Büyük ölçekli güç sistemlerinde optimum işletim için üretim planlamasına yeni bir yaklaşım

Abstract

Elektrik enerji sistemlerinin optimum isletimi, üretim birimlerinin farklı isletme maliyetkarakteristiklerinden dolayı özellikle büyük ölçekli güç sistemlerinde çok büyük önemesahiptir. Ancak bir takım teknik kısıtlardan dolayı en ekonomik isletim noktası her zamansistem ve/veya üretim birimlerinin isletilmesi açısından arzu edilen çalısma bölgesindeolmayabilir. Güç sistemlerinin isletilmesinde ekonomik kriterlerin yanında kararlılık vegüvenilirlik gibi birtakım diger kriterler de oldukça önemlidir. Genellikle, sözkonusu buisletim kriterleri aynı çalısma noktalarından olusmaz.Bu çalısmada, güç sisteminin en ekonomik çalısma noktası birim yüklenme problemi dikkatealınarak elde edilmis olup, sistem gerilim kararlılıgı da her bir yük profili için nihai çözümedahil edilmistir. Bu tez çalısmasında optimum ekonomik isletim maliyeti, evrimselprogramlama ve genetik algoritma kullanılarak elde edilmis olup, daha sonra sistem gerilimkararlılıgı farklı baralar için hesaplanmıstır ve bu iki kriter ögrenen automata (learningautomata) teknigi kullanılarak hem iyi bir kararlılık bölgesi hem de ekonomik bir isletimnoktası elde edilmistir.Anahtar kelimeler: Birim yüklenme problemi, ekonomik yük paylasımı, gerilim kararlılıgı,evrimsel programlama, genetik algoritma, ögrenen automata.

The optimum operation of the electrical energy systems is of significant importance in termsof the different cost characteristics of the generation units especially in large scale systems.But due to the technical limitations, the most economical operation point, is not always thedesired operating point for the system and/or the generation units. Some other criteria such asstability and reliability are also important in the operation of power systems. Generally, theseoperation criteria do not occur at same points.In this study, the most economical operating point of the power system is obtainedconsidering the unit commitment problem, and the system voltage stability is taken intoaccount in the consequent solution for each load profile. In this thesis, the optimum economicoperation cost is obtained using the evolutionary programming and the genetic algorithms andthen the voltage stability is calculated for different system buses. Finally, these two criteriaare used within the ?Learning Automata? technique to get not only an excellent stabilityregion but also an economical operation point.Keywords: Unit commitment problem, economic dispatch, voltage stability, evolutionaryprogramming, genetic algorithm, learning automata.