Kısa dönem hidrotermal koordinasyon probleminin geliştirilen artırımlı yerçekimsel arama algoritmasıyla çözümü

Hem termik hem de hidrolik üretim birimlerinin bulunduğu enerji sistemlerinin belirli bir periyodik dönem boyunca ekonomik olarak işletimi, sadece termik üretim birimlerinden oluşan sistemlere göre daha zor ve karmaşıktır. Çünkü hidrolik üretim birimleri bulunan sistemlerde sağlanması gereken elektriksel kısıtların yanında hidrolik kısıtlarda yer almaktadır. Bu tür problemlerde işletim süresi olarak bir günden bir haftaya kadar olan süre dikkate alınırsa, probleme kısa dönem hidrotermal koordinasyon problemi (KDHTKP) denilmektedir. KDHTKP gibi karmaşık ve nümerik yöntemlerle çözümü zor olan mühendislik problemlerinin çözümünde sezgisel algoritmalar sıklıkla kullanılmaktadır. Bunun nedeni, büyük arama uzaylarına sahip çok boyutlu problemlerin nümerik yöntemlerle çözümlerinin çok daha uzun süreler almasıdır. Son yıllarda bu tür problemlerin daha hızlı çözümüne yönelik birçok sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Çalışmada KDHTKP'inin çözümü için sezgisel algoritma olarak yerçekimsel arama algoritması (Gravitational search algorithm-GSA) seçilmiştir. GSA'nın performansını geliştirmek için algoritmaya artırımlı sosyal öğrenme (Incremental social learning-ISL) yapısı üç farklı şekilde uygulanmıştır. Performansı iyileştirilen bu algoritmaya geliştirilmiş GSA (Incremental GSA - IGSA) adı verilmiştir. Üç farklı şekilde uygulanan ISL'ye bağlı olarak üç farklı algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yeni algoritmalar 23 adet benchmark test fonksiyonlarına başarıyla uygulanmıştır. Ayrıca IGSA'lar için en uygun parametre değerlerinin belirlenebilmesi için çevrimdışı parametre uyarlaması yapılmıştır. Belirlenen parametre değerlerinin kullanıldığı IGSA, sabit ve değişken düşülü hidrolik birimler bulunduran KDHTKP'lere çözüm için uygulanmıştır. Problemlerin çözümlerindeki kısıtlar cezalandırma yöntemiyle sağlanmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.