Power System Stabilizer Design with meta-heuristic methods in a Peruvian case study

• Autores: Arias Velásquez, Ricardo Manuel, Pando Ezcurra, Tamara, Vivanco Aldón, Luis Francisco
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Privada Peruano Alemana
• Repositorio: UPAL - Institucional
• Lenguaje: inglés
• OAI Identifier: oai:repositorio.upal.edu.pe:20.500.14107/82
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14107/82; https://doi.org/10.1109/INTERCON55795.2022.9870161
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Estabilidad del sistema eléctrico; Dinámica del sistema eléctrico; Algoritmos heurísticos; Amortiguación; Generación de energía; Estimación de parámetros; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00

Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO), Particle Swarm Optimization (PSO) and Taboo are Heuristic methods based algorithm motivated by Neural Networks. it has been widely used in nonlinear system. This paper is concerned with solving the parameters identification problem for nonlinear dynamic systems through a control with heuristic methods compared with some traditional techniques in the Power System Stabilizer (PSS). Actually, the IEEE model has a low damping ratio performance, with poorly damped electromechanical modes. Our findings have demonstrated a higher the stability performance than traditional methods; the damping ratio is damped for the electromechanical modes for low frequency oscillations when large power systems are interconnected in a Peruvian power plant, the comparison considered three algorithms with Taboo, PSO, EPSO, for the dynamic control in the PSS. La Optimización Evolutiva de Enjambre de Partículas (EPSO), la Optimización de Enjambre de Partículas (PSO) y Taboo son métodos heurísticos basados en algoritmos motivados por las redes neuronales, los cuales han sido ampliamente utilizados en sistemas no lineales. Este trabajo se ocupa de resolver el problema de identificación de parámetros para sistemas dinámicos no lineales a través de un control con métodos heurísticos en comparación con algunas técnicas tradicionales en el Estabilizador del Sistema de Potencia (PSS). En realidad, el modelo IEEE tiene un rendimiento de baja relación de amortiguamiento. Nuestros hallazgos han demostrado un mayor rendimiento de la estabilidad que los métodos tradicionales; la relación de amortiguamiento se amortigua para los modos electromecánicos para las oscilaciones de baja frecuencia cuando los grandes sistemas de energía están interconectados en una planta de energía peruana. La comparación consideró tres algoritmos con Taboo, PSO y EPSO para el control dinámico en el PSS