Generatör birim katkı sorununun genetik algoritmalar ile çözülmesi
A genetic algorithms solution to the unit commitment problem
- Tez No: 152368
- Danışmanlar: DOÇ.DR. HASAN DAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
ÖZET ÖZET GENERATOR BİRİM KATKI SORUNUNUN GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇÖZÜLMESİ Günlük yük eğrisindeki değişimler elektrik enerjisi üretiminin bir saatlik periyotlar ile gün bazmda planlanmasını gerektirir. Bu planlama yapılırken sistemin en düşük maliyet ile enerji üretmesi istenir. Enerji sisteminin ekonomik işletilmesi, günlük değişken yük eğrisinde hangi santralin devreye alınıp çıkarılacağı, ne kadar kapasite ile işletileceği belirleyerek gerçeklenir. Çözüme ulaşmak için ekonomik işletmenin yanında, enerji üretim birimlerinin dinamik değişim kısıtlamaları, enerji sisteminin fiziksel kısıtlamaları gibi birçok kısıtlamadan oluşan bir problem ortaya çıkar, bu probleme“birim katkı sorunu”adı verilir ve matematiksel olarak kısıtlılık içeren bir eniyileme sorunudur. Birim katkı sorunu analitik çözümü olmayan bir problemdir. Problemin kısıtları çözüm uzayındaki geçerli çözümler arasından çok az bir bölümünün uygun olmasına neden olmaktadır. Birim katkı sorununu üzerinde birçok çalışma yapılmasının bir nedeni problemin tasarruf potansiyelidir. Tahminlere göre 10000 MW kurulu gücü bulunan bir sistemde yapılacak günlük %1 düzeyindeki bir maliyet düşüşü, yıllık 20 milyon Amerikan dolan tasarruf sağlamaktadır. Genetik Algoritmalar doğada canlılarda görülen evrimin benzerinin problem çözümüne uygulanmasıyla oluşmuş bir tekniktir. Son 45 yılda yapılan çalışmalar, uygulanan birçok alan ve sonuçlar bu tekniğin başarısını kanıtlamaktadır. Genetik algoritmalar özellikle analitik çözümü olmayan veya çok zor yapılabilen, çözüm uzayının taranmasını gerektiren uygulamalarda başarılı sonuçlar sağlamaktadır. Birim katkı sorunu GA'nın başarılı olduğu problem tiplerinden biri olduğunda ve günümüze kadar yapılan çalışmalar bu alanda iyi sonuçlar verdiğinden bu çalışmada birim katkı sorununun çözümü için GA kullanılmıştır. Çalışmada öncelikle birim katkı sorunu kısıtlanyla birlikte incelenmiş ve matematiksel formülasyonu verilmiştir. Sonraki aşamada problemin çözümüne ıxuygulanacak olan genetik algoritmalardan bahsedilmiştir. Bugüne kadar birim katkı sorununu GA kullanarak çözüm yapmış çalışmalar incelenmiş, birbirlerine üstünlükleri ve önerdikleri yeniliklere değinilmiştir. Son olarak da çözümü yapılacak örnek sistem verilmiş ve sonuçlar listelenmiştir. Elde edilen sonuçlar GA'ın birim katkı sorununun çözümünde başarılı olduğunu göstermektedir. Bunun yanında GA'nm parametreleri arasında mutasyon ve çaprazlama oranını çözümün yakınsamasını ve kalitesini etkilemektedir. Seçim işlevlerinin çözümün kalitesinde önemli bir etkisi olmadığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
SUMMARY A GENETIC ALGORITHMS SOLUTION TO THE UNIT COMMITMENT PROBLEM The cyclical demand for electricity over a course of a day requires utility company to plan for power generation on an hourly basis for up to 24 or 48 hours. The main objective of this planning is to reduce the generation costs. While scheduling generators, it should be considered that electrical system has dynamic, thermal and mechanical constraints. The scheduling of generators with regard to these constraints is called unit commitment problem (UCP). Unit Commitment Problem is a large scale constrained optimization problem. Because of the constraints, it has few feasible solutions in search space. The main aim of UCP is to minimize generation costs, since about a 1% reduces of generation costs saves 20 millions US Dollars per year. That saving potential makes this problem an intensive research area. Genetic algorithms (GA) are problem solving techniques, which is the analogous of evolution in nature.. GA searches the solution space heuristically for a minimum or maximum value. Throughout this search it evolves a set of solutions for best value. Over 45 years of applications on various areas shows that GA is a feasible solution technique for non-analytical large scale problems The objective of this study is to apply GA to solve the UCP and to find optimum GA parameters for this problem. Firstly, UCP problem is explained with its constraints and mathematical formulation. Then GA and its operators are mentioned in details. The research results obtained in the area of UCP using GA are compared with respect to their innovations and GA operators. Finally, the mathematical model of the application and the steps of the applied GA are explained. The results of this work show that GA is a feasible solution technique for UCP. The mutation and crossover rate of the GA influence the solution. On the other hand the selection operators have no influence on the convergence to the optimum solution. XIAlso, elitism is a requirement for preserving the feasible solution over the populations. xu
Benzer Tezler
- A decision support framework for flp in the context of industrial facilities by the use of bim
Endüstriyel yapılar özelinde tesis yerleşimi problemlerinde bım kullanımı ile tasarımcıya yardımcı olacak bir çerçeve önerisi
YİĞİTCAN ÜLKÜCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
- Gezgin satıcı probleminin hadoop üzerinde çalışan paralel genetik algoritma ile çözümü
Parallel genetic algorithm to solve traveling salesman problem on hadoop cluster
HARUN RAŞİT ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİA ERDOĞAN
- Mekanik otopark tesislerinin yer seçimi ve boyutlandırılması için genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım
A GA based approach to location selection and dimensioning of automated parking facilities
TOLGA KARASAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU
- A modified anfis system for aerial vehicles control
Hava araçları kontrolü için değiştirilmiş anfıs sistemi
MUHAMMET ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL
- Technology and energy management for cogeneration and trigeneration systems based on multi-objective optimization in integrated structures
Bütünleşik yapılarda çok amaçlı optimizasyona dayalı kojenerasyon ve trijenerasyon sistemlerinin teknoloji ve enerji yönetimi
ÖZAY KAS
Doktora
İngilizce
2022
EnerjiPiri Reis ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ZİYA SÖĞÜT