Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFC

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Miotto, Ednei Luiz
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/157493
Resumo: Este trabalho apresenta o Novel Bat Algorithm com uma nova técnica para realizar o ajuste coordenado dos parâmetros de controladores suplementares de amortecimento (Estabilizadores de Sistemas de Potência e do conjunto Generalized Unified Power Flow Controller – Power Oscillation Damping) em sistemas elétricos de potência multimáquinas. O objetivo principal é inserir amortecimento adicional aos modos oscilatórios de baixa frequência e, consequentemente, garantir a estabilidade do sistema elétrico frente a pequenas perturbações. Para representar o sistema elétrico de potência será utilizado o Modelo de Sensibilidade de Potência. Desse modo, todos os seus dispositivos e componentes foram modelados por injeções de potência. Análises estáticas e dinâmicas foram realizadas em dois sistemas teste, sendo: o Sistema Simétrico de Duas Áreas e o Sistema New England. A eficiência do dispositivo FACTS Generalized Unified Power Flow Controller atuando em conjunto com uma estrutura de controle baseada em controladores Proporcional – Integral foi criteriosamente avaliada para o controle de fluxos de potências ativa e reativa, para a melhoria do perfil de tensão do sistema elétrico e na redução das perdas no sistema de transmissão. O desempenho do Novel Bat Algorithm, no que concerne ao ajuste dos parâmetros dos controladores, foi comparado a outros quatro algoritmos bio-inspirados bastante difundidos na literatura: Particle Swarm Optimization, Bacterial Foragim Optimization, Bat Algorithm e o Algoritmo Genético com Elitismo. Os resultados demonstraram que o Novel Bat Algorithm foi mais eficiente que as demais técnicas avaliadas, obtendo soluções com amortecimento satisfatório, mesmo quando variações nos cenários de carregamento do sistema são consideradas, sendo, portanto, credenciado como ferramenta promissora para a análise da estabilidade a pequenas perturbações em sistemas elétricos de potência multimáquinas.
id UNSP_f2a3168e09e392747f3adabf47fa79e7
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/157493
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str
spelling Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFCApplication of the bio-inspired technique Novel Bat Algorithm in the parameterization of the additional damping controllers and FACTS GUPFC deviceModelo de sensibilidade de potênciaEstabilizadores de sistemas de potênciaAlgoritmos bioinspiradosGeneralized unified power flow controllerPower oscillation dampingNovel bat algorithmPower sensitivity modelPower systems stabilizersBio-inspired algorithmsSmall-signal stabilityEste trabalho apresenta o Novel Bat Algorithm com uma nova técnica para realizar o ajuste coordenado dos parâmetros de controladores suplementares de amortecimento (Estabilizadores de Sistemas de Potência e do conjunto Generalized Unified Power Flow Controller – Power Oscillation Damping) em sistemas elétricos de potência multimáquinas. O objetivo principal é inserir amortecimento adicional aos modos oscilatórios de baixa frequência e, consequentemente, garantir a estabilidade do sistema elétrico frente a pequenas perturbações. Para representar o sistema elétrico de potência será utilizado o Modelo de Sensibilidade de Potência. Desse modo, todos os seus dispositivos e componentes foram modelados por injeções de potência. Análises estáticas e dinâmicas foram realizadas em dois sistemas teste, sendo: o Sistema Simétrico de Duas Áreas e o Sistema New England. A eficiência do dispositivo FACTS Generalized Unified Power Flow Controller atuando em conjunto com uma estrutura de controle baseada em controladores Proporcional – Integral foi criteriosamente avaliada para o controle de fluxos de potências ativa e reativa, para a melhoria do perfil de tensão do sistema elétrico e na redução das perdas no sistema de transmissão. O desempenho do Novel Bat Algorithm, no que concerne ao ajuste dos parâmetros dos controladores, foi comparado a outros quatro algoritmos bio-inspirados bastante difundidos na literatura: Particle Swarm Optimization, Bacterial Foragim Optimization, Bat Algorithm e o Algoritmo Genético com Elitismo. Os resultados demonstraram que o Novel Bat Algorithm foi mais eficiente que as demais técnicas avaliadas, obtendo soluções com amortecimento satisfatório, mesmo quando variações nos cenários de carregamento do sistema são consideradas, sendo, portanto, credenciado como ferramenta promissora para a análise da estabilidade a pequenas perturbações em sistemas elétricos de potência multimáquinas.This work presents the Novel Bat Algorithm as a new technique for the to perform the coordinated tuning of the parameters of the supplementary damping controllers (Power Systems Stabilizers and Generalized Unified Power Flow Controller - Power Oscillation Damping) in multi-machine electric power systems. The main objective is to insert damping to low-frequency oscillations and thus ensure the stability of the electrical system against minor disturbances. The Power Sensitivity Model is used to represent the system. Thus, all devices and their components are modeled by power injection. Static and dynamic analyzes were performed in the two systems: the two-areas symmetric, and the New England. The performance of the proposed methodology (Novel Bat Algorithm), for tuning of the parameters of the controllers was compared to four other algorithms, presented in the literature: The Particle Swarm Optimization method, Bacterial Foraging Optimization method, Bat Algorithm method and a Genetic Algorithm with elitism. The results demonstrated that the Novel Bat Algorithm was more effective than the other techniques presented, generating robust solutions when variations on the scenarios of loads were considered, and therefore accredited it as a tool in the analysis of the study of small-signal stability.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Araujo, Percival Bueno de [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Miotto, Ednei Luiz2018-11-08T19:07:02Z2018-11-08T19:07:02Z2018-10-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/15749300090984233004099080P081326306032194510000-0002-2491-6254por152431info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-08-05T17:57:40Zoai:repositorio.unesp.br:11449/157493Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462024-08-05T17:57:40Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFC
Application of the bio-inspired technique Novel Bat Algorithm in the parameterization of the additional damping controllers and FACTS GUPFC device
title Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFC
spellingShingle Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFC
Miotto, Ednei Luiz
Modelo de sensibilidade de potência
Estabilizadores de sistemas de potência
Algoritmos bioinspirados
Generalized unified power flow controller
Power oscillation damping
Novel bat algorithm
Power sensitivity model
Power systems stabilizers
Bio-inspired algorithms
Small-signal stability
title_short Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFC
title_full Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFC
title_fullStr Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFC
title_full_unstemmed Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFC
title_sort Aplicação do algoritmo bioinspirado Novel Bat Algorithm na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS GUPFC
author Miotto, Ednei Luiz
author_facet Miotto, Ednei Luiz
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Araujo, Percival Bueno de [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Miotto, Ednei Luiz
dc.subject.por.fl_str_mv Modelo de sensibilidade de potência
Estabilizadores de sistemas de potência
Algoritmos bioinspirados
Generalized unified power flow controller
Power oscillation damping
Novel bat algorithm
Power sensitivity model
Power systems stabilizers
Bio-inspired algorithms
Small-signal stability
topic Modelo de sensibilidade de potência
Estabilizadores de sistemas de potência
Algoritmos bioinspirados
Generalized unified power flow controller
Power oscillation damping
Novel bat algorithm
Power sensitivity model
Power systems stabilizers
Bio-inspired algorithms
Small-signal stability
description Este trabalho apresenta o Novel Bat Algorithm com uma nova técnica para realizar o ajuste coordenado dos parâmetros de controladores suplementares de amortecimento (Estabilizadores de Sistemas de Potência e do conjunto Generalized Unified Power Flow Controller – Power Oscillation Damping) em sistemas elétricos de potência multimáquinas. O objetivo principal é inserir amortecimento adicional aos modos oscilatórios de baixa frequência e, consequentemente, garantir a estabilidade do sistema elétrico frente a pequenas perturbações. Para representar o sistema elétrico de potência será utilizado o Modelo de Sensibilidade de Potência. Desse modo, todos os seus dispositivos e componentes foram modelados por injeções de potência. Análises estáticas e dinâmicas foram realizadas em dois sistemas teste, sendo: o Sistema Simétrico de Duas Áreas e o Sistema New England. A eficiência do dispositivo FACTS Generalized Unified Power Flow Controller atuando em conjunto com uma estrutura de controle baseada em controladores Proporcional – Integral foi criteriosamente avaliada para o controle de fluxos de potências ativa e reativa, para a melhoria do perfil de tensão do sistema elétrico e na redução das perdas no sistema de transmissão. O desempenho do Novel Bat Algorithm, no que concerne ao ajuste dos parâmetros dos controladores, foi comparado a outros quatro algoritmos bio-inspirados bastante difundidos na literatura: Particle Swarm Optimization, Bacterial Foragim Optimization, Bat Algorithm e o Algoritmo Genético com Elitismo. Os resultados demonstraram que o Novel Bat Algorithm foi mais eficiente que as demais técnicas avaliadas, obtendo soluções com amortecimento satisfatório, mesmo quando variações nos cenários de carregamento do sistema são consideradas, sendo, portanto, credenciado como ferramenta promissora para a análise da estabilidade a pequenas perturbações em sistemas elétricos de potência multimáquinas.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-11-08T19:07:02Z
2018-11-08T19:07:02Z
2018-10-18
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/157493
000909842
33004099080P0
8132630603219451
0000-0002-2491-6254
url http://hdl.handle.net/11449/157493
identifier_str_mv 000909842
33004099080P0
8132630603219451
0000-0002-2491-6254
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 152431
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv repositoriounesp@unesp.br
_version_ 1854954378198253568