Geri Dön

Üç alanlı güç sisteminde genetik algoritma ile otomatik üretim kontrolü

Automatic genetion control for three-area power system using genetic algorithm

  1. Tez No: 251000
  2. Yazar: BURAK TABAKOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  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: 127

Özet

Bu tezde, üç alanlı bir güç sisteminin benzetimi yapılarak, yük frekans kontrolü ve ekonomik dağıtım modellerini içeren otomatik üretim kontrolü gerçekleştirilmiştir. Sistem frekansı aktif güç dengesine bağlı olduğundan, yük frekans kontrolünde gün içinde elektrik enerjisi talebindeki değişimler nedeniyle bozulan aktif güç dengesinin sağlanması, alanlar arası çizelgelendirilmiş güç değişiminin korunması, frekansın sürekli durumda anma değerine getirilmesi ve geçici durum cevabının iyileştirilmesi amaçlanmıştır. PI ve PID kontrolörlerin tasarımında her alana ilişkin frekans hatası ve bağlantı hatlarındaki güç akışlarını değişken olarak içeren alan kontrol hatasından yararlanılmıştır. En düşük alan kontrol hatasına karşı gelen en uygun kontrolör katsayılarının bulunmasında evrimsel algoritmaların bir alt sınıfı olan genetik algoritmadan yararlanılmış olup, IAE, ISE, ITAE, ITSE gibi farklı başarım ölçütleri altında kontrolör tasarımları yapılmış ve kontrolörlerin sistem cevabına etkileri karşılaştırılmıştır. Sistem frekansı anma değerine getirildikten sonra yük talebi, toplam işletme maliyeti en düşük olacak şekilde üretim birimleri arasında paylaştırılarak ekonomik dağıtım gerçekleştirilmiştir. Vana yükleme noktalarındaki süreksizliklerin dahil edildiği ekonomik dağıtım optimizasyon problemini çözümünde de genetik algoritma kullanılmış olup, çalışma sonucunda üretilen elektriğin kalitesi korunarak önemli ölçüde enerji tasarrufu sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, automatic generation control containing load frequency control and economic dispatch, is realized by simulating three-area power system. As the system frequency is dependant on active power balance, in load frequency control it is aimed to meet active power balance which fluctuates because of the change in electrical energy demand during the day, to maintain scheduled power interchange between areas, to regulate frequency to its nominal value in steady state, and to improve transient state response. Area control error, which consists of frequency error in each area and power flows on tie lines as variables, is used for the design of PI and PID controllers. To find optimal controller coefficients in response to minimum area control error, genetic algorithm, a subclass of evolutionary algorithms, is utilized. Controller designs are made according to difference performance criteria such as IAE, ISE, ITAE, ITSE and the effects of controllers to the system response are compared. After the system frequency is returned to its nominal value, economic dispatch is realized by distributing the load demand among generation units such that the total operating cost will be minimum. Genetic algorithm is also used for the solution of economic dispatch optimization problem including discontinuities during valve-point loading. Following the study, important amount of energy saving is realized while preserving electricity quality.

Benzer Tezler

  1. Enterkonnekte şebekede bulanık mantık algoritma ile çok alanlı otomatik üretim kontrolu

    Multi-area automatic generation control by fuzzy logic controllers in interconnected network

    HAKAN SARAÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AYŞEN DEMİRÖREN

  2. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  3. Model-free load frequency control in isolated microgrids based on reinforcement learning

    İzole mikroşebekelerde pekiştirmeli öğrenmeye dayalı model bağımsız yük frekans kontrolü

    AMJAD MUNEIM MOHAMMED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YILDIZ TAŞCIKARAOĞLU

  4. 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