Notícias

Aug 29, 2023

Tipo de intervalo sintonizado por PSO

Relatórios Científicos volume 13,

Scientific Reports volume 13, Número do artigo: 8724 (2023) Citar este artigo

169 acessos

Detalhes das métricas

Atualmente, a maioria dos sistemas de energia modernos integram usinas de energia concentrada de recursos renováveis, como parques solares e eólicos, além de usinas centrais convencionais. A potência de saída desses recursos concentrados de energia renovável varia continuamente de acordo com as condições climáticas, como o valor da irradiância solar ou a velocidade e direção do vento, a variação da potência de saída pode ser em mega watts. Neste trabalho, o controlador robusto de frequência de carga secundária (LFC) baseado em uma técnica de inteligência artificial chamada de controlador de lógica difusa tipo 2 de intervalo (IT2FLC) foi proposto para o sistema de energia interconectado de várias fontes de duas áreas com usinas de energia de parques solares centrais em cada área considerando não linearidades no sistema de energia. O IT2FLC acomodou imprecisões, distorções e imprecisões para os sinais de entrada do sistema de energia causados ​​por flutuações climáticas e não linearidades do sistema. Além do LFC, outro controlador baseado também no IT2FLC foi proposto para controlar a potência de saída dos parques solares centrais em cada área de geração durante períodos nublados, em vez do método de rastreamento de ponto de potência máxima (MPPT), a fim de aumentar a estabilidade para o sistema de energia durante os períodos de perturbação. A fim de melhorar o desempenho do LFC proposto, a técnica de otimização de enxame de partículas (PSO) foi utilizada para otimizar os ganhos do LFC proposto para minimizar o erro de estado estacionário, valor de disparo acima/abaixo, tempo de estabilização e oscilação do sistema para o sistema de energia investigado. frequência. O desempenho e a superioridade do IT2FLC sintonizado por PSO proposto são avaliados e comparados com outro LFC baseado em controlador PID em cascata sintonizado por PSO, aplicando severas mudanças de carga de demanda e irradiância solar. a simulação foi realizada usando o programa matlab/simulink.

A maioria das redes inteligentes recentes utiliza recursos de energia renovável em larga escala, como usinas de energia fotovoltaica em escala de utilidade, também conhecidas como parques solares, esses parques solares são centralizados e fornecem energia no nível da concessionária em vários megawatts1,2 em contraste com edifícios de geração distribuída montados em telhados Painéis fotovoltaicos que produzem energia em pequena escala no nível da demanda e tamanho limitado3,4.a energia produzida a partir de parques solares é caracterizada como grande potência de saída, mas também energia dependente da irradiância solar que varia acentuadamente durante períodos nublados ou flutuações climáticas5,6.

Por outro lado, no lado da demanda, grandes cargas de demanda de redes inteligentes, como estações de carregamento de veículos elétricos públicos (EV), foram aumentadas, o que representa quase 5% da carga de demanda total dos Estados Unidos7. Essas cargas das estações de carregamento de VEs são caracterizadas como cargas de demanda grandes, variáveis ​​e imprevisíveis8.

De todos os problemas de redes inteligentes acima mencionados, tanto no lado da concessionária quanto na demanda, a frequência do sistema de energia nas redes inteligentes é perturbada por mudanças severas na energia gerada no nível da concessionária devido à integração de parques solares, bem como mudanças severas na carga de demanda devido ao aumento do número de Estações de carregamento de EV.

Vários estudos têm sido realizados com o objetivo de propor controladores robustos de frequência de carga para sistemas interligados de potência. Esses estudos propuseram controladores clássicos como PI, PID e controladores PID em cascata, mas outros estudos propuseram controladores modernos baseados em técnicas de inteligência artificial como sistema de lógica fuzzy e redes neurais para substituir completamente o método de controladores clássicos, enquanto outros propuseram controladores híbridos que combinam clássicos e modernos métodos de controlador como controladores adaptativos de ganho programado, controladores fuzzy PI e fuzzy PID. In9, o controlador PID sintonizado por PSO foi aplicado como controlador de frequência para sistemas de energia interconectados de duas áreas, onde o controlador proposto alcançou menos pico de overshoot e tempo de acomodação em comparação com controladores PI e PID convencionais para diferentes cenários de mudanças de carga de demanda. In10, o controlador 2DOF-PID sintonizado com algoritmo firefly (FA) foi proposto como controlador de frequência de carga para sistemas de energia de duas áreas, onde a simulação para dois cenários diferentes de alteração da carga de demanda em cada área geradora foi realizada para provar a superioridade de o controlador proposto sobre o controlador PID sintonizado por FA. Uma nova abordagem foi proposta em 11 adicionando ganho proporcional para o feedback interno do controlador PID, que chamou o controlador PID-P para ser LFC para sistema de energia multi-fonte de duas áreas, enquanto os ganhos do controlador proposto foram otimizados usando a técnica PSO, a superioridade do controlador proposto foi investigada em comparação com outros controladores, como controlador PID sintonizado por algoritmo genético (GA) e controlador 2DOF-PID. In12, os ganhos do PID foram ajustados usando o algoritmo de otimização caótica baseado em mapa lozi (LCOA) para uma nova função objetivo proposta, um estudo comparativo foi realizado entre o controlador proposto e outras técnicas para otimizar o controlador PID como GA, PSO e recozimento simulado (SA) onde a técnica proposta apresentou melhor desempenho do que outras técnicas. O controlador de lógica fuzzy tipo 1 (T1FLC) foi proposto em 13 como LFC principal para sistema de energia de duas áreas integrando usina de parque solar e bateria de fluxo de oxidação de redução (RFB) como fonte de energia ativa rápida durante a perturbação, o controlador proposto alcançou melhor desempenho em comparação com o controlador PID durante mudanças severas de carga de demanda e irradiância solar. In14, T1FLC foi proposto para atuar como LFC para sistema de potência de duas áreas com controlador de fluxo de potência interline (IPFC), enquanto os ganhos para o controlador proposto foram controlados pelo controlador PI, o controlador proposto e o IPFC contribuíram para melhorar o estabilidade do sistema de energia e reduzindo a oscilação do sistema. O algoritmo de otimização Whale (WOA) sintonizado IT2FLC foi proposto in15 para sistema de energia de duas áreas com deslocamento de fase controlado por tiristor (TCPS) na linha de amarração como controlador de fluxo de energia, o controlador proposto melhorou o desempenho dinâmico para o sistema de energia em comparação com T1FLC porque IT2FLC lidou com a incerteza no sinal de feedback. In16, o algoritmo de colônia de abelhas artificial sintonizado T1FLC foi proposto para controlar a potência ativa de reserva da turbina eólica durante as mudanças de carga de demanda no sistema de energia da micro rede, onde a potência ativa de reserva é a diferença entre a potência máxima de saída da turbina eólica e a potência determinada. potência carregada da turbina, enquanto o controlador proposto melhorou o desempenho dinâmico para a velocidade do rotor da turbina, o comportamento do ângulo de inclinação e a frequência geral do sistema de micro rede. O IT1FLC adaptativo ideal foi proposto em 17 para controlar a potência de saída descarregada do painel fotovoltaico no sistema de energia da micro rede durante severas perturbações de carga de demanda, enquanto a robustez do controlador proposto foi investigada contra as incertezas dos parâmetros do sistema de energia, o controlador proposto melhorou significativamente a resposta de frequência diminuindo o desvio de frequência, bem como o tempo de estabilização do sistema.