Design of an optimized fractional high-order differential feedback controller for an AVR system

Ayas, Mustafa Şinasi

doi:10.1007/s00202-019-00842-5

Cited by 37 publications

(19 citation statements)

References 39 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…e fractionalorder fuzzy PI (FOFPI) controller can be used to improve the control performance of a grid-connected Variable Speed Wind Energy Conversion System [17][18][19][20][21][22][23][24][25] and to establish a stable operation of the electric system with automatic generation control [26]. Another well-known fractional control algorithm is the fractional-order PID controller (FOPID) used in many applications to overcome the problem related to the dynamic system response and performances [27,28]. In references [29,30], a variable coefficient fractional-order controller is proposed.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

A Continuous Nonlinear Fractional-Order PI Controller for Primary Frequency Control Application

Elyaalaoui

Labbadi

Ouassaid

et al. 2021

Mathematical Problems in Engineering

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, a nonlinear fractional-order PI (NL-FO-PI) controller is proposed for primary frequency control (PFC) of a wind farm based on the squirrel cage induction generator. The new structure composites a fractional-order operator and nonlinear function to achieve better control performance for the PFC system. The benchmarking process is demonstrated by investigating the performance of fractional-order PI (FO-PI) and nonlinear PI (NL-PI) controllers. Initially, the controller is applied to a single-area power system for design and stability study and then extended to the two-area interconnected wind farm to validate the applicability in the more realistic power system. The proposed control method ensures the balance of power and keeps the system frequency within a suitable range. The simulation results demonstrate that the proposed NL-FO-PI controller provides less percentage overshoot, settling time, rise time, and peak time than other controllers.

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

A Continuous Nonlinear Fractional-Order PI Controller for Primary Frequency Control Application

Elyaalaoui

Labbadi

Ouassaid

et al. 2021

Mathematical Problems in Engineering

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Denetimsiz OGR sisteminin blok diyagramı Tablo 1. OGR bileşenlerinin parametreleri (Gaing, 2004;Ayas, 2019)…”

Section: Ogr Sisteminin Modellenmesiunclassified

“…Literatürde, guguk kuşu algoritması (Bingul ve Karahan, 2018), karınca koloni optimizasyonu (Blondin ve ark., 2018), simbiyotik organizma arama algoritması (Çelik ve Durgut, 2018), karınca aslanı optimizasyonu (Bourouba ve ark., 2019), arılar algoritması ve ateşböceği algoritması (Hameed ve ark., 2019), çekirge optimizasyon algoritması (Hekimoglu ve Ekinci, 2018), biyocoğrafyaya dayalı optimizasyon (Guvenc ve ark., 2016), yapay arı koloni algoritması (Gozde ve Taplamacioglu, 2011), sinüs-kosinüs algoritması (Hekimoglu, 2019, parçacık sürüsü optimizasyon algoritması (Al Gizi, 2018), gri kurt optimizasyon algoritması (Verma ve ark., 2017), genetik algoritma (Suribabu ve Chiranjeevi, 2016), bakteri yem arama optimizasyon algoritması (Anbarasi ve Muralidharan, 2016) gibi optimizasyon algoritmaları OGR sisteminde PID denetleyici parametrelerini optimal ayarlamak için kullanılmıştır. Bununla birlikte kesir dereceli PID denetleyici (Tang ve ark., 2017), kesirli yüksek dereceli diferansiyel geri beslemeli denetleyici (Ayas, 2019), oransal-integral-türev-ikinci dereceden türev (PIDD 2 ) denetleyici (Sahib, 2015) ve oransalintegral-türev-hızlanma (PIDA) denetleyici (Sambariya ve Paliwal, 2016) gibi farklı denetleyiciler de OGR sistemlerinde kullanılmıştır. Fakat bu çalışmaların sayısı, PID denetleyici ile yapılanların yanında oldukça sınırlı sayıdadır.…”

Section: Introductionunclassified

Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı

Ozgenc

Ayas

Altaş

2020

Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Otomatik gerilim regülatör (OGR) sistemi, generatör terminal gerilimini belirtilen seviyede tutmak için güç sistemlerinde yaygın olarak kullanılır. OGR sisteminde farklı denetleyiciler kullanılarak generatör terminal geriliminin denetimi gerçekleştirilmektedir. Araştırmacılar yaptıkları çalışmalarda OGR sisteminin dinamik performansını iyileştirmeyi ve sürekli durum hatasını sıfıra indirmeyi hedeflemektedir ve bu kapsamda evrimsel algoritmalar yardımıyla denetleyici tasarlamaktadır. Evrimsel algoritmalar, denetleyici parametrelerini belirlenen bir amaç fonksiyonunu göz önüne alarak optimal bir şekilde ayarlamak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, bir OGR sisteminin denetimi için iki farklı filtreli oransal-integral-türevsel (PID-F) denetleyici tasarlanmıştır. Denetleyicilerin parametrelerini ayarlamak için atom arama optimizasyon (AAO) ve parçacık sürüsü optimizasyon (PSO) algoritmaları kullanılmıştır. Her bir denetleyici için OGR sisteminin geçici yanıt analizi, frekans analizi, dayanıklılık analizi Matlab/Simulink programında incelenmiş ve performans karşılaştırması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, AAO algoritmasının PSO algoritmasından daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca, AAO algoritması ile tasarlanmış PID-F denetleyicinin, AAO, PSO, biyocoğrafyaya dayalı optimizasyon (BDO) ve yapay arı koloni (YAK) algoritmaları ile ayarlanmış klasik PID denetleyicilere göre geçici yanıt karakteristiklerini iyileştirdiği ve sistemin kararlılığını ve dayanıklılığını arttırdığı sonucuna varılmıştır.

show abstract

“…In most references, the PSO is investigated for controller parameter optimization. It is used to enhance PI controller performance [32] and to optimize a simple fuzzy controller [33] and fractional high-order controller [34].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Optimal Fractional Order Based on Fuzzy Control Scheme for Wind Farm Voltage Control with Reactive Power Compensation

Elyaalaoui

Labbadi

Ouassaid

et al. 2021

Mathematical Problems in Engineering

View full text Add to dashboard Cite

Voltage stability margin is ensured through the reactive power resources. In order to generate the reactive power references and ensure the low-voltage ride-through (LVRT) control of a wind farm system based on squirrel cage induction generator, this paper proposed an optimal control approach based on fractional-order (FO) PI-fuzzy-PI (FOPI-fuzzy-FOPI) controller. The proposed control method ensures, also, the demand for active and reactive power predetermined by the transmission system operator (TSO) and satisfies the grid code recommendations. In order to achieve a faster tracking of state variables of the system, the FO operators are optimized using the particle swarm optimization algorithm (PSOA). Using FO operator and PSOA, the responses of the system can be improved. The proposed controller provides additional parameters for better tracking performance and faster convergence can be achieved. Numerical simulation results are presented to analyze the advantages of the proposed control approach to design a physically, realizable controller. The present results are compared with various control methods to show the superiority of the method proposed in this paper.

show abstract

Design of an optimized fractional high-order differential feedback controller for an AVR system

Cited by 37 publications

References 39 publications

A Continuous Nonlinear Fractional-Order PI Controller for Primary Frequency Control Application

A Continuous Nonlinear Fractional-Order PI Controller for Primary Frequency Control Application

Otomatik Gerilim Regülatörü için Evrimsel Algoritma Tabanlı Filtreli PID Denetleyici Tasarımı

Optimal Fractional Order Based on Fuzzy Control Scheme for Wind Farm Voltage Control with Reactive Power Compensation

Contact Info

Product

Resources

About