Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems

Introduction. In an electrical power system, the output of the synchronous generators varies due to disturbances or sudden load changes. These variations in output severely affect power system stability and power quality. The synchronous generator is equipped with an automatic voltage regulator to m...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2021
Автори: Anwar , N., Hanif , A., Ali , M.U., Zafar , A.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2021
Теми:
Онлайн доступ:http://eie.khpi.edu.ua/article/view/225187
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Electrical Engineering & Electromechanics

Репозитарії

Electrical Engineering & Electromechanics
id eiekhpieduua-article-225187
record_format ojs
institution Electrical Engineering & Electromechanics
baseUrl_str
datestamp_date 2021-02-23T09:10:20Z
collection OJS
language English
topic proportional integral derivative (PID) tuning
chaotic particle swarm optimization (CPSO)
robustness analysis
automatic voltage regulator (AVR)
transient response
spellingShingle proportional integral derivative (PID) tuning
chaotic particle swarm optimization (CPSO)
robustness analysis
automatic voltage regulator (AVR)
transient response
Anwar , N.
Hanif , A.
Ali , M.U.
Zafar , A.
Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems
topic_facet пропорційне регулювання інтегральної похідної
оптимізація хаотичного рою частинок
автоматичний регулятор напруги
перехідна реакція
аналіз стійкості
proportional integral derivative (PID) tuning
chaotic particle swarm optimization (CPSO)
robustness analysis
automatic voltage regulator (AVR)
transient response
format Article
author Anwar , N.
Hanif , A.
Ali , M.U.
Zafar , A.
author_facet Anwar , N.
Hanif , A.
Ali , M.U.
Zafar , A.
author_sort Anwar , N.
title Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems
title_short Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems
title_full Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems
title_fullStr Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems
title_full_unstemmed Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems
title_sort chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal pid tuning in automatic voltage regulator systems
title_alt Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems
description Introduction. In an electrical power system, the output of the synchronous generators varies due to disturbances or sudden load changes. These variations in output severely affect power system stability and power quality. The synchronous generator is equipped with an automatic voltage regulator to maintain its terminal voltage at rated voltage. Several control techniques utilized to improve the response of the automatic voltage regulator system, however, proportional integral derivative (PID) controller is the most frequently used controller but its parameters require optimization. Novelty. In this paper, the chaotic sequence based on the logistic map is hybridized with particle swarm optimization to find the optimal parameters of the PID for the automatic voltage regulator system. The logistic map chaotic sequence-based initialization and global best selection enable the algorithm to escape from local minima stagnation and improve its convergence rate resulting in best optimal parameters. Purpose. The main objective of the proposed approach is to improve the transient response of the automatic voltage regulator system by minimizing the maximum overshoot, settling time, rise time, and peak time values of the terminal voltage, and eliminating the steady-state error. Methods. In the process of parameter tuning, the Chaotic particle swarm optimization technique was run several times through the proposed hybrid objective function, which accommodates the advantages of the two most commonly used objective functions with a minimum number of iterations, and an optimal PID gain value was found. The proposed algorithm is compared with current metaheuristic algorithms including conventional particle swarm optimization, improved kidney algorithm, and others. Results. For performance evaluation, the characteristics of the integral of time multiplied squared error and Zwe-Lee Gaing objective functions are combined. Furthermore, the time-domain analysis, frequency-domain analysis, and robustness analysis are carried out to show the better performance of the proposed algorithm. The result shows that automatic voltage regulator tuned with the chaotic particle swarm optimization based PID yield improvement in overshoot, settling time, and function value of 14.41 %, 37.91 %, 1.73 % over recently proposed IKA, and 43.55 %, 44.5 %, 16.67 % over conventional particle swarm optimization algorithms. The improvement in transient response further improves the automatic voltage regulator system stability for electrical power systems.
publisher National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
publishDate 2021
url http://eie.khpi.edu.ua/article/view/225187
work_keys_str_mv AT anwarn chaoticbasedparticleswarmoptimizationalgorithmforoptimalpidtuninginautomaticvoltageregulatorsystems
AT hanifa chaoticbasedparticleswarmoptimizationalgorithmforoptimalpidtuninginautomaticvoltageregulatorsystems
AT alimu chaoticbasedparticleswarmoptimizationalgorithmforoptimalpidtuninginautomaticvoltageregulatorsystems
AT zafara chaoticbasedparticleswarmoptimizationalgorithmforoptimalpidtuninginautomaticvoltageregulatorsystems
first_indexed 2025-07-17T11:48:22Z
last_indexed 2025-07-17T11:48:22Z
_version_ 1850411950282899456
spelling eiekhpieduua-article-2251872021-02-23T09:10:20Z Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems Anwar , N. Hanif , A. Ali , M.U. Zafar , A. пропорційне регулювання інтегральної похідної оптимізація хаотичного рою частинок автоматичний регулятор напруги перехідна реакція аналіз стійкості proportional integral derivative (PID) tuning chaotic particle swarm optimization (CPSO) robustness analysis automatic voltage regulator (AVR) transient response Introduction. In an electrical power system, the output of the synchronous generators varies due to disturbances or sudden load changes. These variations in output severely affect power system stability and power quality. The synchronous generator is equipped with an automatic voltage regulator to maintain its terminal voltage at rated voltage. Several control techniques utilized to improve the response of the automatic voltage regulator system, however, proportional integral derivative (PID) controller is the most frequently used controller but its parameters require optimization. Novelty. In this paper, the chaotic sequence based on the logistic map is hybridized with particle swarm optimization to find the optimal parameters of the PID for the automatic voltage regulator system. The logistic map chaotic sequence-based initialization and global best selection enable the algorithm to escape from local minima stagnation and improve its convergence rate resulting in best optimal parameters. Purpose. The main objective of the proposed approach is to improve the transient response of the automatic voltage regulator system by minimizing the maximum overshoot, settling time, rise time, and peak time values of the terminal voltage, and eliminating the steady-state error. Methods. In the process of parameter tuning, the Chaotic particle swarm optimization technique was run several times through the proposed hybrid objective function, which accommodates the advantages of the two most commonly used objective functions with a minimum number of iterations, and an optimal PID gain value was found. The proposed algorithm is compared with current metaheuristic algorithms including conventional particle swarm optimization, improved kidney algorithm, and others. Results. For performance evaluation, the characteristics of the integral of time multiplied squared error and Zwe-Lee Gaing objective functions are combined. Furthermore, the time-domain analysis, frequency-domain analysis, and robustness analysis are carried out to show the better performance of the proposed algorithm. The result shows that automatic voltage regulator tuned with the chaotic particle swarm optimization based PID yield improvement in overshoot, settling time, and function value of 14.41 %, 37.91 %, 1.73 % over recently proposed IKA, and 43.55 %, 44.5 %, 16.67 % over conventional particle swarm optimization algorithms. The improvement in transient response further improves the automatic voltage regulator system stability for electrical power systems. Вступ. В електроенергетичній системі потужність синхронних генераторів змінюється внаслідок збурень або різких змін навантаження. Ці зміни в потужності серйозно впливають на стабільність енергетичної системи та якість електроенергії. Синхронний генератор оснащений автоматичним регулятором напруги для підтримання напруги на його клемах на рівні номінальної напруги. Декілька методів управління використовуються для поліпшення реакції системи автоматичного регулятора напруги, однак пропорційний інтегральний похідний контролер (PID-контролер) є найбільш часто використовуваним контролером, але його параметри вимагають оптимізації. Новизна. У цій роботі хаотична послідовність, заснована на логістичній схемі, гібридизується за допомогою оптимізації рою частинок, щоб знайти оптимальні параметри PID для системи автоматичного регулятора напруги. Ініціалізація на основі хаотичної послідовності логістичної схеми та найкращий глобальний вибір дозволяють алгоритму вийти із локальної мінімальної стагнації та покращити швидкість збіжності, що дає найкращі оптимальні параметри. Мета. Основною метою запропонованого підходу є поліпшення перехідної реакції системи автоматичного регулятора напруги шляхом мінімізації максимального перевищення, часу встановлення, часу наростання та пікових значень напруги на клемах і усунення помилки у стаціонарного стані. Методи. У процесі настройки параметрів техніку оптимізації рою хаотичних частинок кілька разів пропускали через запропоновану гібридну цільову функцію, яка враховує переваги двох найбільш часто використовуваних цільових функцій з мінімальною кількістю ітерацій,і знайдено оптимальне значення коефіцієнту підсилення PID. Запропонований алгоритм порівнюється з сучасними метаевристичними алгоритмами, включаючи звичайну оптимізацію рою частинок, вдосконалений алгоритм нирок та інші. Результати. Для оцінки ефективності об'єднуються характеристики інтеграла у часі, помноженого на похибки у квадраті, та цільових функцій Цве-Лі Гейнга. Крім того, проводяться аналіз у часовій області, аналіз у частотної області та аналіз стійкості, щоб показати кращу ефективність запропонованого алгоритму. Результат показує, що автоматичний регулятор напруги, налаштований на хаотичну оптимізацію рою частинок, заснований на поліпшенні виходу PID в перевищеннях,часі налаштування та значенні функції перевищує на 14,41 %, 37,91 %, 1,73 % нещодавно запропонований нирковий алгоритм та на 43,55 %, 44,5 %, 16,67 % перевищує звичайні алгоритми оптимізації рою частинок. Поліпшення перехідної реакції ще більше покращує стабільність автоматичного регулятора напруги для систем електроенергетики. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2021-02-23 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/225187 10.20998/2074-272X.2021.1.08 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 1 (2021); 50-59 Электротехника и Электромеханика; № 1 (2021); 50-59 Електротехніка і Електромеханіка; № 1 (2021); 50-59 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/225187/225159 Copyright (c) 2021 N. Anwar , A. Hanif , M.U. Ali , A. Zafar http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0