Revista de Engenharia Elétrica e Tecnologia Eletrônica

Um estudo comparativo entre algoritmos genéticos e otimização por enxame de partículas aplicado a sistemas de energia usando função multiobjetivo

Ghouraf Djamel Eddine*, Naceri Abdellatif e Sayeh Abdelkader

Neste artigo, são propostas técnicas meta-heurísticas utilizando algoritmos genéticos GA e otimização de enxame de partículas PSO para ajustar o design ideal do estabilizador do sistema de energia PSS. Este último tem sido utilizado há muitos anos para adicionar amortecimento às oscilações eletromecânicas do sistema de potência Com base nesta ideia propusemos uma função multiobjetivo composta com função reboque, primeiro maximizando a margem de estabilidade aumentando os fatores de amortecimento enquanto minimiza as partes reais dos autovalores. . Os resultados da simulação para estudo comparativo entre algoritmos genéticos e otimização por enxame de partículas obtidos pela nossa interface gráfica de utilizador (GUI) provaram a eficiência do PSS otimizado por algoritmos genéticos em comparação com a otimização por enxame de partículas, apresentando respostas estáveis ​​​​do sistema quase insensíveis a grandes variações de parâmetros e sob diferentes regimes de funcionamento (regime subexcitado, nominal e sobreexcitado).