Tuning of output feedback UPFC controller parameters using Imperialist Competitive Algorithm
محل انتشار: اولین کنفرانس پیشرفتهای نوین در حوزه انرژی
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 598
فایل این مقاله در 23 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:
CMAES01_079
تاریخ نمایه سازی: 14 آذر 1395
چکیده مقاله:
In this paper a method for the design of output feedback controller for unified power flow controller (UPFC) to damp low frequency oscillations in a weakly connected system is investigated. The selection of output feedback gains for the UPFC controller is converted to an optimization problem with the Multi objective function which is solved by an imperialist competitive algorithm (ICA) that has a strong ability to find the most optimistic results. The effectiveness and validity of the proposed controller on damping low frequency oscillations is tested through eigenvalue analysis and time domain simulation under three loading conditions and input mechanical torque disturbances. For comparison purposes, a LQR controller is designed. The simulation results carried out by MATLAB/SIMULINK software show that the tuned ICA based output feedback controller has an excellent capability in damping low frequency oscillations and enhance greatly the dynamic stability of the power systems.
نویسندگان
Mohammad Yazdani
PhD Student, Department of Electrical Engineering, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran
Mehdi Mirzaei
PhD Student, Department of Electrical Engineering, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran
Hooshang Golmohammadi
PhD Student, Department of Electrical Engineering, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran
Reza Sajed
PhD Student, Department of Electrical Engineering, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran
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 :