Elektrik dağıtım sistemlerinde genetik algoritma ile kayıpların azaltılması için reaktif güç yönetimi

Bu tez çalışması, elektrik dağıtım sistemlerinin kayıplarının azaltılmasında reaktif güç yönetimi için genetik algoritma temeline dayanan ve hesaplanabilen bir çözüm bulunmasını amaçlamıştır. Son yıllarda elektrik sistemlerinin her alanda kullanılmaya başlanması ve yaygınlaşması ile elektrik enerjisine olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu büyüyen ihtiyaç bizleri yeni enerji kaynakları bulmaya ve varolan enerji kaynaklarını daha verimli şekilde kullanmaya yöneltmektedir. Günümüz teknolojisinde bile elektrik dağıtım sistemlerinde bertaraf edemediğimiz kayıplar mevcuttur. Bu kayıplar, sisteme bağlı olan yüklerin çalışması için ihtiyaç duyduğu ancak herhangi bir işe yaramayan reaktif gücün getirmiş olduğu kayıplardır. İşte bu kayıpların azaltılması için birçok yöntem geliştirilmiş ve bu yöntemleri dahada ileriye taşımak için çalışmalar devam etmektedir. Bu yöntemlerden bir tanesi olan reaktif güç yönetiminde kapasite yerleşimi bu tez çalışmasında ele alınmıştır. Kapasite yerleşimi, kapasite yerleşiminin yapılacağı noktaların bulunması veya bu kapasitelerin güçlerinin bulunması olarak ifade edilebilir. Kapasite yerleşimi sistemdeli kayıpların azaltılmasında, gerilim kararlılığının sağlanmasında, daha güvenilir bir elektrik sistemine sahip olmamıza, sistemden çekilen akımların azalması sebebi ile yük dengelemelerinin daha kolay yapılmasına ve sistemdeki koruma ekipmanlarının gereğinden büyük seçilmesini önlemede bize faydalı olmaktadır. Dağıtım sistemlerinin büyüklüğünün artması ile karmaşıklaşan kapasite yerleşimi problemlerinin çözümünde yapay zekaya dayalı optimizasyon yöntemleri kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada yapay zekaya dayalı optimizasyon yöntemlerinden genetik algoritma tercih edilmiştir. Genetik algoritma belirlenmiş olan kısıtlamara uyarak, çözüm kümeleri oluşturmakta ve her çözüm kümesini birbiri ile karşılaştırarak en iyi olan yaşar mantığına göre karar vermektedir. Bir yandan en iyi çözümleri bir yukarı taşırken diğer yandan sonlandırma şartını kontrol etmekte ve bu şartlar sağlandığında algoritmayı sonlandırıp en iyi sonucu ortaya koymaktadır. Üç fider 16 baradan oluşan test sistemi ilk olarak kapasitesiz sonrasında ise yayınlarda verilmiş olan kapasite değelerine göre kapasiteli olarak incelenmiştir. Örnek verilen hatta yeniden yapılandırma sonrası sistemin almış olduğu yeni hal için genetik algoritmaya dayalı optimizasyon ile MATLAB R2011b ve Opendss programlarının yardımı ile çözülmüş ve kayıpların daha ne kadar azaltılabileceği ortaya koyulmuştur.