Aplicação do algoritmo genético adaptativo com hipermutação no ajuste dos parâmetros dos controladores suplementares e dispositivo FACTS IPFC

Abstract

As perturbações ou variações de carga produzem oscilações eletromecânicas que devem ser amortecidas o mais rápido possível para garantir confiabilidade e estabilidade da rede. Neste trabalho apresenta-se uma análise do dispositivo FACTS Interline Power Flow Controller (IPFC) e o controlador Proporcional Integral (PI) no gerenciamento dos fluxos de potência e a influência dos Estabilizadores do Sistema de Potência (ESP) e do IPFC Power Oscillation Damping (POD) sobre a estabilidade do sistema elétrico de potência. Neste trabalho enfoca-se nos estudos de estabilidade a pequenas perturbações usando um Algoritmo Genético Adaptativo com Hiper-mutação (AGAH) para ajustar os parâmetros dos controladores suplementares de amortecimento, o Estabilizador de sistema de potência (ESPs) e o Power Oscillation Damping (POD) em forma coordenada. O AGAH tem como objetivo encontrar os parâmetros ótimos do controlador para melhorar o amortecimento fraco das oscilações de baixa frequência locais e inter-área. Neste trabalho representa-se o sistema de elétrico de potência com a inclusão do dispositivo Interline Power Flow Controller com o modelo de sensibilidade de corrente (MSC). Considera-se como sistema teste o sistema Simétrico de Duas Áreas e o sistema New England como o intuito de avaliar o algoritmo proposto. As simulações são feitas no ambiente do MatLab. Por fim, apresenta-se a comparação do algoritmo genético com o desempenho do algoritmo proposto.

Small-magnitude disturbances happen to produce electro-mechanical oscillations which should be damped as quickly as possible to ensure reliability and stability of the network. This work presents an analysis of Interline Power Flow Controller (IPFC) FACTS device and PI controller to control and manage power flow and also how Power System Stabilizers and IPFC Power Oscillations Damping (POD) controller influence over an electric power system stability. This work focuses on small-signal stability studies using an Adaptive Genetic Algorithm with Hyper-mutation (AGAH) in order to tune controller parameters in a coordinated way ensuring proper damping. AGAH aims to find optimal controller parameters to enhance the poor damping of local and inter-area low frequency oscillations. This works represents the electric power system and Interline Power Flow Controller device by a current sensitivity model (CSM). This paper considers two areas 14 bus symmetrical power system and New England power system in order to assess proposed algorithm. Coding and Simulations take place in MatLab platform. AGAH and GA get compared by time convergence and performance. This paper shows AGAH is an interesting optimization technique which outweighs GA.