在可再生能源多区域电力系统中优化自动发电控制器,使用 Fata Morgana 算法
Aykut Fatih Güven1, Erdinç Şahin2,3, Onur Özdal Mengi4
1Department of Electrical and Electronics Engineering, Yalova University, Yalova, Turkey. afatih.guven@yalova.edu.tr.
法塔摩尔加纳算法 (FATA) 优化了可再生能源系统的自动发电控制 (AGC),改善了多区域电力系统 (MAPS) 的频率稳定性. 这种新的方法提高了系统的性能和可靠性.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 控制理论 控制理论
背景情况:
- 可再生能源的整合导致了多区域电力系统 (MAPS) 的间歇性和波动.
- 自动发电控制 (AGC) 对于保持电力系统稳定性至关重要.
- 现有的控制方法难以应对混合动力系统带来的动态挑战.
研究的目的:
- 为双区域混合动力系统 (太阳能,风能,热能) 开发和优化一个AGC框架.
- 为了评估不同控制器 (PI,PIDn,FOPI,PPIDn) 的性能,这些控制器被元启发算法优化.
- 引入和验证用于AGC参数调节的新型Fata Morgana算法 (FATA).
主要方法:
- 为混合动力双区域电力系统实施AGC框架.
- 使用四个元启发算法 (GJO,ECO,ESC,FATA) 的四种控制器类型的优化.
- 基于集成时间绝对误差 (ITAE) 的性能评估和基于OPAL-RT OP5707.7的实时验证.
主要成果:
- 为FATA优化的PIDn控制器以0.18676.6的ITAE实现了最佳动态性能.
- 与ESC算法相比,FATA表现出超过4.6%的性能改善.
- 实时验证证实了基于FATA的控制策略在提高频率稳定性方面的有效性.
结论:
- 法塔摩尔加纳算法 (FATA) 是一种用于优化AGC参数的新且高效的方法.
- 拟议的基于FATA的PIDn控制器显著提高了基于可再生能源的MAPS的频率稳定性.
- 该研究验证了FATA在现实世界电力系统控制应用中的实际可行性.
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