Modern güç sistemlerinde iletim ağı genişleme planlaması probleminin çözümüne yönelik yeni yaklaşımlar
New approaches for solving the transmission network expansion planning problem in modern power systems
- Tez No: 1019180
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KENAN DÖŞOĞLU, PROF. DR. SERHAT DUMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Modern güç sistemlerinde artan enerji talebi; sistemin verimli kullanılmasını, sürdürülebilir olmasını ve güvenli bir şekilde işletilebilmesini gerektirmektedir. Bu nedenle sisteme eklenecek yeni iletim ve üretim birimlerinin entegrasyonu, Üretim ve İletim Ağı Genişleme Planlaması (G&TNEP) probleminin çözümünü doğrusal olmayan, yüksek kısıtlı ve karmaşık bir yapıya dönüştürmüştür. Bu tez çalışmasında, güç sistemlerinin genişletilmesinde karşılaşılan ekonomik, güvenilirlik ve fiziksel kısıtların aynı anda optimize edilebilmesi amacıyla Coati Optimizasyon Algoritması (COA) ve Deniz Aygırı Optimizasyon Algoritması (WaOA)'nın iki yeni versiyonu FDBCOA-OBL ve HybOBL-FWaOA geliştirilmiştir. Önerilen algoritmaların arama uzayındaki yerel çözümlere takılma sorunları rehberlik mekanizmalarına Uyguluk Mesafe Dengesi (FDB) yönteminin entegre edilmesi ve başlangıç popülasyonu oluşturma aşaması ile küresel arama süreçlerine Karşıt Tabanlı Öğrenme (OBL) yöntemlerinin entegre edilmesiyle çözülmüştür. Geliştirilen algoritmaların üstün performansı, CEC2020 ve CEC2022 kıyaslama paketlerinde yer alan problemlerin 51 bağımsız döngü boyunca çözülmesi ile elde edilen Friedman ve Wilcoxon istatistiksel analiz sonuçları kullanılarak kanıtlanmıştır. İstatistiksel analizlerle başarılı performansı kanıtlanan FDBCOA-OBL algoritması, Statik ve Dinamik TNEP problemlerinin çözümü için küçük ölçekli Garver 6-baralı test sistemi, orta ölçekli IEEE 25-baralı test sistemi ve büyük ölçekli Kolombiya 93-baralı test sistemi üzerinde çalıştırılarak literatürde yer alan rakip algoritmalarla karşılaştırılmıştır. FDBCOA-OBL algoritmasının gerçek dünya mühendislik problemi çözümünde rakip algoritmalara göre üstün performansı gösterilmiştir. Çalışmanın ilerleyen aşamasında ise yük, rüzgâr ve güneş enerjisinden kaynaklanan belirsizlikler NASA POWER veri tabanından alınan gerçek meteorolojik verilerle modellenmiş ve 25 temsilci senaryoya indirgenerek Mısır Batı Delta Ağı (WDN) üzerinde HybOBL-WaOA kullanılarak kapsamlı bir G&TNEP optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Önerilen algoritma, problem çözümünde literatürdeki diğer güncel ve güçlü algoritmalarla kıyaslandığında senaryoların çoğunda daha düşük yatırım maliyeti bularak başarısını kanıtlamıştır. Aynı zamanda önerilen algoritmaların kararlılık ve ölçeklenebilirlik analizi gerçekleştirilerek Başarı Oranları (%SR), Ortalama İterasyon Sayıları (MIT) ve Ortalama Arama Süreleri (MST) ile problem çözümünde elde etkileri en düşük, ortalama, en yüksek, ortanca ve standart sapma yatırım maliyetleri değerlendirilmiştir. Gerçekleştirilen kararlılık ve ölçeklenebilirlik analizleri ile de algoritmaların üstün performansı gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In modern power systems, the increasing energy demand necessitates efficient utilization of the system, sustainability, and safe operation. Therefore, the integration of new transmission and generation units to be added to the system has transformed the solution of the Generation and Transmission Network Expansion Planning (G&TNEP) problem into a nonlinear, highly constrained, and complex structure. In this thesis, two new variants of the Coati Optimization Algorithm (COA) and the Walrus Optimization Algorithm (WaOA), namely FDBCOA-OBL and HybOBL-FWaOA, have been developed to simultaneously optimize the economic, reliability, and physical constraints encountered in the expansion of power systems. The issue of the proposed algorithms getting trapped in local optima within the search space has been addressed by integrating the Fitness Distance Balance (FDB) method into the guidance mechanisms, and by incorporating Opposition-Based Learning (OBL) methods into both the initial population generation stage and the global search processes. The superior performance of the developed algorithms has been demonstrated using the results of Friedman and Wilcoxon statistical analyses obtained from solving the problems in the CEC2020 and CEC2022 benchmark suites over 51 independent runs. The FDBCOA-OBL algorithm, whose successful performance has been validated through statistical analyses, has been applied to the small-scale Garver 6-bus test system, the medium-scale IEEE 25-bus test system, and the large-scale Colombia 93-bus test system for solving static and dynamic TNEP problems, and has been compared with competing algorithms in the literature. The superior performance of the FDBCOA-OBL algorithm over competing algorithms in solving real-world engineering problems has been demonstrated. In the later stage of the study, uncertainties arising from load, wind, and solar energy were modeled using real meteorological data obtained from the NASA POWER database, reduced to 25 representative scenarios, and a comprehensive G&TNEP optimization was performed on the Egypt West Delta Network (WDN) using HybOBL-WaOA. The proposed algorithm has demonstrated its effectiveness by yielding lower investment costs in most scenarios compared to other recent and powerful algorithms in the literature. At the same time, stability and scalability analyses of the proposed algorithms were carried out, and their effects on problem-solving were evaluated in terms of Success Rates (%SR), Mean Iteration Numbers (MIT), and Mean Search Times (MST), as well as minimum, average, maximum, median, and standard deviation investment costs. The stability and scalability analyses also demonstrated the superior performance of the algorithms.
Benzer Tezler
- Physical layer techniques for 5G and beyond wireless systems
5G ve ötesi kablosuz sistemler için fiziksel katman teknikleri
ABUU BAKARI KIHERO
Doktora
İngilizce
2024
İletişim Bilimleriİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN
- Application of hybrid simulation and improvement of decision tree algorithms for real-time transient stability prediction based on PMU measurements
PMU ölçümlerine dayalı gerçek zamanda geçici hal kararlılığı kestirimi için hibrit simülasyon uygulaması ve karar ağacı algoritmalarının geliştirilmesi
TOHID BEHDADNIA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- An artificial neural network based emergency controller to improve transient stability in power systems
Güç sistemlerinde geçici kararlılığı artırmak için yapay sinir ağı tabanlı acil durum kontrolörü
KASRA MONTAKHABI OSKOUEI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Event-driven state estimation in electric distribution systems
Elektrik dağıtım sistemlerinde olay güdümlü durum kestirimi
FIAZ AHMAD
Doktora
İngilizce
2017
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. MELTEM ELİTAŞ
Prof. Dr. ASIF SABANOVIC
- Enerji iletim hatlarında arıza tipi ve konumunun makine öğrenmesine dayalı tespiti
Machine learning based detection of fault type and location in power transmission lines
NISARULLAH NISAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KORHAN KARAARSLAN