5 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 5 / 5
Öğe Grasshopper optimization algorithm for automatic voltage regulator system(IEEE, 2018-06-21) Ekinci, Serdar; Hekimoğu, BaranA novel design method is presented to determine optimum proportional-integral-derivative (PID) controller parameters of an automatic voltage regulator (AVR) system utilizing the grasshopper optimization algorithm (GOA). The proposed approach is a simple and effective algorithm that is able to solve many optimization problems even those with unknown search spaces effectively. The simplicity of algorithm provides high quality tuning of optimal PID controller parameters. The integral of time weighted squared error (ITSE) is used as the performance index to confirm the performance of the proposed GOA-PID controller. When compared to the other PID controllers based on Ziegler- Nichols (ZN), differential evolution (DE), and artificial bee colony (ABC) tuning methods, the proposed method is found highly effective and robust to improve AVR system's transient response.Öğe Salp sürüsü algoritması kullanılarak AVR sistemi için PID kontrolör ayarı(IEEE, 2019-01-24) Ekinci, Serdar; Hekimoğu, BaranBu makalede salp sürüsü algoritması (SSA) adında yeni bir yapay zekaya dayalı optimizasyon metodu otomatik gerilim regülatörü (AVR) sisteminin en uygun oransal, integral, türevsel (PID) kontrolör parametrelerinin belirlemesi amacıyla kullanılmıştır. Algoritmanın basitliği, optimal PID kontrolör parametrelerinin yüksek kaliteli ayarını sağlar. Kontrolör parametrelerinin optimize edilmesi için zaman ağırlıklı karesel hatanın integrali (ITSE) amaç fonksiyonu olarak seçildi. Geçici hal cevap analizi, SSA metodunun Ziegler-Nichols (ZN) geleneksel ayarlama yönteminden ve yapay arı kolonisi (ABC) algoritmasından daha iyi bir ayarlama kabiliyetine sahip olduğunu ve bir AVR sisteminin basamak cevabını iyileştirmede daha verimli olduğunu ortaya koymuştur.Öğe Balina optimizasyon algoritması kullanılarak DADA düşürücü dönüştürücünün optimum PID denetleyici tasarımı(IEEE, 2019-01-24) Hekimoğu, Baran; Ekinci, Serdar; Kaya, SerhatBu makalede bir DA-DA düşürücü dönüştürücü sistemindeki oransal-integral-türevsel (PID) denetleyici parametrelerinin optimum değerlerini belirlemek için balina optimizasyon algoritmasını (WOA) kullanan yeni bir tasarım yöntemi sunulmaktadır. Önerilen algoritmanın basitliği optimum PID denetleyici parametrelerinin etkin bir şekilde hızlı ve yüksek kalitede ayarlanmasını sağlar. Önerilen WOA-tabanlı PID denetleyicinin performansı bir zaman domeni performans ölçütü kullanılarak doğrulanmıştır. Benzetim sonuçlarından, önerilen yöntemin genetik algoritmaya (GA) kıyasla DA-DA düşürücü dönüştürücünün geçici hal cevabını iyileştirmede daha etkin olduğu bulunmuştur.Öğe Parameter optimization of power system stabilizer via Salp Swarm algorithm(IEEE, 2018-06-21) Ekinci, Serdar; Hekimoğu, BaranA novel application of a very recent heuristic-based method, namely Salp Swarm Algorithm (SSA) is presented here for tuning of power system stabilizer (PSS) in a multi- machine power system. The tuning problem of PSS parameters is expressed as an optimization problem and the SSA method is utilized for searching the optimal parameters. The efficacy of the SSA-based PSS design was successfully tested on a well-known 3-machine, 9-bus power system. The results are comparatively evaluated with the other results obtained by the Tabu Search (TS) and the Biogeography-Based Optimization (BBO) methods. From the eigenvalue analysis and nonlinear simulation results it is confirmed that for damping oscillations, the performance of the proposed SSA approach in this study is better than that obtained by other intelligent techniques (TS and BBO).Öğe Application and comparative performance analysis of PSO and ABC algorithms for optimal design of multimachine power system stabilizers(Gazi Üniversitesi, 2016-06-20) Ekinci, SerdarThis paper presents the application and performance comparison of PSO and ABC optimization techniques, for multi-objective design of power system stabilizers (PSSs) in the multi-machine power system. The design objective is to improve the power system stability. The PSSs parameters tuning problem is converted to an optimization problem with the time domain-based objective function and both PSO and ABC optimization techniques are used to search for optimal stabilizers parameters. The optimized stabilizers are tested on multi-machine electric power system subjected to different disturbances. The performance of both optimization techniques in terms of computational time, convergence rate and solution quality is compared. The eigenvalue analysis, nonlinear timedomain simulation results, critical clearing times and some performance indices studies are introduced and compared in order to demonstrate the effectiveness of both optimization techniques in designing stabilizers, to enhance the dynamic stability of the system. What is more, the potential and superiority of the ABC algorithm over the PSO algorithm are verified.