HPA algoritması ile çok makinalı güç sistemi kararlı kılıcısı tasarımı

Bu makale, parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve yapay arı kolonisine (ABC) dayalı, çok makinalı güç sisteminde güç sistemi kararlı kılıcısının (PSS) optimal tasarımı için iyimser sonuçlar bulmak için güçlü yetilere sahip HPA tekniği adında yeni bir hibrit yaklaşımı tanımlamaktadır. PSS parametrelerinin en uygun ayarlarının elde edilmesi için PSS parametrelerini seçme problemi, özdeğer tabanlı bir amaç fonksiyonu ile basit bir optimizasyon problemine çevrildi ve HPA tekniği kullanılarak çözüldü. Önerilen HPA tabanlı PSS tasarımının etkinliği özdeğer analizi, zaman domeni simülasyonları ve bazı performans indeksleri aracılığıyla farklı arızalar altındaki 3-makinalı 9-baralı güç sistemi üzerinde doğrulandı. Bu çalışmaların sonuçları, HPA algoritmasının PSS parametrelerinin ayarlanması için alternatif ve daha etkin bir iyileştirici olduğunu ve PSO ile ABC’ye oranla güç sisteminin dinamik kararlılığını büyük oranda artırdığını göstermiştir. Ayrıca hesaplama zamanı, yaklaşım hızı ve çözüm kalitesi açısından HPA algoritmasının PSO ve ABC’ye göre potansiyeli ve üstünlüğü kanıtlanmıştır.

This paper describes a novel hybrid approach based on particle swarm optimization (PSO) and artificial bee colony algorithm (ABC) called HPA technique that has powerful capabilities to discover the optimistic results for optimal design of power system stabilizer (PSS) in a multi-machine power system. For achieving optimal tuning of PSS parameters, the problem of selecting PSS parameters is converted to a simple optimization problem with an eigenvalue-based objective function and is solved by using the HPA technique. The effectiveness of the proposed HPA based-PSS design is verified through eigenvalue analysis, time domain simulations and some performance indices on a 3-machine 9-bus power system under different disturbances. The results of these studies show that the HPA algorithm is an alternative and more effective optimizer for tuning of PSS parameters and enhance greatly the dynamic stability of the power system compared with PSO and ABC. Also, the potential and superiority of the HPA algorithm over PSO and ABC in terms of computational time, convergence rate and solution quality is proved.