ISSN 2658-6525 (Online)
ISSN 2658-4123 (Print)
Основан в 1990 году
Реестровая запись
ПИ № ФС 77-74640
от 24 декабря 2018 г.

Вы здесь: Главная Архив статей (2014-2016) 2025 №2 Список статей 09. Верма A., Тивари П., Шарма Д. Д. Сочетание эволюционных алгоритмов и методов прямого поиска для улучшения динамических характеристик солнечной энергетической системы, подключенной к сети (на англ. яз.)

PDF Скачать статью в pdf.

DOI: 10.15507/2658-4123.035.202502.333-354

EDN: https://elibrary.ru/zgbejj

УДК 621.3

 

Сочетание эволюционных алгоритмов и методов прямого поиска для улучшения динамических характеристик солнечной энергетической системы, подключенной к сети

 

Верма Амит
научный сотрудник факультета электротехники Технологического университета имени Мадана Мохана Малавия (273016, Индия, Горакхпур, Деория-роуд), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1591-1523, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Тивари Прабхакар
доктор наук, профессор кафедры электротехники Технологического университета Мадан Мохан Малавия (273016, Индия, Горакхпур, Деория-роуд), ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3923-9126, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Шарма Дэш Дипак
доктор наук, доцент кафедры электротехники Технологического университета Махатмы Джотибы Пхуле Рохилкханд (243006, Индия, Барейли, Объездная дорога Пилибхит), ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4512-4878, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

Аннотация
Введение. Фотоэлектрическая система, подключенная к сети, состоит из двух основных контуров управления: внешнего контура, отвечающего за контроль напряжения в звене постоянного тока, и внутреннего контура управления, регулирующего напряжение инвертора. Основным элементом любого контура управления является пропорционально-интегральный регулятор (ПИ-регулятор), но подбор соответствующих коэффициентов усиления этого регулятора является сложной задачей.
Цель исследования. Настроить коэффициенты усиления ПИ-регуляторов при статическом и динамическом облучении для улучшения напряжения в цепи постоянного тока с помощью двух гибридных методов оптимизации: «генетический алгоритм – искусственный отжиг» и «генетический алгоритм – поиск по шаблону».
Материалы и методы. Для настройки коэффициентов усиления ПИ-регуляторов при статическом и динамическом облучении для улучшения напряжения в цепи постоянного тока использовали два гибридных метода оптимизации: «генетический алгоритм – имитация отжига» и «генетический алгоритм – поиск по шаблону».
Результаты исследования. Сравнили напряжения в цепи постоянного тока в шести случаях использования ручной настройки ПИ-регулятора, при настройке ПИ-регулятора с помощью гибридных методов «генетический алгоритм – имитация отжига», «генетический алгоритм – поиск шаблонов», генетического алгоритма, «имитации отжига и поиска шаблонов». Сравнение показало, что при использовании гибридного метода «генетический алгоритм – имитация отжига» пиковое значение напряжения в цепи постоянного тока составляет 829,3 В, а при управлении напряжением в цепи постоянного тока с помощью ручной настройки пиковое превышение напряжения в цепи постоянного тока достигант 1 052 В ПИ, также наблюдается значительное уменьшение времени пикового напряжения и времени урегулирования напряжения в цепи постоянного тока.
Обсуждение и заключение. Полученные результаты по усилению напряжения в цепи постоянного тока в условиях статического и динамического облучения позволяют поддерживать постоянное напряжение в цепи постоянного тока, что важно для фотоэлектрических систем, подключенных к сети. Сравнение показало, что при использовании метода «генетический алгоритм – имитация отжига» пиковое превышение напряжения в цепи постоянного тока составляет 829,3 В, в это же время пиковое превышение напряжения в цепи постоянного тока при управлении напряжением в цепи постоянного тока с помощью ручной настройки составляет 1 052 В.

Ключевые слова: генетический алгоритм, искусственный отжиг, поиск по шаблону, гибридный метод «генетический алгоритм и имитация отжига»

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Для цитирования: Верма A., Тивари П., Шарма Д. Д. Сочетание эволюционных алгоритмов и методов прямого поиска для улучшения динамических характеристик солнечной энергетической системы, подключенной к сети. Инженерные технологии и системы. 2025;35(2):333–354. https://doi.org/10.15507/2658-4123.035.202502.333-354

Вклад авторов:
А. Верма – разработка и проектирование методологии исследования; создание моделей; создание и подготовка рукописи: критический анализ черновика рукописи, внесение замечаний и исправлений членами исследовательской группы, в том числе на этапах до и после публикации.
П. Тивари – разработка и проектирование методологии исследования; создание моделей; осуществление научно-исследовательского процесса, включая выполнение экспериментов или сбор доказательств; создание и подготовка рукописи: визуализация результатов исследования и полученных данных.
Д. Д. Шарма – формулирование идеи исследования, целей и задач; осуществление научно-исследовательского процесса, включая выполнение экспериментов и сбор доказательств.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Поступила в редакцию 19.09.2024;
поступила после рецензирования 07.11.2024;
принята к публикации 15.11.2024

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

 

  1. Aouchiche N. Meta-Heuristic Optimization Algorithms Based Direct Currentand DC Link Voltage Controllers for Three-Phase Grid Connected Photovoltaic Inverter. Solar Energy. 2020;207:683–692. https://doi.org/10.1016/j.solener.2020.06.086
  2. Zakzouk N.E., Abdelsalam A.K., Helal A.A., Williams B.W. PV Single-Phase Grid-Connected Converter: DC-Link Voltage Sensorless Prospective. IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics. 2017;5(1):526–546. https://doi.org/10.1109/JESTPE.2016.2637000
  3. Attia M.A. Optimized Controllers for Enhancing Dynamic Performance of PV Interface System. Journal of Electrical Systems and Information Technology. 2018;5(1):1–10. https://doi.org/10.1016/J.JESIT.2018.01.003
  4. Elazab O.S., Debouza M., Hasanien H.M., Muyeen S.M., Al-Durra A. Salp Swarm Algorithm-Based Optimal Control Scheme for LVRT Capability Improvement of Grid-Connected Photovoltaic Power Plants: Design and Experimental Validation. IET Renewable Power Generation. 2020;14(4):591–599. https://doi.org/10.1049/IET-RPG.2019.0726
  5. Kumar C.S., Puttamadappa C., Chandrashekar Y.L. Power Quality Enhancement in Grid-Connected PV Structure Using Z Source Inverter and Seagull Optimization Algorithm. AIP Conference Proceedings. 2022;2640(1): 020013. https://doi.org/10.1063/5.0110515
  6. Pradhan R. Design of Observer-Based Robust Double Integral Sliding Mode Controller for Grid-Connected PV System. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2023;1039:429–449. https://doi.org/10.1007/978-981-99-2066-2_20
  7. Vanaja N., Kumar N.S. Power Quality Enhancement Using Evolutionary Algorithms in Grid-Integrated PV Inverter. Journal of Electrical Engineering and Technology. 2023;18:3615–3633. https://doi.org/10.1007/S42835-023-01443-W
  8. Bouali Y., Imarazene K., Berkouk E.M. Total Harmonic Distortion Optimization of Multilevel Inverters Using Genetic Algorithm: Experimental Test on NPC Topology with Self-Balancing of Capacitors Voltage Using Multilevel DC–DC Converter. Arabian Journal for Scienceand Engineering. 2023;(5). Available at: https://www.springerprofessional.de/en/total-harmonic-distortion-optimization-of-multilevel-inverters-u/23507302 (accessed 29.10.2024).
  9. Mateen A., Sarwar M., Hussain B., Abid M. Optimized Dual Loop Control Strategy for Grid-Connected Interleaved Inverters. 2022 19th International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technology (IBCAST). 2022. https://doi.org/10.1109/IBCAST54850.2022.9990109
  10. Roslan M.F., Al-Shetwi A.Q., Hannan M.A., Ker P.J., Zuhdi A.W.M. Particle Swarm Optimization Algorithm-Based PI Inverter Controller for aGrid-Connected PV System. PLOS One. 2020;16(10):e0243581. https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0243581
  11. Essaghir S., Benchagra M., El Barbri N. Comparative Study of Three Phase Grid Connected Photovoltaic System Using PI, PR and Fuzzy Logic PI Controller with Harmonic Analysis. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2020;624. https://doi.org/10.1007/978-3-030-36475-5_5
  12. Allam D., Mohamed H., Al-Gabalawy M., Eteiba M.B. Optimization of Voltage Source Inver­ter’s Controllers Using Salp Swarm Algorithm in Grid Connected Photovoltaic System. 2019 21st International Middle East Power Systems Conference (MEPCON). 2019. https://doi.org/10.1109/MEPCON47431.2019.9008199
  13. Uslu M.F., Uslu S., Bulut F. An Adaptive Hybrid Approach: Combining Genetic Algorithm and ant Colony Optimization for Integrated Process Planning and Scheduling. Applied Computing and Informatics. 2022;18(1–2):101–112. https://doi.org/10.1016/J.ACI.2018.12.002
  14. Kelner V., Capitanescu F., Léonard O., Wehenkel L. A Hybrid Optimization Technique Coupling an Evolutionary and a Local Search Algorithm. Journal of Computational and Applied Mathematics. 2008;215(2):448–456. https://doi.org/10.1016/J.CAM.2006.03.048
  15. Mousakazemi S.M.H. Comparison of the Error-Integral Performance Indexes in aGA-Tuned PID Controlling System of a PWR-Type Nuclear Reactor Point-Kinetics Model. Progress in Nuclear Energy. 2021;132:103604. https://doi.org/10.1016/J.PNUCENE.2020.103604
  16. Wei H., Li S., Jiang H., Hu J., Hu J. Hybrid Genetic Simulated Annealing Algorithm for Improved Flow Shop Scheduling with Makespan Criterion. Applied Sciences. 2018;8(12):2621. https://doi.org/10.3390/APP8122621
  17. Shahidul Islam M., Rafiqul Islam M. A Hybrid Framework Based on Genetic Algorithm and Simu­lated Annealing for RNA Structure Prediction with Pseudoknots. Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences. 2022;34(3):912–922. https://doi.org/10.1016/J.JKSUCI.2020.03.005
  18. Al-Othman A.K., Ahmed N.A., Alsharidah M.E., Almekhaizim H.A. A Hybrid Real Coded Genetic Algorithm– Pattern Search Approach for Selective Harmonic Elimination of PWM AC/AC Voltage Controller. International Journal of Electrical Power &Energy Systems. 2013;44(1):123–133. https://doi.org/10.1016/J.IJEPES.2012.07.034
  19. Zhang Y.D., Wu L.N., Huo Y.K., Wang S.H. ANovel Global Optimization Method– Genetic Pattern Search. Applied Mechanics and Materials. 2011;44–47:3240–3244. https://doi.org/10.4028/WWW.SCIENTIFIC.NET/AMM.44-47.3240
  20. Ali W., Li Y., Ahmed N., Ali W., Kashif M. A Novel Application of Pattern Search Algorithm for Efficient Estimation of Channel State Information in MIMO Network. Wireless Personal Communication. 2021;116:325–340. https://doi.org/10.1007/s11277-020-07717-0
  21. Pandey H.M., Rajput M., Mishra V. Performance Comparison of Pattern Search, Simulated Annealing, Genetic Algorithm and Jaya Algorithm. Advances Intelligent Systems and Computing. 2017;542:377–384. https://doi.org/10.1007/978-981-10-3223-3_36
  22. Chen S.-M., Chien C.-Y. Solving the Traveling Salesman Problem Based on the Genetic Simulated Annealing ant Colony System with Particle Swarm Optimization Techniques. Expert Systems with Applications. 2011;38(12):14439–14450. https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2011.04.163
  23. Tammam M.A., Aboelela M.A.S., Moustafa M.A., Seif A.E.A. A Multi-Objective Genetic Algorithm Based PID Controller for Load Frequency Control of Power Systems. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering. 2013;3(12):463–467. Available at: https://clck.ru/3M7EtT (accessed 29.10.2024).
  24. Lambora A., Gupta K., Chopra K. Genetic Algorithm-A Literature Review. 2019 International Conference on Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing (COMITCon). 2019. https://doi.org/10.1109/COMITCON.2019.8862255

 

Лицензия Creative Commons
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

Подробности
Просмотров: 12
Joomla templates by a4joomla