Tuning of automatic voltage regulator and power system stabilizer using particle swarm optimization

Descripción del Articulo

This paper presents a new optimization technique for simultaneous tuning of the parameters into the controllers associated with the control voltage oscillation and damping in synchronous generators. The parameters of the Automatic Voltage Regulator - AVR and the Power System Stabilizer – PSS are opt...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Ñaupari Huatuco, Zocimo, Rodrigues, Frank Wesley, Molina Rodriguez, Yuri Percy
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/1075
Enlace del recurso:https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/1075
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Optimización por enjambre de partículas
Estabilidad Dinámica
Estabilizador del sistema de potencia
Regulador de tensión automático
Particle Swarm Optimization
Automatic Voltage Regulator
Power System Stabilizer
Descripción
Sumario:This paper presents a new optimization technique for simultaneous tuning of the parameters into the controllers associated with the control voltage oscillation and damping in synchronous generators. The parameters of the Automatic Voltage Regulator - AVR and the Power System Stabilizer – PSS are optimized thought a modification proposed in the Modified Particle Swarm Optimization technique (called MPSO - Modified Particle Swarm Optimization). To analyze the performance of the controllers, an objective function was used, based on system time response to a variation in the reference voltage of the machine. The parameters obtained for AVR and PSS are compared with the values ​​calculated by the conventional adjustment technique and by the MPSO technique. The results of the simulation show that the technique proposed was efficient in tuning the AVR and PSS parameters, highlighting its simplicity, low computational strength and good convergence characteristics.
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