Geri Dön

Genetik algoritmanın bazı güç dağıtım problemlerine uygulanması

Applying genetic algorithms to some power systems

  1. Tez No: 83597
  2. Yazar: UÇMAN ERGÜN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SALİH FADIL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

IX ÖZET Yapılan çalışmanın ilk bölümünde genetik algoritmaya ait özet bir bilgi verilmektedir. İkinci kısımda kayıplı hidrotermal koordinasyon probleminin formülasyonu ve bu problemin genetik 'algoritma kullanılarak nasıl çözüleceği gösterilmektedir. Bu problem aktif güç ve reaktif güç optimizasyonu olarak iki bölümde incelenmiştir. Her bölümde genetik algoritmanın probleme uygulanışı anlatılmıştır. Üçüncü kısımda pompayla doldurmak birim içeren kayıplı elektrik enerji sistemlerinde aktif güç optimizasyonuna ait formülasyon ve genetik agoritmanın bu probleme uygulanışı gösterilmiştir. Çalışmanın dördüncü kısmında ikinci ve üçüncü kısımda verilen bilgiler ışığında hazırlanan Delphi dilinde yazılmış simülasyon programı tanıtılmaktadır. Program yardımıyla çözülmüş örnek problemlere ait bilgiler ikinci ve üçüncü bölümlerde verilmiştir. Tezin son bölümünde yapılan çalışmada elde edilen sonuçlar ve bu konuda yapılabilecek araştırmalar açıklanmaktadır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In the first section of this research, a short information about genetic algorithm is presented. Formulation of the lossy short term hydrothermal coordination problem is described in the second section. Hydrothermal coordination problem is divided into two parts as active power and reactive power optimization. Application of the genetic algorithm to those problems are given in detailed manner. Pumpecf-storage hydro unit scheduling problem in a lossy electric power system is described in the third section. Solution to pumped-storage scheduling problem by using genetic algorithm is also explained. In the fourth part, the simulation program which is written in Delphi and prepared what are given in section two and three is explained. Demonstration of the simulation program on example problems are given in section two and three. Some important results which are obtained from the example solutions are given in those sections. Conclusion and discussion section is the last section.

Benzer Tezler

  1. Genetik algoritmanın bazı çevresel ekonomik güç dağıtım problemlerine uygulanması

    The application of genetic algorithm to some environmental economic power dispatch problems

    SERDAR ÖZYÖN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CELAL YAŞAR

  2. Advanced evolutionary computation for distributionsystem automation

    Dağıtım şebekesi otomasyonu için gelişmiş evrimsel algoritmalar

    BAHMAN AHMADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZHAN CEYLAN

  3. Dağıtık üretimli elektrik enerji sistemlerinde gerilim azaltım yöntemi ile enerji optimizasyonu

    Energy optimization through voltage reduction method in electrical power system with distributed generation

    SELÇUK EMİROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILMAZ UYAROĞLU

  4. Düşük gerilim ile beslenen senkron relüktans motor ve sürücü tasarımı

    Design of synchronous reluctance motor and drive fed by low voltage

    GÜLLÜ BOZTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANİFİ GÜLDEMİR

    DOÇ. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ

  5. Multiobjective evolutionary feature subset selection algorithm for binary classification

    İkili sınıflandırma için çok amaçlı evrimsel öznitelik alt kümesi seçimi algoritması

    FİRDEVSİ AYÇA DENİZ KIZILÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET COŞAR

    YRD. DOÇ. DR. TANSEL DÖKEROĞLU