تصميم مثبتات نظام الطاقة القوية لشبكة الكهرباء العراقية.
Entwurf robuster Stromsystemstabilisatoren für das irakische Stromnetz.
Design of robust power system stabilizers for Iraqi power network.
Diseño de estabilizadores robustos del sistema eléctrico para la red eléctrica iraquí.
طراحی تثبیت کننده های قوی سیستم قدرت برای شبکه برق عراق.
Conception de stabilisateurs de système électrique robustes pour le réseau électrique irakien.
Разработка надежных стабилизаторов энергосистемы для электросети Ирака.
Résumé
ضمن هذه الورقة، تحتل الخوارزميات الجينية (GAs) مركز الصدارة كأداة استراتيجية مطبقة لتحديد العدد الأمثل لمثبتات نظام الطاقة (PSSs) وضبط معلماتها ووضعها ضمن الإطار المعقد لشبكة الطاقة العراقية. ويعتبر هذا المسعى حاسما بشكل خاص بالنظر إلى ظروف التشغيل المتنوعة التي تواجهها الشبكة. يتم تعريف التحدي الأساسي على أنه مشكلة تحسين تهدف إلى تحقيق الحد الأدنى من نسبة التخميد في الأوضاع الكهروميكانيكية. ولتحقيق ذلك، تستكشف الدراسة سيناريوهات مختلفة تنطوي على تكوينات مختلفة من PSSs. الهدف هو تحديد الإعداد الأكثر فعالية الذي يضمن التخميد الأمثل لهذه الأوضاع في ظل ظروف تشغيلية متنوعة داخل شبكة الطاقة العراقية. يتم فحص قوة وفعالية النهج المقترح بدقة وتأكيدها من خلال تحليل متعدد الأوجه. يتضمن ذلك تحليل القيم الذاتية، وهي طريقة تستخدم لتقييم استقرار الشبكة وسلوكها في ظل تكوينات PSS مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يتم فحص نتائج المحاكاة غير الخطية بدقة، مما يوفر رؤى قيمة حول استجابة الشبكة لمواضع ومعلمات PSS المحسنة. يقدم تطبيق الخوارزميات الجينية نهجا متطورا وقابلا للتكيف، ويعرض فعاليته في تحديد العدد والموضع والمعلمات الأكثر فائدة لتعزيز خصائص التخميد للتذبذبات الكهروميكانيكية داخل شبكة الطاقة العراقية. وتؤكد التحليلات الشاملة التي تم إجراؤها مدى قوة النهج المقترح، وتقدم أدلة قوية على فعاليته في معالجة المخاوف المتعلقة باستقرار الشبكة عبر ظروف تشغيلية متنوعة.
In diesem Artikel stehen genetische Algorithmen (GAs) im Mittelpunkt, die als strategisches Werkzeug eingesetzt werden, um die optimale Anzahl von Stromsystemstabilisatoren (PSSs) zu bestimmen und deren Parameter und Platzierung im komplexen Rahmen des irakischen Stromnetzes zu optimieren. Dieses Unterfangen ist angesichts der unterschiedlichen Betriebsbedingungen, denen das Netzwerk ausgesetzt ist, besonders wichtig. Die grundlegende Herausforderung wird als Optimierungsproblem definiert, das darauf abzielt, das minimale Dämpfungsverhältnis der elektromechanischen Moden zu maximieren. Um dies zu erreichen, untersucht die Studie verschiedene Szenarien mit unterschiedlichen Konfigurationen von PSSs. Ziel ist es, den effektivsten Aufbau zu ermitteln, der eine optimale Dämpfung dieser Modi unter verschiedenen Betriebsbedingungen im irakischen Stromnetz gewährleistet. Die Robustheit und Wirksamkeit des vorgeschlagenen Ansatzes werden eingehend geprüft und durch eine vielschichtige Analyse bestätigt. Dazu gehört die Eigenwertanalyse, eine Methode zur Bewertung der Stabilität und des Verhaltens des Netzwerks unter verschiedenen PSS-Konfigurationen. Darüber hinaus werden nichtlineare Simulationsergebnisse gründlich untersucht und liefern wertvolle Einblicke in die Reaktion des Netzwerks auf diese optimierten PSS-Platzierungen und -Parameter. Die Anwendung genetischer Algorithmen stellt einen ausgefeilten und anpassungsfähigen Ansatz dar, der seine Wirksamkeit bei der Identifizierung der vorteilhaftesten Anzahl, Platzierung und Parameter von PSS zur Verbesserung der Dämpfungseigenschaften elektromechanischer Schwingungen innerhalb des irakischen Stromnetzes unter Beweis stellt. Die durchgeführten umfassenden Analysen bestätigen die Robustheit des vorgeschlagenen Ansatzes und liefern wesentliche Belege für seine Wirksamkeit bei der Bewältigung der Stabilitätsprobleme des Netzwerks unter verschiedenen Betriebsbedingungen.
Within this paper, Genetic Algorithms (GAs) take center stage as a strategic tool applied to determine the optimal number of Power System Stabilizers (PSSs) and fine-tune their parameters and placement within the intricate framework of the Iraqi power network. This endeavor is especially crucial considering the diverse operating conditions the network encounters. The fundamental challenge is defined as an optimization problem, aiming to maximize the minimum damping ratio of the electromechanical modes. To achieve this, the study explores various scenarios involving different configurations of PSSs. The objective is to identify the most effective setup that ensures optimal damping of these modes under diverse operational circumstances within the Iraqi power network. The proposed approach's robustness and effectiveness are rigorously examined and confirmed through a multifaceted analysis. This includes Eigenvalues analysis, a method used to assess the stability and behavior of the network under different PSS configurations. Additionally, nonlinear simulation results are thoroughly scrutinized, providing valuable insights into the network's response to these optimized PSS placements and parameters. The application of Genetic Algorithms presents a sophisticated and adaptable approach, showcasing its efficacy in identifying the most advantageous number, placement, and parameters of PSSs for enhancing the damping characteristics of electromechanical oscillations within the Iraqi power network. The comprehensive analyses performed validate the proposed approach's robustness, offering substantial evidence of its effectiveness in addressing the network's stability concerns across varied operational conditions.
En este documento, los algoritmos genéticos (GA) ocupan un lugar central como herramienta estratégica aplicada para determinar el número óptimo de estabilizadores del sistema de energía (PSS) y ajustar sus parámetros y ubicación dentro del intrincado marco de la red eléctrica iraquí. Este esfuerzo es especialmente crucial considerando las diversas condiciones operativas que encuentra la red. El desafío fundamental se define como un problema de optimización, cuyo objetivo es maximizar la relación mínima de amortiguación de los modos electromecánicos. Para lograr esto, el estudio explora varios escenarios que involucran diferentes configuraciones de PSS. El objetivo es identificar la configuración más eficaz que garantice una amortiguación óptima de estos modos en diversas circunstancias operativas dentro de la red eléctrica iraquí. La solidez y eficacia del enfoque propuesto se examinan y confirman rigurosamente mediante un análisis multifacético. Esto incluye el análisis de valores propios, un método utilizado para evaluar la estabilidad y el comportamiento de la red bajo diferentes configuraciones de PSS. Además, los resultados de la simulación no lineal se analizan minuciosamente, lo que proporciona información valiosa sobre la respuesta de la red a estas ubicaciones y parámetros de PSS optimizados. La aplicación de algoritmos genéticos presenta un enfoque sofisticado y adaptable, que muestra su eficacia para identificar el número, la ubicación y los parámetros más ventajosos de los PSS para mejorar las características de amortiguación de las oscilaciones electromecánicas dentro de la red eléctrica iraquí. Los análisis integrales realizados validan la solidez del enfoque propuesto y ofrecen evidencia sustancial de su efectividad para abordar los problemas de estabilidad de la red en diversas condiciones operativas.
در این مقاله، الگوریتمهای ژنتیک (GAs) به عنوان یک ابزار استراتژیک مورد استفاده برای تعیین تعداد بهینه تثبیتکنندههای سیستم قدرت (PSS) و تنظیم دقیق پارامترها و قرارگیری آنها در چارچوب پیچیده شبکه برق عراق، در مرکز توجه قرار میگیرند. این تلاش به ویژه با توجه به شرایط عملیاتی متنوعی که شبکه با آن روبرو می شود بسیار مهم است. چالش اساسی به عنوان یک مسئله بهینهسازی تعریف میشود که هدف آن به حداکثر رساندن حداقل نسبت میرایی حالتهای الکترومکانیکی است. برای دستیابی به این هدف، این مطالعه سناریوهای مختلفی را که شامل پیکربندیهای مختلف PSS است، بررسی میکند. هدف شناسایی موثرترین راهاندازی است که میرایی بهینه این حالتها را تحت شرایط عملیاتی متنوع در شبکه برق عراق تضمین میکند. استحکام و اثربخشی رویکرد پیشنهادی به دقت مورد بررسی قرار گرفته و از طریق تجزیه و تحلیل چند وجهی تأیید شده است. این شامل تجزیه و تحلیل مقادیر ویژه است، روشی که برای ارزیابی پایداری و رفتار شبکه تحت پیکربندیهای مختلف PSS استفاده میشود. علاوه بر این، نتایج شبیهسازی غیرخطی به طور کامل مورد بررسی قرار میگیرند و بینش ارزشمندی را در مورد پاسخ شبکه به این مکانها و پارامترهای بهینهسازی شده PSS ارائه میدهند. کاربرد الگوریتمهای ژنتیک یک رویکرد پیچیده و سازگار را ارائه میدهد و کارایی آن را در شناسایی سودمندترین تعداد، مکان و پارامترهای PSS برای افزایش ویژگیهای میرایی نوسانات الکترومکانیکی در شبکه برق عراق نشان میدهد. تحلیلهای جامع انجامشده، استحکام رویکرد پیشنهادی را تأیید میکند و شواهد قابلتوجهی از اثربخشی آن در رسیدگی به نگرانیهای پایداری شبکه در شرایط مختلف عملیاتی ارائه میدهد.
Dans cet article, les algorithmes génétiques (AG) occupent une place centrale en tant qu'outil stratégique appliqué pour déterminer le nombre optimal de stabilisateurs de système électrique (PSS) et affiner leurs paramètres et leur placement dans le cadre complexe du réseau électrique irakien. Cet effort est particulièrement crucial compte tenu des diverses conditions d’exploitation auxquelles le réseau est confronté. Le défi fondamental est défini comme un problème d'optimisation, visant à maximiser le taux d'amortissement minimum des modes électromécaniques. Pour y parvenir, l’étude explore différents scénarios impliquant différentes configurations de PSS. L'objectif est d'identifier la configuration la plus efficace garantissant un amortissement optimal de ces modes dans diverses circonstances opérationnelles au sein du réseau électrique irakien. La robustesse et l'efficacité de l'approche proposée sont rigoureusement examinées et confirmées par une analyse multidimensionnelle. Cela inclut l'analyse des valeurs propres, une méthode utilisée pour évaluer la stabilité et le comportement du réseau dans différentes configurations PSS. De plus, les résultats de simulation non linéaire sont minutieusement examinés, fournissant des informations précieuses sur la réponse du réseau à ces placements et paramètres PSS optimisés. L'application des algorithmes génétiques présente une approche sophistiquée et adaptable, démontrant son efficacité dans l'identification du nombre, de l'emplacement et des paramètres les plus avantageux des PSS pour améliorer les caractéristiques d'amortissement des oscillations électromécaniques au sein du réseau électrique irakien. Les analyses complètes effectuées valident la robustesse de l'approche proposée, offrant des preuves substantielles de son efficacité pour répondre aux problèmes de stabilité du réseau dans des conditions opérationnelles variées.
В этой статье генетические алгоритмы (ГА) занимают центральное место как стратегический инструмент, применяемый для определения оптимального количества стабилизаторов энергосистемы (СЭС) и точной настройки их параметров и размещения в сложной структуре иракской энергосети. Это начинание особенно важно, учитывая разнообразие условий эксплуатации, с которыми сталкивается сеть. Фундаментальная задача определяется как задача оптимизации, направленная на максимизацию минимального коэффициента демпфирования электромеханических режимов. Для достижения этой цели в исследовании рассматриваются различные сценарии, включающие различные конфигурации PSS. Цель состоит в том, чтобы определить наиболее эффективную установку, которая обеспечит оптимальное демпфирование этих режимов в различных условиях эксплуатации в пределах иракской энергосети. Надежность и эффективность предлагаемого подхода тщательно изучаются и подтверждаются посредством многогранного анализа. Сюда входит анализ собственных значений — метод, используемый для оценки стабильности и поведения сети в различных конфигурациях PSS. Кроме того, результаты нелинейного моделирования тщательно изучаются, что дает ценную информацию о реакции сети на оптимизированное размещение и параметры PSS. Применение генетических алгоритмов представляет собой сложный и адаптируемый подход, демонстрирующий его эффективность в определении наиболее выгодного количества, размещения и параметров PSS для улучшения характеристик демпфирования электромеханических колебаний в энергосети Ирака. Проведенный всесторонний анализ подтверждает надежность предлагаемого подхода, предоставляя существенные доказательства его эффективности в решении проблем стабильности сети в различных условиях эксплуатации.