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Hybrid Neuro Fuzzy Controller for Automatic Generation Control of Multi Area Deregulated Power System

Circuits and Systems 2016年第4期7卷 292-306页

作者： baghya shree solaiappan Nagappan Kamaraj Department of Electrical and Electronics Engineering Anna University-University College of Engineering Dindigul India Department of Electrical and Electronics Engineering Thiagarajar College of Engineering Madurai India

This paper is intended in investigating the Automatic Generation Control (AGC) problem of a deregulated power system using Adaptive Neuro Fuzzy controller. Here, three area control structure of Hydro-Thermal generation has been considered for different contracted scenarios under diverse operating conditions with non-linearities such as Generation Rate Constraint (GRC) and Backlash. In each control area, the effects of the feasible contracts are treated as a set of new input signals in a modified traditional dynamical model. The key benefit of this strategy is its high insensitivity to large load changes and disturbances in the presence of plant parameter discrepancy and system nonlinearities. This newly developed scheme leads to a flexible controller with a simple structure that is easy to realize and consequently it can be constructive for the real world power system. The results of the proposed controller are evaluated with the Hybrid Particle Swarm Optimisation (HCPSO), Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) and Artificial Neural Network (ANN) controllers to illustrate its robustness.

关键词： AGC ANFIS ANN Deregulated Power System HCPSO RCGA

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