Güç Sistemlerinde Bulanık Mantıkla Gerilim Kontrolü

Abstract

Çalışmada, güç sistemi kararlılığını sağlamak için senkron makinanın modeline yerleştirilen geleneksel ve bulanık mantık tabanlı kontrol elemanlarının bilgisayar benzetimleri yapılarak sistemin bozucu etkiye verdiği cevap incelenmiştir. Elemanların tek makinalı bir sistemde uç gerilimi ve rotor açısı üzerindeki etkileri karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Çalışma içerisinde arıza neticesinde sistem çıkışları bozulan senkron generatöre sırasıyla geleneksel yapıdaki gerilim regülatörü, DSR modeli içerisine eklenen güç değişimini giriş olarak alıp çıkışı hız farkına verilen regülasyon katsayısı modeli ve güç sistemi kararlayıcısı eklenerek parametrelerin daha uygun değerlere getirilmesi sağlanmıştır. Aynı şekilde otomatik gerilim regülatörü (OGR), güç sistemi kararlayıcısı (GSK) bulanık mantık yöntemi kullanılarak da senkron generatöre aynı sırayla eklenmiş ve sistem çıkışlarındaki etkileri gözlenmiştir. Her iki mantığa dayalı kontrol elemanlarının eklenmesi ile gözlenen sistem parametrelerindeki etkileri karşılaştırılarak incelenmiştir. Sonuçta, bulanık mantıkta keskin ayrımlar bulunmadığı için kontrolöre girilen parametreler daha iyi işlenerek sistem çıkışında daha etkili kontrol sağlanmıştır.

In this study, two types of controller has improved to provide the stability of power system which are based on conventional and fuzzy logics.The effects of controllers on the terminal voltage and rotor angle have analyzed comparatively. In this study, after a fault on system, the parameters have made more available by adding a conventional voltage regulator, a regulation constant that has input of power change and output to speed change and a power system stabilizer, respectively. Like conventioanal system, all controllers have added to the synchronous generator as fuzzy logic controllers with same order and the results in the output parameters are observed. By addition of controllers which are based to two types of logic, the effects of controller types on simulation results analyzed comperatively. As the result, fuzzy logic does not have crisp so the input parameters of controller can be processed better and fuzzy controller produce more effective control action on system output.