Geri Dön

Advanced evolutionary computation for distributionsystem automation

Dağıtım şebekesi otomasyonu için gelişmiş evrimsel algoritmalar

PDF İndir

  1. Tez No: 655263
  2. Yazar: BAHMAN AHMADI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR, DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZHAN CEYLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Son yıllarda, akıllı şebeke kavramı ve uygulamaları, başta elektrik mühendisliği alanında çalışanlar olmak üzere, araştırmacıların en çok ilgisini çeken konulardan biri haline gelmiştir. Bunun en önemli nedenlerinden biri de, yenilenebilir kaynak içeren aktif dağıtım şebekelerinin, tasarım, işletme ve kontrol süreçleri açısından, geleneksel dağıtım şebekelerine göre önemli farklılıklar göstermesidir. Yenilenebilir kaynaklar içeren bu aktif dağıtım şebekelerinin pek çok teknik ve ekonomik yararı vardır. Diğer yandan, özellikle bu şebekelerdeki çok yönlü güç akışı bazı problemler yaratmakta ve bu nedenle daha gelişmiş tasarım ve işletme süreçlerini gerektirmektedir. Dağıtım şebeke genişlemesi, gerilim regülasyonu, reaktif güç kontrolü, tepe yük tıraşlama, arıza algılama ve düzeltme, söz konusu tasarım ve işletme problemlerinin bazılarıdır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının doğal mevcudiyeti ve olumsuz çevresel etkilerinin daha az olması, yenilenebilir dağıtık kaynak (DK) ve enerji depolama sistemi (EDS) teknolojilerinin giderek gelişmesine yol açmıştır. Bunun sonucu olarak, dağıtım şebekesinde hızla artan DK'lardan ve EDS'lerden elde edilecek kazanımların arttırılabilmesi ve yatırım giderlerinin azaltılabilmesi için, bunların en uygun yerlere ve en uygun büyüklükte tesis edilmesi önem kazanmıştır. Çünkü, uygun olmayan DK, EDS ve statik VAR kaynağı yerleşimi, beklenen getirileri sağlamadığı gibi, gerilim sınırı aşımları, kayıp artışları ve güvenilirlik sorunları gibi bazı olumsuz sonuçlar doğurabilmektedir. Sezgisel algoritmalar, dağıtık kaynakların uygun yerleşimi için geliştirilen eniyileme problemlerinin çözümünde yaygın olarak kullanılan hesaplama araçlarıdır. Akıllı şebekelerde, dağıtık kaynak ve enerji depolama kaynaklarının uygun konumlandırılması ve boyutlandırılması ile ilgili çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalarda, çeşitli amaç fonksiyonları tekil olarak, bunların doğrusal birleşimleri olarak ya da çok amaçlı eniyileme problem olarak modellenmiş ve eniyileme problemleri çözülmüştür. Bu tez çalışmasında, tek amaçlı veya çok amaçlı DK/EDS konumlandırma ve boyutlandırma probleminin Geliştirilmiş Gri Kurt Algoritması (Advanced Grey Wolf Algorithm - AGWO) ile çözümü sunulmakladır. Bu amaçla global ve lokal arama süreçlerinde, arama etmeni (search agent) konumunun belirlenmesi için dinamik bir yöntem kullanılmaktadır. Lokal arama sürecinde, arama etmeninin konumu kontrol edilerek, kabul edilebilir bölge içinde kalması sağlanmaktadır. Ayrıca, yaklaşık global en iyi çözümü bulmak için yeni bir durma kriteri önerilmiştir. Önerilen algoritmanın tek amaçlı ve çok amaçlı eniyileme problemlerine uygulaması sonucu üstün bir performans sağladığı görülmüştür. Daha yaygın olarak kullanılmaları nedeniyle, çalışmamızda, dağıtık yenilenebilir kaynak birimleri olarak rüzgâr üreteçleri ve fotovoltaik üreteçler dikkate alınmıştır. Bunlar, yük merkezlerine yakın, küçük ölçekli (güçlü) yenilenebilir enerji kaynaklarıdır. Eniyileme sürecinde bu kaynaklar negatif yükler olarak modellenmiştir. DK çıkışları için Konya bölgesinin konumu için toplanan gerçek güneş ışınımı ve rüzgâr hızı verileri kullanılmıştır. Çalışmada, iletim şebekesinden alınan enerjiyi ve dolayısıyla bu enerji içindeki termal kökenli olan kısmı en aza indirmek için, şebekenin her noktasına dağıtık kaynak bağlanabileceği var sayılmıştır. Çeşitli depolama seçenekleri arasından, günümüzde elektrik dağıtım şebekesinde en çok tercih edilen kimyasal kökenli Batarya Enerji Depolama Sistemleri (BEDS) seçilmiştir. Bunu nedeni, BEDS'lerin hızlı cevap vermeleri, çeşitli güç ve enerji düzenlerinde rahatça bulunabilmeleri, çabuk tesis edilebilmeleri ve kararlı depolama özelliklerine sahip olmaladır. Çok amaçlı AGWO algoritması ile bulunan pareto-optimal sonuçların, başka yöntemleri sonuçları ile kıyaslanması için yaygın olarak kullanılan,“Generational Distance”,“Inverted generational distance”,“The spacing”metriği ve“C”-metriği indisleri kullanılmıştır. Bu indisler bağlamında yapılan kıyaslamalar, önerilen algoritma ile daha iyi pareto optimal sonuçların daha verimli bir şekilde belirlendiğini göstermiştir. Önerilen algoritma, akıllı şebeke problemlerine uyarlanmış ve çeşitli amaç fonksiyonlarını en uygun değere getirmek için global en iyi çözümler belirlenmiştir. Gerilim profillerinin iyileştirmesi (iki farklı gösterilim için), enerji kayıplarının azaltılması, maliyet ve kirlenmenin azaltılması, güvenilirliğin iyileştirilmesi, tepe yük/enerji tıraşlamanın arttırılması ve büyük ölçekli arızalar sonrası sistem restorasyonun en kısa sürede gerçeklemesi, bu tez kapsamında ele alınan akıllı şebeke problemleridir. Önerilen çözüm algoritması, bilinen test sistemleri ve Türkiye'den bir dağıtım şebekesi üzerinde denenmiştir. Söz konusu test sistemleri 33-bara, 69-bara ve 141-bara test sistemleri.% ile İstanbul-BEDAŞ şebekesinin bir radyal fideridir. Tüm bu test sistem denemelerinde, mevsimsel etkilerin dikkate alınması için, her biri bir mevsimi (yaz, kış, bahar) karakterize eden 3 günlük bir yük ve dağıtık kaynak verisi kullanılmıştır. İlk aşamada, tüm test sistemlerinde, gerilim profili iyileştirme ve enerji kayıplarını azaltma amaç fonksiyonları için, ayrı ayrı AGWO algoritması ile Pareto-optimal çözümler belirlenmiştir. Söz konusu çözümler için şebeke parametreleri, dağıtık kaynak kullanılmayan temel durumdakilerle kıyaslanmıştır. Temel duruma kıyasla sağlanan iyileşmeler tablo ve şekillerle ifade edilmiştir. Sonuçlar bize, temel durumdaki tüm bara gerilim problemlerinin giderildiğini ve beklenen getirilerin sağlandığını göstermiştir. Sonuçta, Pareto-optimal çözümlerin, gerilim profili iyileştirme, tepe yük/enerji tıraşlama ve aktif güç kaybı azaltama noktasında çok iyi performans sergilediklerini göstermiştir. İkinci etapta, test sistemleri için çok amaçlı optimizasyon problemleri çözülmüştür. Bu noktada geliştirilen çeşitli uygulamalardan, enerji kayıplarının azaltılması ve güvenilirliğin arttırılması amaçlı olanı için, tek amaçlı optimizasyon problemindekine benzer optimizasyon sonuçları verilmiştir. Güvenilirlik indisi olarak sağlanamayan enerjinin kullanıldığı süreçte, güvenilirlikte % 76.7 lik iyileşme ve enerji sarfiyatında % 65.3 lük bir azalma sağlanmıştır. DK ve BEDS'lerin yüksek maliyetleri dikkate alınarak, 141 baralı test sisteminde, SVC kullanımı ile eniyileme problemi çözülmüştür. Amaç, yine en düşük DK ve DEDK maliyeti ile gerilim profillerinin iyileştirilmesidir. Çeşitli senaryolar için global optimum noktayı bulabilmek amacıyla, bu çok-amaçlı probleme ilişkin çözümler araştırılmıştır. Başlangıca en yakın mesafede olan Pareto-çözüme ilişkin teknik ve ekonomik getiriler sunulmuştur. Sonuçlarda, SVC üniteleri ile, tek amaçlı eniyileme probleminin çözümünde elde edilenlere benzer getirilerin daha düşük maliyetle sağlandığını göstermiştir. Dağıtım şebekelerinin önemli sorunlarından biri de büyük ölçekli ve uzun elektrik kesintileri sonrasında sistemin toparlanmasıdır. Geçmişte, gelişmiş kontrol ve işletim algoritmalarının eksikliği nedeniyle, bu karmaşık süreç oldukça uzun bir süre almaktaydı. Genellikle, şebeke küçük parçacıklara bölünerek çözüm sağlanıyordu. Bu çalışmada, temel amaç çalışma ve optimum çalışma durumları için ayrı ayrı, büyük ölçekli bir arıza sonrasında anahtarlama işlemlerini optimize ederek, toparlanma süresinin azaltılmasıdır. Amaç, şebekeyi parçalamadan, en uygun anahtarlama işlemi ile minimum toparlanma süresinin sağlanmasıdır. Bu amaca uygun olarak modellemeler yapılmış ve temel çalışma ve geçmişteki örnek optimum çalışma durumları için, optimum anahtarlama kombinasyonları belirlenmiştir. Çalışmanın son aşamasında, AGWO ve MOAGWO algoritmalarının performansları, diğer bilinen sezgisel algoritma performansları ile kıyaslanmıştır. Kıyaslama için çok amaçlı parçacık sürüsü optimizasyonu, Gri Kurt Optimizasyonu ve Genetik algoritma yöntemleri kullanılmıştır. Kıyaslamalar, elde edilen amaç fonksiyonu değerleri bazında ve çeşitli çok-amaçlı optimizasyon kıyaslama kriterleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The concept of smart grids has become an exciting topic to study in the last decades. One of the basic reasons for this interest is the necessity of the new design, operation, and control ideas for these active networks compared to traditional networks. There are several technical and economic benefits of the new active distribution grids comprising renewable energy resources. On the other hand, multi-directional power flow in these networks is an important reason for several challenging issues and requires excellent planning and operation actions. Distribution system expansion planning, voltage regulation, reactive power control, peak load shaving, and fault detection and restoration can be assigned as the fundamental challenges in the planning and operation efforts. The wide usage and availability of renewable energy resources has promoted rapid development in the Distributed Generation (DG) and Energy Storage System (ESS) technologies. Due to the increasing penetration of such units in networks, finding the optimal allocation of them becomes essential to minimize investment, environmental impact, and maximize the unit benefit. The improper DG, ESS, and Static VAR compensator allocation brings some adverse effects on the distribution network, such as many voltage violations, increased network losses, and low-reliability performance. The metaheuristic methods are very popular from the available method for finding optimal solutions. Several papers have addressed the optimal solution of DG/ESS allocation problem in smart grids considering single objective functions and multi-objective functions that are combinations of them using available methods. This study proposes the new single and multi-objective version of an optimization algorithm named as Advanced Grey Wolf Algorithm (AGWO) based on Grey Wolf Optimization. A dynamic method to evaluate the search agent position is applied either in the exploitation or in the exploration phases. This improved algorithm brings a new formulation for estimating the search agents' positions in the exploitation phase. It checks the evaluated search agent's boundaries and brings the variables back to their feasible ranges using a new method. Moreover, a new stopping criterion is proposed to find the near-global optimum of the problem. The single and multi-objective version of the algorithm shows excellent performance in the global optimization problem. Wind turbines and photovoltaic units are utilized as distributed renewable energy sources in this study. They are on-site electricity production units and refer to small power producing units installed near load centers. The DG units are modeled as the negative loads in the optimization process. We used the real sun irradiation and wind speed data collected for Turkey's specific location for the DG outputs. We assumed that these units could be placed in all of the load centers to minimize the thermal power plants' usage in the slack bus. Among several ESS technologies, chemical energy storage systems referred to as Battery Energy Storage Systems (BESSs) have attracted more attention than the others. We have also preferred using them as distributed ESS units. The unique characteristics of BESSs include fast response time, availability, quick installation, storage stability, and fast-growing technology make the BESS a promising solution. For the multi-objective AGWO result, we used the well-known comparison indices to compare the Pareto results with the other algorithms. Generational distance, inverted generational distance, the spacing metric, and C-metric based comparisons showed that the proposed algorithm had an excellent search capability to find the non-dominated Pareto solutions. The algorithms are applied to several smart grid problems, and the near-optimal solutions are determined for several different objective functions. Solved objective functions include: voltage profile improvement (two different formulations were used), energy loss reduction, cost and pollution minimization, reliability improvement, peak load shaving, and restoration time minimization following a large outage. The proposed algorithm is tested on several well-known test systems, as well as a Turkish distribution system. These test systems are 33-bus test system, 69-bus test system, and 141-bus test system radial test system. Three-day load and DG data are used in the simulations to account for the seasonal characteristics of the load and DG behavior. At first, using the single objective AGWO algorithm for all the test systems, the near-optimal solution is determined to improve the voltage profile and minimize the total energy losses. The results are compared with the base case conditions as well as with the other algorithm results. The improvements obtained by Pareto-optimal solutions are illustrated with the figures and the tables. The results show that the proposed formulations provided the expected benefits while eliminating all the base-case voltage violations. The resulting Pareto-solutions show excellent performance in improving the voltage profiles, peak load/energy shaving and reducing active power losses. Then multi-objective AGWO algorithm is applied for the test systems using a combination of objectives. Several formulations are proposed and discussed as the study cases. A combination of energy loss minimization and reliability improvement is reported as a representative case study, where energy not supplied (ENS) is used as a reliability index. The results show that the optimization provided 76.7% of reliability improvement and 65.3% of loss reductions. Optimal allocation of SVC units is tested on the 141-bus system. The aim is to minimize the cost of DGs and ESSs and maximize the SVC units' benefit in improving the voltage profile. Several case studies are devoted to finding the near-global Pareto solutions for this multi-objective optimization problem. The benefits of Pareto solutions are quantified using the one having the minimum normalized distance to the origin. The results show that using SVC units provided similar benefits to a single optimization case with fewer costs. One of the critical problems in a distribution grid is the complexity of the restoration phase following a large-scale outage, which takes a long-duration due to the lack of improved control and computation tools. Usually, the blackout area is separated into subsystems to speed up the restoration process. We have optimized the switching sequence for the base operation case and obtained the Pareto solution candidate to attain the minimum restoration time. The idea was to obtain the minimum restoration duration instead of dividing the system into subsystems. Optimal restoration times for the test systems are determined using the Pareto-optimal solution candidates of the previous optimization scenarios. At the final phase of the study, the performance of the AGWO and MOAGWO algorithms are determined and compared to the well-known algorithms, such as single and multi-objective particle swarm optimization, GWO, and Genetic algorithms. The comparison is made by comparing the result of the optimal solutions and using several multi-objective optimization metrics.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    503317

    Equivalence checking of designs modeled in simulink implemented in low level

    Simulinkte modellenen tasarımların alt seviyedeki gerçeklemeleriyle denkliklerinin sınanması

    MUHARREM ORKUN SAĞLAMDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNHAN DÜNDAR

    DOÇ. DR. MEHMET ALPER ŞEN

  2. Tez No

    865214

    Elazığ - Sivrice ve Gezin civarının yeraltı yapısının gravite verileri kullanılarak modellenmesi

    Modelling of the subsurface structures of Elazığ - Sivrice and Gezin region by using gravity data

    NEDİM GÖKHAN AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGAY İŞSEVEN

  3. Tez No

    338224

    Dinamik ortamlar için yeni bir gerçek zamanlı evrimsel seyrüsefer planlama ve güdümleme sistemi

    A new real time evolutionary navigation planning and guidance system for dynamic environments

    FERHAT UÇAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR

  4. Tez No

    709824

    Heuristic algorithms for solving chemical shift assignment problem in protein structure determination

    Sezgisel algoritmalar ile protein yapı belirlemesindeki kimyasal kayma atama probleminin çözümü

    EMEL MADEN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

    PROF. DR. PETER GÜNTERT

  5. Tez No

    374299

    Paralel programlama tekniklerinin gelişime dayalı algoritmalar üzerindeki etkinlik analizi

    Efficiency analysis of parallel programming techniques on evolutionary algorithms

    RÜŞTÜ AKAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK

Geri Dön