Akıllı şebekelerde kullanılan oto-optimizasyon algoritmaları ve güncel bir sisteme uygulanması

Günümüzdeki güç sistemleri, 1880'li yıllarda geliştirilen Tesla'nın tasarım prensiplerine göre kurulmuş ve zaman içerisinde gelişerek şimdiki halini almıştır. İletişim teknolojisinin çok hızlı gelişmesine karşın, güç sistemlerinin gelişimi buna ayak uyduramamıştır. Günümüz teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte elektrik şebekelerinde bilgisayar ve ağ teknolojilerinden yararlanılarak elektrik şebekesini daha iyi hale getirmek mümkün hale gelmiştir. Böylece elektrik şebekeleri çift yönlü bilgi ve elektrik akışına imkân sağlayarak tüketicilere sürdürülebilir, güvenli ve kesintisiz bir enerji sağlayabilecektir. Bunu yapabilen şebekelere akıllı şebekeler denilmektedir. Akıllı şebekeler, merkezi olmayan enerji sistemleri, büyük ölçekli yenilenebilir enerji kullanımı, talep tarafı yönetimindeki önemli iyileştirmeler ve sürdürülebilir enerji de dahil olmak üzere entegre sistemleri mümkün kıldığı için enerji yönetim sistemlerindeki en önemli gelişmelerdendir. Akıllı şebekelerin gelişimiyle birlikte; arızalara hızlı yanıt, şebekede dağıtık enerji kaynaklarının ve elektrikli araçların varlığı ve müşterilerin şebekeye katılımının sağlanabilmesi gibi karakteristik özellikler sebebiyle optimal yük dağılımı problemi daha karmaşık bir duruma gelmiştir. Yük dağılım problemini çözmek için çeşitli matematiksel ve optimizasyon yöntemleri geliştirilmiştir. Optimizasyon; matematiksel olarak bir fonksiyonun minimize ya da maksimize edilmesi olarak tanımlanır. Öncelikle bu tez çalışmasında akıllı şebekelerde optimum yük dağılımını elde edebilmek için klonal seçim ilkesi tabanlı yara iyileşme algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma ve klonal seçim, yapay arı, ateş böceği ve guguk kuşu algoritmalarını kullanan Matlab GUI ortamında paket program geliştirilmiş ve programa oyamatlab ismi verilmiştir. Algoritmalar optimum yakıt maliyeti, optimum güç kaybı ve gerilim profilini iyileştirme fonksiyonlarına uygulanmıştır. Önerilen yöntem ve diğer algoritmalar literatürde sıklıkla kullanılan IEEE 9, IEEE 30 ve IEEE 118-baralı test sistemlerine uygulanmış ve elde edilen sonuçlar diğer meta-sezgisel algoritmalarla kıyaslanmıştır. Önerilen algoritmanın diğer algoritmalara göre daha optimum sonuçlar verdiği tespit edilmiş ve literatürdeki yara iyileşme algoritması boşluğunu giderebileceğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Akıllı şebekeler, optimum yük dağılımı, optimizasyon algoritmaları, klonal seçim algoritması, yara iyileşme algoritması