Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems

Introduction. In an electrical power system, the output of the synchronous generators varies due to disturbances or sudden load changes. These variations in output severely affect power system stability and power quality. The synchronous generator is equipped with an automatic voltage regulator to maintain its terminal voltage at rated voltage. Several control techniques utilized to improve the response of the automatic voltage regulator system, however, proportional integral derivative (PID) controller is the most frequently used controller but its parameters require optimization. Novelty. In this paper, the chaotic sequence based on the logistic map is hybridized with particle swarm optimization to find the optimal parameters of the PID for the automatic voltage regulator system. The logistic map chaotic sequence-based initialization and global best selection enable the algorithm to escape from local minima stagnation and improve its convergence rate resulting in best optimal parameters. Purpose. The main objective of the proposed approach is to improve the transient response of the automatic voltage regulator system by minimizing the maximum overshoot, settling time, rise time, and peak time values of the terminal voltage, and eliminating the steady-state error. Methods. In the process of parameter tuning, the Chaotic particle swarm optimization technique was run several times through the proposed hybrid objective function, which accommodates the advantages of the two most commonly used objective functions with a minimum number of iterations, and an optimal PID gain value was found. The proposed algorithm is compared with current metaheuristic algorithms including conventional particle swarm optimization, improved kidney algorithm, and others. Results. For performance evaluation, the characteristics of the integral of time multiplied squared error and Zwe-Lee Gaing objective functions are combined. Furthermore, the time-domain analysis, frequency-domain analysis, and robustness analysis are carried out to show the better performance of the proposed algorithm. The result shows that automatic voltage regulator tuned with the chaotic particle swarm optimization based PID yield improvement in overshoot, settling time, and function value of 14.41 %, 37.91 %, 1.73 % over recently proposed IKA, and 43.55 %, 44.5 %, 16.67 % over conventional particle swarm optimization algorithms. The improvement in transient response further improves the automatic voltage regulator system stability for electrical power systems.Вступ. В електроенергетичній системі потужність синхронних генераторів змінюється внаслідок збурень або різких змін навантаження. Ці зміни в потужності серйозно впливають на стабільність енергетичної системи та якість електроенергії. Синхронний генератор оснащений автоматичним регулятором напруги для підтримання напруги на його клемах на рівні номінальної напруги. Декілька методів управління використовуються для поліпшення реакції системи автоматичного регулятора напруги, однак пропорційний інтегральний похідний контролер (PID-контролер) є найбільш часто використовуваним контролером, але його параметри вимагають оптимізації. Новизна. У цій роботі хаотична послідовність, заснована на логістичній схемі, гібридизується за допомогою оптимізації рою частинок, щоб знайти оптимальні параметри PID для системи автоматичного регулятора напруги. Ініціалізація на основі хаотичної послідовності логістичної схеми та найкращий глобальний вибір дозволяють алгоритму вийти із локальної мінімальної стагнації та покращити швидкість збіжності, що дає найкращі оптимальні параметри. Мета. Основною метою запропонованого підходу є поліпшення перехідної реакції системи автоматичного регулятора напруги шляхом мінімізації максимального перевищення, часу встановлення, часу наростання та пікових значень напруги на клемах і усунення помилки у стаціонарного стані. Методи. У процесі настройки параметрів техніку оптимізації рою хаотичних частинок кілька разів пропускали через запропоновану гібридну цільову функцію, яка враховує переваги двох найбільш часто використовуваних цільових функцій з мінімальною кількістю ітерацій,і знайдено оптимальне значення коефіцієнту підсилення PID. Запропонований алгоритм порівнюється з сучасними метаевристичними алгоритмами, включаючи звичайну оптимізацію рою частинок, вдосконалений алгоритм нирок та інші. Результати. Для оцінки ефективності об'єднуються характеристики інтеграла у часі, помноженого на похибки у квадраті, та цільових функцій Цве-Лі Гейнга. Крім того, проводяться аналіз у часовій області, аналіз у частотної області та аналіз стійкості, щоб показати кращу ефективність запропонованого алгоритму. Результат показує, що автоматичний регулятор напруги, налаштований на хаотичну оптимізацію рою частинок, заснований на поліпшенні виходу PID в перевищеннях,часі налаштування та значенні функції перевищує на 14,41 %, 37,91 %, 1,73 % нещодавно запропонований нирковий алгоритм та на 43,55 %, 44,5 %, 16,67 % перевищує звичайні алгоритми оптимізації рою частинок. Поліпшення перехідної реакції ще більше покращує стабільність автоматичного регулятора напруги для систем електроенергетики

Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems

Introduction. In an electrical power system, the output of the synchronous generators varies due to disturbances or sudden load changes. These variations in output severely affect power system stability and power quality. The synchronous generator is equipped with an automatic voltage regulator to maintain its terminal voltage at rated voltage. Several control techniques utilized to improve the response of the automatic voltage regulator system, however, proportional integral derivative (PID) controller is the most frequently used controller but its parameters require optimization. Novelty. In this paper, the chaotic sequence based on the logistic map is hybridized with particle swarm optimization to find the optimal parameters of the PID for the automatic voltage regulator system. The logistic map chaotic sequence-based initialization and global best selection enable the algorithm to escape from local minima stagnation and improve its convergence rate resulting in best optimal parameters. Purpose. The main objective of the proposed approach is to improve the transient response of the automatic voltage regulator system by minimizing the maximum overshoot, settling time, rise time, and peak time values of the terminal voltage, and eliminating the steady-state error. Methods. In the process of parameter tuning, the Chaotic particle swarm optimization technique was run several times through the proposed hybrid objective function, which accommodates the advantages of the two most commonly used objective functions with a minimum number of iterations, and an optimal PID gain value was found. The proposed algorithm is compared with current metaheuristic algorithms including conventional particle swarm optimization, improved kidney algorithm, and others. Results. For performance evaluation, the characteristics of the integral of time multiplied squared error and Zwe-Lee Gaing objective functions are combined. Furthermore, the time-domain analysis, frequency-domain analysis, and robustness analysis are carried out to show the better performance of the proposed algorithm. The result shows that automatic voltage regulator tuned with the chaotic particle swarm optimization based PID yield improvement in overshoot, settling time, and function value of 14.41 %, 37.91 %, 1.73 % over recently proposed IKA, and 43.55 %, 44.5 %, 16.67 % over conventional particle swarm optimization algorithms. The improvement in transient response further improves the automatic voltage regulator system stability for electrical power systems.Вступ. В електроенергетичній системі потужність синхронних генераторів змінюється внаслідок збурень або різких змін навантаження. Ці зміни в потужності серйозно впливають на стабільність енергетичної системи та якість електроенергії. Синхронний генератор оснащений автоматичним регулятором напруги для підтримання напруги на його клемах на рівні номінальної напруги. Декілька методів управління використовуються для поліпшення реакції системи автоматичного регулятора напруги, однак пропорційний інтегральний похідний контролер (PID-контролер) є найбільш часто використовуваним контролером, але його параметри вимагають оптимізації. Новизна. У цій роботі хаотична послідовність, заснована на логістичній схемі, гібридизується за допомогою оптимізації рою частинок, щоб знайти оптимальні параметри PID для системи автоматичного регулятора напруги. Ініціалізація на основі хаотичної послідовності логістичної схеми та найкращий глобальний вибір дозволяють алгоритму вийти із локальної мінімальної стагнації та покращити швидкість збіжності, що дає найкращі оптимальні параметри. Мета. Основною метою запропонованого підходу є поліпшення перехідної реакції системи автоматичного регулятора напруги шляхом мінімізації максимального перевищення, часу встановлення, часу наростання та пікових значень напруги на клемах і усунення помилки у стаціонарного стані. Методи. У процесі настройки параметрів техніку оптимізації рою хаотичних частинок кілька разів пропускали через запропоновану гібридну цільову функцію, яка враховує переваги двох найбільш часто використовуваних цільових функцій з мінімальною кількістю ітерацій,і знайдено оптимальне значення коефіцієнту підсилення PID. Запропонований алгоритм порівнюється з сучасними метаевристичними алгоритмами, включаючи звичайну оптимізацію рою частинок, вдосконалений алгоритм нирок та інші. Результати. Для оцінки ефективності об'єднуються характеристики інтеграла у часі, помноженого на похибки у квадраті, та цільових функцій Цве-Лі Гейнга. Крім того, проводяться аналіз у часовій області, аналіз у частотної області та аналіз стійкості, щоб показати кращу ефективність запропонованого алгоритму. Результат показує, що автоматичний регулятор напруги, налаштований на хаотичну оптимізацію рою частинок, заснований на поліпшенні виходу PID в перевищеннях,часі налаштування та значенні функції перевищує на 14,41 %, 37,91 %, 1,73 % нещодавно запропонований нирковий алгоритм та на 43,55 %, 44,5 %, 16,67 % перевищує звичайні алгоритми оптимізації рою частинок. Поліпшення перехідної реакції ще більше покращує стабільність автоматичного регулятора напруги для систем електроенергетики

Evolutionary algorithms based tuning of PID controller for an AVR system

In this paper, an evolutionary algorithm based optimization algorithm is proposed with new objective function to design a PID controller for the automatic voltage regulator (AVR) system. The new objective function is proposed to improve the transient response of the AVR control system and to obtain the optimal values of controller gain. In this paper, particle swarm optimization (PSO) and cuckoo search (CS) algorithms are proposed to tune the parameters of a PID controller for the control of AVR system. Simulation results are capable and illustrate the effectiveness of the proposed method. Numerical and simulation results based on the proposed tuning approach on PID control of an AVR system for servo and regulatory control show the excellent performance of PSO and CS optimization algorithms

Optimization of PID Controller Based on PSOGSA for an Automatic Voltage Regulator System

AbstractThis paper presents an optimal Proportional Integral Derivate (PID) controller design for an Automatic Voltage Regulator (AVR) system using a new hybrid devised from the Particle Swarm Optimization and the Gravitational Search Algorithm (PSOGSA). The transient response analysis and bode analysis were considered to show the effectiveness of the design technique. Moreover, the comparison of the results between the proposed approach and other techniques such as the Ziegler-Nichols (ZN) tuning method, the Particle Swarm Optimization (PSO) tuning method and the Many Optimizing Liaisons (MOL) tuning method have been given. According to the analysis, the proposed PSOGSA algorithm gives better results than other techniques for the AVR system

Optimization of PID parameters for hydraulic positioning system utilizing variable weight Grey-Taguchi and particle swarm optimization

Controller that uses PID parameters requires a good tuning method in order to improve the control system performance. Especially on hydraulic positioning system that is highly nonlinear and difficult to be controlled whereby PID parameters needs to be tuned to obtain optimum performance criteria. Tuning PID control method is divided into two namely the classical methods and the methods of artificial intelligence. Particle swarm optimization algorithm (PSO) is one of the artificial intelligence methods. Previously, researchers had integrated PSO algorithms in the PID parameter tuning process. This research aims to improve the PSO-PID tuning algorithms by integrating the tuning process with the Variable Weight Grey-Taguchi Design of Experiment (DOE) method. This is done by conducting the DOE on the two PSO optimizing parameters: the limit of change in particle velocity and the weight distribution factor. Computer simulations and physical experiments were conducted by using the proposed PSO-PID with the Variable Weight Grey-Taguchi DOE and the classical Ziegler-Nichols methods. They are implemented on the hydraulic positioning system. Simulation results show that the proposed PSO-PID with the Variable Weight Grey-Taguchi DOE has reduced the rise time by 48.13% and settling time by 48.57% compared to the Ziegler-Nichols method. Physical experiment results also show that the proposed PSO-PID with the Variable Weight Grey-Taguchi DOE tuning responds better than Ziegler-Nichols tuning. In conclusion, this research has improved the PSO-PID parameter by applying the PSO-PID algorithm together with the Variable Weight Grey-Taguchi DOE method as a good tuning method in the hydraulic positioning system

Design of Intelligent PID Controller for AVR System Using an Adaptive Neuro Fuzzy Inference System

This paper presents a hybrid approach involving signal to noise ratio (SNR) and particle swarm optimization (PSO) for design the optimal and intelligent proportional-integral-derivative (PID) controller of an automatic voltage regulator (AVR) system with uses an adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). In this paper determined optimal parameters of PID controller with SNR-PSO approach for some events and use these optimal parameters of PID controller for design the intelligent PID controller for AVR system with ANFIS.  Trial and error method can be used to find a suitable design of anfis based an intelligent controller. However, there are many options including fuzzy rules, Membership Functions (MFs) and scaling factors to achieve a desired performance. An optimization algorithm facilitates this process and finds an optimal design to provide a desired performance. This paper presents a novel application of the SNRPSO approach to design an intelligent controller for AVR. SNR-PSO is a method that combines the features of PSO and SNR in order to improve the optimize operation. In order to emphasize the advantages of the proposed SNR-PSO PID controller, we also compared with the CRPSO PID controller. The proposed method was indeed more efficient and robust in improving the step response of an AVR system and numerical simulations are provided to verify the effectiveness and feasibility of PID controller of AVR based on SNRPSO algorithm.DOI:http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v4i5.652

New optimal controller tuning method for an AVR system using a simplified Ant Colony Optimization with a new constrained Nelder-Mead algorithm

[EN] In this paper, an optimal gain tuning method for PID controllers is proposed using a novel combination of a simplified Ant Colony Optimization algorithm and Nelder¿Mead method (ACO-NM) including a new procedure to constrain NM. To address Proportional-Integral-Derivative (PID) controller tuning for the Automatic Voltage Regulator (AVR) system, this paper presents a meta-analysis of the literature on PID parameter sets solving the AVR problem. The investigation confirms that the proposed ACO-NM obtains better or equivalent PID solutions and exhibits higher computational efficiency than previously published methods. The proposed ACO-NM application is extended to realistic conditions by considering robustness to AVR process parameters, control signal saturation and noisy measurements as well as tuning a two-degree-of-freedom PID controller (2DOF-PID). For this type of PID, a new objective function is also proposed to manage control signal constraints. Finally, real time control experiments confirm the performance of the proposed 2DOF-PIDs in quasi-real conditions. Furthermore, the efficiency of the algorithm is confirmed by comparing its results to other optimization algorithms and NM combinations using benchmark functions.This work was supported by the Vanier Canada Graduate Scholarship, the Michael Smith Foreign Study Supplements Program from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada and by the Ministerio de Economia y Competitividad (Spain), project DPI2015-71443-R. It was also supported by the Bourse Mobilite Etudiante from Ministere de l'Education du Quebec, the CEMF Claudette MacKay-Lassonde Graduate Engineering Ambassador Award and the SWAAC Bourseau merite pour etudiantes de cycles superieurs.Blondin, MJ.; Sanchís Saez, J.; Sicard, P.; Herrero Durá, JM. (2018). New optimal controller tuning method for an AVR system using a simplified Ant Colony Optimization with a new constrained Nelder-Mead algorithm. Applied Soft Computing. 62:216-229. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.10.007S2162296