 알고리즘(FA)으로 조정된 2DOF-PID 제어기가 2개 영역 전력 시스템의 부하 주파수 제어기로 제안되었으며, 각 발전 영역에서 수요 부하를 변경하는 두 가지 시나리오에 대한 시뮬레이션을 수행하여 다음의 우수성을 입증했습니다. FA 튜닝된 PID 컨트롤러를 통해 제안된 컨트롤러. 제안된 제어기의 이득은 PSO 기법을 이용하여 최적화되었으며, PID-P 제어기를 2영역 다중 소스 전력 시스템용 LFC로 부르는 PID 제어기의 내부 피드백에 비례 이득을 추가한 새로운 접근법이 11에서 제안되었다. 제안된 제어기의 우수성은 유전자 알고리즘(GA)으로 조정된 PID 제어기 및 2DOF-PID 제어기와 같은 다른 제어기와 비교하여 조사되었습니다. 12에서는 새로 제안된 목적함수에 대해 lozi map 기반의 LCOA(chaotic Optimization Algorithm)를 이용하여 PID 이득을 조정하였고, 제안된 제어기와 GA, PSO 및 시뮬레이션 어닐링과 같은 PID 제어기를 최적화하기 위한 다른 기법들 간의 비교 연구를 수행하였다. (SA) 제안된 기법이 다른 기법보다 더 나은 성능을 제공한 경우. Type-1 퍼지 논리 제어기(T1FLC)는 태양광 발전소와 장애 시 빠른 활성 전원인 환원 산화 흐름 배터리(RFB)를 통합한 2지역 전력 시스템의 주요 LFC로 13에서 제안되었으며 제안된 제어기는 더 나은 성능을 달성했습니다. 심각한 수요 부하 및 일사량 변화 시 PID 컨트롤러와 비교. In14에서는 T1FLC가 IPFC(Interline Power Flow Controller)를 갖춘 2영역 전력 시스템의 LFC 역할을하도록 제안되었으며, 제안된 컨트롤러의 이득은 PI 컨트롤러에 의해 제어되었으며, 제안된 컨트롤러와 IPFC는 성능 향상에 기여했습니다. 전력 시스템 안정성 및 시스템 진동 감소. WOA(Whale Optimization Algorithm)로 조정된 IT2FLC는 전력 흐름 제어기로서 사이리스터 제어 위상 시프터(TCPS)를 타이 라인에 포함하는 2영역 전력 시스템을 위해 제안되었으며, 제안된 컨트롤러는 T1FLC에 비해 전력 시스템의 동적 성능을 향상시켰습니다. IT2FLC는 피드백 신호의 불확실성을 처리했습니다. In16에서는 마이크로 그리드 전력 시스템에서 수요 부하 변화 시 풍력 터빈의 예비 유효 전력을 제어하기 위해 T1FLC로 조정된 인공 벌 군집 알고리즘이 제안되었습니다. 제안된 컨트롤러는 터빈 로터 속도, 피치 각도 동작 및 전체 마이크로 그리드 시스템 주파수에 대한 동적 성능을 향상시키는 동시에 부하 터빈 전력을 제공합니다. 심각한 수요 부하 변동 동안 마이크로 그리드 전력 시스템에서 PV 패널의 부하 제거 출력 전력을 제어하기 위해 최적의 적응형 IT1FLC가 제안되었으며, 제안된 컨트롤러의 견고성은 전력 시스템 매개변수의 불확실성에 대해 조사되었으며, 제안된 컨트롤러는 크게 향상되었습니다. 주파수 편차와 시스템 정착 시간을 줄여 주파수 응답을 개선합니다.