Power system controllers design using bio-inspired optimization

Power system stabilizers have been used for decades in order to provide the necessary damping of power system oscillations through generators excitation control. In this thesis, methodologies for stabilizers design (gain and phase compensation tuning) are presented. All stabilizers are simultaneously designed (coordinated design) taking into account a set of pre-specified operating conditions in order to ensure robustness. Two control structures are considered: decentralized (based on the use of local signals) and hierarchical (that uses remote signals). The power system dynamic is modeled in state space and the tuning procedure is formulated as an optimization problem in order to maximize the damping coefficient associated to the dominant pole in closed-loop operation for all operating conditions. The proposed methodologies are based on optimization algorithms bio-inspired in swarm behavior: Particle Swarm Optimization and Bat Algorithm. Hybrid methodologies are developed through coupling bio-inspired methods to the Steepest Descent method in order to enhance the local search procedure during the optimization process (only the stabilizers gain are adjusted in the local search). Multipopulational approaches are also developed in order to prevent the population diversity lost. The proposed methodologies are validated by using small and medium-sized benchmark power systems. The results are considered to be promising and the proposed methodologies are found of a great value in this research field.Os Estabilizadores de Sistemas de Potência (ESP) têm sido usados por décadas para fornecer amortecimento às oscilações eletromecânicas através do controle de excitação dos geradores síncronos. No presente trabalho, são propostas metodologias para o projeto de estabilizadores por meio do ajuste de ganho e fase. O ajuste é realizado de forma simultânea (coordenada), considerando múltiplos pontos de operação com o objetivo de garantir a robustez dos controladores. Duas estruturas são consideradas: a descentralizada, que utiliza somente sinais locais, e a hierárquica, que utiliza sinais remotos. A dinâmica do sistema elétrico de potência é modelada em espaço de estados e o procedimento de ajuste é formulado como um problema de otimização para a maximização do coeficiente de amortecimento do autovalor dominante do sistema em malha fechada considerando todos os pontos de operação. As metodologias, aqui abordadas, são baseadas em métodos de otimização bioinspirados no comportamento de enxames: Enxame de Partículas e Eco-localização de Morcegos. São desenvolvidas metodologias híbridas baseadas no acoplamento dos métodos bioinspirados com o Método do Gradiente Descendente para o refinamento dos ganhos dos controladores de forma a melhorar a busca local do processo de otimização. Com o objetivo de manter a diversidade da população, estratégias baseadas em multipopulações também são propostas. As metodologias propostas foram validadas através da simulação de sistemas teste de pequeno e médio porte, que são normalmente utilizados na literatura especializada. Os resultados são considerados promissores e acredita-se que as metodologias propostas possam ser de grande valor nessa área de conhecimento