DoktoraAçık Erişim

Uygunluk mesafe dengesi tabanlı sezgisel optimizasyon algoritmalarının güç sistemi problemlerine uygulanması

2022
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Uğur Güvenç ; Prof. Dr. Hamdi Tolga Kahraman

Özet (TR)

Bu tez çalışmasında, modern güç sistemlerinin planlanması ve işletiminde kritik öneme sahip kısıtlı güç sistemi problemlerinin çözümü için hibrit optimizasyon algoritmalarının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, optimizasyon alanında iki önemli konu üzerinde araştırma yapılmış ve önemli kazanımlar elde edilmiştir. Bu konulardan ilki, uygunluk-mesafe dengesi (Fitness-Distance Balance, FDB) ve dinamik uygunluk-mesafe dengesi (Dynamic Fitness Distance-Balance, dFDB) seçim yöntemlerini kullanarak tek amaçlı meta-sezgisel algoritmaların arama performansının geliştirilmesidir. Erken yakınsama ve zayıf çeşitlilik problemlerinden muzdarip olan uyarlanabilir bilgi edinme-paylaşma (Adaptive Gaining-Sharing Knowledge, AGSK) ve Levy uçuş dağılımı (Levy Flight Distribution, LFD) algoritmalarının handikaplarını ortadan kaldırmak ve böylece arama performansını iyileştirmek için FDB seçim yöntemi kullanılmıştır. Baz algoritmaların seçim stratejileri FDB yöntemi kullanılarak yeniden tasarlanmış ve global optimizasyon problemlerini etkin bir şekilde çözme yeteneğine sahip hibrit FDBAGSK ve FDBLFD algoritmaları geliştirilmiştir. Bu çalışmanın orijinal katkılarından biri olarak geliştirilen dFDB seçim yöntemi manta ışını yiyecek arama optimizasyon (Manta Ray Foraging Optimization, MRFO) algoritmasına uygulanmış ve dFDB-MRFO olarak isimlendirilen yeni bir hibrit algoritma önerilmiştir. Araştırmanın yürütüldüğü ikinci konu, kısıtlı güç sistemi problemlerinin optimizasyonudur. Bu kapsamda ilk olarak, stokastik rüzgâr, güneş, hidro ve gelgit enerji kaynakları ile Çok-Terminalli Yüksek Gerilim Doğru Akım (ÇTYGDA) iletim hattı bağlantılarını içeren IEEE 30-baralı güç sisteminde Çok-Amaçlı Optimal Güç Akışı (ÇAOGA) probleminin optimizasyon modeli sunulmuştur. Önerilen problemin optimizasyonunda çok amaçlı çekirge optimizasyon algoritması (Multi-objective Grasshopper Optimization Algorithm, MOGOA) ve literatürdeki güçlü optimizasyon yöntemleri kullanılmıştır. Simülasyon sonuçları, MOGOA yönteminin, elde edilen Pareto optimal çözümlerin doğruluğu ve bunların dağılımı açısından oldukça rekabetçi sonuçlar elde ettiğini göstermiştir. Ardından, önerilen FDBAGSK algoritması dağıtılmış üretim ve iki terminalli YGDA iletim bağlantılarını içeren IEEE 30 ve IEEE 57-baralı güç sistemlerinde Alternatif Akım/Doğru Akım Optimal Reaktif Güç Akışı (AA/DA ORGA) probleminin çözümüne uygulanmıştır. Simülasyon sonuçlarından elde edilen bulgular, hibrit FDBAGSK algoritmasının büyük ölçekli güç sistemlerinde ORGA probleminin farklı konfigürasyonlarını verimli bir şekilde çözebildiğini göstermiştir. Optimal Otomatik Gerilim Regülatörü (OGR) tasarımında kullanılan PID, PIDF, FOPID ve PIDD2 kontrolcü parametrelerinin optimizasyonuna hibrit FDBLFD algoritması uygulanmıştır. Optimum OGR tasarımı için en iyi kontrolcü performansı, FDBLFD tabanlı PIDD2 ile elde edilmiştir. Son olarak, Yönlü Aşırı Akım Röleleri (YAAR) koordinasyon problemi hibrit dFDB-MRFO algoritması kullanılarak optimize edilmiştir. Önerilen optimizasyon yönteminin etkinliğini doğrulamak için, farklı karmaşıklığa sahip beş test sistemi üzerinde kapsamlı bir simülasyon gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sonuçları, önerilen hibrit algoritmanın, YAAR koordinasyon problemini çözmek için verimli ve güvenilir bir yöntem olduğunu doğrulamıştır. Tüm sonuçlar bir arada düşünüldüğünde tez çalışmasında önerilen uygunluk mesafe dengesi tabanlı hibrit optimizasyon algoritmalarının güç sistemi problemlerine karşılaştırılan diğer algoritmalara kıyasla daha düşük hata ve yüksek doğruluk ile optimum çözümler üretebildiği gözlemlenmiştir.

Yazar

Dr. Hüseyin Bakır

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Hüseyin Bakır (Doktora Tezi). Uygunluk mesafe dengesi tabanlı sezgisel optimizasyon algoritmalarının güç sistemi problemlerine uygulanması, 2022, Düzce University.

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Düzce University tezlerinden daha fazlası