Yazar "Battal, Onur" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    AC/DC power systems planning comprising voltage source converters using an enhanced symbiotic organisms search algorithm
    (Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2025) Battal, Onur; Güvenç, Uǧur
    The concept of distributed energy, where different energy sources are combined in remote locations, forms the basis of today's power systems overall energy production logic. Furthermore, advancements in power electronic infrastructures have emphasized their increased utilization within power systems. In particular, the transition from current source converters (CSC) technology to voltage source converters (VSC) technology has made it easier to integrate power grids with different characteristics into existing power systems. High voltage direct current (HVDC) transmission applications also play a significant role in this integration. In these increasingly complex power systems with various infrastructures and applications, maintaining a sustainable, secure, economical, and environmentally-friendly balance between supply and demand becomes more challenging using classical approaches. In this study, a metaheuristic algorithm is proposed for solving the power flow problems in hybrid AC/DC power systems that include VSC-based, Multi-Terminal HVDC grids. The proposed algorithm is an enhanced version of the symbiotic organisms search (SOS) algorithm and is named di-SOS (diversity improved SOS with Parazite RFDB) algorithm. To demonstrate the effectiveness of the developed algorithm, comparisons were made with SOS algorithm variants and 15 different metaheuristic algorithms found in the literature using various test functions. Nonparametric Wilcoxon signed-rank tests and Friedman tests were performed the compared algorithms and in the comparison between SOS algorithm variants, the di_1-SOS variant of the di_SOS algorithm performed the best with an algorithm score of 2.245. In the comparison with the other 15 metaheuristic algorithms, the di_1-SOS algorithm ranked first with a ranking score of 4.525, demonstrating its success in solving classical test functions. Finally, the algorithm was employed to address power flow problems concerns within hybrid AC/DC power systems, employing altered instances of the IEEE 14-bus and IEEE 30-bus test networks. The acquired outcomes substantiated the efficacy of the algorithm in strategic formulation of AC/DC power systems and in resolving intricate real-world engineering problems, characterized by nonlinearities and constraints. © 2025 Elsevier B.V., All rights reserved.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    COYOTE OPTIMIZATION ALGORITHM TO SOLVE ENERGY HUB ECONOMIC DISPATCH PROBLEM
    (Isparta University of Applied Sciences, 2020) Güvenç, Uğur; Battal, Onur
    Regardless of energy type that we need today, it is important to use it efficiently and economically in the production, transmission and distribution stages. In line with the developing technology and needs, a new energy concept has emerged in which different energy types managed together in the past were managed independently. In this concept, energy infrastructures of more than one energy carrier such as electricity, gas and heat are met as Energy Hub (EH) to supply the demands such as electricity, gas, heating, cooling and compressed air by means of energy conversion, distribution and storage devices. EHs are expected to meet the demands energy with low operating costs. Energy hub economic dispatch problem (EHEDP) is a non-linear, non-convex, uniform and non-differential multidimensional optimization problem. In this study, the energy cost of the system is minimized by using the Coyote Optimization Algorithm (COA) for the solution of the EHEDP. The results obtained with COA have been compared with the results of heuristic algorithms such as Gravitational Search Algorithm (GSA), Enhanced Gravitational Search Algorithm (EGSA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Genetic Algorithm (GA) in the literature. The compared results showed that COA performed better than other algorithms in solving EHED problem.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Geliştirilmiş simbiyotik organizmalar arama algoritması kullanarak gerilim kaynaklı dönüştürücü içeren AA/DA güç sistemlerinin planlanması
    (Düzce Üniversitesi, 2021) Battal, Onur; Güvenç, Uğur
    Artan enerji talebi, yarı iletken teknolojisindeki gelişmeler ve yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik güç sistemlerine dâhil edilmesi, modern güç sistemlerinin oluşturulmasına temel olmuştur. Enerji talebinin sürdürülebilir, güvenli, ekonomik ve çevreye en az zararla karşılanması, bir güç sisteminden beklenen bir durumdur. Güç elektroniği alt yapıları içerisinde, Akım Kaynaklı Dönüştürücü (AKD) teknolojisinden, Gerilim Kaynaklı Dönüştürücü (GKD) teknolojisine geçiş ile birlikte, mevcut güç sistemlerinin verimli işletilebilmesi ve farklı özelliklere sahip elektrik şebekelerinin birbirlerine bağlanabilmeleri için, Yüksek Gerilimli Doğru Akım (YGDA) ile enerji iletimi uygulamaları da güç sistemlerinde yaygınlaşmaya başlamıştır. Uzak mesafelerde bulunan farklı enerji kaynaklarının bir arada işletildiği dağınık enerji konseptine geçiş ve güç elektroniği alt yapılarının elektrik şebekelerinde yer alması, modern güç sistemlerinin klasik yaklaşımlarla planlanıp işletilmesini zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında GKD temelli, Çok Terminalli Yüksek Gerilimli Doğru Akım (GKD-ÇTYGDA) şebekesi içeren hibrit AA/DA güç sistemlerinde Optimal Güç Akışı (OGA) ve Optimal Reaktif Güç Akışı (ORGA) problemleri çözümü için, yeni bir meta-sezgisel optimizasyon algoritması önerilmiştir. Önerilen algoritma, Simbiyotik Organizmalar Arama (Symbiotic Organisms Search - SOS) algoritmasının parazitizm operatörünün Rulet Uygunluk-Mesafe Dengesi (Roulette Fitness-Distance Balance - RFDB) seçim yöntemi kullanılarak tasarlanmasına dayanan, çeşitliliği parazit RFDB ile geliştirilmiş SOS (diversity improved SOS with Parazite RFDB: di-SOS) algoritması olarak adlandırılmıştır. Üç farklı varyantı tasarlanan di-SOS algoritmasının etkinliğini gösterebilmek amacıyla ilk karşılaştırma işlemi, CEC'2014 ve CEC'2017 test fonksiyonları kullanılarak, literatürde yer alan diğer 15 farklı meta-sezgisel algoritma ile yapılmıştır. Bu karşılaştırmada gerçekleştirilen problem çözümlerinde elde edilen sonuçlar ile yapılan parametrik olmayan Wilcoxon işaret testi ve Friedman testleri, di-SOS algoritmasının birinci varyantı olan di_1-SOS varyantının karşılaştırılan diğer algoritmalara göre daha başarılı olduğunu ortaya koymuştur. Son olarak önerilen algoritma, değiştirilmiş IEEE 14-baralı ve IEEE 30-baralı test sistemleri kullanılarak, hibrit AA/DA güç sistemlerinde OGA ve ORGA problemlerinin çözümü için uygulanmıştır. Alınan sonuçlar, di-SOS algoritmasının AA/DA güç sistemlerinin planlanmasında ve doğrusal olmayan, kısıtlı, karmaşık gerçek dünya mühendislik problemlerinin çözümünde etkili olduğunu doğrulamıştır.