Enerji sistemlerinde en uygun yük akışının sağlanabilmesi için optimizasyon algoritmalarının kullanılması

Abstract

Güç sistemlerinin planlanmasında, enerjinin üretiminde, iletiminde, dağıtımında enerjiverimliliğini sağlamak ve maliyetleri en aza indirmek amacıyla çeşitli optimizsayonmetotlarına başvurulmuştur. Güç sistemleri problemlerinin çözümünde klasik metotlaröteden beri kullanılmaktadır. Bu metotlara daha sonra sezgisel metotlar da eklenmiştir.Güç sistemlerinin sezgisel metotlarla optimizasyonu son yıllarda elektrikmühendisliğinin popüler konularından biri haline gelmiştir. Güç sistemlerineoptimizasyon metotları uygulanırken en iyi sonucu alabilmek için en uygun metotseçilmelidir. Klasik ve Sezgisel Metotların birbirlerine göre bazı üstünlükleri veyetersizlikleri bulunmaktadır.Optimum Yük Akışı (OYA) güç sisteminin işletmesinden planlanmasına kadar birçokalanı kapsar. OYA; işletim sınırlamalarını dikkate alarak güç sistem kontrol ayarlarınıdeğiştirerek en uygun yük akışını sağlar. Optimum yük akışı, fiziksel durum ve işletmeaçısından güç sisteminin güvenlik gereksinimlerini ve güç sistemlerinde kullanılanmalzemelerin sınır değerlerini aşmayarak hedef fonksiyonunu optimize eden doğrusalolmayan bir programlama problemidir. OYA genelde çok boyutlu ve çok kısıtlamalı biroptimizasyon problemidir. Yük akışı sağlanırken bazı eşitsizlik kısıtlamaları vardır. Elealınan probleme optimum çözüm aranırken bu kısıtlamalar dikkate alınmıştır.Bu çalışmada Sezgisel Optimizasyon Metotlarından olan Genetik Algortima, Yapay ArıKolonisi, Parçacık Sürü optimizasyonu ve Diferansiyel Gelişim Algoritması, IEEE 30baralı test sistemine ayrı ayrı uygulanmış ve sonuçlar birbiriyle karşılaştırılmıştır.

Optimal Power Flow (OPF) is one of the main functions of electrical distributionsystem. It determines the optimal settings of generating units, bus voltage, andtransformer tap and shunt elements in Power System with the objective of minimizingtotal production costs or losses while the system is operating within its security limits.Many optimization methods are used in various area of power systems to getlower the costs and provide energy efficiency. Classical Methods have been using for along time. Also Heuristic Methods often has been used to optimize the power systems inthe last days. Optimization of power system using heuristic methods became a popularissue for electrical engineering recently. Classical and heuristic methods have someadvantages and disadvantages according to each other.In this thesis Genetic Algorithm, Artifical Bee Colony, Particle SwarmOptimization and Differential Evaluation methods are applied separately IEEE-30 bussystem to provide optimum power flow and the results are compared.