Koordinasi Kontroler PID dan Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS) pada Load Frequency Control (LFC) Menggunakan Differential Evolution (DE) Wendy Kurniawan Kautsar (2207100086)
Dosen Pembimbing Prof.Dr. Ir. Imam Robandi, MT Dr. Rony Seto Wibowo, ST, MT Seminar Tugas Akhir 26 Juni 2012
Konten Pendahuluan Latar belakang, Tujuan penelitian,Permasalahan, Batasan masalah
Pemodelan sistem dan algoritma Load Frequency Control (LFC), FACTS Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS), Differential Evolution (DE)
Koordinasi PID dan TCPS pada LFC Menggunakan DE Hasil Simulasi dan Analisis
Kesimpulan
Latar belakang
Beban yang berubah-ubah
Differentiall Evolution (DE)
Kestabilan terganggu
Kontroler PID Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS)
Load Frequency Control (LFC)
Tujuan Tugas Akhir
Membuat simulasi kontroler PID dan TCPS untuk LFC pada sistem tenaga listrik dua area.
Menentukan koordinasi kontroler PID dan TCPS yang optimal dengan menggunakan algortima DE.
Mengamati dan memahami performansi sistem dengan membandingkan respon frekuensi dan daya antar area sistem dengan PID, sistem dengan PID TCPS, dan sistem dengan PID TCPS yang dioptimisasi dengan DE.
Batasan Masalah • Model sistem tenaga listrik yang digunakan adalah sistem interkoneksi dua area
• Simulasi dilakukan dengan menggunakan Matlab • Kontroler yang digunakan adalah PID dan TCPS • Gangguan sistem bersifat dinamik
• Beban dianggap statik • Faktor ekonomis tidak diperhitungkan • Faktor harmonisa diabaikan
Load Frequency Control LFC
Load Frequency Control (LFC) • Pemulihan frekuensi sistem ke nilai nominal perlu aksi kontrol tambahan untuk mengubah set point beban. • Untuk mengatur daya peggerak utama sesuai variabel beban dapat dilakukan dengan mengubah set point beban dari unit pembangkit. • Perubahan daya pembangkitan mempengaruhi perubahan frekuensi sistem, oleh karena itu dibutuhkan dibutuhkan kontrol tambahan untuk mengatur frekuensi dan pertukaran daya antar area.
Pengaturan Frekuensi d (TG TB ) H dt
2. . f TG TB 0
frekuensi turun
TG TB 0
frekuensi naik
Skema LFC Excitation system
AVR
Gen .field
Voltage sensor
Steam Turbine
LOOP KONTROL FREKUENSI
G
Pv
PG QG Valve control mechanism
Pc
Ptie Load Frequency Control (LFC)
Frequency sensor
Diagram Blok LFC Dua Area f 1
1 1 2H1s D1
f 2
-
+
2 1 2H 2 s D2
T Ptie
PL1
+
+
Pm1
Pm2
1 1 TT 1 s 1 R1
-
-
-
Y1 1 1 sTg 1
+
1 1 TT 2 s 1 R2
Y2 1 1 sTg 2
-
+ Preef1
PL 2
+
Preef 2
Thyristor Controlled Phase Shifter TCPS
FACTS Thyristor Controlled Phase Shifter •
•
Peralatan Flexible AC Transamision System (FACTS) telah banyak digunakan dalam sistem tenaga modern. FACTS dirancang untuk mengatasi keterbatasan kontrol mekanis. Seiring dengan perkembangan elektronika daya, keterbatasan mekanis dapat teratasi. Sehingga performansi steady state dan dinamis dapat diperbaiki FACTS memiliki berbagai macam peralatan. Unified Power Flow Controller (UPFC), Static synchronous Series Compensator (SSSC), Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS), Static Var Compensator (SVC) merupakan peralatan FACTS yang banyak digunakan untuk memperbaiki sistem damping.TCPS sendiri adalah salah satu peralatan FACTS yang terdiri dari shunt transformer dan konverter. Klasifikasi TCPS yang ada berdasarkan jenis konverter yang digunakan. Konverter yang digunakan dapat berupa AC-AC bridge, pulse-width modulation (PWM), ac controller dll
Diagram skematik TCPS
Trafo Seri
Trafo eksitasi Kontrol Thyristor
Strategi Kontrol TCPS • Control pada TCPS adalah mengubah sudut tegangan pada saluran V1 V2 Ptie sin 1 2 X 12 • Dimana Ptie adalah persamaan aliran daya saluran tanpa TCPS. • maka ketika ditambahkan phase shifter akan menjadi
Ptie
V1 V2 X 12
sin 1 2
Strategi Kontrol TCPS
Ptie dapat dikontrol Dengan merubah
Ptie
V1 V2 X 12
sin 1 2
Diagram Blok TCPS
Ptie12
2T12 F1 (s) F2 (s) T12 (s) s
( s) Ptie12
K 1 sTPS
Error1 ( s)
K 2T12 F1 (s) F2 (s) T12 Error1 ( s) s 1 sTPS
∆F(s)
K 1 TPS
∆φ
Differential Evolution (DE)
Differential Evolution • Differential evolution adalah algoritma yang diperkenalkan oleh Storn dan Price pada tahun 1995 • DE adalah sebuah metode pencarian berbasis populasi yang menggunakan siklus perulangan dari rekombinasi dan seleksi untuk mengarahkan populasi mencari nilai optimum.
Parameter DE Strategi Dimensi Crossover Jumlah Populasi Pembobot (F) Iterasi Maksimum
5 4 0.8 30 0.7 50
Dimensi = KP, KI, KD, K (parameter kontrol pada LFC PID TCPS) Crossover = faktor rekombinasi pada DE Pembobot F = faktor mutasi pada DE
Flow chart DE Start
Inisialisasi
Evaluasi
Evaluasi
Seleksi
Iterasi Maksimum
End
Mutasi
Crossover
Proses DE Dimensi Y
Dimensi adalah parameter penalaan pada DE (KP, KI, KD, K)
Inisialisasi
Y 1
2
3
Populasi vektor x1(x1,y1)
5
x2(x2,y2) x3(x1,y3) x4(x4,y4)
4
x5(x5,y5)
Dimensi X
X
Proses DE Dimensi Y
Mutasi
Y 1
2
Populasi vektor x1(x1,y1)
x1(x1,y1)
x2(x2,y2)
x2(x2,y2)
x3(x1,y3)
x3(x1,y3)
x4(x4,y4)
x4(x4,y4)
x5(x5,y5)
x5(x5,y5)
Faktor Pembobot F
1 2
3
5
4 5
3
Mutan Vektor 4
Dimensi X
X
Proses DE Dimensi Y
Crossover
Y 1
2
Populasi vektor x1(x1,y1)
x1(x1,y1)
x2(x2,y2)
x2(x2,y2)
x3(x1,y3)
x3(x1,y3)
x4(x4,y4)
x4(x4,y4)
x5(x5,y5)
x5(x5,y5)
1 2
3
5
4 5
3
Mutan Vektor 4
Faktor crossover Dimensi X
X
Dimensi Y
Crossover
Y 1
2
Vektor trial x1(x1,y1)
x2(x2,y2)
3
x3(x1,y3) x4(x4,y4)
4
x5(x5,y5)
5
Dimensi X
X
Dimensi Y
Seleksi
Y 1
2
1
Vektor Trial x1(x1,y1)
x1(x1,y1)
x2(x2,y2)
x2(x2,y2)
x3(x1,y3)
x3(x1,y3)
x4(x4,y4)
x4(x4,y4)
x5(x5,y5)
x5(x5,y5)
2
3
3
4
5 5
Populasi vektor 4
Dimensi X
X
Proses DE Dimensi Y
Vektor baru
Seleksi
Y
1
2
x1(x1,y1)
x2(x2,y2)
3
x3(x1,y3) x4(x4,y4)
4
x5(x5,y5)
5
Iterasi selanjutnya Dimensi X
X
Koordinasi Kontroler PID dan TCPS Menggunakan DE
LFC 2 Area Kontroler PID dan TCPS f1
Koordinasi parameter menggunakan DE
1 2H1s D1
TCPS
T +
f 2
-
+
Ptie
1 2H 2 s D2
T PL1
Parameter penalaan KP, KI, KD, K (parameter kontrol pada LFC PID TCPS) Dengan fungsi evaluasi adalah
+
-
-
+ Pm1
+ + Pm 2 1 1 TT 2 s
1 1 TT 1 s 1 R1
1 R2
Y2
Y1
1 1 sTg 2
1 1 sTg1
-
+
+
t
ITAE t ACE (t ) dt
PID
0
PID ACE1
-
-
PL 2
Ptie
ACE 2
+
-
Parameter Sistem f1
Koordinasi parameter menggunakan DE
1 2H1s D1
TCPS
T +
f 2
-
+
Ptie
1 2H 2 s D2
T
Area Speed Drop (R) Damping Constant (D) Inertia Constant (H) Base Power (MVA) Governor Time Constant (Tg) Turbine Time Constant (Tt)
1 2 0.05 0.0625 0.6 0.9
5
4
1000
1000
0.2
0.3
PL1
+
-
-
+ Pm1
+ + Pm 2 1 1 TT 2 s
1 1 TT 1 s 1 R1
1 R2
Y2
Y1
1 1 sTg 2
1 1 sTg1
-
+
0.5
+
0.6 PID
PID ACE1
-
-
PL 2
Ptie
ACE 2
+
-
Grafik konvergensi dan hasil simulasi
K
KP
KI
KD
0.29
1.42
3.98
2.66
Respon Frekuensi Area 1
Metode kontrol PID Overshoot (pu) Settling time (det)
PID TCPS PID TCPS DE -0.0002551 -0.0002512 -0.0001609 14.97 17.6 15.8
Respon Frekuensi Area 2
Metode kontrol Overshoot (pu)
Settling time (det)
PID
PID TCPS
PID TCPS DE
-0.00002729
-0.00002374
-0.00001292
15.25
17.42
13.88
Respon Daya Antar Area
Metode kontrol Overshoot (pu) Settling time (det)
PID
PID TCPS PID TCPS DE -0.0004229 -0.000354 -0.0002351 18.91 22.27 19.08
Kesimpulan • Metode DE dapat digunakan untuk menentukan koordinasi parameter PID dan TCPS yang optimal. • Kontroler PID dan TCPS yang optimal dapat diterapkan pada sistem tenaga listrik dua area untuk meredam osilasi frekuensi area 1 (Δf1), frekuensi area 2 (Δf2) dan daya antar area (Ptie). • Penerapan DE terhadap PID dan TCPS pada sistem tenaga listrik dua area dapat memperkecil overshoot dan mempercepat settling time respon sistem.
Saran • Untuk mendapatkan koordinasi parameter PID dan TCPS yang optimal pada LFC sistem tenaga listrik dua area dapat dilakukan dengan menggunakan komputasi cerdas yang lain untuk mendapatkan hasil yang lebih optimum. • Kontroler PID dan TCPS diterapkan pada sistem yang lebih besar • Kontroler PID dan TCPS digunakan untuk analisis gangguan transien
Refrensi • •
•
•
• •
[1] Imam Robandi,”Modern Power System Control”, Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2009 [2] Djiteng Marsudi,”Operasi sistem tenaga listrik”,2006, Graha lmu, Yogyakarta. ISBN 978-756 [3] R.J. Abraham, D. Das, A. Patra, “Effect of TCPS on oscillation in tie-power and frequencies in an interconected hydrothermal power system”, EIT Gener. Transm., Vol. 1, No. 4, Jully 2007. [4] Imam Robandi,"Desain Sistem Tenaga Modern", Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2006. [5] Hadi Saadat,"Power System Analysis",Mc Graw Hill, Singapore, 2004. [6] Gyugyi, L., “Dynamic compensation of ac transmission line by solid-state synchronous voltage sources”, IEEE Trans. PD., Vol. 9, No.2 pp. 1994, 904-911
Refrensi • •
• • •
•
[7] M. A. Abido, " Thyristor Controlle Phase Shiter Based Stabilizer Design Using Simulated Annealing Algorithm", IEEE, 2009. [8] Mochamad Avid Fassamsi ,”Optimal Tuning PID Superconducting Magnetic Energy Storage (SMES) Menggunakan Imperialist Competitive Algorithm (ICA) Untuk Meredam Osilasi Daya Pada Sistem Kelistrikan Jawa Bali 500 kV”, Tugas Akhir, Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia 2010 [9] Joel H. Van Sickel, Kwang Y. Lee, and Jin S. Heo, “Differential Evolution and its Applications to Power Plant Control”, IEEE [10] Millie Pant, Musrrat Ali, and Ajith Abraham, “Mixed Mutation Strategy Embedded Differential Evolution”, IEEE, 2009 [11] G. Jeyakumar and C. Shunmuga Velayutham, “A Comparative Performance Analysis of Differential Evolution and Dynamic Differential Evolution Variants”, IEEE ,2009 [12] Kenneth V.Price, Rainer M.Storn,"Differential Evolution A Practical Approach to Global Optimization", Springer, Jerman, 2005.
TERIMA KASIH
