Neural network and model predictive control for synchronous generator system

Bugün tüm dünyada yaşanan toparlanma, sanayileşmenin bir yönü olarak elektrik enerjisine yönelik yüksek ivme ile gelecek gibi görünüyor. Elektrik üretimi olan bu proje, tesis harcamalarının daha önemli bir parçası olan yedek ve endüstriyel tesisler olarak kullanılan jeneratörlerin doğru seçimidir. Bu çalışmada, bu problemin üstesinden gelmek için yeni yöntem tabanlı sinir ağı tekniği LSTM ve parçacık sürüsü optimizasyon algoritmaları sunulmuştur. Bu çalışmanın amacı, senkron generatör sistemi için kestirimci kontrol yapmaktır. İlk aşamada bu probleme destek vektör makinesi, rastgele orman ve karar ağacı gibi çeşitli teknikler uygulanmıştır. O zaman elde edilen sonuçların uygun olmaması bizi yeni teknik tabanlı LSTM'ye götürdü. Elde edilen klasik LSTM sonuçları ve daha sonra yeni bir çalışma olan bu problemin üstesinden gelmek için LSTM tabanlı PSO uygulandı. Elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı ve önerilen LSTM tabanlı pso'nun diğer çalışmalardan daha iyi olduğunu gösterdi.