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Cet article propose un contrôleur hybride fuzzy PID robuste, avec les valeurs de gain PID réglées à l'aide de la technique d'optimisation par essaims de particules (PSO) pour le contrôle automatique de génération (AGC) du système énergétique hybride à deux zones. L'algorithme PSO est appliqué pour réduire l'intégrale de l'erreur absolue pondérée par le temps (ITAE) des variations de fréquence et de puissance de liaison du système énergétique interconnecté à deux zones. L'efficacité de la méthode proposée est examinée sur un système énergétique interconnecté à deux zones, avec la Zone 1 contenant des centrales thermiques à reheating, des centrales hydroélectriques et des unités génératrices diesel, et la Zone 2 comprenant des centrales thermiques à reheating et des sources d'énergie renouvelables (RES) : système de conversion d'énergie éolienne, système photovoltaïque solaire et véhicules électriques. Les centrales thermiques à reheating sont modélisées en tenant compte de la bande morte du gouverneur (GDB) et des contraintes de taux de génération (GRC). La performance du contrôleur présenté est comparée avec celle de l'AGC PID optimisée par algorithme génétique et de l'AGC PID optimisé par PSO. Les résultats de simulation montrent des performances supérieures du contrôleur proposé par rapport à d'autres contrôleurs. De plus, l'analyse de sensibilité révèle que la technique proposée offre une meilleure réponse dynamique et robustesse que les autres techniques.
Othman et al. (Thu,) ont étudié cette question.