مرتضی توفیقی

مرتضی توفیقی


تاریخ انتشار : Publish : نسخه قابل چاپ Print


 

دانشکده فني مهندسي

گروه برق

جلسه دفاع از رساله دکتری تخصصی

 

عنوان:

طراحي کنترل‏کننده تطبيقي غير‏مستقيم مبتني بر شبکه‏هاي عصبي کوانتوم به منظور ميرا سازي نوسانات فرکانس پايين در سيستم‏هاي قدرت

 

 

استاد راهنما:

دکتر سهيل گنجه فر

استاد مشاور:

دکتر حميد رضا کرمي

 

داوران:

دکتر حميد رضا مومنی (دانشیار دانشگاه تربیت مدرس )

دکتر محمد تقی حمیدی بهشتی (دانشیار دانشگاه تربیت مدرس )

دکتر محمد حسن مرادی ( دانشیار دانشگاه بوعلی سینا)

 

دانشجو:

مرتضي توفيقي

 

تاریخ و محل برگزاری:

۱۶ دی ۱۳۹۶

ساعت ۱۱/۵ صبح آمفی تئاتر دانشکده مهندسی

 


 

Bu-Ali Sina University

Faculty of Technical Engineering

Department of Electrical Engineering

 

PhD Thesis defense session

 

Title:

Design of indirect adaptive controller based on quantum neural network for damping of low frequency oscillations in power systems.

 

Supervisor:

Dr. Soheil Ganjefar

 

Advisor:

  Dr. Hamidreza Karami

 

Referees:

Hamidreza Momeni (Ph.D)

Mohammad TH Beheshti (Ph.D)

Mohammad Hasan Moradi (Ph.D)

 

 

By:

Morteza Tofighi

 

Date and Venue:

 

January 6, 2018

At 11/5 am on Saturday, Engineering Department Amphitheater

 

 

چكيده:

در اين رساله از ساختار شبکه‏هاي عصبي مبتني بر قواعد کوانتوم يک کنترل‏کننده تکميلي ادوات FACTS پیشنهاد می‏شود که به منظور افزايش پايداري و ميرا کردن نوسانات فرکانس پايين در يک سيستم قدرت چندماشينه مورد استفاده قرار می‏گیرد. روش کنترلي انجام شده در اين پروژه به‏صورت روش کنترل غير‏مستقيم مي‏باشد که در آن به منظور آموزش پارامتر‏هاي کنترل‏کننده لازم است حساسيت سيستم غيرخطي توسط يک شناساگر محاسبه گردد. پياده‏سازي و طراحي شناساگر و کنترل‏کننده پيشنهادي توسط شبکه‏هاي عصبي مبتني بر قواعد کوانتوم انجام مي‏گيرد. با توجه به  معايب روش‏هاي آموزش مبتني بر الگوريتم‏هاي تکاملي و يا الگوريتم‏هاي مبتني بر مشتق در اين رساله آموزش شبکه عصبي پيشنهادي توسط يک الگوريتم آموزش ترکيبي متشکل از الگوريتم ژنتيک و الگوريتم پس‏انتشار خطا انجام مي‏شود. در روش آموزش پيشنهادي با به کارگیری از توانمندي‏هاي هر دو الگوريتم آموزش، معايب يک الگوريتم با استفاده از نقاط قوت الگوريتم ديگر مرتفع مي‏گردد. در ادامه پارامتر‏هاي شناساگر و کنترل‏کننده پيشنهادي توسط روش آموزش ترکيبي پيشنهادي بهينه‏سازي مي‏شوند. بعد از طراحي کنترل‏کننده از آن به عنوان کنترل‏کننده تکميلي ادوات FACTS   يعني يک جبران‏ساز سري سنكرون استاتيكي (SSSC) مورد استفاده قرار مي‏گيرد.

 

واژههاي کليدي: الگوريتم ژنتيک، شبکه عصبي کوانتومي، کنترل غير‏مستقيم، روش آموزش ترکيبي

 

Abstract:

 In this desertation, using quantum-inspired neural network a supplementary damping controller of Flexible AC Transmission System (FACTS) devices is proposed for enhancement of stability in the power systems. The proposed control method is based on indirect adaptive control scheme. This scheme requires a sensitivity model to produce the partial derivatives of the performance criteria with respect to the adjustable parameters of the controller. Then, the adaptation laws are applied to update the parameters of the controller using the developed sensitivity model. The training of QNN can be conducted using heuristic or deterministic techniques. Both of these methods have their own advantages and disadvantages. Heuristic stochastic optimization techniques such as genetic algorithm perform global search, but they suffer from the problem of slow convergence rate near global optimum. On the other hand deterministic techniques such as gradient descent exhibit a fast convergence rate around global optimum but may get stuck in a local optimum. Motivated by these problems, a hybrid learning algorithm combining genetic algorithm (GA) with gradient descent (GD), called HGAGD, is proposed In this desertation. The new algorithm combines the global exploration ability of GA with the accurate local exploitation ability of GD to achieve a faster convergence and also a better accuracy of final solution.

 

Journal Papers:

 

[1]   S. Ganjefar, M. Tofighi, Optimization of quantum-inspired neural network using memetic algorithm for function approximation and chaotic time series prediction, Neurocomputing, article under review, 2017.

[2]   S. Ganjefar, M. Tofighi, Training qubit neural network with hybrid genetic algorithm and gradient descent for indirect adaptive controller design, Engineering Applications of Artificial Intelligence 65 (2017)  346-360.

[3]   S. Ganjefar, M. Tofighi, H.R. Karami, Fuzzy wavelet plus a quantum neural network as a design base for power system stability enhancement, Neural Networks 71 (2015) 172–181.

[4]   M. Tofighi, M. Alizadeh, S. Ganjefar, M. Alizadeh, Direct adaptive power system stabilizer design using fuzzy waveletneural network with self-recurrent consequent part, Applied Soft Computing 28 (2015) 514–526.

[5]   S. Ganjefar, M. Tofighi, Single-hidden-layer fuzzy recurrent wavelet neural network: Applications to function approximation and system identification, Information Sciences 294 (2015) 269–285.

[6]   A. Z. Shirazi, M. Tofighi, S. Ganjefar, S. J. S. Mahdavi, An optimized Adaptive-Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) for reliable prediction of entrance length in pipes, International Journal of Enhanced Research in Science Technology & Engineering 3 (2014) 7989.

[7]   M. Alizadeh, M. Tofighi, Full-adaptiveTHEN-part equipped fuzzy wavelet neural controller design of FACTS devices to suppress inter-area oscillations, Neurocomputing118(2013)157–170.

[8]   S. Ganjefar, M. Tofighi, A fuzzy wavelet neural network stabilizer design using genetic algorithm for multi-machine systems, PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY, 89 (2013) 19-25.

[9]   S. Ganjefar, M. Tofighi, Dynamic economic dispatch solution using an improved genetic algorithm with non-stationary penalty functions, European Transactions on Electrical Power 21 (2011) 1480–1492.

 

Conference papers:

[1]   M. Tofighi, R. Maddahi, M. Sadeqzadeh, An Improved Genetic Algorithm Based Economic Dispatch With Nonsmooth Fuel Cost Function, International Conference on Electrical Engineering and Informatics, Bandung, Indonesia (2011) 1–6.