مقابله با اغتشاشات حاصل از وقوع جزیره در نیروگاه گازی، با استفاده از سیستم فازی و ریزش‌بار برپایه‌ شبکه عصبی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد فارغ التحصیل

2 دکتری برق کنترل

چکیده

در ساختارهایی مانند نیروگاه متمرکز پارس جنوبی که نیروگاه دارای مصرف‌کنندگانی انحصاری می‌باشد، کنترل مطلوب توربین در لحظه وقوع حالت جزیره به منظور عدم وقوع اختلال در تامین توان مورد نیاز مصرف‌کنندگان انحصاری، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. زیرا جدایی از شبکه می‌تواند موجب افزایش یا کاهش بیش از حد سرعت توربین ژنراتور و به تبع آن خارج شدن فرکانس تولیدی از رنج مجاز شود که در نتیجه‌ی آن عمل تولید توان متوقف خواهد شد. در این مقاله از مدل روئن1 برای توربین گازی استفاده شده و پس از اعمال رابطه‌ی گشتاورژنراتور به مدل مذکور، دو سیستم کنترلی جهت مقابله با اغتشاش حاصل از وقوع حالت جزیره طراحی شده که عبارتند از کنترل‌کنندهPID فازی و کنترل-کنندهPIDفازیبه‌همراه سیستم ریزش بار برپایه شبکه عصبی. بنابراین در این مقاله از ترکیب کنترل‌کننده‌یPIDفازی و سیستم ریزش بار جهت مقابله با اثر اغتشاش حاصل از جدایی بر روی فرکانس استفاده شده است. در انتها عملکرد این کنترل‌کننده‌ها در برابر اغتشاش‌های حاصل از وقوع حالت جزیره به‌ازای شرایط مختلف با یکدیگر و همچنینکنترل‌کنندهPIDزیگلر-نیکولز و کنترل‌کنندهPID بهینه شده با الگوریتم تبرید شبیه‌سازی ، مقایسه شده که نشان-دهنده عملکرد مطلوب کنترل‌کنندهPIDفازی به همراه سیستم ریزش بار برپایه شبکه عصبی می‌باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Dealing with Disturbances of Islanding in a Gas Power Plant Using Fuzzy System and Load Shedding Based on Neural Network

نویسندگان [English]

  • Mehdi Moloudi 1
  • A.H. Mazinan 2
چکیده [English]

In structures such as South Pars Power Plant, which is there are exclusive consumers for power station,good control of turbine in the moment of islanding to avoid disruption in the supply of power to exclusive consumers, is particularly important, because the separation of the electrical grid increases or reduces too quickly Turbine Generator speed and exit the frequency of permitted range, due to it, power generation would be stopped. Rowen model was used in this paper for gas turbine. After applying torque generator relation to the model, three control systems designed to deal with the disturbance of the islanding including Ziegler-Nichols tuned PID,fuzzy PID controller and fuzzy PID controller with load shedding system based on neural network. So in this article, the combination of fuzzy PID controller and load shedding system used to cope with turbulence of separation on the frequency.Finally, the performance of the controllers compared against disturbances of the islanding for different situations with each other as well as Simulated annealing(SA) tuned PID and Ziegler-nichols tuned PID controller indicates optimal performance of fuzzy PID with load shedding systems based on neural network.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Gas Turbine
  • Load Shedding
  • Islanding Mode
  • Fuzzy Control
  • Neural Network
 
[1] S. Baudoin, I. Vechiu and H. Camblong, “A review of voltage and frequency control strategies for islanded microgrid”, ieee, 16th international conference on system theory, 2012.

[2] J. Horne, D. Flynn and T. Littler, “Frequency stability issues for islanded power systems”, ieee, power systems conference and exposition, 2004.

[3] W. I. Rowen, “Simplified mathematical representations of heavy-duty gas turbines”, asme, journal of engineering for power, vol. 105, pp. 865-869, 1983.

[4] W. I. Rowen, “Simplified mathematical representations of single shaft gas turbines in mechanical drive service”, asme, gas turbine and aeroengine international congress and exposition, 1992.

[5] S. K. Yee, J. V. Milanović and F. M. Hughes, “Overview and comparative analysis of gas turbine models for system stability studies”, ieee, transactions on power systems , vol. 23, pp. 108- 118, 2008.

[6] F. P. De Mello and D. J. Ahner, “Dynamic models for combined cycle plants in power system studies”, ieee, transactions on power systems , vol. 9, pp. 1698- 1708, 1994.

[7] Silvio Simani, " Identification and fault diagnosis of a simulated model of an industrial gas turbine", ieee, transactions on industrial informatics, vol. 1, pp. 202-216, 2005.

[8] Saeed Bahrami, Ali Ghaffari, S.HosseinSadati and Marcus Thern, “Identifying a simplified model for heavy duty gas turbine”, springer, journal of mechanical science and technology, vol. 28, pp. 2399-2408, 2014.

[9] Rahul Malhotra, Narinder Singh and Yaduvir Singh, " Soft computing techniques for process control applications", international journal on soft computing, pp. 32-44, 2011.

[10] C.M. Bartolini, F. Caresana, G. Comodi, L. Pelagalli, M. Renzi and S. Vagni, “Application of artificial neural networks to micro gas turbines”, elsevier, energy conversion and management, vol. 52, pp. 781-788, 2011.

[11] R. Malhotra, N. Singh and Y. Singh, “An efficient fuzzy-ga flow control of turbine compressor system: a process control case study”, international journal of advancements in computing technology, vol. 2, pp. 128-139, 2010.

[12] Zhitao Wang and Shuying Li,” Simulation study on fuzzy pid control of gas turbine generating sets speed”, ieee, intelligent computing and intelligent systems international conference, 2009.

[13] M.Montazeri-Gh, H.Yousefpour and S.Jafari, ”Fuzzy logic computing for design of gas
turbine engine fuel control system”, ieee, computer and automation engineering international conference, 2010.

[14] Arnulfo Rodriguez-Martinez, Raul Garduno- Ramirez and Luis Gerardo Vela-Valdes, ”PI fuzzy gain-scheduling speed control at startup of a gas-turbine power plant”, ieee, transactions on energy conversion,vol. 26, pp. 310-317, 2011.

[15] Zhen-Yu Zhao, Masayoshi Tomizuka and Satoru Isaka, " Fuzzy gain scheduling of pid controllers",
ieee, transactions on systems, vol. 23, pp. 1392- 1398, 1993.

[16] MortezaMontazeri-Gh and Amir Safari, “Tuning of fuzzy fuel controller for aero-engine thrust regulation and safety considerations using genetic algorithm”, elsevier, aerospace science and technology, vol. 15, pp. 183-192, 2011.

[17] S. Balamurugan,N. Janarthanan and K.R.M. Vijaya Chandrakala, " Small and large signal
modeling of heavy duty gas turbine plant for load frequency control", elsevier, electrical power and energy systems, vol. 79, pp. 84-88, 2016.

[18] C. T. Hsu, M. S. Kang and C. S. Chen, “Design of adaptive load shedding by artificial neural networks”, ieee, proceedings ,generation, transmission and distribution , volume 152, pp.  415-421, 2005.

[19] R. Hooshmand and M. Moazzami, “Optimal design of adaptive under frequency load shedding using artificial neural networks in isolated power system”, elsevier, international journal of electrical power and energy systems, vol. 42, pp. 220-228 ,2012.

[20] P.C.Sen, "Principles of electric machines and power electronics", wiley and sons, 1997.