A hybrid local search-genetic algorithm for placement of dg units and shunt capacitors in radial distribution system
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 672304
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Controlling active/reactive power in distribution systems has a great impact on its performance. The placement of distributed generators (DGs) and shunt capacitors (SCs) are the most popular mechanisms to improve the distribution system performance. In this line, this thesis proposes an enhanced genetic algorithm (EGA) that combines the merits of genetic algorithm and local search to find the optimal placement and capacity of the simultaneous allocation of DGs/SCs in the radial systems. Incorporating a local search scheme enhances the search space capability and increases the exploration rate for finding the global solution. The proposed procedure aims at minimizing both total real power losses and the total voltage deviation in order to enhance the distribution system performance. To prove the proposed algorithm ability and scalability, three standard test systems, IEEE 33 bus, 69 bus, and 119-bus test distribution networks, are considered. The simulation results show that the proposed EGA can efficiently search for the optimal solutions of the problem and outperforms the other existing algorithms in the literature. Moreover, an economic based cost analysis is provided for light, shoulder, and heavy loading levels. It was proven, the proposed EGA leads to significant improvements in the technical and economic points of view.
Özet (Çeviri)
Dağıtım sistemlerinde aktif / reaktif gücün kontrol edilmesinin performansı üzerinde büyük etkisi vardır. Dağıtılmış jeneratörlerin (DG'ler) ve şönt kapasitörlerin (SC'ler) yerleştirilmesi, dağıtım sistemi performansını iyileştirmek için en popüler mekanizmalardır. Bu doğrultuda, bu tez, radyal sistemlerde DG / SC'lerin eşzamanlı tahsisinin optimum yerleşimini ve kapasitesini bulmak için genetik algoritmanın ve yerel araştırmanın avantajlarını birleştiren gelişmiş bir genetik algoritma (EGA) önermektedir. Yerel bir arama şemasını dahil etmek, arama alanı kapasitesini geliştirir ve küresel çözümü bulmak için keşif oranını artırır. Önerilen prosedür, dağıtım sistemi performansını artırmak için hem toplam gerçek güç kayıplarını hem de toplam voltaj sapmasını en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen algoritma yeteneğini ve ölçeklenebilirliğini kanıtlamak için üç standart test sistemi, IEEE 33 veri yolu, 69 veri yolu ve 119 veri yolu test dağıtım ağı dikkate alınır. Simülasyon sonuçları, önerilen EGA'nın problemin optimal çözümlerini verimli bir şekilde arayabildiğini ve literatürdeki diğer mevcut algoritmalardan daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Ayrıca hafif, yan ve ağır yükleme seviyeleri için ekonomik tabanlı bir maliyet analizi sağlanır. Önerilen EGA'nın teknik ve ekonomik bakış açısında önemli gelişmelere yol açtığı kanıtlanmıştır.
Benzer Tezler
- Esnek atölye tipi çizelgeleme problemi için bir hibrid genetik algoritma yaklaşımı
A hybrid problem perturbation and genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem
BİLAL METO
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ERTOĞRAL
DOÇ. DR. ERDOĞAN DOĞDU
- A hybrid evolutionary algorithm for multi-objective flexible job shop problems
Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerine yönelik hibrit evrimsel bir algoritma
ALPER TÜRKYILMAZ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENVAR
- Solving single and parallel machine scheduling problems with sequence dependent setup times using differential evolution based algorithms
Sıra bağımlı hazırlık süreleri içeren tek ve paralel makinalı çizelgeleme problemlerini diferensiyel evrim algoritması tabanlı algoritmalar kullanarak çözmek
ÖĞÜNÇ ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA TOPALOĞLU
- A hybrid genetic algorithm proposal for the team formation problem
Sosyal ağ varlığında takım oluşturma problemine bir hibrit genetik algoritma önerisi
ŞEYDA MELİS TÜRKKAHRAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KORHAN KARABULUT
- Baskı devre delik delme makineleri için genetik algoritmalar yardımı ile güzergah belirleme
Determination of route by means of genetic algorithms for printed circuit board driller machines
MURAT ALBAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ