Tytuł artykułu
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Projekt stabilizatora systemu zasilania wykorzystujący optymalizację roju cząstek w systemie Sulselrabar
Języki publikacji
Abstrakty
Power System Stabilizer (PSS) is a supplementary control that provides additional control actions on the excitation side of the generator. In this study a Craziness Particle Swarm Optimization (CRPSO) based tuning method is proposed to optimize the PSS parameters. CRPSO is a development of the conventional PSO method, where in conventional PSO there is a tendency to achieve premature convergence. This condition causes the solution obtained to be the optimum local. With optimal PSS parameters, the optimal PSS performance is obtained. The combination of PSS and excitation is used to reduce the oscillation that occurs in the system. In this research a case study of load addition and load shedding is used. From the simulation results, it is found that system performance is more optimal using CRPSO than using conventional PSO. System performance is shown by the response of the generator speed and rotor angle which results in a small overshoot and a faster settling time when there is an increase in load and also load shedding. Increased system performance is also viewed from the negative system eigenvalue, negative eigenvalue indicates the system is stable.
Stabilizator systemu zasilania (PSS) jest dodatkowym sterowaniem, które zapewnia dodatkowe działania sterujące po stronie wzbudzenia generatora. W tym badaniu zaproponowano metodę strojenia opartą na Craziness Particle Swarm Optimization (CRPSO) w celu optymalizacji parametrów PSS. CRPSO jest rozwinięciem tradycyjnej metody PSO, gdzie w konwencjonalnym PSO istnieje tendencja do osiągnięcia przedwczesnej konwergencji. Stan ten powoduje, że otrzymane rozwiązanie jest optymalne miejscowo. Przy optymalnych parametrach PSS uzyskuje się optymalną wydajność PSS. Połączenie PSS i wzbudzenia służy do zmniejszenia oscylacji występujących w systemie. W tym badaniu wykorzystano studium przypadku dodawania i odciążania. Z symulacji wynika, że wydajność systemu jest bardziej optymalna przy użyciu CRPSO niż przy użyciu konwencjonalnego PSO. Wydajność systemu jest pokazana przez reakcję prędkości generatora i kąta wirnika, co skutkuje niewielkim przeregulowaniem i szybszym czasem ustalania, gdy występuje wzrost obciążenia, a także zmniejszenie obciążenia. Zwiększona wydajność systemu jest również postrzegana z ujemnej wartości własnej systemu, ujemna wartość własna wskazuje, że system jest stabilny.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
76--81
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Mechanical Engineering Department, State Polytechnic of Ujung Pandang, Makassar 90245, Indonesia
autor
- Mechanical Engineering Department, State Polytechnic of Ujung Pandang, Makassar 90245, Indonesia
autor
- Mechanical Engineering Department, State Polytechnic of Ujung Pandang, Makassar 90245, Indonesia
autor
- Hasanuddin University, Indonesia
Bibliografia
- [1] M. A. H. Sirad, M. Rais, M. R. Djalal, and A. N. Putri, "Optimization of grounding resistance to minimize transient currents at 150 kV SULSELRABAR system," in 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT), 2018, pp. 572-578: IEEE.
- [2] P. Kundur, Power system stability and control, 1994.
- [3] I. Robandi, "Modern Power System Control," Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2009.
- [4] J. J. Jamani, Z. A. A. Mohd, S. Makmur, M. W. Mustafa, and H. Mokhlis, "A novel TVA-REPSO technique in solving generators sizing problems for south sulawesi network," Przeglad Elektrotechniczny, vol. 89, no. 2A, pp. 170-174, 2013.
- [5] M. Saini, A. A. B. M. Zin, M. W. B. Mustafa, and A. R. Sultan, "An accurate fault detection and location on transmission line using wavelet based on Clarke’s transformation," PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY, vol. 90, no. 11, pp. 156-161, 2014.
- [6] Tasrif, Suyono, Hadi, Hasanah, and R. Nur, "Economic Dispatch in 150 KV Sulselrabar Electrical System Using Ant Colony Optimization," IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering (IOSR-JEEE), vol. 13, no. 3, pp. 28-35, 2018.
- [7] S. HUMENA, "OPTIMIZATION ECONOMIC POWER GENERATION USING MODIFIED IMPROVED PSO ALGORITHM METHODS," Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 93, no. 2, pp. 522-530, 2016.
- [8] M. Y. Yunus, M. R. Djalal, and Marhatang, "Optimal Design Power System Stabilizer Using Firefly Algorithm in Interconnected 150 kV Sulselrabar System, Indonesia," International Review of Electrical Engineering (IREE), vol. 12, no. 3, pp. 250-259, 2017.
- [9] M. R. Djalal, M. Y. Yunus, H. Setiadi, and A. U. Krismanto, "Small-Signal-Stability Enhancement using a Power-System Stabilizer based on the Cuckoo-Search Algorithm against Contingency N-1 in the Sulselrabar 150-kV System," Makara Journal of Technology, vol. 22, no. 1, pp. 1-8, 2018.
- [10] M. R. Djalal, H. Setiadi, D. Lastomo, and M. Y. Yunus, "Modal Analysis and Stability Enhancement of 150 kV Sulselrabar Electrical System using PSS and RFB based on Cuckoo Search Algorithm," International Journal on Electrical Engineering and Informatics, vol. 9, no. 4, pp. 800-812, 2017.
- [11] M. R. Djalal, A. Imran, and I. Robandi, "Optimal placement and tuning power system stabilizer using Participation Factor and Imperialist Competitive Algorithm in 150 kV South of Sulawesi system," in Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), 2015 International Seminar on, 2015, pp. 147-152: IEEE.
- [12] M. Saini, A. S. Yunus, and M. R. Djalal, "Optimal PSS Design Using Particle Swarm Optimization Under Load Shedding Condition," in 2020 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), 2020, pp. 405-410: IEEE.
- [13] R. Bamatraf, M. Abdillah, and I. Robandi, Optimal Control Design of Power System Stabilizer in Single Machine Infinite Bus using Craziness Particle Swarm Optimization. 2009.
- [14] H. Saadat, Power System Analysis. McGraw-Hill, 2009.
- [15] M. F. Azis, " Optimal Power Flow Analysis Considering Emissions Using the Multi-Objective Particle Swarm Optimization Method, "Sepuluh November Institute of Technology, 2015.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5b09f634-ae01-4483-9661-f0d161007995