Sintonización simultanea de los parámetros del regulador automático de tensión y del estabilizador de sistema de potencia utilizando una variante del algoritmo de optimización por enjambre de partículas

Abstract

En esta tesis se propone un nuevo algoritmo de optimización para el control óptimo de la tensión en los terminales de los generadores síncronos de los sistemas de potencia. Este control se consigue mediante la sintonización simultánea y óptima de los parámetros del Regulador Automático de Tensión (AVR) y del Estabilizador de Sistema de Potencia (PSS), los cuales son dos de los principales controladores empleados en los sistemas de potencia. El algoritmo propuesto se prueba en el Sistema Máquina Barra Infinita (SMIB) y se aplica al Sistema de prueba IEEE de 9 barras, este algoritmo consiste en una variación de la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), en el que se propone una nueva forma de calcular el factor de peso inercial (ω), empleando una función coseno que decrece exponencialmente al aumentar el número de iteraciones para luego crecer y volver a decrecer periódicamente. En el análisis de la respuesta temporal del sistema controlado se verifica que la aplicación del algoritmo propuesto permite al sistema estabilizarse bajo perturbaciones. Inicialmente, se realiza- ron pruebas utilizando el PSO clásico para abordar problemas típicos en los sistemas de potencia, lo cual proporcionó una base de comparación y destacó sus limitaciones, tales como el elevado número de iteraciones para conseguir la convergencia y la predisposición a entramparse en óptimos locales al abordar problemas de mayor envergadura. Posteriormente, el algoritmo propuesto fue aplicado a un problema más complejo de sintonización simultánea de los parámetros del AVR y del PSS, demostrando mejores resultados en términos de máximo sobrepaso (Mp), tiempo de establecimiento (ts), tiempo de subida (tr) y error en estado estacionario (Ess) en comparación con otros algoritmos. Estas mejoras destacan el rendimiento superior del nuevo algoritmo de optimización en relación con otros algoritmos derivados de PSO, reafirmando su efectividad e introduciendo avances significativos cruciales para la confiabilidad y eficiencia de los sistemas de potencia, particularmente para mantener la estabilidad y el rendimiento en condiciones operativas variables.

In this thesis, a new optimization algorithm is proposed for the optimal control of the voltage at the terminals of the synchronous generators of the power systems. This control is achieved by the simultaneous and optimal tuning of the parameters of the Automatic Voltage Regulator (AVR) and the Power System Stabilizer (PSS), which are two of the main controllers used in power systems. The proposed algorithm is tested in the Single Machine Infinite Bus (SMIB) system and is applied to the IEEE 9-bar test system, this algorithm consists of a variation of Particle Swarm Optimization (PSO), in which a new way to calculate the inertial weight factor (ω) is proposed, using a cosine function that decreases exponentially as the number of iterations increases, then grows and decreases again periodically. In the analysis of the temporal response of the controlled system, it is verified that the ap- plication of the proposed algorithm allows the system to stabilize under disturbances. Initially, classical PSO was tested to address typical problems in power systems, serving as a benchmark and highlighting its limitations, such as the high number of iterations to achieve convergence and the predisposition to get stuck in local optima when addressing larger problems. Subsequently, the proposed algorithm was applied to a more complex problem of simultaneous tuning of the AVR and PSS parameters, demonstrating better results in terms of maximum overshoot (Mp), settling time (ts), rise time (tr) and steady-state error (Ess) compared to other algorithms. These improvements highlight the superior performance of the new optimization algorithm relative to other PSO-derived algorithms, reaffirming its effectiveness and introducing significant advancements crucial for the reliability and efficiency of power systems, particularly for maintaining stability and performance under varying operational conditions.