124 research outputs found
TUNING FOR POWER SYSTEM STABILIZER USING DISTRIBUTED TIME-DELAY NEURAL NETWORK
Full text linkIn this paper, a Distributed Time-Delay Neural Network (DTDNN) algorithm is used to control the Power System Stabilizer (PSS) parameters to find the reliable conditions. The proposed DTDNN algorithm apply tapped delay line memory to set the PSS. In this study, DTDNN consists of a DTDNN-identifier and a DTDNN-controller. The performance of the system with DTDNN-PSS controller is compared with a Recurrent Neural Network PSS (RNN-PSS) and Conventional PSS (C-PSS). The results show the effectiveness of DTDNN-PSS design, and superior robust performance for enhancement power system stability compared to other with different cases
ELMAN-RECURRENT NEURAL NETWORK FOR LOAD SHEDDING OPTIMIZATION
Full text linkLoad shedding plays a key part in the avoidance of the power system outage. The frequency and voltage fluidity leads to the spread of a power system into sub-systems and leads to the outage as well as the severe breakdown of the system utility. In recent years, Neural networks have been very victorious in several signal processing and control applications. Recurrent Neural networks are capable of handling complex and non-linear problems. This paper provides an algorithm for load shedding using ELMAN Recurrent Neural Networks (RNN). Elman has proposed a partially RNN, where the feedforward connections are modifiable and the recurrent connections are fixed. The research is implemented in MATLAB and the performance is tested with a 6 bus system. The results are compared with the Genetic Algorithm (GA), Combining Genetic Algorithm with Feed Forward Neural Network (hybrid) and RNN. The proposed method is capable of assigning load releases needed and more efficient than other methods
AN ADAPTIVE POWER SYSTEM STABILIZER BASED ON FOCUSED TIME DELAY NEURAL NETWORK
No full textIn this paper, Power System Stabilizer is designed in Single Machine Infinite Bus (SMIB) and speed control is implemented with a dynamic topology based on Focused Time Delay Neural Network (FTDNN). In case of prediction and control, two individual strategies are concerned for the current projects. The first is identification the dynamics of system. The other is an optimization unit expected for minimization disturbances. The performance of the system with FTDNN-PSS controller is compared with a Conventional PSS (C-PSS), RNN-PSS and DTDNN PSS. The results show the effectiveness of FTDNN-PSS design, and superior robust performance for enhancement power system stability compared to Conventional PSS with different cases
Focused Time Delay Neural Network For Tuning Automatic Voltage Regulator
Full text linkThis paper proposes a novel controller for automatic voltage regulator (AVR) system. The controller is used Focused Time Delay Neural Network (FTDNN). It does not require dynamic backpropagation to compute the network gradient. FTDNN AVR can train network faster than other dynamic networks. Simulation was performed to compare load angle (load angle) and Speed. The performance of the system with FTDNN-AVR has compared with a Conventional AVR (C-AVR) and RNN AVR. Simulations in Matlab/Simulink show the effectiveness of FTDNN-AVR design, and superior robust performance with different cases
Kendali Cerdas Droop Control Berbasis Modifikasi Osprey Optimization Algorithm Untuk Meningkatkan Kinerja Voltage Regulation Dan Akurasi Load Sharing Pada Mikrogrid DC
No full textPrinsip utama dari droop control adalah pengaturan tegangan output dari sumber daya listrik untuk menyeimbangkan daya antar sumber tanpa memerlukan komunikasi langsung antar unit, sehingga membuat sistem lebih sederhana dan handal. Dalam konteks Artificial Intelligence (AI), metaheuristik sering digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi yang rumit di berbagai bidang seperti pengenalan pola, pembelajaran mesin, dan pengolahan data. Disertasi ini difokuskan untuk menghasilkan 3 kontribusi sebagai luaran penelitian. Pertama, mendapatkan Konsep algorithm Osprey optimization algorithm yang dimodifikasi (MOOA). Kedua, Konsep Droop Control yang dimodifikan dalam tujuan sebagai voltage regulation, dan distribusi daya beban yang akurat dalam system Mikrogrid DC. Ketiga, Modifikasi Droop Control yang dioptimalkan dengan MOOA. Penelitian ini dikembangkan dan diterapkan pada aplikasi MATLAB/Simulink. Percobaan dengan menerapkan MOOA pada kendali mikrogrid DC yang terdiri dari koefisien droop, primery control dan secondary control pada setiap sumber. Validasi menggunakan Reptile Search Algorithm (RSA), Marine Predator Algorithm (MPA), Golden Jackal Optimization Algorithm (GJO), Aquila Optimizer (AO), dan Whale Optimization Algorithm (WOA). Didapatkan Hasil Integral of Time Absolute Error (ITAE) dari metode MOOA yang diusulkan adalah 0,023, yang lebih tinggi dari metode OOA, yang merupakan metode asli MOOA. Hasil selisih ITAE antara metode OOA dan MOOA adalah lebih baik metode MOOA sebesar 4.17% . Percobaan dengan melakukan modifikasi secondary control yang memiliki konsep proportioanl-intergal dengan menambahkan paramter derivatif sehingga menjadi proportional-intergal-derivatif (PID). Validasi menggunakan metode pembanding yaitu Preschool Education Optimization Algorithm (PEOA), Red-Tailed Hawk Algorithm (RTH), One-to-One Based Optimizer (OOBO), dan OOA asli. Penerapan MOOA pada PID di secondary control didapatkan hasil ITAE dari metode MOOA adalah 0.4188, dan menjadi nilai paling baik diantara algorithma lainnya. ITAE paling rendah menunjukkan bahwa kendali memberikan prioritas pada stabilitas jangka panjang tanpa fluktuasi besar. Sementara nilai ITSE dari MOOA nomer dua terbaik setelah OOBO. ITSE rendah menunjukkan bahwa respon kontrol dapat memastikan sistem beroperasi dengan respons cepat dan stabil.
===================================================================================================================================
The main principle of droop control is the regulation of the output voltage of the power source to balance power between sources without requiring direct communication between units, making the system simpler and more reliable. In the context of Artificial Intelligence (AI), metaheuristics are often used to solve complex optimization problems in various fields such as pattern recognition, machine learning, and data processing. This dissertation is focused on producing 3 contributions as research outputs. First, getting the concept of the modified Osprey optimization algorithm (MOOA). Second, the concept of modified Droop Control in the purpose of voltage regulation, and accurate load power distribution in the DC Mikrogrid system. Third, Modified Droop Control optimized with MOOA. This research was developed and applied to the MATLAB/Simulink application. Experiments by applying MOOA to DC Mikrogrid control consisting of droop coefficients, primary control and secondary control at each source. Validation using Reptile Search Algorithm (RSA), Marine Predator Algorithm (MPA), Golden Jackal Optimization Algorithm (GJO), Aquila Optimizer (AO), and Whale Optimization Algorithm (WOA). The ITAE result of the proposed MOOA method is 0.023, which is higher than the OOA method, which is the original MOOA method. The Integral of Time Absolute Error (ITAE) difference between the OOA and MOOA methods is better than the MOOA method by 4.17%. Experiments by modifying the secondary control that has a proportional-intergal concept by adding derivative parameters so that it becomes proportional-intergal-derivative (PID). Validation using comparative methods, namely Preschool Education Optimization Algorithm (PEOA), Red-Tailed Hawk Algorithm (RTH), One-to-One Based Optimizer (OOBO), and the original OOA. The application of MOOA to PID in secondary control obtained the ITAE result from the MOOA method is 0.4188, and is the best value among other algorithms. The lowest ITAE indicates that the control prioritizes long-term stability without major fluctuations. While the ITSE value of MOOA is the second best after OOBO. Low ITSE indicates that the control response can ensure the system operates with a fast and stable response
Battery Charge Controller Berbasis Dual Sumber Pada Rancang Bangun Kursi Roda Elektrik
Full text linkPenggunaan kursi roda elektrik semakin meningkat sebagai solusi mobilitas bagi penyandang disabilitas. Agar kursi roda elektrik beroperasi dengan baik, penting untuk memiliki sistem pengontrol pengisian baterai yang efektif. Penelitian ini merancang sebuah Battery Charge Controller berbasis dual sumber pada rancang bangun kursi roda elektrik. Tujuan dari pembuatan alat ini untuk menentukan ketinggian maksimum panel surya yang dapat diatur dengan mudah oleh pengguna, mengetahui waktu yang dibutuhkan dalam melakukan pengisian baterai sampai penuh dengan memanfaatkan dua sumber energi utama yaitu panel surya dan charger aki sebagai sumber energi cadangan, serta menampilkan persentase daya baterai yang ditampilkan oleh layar lcd. Metode eksperimental digunakan pada perancangan ini dengan fokus merancang kursi roda panel surya menggunakan dua metode pengisian aki. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Ketinggian panel surya dapat diatur mencapai 67 cm, dengan waktu pengisian aki 12V 30Ah menggunakan panel surya selama 5 jam 30 menit, sedangkan pengisian menggunakan charger aki selama 4 jam 20 menit. Sistem monitoring menampilkan persentase daya baterai secara real-time, memberikan informasi mengenai sisa daya baterai sehingga mempermudah pengguna.Kata Kunci : Kursi Roda, Panel Surya, Aki
Portable Pembangkit Listrik Tenaga Piko Hidro Untuk Power Station Charger
Full text linkMeningkatnya kebutuhan energi akan menyebabkan menipisnya cadangan energi di bumi dan membutuhkan energi cadangan yang dapat di perbaharui. Enrgi aliran air menjadi pilihan yang tepat untuk menggantikanya dengan memanfaatkannya menjadi energi pembangkit listrik. Dan energi listrik dapat di simpan di dalam batrei yang bisa digunakan kapan saja. Dalam penelitian ini mengubah energi air tersebut menjadi listrik yang di simpan di baterai dengan bentuk pembangkit yang portable bisa dibawa kemana mana. Dengan membutuhkan sebuah komponen seperti turbin, generator, charger controller, auto buck bost converter, baterai dan komponen pendukung lainnya yang di rangkai menjadi satu dalam bentuk portable. Dengan keluar baterai 12V yang bisa dinaikkan dan turunkan tegangannya sebagai charger handphone, laptop, dan peralatan elektronik lainnya. Dengan mengambil hasil yang didapatkan melakukan perbandingan dengan membandingkan perbedaan debit air yang mengalir dengan lama waktu pengisian pada power charger. didapatkan hasil pada debit sungai 73,621 l/s lama pengecasan 35 jam, debit debit sungai 73,621 l/s lama pengecasan 35 jam, debit pipa 6,41 l/s lama pengecasan 10 jam, debit pipa 8,064 l/s lama pengecasan 32 jam, debit pipa 9,868 l/s lama pengecasan 27 jam, debit pipa 14,42 l/s pipa 22,5 jam. Semakin besar debit maka semakin cepat pengisian pada baterai
Kata kunci : piko Hidro, Turbin, Teganga
Perancangan Sistem Pengendali Kecepatan Motor DC Menggunakan Kontroler Proposional Integral Derivative pada Palang Pintu Parkir
Full text link- …
