Original scientific paper
https://doi.org/10.7305/automatika.2014.06.364
Promjena indikatora kvalitete električne energije trošila predstavljanjem adaptivne metode za upravljanje DVR-om zasnovane na Hebbovom algoritmu učenja
Mohammad R. Khalghani
; Department of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, IR-97175/376, Birjand, Iran
Mohammad A. Shamsi-Nejad
; Department of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, IR-97175/376, Birjand, Iran
Mohsen Farshad
; Department of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, IR-97175/376, Birjand, Iran
Mohammad H. Khooban
; Department of Electrical Engineering, Islamic Azad University, Sarvestan Branch, Sarvestan, Iran
Abstract
Jedan od važnijih ciljeva elektroenergetskog sustava visoka je kvaliteta električne energije. Poremećaji u distribucijskom sustavu mogu neželjeno izmijeniti valni oblik napona. Postoji nekoliko metoda kako osigurati visoku kvalitetu energije za osjetljiva trošila. U istraživanju koristimo "dinamičku obnovu napona" za kompenziranje štetnih efekata poremećaja u naponu. Kako energetski sustavi u osnovi imaju složeno dinamičko ponašanje, posebno tijekom kvarova, korišten je vrlo moćan adaptivni regulator: "Hebbov" samopodešavajući regulator sa sposobnošću učenja. Da bi se unaprijedilo vladanje spomenutog regulatora s aspekta indikatora kvalitete energije kao što su parcijalna izbijanja i THD osjetljivog trošila, predložena je nova struktura regulatora s uključenim metodama neizrazite logike. Simulacijski rezultati pokazuju bolji rad sustava uz korištenje predloženog regulatora. Regulator smanjuje propade napona i poboljšava harmonični sastav sustava u kvarnim uvjetima. Rezultati simulacija također pokazuju bolje ponašanje u odnosu na uobičajeni PI regulator te konvencionalni Hebbov regulator s učenjem.
Keywords
DVR; osjetljivo trošilo; kvaliteta energije; neizrazita funkcija pripadnosti; višekriterijski Hebbov algoritam učenja; samopodesivi regulator
Hrčak ID:
126098
URI
Publication date:
16.7.2014.
Visits: 1.872 *