Birim yüklenme probleminin matematiksel ve akıllı sezgisel yaklaşımlar kullanılarak çözülmesi

Abstract

Güç sistemleri optimizasyonunda önemli problemlerden biri olan birim yüklenme problemi, hem matematiksel (gevşetilmiş Lagrange, ceza fonksiyonları, genişletilmiş Lagrange ceza çarpanları, genelleştirilmiş subgradient (MSG) ve uygun değerler temelli genelleştirilmiş subgradient (F-MSG) hem de akıllı sezgisel (bulanık mantık ve benzetimli tavlama) yaklaşımlar kullanılarak çözülmüştür. Bu yöntemlerden genişletilmiş Lagrange ceza çarpanları, MSG ve F-MSG yöntemleri birim yüklenme probleminin çözümüne ilk defa uygulanmıştır. Kullanılan yöntemler, dört birimden oluşan Tunçbilek termik santrali ve on ile yüz birim arasında değişen çeşitli sistemler için farklı kısıtlar kullanılarak çözülmüş ve karşılaştırmaları yapılmıştır. Birim yüklenme probleminin çözümünde, öncelikle talep edilecek yük değerlerinin en az hata ile tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu amaçla, Türkiye'deki yirmi altı yıla ait (1982-2007) gerçek tüketim değerleri kullanılarak önerilen yeni bir matematiksel model ile yük tahmini yapılmış ve Tunçbilek termik santrali için yaklaşık talep değerleri bulunarak birim yüklenme problemi yeniden çözülmüş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.

The unit commitment problem, one of the most important problems in optimization of power systems, is solved both with mathematical methods (Lagrange relaxation, penalty function, augmented Lagrange penalty function, modified subgradient (MSG) and feasible modified subgradient (F-MSG)) and with intelligent heuristic methods (fuzzy logic and simulated annealing). To our knowledge, the methods of augmented Lagrange penalty function, MSG and F-MSG are firstly applied to solve the unit commitment problem. All methods are tested and the results are compared for four unit (Tuncbilek thermal plant) system and for se/-ve/-ral test systems ranging between ten units to a hundred units by using different constraints. To solve the unit commitment problem, one firstly has to forecast the load demand values of the system with minimum error. To this effect, a novel mathematical model which uses actual load demand values of Turkey for twenty six years (1982-2007) to forecast load demand values is proposed. Using the approximate forecasted demand values for Tuncbilek thermal plant, the unit commitment problem is re-solved and results are compared.