Geri Dön

Sezgisel yöntemler kullanarak optimal güç akışı problemi çözümü

Solution of optimal power flow using heuristic methods

  1. Tez No: 333080
  2. Yazar: RENGİN İDİL CABADAĞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BELGİN EMRE TÜRKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enerji Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Optimal Güç Akışı (OGA) güç sistemlerinin doğru analiz edilebilmesi için kullanılan en etkin araçlardan biridir. OGA`da en iyi sonucu bulmak için bir dizi karmaşık matematiksel işlem yapılır. Geleneksel yöntemlerden farklı olarak, son zamanlarda OGA problemi çözümü için Heuristik (Sezgisel) yöntemler, bu karmaşık işlemleri çözümleyebilmektedir. Bu çalışmada, elektrik enerji santrallerinde toplam talebi ve hat kayıplarını karşılayacak şekilde generatör ünitelerinin saatlik toplam yakıt maliyeti minimizasyonu yapılmıştır.MATLAB ve MATPOWER'da geliştirilen Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Yapay Arı Kolonisi (YAK) gibi sezgisel yöntemler kullanılarak IEEE'nin 14,30 ve 57 baralı örnek test sistemlerinde OGA'nın çözümü gerçeklenmiştir. Generatör ünitelerinin toplam yakıt maliyeti ve seçilen yöntemin iletim kayıplarına etkisi Valf Nokta (Valve Point) etkisi de dikkate alınarak hesaplanmıştır. PSO kullanılarak yapılan OGA sonucunda diğer yöntemlere nispeten az bir farkla daha minimum maliyetler bulunurken, PSO yönteminin OGA problemini diğer yöntemlerden çok daha kısa sürede çözmesi PSO yöntemini daha cazip hale getirmiştir. Ayrıca, YAK yönteminin GA ve PSO'ya göre biraz daha maliyetli sonuçlara ulaştığı gözlenmiştir. Test sistemlerinden elde edilen OGA problemi sonuçları, literatürde yapılan benzer çalışmaların optimal sonuçlarıyla karşılaştırılmış ve literatürde kullanılan GA, PSO ve YAK yöntemlerinin bu çalışma için kullanılan benzer yöntemlerden generatör ünitelerinin saatlik toplam yakıt maliyeti bakımından genel olarak daha fazla maliyetli sonuçlar bulduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Optimal Power Flow (OPF) is one of the most effective tool for planning and operating of power systems. In order to find optimal solution for OPF , it is required to handle a set of complex mathemetical formulations. Apart from traditional methods, recently heuristic methods which can overcome these difficulties easily have been important for solving OPF. In this paper, when electrical energy is generated at electrical power systems according to total demand of electric utilities, hourly generation cost of the generator units is tried to calculated taking into account of system losses.Heuristic techniques such as Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Bee Colony (ABC) are used to solve optimization problem. Optimal Power Flow (OPF) is applied to IEEE 14,30 and 57-bus test samples using algorithms that is developed using MATLAB, respectively. The total generation cost of generator units and system transmission losses are calculated considering Valve Point Effect. Although it is found more optimal solutions with small differences using PSO for OPF problem, PSO is the best practical method among others because of having the fastest convergence time. Moreover, GA and PSO find better total hourly generation cost values compared with ABC. The optimal solutions obtained from IEEE test systems with 14, 30 and 57 buses and those obtained from similar studies in literature are compared mutually to analysis which method is more appliable in large scale power systems than others. As a result, the methods used for this study show genarally better performance than similar methods in literature considering hourly total gereation cost of generator units as a objective function.

Benzer Tezler

  1. Gri kurt algoritması kullanarak geçici hal kararlılık kısıtlı çok amaçlı optimal güç akışı çözümü

    Transient stability constrained multi-objective optimal power flow using grey wolf algorithm

    RIDVAN BAYANCIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ULAŞ KILIÇ

  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. Optimal distributed generation allocation and sizing in radial distribution networks by Cuckoo search algorithm

    Cuckoo arama algoritması ile radyal dağıtım şebekelerinde optimum dağıtık üretim yerleşimi ve boyutlandırılması

    MARYAM MAJIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. AYDOĞAN ÖZDEMİR

  4. Energy-efficient velocity trajectory optimization using dynamic programming for electric vehicles

    Elektrikli araçlar için dinamik programlama kullanılarak enerji verimli hız yörünge optimizasyonu

    ABDULLAH KIZIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  5. Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty

    Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi

    GÖNÜL ULUDAĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR