Rüzgar gücü entegreli güç sistemleri problemlerinin geliştirilmiş kır kurdu optimizasyon algoritması ile çözümü
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde endüstri ve teknoloji bazlı gelişmeler göz önüne alındığında talep edilen ve tüketilen enerjide ciddi bir artış durumu söz konusudur. Bu artış enerji sektöründe çeşitli planlamalar yapılması durumunu meydana getirmiştir. Güç sistemleri planlamasında en temel optimizasyon problemlerinin başında Ekonomik Yük Dağıtımı (EYD) ve Optimal Güç Akışı (OGA) problemleri gelmektedir. EYD, gerekli yük talebini karşılamak amacıyla çeşitli kısıtlara bağlı olarak sistem mevcut yükünün üretim birimleri tarafından minimum maliyetiyle karşılanmasıdır. OGA problemi ise, eşitlik ve eşitsizlik sınırlamalarına bağlı kalarak, en iyi kontrol parametrelerin belirlendiği lineer ve konveks olmayan bir optimizasyon problemidir. Günümüzde gerekli olan yük talebini karşılamak amacıyla kullanılan fosil yakıtlar tükenme aşamasında olup, COx, NOx ve SOx gibi gaz salınımları nedeniyle atmosferde sera etkisi oluşturmaktadır. Son zamanlarda artan çevresel farkındalık ve ekonomik faktörlerden dolayı yenilenebilir enerji ve özellikle de rüzgar gücü, güç sistemlerinde daha yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada rüzgar gücü entegreli çeşitli güç sistemleri problemleri ele alınmıştır. Rüzgar hızının doğadaki belirsizliğinden dolayı Weibull Olasılıksal Dağılım Fonksiyonu (ODF) ve Tamamlanmamış Gama Fonksiyonu (TGF) kullanılmıştır. EYD ve OPF problemlerinin çözümünde geçmişte kullanılan klasik matematiksel yöntemler günümüzde yerini sezgisel algoritmalara bırakmıştır. Bu çalışmada bu problemlerin çözümünde kullanılmak üzere sezgisel ve sürü zekasına dayalı bir yöntem olan Kır Kurdu Optimizasyon Algoritması (KKOA)'nın Levy Uçuşu tabanlı geliştirilmesi sağlanmıştır. Geliştirilmiş Kır Kurdu Optimizasyon Algoritması (GKKOA), CEC-2005 problemlerinde test edilmiş ve yapılan geliştirmenin algoritmanın performansında önemli ölçüde artış sağladığı görülmüştür. GKKOA etkili sonuçlar verebilen ve probleme kolay uygulanabilen bir optimizasyon algoritmasıdır. Elde edilen sonuçlar, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO), Genetik Algoritma (GA), Güve Sürüsü Algoritması (GSA) ve Kaos Tabanlı Güve Sürüsü Algoritması (KGSA) ve Kır Kurdu Optimizasyon Algoritması (KKOA) gibi etkili algoritmalar ile karşılaştırıldığında güç sistemleri problemlerinin çözümünde GKKOA'nın daha etkili sonuçlar verdiği açık bir şekilde görülmektedir.
Nowadays, considering the developments in industry and technology, it can be seen a serious increase in the energy demanded and consumed. This increase has led to various plans in the energy sector. Economic Load Distribution (ELD) and Optimal Power Flow OPF problems are the most important optimization problems in power systems planning. ELD can described as allocation of the demand among the generating units with minimum costs while meeting the various system constraints. OPF is a nonlinear and non-convex optimization problem which is aim to find the best control parameters while providing the equality and inequality constraints. Today, the fossil fuels used in order to meet the required load demand are in the depletion phase and cause greenhouse effect in the atmosphere due to gas emissions such as COx, NOx and SOx. Recently, renewable energy and especially wind power have become more widely used in power systems due to increasing environmental awareness and economic factors. In this thesis, wind power integrated various power systems problems are handled. Weibull Probability Distribution Function (PDF) and Incomplete Gamma Function Function (IGF) were used because of the uncertainty of wind speed in nature. The classical mathematical methods used in the past to solve EYD and OPF problems have been replaced by heuristic algorithms today. In this thesis, it is provided to improved Coyote Optimization Algorithm (COA) which is a heuristic and swarm intelligence based method to solve problems by using Levy flight method. Improved Coyote Optimization Algorithm (ICOA) has been tested in CEC-2005 problems and it has been seen that the improvement has significantly increased the performance of the algorithm. ICOA is an optimization algorithm that can give effective results and can be applied to the problem easily. According to the results obtained, it is clearly seen that ICOA provides more effective results in the solution of power systems problems compared to effective algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithm (GA), Moth Swarm Algorithm (MSA) Chaotic Moth Swarm Algorithm (CMSA) and Coyote Optimization Algorithm (COA).
Nowadays, considering the developments in industry and technology, it can be seen a serious increase in the energy demanded and consumed. This increase has led to various plans in the energy sector. Economic Load Distribution (ELD) and Optimal Power Flow OPF problems are the most important optimization problems in power systems planning. ELD can described as allocation of the demand among the generating units with minimum costs while meeting the various system constraints. OPF is a nonlinear and non-convex optimization problem which is aim to find the best control parameters while providing the equality and inequality constraints. Today, the fossil fuels used in order to meet the required load demand are in the depletion phase and cause greenhouse effect in the atmosphere due to gas emissions such as COx, NOx and SOx. Recently, renewable energy and especially wind power have become more widely used in power systems due to increasing environmental awareness and economic factors. In this thesis, wind power integrated various power systems problems are handled. Weibull Probability Distribution Function (PDF) and Incomplete Gamma Function Function (IGF) were used because of the uncertainty of wind speed in nature. The classical mathematical methods used in the past to solve EYD and OPF problems have been replaced by heuristic algorithms today. In this thesis, it is provided to improved Coyote Optimization Algorithm (COA) which is a heuristic and swarm intelligence based method to solve problems by using Levy flight method. Improved Coyote Optimization Algorithm (ICOA) has been tested in CEC-2005 problems and it has been seen that the improvement has significantly increased the performance of the algorithm. ICOA is an optimization algorithm that can give effective results and can be applied to the problem easily. According to the results obtained, it is clearly seen that ICOA provides more effective results in the solution of power systems problems compared to effective algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithm (GA), Moth Swarm Algorithm (MSA) Chaotic Moth Swarm Algorithm (CMSA) and Coyote Optimization Algorithm (COA).
Açıklama
YÖK Tez No: 561401
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Elektrik güç sistemleri, Electric power systems
