Evrimsel hesaplama yönteminin elektrik güç sistemlerine uygulanması
Appling evolutionary computation to electrical power systems
- Tez No: 142861
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN DAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
ÖZET Evrimsel Hesaplama Yönteminin Elektrik Güç Sistemlerine Uygulanması Elektrik güç sistemlerinin işletimi ve kontrolü sektörün büyüklüğü ve yanlış işletme durumlarında karşılaşılacak zararların büyüklüğü nedeni ile son derece önemlidir. Bu amaçla güç sistemleri sürekli yeni işletme durumlarına geçilmeden önce bahsi geçen durum için denenirler. Bu deneme daha çok yük akış analizinin yapılması anlamına gelmektedir ve çok büyük işlem gücü gerektirir. Sektör için geliştirilmiş özel programlar ve metotlar kullanılarak yapılan bu simülasyonlar sistem güvenliği ve kontrolü için çok önemlidir. Bu tezde günlük yük eğrisine göre verileri önceden sağlanmış belli bir enerji güç sistemi için en az iletim kaybına ve hat yüklenmesine neden olan günlük jeneratör çalışma çizelgeleri evrimsel hesaplama yöntemi ile tespit edilmeye çalışılmıştır. Problemin çözümü için oluşturulan algoritma ve tamamen problemin tipine göre belirlenen evrimsel hesaplama parametreleri 5. bölümde ayrıntılı bir biçimde verilmiştir. Evrimsel hesaplama çalışmalarında en önemli konulardan olan, problem tipine göre başarım fonksiyonu eldesinin problemimiz için nasıl yapıldığı açıklanmıştır. Diğer önemli parametrelerden olan seçim yöntemi, mutasyon tipi ve olasılığı, çaprazlama tipi seçimi ve kullanılan üreme formu ayrıntılı bir biçimde açıklanmıştır. Problem için nesile-dayalı evrimsel hesaplama kullanılmış ve çözüme ulaşmak için 40 bireyden oluşan 200 nesil üretilmiştir. Hesaplama işlemi günün her saati için tekrar edilmiş ve çizelgeler elde edilmiştir. Hesaplamaların yapılması ve algoritmanın uygulanması için oluşturulan Java kütüphanesinin işleyişi ve yardımcı özellikleri verilmiştir. Program ana girdi olarak çözümlenmiş yük akışı verileri için bir değişim biçimi olan“IEEE Common Format Data'”yı ve çıktı olarak XML biçimini kullanmaktadır. Ayrıca yapılan analiz sonrasında sistemin yönlü-yönsüz çizgesi çizdirilerek görsel olarak çözümlerin incelenmesine imkan tanınmıştır. Evrimsel hesaplama yöntemi ile elde edilen sonuçlar basit bir arama algoritması kullanarak sistemin her türlü durum için denenmesiyle elde edilen optimum çözümler ile karşılaştırılmış ve sonuçların tamamen örtüştüğü gözlemlenmiştir. Çalışmalar evrimsel hesaplama yöntemi ile, elektrik güç sistemindeki bu tip problemler için, diğer yöntemlere oranla daha etkili, hızlı ve ekonomik olarak istenilen sonuçlara ulaşılabildiğini göstermiştir. ıx
Özet (Çeviri)
SUMMARY Applying Evolutionary Computation to Electrical Power Systems Operation and control of electrical power systems is very important due to the sectoral capacity and the big losses caused by improper operation. For this purpose electrical power systems are simulated for the new conditions before switching to. Simulation is mostly power flow analysis of the power systems and it requires a huge processing capacity. This simulation process, maintained by special methods and softwares developed, is very important for the proper opreration of power systems. In this thesis, it is studied to supply the generation schedules that provide lowest loss and line loading ratio due to the data of an electrical power system, by evolutionary computation. The algorithm that is developed for the problem and the parameters that vary by the type of the problem are told in detail in section 5. Determination of the fitness function, which is the most important fact in evolutionary computing applications, is explained for our problem type. Determination of the other parameters like selection type, mutation type and mutation probability, crossover type and evolution form used, are also explained. Generational Evolutionary Computation method is used and 200 generations that consists of 40 individuals are generated for the solution of the problem. The calculations are repeated for every hour in order to form the schedules. To perform the calculations and algorithm a Java library is developed and explained. The application accepts“IEEE Common Format Data”documents as input, which is a data exchange format for solved load flow problems. Also with the help of the library, graph and di-graph of the power system can be produced for to provide a visual analysis. The solutions produced by the evolutionary computing method is compared with the solutions provided by a primitif search algorithm that performs full search and it is seen that the solutions are fully same. Presented studies shows that, evolutionary computation is a more effective, fast and economic way of solving this problem and other similar problems in electrical power systems. x
Benzer Tezler
- Dynamic security enhancement of power systems via population based optimization methods integrated with artificial neural networks
Yapay sinir ağlarının entegre edildiği popülasyon tabanlı optimizasyon yöntemleriyle güç sistemlerinin dinamik güvenliğinin iyileştirilmesi
CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Design and implementation of high power GaN amplifiers with nonlinear optimization techniques
Doğrusallaştırılmış yüksek güçlü GaN kuvvetlendiricilerin tasarımı ve gerçeklemesi
LIDA KOUHALVANDI
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Kablosuz algılayıcı ağlar için kanal modelleme ve kestirimi
Channel modeling and estimation for wireless sensor array networks
SERHAT KARAP
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Development of a novel evolutionary algorithm specialized for crystal structure prediction of molecular systems: MCaSP-Evo
Moleküler sistemlerin kristal yapı tahmini için özelleştirilmiş bir evrimsel algoritmanın geliştirilmesi: MCaSP-Evo
DENİZHAN TUTAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKİN
- Genetik algoritmalarda ıraksama ve yerel çözümde kalma problemlerinin giderilmesi
Removing diversing and trapping in local solution problems in genetic algorithms
ALİ KARCI
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. AHMET ARSLAN