Kuantum PSO yöntemi kullanılarak dağıtım sisteminin yeniden yapılandırılması
Restructuring of distribution system using quantum PSO method
- Tez No: 854027
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ERDUMAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ÇAĞRI BARUTÇU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilgisayar Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Elektrik enerjisinin kullanan cihazlarının sayısı gün geçtikçe artması elektrik enerjisi sistemlerinin daha çok büyümesine ve daha karmaşık hale gelmesine sebep olmaktadır. Bu ihtiyacı daha ekonomik ve daha az kayıplar ile yapmak için dağıtık üretim kaynakları (DG) dağıtım sistemi üzerinde bağlanmaya başlamaktadır. Üretim kaynakları açısında dağıtım şebekesine yenilenebilir enerji kaynaklarının bağlanması avantajlar getirdiği gibi dezavantajlarda getirmektedir. Bu avantajlarının başında hat kayıplarının azaltılması varken dezavantajlarının başında ise yenilenebilir enerji kaynaklarının düzensiz üretim kaynakları olup içeresinde belirsizlikleri barındırmasıdır. Tüketim tarafında ise hızla aran elektrikli araçların şebekeye nerden ne zaman ve hangi güçte bağlanacağının belli olmamasının getirildiği büyük bir belirsizlik vardır. Bu nedenle yenilenebilir enerji kaynakları ve elektrikli araç yüklerini barındıracak olan dağıtım sistemlerin yeniden yapılandırması gerekmektedir. Yapılandırmanın sağlıklı olması için sistemin modellenmesi ve mevcut durum ile yeni oluşacak durumlarının matematiksel modellerin çıkartılması ve analiz edilmesi gerekmektedir. Dağıtım sistemleri büyük ve karmaşık yapılar olduğu için bunlarının çözümlemelerinde güç sistemi analiz kullanılırken istenilen amaca yönelikte faklı optimizasyon yöntemleri kullanılabilmektedir. Sezgisel optimizasyon yöntemleri büyük sistemlerin daha hızlı çözümlenmesi için sıklıkla kullanılmakta olan yöntemlerin başında gelmektedir. Bu tez kapsamında, IEEE 33 Bara sistemi üzerinde (DG)'lerin ve Elektrikli araçların yük olarak kullanıldığı fiderin yeniden yapılandırmasını çözmek için kuantum parçacık sürü optimizasyonu (QPSO) uygulanmıştır. Kullanılan yöntem ile QPSO parçacık uzunluğunu değiştirerek daha hızlı bir sürede en yakın çözümü bulunması sağlanmıştır. Optimizasyonun amaç fonksiyonu olarak elektrik dağıtım sistemlerinde aktif güç kaybını en aza indirmektir. Optimizasyonun kısıtları olarak bara gerilimleri, bara açıları, iletim hattı taşıma kapasiteleri, üretim kaynaklarının minimum ve maksimum güç değerleri, sistem belirsizlikleri eşitlik ve eşitsizlik kısıtları olarak alınmıştır. Tez kapsamında rüzgâr ve güneş enerji üretim santralleri ve elektrikli araç modellerini dikkate alarak dağıtım sistemi fiderlerinin yeniden yapılandırılması araştırılmıştır. Dağıtılmış üretim kaynaklarından olan rüzgar ve güneş enerji santrallerin üretim tipleri ve üretim belirsizlikleri, etkileri elektrikli araçların yük olarak tüketim belirsizlikleri ayrı ayrı ve birlikte dikkate alındığı senaryolar oluşturulmuştur. Sonuç olarak her bir senaryoda ortaya çıkan farklı belirsizlikler ve bu belirsizlikler altında aktif güç kayıplarını en az yapan bağlantı konfigürasyonları bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
The need for electrical energy is incrEAsing day by day. In order to fulfil this need more economically and with less losses, distributed generation sources (DG) are starting to be connected on the distribution system. In terms of generation sources, the connection of renewable energy sources to the distribution network brings advantages as well as disadvantages. The main advantage is the reduction of line losses, while the main disadvantage is that renewable energy sources are irregular generation sources and contain uncertainties. On the consumption side, there is a grEAt uncertainty brought about by the uncertainty of where, when and at what power the rapidly incrEAsing electric vehicles will be connected to the grid. In this context, the distribution systems that will accommodate renewable energy sources and electric vehicle loads need to be restructured. In order for the restructuring to be hEAlthy, the system must be modelled and mathematical models of the current situation and the new situations that will occur must be extracted and analysed. Since distribution systems are large and complex structures, power system analysis is used in their analysis, while different optimisation methods can be used for the desired purpose. Heuristic optimisation methods are one of the most frequently used methods for faster analysis of large systems. In this thesis, quantum particle swarm optimisation (QPSO) has been applied to solve the reconfiguration of the feeder on the IEEE 33 Busbar system where (DG) and Electric vehicles are used as load. By changing the particle length of the QPSO particle, it is possible to find the closest solution in a faster time. The objective function of the optimisation is to minimise the active power loss in electricity distribution systems. Busbar voltages, busbar angles, transmission line carrying capacities, minimum and maximum power values of generation sources, system uncertainties are taken as equality and inequality constraints. In this thesis, the reconfiguration of distribution system feeders considering wind and solar power generation plants and electric vehicle models is investigated. Scenarios have been crEAted in which the production types and production uncertainties of wind and solar power plants, which are distributed generation sources, and the effects of electric vehicles as load consumption uncertainties are taken into account separately and together. As a result, different uncertainties arising in EAch scenario and the connection configurations that minimise active power losses under these uncertainties are found.
Benzer Tezler
- Hızlı tek akı kuantum teknolojisi ile kogge-stone toplama devresi tasarımı ve özgün birleşik kapı geliştirilmesi
Design of an RSFQ asynchronous pipelined kogge-stone adder and developing custom compound gates
MURAT ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ BOZBEY
- Büyük boyutlu veriler için metasezgisel yöntemler ile öznitelik indirgemede yeni bir yaklaşım geliştirilmesi
Developing a new approach to feature selection with metaheuristic methods for large scale data
ESİN AYŞE ZAİMOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Çelik çerçevelerin hibrit öğrenme esaslı jaya algoritması yöntemi ile performansa dayalı optimum sismik tasarımı
Performance-based optimum seismic design of steel frames using the hybrid learning based-jaya algorithm
HİKMET TUTAR
Doktora
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADIK ÖZGÜR DEĞERTEKİN
- Süperiletken şeritçizgi dedektör yapıları için tek akı kuantumu tabanlı ön-okuma devresi tasarımı
Design of a single flux quantum based front-end readout circuit for superconducting stripline detectors
KÜBRA ÜŞENMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ BOZBEY
- Karga ve yarasa tabanlı algoritmaların yeni versiyonlarının geliştirilmesi ve performanslarının değerlendirilmesi
Development of new versions of crow and bat based algorithms and evaluation of their performance
ZAHER AKHDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI