Doğadan Esinlenen Optimizasyon Algoritmaları Tabanlı Kesir Dereceli PID Denetleyicilerle Kontrol Edilen Bir Santral Modelinin Performansının İncelemesi

Abstract

Bu çalışmada, klasik oransal-integral-türev (PID) kontrolörlerin gelişmiş hali olan kesir dereceli oransal-integral-türev (FOPID) kontrolörlerden faydalanılarak basitleştirilmiş gaz türbinli bir santral modeli için denetlemenin hassas şekilde yapılabilmesi sağlanmıştır. Klasik PID kontrolörler (denetleyiciler) üç parametre içerirken, kesir dereceli PID kontrolörler beş parametre içerir. Parametre sayısının fazla olması daha hassas denetlemenin yapılabilmesine olanak sağlar, ancak bu durum kontrolörün optimizasyonunu zorlaştırır. Kesir dereceli PID kontrolörlerin geleneksel matematiksel yöntemler ile optimizasyonu zor olduğu için; bu çalışmada, doğadan esinlenen (meta-sezgisel) optimizasyon algoritmaları arasında yer alan balina optimizasyon algoritması (BOA), salp sürüsü algoritması (SSA), yapay arı kolonisi (YAK) ve atom arama optimizasyon algoritması (AAO) kullanılmıştır. Bu dört farklı algoritmayla optimize edilen FOPID kontrolör parametreleri, basitleştirilmiş gaz türbini enerji santrali modeline uygulanmış ve sistem çıkış sinyallerinin geçici yanıt performansları karşılaştırılmıştır. Bu amaçla yerleşme süresi ve yüzde en büyük aşım, karşılaştırma kriteri olarak kullanılmıştır. Simulasyon sonuçları, yapay arı kolonisi (YAK) algoritmasıyla optimize edilmiş FOPID kontrolörün, bu santral modeli için yerleşme süresi ve yüzde en büyük aşım kriterleri açısından diğer algoritmalarla optimize edilmiş FOPID kontrolörlere göre daha iyi performans sergilediğini göstermektedir.In this study, it is ensured that the control of a simplified gas turbine power plant can be performed precisely with the fractional order proportional-integral-derivative (FOPID) controllers, which are the advanced form of conventional proportional-integral-derivative (PID) controllers. While conventional PID controllers contain three parameters, fractional order proportional-integral-derivative PID controllers contain five parameters. The large number of parameters allows more precise control to be made, but this makes difficult optimization of the controller. Since fractional order PID controllers are difficult to optimize with traditional mathematical methods; in this study, whale optimization algorithm (WOA), salp swarm algorithm (SSA), artificial bee colony (ABC) and atomic search optimization algorithm (ASO), which are among the nature-inspired (metaheuristic) optimization algorithms, are used. FOPID controller parameters which are optimized from four different nature-inspired algorithms are applied to the simplified gas turbine power plant model and the transient responses performances of the system output signals are compared. For this aim, settlement time and percentage maximum overshoot are used as comparison criteria. The simulation results show that the FOPID controller optimized with the artificial bee colony (ABC) algorithm performs better than the rest ofFOPIDcontrollers on the settling time and overshoot for this power plant model.