Gerilim kararlılığı iyileştiricilerinin akıllı algoritma tabanlı kayan kipli kontrolü

Abstract

Gerilim kararlılığı iyileştiricileri, iletim hatlarındaki gerilim düşümlerinde gerilimi nominal değerlere taşımada yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu nedenle gerilim kararlılığı iyileştiricilerin sisteme hızlı ve etkin müdahalesi için etkili kontrolü öne çıkmaktadır. Gerilim kararlılığı iyileştiricilerinin en önemlilerinden biri SVC dir. SVC nin kontrolü için, lineerleştirme, bulanık mantık, yapay sinir ağları gibi çeşitli tekniklerle kullanılmıştır. SVC’nin yapısında tristörler bulunmaktadır. Tristörlerin iletime geçirilerek SVC kontrol edilmektedir. Bu nedenle SVC nin anahtarlı kontrolü kaçınılmaz olarak önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında öncelikle non-lineer SVC sistem Taylor Serisi açılımı ile çeşitli noktalarda lineerleştirilerek durum uzay modeli elde edilmiş ve PID ile kapalı döngü denetimi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, referans bir nokta seçilerek, Acermann kutup yerleştirme yöntemi için geliştirilen algoritmayla test sisteminin on-line denetimi sağlanmıştır. On-line denetimin, algoritma hesaplamalarını daha hızlı yapabilmesi için YSA modelleme yapılarak, sistemin denetimi gerçekleştirilmiştir. öncelikle iki baralı test sisteminin SMC ile kontrolü için, sistemin SMC matematiksel modeli elde edilmiştir. Bu modelden yararlanarak, Matlab-Simulink ortamında SMC başarımları elde edilip gösterilmiştir. SMC başarımlarının daha iyi performans göstermesi için, SMC katsayıları GA algoritmasıyla elde edilmiştir. Bu katsayılardan yararlanarak GASMC başarımları elde edilerek, SMC ve PI kontrolörlerin başarımlarıyla karşılaştırılmıştır. Ayrıca N-Baralı sistemin GASMC matematiksel modeli elde edilerek, başarım simulasyon sonuçları verilmiştir.

Voltage stability improver is commonly used to carry the voltage to nominal values in case of a voltage drop. For this reason, the effective control of the voltage stability improvers becomes prominent for a rapid and effective intervention in the system. SVC is one of the important voltage stability improvers. Various techniques such as linearisation, fuzzy logic, artificial neural networks are used to control the SVC. SVC has thyristors within its structure. SVC is controlled by taking the thyristors into transmission. Because of that, SVC control with switches bears an inevitable significance. In this thesis study, state space model is first obtained by linearising the non-linear SVC system by Taylor Series expansion in various points and closed loop control is carried out with PID. Later, by choosing a reference point, an on-line control is realised for the testing system with the algorithm developed for the Acermann pole arrangement method. The control of the system is realised by ANN modeling for the on-line control to perform the algorithmic calculations faster. First, an SMC mathematical model is achieved for the control of the 2-bus testing system with SMC. With the usage of this model, SMC achievements are shown in MatlabSimulink. SMC coefficients are obtained by the GA algorithm for the SMC achievements to perform more efficiently. GASMC achievements are obtained by using these coefficients and compared to the achievements of SMC and PI controllers. Also, the achievement simulation outcomes are given by getting the GASMC mathematical model of an N-bus system.