Biyoyenilenebilir enerji tabanlı mikro şebekenin yük frekansı kontrolü için bulanık PID kontrolör
Fuzzy pid controller for load frequency control of biorenewable energy based micro grid
Yazar: GİZEM DOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DURSUN ÖZTÜRK ; DOÇ. DR. BURAK YILDIRIM
Bingöl Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Mikro şebeke sistemi = Microgrid system ; PID denetleme = PID control ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy ; Yük frekans denetimi = Load frequency control

Özet:
Günümüzde enerji tüketiminin giderek arttığı, çevre koruma bilincinin geliştiği ve enerji piyasalarındaki serbestleşmenin istikrarlı şekilde ilerlediği görülmektedir. Bu nedenle, yeni teknolojiler yardımı ile yenilenebilir enerji kaynaklarından (YEK) daha fazla yararlanmaya yönelik politikalar üretilmekte ve dağıtılmış üretim sistemlerine olan ilginin artması
sağlanmaktadır. Mikro şebekeler, YEK'lerin şebekeye entegrasyonunda önemli avantajlar sağlayan bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır. Mikro şebekelerin yapılarında bulunan YEK'lerin değişken üretim yapıları gibi bazı belirsizliklere sahip olması, bu sistemlerde frekans kararlılığını önemli problemlerden biri haline getirir. Bir mikro şebeke modeline
etkin bir yük frekansı kontrolünün (YFK) sağlanması, bu sistemlerin kararlılığı ile ilgili iyileştirmelere önemli ölçüde katkıda bulunur. Bu tez çalışmasında mikro şebekede, YFK'de karşılaşılan zorlukların üstesinden gelmek için bir fuzzy oransal integral türev(PID - Proportional-Integral-Derivative) kontrolör yapısı önerilmiştir. En uygun kontrol parametre değerlerinin belirlenmesi için lig şampiyonası algoritması (LŞA), karınca koloni algoritması (KKA) ve parçacık sürü optimizasyon (PSO) algoritmaları kullanılmıştır. Aynı zamanda, fuzzy PID kontrolörünün kazançlarının en uygun
değerlerinin elde edilmesi için zaman ağırlıklı mutlak hatanın toplamı (ITAE - Integral Time-weighted Absolute Error) maliyet fonksiyonu kullanılmıştır. Çalışmada elde edilen sonuçlara göre, klasik PID ve fuzzy PID kontrolöre sahip sistemlerin frekans yanıtları karşılaştırıldığında üç farklı optimizasyon algoritması için fuzzy PID kontrolör daha iyi
sonuçlar vermiştir. Bu sonuçlar hem frekansın zamana göre değişimleri hem de performans veri değerleriyle gösterilmiştir. Ayrıca çalışma sonuçlarında fuzzy PID kontrolörün parametre değerlerini ayarlamak için en uygun optimizasyon algoritmasının LŞA olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Today, it is seen that energy consumption is increasing, environmental protection awareness is developing and liberalization in energy markets is progressing steadily. Therefore, with the help of new technologies, policies are produced to benefit more from renewable energy resources (RES) and the interest in distributed generation systems is
increased. Microgrids have emerged as a solution that provides significant advantages in the integration of RES to the grid. The fact that RES in the structures of microgrids have some uncertainties such as variable generation structures makes frequency stability one of the important problems in these systems. Providing effective load frequency control (LFC) to a microgrid model contributes significantly to improvements in the stability of these systems. In this thesis, a fuzzy proportional integral derivative (PID - Proportional-IntegralDerivative) controller structure is proposed to overcome the difficulties encountered in the microgrid. League championship algorithm (LCA), ant colony algorithm (ACA) and
particle swarm optimization (PSO) algorithms were used to determine the most appropriate control parameter values. At the same time, the cost function of the sum of the timeweighted absolute error (ITAE - Integral Time-weighted Absolute Error) is used to obtain the optimal values of the gains of the fuzzy PID controller. According to the results obtained in the study, when the frequency responses of systems with classical PID and fuzzy PID controllers are compared, the fuzzy PID controller gave better results for three different optimization algorithms. These results are shown with both frequency variation over time and performance data values. In addition, in the results of the study, it was determined that the most suitable optimization algorithm for adjusting the parameter values of the fuzzy PID controller was LCA.