{"title":"Sintonização Robusta de Estabilizadores de Sistemas de Potência Utilizando Algoritmos Quânticos","authors":"Raimundo Nonato Diniz Costa Filho, Wesley Peres","doi":"10.1109/INDUSCON51756.2021.9529425","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Esse artigo investiga a aplicação de algoritmos quânticos de otimização no problema de sintonia ótima e robusta de estabilizadores de sistemas de potência convencionais e multi-banda. O problema de ajuste é formulado de forma a se maximizar o coeficiente mínimo de amortecimento considerando-se várias condições operativas para a garantia de robustez. Os algoritmos quânticos aqui empregados são o Quantun Particle Swarm Optimization (QPSO) baseado no PSO clássico e o Quantun Flower Pollination Algorithm (QFPA) inspirado no Flower Pollination Algorithm. Simulações para o Sistema Sul-Sudeste brasileiro são realizadas de forma a se analisar o desempenho dos algoritmos e verificar a efetividade dos ajustes realizados. Os resultados indicam que o QPSO é menos sensível a população inicial e que o projeto com MBPSS alcançou maiores níveis de amortecimentos.","PeriodicalId":344476,"journal":{"name":"2021 14th IEEE International Conference on Industry Applications (INDUSCON)","volume":"2004 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-08-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"2021 14th IEEE International Conference on Industry Applications (INDUSCON)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.1109/INDUSCON51756.2021.9529425","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Esse artigo investiga a aplicação de algoritmos quânticos de otimização no problema de sintonia ótima e robusta de estabilizadores de sistemas de potência convencionais e multi-banda. O problema de ajuste é formulado de forma a se maximizar o coeficiente mínimo de amortecimento considerando-se várias condições operativas para a garantia de robustez. Os algoritmos quânticos aqui empregados são o Quantun Particle Swarm Optimization (QPSO) baseado no PSO clássico e o Quantun Flower Pollination Algorithm (QFPA) inspirado no Flower Pollination Algorithm. Simulações para o Sistema Sul-Sudeste brasileiro são realizadas de forma a se analisar o desempenho dos algoritmos e verificar a efetividade dos ajustes realizados. Os resultados indicam que o QPSO é menos sensível a população inicial e que o projeto com MBPSS alcançou maiores níveis de amortecimentos.