Dynamic Voltage Restorer using Lemurs-optimized cascaded ANFIS-controller for distributed power systems

Abstract

The main objective of this study is to reduce disturbances, such as voltage sags, swells, and fluctuations, increase stability of voltage and Power Quality (PQ) in distributed power systems using an optimized Dynamic Voltage Restorer (DVR) control strategy. These objectives are achieved through the design and optimal tuning of a Cascaded Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) controller using the Lemurs optimization algorithm (LOA). The proposed controller is verified in the MATLAB/Simulink environment systematically for nonlinear and sensitive load conditions, which is a complete verification and testing to establish controller performance for voltage stability, improving dynamic responses, and reliably operating the system under disturbance operating conditions. According to the simulation study, the results show that the DVR controller is able to maintain a consistent load voltage under disturbance, therefore the connected loads are effectively and efficiently utilized within the controlled system. The proposed solution achieves a performance effectiveness of 96%, ensure effective and consistent operation of the system under changing load conditions. The proposed central controller enhances the dynamic performance of the DVR by reducing the settling time to 0.08 s, thus ensuring that performance is better than conventional approaches with fast transient response and higher accuracy. The significance of the results lies in validate that the cascaded ANFIS controller with LOA optimization is a legitimate and computationally efficiency substitute for real-time voltage compensation. This enhances the robustness of sensitive loads, minimizes possible consequences of economic losses and enhances the reliability of distributed networks in modern smart grid infrastructure.

Obiectivul principal al acestui studiu este de a reduce perturbațiile, cum ar fi căderile de tensiune, supratensiunile și fluctuațiile, de a crește stabilitatea tensiunii și a calității energiei (PQ) în sistemele de energie distribuită utilizând o strategie optimizată de control al restauratorului dinamic de tensiune (DVR). Aceste obiective sunt atinse prin proiectarea și reglarea optimă a unui controler de tip Sistem de Inferență Neuro-Fuzzy Adaptiv în Cascadă (ANFIS) utilizând Algoritmul de Optimizare Lemurs (LOA). Controlerul propus este verificat sistematic în mediul MATLAB/Simulink pentru condiții de sarcină neliniare și sensibile, ceea ce reprezintă o verificare și testare completă pentru a stabili performanța controlerului pentru stabilitatea tensiunii, îmbunătățirea răspunsurilor dinamice și funcționarea fiabilă a sistemului în condiții de funcționare perturbatoare. Conform studiului de simulare, rezultatele arată că controlerul DVR este capabil să mențină o tensiune de sarcină constantă sub perturbații, prin urmare, sarcinile conectate sunt utilizate eficient și eficace în cadrul sistemului controlat. Soluția propusă atinge o eficiență a performanței de 96%, asigurând funcționarea eficientă și constantă a sistemului în condiții de sarcină schimbătoare. Controlerul central propus îmbunătățește performanța dinamică a DVR-ului prin reducerea timpului de stabilizare la 0.08 s, asigurând astfel o performanță mai bună decât abordările convenționale, cu un răspuns tranzitoriu rapid și o precizie mai mare. Semnificația rezultatelor constă în validarea faptului că controlerul ANFIS în cascadă cu optimizare LOA este un substitut legitim și eficient din punct de vedere computațional pentru compensarea tensiunii în timp real.Acest lucru sporește robustețea sarcinilor sensibile, minimizează posibilele consecințe ale pierderilor economice și sporește fiabilitatea rețelelor distribuite în infrastructura modernă a rețelelor inteligente.

Основная цель данного исследования —снизить такие помехи, как провалы, выбросы и колебания напряжения, повысить стабильность напряжения и качество электроэнергиив распределенных энергосистемах с помощью оптимизированной стратегии управления с использованием динамического восстановителя напряжения. Эти цели достигаются посредством проектирования и оптимальной настройки каскадного адаптивного нейро-нечеткого логического контроллера (АННЛК) с использованием алгоритма оптимизации Лемур(АОЛ). Предлагаемый контроллер систематически верифицируется в среде MATLAB/Simulink для нелинейных и чувствительных условий нагрузки, что представляет собой полную проверку и тестирование для определения характеристик контроллера с точки зрения стабильности напряжения, улучшения динамических характеристик и надежной работы системы в условиях возмущений. Результаты моделирования показывают, что контроллер динамический восстановитель напряжения (ДВН)способен поддерживать постоянное напряжение нагрузки в условиях возмущений, что обеспечивает эффективное и рациональное использование подключенных нагрузок в управляемой системе. Предлагаемое решение достигает КПД 96%, обеспечивая эффективную и стабильную работу системы в условиях изменяющейся нагрузки. Предлагаемый центральный контроллер улучшает динамические характеристики ДВН, сокращая время установления до 0.08 с, что обеспечивает более высокую производительность по сравнению с традиционными решениями, быструю переходную реакцию и более высокую точность. Значимость результатов заключается в подтверждении того, что каскадный контроллер АННЛКс оптимизацией АОЛявляется законной и вычислительно эффективной заменой компенсации напряжения в реальном времени. Это повышает устойчивость чувствительных нагрузок, минимизирует возможные экономические потери и повышает надежность распределенных сетей в современной интеллектуальной инфраструктуре.