Новости

Aug 29, 2023

Тип настроенного интервала PSO

Научные отчеты, том 13,

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 8724 (2023) Цитировать эту статью

169 доступов

Подробности о метриках

В настоящее время большинство современных энергосистем включают в себя электростанции с концентрированными возобновляемыми источниками энергии, такие как солнечные и ветряные электростанции, в дополнение к центральным традиционным электростанциям. Выходная мощность этих концентрированных возобновляемых источников энергии постоянно меняется в зависимости от погодных условий, таких как величина солнечного излучения или скорость и направление ветра. Изменение их выходной мощности может составлять мегаватты. В этой работе надежный регулятор частоты вторичной нагрузки (LFC), основанный на одном из методов искусственного интеллекта, который называется контроллером нечеткой логики интервального типа 2 (IT2FLC), был предложен для двухзонной взаимосвязанной энергосистемы с несколькими источниками и центральными солнечными электростанциями. в каждой области с учетом нелинейностей в энергосистеме. В IT2FLC учтены неточности, искажения и неточности входных сигналов энергосистемы, вызванные погодными колебаниями и нелинейностью системы. В дополнение к LFC был предложен еще один контроллер, также основанный на IT2FLC, для управления выходной мощностью центральных солнечных парков в каждой зоне генерации в пасмурные периоды вместо метода отслеживания точки максимальной мощности (MPPT), чтобы повысить стабильность энергосистемы в периоды нарушений. Чтобы повысить производительность предлагаемого LFC, была использована методика оптимизации роя частиц (PSO) для оптимизации предлагаемых коэффициентов усиления LFC для минимизации установившейся ошибки, значения превышения/недопуска, времени установления и колебаний системы для исследуемой энергосистемы. частота. Производительность и превосходство предлагаемого IT2FLC с настройкой PSO оцениваются и сравниваются с другим LFC на основе каскадного ПИД-регулятора с настройкой PSO при приложении серьезной нагрузки и изменениях солнечного излучения. Моделирование выполнено с использованием программы Matlab/simulink.

Большинство современных интеллектуальных сетей используют крупномасштабные возобновляемые источники энергии, такие как фотоэлектрические электростанции общего масштаба, которые также известны как солнечные парки. Эти солнечные парки централизованы и поставляют электроэнергию на уровне коммунальных предприятий в несколько мегаватт1,2 в отличие от зданий распределенной генерации, установленных на крыше. Фотоэлектрические панели, которые производят небольшую мощность на уровне спроса и ограничены по размеру3,4. Энергия, производимая солнечными парками, характеризуется как большой выходной мощностью, но также и мощностью, зависящей от солнечного излучения, которая резко меняется в пасмурные периоды или колебания погоды5,6.

С другой стороны, со стороны спроса увеличились большие нагрузки спроса на интеллектуальные сети, такие как зарядные станции для общественных электромобилей (EV), которые составляют почти 5% от общей нагрузки спроса в Соединенных Штатах7. Нагрузка на эти зарядные станции для электромобилей характеризуется как большая, переменная и непредсказуемая нагрузка спроса8.

Из всех вышеупомянутых проблем интеллектуальных сетей как со стороны коммунальных предприятий, так и со стороны спроса, частота энергосистемы в интеллектуальных сетях нарушается из-за серьезных изменений в генерируемой мощности на уровне коммунальных предприятий из-за интеграции солнечных парков, а также серьезных изменений нагрузки спроса из-за увеличения количества Зарядные станции для электромобилей.

Было проведено несколько исследований с целью предложить надежный регулятор частоты нагрузки для взаимосвязанных энергосистем. В этих исследованиях были предложены классические контроллеры, такие как ПИ-, ПИД- и каскадные ПИД-регуляторы, но в других исследованиях были предложены современные контроллеры, основанные на методах искусственного интеллекта, таких как система нечеткой логики и нейронные сети, для полной замены метода классических контроллеров, в то время как другие исследования предложили гибридные контроллеры, которые сочетают в себе классические и современные контроллеры. методы контроллера, такие как запланированные адаптивные контроллеры, нечеткие ПИ-регуляторы и нечеткие ПИД-регуляторы. В работе 9 ПИД-регулятор с настройкой PSO был применен в качестве регулятора частоты для двухзонной взаимосвязанной энергосистемы, где предлагаемый регулятор достиг меньшего пика перерегулирования и времени установления по сравнению с традиционными ПИ- и ПИД-регуляторами для различных сценариев изменения потребляемой нагрузки. В10 2DOF-ПИД-регулятор, настроенный на алгоритм Firefly (FA), был предложен в качестве регулятора частоты нагрузки для двухзонной энергосистемы, где было проведено моделирование для двух разных сценариев изменения потребляемой нагрузки в каждой генерирующей зоне, чтобы доказать превосходство предлагаемый контроллер через FA настроен ПИД-регулятором. Новый подход был предложен в11 путем добавления пропорционального усиления для внутренней обратной связи ПИД-регулятора, который назвал ПИД-П-регулятор LFC для энергосистемы с двумя зонами и несколькими источниками, в то время как коэффициенты усиления предлагаемого регулятора были оптимизированы с использованием метода PSO. Было исследовано превосходство предлагаемого контроллера по сравнению с другими контроллерами, такими как ПИД-регулятор с генетическим алгоритмом (GA) и ПИД-регулятор 2DOF. В12 коэффициенты усиления ПИД были настроены с использованием алгоритма хаотической оптимизации на основе карты Лози (LCOA) для новой предложенной целевой функции, было проведено сравнительное исследование между предлагаемым контроллером и другими методами оптимизации ПИД-регулятора, такими как GA, PSO и имитация отжига. (SA), где предложенный метод обеспечил лучшую производительность, чем другие методы. Контроллер нечеткой логики типа 1 (T1FLC) был предложен в13 в качестве основного LFC для двухзонной энергосистемы, объединяющей солнечную электростанцию ​​и проточную окислительно-восстановительную батарею (RFB) в качестве быстрого источника активной энергии во время помех. Предлагаемый контроллер имеет лучшую производительность. по сравнению с ПИД-регулятором при сильной нагрузке и изменении солнечной радиации. В14 было предложено использовать T1FLC в качестве LFC для двухзонной энергосистемы с межлинейным контроллером потока мощности (IPFC), в то время как коэффициенты усиления предлагаемого контроллера контролировались ПИ-регулятором, предлагаемый контроллер, а также IPFC способствовали повышению эффективности. стабильность энергосистемы и снижение колебаний системы. Алгоритм оптимизации кита (WOA), настроенный IT2FLC, был предложен в15 для двухзонной энергосистемы с фазовращателем с тиристорным управлением (TCPS) на соединительной линии в качестве регулятора потока мощности. Предлагаемый контроллер улучшил динамические характеристики энергосистемы по сравнению с T1FLC, поскольку IT2FLC устранил неопределенность сигнала обратной связи. В16 был предложен алгоритм искусственной пчелиной семьи, настроенный T1FLC, для управления резервной активной мощностью ветряной турбины во время изменения потребляемой нагрузки в энергосистеме микросети, где резервная активная мощность представляет собой разницу между максимальной выходной мощностью ветряной турбины и мощностью де- нагруженной мощности турбины, в то время как предлагаемый контроллер улучшил динамические характеристики скорости ротора турбины, угла наклона и общей частоты микросети. Оптимальный адаптивный IT1FLC был предложен в17 для управления разгруженной выходной мощностью от фотоэлектрической панели в энергосистеме микросети во время серьезных возмущений нагрузки, в то время как устойчивость предлагаемого контроллера была исследована в отношении неопределенностей параметров энергосистемы, предлагаемый контроллер значительно улучшен. частотную характеристику за счет уменьшения отклонения частоты, а также времени установления системы.