Geliştirilmiş metasezgisel algoritmalarla doğru/alternatif akım modellerine dayalı iletim hattı genişleme planlama probleminin çözümü
Solution of the transmission line expansion planning problem based on direct/alternating current models using improved metaheuristic algorithms
- Tez No: 1021534
- Danışmanlar: PROF. DR. SERHAT DUMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Artan enerji talebi, yenilenebilir enerji kaynaklarının güç sistemlerine daha yoğun dâhil edilmesi ve şebeke işletme koşullarının karmaşıklaşması, iletim altyapısının güvenli, ekonomik ve sürdürülebilir biçimde geliştirilmesini gerekli kılmaktadır. Bu kapsamda İletim Hattı Genişleme Planlaması (TEP), gelecekteki yük artışlarını karşılamak amacıyla yeni iletim hatlarının yeri, sayısı ve yatırım maliyetlerinin belirlenmesini hedefleyen karmaşık bir optimizasyon problemi olarak öne çıkmaktadır. Bu tez çalışmasında TEP problemi, DC Tabanlı İletim Hattı Genişleme Planlaması (DCTEP) ve AC Tabanlı İletim Hattı Genişleme Planlaması (ACTEP) olmak üzere iki aşamalı bir çözüm çerçevesinde ele alınmıştır. İlk aşamada, DCTEP probleminin çözümü için Zebra Optimizasyon Algoritması (ZOA), Bulanık Tabanlı Uygunluk-Mesafe Dengesi (FFDB) ve Karşıtlık Temelli Öğrenme (OBL) stratejileriyle geliştirilmiştir. Önerilen FFDB-OBL-ZOA yapısı, CEC2020 ve CEC2022 test fonksiyonları ile IEEE 24-Bara ve Brezilya 46-Bara test sistemleri üzerinde değerlendirilmiştir. İkinci aşamada ise ACTEP probleminin daha gerçekçi biçimde çözülmesi amacıyla Beceri Optimizasyon Algoritması (SOA), FFDB ve hibrit OBL mekanizmalarıyla geliştirilmiştir. Önerilen FFDB-hOBL-SOA yaklaşımında DCTEP'ten elde edilen hat planı başlangıç çözümü olarak kullanılmış; AC güç akışı altında gerilim sınırları, reaktif güç dengesi, hat termal limitleri, güç kayıpları, yatırım, sermaye, termik üretim, reaktif güç planlama ve yenilenebilir enerji belirsizlik maliyetleri birlikte dikkate alınmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen iki aşamalı yaklaşımın TEP problemlerinde uygulanabilir, kararlı ve rekabetçi çözümler sunduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Increasing energy demand, the growing integration of renewable energy sources into power systems, and the increasing complexity of grid operating conditions require the secure, economical, and sustainable development of transmission infrastructure. In this context, Transmission Expansion Planning (TEP) stands out as a complex optimization problem that aims to determine the location, number, and investment costs of new transmission lines to meet future load growth. In this thesis, the TEP problem is addressed within a two-stage solution framework consisting of DC-based Transmission Expansion Planning (DCTEP) and AC-based Transmission Expansion Planning (ACTEP). In the first stage, the Zebra Optimization Algorithm (ZOA) is improved with Fuzzy Fitness-Distance Balance (FFDB) and Opposition-Based Learning (OBL) strategies for solving the DCTEP problem. The proposed FFDB-OBL-ZOA structure is evaluated using CEC2020 and CEC2022 test functions, as well as the IEEE 24-Bus and Brazilian 46-Bus test systems. In the second stage, the Skill Optimization Algorithm (SOA) is improved with FFDB and hybrid OBL mechanisms to solve the ACTEP problem more realistically. In the proposed FFDB hOBL-SOA approach, the line plan obtained from DCTEP is used as the initial solution. Under AC power flow, voltage limits, reactive power balance, line thermal limits, power losses, investment, capital, thermal generation, reactive power planning, and renewable energy uncertainty costs are considered together. The obtained results show that the proposed two-stage approach provides applicable, stable, and competitive solutions for TEP problems.
Benzer Tezler
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR
- Uygunluk mesafe dengesi tabanlı sezgisel optimizasyon algoritmalarının güç sistemi problemlerine uygulanması
Application of fitness distance balance based heuristic optimization algorithms to power system problems
HÜSEYİN BAKIR
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ
PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
- Estimation of the energy output of a photovoltaic panel by metaheuristic optimization based artificial neural networks
Bir fotovoltaik panelin enerji çıkışının metaheuristik optimizasyon tabanlı yapay sinir ağları ile tahmini
ALI KAMIL GUMAR GUMAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA DEMİR
- Inversion of geophysical data by a hybrid metaheuristic algorithm
Melez metasezgisel algoritmayla jeofizik verilerin ters çözümü
SANAM HOSSEIN ZADEH
Doktora
İngilizce
2026
Jeofizik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN GÖKTÜRKLER
- Sezgisel algoritmalar yardımıyla sinir ağlarından kural çıkarımı
Neural network rule extraction using heuristic methods
ÖZLEM KANGA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL EMEL