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

• Autor(a) principal: Cordero Bautista, Luis Gustavo
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/182292
• topic: Estabilidade a pequenas perturbações; Modelo de Sensibilidade de Corrente - MSC; PI Integrador Proporcional; Estabilizadores de Sistema de Potência - ESP; Interline Power Flow Controller - IPFC; Power Oscillation Damping - POD; Algoritmo genético adaptativo com hiper-mutação; Small-signal stability; Current sensitivity model; Power system stabilizers; Proportional Integral; Adaptive genetic algorithm with hyper-mutation

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.