Güç sistemlerinde metasezgisel algoritmalarla optimal güç akışı analizi
Optimal power flow analysis in power systemswith metaheuristic algorithms
- Tez No: 977064
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ZEKİ BİLGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrik şebekelerindeki büyüme, çevresel farkındalık ve güç güvenilirliği gereksinimleri, tek ve çok amaçlı Optimal Güç Akışı (OPF) problemleri için çözümlerin geliştirilmesini gerekli kılmakta ve etkili optimizasyon algoritmalarına olan ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu çalışmada, Kepler optimizasyon algoritması (KOA), Tyrannosaurus optimizasyon algoritması (TROA) ve Çin pangolini optimizasyon algoritması (CPO), Optik mikroskop algoritması (OMA) ve Kan emici sülük optimize edici (BLSO) OPF problemleri için IEEE test sistemlerine uygulanmıştır. Tekli, ikili ve çoklu amaç fonksiyonları kullanılarak optimizasyon yapılmıştır. KOA, aynı popülasyon ve iterasyon sayılarında Balina optimizasyon algoritması (WOA) ve Golf optimizasyon algoritması (GOA) ile karşılaştırılmıştır. KOA test sistemlerindeki tüm amaç fonksiyonlarında daha başarılı sonuçlar elde etmiştir. Bu sebeple ilave olarak KOA, şebekeden bağımsız ada modunda çalışmakta olan endüstriyel tesisin verileri kullanılarak OPF problemine çözüm aranmıştır. Böylece test sistemlerinde OPF problemine uygulanmanın yanı sıra gerçek bir sistem için de optimizasyon yapılmıştır. TROA ise Gri kurt optimizasyon algoritması (GWO) ile hibrit edilerek sürü saldırı özelliği kazanmıştır. TROA-GWO, aynı popülasyon ve iterasyon sayılarında Karahindiba optimizasyonu (DO) ve Coriolis kuvveti (TOC) algoritmalarına sahip Tornado Optimizasyonu ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen TROA-GWO algoritması test sistemlerine uygulandığında daha başarılı sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Ayrıca CPO algoritması da JAYA ile hibrit edilerek CPO-JAYA algoritması elde edilmiştir. CPO-JAYA, aynı popülasyon ve iterasyon sayılarında Papağan optimizasyon algoritması (PO) ve Eğitimsel rekabet optimizasyonu (ECO) ile karşılaştırılmıştır. CPO-JAYA IEEE test sistemlerine uygulandığında daha başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür. KOA, TROA-GWO, CPO-JAYA, OMA ve BLSO test sistemlerindeki tüm amaç fonksiyonlarında literatürdeki çeşitli popülasyon ve iterasyon sayılarına sahip algoritmalara göre de başarılı sonuçlar elde etmiştir.
Özet (Çeviri)
The growth of electrical grids, environmental awareness, and power reliability requirements necessitate the development of solutions for single- and multi-objective Optimal Power Flow (OPF) problems, highlighting the need for effective optimization algorithms. In this study, the Kepler Optimization Algorithm (KOA), the Tyrannosaurus Optimization Algorithm (TROA), the Chinese Pangolin Optimization Algorithm (CPO), the Optical Microscope Algorithm (OMA), and the Bloodsucking Leech Optimizer (BLSO) are implemented on IEEE test systems for OPF problems. Optimization is performed using single, dual, and multiple objective functions. KOA is compared with the Whale Optimization Algorithm (WOA) and the Golf Optimization Algorithm (GOA) with the same population and iteration number. KOA achieved superior results for all objective functions in the test systems. Therefore, KOA is additionally explored for a solution to the OPF problem using data from an industrial plant operating in an island mode off-grid. Thus, in addition to applying the OPF problem to test systems, the optimization is also performed within a real system. TROA was hybridized with the Gray Wolf Optimization Algorithm (GWO) to gain swarm attack capability. TROA-GWO was compared with the Dandelion Optimization (DO) and Tornado Optimization algorithms with Coriolis Force (TOC) algorithms under the same population and iteration number. The resulting TROA-GWO algorithm was found to achieve better results when applied to test systems. In addition, the CPO algorithm was hybridized with JAYA to obtain the CPO-JAYA algorithm. CPO-JAYA was compared with the Parrot Optimization Algorithm (PO) and Educational Competition Optimization (ECO) under the same population and iteration number. It was found that CPO-JAYA achieved better results when applied to IEEE test systems. KOA, TROA-GWO, CPO-JAYA, OMA, and BLSO test systems also achieved better results than other algorithms with various population and iteration numbers in the literature for all objective functions.
Benzer Tezler
- 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
- Metasezgisel algoritmalar kullanılarak optimal güç akışı probleminin çözümü
Solving the optimal power flow problem using metaheuristic algorithms
AHMET NUMAN KOCACIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ZEKİ BİLGİN
- Güç sistemleri için arıza akım sınırlayıcı optimizasyonu
Fault current limiter optimization for power systems
FIRAT AKIN
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY ARIKAN
- Dağıtım hatlarında optimum güç akışı ve gerilim kararlılığının sağlanması için bir optimizasyon tekniği uygulaması
An application of optimization technique for providing optimal power flow and voltage stability in distribution lines
SERKAN İŞCAN
Doktora
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN KAPLAN
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR