Şebekeye bağlı modüler çok seviyeli dönüştürücü içeren yüksek gerilim doğru akım iletim sistemlerinin kontrol ve optimizasyonu
Control and optimization of high voltage direct current transmission systems including grid connected modular multilevel converter
Yazar: VOLKAN YAMAÇLI
Danışman: DOÇ. DR. KADİR ABACI
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Enerji iletim sistemleri = Energy transmission systems ; Güneş enerjisi = Solar energy ; Güç çeviriciler = Power converters ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Sistem yükü veya arızaları gibi durumlarda gerilim kararsızlığından kaçınmak amacıyla gerilim dönüştürücülerinin optimum kontrolü, güç sistemlerinde enerji kalitesini etkileyen en çok çalışılan doğrusal olmayan sorunlardan biridir. Dönüştürücü kontrolü ile ilgili optimizasyon problemi, sistem parametrelerini telafi etmeye ve optimum miktarda enerji sağlarken yenilenebilir enerji sistemlerinin dahil edilmesiyle daha karmaşık hale gelmektedir. Literatür ve endüstride bu konuyla ilgili yapılan çalışmalarda Yüksek Gerilim Doğru Akım (YGDA) iletim sisteminin avantajlı durumda olduğu görülmüş ve özellikle güneş ve rüzgâr enerji sistemleri içeren şebekelerle ilgili çalışmalar bu alanda yoğunlaşmaktadır. Özellikle DA-DA ve DA-AA dönüştürücülerle ilgili başarıyla sonuçlandırılan parametre optimizasyonu ve kontrolü sonucunda güç sisteminin istenilene en yakın ve en verimli şekilde çalıştırılması sağlanabilmektedir. Bu tez, YGDA iletim sistemlerine yenilenebilir enerji üretim ve iletim sistemleri öncelikli olmak üzere alternatif akım iletim sistemleri veya diğer bir YGDA iletim hatlarının güvenli biçimde bağlanabilmesi, iletilen enerjinin dalgalanmalardan arındırılabilmesi ve enerjinin kalitesinin korunmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada, yapay sinir ağlarına (YSA) dayalı basit bir yaklaşım önerilmiş ve PI kontrollü güç dönüştürücülerden oluşan yüksek gerilim DA ve yüksek gerilim AA sistemleri ara bağlantılarına uygulanmıştır. Önerilen yöntemi kullanarak, dönüştürücü kontrol parametreleri, kararlı durum ve dinamik gerilim kararlılığını iyileştirmek ve aynı zamanda kısa devre ve aşırı yüklenme durumlarındaki sistem hatalarını önleyebilmek amacıyla farklı durumlar için optimize edilmiştir. Hibrit kontrol içerisinde YSA ve PI kontrolcüler kullanabilmek amacıyla tasarlanan kontrol metodolojisini uygulamak için, ağ sadece sistemin çalıştığı en uygun parametre değerlerine göre değil, tüm olası sistem karakteristiğini yani çözüm uzayını içeren numunelerle en iyi şekilde eğitilmelidir. Bu nedenle yeni bir optimizasyon algoritması; rastgele ve lokalize numuneler kullanarak çözüm uzayını örneklemek ve YSA'yı eğitmek için diferansiyel arama algoritması kullanılmıştır. Önerilen yaklaşımın elde edilen ve sunulan sonuçları, güçlü ve hızlı yanıt nedeniyle, YSA'ların güç sistemi kararlılığı ile ilgili doğrusal olmayan güvenlik ve optimizasyon sorunlarının üstesinden gelmek için kullanılabileceğini göstermektedir. Bununla birlikte sistemlerin aktif ve reaktif güç eğrileri incelenerek gerekli müdahale yapılmıştır.

Abstract:
Optimum control of voltage converters to avoid voltage instability in situations such as system load or malfunctions is one of the most studied nonlinear problems affecting energy quality in power systems. The optimization problem with converter control becomes more complicated with the inclusion of renewable energy systems to compensate for system parameters while providing the optimum amount of energy. Studies on this subject in the literature and industry have shown that the high voltage direct current (HVCD) transmission system is in an advantageous position, and especially studies on networks containing solar and wind energy systems are concentrated in this field. As a result of the successful parameter optimization and control especially regarding DC-DC and DC-AC converters, it is possible to operate the power system in the most efficient and closest way to what is desired. This thesis aims to safely connect high voltage alternating current (HVAC) transmission systems or other HVCD transmission lines, primarily renewable energy generation and transmission systems, to HVCD transmission systems, to be free from fluctuations in transmitted energy and to maintain the quality of energy. In this study, a simple approach based on artificial neural networks (ANN) is proposed and applied to high voltage DC and high voltage AC systems interconnections consisting of PI controlled power converters. Using the proposed method, the converter control parameters are optimized for different situations in order to improve steady-state and dynamic voltage stability as well as avoid any system errors. In order to apply the hybrid control methodology using ANN and PI control, the network must be well trained with samples containing all possible system characteristics, not just the best parameter values. Therefore, a new optimization algorithm; Differential search algorithm is used to sample solution space using random and localized samples to train ANN. The obtained and presented results of the proposed approach show that due to the strong and fast response, ANNs can be used to overcome nonlinear safety and optimization problems related to power system stability. In addition, the active and reactive power curves of the systems were examined and the necessary intervention was made.