Bitki tabanlı optimizasyon algoritmaları ile fotovoltaik modellerin parametre tahmini
Parameter estimation of photovoltaic models with plant-based optimization algorithms
- Tez No: 853608
- Danışmanlar: PROF. DR. İDİRİS DAĞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Çözümü zor veya karmaşık olan optimizasyon problemlerinin çözümü için doğadan ilham alınarak tasarlanan birçok meta-sezgisel algoritma bulunmaktadır. Bu çalışmada, son zamanlarda önerilen bitki tabanlı meta-sezgisel algoritmalardan olan etçil bitki algoritması (CPA) ve ağaç tohum algoritması (TSA) üzerine odaklanılmıştır. TSA, ağaçlar ve tohumlar arasındaki bağlantıdan esinlenilerek tasarlanmış etkili bir algoritma yapısına sahiptir. Aynı zamanda TSA'da kontrol parametresine bağlı olarak iki farklı çözüm üretme mekanizmasının kullanılması keşif ve sömürü yeteneklerinin dengelenmesini hedeflemektedir. Ancak algoritmanın yapısı genel olarak incelendiğinde popülasyon çeşitliliğinin kaybolması, yerel minimumlara takılması gibi bazı dezavantajların olduğu görülmektedir. Bu durumlara çözüm üretmek amacıyla TSA'ya çoklu strateji adı altında üç farklı yaklaşım eklenmiştir. Bu yaklaşımlar ile iyileştirilen algoritma çoklu strateji tabanlı ağaç tohum algoritması (MS-TSA) olarak adlandırılmıştır. CPA'da ise yerel minimumlara takılma eğiliminin en aza indirilebilmesi ve çözüm kalitesinin iyileştirilebilmesi için CPA'ya öğretme faktörü stratejisi eklenmiştir. Bu strateji ile iyileştirilen algoritmaya I-CPA adı verilmiştir. Önerilen her iki yöntemin performansı ilk olarak CEC2017 fonksiyonlarında test edilmiştir. Daha sonra fotovoltaik (FV) modüllerin girdi verileri kullanılarak tek diyot, çift diyot ve fotovoltaik modül modellerine ait parametre değerleri hem I-CPA yöntemi hem de MS-TSA yöntemi ile belirlenmiştir. Her iki yöntem ile elde edilen sonuçlar bazı klasik ve modern meta-sezgisel algoritmaların sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Ayrıca deneysel sonuçlara göre elde edilen yakınsama eğrileri, kutu grafikleri, akım (I) – gerilim (V) ve güç (P) – gerilim (V) karakteristik eğrileri ile önerilen yöntemlerin performansları analiz edilmiştir. Elde edilen tüm sonuçlar ve analizler, önerilen her iki yöntemin de karşılaştırılan algoritmalardan daha başarılı ve etkili olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
There are many meta-heuristic algorithms inspired by nature for solving difficult or complex optimization problems. In this study, the carnivorous plant algorithm (CPA) and tree seed algorithm (TSA), which are recently proposed plant-based meta-heuristic algorithms, are focused on. TSA has an efficient algorithm structure inspired by the connection between trees and seeds. At the same time, the use of two different solution generation mechanisms depending on the control parameter in TSA aims to balance the exploration and exploitation capabilities. However, when the structure of the algorithm is examined in general, it is seen that there are some tendencies such as loss of population diversity and getting stuck in local minima. In order to find solutions to these situations, three different approaches were added to TSA under the name of multi-strategies. The algorithm improved with these approaches is named as the multi strategy-based tree seed algorithm (MS-TSA). In CPA, a teaching factor strategy was added to CPA to minimize the tendency to get stuck in local minima and to improve the solution quality. The algorithm improved with this strategy is called I-CPA. The performance of both proposed methods is first tested on CEC2017 functions. Then, using the input data of photovoltaic (PV) modules, the parameter values of single diode, double diode and photovoltaic module models are identified by both I-CPA and MS-TSA methods. The results obtained with both methods are compared with the results of some classical and modern meta-heuristic algorithms. In addition, the performances of the proposed methods were analyzed with the convergence curve, box plots, current (I) – voltage (V) and power (P) – voltage (V) characteristic curves obtained according to the experimental results. All the results and analyses have shown that both proposed methods are more successful and effective than the compared algorithms.
Benzer Tezler
- Land cover classification using cloud-based machine learning techniques: A case study from Istanbul Metropolitan City
Bulut tabanlı makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması: İstanbul Metropol örneği
ŞEVVAL DURMAZBİLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Paddy-rice leaf area index (LAI) estimation using radar and optical imagery
Radar ve optik görüntüler kullanarak çeltik bitkisi yaprak alan indeks kestirim
ELNAZ NAJATISHENDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ERTEN
- Yeni nesil kaotik tabanlı kök gelişim algoritmaları
New generation chaotic based root development algorithms
FAHRETTİN BURAK DEMİR
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN FATİH KOCAMAZ
- Procedural approaches in open-world games: Game artists' perspective
Açık dünya oyunlarında prosedürel yaklaşımlar: Oyun sanatçısı perspektifi
CAN ÖZMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
- Tarımsal ortamlarda bitki hastalıklarının gerçek zamanlı tespiti için yapay zekâ tabanlı melez algoritma tasarımı
Design of an artifical intelligence based hybrid algorithm for real-time detection of plant diseases in agricultural environments
İLAYDA YAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTAÇ ALTAN