Automa'c Genera'on Control using Intelligent Controllers - PowerPoint PPT Presentation

Automa'c ¡Genera'on ¡Control ¡ using ¡Intelligent ¡Controllers ¡ Harkirat ¡Singh ¡Choong ¡

Fuzzy ¡Logic ¡ • “Fuzzy ¡Logic” ¡paper ¡by ¡Prof. ¡LoCi ¡Zadeh, ¡faculty ¡in ¡ Electrical ¡Engineering, ¡U.C. ¡Berkeley, ¡set ¡the ¡ founda'on ¡of ¡the ¡“Fuzzy ¡Set ¡Theory” ¡in ¡1965. ¡ • Applica'ons ¡range ¡from ¡Embedded ¡Control, ¡ Industrial ¡Automa'on ¡and ¡Process ¡Control. ¡ • Fuzzy ¡logic ¡is ¡a ¡rule-­‑based ¡system ¡that ¡can ¡rely ¡on ¡ the ¡prac'cal ¡experience ¡of ¡an ¡operator, ¡ par'cularly ¡useful ¡to ¡capture ¡experienced ¡ operator ¡knowledge ¡ • Fuzzy ¡logic ¡systems ¡are ¡well ¡suited ¡to ¡nonlinear ¡ systems ¡and ¡systems ¡that ¡have ¡mul'ple ¡inputs ¡ and ¡mul'ple ¡outputs. ¡

Example ¡ • Input ¡– ¡Temperature ¡ • Output ¡– ¡Fan ¡Speed ¡ • Membership ¡func'on: ¡Map ¡each ¡input ¡to ¡ ¡ predefined ¡fuzzy ¡sets. ¡In ¡this ¡example, ¡three ¡ fuzzy ¡sets: ¡Cold, ¡Warm ¡and ¡Hot. ¡

• Fuzzy ¡set ¡for ¡output: ¡Slow, ¡Medium ¡and ¡Fast. ¡ • Create ¡the ¡rules ¡that ¡will ¡define ¡how ¡the ¡ membership ¡func'ons ¡will ¡be ¡applied ¡to ¡the ¡final ¡ system. ¡ • Three ¡rules ¡for ¡this ¡system ¡can ¡be: ¡ 1. If ¡HOT ¡then ¡FAST ¡ 2. If ¡WARM ¡then ¡MEDIUM ¡ 3. If ¡COLD ¡then ¡SLOW ¡(or ¡OFF) ¡

• To ¡get ¡the ¡“crisp” ¡output ¡value, ¡we ¡mostly ¡use ¡ centre ¡of ¡gravity ¡method. ¡ • 52 ¡degrees-­‑ ¡input, ¡44% ¡fan ¡speed-­‑ ¡output ¡ (centroid ¡of ¡the ¡area). ¡

Automa'c ¡Genera'on ¡Control ¡of ¡Mul' ¡ Area ¡Power ¡Systems ¡using ¡ANN ¡Controller ¡ • Three ¡area ¡interconnected ¡power ¡system ¡ • Frequency ¡of ¡each ¡area ¡is ¡controlled ¡and ¡ performance ¡of ¡ANN ¡controller ¡is ¡compared ¡ with ¡conven'onal ¡integral ¡controller. ¡ • To ¡consider ¡Genera'on ¡Rate ¡Constraints ¡GRC, ¡ limiters ¡are ¡added ¡to ¡governors ¡of ¡all ¡the ¡areas ¡ (maximum ¡rate ¡of ¡valve ¡opening ¡or ¡closing ¡is ¡ restricted ¡by ¡limiters). ¡ • GRC ¡result ¡in ¡large ¡devia'ons ¡in ¡Area ¡Control ¡ Error ¡ACE. ¡

• ANN ¡controller ¡used ¡here ¡is ¡NARMA-­‑ ¡L2 ¡(Non ¡ Linear ¡Auto ¡Regressive ¡Model ¡Reference ¡ Adap've ¡Controller). ¡ • Consists ¡of ¡Reference, ¡Plant ¡output ¡and ¡control ¡ signal. ¡ • Permits ¡upda'ng ¡of ¡controller ¡parameters. ¡ • In ¡this ¡case, ¡frequency ¡devia'on, ¡'e ¡line ¡power ¡ devia'on ¡and ¡load ¡perturba'on ¡of ¡the ¡area ¡are ¡ inputs. ¡ • Control ¡signal ¡of ¡the ¡governor ¡is ¡output ¡of ¡neural ¡ network. ¡ • 3 ¡layer ¡perceptron, ¡3 ¡inputs, ¡15 ¡neurons ¡in ¡ hidden ¡layer ¡and ¡1 ¡output, ¡and ¡100 ¡training ¡ samples. ¡

Results ¡ Area ¡2 ¡ Area ¡1 ¡ Area ¡3 ¡

Automa'c ¡Genera'on ¡Control ¡with ¡ fuzzy ¡logic ¡controllers ¡in ¡the ¡power ¡ system ¡including ¡SMES ¡units. ¡ • Fuzzy ¡PI ¡controller ¡is ¡proposed ¡in ¡this ¡paper. ¡ • Addi'on ¡of ¡Super ¡conduc'ng ¡Magne'c ¡Energy ¡ Storage ¡reduces ¡instantaneous ¡mismatch ¡ between ¡supply ¡and ¡demand ¡of ¡real ¡power. ¡ • Three ¡areas-­‑ ¡two ¡steam ¡turbines ¡and ¡one ¡hydro. ¡ • Governors ¡have ¡dead ¡bands ¡(this ¡has ¡ destabilizing ¡effect ¡on ¡the ¡transient ¡response). ¡

SMES ¡system ¡ E d ¡= ¡2V d0 ¡cosα ¡– ¡2 ¡I d ¡ ¡ ¡R c ¡ ¡ ¡ • I d ¡ ¡is ¡current ¡in ¡inductor, ¡R c ¡is ¡commuta'ng ¡ resistance, ¡V d0 ¡is ¡the ¡maximum ¡circuit ¡bridge ¡voltage. ¡ • If ¡α<90 ¡degrees, ¡SMES ¡charging ¡mode, ¡if ¡α>90 ¡ degrees, ¡SMES ¡discharging ¡mode. ¡

• E d ¡ ¡is ¡con'nuously ¡controlled ¡depending ¡on ¡the ¡ sensed ¡area ¡control ¡error ¡(ACE= ¡B∆f ¡+ ¡∆P) ¡signal. ¡ • Inductor ¡current ¡devia'on ¡ ¡is ¡used ¡as ¡–ve ¡ feedback, ¡because ¡current ¡variable ¡of ¡SMES ¡is ¡ intended ¡to ¡selle ¡to ¡it’s ¡steady ¡state ¡value ¡so ¡it ¡can ¡ respond ¡to ¡next ¡load ¡disturbance ¡immediately. ¡ K Idi ¡ ¡ is ¡the ¡gain ¡feedback ¡for ¡∆I di ¡ ¡, ¡T dci ¡ ¡is ¡converter ¡'me ¡ delay, ¡K 0i ¡(KV/ ¡unit ¡ACE) ¡is ¡the ¡gain ¡constant, ¡L ¡is ¡ inductance ¡of ¡coil, ¡∆P sm ¡ ¡is ¡the ¡devia'on ¡in ¡the ¡ inductor ¡real ¡power ¡of ¡SMES ¡unit. ¡

Fuzzy ¡logic ¡controller ¡ • Inputs-­‑ ¡ACE ¡and ¡change ¡rate ¡in ¡ACE ¡(∆ACE) ¡ • This ¡shows ¡the ¡tendency ¡of ¡the ¡area ¡control ¡error. ¡

• Propor'onal ¡term ¡provides ¡control ¡ac'on ¡equal ¡to ¡ some ¡mul'ple ¡of ¡the ¡error ¡and ¡integral ¡term ¡forces ¡ steady ¡state ¡error ¡equal ¡to ¡zero. ¡ • If ¡we ¡use ¡PD ¡fuzzy, ¡then ¡steady ¡state ¡error ¡is ¡ present. ¡(because ¡all ¡industrial ¡processes ¡are ¡type ¡ zero ¡processes) ¡ • If ¡we ¡use ¡PI ¡fuzzy, ¡when ¡integral ¡factor ¡is ¡small, ¡ response ¡of ¡the ¡system ¡is ¡slow ¡and ¡when ¡integral ¡ factor ¡is ¡large, ¡serious ¡oscilla'ons ¡are ¡produced. ¡ • α/β ¡ra'o ¡decides ¡which ¡is ¡predominant. ¡ • Thus, ¡fuzzy ¡controller ¡behaves ¡as ¡'me ¡varying ¡PID ¡ controller. ¡

Results ¡without ¡SMES ¡

Results ¡with ¡SMES ¡

Thank ¡You ¡