TY - JOUR ID - TI - AUTOMATIC GENERATION CONTROL IN MULTI AREA INTERCONNECTED POWER SYSTEM USING PID CONTROLLER BASED ON GA AND PSO التحكم بنظام التوليد الذاتي (AGC) لمنظومة قدرة متعددة المناطق باستخدام المسيطر (تناسبي- تكاملي- تفاضلي) (PID) بالاستناد إلى الخوارزمية الجينية(GA) وأمثليه أسراب الجسيمات(PSO) AU - Ghassan Abdullah Salman غسان عبد الله سلمان PY - 2015 VL - 8 IS - 4 SP - 297 EP - 310 JO - DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية SN - 19998716 26166909 AB - The goal of paper is to maintain the frequency and tie line power changes are maintained at their scheduled values, so in this paper presents two methods for determination of the optimal (Proportional-Integral-Derivate) PID parameters for Automatic Generation Control (AGC) of the three areas (non reheat thermal-reheat thermal-hydraulic) interconnected power system, the first is the Genetic Algorithm (GA) and the second is the Particle Swarm Optimization (PSO). The GA and PSO are applied to search for the optimal PID controller parameters to minimize various performance indexes as objective functions. These objective functions namely Integral Absolute Error (IAE) and Integral Square Error (ISE) are considered for optimization. The performance of the intelligent controllers based on GA and PSO has been compared with tie line bias control strategy, the settling time, maximum deviation and peak time with the proposed controllers are better than the outputs of the tie line bias control strategy. From combination sets (GA-IAE, PSO-IAE, GA-ISE and PSO-ISE), GA-IAE and PSO-IAE have better settling time and lesser peak time when compared with GA-ISE and POS-ISE while, GA-ISE has lower maximum deviation when compared with other sets.

الهدف من النشرية هو الحفاظ على التردد والتغيرات ما بين خطوط نقل القدرة عند القيم المقررة, تم عرض طريقتين لتحديد المتغيرات الأمثل للمسيطر( تناسبي- تفاضلي- تكاملي) (PID) للتحكم بنظام التوليد الذاتي (AGC) لمنظومة قدرة ذات ثلاث مناطق (non reheat thermal-reheat thermal-hydraulic), الأول هو الخوارزمية الجينية (GA) والثاني هو أمثلية أسراب الجسيمات (PSO). تطبق الخوارزمية الجينية (GA) و أمثلية أسراب الجسيمات (PSO) في هذا البحث للسيطرة على متغيرات (PID) لتقليل مؤشرات أداء متعددة والتي أعتمدت كأهداف موضوعية. تم إعتماد تكامل مطلق الخطأ (IAE) وتكامل مربع الخطأ (ISE) كمقايس لدقة العمل والمفاضلة. المسيطرات الذكية كالخوارزمية الجينية (GA) وأمثلية أسراب الجسيمات (PSO) تـم مقـارنة أدائـها مع المسـيطر الانـحياز الاسـتراتيجـي (bias control strategy), ولاحظنا أن المسيطرات المقترحة ذات أداء أفضل من حيث زمن الاستقرار و الحد الأقصى للانحراف و زمن القمة مقارنة مع المسـيطر الانـحياز الاستراتيجـي (bias control strategy). ومع مـزيـج المجاميع (GA-IAE, PSO-IAE, GA-ISE and PSO-ISE ), GA-IAE و PSO-IAE توصلنا إلى أفضـل زمـن اسـتقـرار و زمـن قمة مقارنة مع GA-ISE و PSO-ISE بـينـما لاحظنا أن GA-ISE يمتلك أقل حد للانحراف مقارنة مع بقية المجاميع. ER -