A Novel Control Scheme for Load Frequency Control
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 7، شماره: 2
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 66
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-7-2_004
تاریخ نمایه سازی: 3 آبان 1402
چکیده مقاله:
In this paper, a hybrid of Neural Network (NN) and Fast Traversal Filter (FTF) based controller is used to determine the optimal parameters of Load Frequency Control (LFC) of a realistic two area power system. The two area power system is modeled considering the various non -linearities like governor dead band, generation rate constraint (GRC) and boiler dynamics. Input to the controller i.e. the error signal is divided into two parts- linear and non- linear. The linear part of the input signal is minimized by the FTF algorithm, whereas the non- linear part is minimized by the NN algorithm. The output of the controller is the sum of the outputs of NN and FTF networks. The proposed hybrid controller requires less number of samples for training of weights, thus making the system fast. This is highly desirable in power quality problems. The various components of power system are reduced to transfer functions and the system performance is analyzed for ۱% step load perturbation in area۱ with different controllers- proportional and integral (PI), neural network (NN) and NN+FTF based controllers. The simulations demonstrate the fast and smooth performance of the power system with the proposed controller. Simulated results evince the superiority of the proposed hybrid controller.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Monika Gupta
Maharaja Agrsen Institute of Technology, Sector ۲۲, Rohini, New Delhi, India
Smriti Srivastava
Netaji Subhas Inst. of Tech,Sector ۳,Dwarka, New Delhi, India.
J.R.P Gupta
Netaji Subhas Inst. of Tech,Sector ۳,Dwarka, New Delhi, India.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :