ABSTRAKDalam penelitian ini, algoritma Focused Time-Delay Neural Network (FTDNN) digunakan mengontrol parameter power system stabilizer untuk menemukan kondisi yang dapat diandalkan. The FTDNN PSS diaplikasikan untuk mengurangi overshoot osilasi kecepatan di Single Machine Infinite BUS (SMIB) Dalam kasus prediksi dan kontrol, ada dua metode yang diusulkan dalam penelitian ini. Yang pertama adalah identifikasi dinamika sistem. Berikutnya adalah unit pengoptimalan yang diharapkan untuk meminimalkan gangguan. Kinerja sistem dengan menggunakan pengontrol FTDNN-PSS dibandingkan dengan PSS Konvensional (C-PSS), RNN-PSS dan DTDNN PSS. Hasilnya menunjukkan keefektifan desain FTDNN-PSS, dan keunggulan untuk peningkatan stabilitas sistem tenaga dibandingkan dengan PSS Konvensional pada kasus yang berbeda..
ABSTRACT
In this paper, a Focused Time-Delay Neural Network (FTDNN) algorithm was used to control the power system stabilizer parameters to find the reliable conditions. The FTDNN PSS was applied to decrease overshoot of speed oscillation at single machine infinite bus (SMIB). In case of prediction and control, two individual strategies are concerned for the current projects. The first is identification the dynamics of system. The other is an optimization unit expected for minimization disturbances. The performance of the system with FTDNN-PSS controller is compared with a Conventional PSS (C-PSS), RNN-PSS and DTDNN PSS. The results show the effectiveness of FTDNN-PSS design, and superior robust performance for enhancement power system stability compared toConventional PSS with different cases.