Geri Dön

Ekonomik ve minimum emisyon dağıtımı

Economic and minimum emission dispatch

  1. Tez No: 142954
  2. Yazar: YELİZ DEMİREL
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. AYŞEN DEMİRÖREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 158

Özet

Son yıllarda, artan çevre bilincine paralel olarak enerji sistemlerinde, üretim sonucunda ortaya çıkan emisyonlar da önem kazanmış ve üretim planı yapılırken maliyetle birlikte emisyon da hesaplara katılmıştır. Bu tez çalışmasının amacı ekonomik ve minimum emisyon dağıtımını, farklı optimizasyon teknikleriyle gerçekleştirmektir. Bahsedilen bu optimizasyon teknikleri, Hopfield Neural Network (HNN), Lagrange Çarpanları (LM) ve Quick Method (QM)' dur. Bu optimizasyon tekniklerinin yanında, Hopfield Neural Network yöntemindeki diferansiyel denklemin çözümü için de Açık Euler ve Düzeltilmiş Euler yöntemi ile Runge Kutta- 4 yönteminden yararlanılmıştır. Ayrıca, Hopfield Neural Network yönteminde, optimuma daha hızlı yaklaşmak için momentum teriminden de yararlanılmıştır. Ekonomik ve minimum emisyon dağıtımı probleminin modeli ise, bu konuda daha önce yapılmış çalışmaların ışığında, her generatörün aktif güç değerinin ikinci dereceden fonksiyonu şeklinde kabul edilen yakıt maliyeti ve NOx emisyonu ifadelerinin, ağırlık katsayılarından yararlanılarak bir amaç fonksiyonu altında bMeştirilmesiyle elde edilmiştir. Ekonomiklik ve minimum emisyon şeklinde iki amaca sahip problem için, 6 generatörlü bir sistemde, bu 3 optimizasyon tekniğiyle, sadece ekonomik dağıtım, sadece emisyon dağıtımı ve bu iki amacın birlikte kullanıldığı ekonomik ve minimum emisyon dağıtımı, 500, 600 ve 700 MW talep güçleri için, kayıpsız ve iletim kayıplarının hesaba katıldığı iki ayrı durum için yapılmıştır. Simülasyon bölümünde detaylı olarak açıklandığı gibi, ilk olarak Lagrange Çarpardan ile diğer yöntemler karşılaştrrılmıştır. Daha sonra da, diferansiyel denkleminin çözümünde hangi tekniğin daha iyi olduğunu anlamak için Düzeltilmiş Euler kullanılan Hopfield Neural Network ile diğer teknikleri kullanan Hopfield Neural Network' 1er karşılaştınlmıştrr. Genel itibariyle, hata değerleri literatürdeki çalışmalara çok yakındır ve başarım oranlan ise oldukça yüksektir. Lagrange Çarpardan ve Quick Method gibi klasik yöntemlerin yanında, Hopfield Neural Network de iyi sonuçlar vermiştir. Aynca, Hopfield diferansiyel denklemi için kullanılan diferansiyel denklem çözümleri içinde, en iyisi Runge Kutta-4 ile momentumun birlikte kullanıldığı durumdur. Sonuç olarak, tüm tekniklerle iyi sonuçlann elde edildiği söylenebilir.

Özet (Çeviri)

In the last years, while environment conscious has been increasing, emissions which come into being after production have won importance and while production plan has been done, emission has been added to calculation together with cost in the energy systems. The objective of this thesis is to do economic and minimum emission dispatch with different optimization techniques. These optimization techniques are Hopfield Neural Network, Lagrange Multiplier, and Quick Method. Apart from these, Improved Euler Method and Runge Kutta-4 Method are used to solve differential equation in Hopfield Neural Network Method. Also, in Hopfield Neural Network Method, momentum term is used to converge to optimum point quickly. The model of economic and minimum emission dispatching problem is, at the light of previous studies, built up putting together fuel cost and NOx emission functions, which are accepted as the second order function of active power value of every generator, using weight coefficients under the objective function. In this study, only economic dispatch, only emission dispatch, and economic and minimum emission dispatch was employed for the problem which has economic and minimum emission objective, in a system with six generators, with these three optimization techniques, for 500, 600, and 700 MW demand powers, for the two conditions without transmission loss and with transmission loss. Firstly, Lagrange Multiplier method is compared with other methods as explained in simulation section in detail. Then, Hopfield Neural Network with Improved Euler Method is compared with Hopfield Neural Network Methods with other differential equation solution techniques to understand which technique is the best in differential equation solution techniques. The fault values of the results are near the same as in the literature. The performance of Hopfield Neural Network is very good, so this method can be comparable to the classical methods. Also, the condition used together Runge Kutta- 4 Method and momentum term is the best in differential equation solution techniques used for Hopfield differential equation. In general these three optimization techniques showed a promising result to implement economic and minimum emission dispatch.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    472764

    Güç sistemlerinde ekonomik yük ve emisyon dağıtımı analizi

    Economic load and emission dispatch analysis at power systems

    MUSTAFA SAKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU

  2. Tez No

    733640

    Konvansiyonel ve mikro şebeke içeren güç sistemlerinde dinamik ekonomik yük ve emisyon dağıtımının sezgisel yöntemlerle analizi

    Dynamic economic emission dispatch in power systems with and without microgrids by using heuristic algorithms

    ESRA AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  3. Tez No

    325558

    Kisa dönem enerji üretiminde maliyet ve emisyon optimizasyonu

    Cost and emission optimization in short term power generation scheduling

    BÜŞRA EROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. İLHAN OR

  4. Tez No

    410636

    Metaheuristic optimization algorithms for solving multiobjective economic dispatch problem

    Çoklu amaçlı ekonomik emisyon yük dağıtımı probleminin üstsezgisel optimizasyon algoritmaları ile çözümü

    MERT SİNAN TURGUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLESER KALAYCI DEMİR

  5. Tez No

    507225

    An optimal generation dispatch for a reliable and environment friendly microgrid using multi-objective optimization

    Güvenilir ve çevre dostu bir mikro şebeke için çok amaçlı optimizasyon tabanlı optimum üretim dağıtımı

    IKRAMUL HASAN SOHEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

Geri Dön