Geri Dön

Büyük ölçekli güç sistemlerinde optimum işletim için üretim planlamasına yeni bir yaklaşım

A new approach to energy generation planning for optimum operation in large scale power systems

  1. Tez No: 201523
  2. Yazar: ARİF KARAKAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CELAL KOCATEPE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Birim yüklenme problemi, ekonomik yük paylasımı, gerilim kararlılıgı, evrimsel programlama, genetik algoritma, ögrenen automata, Unit commitment problem, economic dispatch, voltage stability, evolutionary programming, genetic algorithm, learning automata
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 155

Özet

Elektrik enerji sistemlerinin optimum isletimi, üretim birimlerinin farklı isletme maliyet karakteristiklerinden dolayı özellikle büyük ölçekli güç sistemlerinde çok büyük öneme sahiptir. Ancak bir takım teknik kısıtlardan dolayı en ekonomik isletim noktası her zaman sistem ve/veya üretim birimlerinin isletilmesi açısından arzu edilen çalısma bölgesinde olmayabilir. Güç sistemlerinin isletilmesinde ekonomik kriterlerin yanında kararlılık ve güvenilirlik gibi birtakım diger kriterler de oldukça önemlidir. Genellikle, sözkonusu bu isletim kriterleri aynı çalısma noktalarından olusmaz. Bu çalısmada, güç sisteminin en ekonomik çalısma noktası birim yüklenme problemi dikkate alınarak elde edilmis olup, sistem gerilim kararlılıgı da her bir yük profili için nihai çözüme dahil edilmistir. Bu tez çalısmasında optimum ekonomik isletim maliyeti, evrimsel programlama ve genetik algoritma kullanılarak elde edilmis olup, daha sonra sistem gerilim kararlılıgı farklı baralar için hesaplanmıstır ve bu iki kriter ögrenen automata (learning automata) teknigi kullanılarak hem iyi bir kararlılık bölgesi hem de ekonomik bir isletim noktası elde edilmistir.

Özet (Çeviri)

The optimum operation of the electrical energy systems is of significant importance in terms of the different cost characteristics of the generation units especially in large scale systems. But due to the technical limitations, the most economical operation point, is not always the desired operating point for the system and/or the generation units. Some other criteria such as stability and reliability are also important in the operation of power systems. Generally, these operation criteria do not occur at same points. In this study, the most economical operating point of the power system is obtained considering the unit commitment problem, and the system voltage stability is taken into account in the consequent solution for each load profile. In this thesis, the optimum economic operation cost is obtained using the evolutionary programming and the genetic algorithms and then the voltage stability is calculated for different system buses. Finally, these two criteria are used within the ?Learning Automata? technique to get not only an excellent stability region but also an economical operation point.

Benzer Tezler

  1. Renewable energy utilization in demand-side energy management system based on linear programming optimization algorithm

    Başlık çevirisi yok

    MUNA KAMIL HARMOOSH ALMASHHADANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK

  2. 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

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ

    PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN

  3. Data-driven prediction and emergency control of transient stability in power systems towards a risk-based optimal power flow operation

    Güç sistemlerinde risk tabanlı optimal güç akışı işletimineyönelik geçici hal kararlılığın veri güdümlü tahmini veacil durum kontrolü

    SEVDA JAFARZADEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  4. A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids

    Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi

    NECATİ AKSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  5. Advanced evolutionary computation for distributionsystem automation

    Dağıtım şebekesi otomasyonu için gelişmiş evrimsel algoritmalar

    BAHMAN AHMADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZHAN CEYLAN