Optimal generation rescheduling for congestion management in power systems
Güç sistemlerinde iletim tıkanıklığı yönetimi için optimal üretim planlaması
- Tez No: 687450
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ Cavit Fatih KÜÇÜKTEZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
The demand for electric energy is growing every day across the world as the world's population grows and technology advances. Transmission congestion occurs as demand increases without new lines being added to the grid topology to transmit according to the new load conditions. Congestion may lead to cascading overload and instability problems. Therefore, congestion management (CM) is of great importance to transmit power in secure and reliable manner. Congestion management defined as a procedure to prevent or mitigate the system from overclouding. Several methods examined to overcome the congestion problem in different countries the most effective and widely used technique is generations rescheduling (GR) or generation re-dispatch. This study proposes a generation rescheduling strategy for reducing overall congestion management costs and mitigating line overload. To begin, the generators involved in congestion management are identified depending on their sensitivity to congested line flow. The high-sensitivity generators have been used as a decision variable to manage the congestion problem. The optimal value of the generator's active power output that alleviates system line overload was then calculated using a computational programming technique based on particle swarm optimization (PSO) and the teaching learning based optimization TLBO algorithm. The proposed strategy was tested on three different test systems to determine its feasibility, IEEE 14, IEEE 57, and IEEE 118 bus, with the results confirming that the generation rescheduling mechanism efficiently controlled the issue of overload. Furthermore, the results show that the optimization tools PSO and TLBO were efficient in locating the global optima and performed well, and yet PSO appears to be more accurate when considering minimum cost and standard deviation.
Özet (Çeviri)
Dünya nüfusu arttıkça ve teknoloji ilerledikçe elektrik enerjisine olan talep dünya genelinde her geçen gün artıyor. Artan yeni yük koşullarında, şebeke topolojisine yeni hatlar eklenmeden, elektrik güç iletimi gerçekleştirilirken sistemde iletim tıkanıklığı meydana gelebilir. Tıkanıklık, kademeli aşırı yük ve istikrarsızlık sorunlarına yol açabilir. Bu nedenle, elektriksel gücün güvenli ve güvenilir bir şekilde iletilmesi için tıkanıklık yönetimi büyük önem taşımaktadır. Tıkanıklık yönetimi, sistemin aşırı yüklenmesini önlemek veya azaltmak için bir prosedür olarak tanımlanabilir. Farklı ülkelerdeki tıkanıklık sorununun üstesinden gelmek için incelenen en etkili ve yaygın olarak kullanılan teknik, sistemdeki üretim birimlerinin ürettikleri gücün yeniden planlanmasıdır. Bu çalışma, hatların aşırı yüklenmelerini ve genel tıkanıklık yönetimi maliyetlerini azaltmak için bir yeniden üretim planlama stratejisi önermektedir. Başlangıç olarak, tıkanıklık yönetimine dahil olan jeneratörler, iletim hatlarındaki güç akışına duyarlılıklarına bağlı olarak tanımlanır. Yüksek hassasiyete sahip jeneratörler, tıkanıklık problemini yönetmek için bir karar değişkeni olarak kullanılmıştır. Jeneratörlerin aktif güç çıkışlarının, iletim hatlarının aşırı yükünü hafifleten ve planlama değişiminden kaynaklanan maaliyeti azaltan optimum değeri, daha sonra parçacık sürüsü optimizasyonuna (PSO) ve öğretme öğrenme tabanlı optimizasyon (TLBO) algoritması kullanılarak hesaplanmıştır. Önerilen yöntemlerin uygulanabilirliği IEEE 14, IEEE 57 ve IEEE 118 baralı üç farklı test sistemi üzerinde incelenmiştir. Sonuçlar, üretimin yeniden planlanmasıyla, iletim hatlarındaki aşırı yüklenme sorununu verimli bir şekilde kontrol edildiğini göstermiştir. Ayrıca sonuçlara göre, PSO ve TLBO'nun optimum çalışma noktasının yerini belirlemede etkili olduğunu ve iyi performans göstermiş, minimum maliyet ve çoklu optimizasyon sonuçlarına ilişkin standart sapma değerleri göz önüne alındığında, incelenen problem için PSO, TLBO yöntemine göre nispeten daha iyi performans sergilemiştir.
Benzer Tezler
- Security constrained optimal redispatch management in balancing markets
Dengeleme piyasalarında güvenlik kısıtlı optimal elektrik üretim talimatı yönetimi
SİNAN EREN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ NEZİH GÜVEN
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Elektrik enerji iletim şebekelerinin optimal genişletme planlaması
Optimal expansion planning of power transmission networks
NAZİF HÜLAGÜ SOHTAOĞLU
Doktora
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NESRİN TARKAN
- Rescheduling under machine disraptions
Makine arızaları durumunda yeniden çizelgeleme
OĞUZHAN ALAGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERAL AZİZOĞLU