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Performance analysis of modified sine cosine optimized multistage FOPD-PI controller for load frequency control of an islanded microgrid system

机译：用于岛微电网荷载频率控制的改进正弦余弦优化多级FOPD-PI控制器性能分析

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This research work proposes a modified sine cosine algorithm (mSCA) to optimize the parameters of a multistage fractional-order PD-PI (MSFOPD-PI) controller for load frequency control of an isolated AC microgrid. Microgrid considered here is a cluster of renewable energy sources like photovoltaic (PV), wind turbine generators (WTG) which diverges from their optimal operating point due to change in its environment. Initially, the performance of proposed mSCA algorithms is compared with the original sine cosine algorithm (CSA) well as other techniques like Crow search algorithm (CSA), Artificial bee colony (ABC), Cuckoo Search (CS), Gravitational search algorithm (GSA), Dragonfly (DA) and Genetic algorithm (GA) techniques using benchmark test functions reported in the literature. In the next stage, proposed mSCA is applied to optimize MS FOPD-PI controller parameters under different fluctuating scenarios of source and load. To demonstrate the supremacy of the proposed MS FOPD-PI controller the performances are compared with conventional PID, PI and I controllers. A sensitivity analysis is made by varying the system parameters to justify the controller's robustness.
机译：该研究工作提出了一种修改的正弦余弦算法（MSCA），以优化用于孤立的AC微电网的负载频率控制的多级分数级PI（MSFoPD-PI）控制器的参数。这里考虑的MicroGrid是一种可再生能源，如光伏（PV），风力涡轮发电机（WTG），其由于其环境变化而导致其最佳操作点。最初，将所提出的MSCA算法（CSA）的性能与乌鸦搜索算法（CSA），人造群殖民地（ABC），Cuckoo搜索（CS），引力搜索算法（GSA）相比，与其他技术进行比较。 ，蜻蜓（DA）和遗传算法（GA）技术在文献中报告的基准测试函数。在下一阶段，应用了MSCA在源和负载的不同波动方案下优化MS FOPD-PI控制器参数。为了证明所提出的MS FOPD-PI控制器的至高无上的性能与传统的PID，PI和I控制器进行比较。通过改变系统参数来证明控制器的鲁棒性来实现灵敏度分析。

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