Geri Dön

Genetik algoritmalar ile enerji iletim kayıpları ve saatlik yakıt giderleri optimizasyonu

Optimization of power system transmission losses and hourly fuel costs with genetic algorithms

  1. Tez No: 172189
  2. Yazar: SEVİL ŞENEL
  3. Danışmanlar: PROF.DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  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: 63

Özet

GENETİK ALGORİTMALAR İLE ENERJİ İLETİM KAYIPLARI VE SAATLİK YAKIT GİDERLERİ OPTİMİZAS YONU ÖZET Son yıllarda artan enerji ihtiyacı talebi ile birlikte, boyutları büyüyen ve karmaşık bir yapı haline gelen elektrik enerji sistemlerinin optimizasyonu önem kazanmıştır. Klasik optimizasyon yöntemlerinin uygulamaları çoğu zaman pahalı veya zor olabilmektedir. Bu durum evrimsel algoritmalar üzerinde artan bir ilgi oluşturmaktadır. Bu teknikler genel olarak rastlantısal optimizasyon teknikleri olarak adlandırılmakta ve temelinde doğadaki evrimsel örneklere benzer bir mekanizma yatmaktadır. Genetik algoritmalar da evrimsel algoritmalar grubuna girmektedir ve en yaygın olarak kullanılanıdır. Bu yöntem endüstriyel uygulamalarda karşılaşılan bir çok karmaşık probleme uygulanmıştır. Bu yöntem kullanılırken bilinmeyen parametre sayışım azaltmak için lineer olmayan fonksiyonları lineerleştirmeye gerek yoktur. Bu özellik sayesinde gerçek değere daha yakın bir sonuç elde edilmektedir. Enerji iletim kayıp fonksiyonu (EİK), bara gerilim genliklerindeki ± %5'lik müsaade edilen ayar bölgesi içerisinde minimize edilmektedir. Saatlik yakıt giderleri fonksiyonu (SYG) ise, aktif güce bağlı olarak minimize edilmektedir. Başka bir ifade ile, şebekede generator uyarma gerilimi ile kontrol edilen generator reaktif gücü (Q) ayarlanarak, generator bara gerilim genliği ( | V | ) değiştirilmekte ve bu sayede aktif güç iletim kayıpları optimize edilmektedir. Aynı şekilde, şebekeye verilen yakıt miktarı ile kontrol edilen generator bara akım vektörü ve bara gerilim vektörü arasındaki açı ayarlanarak (8), generator aktif gücü (P) değiştirilmekte ve bu sayede saatlik yakıt giderleri optimize edilmektedir. Bu tezde MATLAB uyumlu MATPOWER 3.0b yük akış programı kullanılarak GA bazlı optimizasyon yapabilecek bir yazılım geliştirilmiştir, önce bazı ön benzetimlerle Genetik Algoritma Bazlı optimizasyonu daha etkin kılacak parametre değerleri (çaprazlama oranı, mutasyon oram ve toplumdaki birey sayısı) belirlenmiştir. Belirlenen bu değerler kullanılarak saatlik yakıt giderlerinin ve enerji iletim kayıplarının ayrı ayrı optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Diğer yandan, durum değişkenlerinin sınır değerleri taşmaması için dinamik ceza fonksiyonları kullanılmıştır. Geliştirilen yazılımın etkinliği IEEE 5 baralı ve 30 baralı test sitemleri üzerinde denenmiştir. Benzetim sonuçlan klasik optimizasyon yöntemleriyle elde edilen değerlerle, büyüklük ve taşmalar açısından kıyaslanmıştır. x

Özet (Çeviri)

OPTIMIZATION OF POWER SYSTEM TRANSMISSION LOSSES AND HOURLY FUEL COSTS WITH GENETIC ALGORITHMS SUMMARY In recent years, electric power consumption has been increasing and optimization of complex power systems has been gaining great importance. Classical optimization techniques are generally require several difficult mathematical manipulations. Moreover, they are expensive for practical implementations. This realization has led to an increased interest in special class of stochastic searching algorithm: namely evolutionary algorithms. In general, these algorithms are referred as 'stochastic' optimization techniques and their foundation lies in the evolutionary patterns observed in living things. Genetic algorithms is one of the most widely known and used evolutionary algorithm methods. This optimization technique has been applied to many complex problems in the fields of industrial and operational engineering. In this method, there is no need to make a linear fitness function to decrease the number of parameters. This feature provides more accurate results. Real power transmission loss function (RPTL) is minimized within the range of ± 5 % bar voltage magnitude variations. Hourly fuel cost function (HFC) is minimized through the generator active power variations. In other words, generator excitation current controls Q (generator reactive power); Q adjustment controls bar voltage magnitude ( | V | ) to optimize real power transmission loss. Secondly, fuel amount injected in generator controls 8 (angle between current and voltage vectors of each bar). 5 adjustment controls P (real power) to optimize hourly fuel costs In this thesis, a new genetic algorithm based optimization is developed by using MATLAB and MATPOWER 3.0b. The developed software is capable of doing optimal power flow based on genetic algorithm. Several simulations are conducted to attain optimal GA parameters (crossover rate, mutation rate and total individual number of population). HFC and RPTL minimizations are later achieved separately by using these predetermined values. On the other hand dynamic penalty functions are used to prevent the state variables exceeding their prescribed limits. The developed software is tested on IEEE 5-Bus Test System and IEEE 30-Bus Test System. Optimal values and limit exceedings are compared those of the values attained by classical optimization methods. XI

Benzer Tezler

  1. Kuzeybatı Anadolu güç sisteminde yenilenebilir enerji kaynaklarının gerilim kararlılığına etkileri

    The effects of renewable energy sources on voltage stability in Northwest Anatolia power system

    RUKİYE B.AYMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ YALÇIN

  2. Enterkonnekte elektrik güç sistemlerinde kapalı çevrim güç akışlarını önlemeye / düzenlemeye yönelik bulanık karar verme temelli bir yöntem

    A fuzzy - decision making based method to prevent / regulate loop flows in interconnected electrical power systems

    GÜLCİHAN ÖZDEMİR DAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

  3. Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi

    Examination of the effects of distributed generation on smart grids

    MİKAİL PÜRLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  4. Elektrik enerji sistemlerinde algoritma kullanarak optimizasyona yeni bir yaklaşım

    A New approach to electrical power system optimization by using genetic algorithm

    ZEHRA ELİF AYGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Tesisleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESRİN TARKAN

  5. Elektrik güç sistemlerinde transformatörlerin yaşlanması koşulları altında verimlilik artışı amaçlı işletim koşullarının iyileştirilmesinin araştırılması

    Research on improving the operational conditions of the transformers in the electric power system under ageing studies

    BANU ÖZTÜRK UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK