Hybrid optimization search algorithm to solve CEED of power system including solar photo voltaic generation
Güneş fotovoltaik üretimi dahil hibrit optimizasyon arama algoritmasi
- Tez No: 714006
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET TAHİR GÜNEŞER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çalışmamızın temel amacı, elektrik güç sisteminin ekonomik olarak çalışmasını sağlamak ve tüm kayıpları mümkün olduğunca asgari düzeye indirmektir. Ekonomik sevk problemini çözmek için optimizasyon yöntemlerinin kullanılması, özellikle üretim birimlerinin yakıt maliyetini en aza indirgemek ve iletim kayıplarını azaltmak için sistem işlemlerinin maliyetini düşürmenin en uygun yoludur. Bu ekonomik işlem, bu işlemin verimliliği ve güvenilirliği göz önünde bulundurularak, her birim için asgari maliyete göre, tüm üretim birimleri arasındaki toplam yük talebinin paylaşılmasıyla sağlanmalıdır. Bu süreci kullanmanın temel amacı, sistem operasyonlarında fazladan para harcamasını önlemektir; buna karşılık, bu para kaydedilebilir. Ekonomik sevk problemi problemini çözmek için birçok optimizasyon yöntemi kullanıldı ve en son ve etkili algoritmalardan biri, bu yöntemin bu çalışmanın orijinali olan Hybrid Bat-Crow Search Algoritması. Bu tezde, sistemin ekonomik güç dağıtımını çözmek için üretim birimlerinin bir kısmı için optimizasyon yöntemlerini kullanacağız. Bat Algoritması, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ve Genetik Algoritma (GA) gibi en bilinen algoritmaları kullanacağız. Bu çalışmanın amacı güç dağıtım sistemlerinde ekonomik gönderim problemini ve birleşik ekonomik emisyon gönderim (CEED) problemlerini çözmektir. Önerilen Hybrid Bat-Crow Arama Algoritması sonuçlarını, çeşitli güç sistemleri için BAT, crow search, GA ve PSO algoritmasıyla karşılaştıracağız. Güneş enerjisi için, Tripoli / Libya verilerini kullanarak Güneş Enerjisi ve Araştırma Çalışmaları Merkezi'ni kullanacağız. Aşağıdaki şekil, bu çalışmada kullanacağımız örnek güneş enerjisini göstermektedir..
Özet (Çeviri)
The major objective of our study is to let the electric power system work economically and minimizing all losses as much as possible. Utilizing optimization methods to solve the economic dispatch problem is the optimal way in reducing the cost of system operations, especially in minimizing the fuel cost of generating units and reduce the transmission losses. This economic operation must be achieved by sharing total load demand among all generating units, according to the minimum cost for each unit, taking into consideration the efficiency and reliability of this process. The main target of using this process is to obviate wasting extra money on system operations; in return, this money can be saved. Many optimization methods were employed in order to solve the problem of economic dispatch problem, and one of the most recent and efficient algorithms is the Hybrid Bat-Crow Search Algorithm, which this method is original to this study. In this thesis, we will employ the optimization methods for a part of generating units in order to solve the economic power dispatch for the system. We will employ the most well-known algorithms, such as the Bat Algorithm, Particle Swarm Optimization (PSO), and Genetic Algorithm (GA). The aim of this study is to solve economic dispatch problem and Combined Economic Emission Dispatch (CEED) problems in power systems. We will compare the proposed Hybrid Bat-Crow Search Algorithm results with BAT, crow search, GA and PSO algorithm for various power systems. For the solar energy we will use Center of Solar Energy and Research Studies Tripoli/Libya data. The following figure shows the sample solar energy that we will use in this study.
Benzer Tezler
- Data-driven operators for a hybrid evolutionary algorithm to solve multi-trip rich vehicle routing problem
Çok kullanımlı zengin araç rotalama probleminin melez evrimsel algoritma ile çözümlenmesinde veri güdümlü operatörlerin etkileri
DİLARA AYKANAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
- Development of a hybrid global optimization algorithm and its application to helicopter rotor structural optimization
Hibrit global optimizasyon algoritmasının geliştirilmesi ve helikopter rotor yapısal optimizasyonuna uygulanması
MUHAMMED EMRE BİLEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN NEVZAT ÖZGÜVEN
PROF. DR. ENDER CİĞEROĞLU
- Optimizasyon problemlerinin çözümü için yapay arı kolonisi algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Novel approaches based on articial bee colony algorithm to solve optimization pronlems
MUSTAFA SERVET KIRAN
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- Eş zamanlı topla dağıt araç rotalama probleminin çözümü için bir hibrit meta sezgisel algoritma önerisi
A hybrid metaheuristic algorithm proposal for vehicle routing problem with simultaneous pickup and deliveries
TAYFUN ÖZTAŞ
- Parameter optimization and maximum power point tracking control of photo-voltaic system based on the hybrid reinforcement learning whale optimization algorithm
Hibrit pekiştirmeli öğrenme balina optimizasyon algoritması tabanlı fotovoltaik sisteminin parametre optimizasyonu ve maksimum güç noktası izleme kontrolü
THAER MASHKOOR AL-JANABI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHID TAVAKOL AGHAEI