한국지능시스템학회논문지 (Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems)

  • 제8권5호
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  • Pages.29-38
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  • 1998
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  • 1976-9172(pISSN)
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  • 2288-2324(eISSN)
한국지능시스템학회 (Korean Institute of Intelligent Systems)
권호 표지

신경회로망 자기종조 PID 제어기를 이용한 전력계통의 부하주파수제어에 관한 연구

A Study on the Load Frequency control of Power System Using Neural Network Self Tuning PID Controller

  • 정형환 (동아대학교 전기공학과) ;
  • 김상효 (동아대학교 전기공학과) ;
  • 주석민 (동아대학교 정보통신연구소) ;
  • 김경훈 (동아대학교 전기공학과)
  • 발행 : 1998.10.01
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초록

본 논문에서는 부하외란이 발생할 경우 2지역 전력계통의 부하주파수 제어 즉, 각 지역내의 주파수 및 연계선 조류편차가 허용치 내로 신속히 수렴하도록 하기 위하여 신경회로망 자기동조 PID 제어기를 제안하였다. 시뮬레이션에 사용된 신경회로망은 입력층에 2개, 중간층에 10개, 출력층에 3개의 뉴런으로 구성하였다. 2개의 입력층 뉴런은 시스템의 오차와 오차 변화율이 입력되게 하였고 출력층은 PID 제어기의 파라미터에 해당하는 3개의 뉴런으로 구성하였다.시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 신경회로망 자기동조 PID 제어기는 종래의 제어기법(Optimal, PID)보다 동특성 응답과 제어 성능이 우수한 제어기임을 알 수 있었다.

This paper proposes the neural network self-tuning PID controller for the load frequency control of 2- areas power system, namely, the prompt convergence of frequency and tie-line power flow deviation. The neural network applied to computer simulation consists of neurons of two inputs, ten hiddens and tliree outputs layer. Neurons of two inputs layer receive the error and its change rate of the system and cutputs layer consists of three neurons for the parameters of the PID controller. The simulation results shows that the proposed neural network self-tuning PID controller is superior to conventional control t~:chniques(Optimal, PID) in dynamic response and control performance.

키워드

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