Geri Dön

Geliştirilmiş simbiyotik arama algoritması ile termik güç santrali yakıt maliyet fonksiyon katsayılarının kestirimi

Estimation of thermal power plant fuel cost function coefficients with improved symbiotic search algorithm

  1. Tez No: 598689
  2. Yazar: MESUT ÜNAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Bu tezde, Simbiyotik Organizmalar Arama (SOA) algoritmasının rulet tekerleği yöntemi kullanarak geliştirilmesi önerilmiştir. Önerilen hibrit algoritma (R-SOA) öncelikle 30 adet benchmark probleminde test edilmiştir. Ardından ekonomik dağıtım problemlerinin en optimal düzeyde çözülmesinde düzgün ve düzgün olmayan yakıt maliyeti fonksiyonlarının parametrelerini tahmin etmek amacıyla kullanılmıştır. Ekonomik yük dağıtım problemlerinin kesin hesaplanmasında optimizasyon parametrelerinin en uygun değerinin belirlenmesi önem taşımaktadır. Yakıt maliyeti eğrisinin doğru bir şekilde belirlenmesi, ekonomik yük dağıtım çözüm doğruluğunu ve optimum güç akışı problemlerini doğrudan etkilemesi için çok önemlidir. Termik santrallerde enerji üretim birimlerinin girdi-çıktı özelliklerini tanımlamak için düzgün ve düzgün olmayan formlarda iki model vardır. Bu tezde, bu fonksiyonların parametrelerini tahmin etmek için SOA ve R-SOA algoritmalarının bir uygulamasını sunmaktadır. Çalışmada birinci, ikinci ve üçüncü dereceden düzgün yakıt maliyet fonksiyonlar ve vana nokta etkili düzgün olmayan yakıt maliyet fonksiyonları kullanılmıştır. Tahmin problemi optimizasyon problemi olarak tanımlanmaktadır. Bu optimizasyon problemini çözmek için Simbiyotik Organizmalar Arama (SOA) ve R-SOA algoritması önerilmiştir ve tahmini parametrelerin toplam hatasını en aza inmiştir. SOA ve R-SOA algoritmasının performansı, farklı yakıt türlerine sahip dört farklı durumda test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar diğer meta-sezgisel yöntemlerle karşılaştırılmıştır ve SOA ve R-SOA algoritmasının tüm test durumları için etkili sonuçlar verdiği görülmüştür

Özet (Çeviri)

The Symbiotic Organisms Search (SOS) and The improving symbotic organsisms search algorıthm using rulette whell method (R-SOS) algorithm is proposed to estimate parameters of smooth and non-smooth fuel cost functions to improve the solution accuracy of economic dispatch problems. The optimization of the parameters used to calculate final accuracy of economic dispatch problems is a very important issue. Determining accurately of fuel cost curve is crucial so that they affect directly the solution accuracy of economic dispatch and optimal power flow problems. There are two models in smooth and non-smooth forms to describe the input–output characteristics to generate units in thermal power plants. This paper presents an implementation of the SOS and R-SOS algorithm in order to estimate parameters of these functions. First, second and third order smooth fuel cost functions and non-smooth fuel cost function with valve point effects are used in the study. The estimation problem is described as an optimization one. SOS and R-SOS algorithm is proposed to solve this optimization problem and it minimizes the total error of estimated parameters. The performance of the SOS and R-SOS algorithm is tested on four different cases having different fuel types. Results obtained are compared to other meta-heuristic methods and they show that SOS and R-SOS algorithm is favorite for all test cases

Benzer Tezler

  1. Geliştirilmiş simbiyotik organizmalar arama algoritması kullanarak gerilim kaynaklı dönüştürücü içeren AA/DA güç sistemlerinin planlanması

    Planning of voltage-source converter based AA/DA power systems with using improved symbiotic organisms search algorithm

    ONUR BATTAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ

  2. Integrated resource leveling and cash flow optimization for construction projects using symbiotic organisms search algorithm

    Simbiyotik organizma arama algoritması kullanılarak inşaat projeleri için entegre kaynak dengelemesi ve nakit akışı optimizasyonu yöntemi geliştirilmesi

    OYA BAŞAK SEYİSOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RİFAT SÖNMEZ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMAN AMINBAKHSH

  3. Geleneksel kombucha içeceğinden izole edilen maya ve asetik asit bakterileri kullanılarak ticari kombucha starter kültürleri geliştirilmesi

    Development of commercial kombucha starter cultures using yeast and acetic acid bacteria isolated from traditional kombucha beverage

    HİLAL KILMANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Gıda MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMED ZEKİ DURAK

  4. Functional chocolate development: Enrichment of dark chocolate with nano-liposome encapsulated antioxidants, and/or pro- and pre-biotics, bioavailability studies

    Fonksiyonel çikolata geliştirilmesi: Bitter çikolatanın nano-lipozomla enkapsüle edilen antioksidanlarla, ve/veya pro- ve pre-biyotiklerle zenginleştirilmesi, biyoyararlılık çalışmaları

    MİNE ÖZGÜVEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK

  5. Probiyotikler ve bir adım ötesi: Postbiyotikler

    Probiotics and beyond: Postbiotics

    ÖZGE BAKACAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Gıda MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ARICI