Geri Dön

Kaotik güve sürü algoritması kullanarak rüzgar gücü entegreli optimal güç akışı

Optimal power flow with integrated wind power using chaotic moth swarm algorithm

  1. Tez No: 543106
  2. Yazar: YUNUS HINISLIOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR GÜVENÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Optimal güç akışı (OGA) problemi, lineer ve konveks olmayan bir optimizasyon problemi olup, eşitlik ve eşitsizlik sınırlamalarına bağlı kalarak en iyi kontrol parametrelerini belirleme işlemidir. Optimal güç akışı probleminde üretim sistemi olarak termal generatörler kullanılabildiği gibi son yıllarda hem çevre kirliliğini azaltmak hem de daha verimli enerji üretimi sağlamak için yenilenebilir enerji kaynakları üretim sistemi olarak kullanılmaya başlanmıştır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının en önemli örneklerinden bir tanesi olan rüzgar, güç sistemlerine entegre edilerek optimal güç akışı sağlanabilmektedir. Optimizasyon problemlerinin çözümünde günümüzde sezgisel algoritmalardan yararlanılmaktadır. Güve sürü algoritması (GSA), son yıllarda geliştirilmiş ve etkili sonuçlar elde edilen bir sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. Bu tezde, güve sürü algoritmasında yer alan Lévy uçuşu yöntemi, kaotik haritalandırma yardımıyla iyileştirilmiş ve Kaotik Güve Sürü Algoritması (KGSA) oluşturulmuştur. Geliştirilmesi sağlanan bu algoritma kullanılarak güç sistemleri alanında günümüz önemli problemlerinden olan ve rüzgar entegre edilmiş Optimal güç akışı probleminin çözümü sağlanmıştır. Geliştirilen yöntem, The Institude of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 30 bara, IEEE 57 bara ve IEEE 118 bara sistemlerinde farklı amaç fonksiyonlarına uygulanmıştır. Sonuçlar, parçacık sürü optimizasyon algoritması (PSOA), genetik algoritma (GA) ve güve sürü algoritması ile karşılaştırılmıştır. Deney sonuçlarından yola çıkarak, geliştirilmiş olan metodun karşılaştırılan metotlara göre daha verimli ve etkin sonuçlar verdiği saptanmıştır.

Özet (Çeviri)

Optimal power flow is a nonlinear and non-convex optimization problem. The aim of the problem is to find the best control parameters while providing the equality and inequality constraints. In general, thermal generators are used in power systems for solving the optimal power flow problem. Besides, in recent years, renewable energy resources come into use in power system to reduce the environmental pollution and increase the productivity of the systems. One of the most popular renewable energy resources is wind power which can be used in optimization of power systems. Nowadays, the optimization process is performed by evolutionary algorithms. One of the newest evolutionary algorithm is the moth swarm algorithm which is an effective method for solving the optimization problems. In this thesis, Lévy flight method in moth swarm algorithm is improved by using different types of chaotic maps and presented as Chaotic Moth Swarm Algorithm. Chaotic moth swarm algorithm is applied on the wind integrated power system to solve optimal power flow problem. The proposed algorithm applied on IEEE 30 bus, IEEE 57 bus, and IEEE 118 bus systems with various objective functions. The results are compared with particle swarm algorithm, genetic algorithm and moth swarm algorithm. Simulation outcomes show that the developed method gives better and efficient results than the compared algorithms.

Benzer Tezler

  1. Yapısal optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni bir hibrid optimizasyon yönteminin geliştirilmesi

    Development of a new hybrid optimization method for solution of structural optimization problems

    ERHAN DÜZGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM ACAR

  2. Sinüs kaotik harita ve kurtulma hızı tabanlı yerçekimi arama algoritması ile optimal güç akışı

    Optimal power flow with sinus chaotic map and escape velocity based gravitational search algorithm

    EMRE CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR GÜVENÇ

  3. A Neural network based local control and targeting method for chaotik dynamics

    Kaotik sistemler için yapay sinir ağı tabanlı lokal denetim ve hedefleme yöntemi

    SERDAR İPLİKÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN

  4. Kaotik sinyallerin bilgisayar ortamında incelenmesi

    Analysis of chaotic signals in the computer environment

    YUSUF KAVUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Fizik ve Fizik MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL MARAŞ

  5. Kaotik elektronik devre tasarımı, gerçeklemesi ve bir haberleşme uygulaması

    Chaotic electronic circuit design, its realization and a communication implementatiton

    OĞUZHAN ÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İHSAN PEHLİVAN