Automa'c Genera'on Control using Intelligent Controllers - - PowerPoint PPT Presentation

Automa'c ¡Genera'on ¡Control ¡ using ¡Intelligent ¡Controllers ¡

Harkirat ¡Singh ¡Choong ¡

Fuzzy ¡Logic ¡

• “Fuzzy ¡Logic” ¡paper ¡by ¡Prof. ¡LoCi ¡Zadeh, ¡faculty ¡in ¡

Electrical ¡Engineering, ¡U.C. ¡Berkeley, ¡set ¡the ¡ founda'on ¡of ¡the ¡“Fuzzy ¡Set ¡Theory” ¡in ¡1965. ¡

• Applica'ons ¡range ¡from ¡Embedded ¡Control, ¡

Industrial ¡Automa'on ¡and ¡Process ¡Control. ¡

• Fuzzy ¡logic ¡is ¡a ¡rule-­‑based ¡system ¡that ¡can ¡rely ¡on ¡

the ¡prac'cal ¡experience ¡of ¡an ¡operator, ¡ par'cularly ¡useful ¡to ¡capture ¡experienced ¡

• perator ¡knowledge ¡
• Fuzzy ¡logic ¡systems ¡are ¡well ¡suited ¡to ¡nonlinear ¡

systems ¡and ¡systems ¡that ¡have ¡mul'ple ¡inputs ¡ and ¡mul'ple ¡outputs. ¡

Example ¡

• Input ¡– ¡Temperature ¡
• Output ¡– ¡Fan ¡Speed ¡
• Membership ¡func'on: ¡Map ¡each ¡input ¡to ¡ ¡

predefined ¡fuzzy ¡sets. ¡In ¡this ¡example, ¡three ¡ fuzzy ¡sets: ¡Cold, ¡Warm ¡and ¡Hot. ¡

• Fuzzy ¡set ¡for ¡output: ¡Slow, ¡Medium ¡and ¡Fast. ¡
• Create ¡the ¡rules ¡that ¡will ¡define ¡how ¡the ¡

membership ¡func'ons ¡will ¡be ¡applied ¡to ¡the ¡final ¡

• system. ¡
• Three ¡rules ¡for ¡this ¡system ¡can ¡be: ¡

1. If ¡HOT ¡then ¡FAST ¡ 2. If ¡WARM ¡then ¡MEDIUM ¡ 3. If ¡COLD ¡then ¡SLOW ¡(or ¡OFF) ¡

• To ¡get ¡the ¡“crisp” ¡output ¡value, ¡we ¡mostly ¡use ¡

centre ¡of ¡gravity ¡method. ¡

• 52 ¡degrees-­‑ ¡input, ¡44% ¡fan ¡speed-­‑ ¡output ¡

(centroid ¡of ¡the ¡area). ¡

Automa'c ¡Genera'on ¡Control ¡of ¡Mul' ¡ Area ¡Power ¡Systems ¡using ¡ANN ¡Controller ¡

• Three ¡area ¡interconnected ¡power ¡system ¡
• Frequency ¡of ¡each ¡area ¡is ¡controlled ¡and ¡

performance ¡of ¡ANN ¡controller ¡is ¡compared ¡ with ¡conven'onal ¡integral ¡controller. ¡

• To ¡consider ¡Genera'on ¡Rate ¡Constraints ¡GRC, ¡

limiters ¡are ¡added ¡to ¡governors ¡of ¡all ¡the ¡areas ¡ (maximum ¡rate ¡of ¡valve ¡opening ¡or ¡closing ¡is ¡ restricted ¡by ¡limiters). ¡

• GRC ¡result ¡in ¡large ¡devia'ons ¡in ¡Area ¡Control ¡

Error ¡ACE. ¡

• ANN ¡controller ¡used ¡here ¡is ¡NARMA-­‑ ¡L2 ¡(Non ¡

Linear ¡Auto ¡Regressive ¡Model ¡Reference ¡ Adap've ¡Controller). ¡

• Consists ¡of ¡Reference, ¡Plant ¡output ¡and ¡control ¡
• signal. ¡
• Permits ¡upda'ng ¡of ¡controller ¡parameters. ¡
• In ¡this ¡case, ¡frequency ¡devia'on, ¡'e ¡line ¡power ¡

devia'on ¡and ¡load ¡perturba'on ¡of ¡the ¡area ¡are ¡

• inputs. ¡
• Control ¡signal ¡of ¡the ¡governor ¡is ¡output ¡of ¡neural ¡
• network. ¡
• 3 ¡layer ¡perceptron, ¡3 ¡inputs, ¡15 ¡neurons ¡in ¡

hidden ¡layer ¡and ¡1 ¡output, ¡and ¡100 ¡training ¡

• samples. ¡

Results ¡

Area ¡1 ¡ Area ¡2 ¡ Area ¡3 ¡

Automa'c ¡Genera'on ¡Control ¡with ¡ fuzzy ¡logic ¡controllers ¡in ¡the ¡power ¡ system ¡including ¡SMES ¡units. ¡

• Fuzzy ¡PI ¡controller ¡is ¡proposed ¡in ¡this ¡paper. ¡
• Addi'on ¡of ¡Super ¡conduc'ng ¡Magne'c ¡Energy ¡

Storage ¡reduces ¡instantaneous ¡mismatch ¡ between ¡supply ¡and ¡demand ¡of ¡real ¡power. ¡

• Three ¡areas-­‑ ¡two ¡steam ¡turbines ¡and ¡one ¡hydro. ¡
• Governors ¡have ¡dead ¡bands ¡(this ¡has ¡

destabilizing ¡effect ¡on ¡the ¡transient ¡response). ¡

SMES ¡system ¡

Ed ¡= ¡2Vd0 ¡cosα ¡– ¡2 ¡Id

¡ ¡ ¡Rc ¡ ¡ ¡

• Id ¡ ¡is ¡current ¡in ¡inductor, ¡Rc ¡is ¡commuta'ng ¡

resistance, ¡Vd0 ¡is ¡the ¡maximum ¡circuit ¡bridge ¡voltage. ¡

• If ¡α<90 ¡degrees, ¡SMES ¡charging ¡mode, ¡if ¡α>90 ¡

degrees, ¡SMES ¡discharging ¡mode. ¡

• Ed ¡ ¡is ¡con'nuously ¡controlled ¡depending ¡on ¡the ¡

sensed ¡area ¡control ¡error ¡(ACE= ¡B∆f ¡+ ¡∆P) ¡signal. ¡

• Inductor ¡current ¡devia'on ¡ ¡is ¡used ¡as ¡–ve ¡

feedback, ¡because ¡current ¡variable ¡of ¡SMES ¡is ¡ intended ¡to ¡selle ¡to ¡it’s ¡steady ¡state ¡value ¡so ¡it ¡can ¡ respond ¡to ¡next ¡load ¡disturbance ¡immediately. ¡

KIdi ¡ ¡is ¡the ¡gain ¡feedback ¡for ¡∆Idi ¡ ¡, ¡Tdci ¡ ¡is ¡converter ¡'me ¡ delay, ¡K0i ¡(KV/ ¡unit ¡ACE) ¡is ¡the ¡gain ¡constant, ¡L ¡is ¡ inductance ¡of ¡coil, ¡∆Psm ¡ ¡is ¡the ¡devia'on ¡in ¡the ¡ inductor ¡real ¡power ¡of ¡SMES ¡unit. ¡

Fuzzy ¡logic ¡controller ¡

• Inputs-­‑ ¡ACE ¡and ¡change ¡rate ¡in ¡ACE ¡(∆ACE) ¡
• This ¡shows ¡the ¡tendency ¡of ¡the ¡area ¡control ¡error. ¡

• Propor'onal ¡term ¡provides ¡control ¡ac'on ¡equal ¡to ¡

some ¡mul'ple ¡of ¡the ¡error ¡and ¡integral ¡term ¡forces ¡ steady ¡state ¡error ¡equal ¡to ¡zero. ¡

• If ¡we ¡use ¡PD ¡fuzzy, ¡then ¡steady ¡state ¡error ¡is ¡
• present. ¡(because ¡all ¡industrial ¡processes ¡are ¡type ¡

zero ¡processes) ¡

• If ¡we ¡use ¡PI ¡fuzzy, ¡when ¡integral ¡factor ¡is ¡small, ¡

response ¡of ¡the ¡system ¡is ¡slow ¡and ¡when ¡integral ¡ factor ¡is ¡large, ¡serious ¡oscilla'ons ¡are ¡produced. ¡

• α/β ¡ra'o ¡decides ¡which ¡is ¡predominant. ¡
• Thus, ¡fuzzy ¡controller ¡behaves ¡as ¡'me ¡varying ¡PID ¡
• controller. ¡

Results ¡without ¡SMES ¡

Results ¡with ¡SMES ¡

Thank ¡You ¡