1. Active power flowoptimization of a grid connected inverter using genetic algorithms
- Author
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Maia, Helder Zandonadi and Pinto, João Onofre Pereira
- Subjects
Programação Heurística ,Artificial Intelligence ,Genetic Algorithms ,Combinatorial Optimization ,Inversores Elétricos ,Algorítmos Genéticos ,Inteligência Artificial ,Mathematical Optimization ,Otimização Combinatória ,Heuristic Programming ,Electric Inverters ,Otimização Matemática - Abstract
Neste trabalho analisa-se o emprego de algoritmos genéticos na otimização da resposta do fluxo de potência ativa de um inversor conectado à rede elétrica. É realizada uma revisão de técnicas de otimização analíticas e heurísticas considerando sua aplicabilidade à metodologia de paralelização baseada em curvas P–w e Q–V. Também é introduzido um modelo discreto baseado em Espaço de Estados cuja acurácia é confirmada frente ao modelo de Pequenos Sinais e a um software de simulação de circuitos. A consistência das respostas obtidas pelos algoritmos genéticos é avaliada através de múltiplas execuções e os melhores e piores resultados verificados experimentalmente. Por fim, discutem-se as causas das divergências entre os resultados de simulação e empírico e medidas que podem ser tomadas para reduzi-las. This work considers the application of genetic algorithms to the optimization of the active power flow of a grid connected inverter. It reviews analytic and heuristic optimization techniques according to their suitability to the parallelization methodology based on P–w and Q–V curves. A discrete state space based model is also introduced and its accuracy in relation to the Small Signals model and results from a circuit simulator are established. The consistency of the genetic algorithms’ results is assessed through multiple runs and experimentally verifying the best and worst ones. Finally, the causes of the divergences between simulation and experimental results and possible corrective measures are addressed.
- Published
- 2012