Tuning of Novel Fractional Order Fuzzy PID Controller for Automatic Voltage Regulator using Grasshopper Optimization Algorithm
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 15، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 159
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-15-2_004
تاریخ نمایه سازی: 24 بهمن 1401
چکیده مقاله:
One of the most important equipment in the power system is the Automatic Voltage Regulator (AVR) or synchronous generator excitation. The goal of the system is to maintain the terminal voltage of the synchronous generator in the desired level. AVR is inherently uncertain. Hence, the proposed controller should be able to handle the problem. In this paper, Fractional Order Fuzzy PID (FOFPID) controller has been employed to control the system. In order to enhance the performance of the controller, Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) is used to tune the parameters of the controller. Unlike other methods, the gains of FOFPID controller are not constant and alter in different operating conditions. The robustness of the controller has been investigated and the comparative results show that the proposed controller has a better performance against other methods.Automatic Voltage Regulator (AVR), Synchronous generator excitation, Fractional-order fuzzy PID (FOFPID) controller, Grasshopper Optimization Algorithm (GOA), Uncertainty
کلیدواژه ها:
Automatic voltage regulator (AVR) ، Synchronous Generator Excitation ، Fractional-order Fuzzy PID (FOFPID) Controller ، Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) ، Uncertainty
نویسندگان
Mohammad Ali Khaniki
Department of Control Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
Mohammad Hadi
Department of Energy Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran.
Mohammad Manthouri
Department of Electrical and Electronic Engineering, Shahed University, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :