Sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak güç sistemi dengeleyicisinin optimal tasarımı
Optimal design of power system stabilizer using heuristic optimization algorithms
- Tez No: 897926
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM EKE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 151
Özet
Bu çalışma, güç sistemlerinde ani yük değişimleri ve kısa devre arızalarının yol açtığı geçici kararsızlıkların önüne geçmek amacıyla geliştirilen yeni bir yaklaşıma odaklanmaktadır. Güç Sistemi Dengeleyicisi (GSD), bu tür durumlarda rotor hızındaki değişimleri düzenleyerek sistemin kararlılığını sağlamada kritik bir rol oynar. Çalışmanın ana amacı, GSD parametrelerinin optimizasyonunu sağlamak için Elektrik Balığı Optimizasyonu (Electric Fish Optimization-EFO) yöntemini kullanarak daha verimli ve güvenilir bir güç sistemi tasarımı sunmaktır. Çalışma kapsamında önerilen EFO tabanlı GSD modeli, çok makinalı bir test sistemi (multi-machine test system-MMTS) üzerinde değerlendirilmiştir. EFO algoritması, doğadaki balıkların sürü halinde hareket etme davranışını taklit eden bir optimizasyon yöntemidir ve bu yöntemle GSD' nin geleneksel ayarlarının ötesine geçilerek, kısa devre ve yük değişimi durumlarında daha iyi performans göstermesi hedeflenmiştir. Araştırmanın benzetim çalışmaları bölümü, MATLAB/Power PSS uygulaması aracılığıyla yapılan simülasyonlardan oluşmaktadır. Bu simülasyonlar, önerilen EFO tabanlı GSD modelinin performansını, yaygın olarak kullanılan Yapay Arı Kolonisi (YAK) ve Farksal Gelişim Algoritması (FGA) sistemlerle karşılaştırmalı olarak analiz etmektedir. Simülasyon sonuçları, EFO tabanlı GSD'nin rotor hız değişimlerini daha etkin bir şekilde sönümlediğini, bu sayede sistemdeki dinamik kararlılığın önemli ölçüde iyileştirildiğini göstermektedir. Sonuç olarak, çalışma, güç sistemlerinin kararlılığını artırmak için GSD parametrelerinin optimizasyonunda EFO algoritmasının etkin bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır. Bu bulgu, enerji sistemlerinde güvenli ve kararlı bir operasyon sağlamak adına önemli bir katkı sunmaktadır. EFO yöntemi hem verimlilik hem de kararlılık açısından geleneksel yöntemlere kıyasla üstün performans sergilemiş ve gelecekteki güç sistemi optimizasyon çalışmaları için umut verici bir araç olarak öne çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
This study focuses on a new approach developed to prevent transient instabilities caused by sudden load changes and short circuit faults in power systems. The Power System Stabilizer (PSS) plays a critical role in such scenarios by regulating rotor speed fluctuations to maintain system stability. The main objective of this study is to present a more efficient and reliable power system design by optimizing PSS parameters using the Electric Fish Optimization (EFO) method. The proposed EFO-based PSS model is evaluated on a multi-machine test system (MMTS). The EFO algorithm is an optimization method that mimics the schooling behavior of fish in nature, aiming to surpass the conventional settings of PSS and achieve better performance under short-circuit and load change conditions. The simulation studies section of the research conducted through the MATLAB/Power PSS application. These simulations compare the performance of the proposed EFO-based PSS model with that of the commonly used Artificial Bee Colony (ABC) and Differential Evolution Algorithm (DE). The simulation results demonstrate that the EFO-based PSS more effectively dampens rotor speed fluctuations, thereby significantly improving dynamic stability within the system. In conclusion, the study reveals that the EFO algorithm provides an effective solution for optimizing PSS parameters to enhance the stability of power systems. This finding represents a significant contribution to ensuring safe and stable operation in energy systems. The EFO method has shown superior performance in terms of both efficiency and stability compared to traditional methods, making it a promising tool for future power system optimization efforts.
Benzer Tezler
- Rüzgâr türbini içeren bir güç sisteminin geçici hal kararlılığının güç sistemi dengeleyicisi kullanılarak karga arama algoritması ile iyileştirilmesi
Transient stability enhancement of power system based on wind turbines by power system stabilizer using crow search algorithm
HAMDULLAH YOKUŞ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÖZTÜRK
- Bir İHA'nın üst sezgisel algoritmalarla enerji yönetimi ve eniyilemesi
Energy management and optimization based on meta-heuristic algorithms for a UAV
HASAN ÇINAR
Doktora
Türkçe
2022
EnerjiGebze Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLYAS KANDEMİR
- Akıllı şebekelerde sanal güç santraline entegre edilen raylı sistemlerin yapay zekâ temelli enerji optimizasyonu ve santrale etkisi
Artificial intelligence based energy optimization of rail systems integrated into virtual power plants in smart grids and its impact on the plant
RAMAZAN GÜNGÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
- Uygunluk mesafe dengesi tabanlı sezgisel optimizasyon algoritmalarının güç sistemi problemlerine uygulanması
Application of fitness distance balance based heuristic optimization algorithms to power system problems
HÜSEYİN BAKIR
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ
PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
- Enerji iletim sistemlerinin facts elemanları kullanılarak şebeke gerilim ve frekans regülasyonu üzerine fizibilite analizi
Feasibility analysis of energy transmission systems on grid voltage and frequency regulation using facts elements
ERGİN KAYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZA FEZA CARLAK