Yeni bir hipersezgisel arama algoritması: optimal güç akışı problemine uygulanması
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Klasik Optimal Güç Akışı (OPF), dışbükey, doğrusal olmayan büyük ölçekli bir yapı içeren güç sistemindeki karmaşık ve zorlu problemlerden biridir. Belirsiz ve kesintili rüzgâr enerjisi kaynaklarının OPF problemine dahil edilmesiyle problemin karmaşıklığı daha da artmaktadır. Bir güç sisteminde FACTS cihazları, güç kalitesi ve ağdaki aşırı yük ile ilgili sorunların çoğunu azaltabilir. Veri cihazlarının yerleşimini ve boyutlarını belirlemek, güç sisteminin toplam üretim maliyetini en aza indirmek için önemli bir sorundur. Sonuç olarak, tüm bu koşulları içeren OPF probleminin çözülebilmesi için yapay zekâ tabanlı bir optimizasyon algoritmasının alışılmadık bir keşif yeteneğine ve sömürü-keşif dengesine sahip olması gerekmektedir. Vektörlerin Ağırlıklarının Ortalaması (INFO), mühendislik optimizasyon problemlerinde daha etkili çözümler bulmaya yardımcı olabilecek yeni bir buluşsal optimizasyon yöntemidir. Bu çalışmada INFO algoritması, Fitness-Mesafe Dengesi (FDB) seçim yöntemi yetenekleri kullanılarak geliştirilmiştir. Daha sonra başlangıç popülasyonunu oluşturmak için Diferansiyel Evrim (DE) kullanarak algoritma hiper-sezgisel bir yöntemle geliştirildi. Son olarak geliştirilen algoritma, rüzgâr enerjisi kaynağı içeren optimum güç akışı problemine yönelik veri cihazlarının optimum yerleşimi ve boyutlandırılmasının çözümü için uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen algoritmanın literatürle karşılaştırıldığında problem durumları için daha etkili bir çözüm olduğunu göstermiştir.
Classical Optimal Power Flow (OPF) is a complex and challenging problem in power systems, characterized by its non-convex, nonlinear, and large-scale nature. The integration of uncertain and intermittent wind energy sources further increases the complexity of the OPF problem. In power systems, Flexible AC Transmission System (FACTS) devices can address many issues related to power quality and network overloads. However, determining the optimal placement and sizing of FACTS devices presents an additional challenge in minimizing the total power generation cost.To effectively solve the OPF problem under these conditions, an artificial intelligence-based optimization algorithm must exhibit strong exploration capabilities along with a balanced trade-off between exploitation and exploration. The Weighted Mean of Vectors (INFO) is a newly introduced heuristic optimization algorithm that has shown promise in solving engineering design optimization problems more effectively.In this study, the INFO algorithm was first enhanced by incorporating the Fitness–Distance Balance (FDB) method to leverage its strengths. Subsequently, a hyper-heuristic approach was employed to generate an optimal initial population using the Differential Evolution (DE) algorithm. Finally, the improved algorithm was applied to solve the optimal placement and sizing of FACTS devices in the OPF problem, considering the integration of wind energy sources. The results demonstrated that the proposed algorithm provides more effective solutions for the considered problem cases compared to those reported in the existing literature.
Classical Optimal Power Flow (OPF) is a complex and challenging problem in power systems, characterized by its non-convex, nonlinear, and large-scale nature. The integration of uncertain and intermittent wind energy sources further increases the complexity of the OPF problem. In power systems, Flexible AC Transmission System (FACTS) devices can address many issues related to power quality and network overloads. However, determining the optimal placement and sizing of FACTS devices presents an additional challenge in minimizing the total power generation cost.To effectively solve the OPF problem under these conditions, an artificial intelligence-based optimization algorithm must exhibit strong exploration capabilities along with a balanced trade-off between exploitation and exploration. The Weighted Mean of Vectors (INFO) is a newly introduced heuristic optimization algorithm that has shown promise in solving engineering design optimization problems more effectively.In this study, the INFO algorithm was first enhanced by incorporating the Fitness–Distance Balance (FDB) method to leverage its strengths. Subsequently, a hyper-heuristic approach was employed to generate an optimal initial population using the Differential Evolution (DE) algorithm. Finally, the improved algorithm was applied to solve the optimal placement and sizing of FACTS devices in the OPF problem, considering the integration of wind energy sources. The results demonstrated that the proposed algorithm provides more effective solutions for the considered problem cases compared to those reported in the existing literature.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
