Parallel evolutionary computation for distribution system planning and operation
Dağıtım şebekesi planlama ve işletmesi için paralel evrimsel algoritmalar
- Tez No: 739763
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR, DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZHAN CEYLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Akıllı Şebeke (SG) kavramı, son yıllarda heyecan verici bir çalışma alanına dönüşmüştür. Akıllı Şebeke, hem ekonomiye, hem de çevreye fayda sağlayacak enerji güvenilirliği, kullanılabilirliğini temsil ederken aynı zamanda verimliliğin geleceğini şekillendirmek için bir fırsatı temsil ediyor. Yenilenebilir enerji kaynaklarından oluşan yeni aktif dağıtım şebekeleri, bir takım teknolojik ve ekonomik faydalar sunmaktadır. Öte yandan, bu şebekelerdeki çok yönlü güç akışı, bir dizi zorluğa da neden olmaktadır. Bundan ötürü dikkatli bir şekilde tasarlanmasına ve işletimine gerek vardır. Planlama ve işletimsel zorluluklar olarak, gerilim regülasyonu, dağıtım sistemi genişleme planlaması, reaktif güç kontrolü ve tepe yük tıraşlama olarak tanımlanabilir. Yenilenebilir enerji kaynaklarının yaygın olarak benimsenmesi ve kullanılabilirliği, Dağıtılmış Üretimin (DG) büyümesini hızlandırdı. Bunların şebekelerde daha sık kullanılmaya başlaması yatırım maliyetini düşürmek ve çevresel etkisini azaltmak, dolayısıyla birim faydasını en üst düzeye çıkarmak için olası en iyi noktalara yerleşimlerini belirlemek önemli hale gelir. Dağıtım şebekesinde en optimal olmayan konumlara DG tesis edilmesinin zararlı sonuçları arasında gerilim büyüklüklerinin izin verilen değerlerin dışına taşması, yüksek şebeke kayıpları ve zayıf güvenilirlik performansı yer alır. Metasezgisel yaklaşımlar, optimal çözümleri belirlemenin en yaygın kullanılan yollarından birisidir. Çok sayıda çalışmada, akıllı şebekelerde en iyi noktalarda DG tesis edilmesi probleminin optimal çözümü, bilinen yöntemleri kullanarak, tek amaçlı fonksiyonlar ve bunların kombinasyonları olan çok amaçlı fonksiyonlar gözönüne alınarak incelemiştir. Ancak neredeyse hiçbiri hesaplama aşamasını optimal ve avantajlı bir noktaya getirmek için hesaplama hızını değerlendirmemiştir. Ek bileşenlerin ve kriterlerin dikkate alınması daha iyi sonuçlara neden olurken, hesaplama miktarını büyük ölçüde artıracaktır. Paralel hesaplama (PC), işlem hızını artırmak amacıyla araştırılacaktır. Bu çalışmanın amacı, tek ve çok amaçlı optimizasyon algoritmalarını paralel hesaplama tekniği ile birleştirmek için bir teknik sunmaktır. Farklı sayıda Bağımlı İşlemci (WP) için her biri ayrı ayrı incelenen ve sonuçları karşılaştırılan farklı senaryolar oluşturularak, Master (Ana)-Slave (Bağımlı) (MSM) hesaplama yaklaşımı kullanılmıştır. İş yükü tüm WP'ler arasında eşit olarak dağıtılırak ve Ana İşlemcinin (MP), bu hesaplama yaklaşımının gözlemcisi ve yürütücüsü olarak rol oynaması sağlanmıştır. Ana işlemci, akıllı yaklaşımlara dayanan aralıkları kullanarak, her bir WP'nin hesaplama sonuçlarını alır ve bunları diğer WP'lerin sonuçlarıyla karşılaştırdıktan sonra, en iyi çözümleri seçer ve bunları yeniden WP'lere döndürür. Bu çalışmada dağıtılmış yenilenebilir enerji kaynakları olarak rüzgâr türbinleri ve güneş panelleri kullanılmıştır. Yerinde elektrik üretim üniteleri, yük merkezlerinin yakınında bulunan küçük güç üretim ünitelerdir. Çalışmada DG üniteleri, optimizasyon aşamasında negatif yükler olarak modellenmiştir. Ayrıca, Türkiye'deki özel bir konum için gerçekçi güneş ışınımı ve rüzgar hızı verileri kullanıldı. Bu ünitelerin tüm yük merkezlerine yerleştirilmesi, termik santrallerin salınım barasında kullanımını azaltması bekleniyordu. Çalışmada üç ayrı durum üç farklı optimizasyon yöntemi kullanılarak incelenmiştir. Çalışmada kullanılan üç yeni algoritma; Gri Kurt Optimizasyonu (GWO), Deniz Yırtıcıları Algoritması (MPA) ve Çok Amaçlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (MO-PSO)'dır. Bunlar, sırasıyla gerilim profili iyileştirilmesi, enerji kaybı azaltma gibi tek amaçlı problemleri ve enerji kaybı ve maliyet minimizasyonu gibi çok amaçlı sorunları çözmek için kullanılmıştır. MPA ile karşılaştırıldığında, GWO ve MO-PSO algoritmaları iyi bilinmektedir, bu da güvenilirlik adına performansını diğer çeşitli optimizasyon algoritmalarının performansına göre değerlendirmemize yol açmıştır. Elde edilen sonuçlar, MPA'nın diğer algoritmalar tarafından elde edilen çözümler gibi optimal çözümleri belirleme yeteneğine sahip güçlü bir optimizasyon yöntemi olduğunu göstermiştir. PSO algoritması çok amaçlı bir problemi çözmek için kullanılır ve formülasyonları tartışılmaktadır. Ek olarak, paralel hesaplama, söz konusu optimizasyon yöntemlerinin performanslarını çeşitli senaryolar altında değerlendirmek amacıyla GWO, MPA ve MO-PSO yöntemleri ile entegre edilmiştir. Önerilen yöntem, çeşitli SG senaryolarına uygulanmış, bir dizi farklı amaç fonksiyonu için optimuma yakın çözüm değerleri elde edildiği gözlenmiştir. Gerilim profili iyileştirme, enerji kaybı azaltma ve maliyet minimizasyonu dahil olmak üzere çeşitli amaç fonksiyonları çözülmüştür. Önerilen teknik, 33-baralı ve 69-baralı radyal test sistemleri gibi iyi bilinen test sistemleri kullanılarak koşturulmuştur. Yük ve DG davranışındaki mevsimsel değişiklikleri hesaba katmak için simülasyonlarda üç günlük DG ve yük verileri dikkate alınmıştır. En iyi paralel hesaplama yapılandırmasını belirlemek için çeşitli WP'ler ve Göç Değerleri (MR'ler) kullanarak için kapsamlı bir analiz yapılmıştır. 33 baralı test sisteminde bir planlama problemini eniyilemek için çok çeşitli parametreler kullanılmış, benzetimlerin paralel hesaplama için ideal konfigürasyonun maksimum 20 WP ve 50 MR olduğunu göstermiştir. 20'nin üzerinde gözlenen WP'ler için harcanan zamanda gözle görülür bir değişiklik gözlenmemiştir. 50'nin altındaki veya üzerindeki MR'ler düşük hızlanma değerinde olduğu için benzetimlerde kullanılması uygun bulunmamıştır. Gerilim profili ihlallerini ve toplam enerji kayıplarını en aza indirmek amacıyla, test sistemleri için ilk önce tek amaçlı optimizasyon modeli kullanılarak olası en uygun çözüm belirlenmiştir. Sonuçlar, temel durum ve diğer PC durumlarının sonuçlarıyla karşılaştırılmış. Şekiller ve tablolar, çözümlerin kıldığı iyileştirmeleri gösterdi. Sonuçlar, önerilen formülasyonların temel durum senaryosındaki tüm gerilim ihlallerini ortadan kaldırırdığını gösterdi. Farklı PC senaryoları ile oluşturulan DG'lerin konumu, boyutu ve türü yaklaşık olarak aynıdır. Amaç fonksiyonlarının kombinasyonları kullanılarak 33 baralı test sisteminde çok amaçlı bir optimizasyon problemi çözülmüştür. Enerji kaybının yanı sıra yıllık yatırım, işletme ve DG bakım maliyetlerini en aza indirmek amaçlar olarak belirlenmiştir. Çeşitli PC senaryoları için, Pareto-optimal elde edilmiştir. Bunların her birisi, en yüksek maliyetle maksimum enerji kaybı azaltma veya en düşük maliyetle minimum enerji kaybı azaltma gibi bir dizi çözüm önerisi vermiştir. Elde edilen Pareto çözümleri arasından kullanıcı kendisine en uygun çözümü seçebilir. Çalışmada incelenen durumların hepsinde, hesaplama süresinde önemli bir azalmanın yanı sıra hızlanma eğrisinde iyi bir eğim ortaya çıktığı gözlenmiştir. Ancak işlemci sayısı arttıkça verimlilikte kademeli bir düşüş olmuştur. Temel amaç, hesaplama doğruluğunu, güç sistemi bulgularının çeşitli PC durumları için sonuçların neredeyse aynı olduğunu gösterdiği temel duruma (Seri hesaplama) yakın tutmaktı.
Özet (Çeviri)
The concept of Smart Grids (SGs) has evolved into an exciting field of study over the last few decades. The Smart Grid represents a once-in-a-generation opportunity to shape the future of energy reliability, availability, and efficiency that will benefit both our economic and environmental health. The new active distribution networks comprised of renewable energy resources offer a number of technological and economic benefits. On the other hand, the multi-directional power flow in all these networks is a significant contributor to a number of difficult challenges and necessitates superior design and operation activities. Voltage regulation, distribution system expansion planning, reactive power control, and peak load shaving can all be identified as primary planning and operational difficulties. The widespread adoption and availability of renewable energy resources have accelerated the growth of Distributed Generation (DG). As these units become more prevalent in networks, determining their best placement becomes critical in order to reduce investment and environmental effect and maximize unit benefit. Harmful consequences of poor DG allocation on the distribution network include many voltage violations, higher network losses, and poor reliability performance. Metaheuristic approaches are the most widely used way of discovering optimal solutions. Numerous articles have tackled the optimal solution of the DG allocation problem in smart grids utilizing known methodologies, taking into account single objective functions and multi-objective functions that are combinations of them. However, almost none of them evaluated computing speed in order to get the calculation phase to an optimal and advantageous point. Consideration of additional components and criteria will result in improved outcomes, but will greatly increase the amount of calculations. Parallel computing (PC) will be explored as an extra approach for the purpose of increasing processing speed. The purpose of this study is to offer a technique for combining single- and multi-objective optimization algorithms with a parallel computing technique. Different scenarios are created for different numbers of Worker Processors (WPs), each of which is investigated separately and the results are compared. In these cases, a Master-Slave (MSM) calculation approach is used. The workload is distributed evenly across all WPs, and the Master Processor (MP) acts as the observer and executor of this computational approach. By using intelligent interruptions, the main processor receives the results of each WP's calculations and compares them to the results of other WPs, selecting the best solutions and returning them to the WPs. Wind Turbines and solar panels are examples of distributed renewable energy sources in this study. On-site electricity production units are small power-generating units that are located close to load centers. The DG units are modeled as negative loads during the optimization phase. We used realistic sun irradiation and wind speed data for the DG results, which were gathered for Turkey's specific location. These units were anticipated to be placed in all load centers, reducing the utilization of thermal power plants in the slack bus. Three distinct optimizers are used to address 3 separate case studies. Grey Wolf Optimization (GWO), Marine Predator Algorithm (MPA), and Multi Objective Particle Swarm Optimization (MO-PSO) are three new algorithms that are used to solve single-objective problems of voltage profile improvement, energy loss reduction, and a multi-objective problem of energy loss and cost minimization, respectively. In comparison to MPA, the GWO and MO-PSO algorithms are well-known, which led us to evaluate its performance to that of various other optimization algorithms for the sake of confidence. The associated results demonstrated that MPA is a powerful optimization method capable of identifying the optimal solutions among those obtained by other algorithms. The PSO algorithm is used to solve a multi-objective problem, and its formulations are discussed. Additionally, the parallel approach is integrated with GWO, MPA, and MO-PSO in order to evaluate their performance under a variety of scenarios. The proposed method is applied to a variety of different SG scenarios, resulting in near-optimal solutions for a number of distinct objective functions. Several objective functions have been solved, including voltage profile improvement, energy loss reduction, and cost minimization. The suggested technique is evaluated using a number of well-known test systems. 33-bus and 69-bus radial test systems are used. Three-day DG and load data are considered in the simulations to account for seasonal variations in load and DG behavior. A comprehensive analysis is offered to employ a variety of WPs and Migration Rates (MRs) to determine the best parallel computing configuration. A wide range of parameters were employed to optimize a planning problem in a 33-bus test system, with simulations revealing that the ideal configuration for parallel computation is a maximum of 20 WPs and 50 MRs. Because WPs with more than 20 have a linear behavior in terms of consuming time, the consumed time for 20 WPs and above does not show any noticeable changes. The MRs below or above 50 had a low speedup value, making them undesirable for simulations. To minimize the voltage profile violations and total energy losses, the near-optimal solution is first determined using the single objective method for the test systems. The results are compared to those of the base case as well as those of the other PC cases. The figures and tables showed the improvements made by solutions. The results illustrated that the proposed formulations achieved the promised benefits while removing all voltage violations in the base scenario. The location, size, and type of DGs built by different PC scenarios are about the same. A multi-objective algorithm is applied to the 33-bus test system using a combination of objectives. Minimizing loss of energy as well as the annual investment, operating, and DG maintenance costs are two objectives. For various PC scenarios, the Pareto-optimal is obtained, and each of them proposes a set of solutions, either a maximum energy loss reduction at the highest cost or a minimum energy loss reduction at the lowest cost. Obviously, the consumer can choose the best solution. The results of all study cases revealed a significant reduction in computation time, as well as a good slope on the speedup curve. However, as the number of processors grew, we saw a gradual decrease in efficiency. The key goal was to keep the computation accuracy close to the base case (Serial computing), where the power system findings showed that the results for various PC cases were nearly the same.
Benzer Tezler
- Endüstriyel pazarlama planlaması ve Türkiye'deki uygulama
Industrial marketing planning
YAŞAR CANDEMİR
- Enterkonnekte elektrik güç sistemlerinde kapalı çevrim güç akışlarını önlemeye / düzenlemeye yönelik bulanık karar verme temelli bir yöntem
A fuzzy - decision making based method to prevent / regulate loop flows in interconnected electrical power systems
GÜLCİHAN ÖZDEMİR DAĞ
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Evolutionary mechanisms of imprinting in business clusters
İş kümelerinde örgütsel damgalamanın evrimsel mekanizmaları
EMRE EKŞİ
Doktora
İngilizce
2021
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ERÇEK
- Anadolu yükselti zincirlerinin soğuk seven formların yayılış ve türleşmesindeki rolü: Psorodonotus brunner von wattenwyl 1861 cinsinin türleşme ve filocoğrafyası
Role of the anatolian altitudinal chains on distribution and speciation of the cold adapted lineages: Phylogeography and speciation of psorodonotus brunner von wattenwyl 1861
SARP KAYA