Üretim sistemlerinde valf-nokta etkili konveks olmayan dinamik ekonomik yük dağıtımı
Nonconvex dynamic economic dispatch of genaration via valve-point loading
Yazar: MİKAİL PÜRLÜ
Danışman: PROF. DR. BELGİN EMRE TÜRKAY
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Teknolojinin elektrik mühendisliğine sağladığı en büyük getirilerinden biri de dünya üzerinde enerji tüketimi artışıdır. Elektrikli aletlerin sayısında ve kullanım süresinde artışlar yaşandığı gibi daha ileri teknoloji sağlayabilmesi amacıyla tükettiği güçte de artışa gidilmiştir. Bu artışlar ve yazılım sistemlerinin daha çok tercih edilir hale gelmesi fazladan enerji ihtiyacını ortaya çıkarmıştır. Enerji ihtiyacındaki artış elektrik enerjisi üretim sistemlerinin yeterliliğini gün geçtikçe zorlamakta ve bizim daha fazla sayıda ve daha nitelikli elektrik enerjisi  üretim santralleri kurmamızı gerektirmektedir. Üretilen elektrik enerjisi miktarındaki artışla birlikte üretimde optimizasyon işlemlerinden biri olan ekonomik yük dağıtımı da daha önemli bir hale gelmişir.
Ekonomik yük dağıtımı, üretim sisteminde kullanılan tüm generatörlerin yakıt-güç eğrilerinin toplamından oluşturulan maliyet kullanarak talep edilen enerjiyi minimum yakıt maliyetiyle karşılayabilmek için hangi generatörün ne kadar yükleneceğinin hesaplanmasıdır. Generatörler arasında ekonomik yük dağıtımı yapılmasıyla aynı miktardaki enerji, ekonomik yük dağıtımı yapılmayan tesislere göre daha düşük yakıt maliyetiyle elde edilir. 
Güç sistemlerinden tüketiciler tarafından talep edilen elektrik enerjisi miktarının gün içersindeki belirli zaman periyotlarında farklılık göstermesi ekonomik yük dağıtım problemlerininin yetersiz kalmasına sebep olmuştur. Değişen talep güç değerlerine göre hangi zaman periyodunda,  hangi generatörlerin ne kadar çıkış gücünde üretim yapacağının belirlenmesi amacıyla dinamik ekonomik yük dağtım problemleri oluşturulmuştur.
Günümüzde talep edilen enerjinin büyük miktarı fosil yakıt kullanan üretim tesislerince karşılanmaktadır. Bu da üretimin gerçekleştirildiği bölgede çevre kirliliği artışına sebep olmaktadır. Ekonomik yük dağıtımına ek olarak çevreye salınan gaz emisyonunu en aza indirmek amacıyla çevresel yük dağıtımı da gerçekleştirilebilir.
Bu çalışmada ekonomik yük dağıtımı problemleri, matematiksel ifadeleri ve bu amaçla kullanılan optimizasyon metotları açıklanmış ve uygulama örneklerine yer verilmiştir. Uygulamalarda sezgisel optimizasyon metotlarından olan Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Tabu Araştırma Algoritması (TAA) kullanılmıştır. Tüm bu algoritmalar MATLAB kodu yazılarak oluşturulmuş ve toolbox veya hazır kod kullanılmamıştır. Oluşturulan bu algoritmalar aracılığıyla 3 üniteli test sistemi, 5 üniteli test sistemi ve 10 üniteli test sistemi üzerinde iletim kayıplarının dahil edildiği dinamik ekonomik yük dağıtımları gerçekleştirilmiştir. 5 üniteli test sistemi ve 10 üniteli test sistemi üzerinde dinamik ekonomik yük dağıtımı sağlanırken valf-nokta etkisi dikkate alınmıştır. 3 üniteli test sistemi için verilen datalarda valf-nokta etkisi katsayıları (e_i ve f_i) bulunmadığı için yapılan yük dağıtım işleminde valf-nokta etkisi dikkate alınamamıştır. Tüm bunlara ek olarak 10 üniteli test sistemi üzerinde iletim kayıplarının ihmal edildiği bir yük dağıtım işlemi daha gerçekleştirilmiştir.
GA, PSO ve TAA metotlarıyla yapılan dinamik ekonomik yük dağıtım işlemi sonucu  elde edilen minimum yakıt maliyetleri ve iletim kayıpları geçmişte yapılan çalışmalarda bulunan sonuçlarla kıyaslanmıştır. Bu çalışmada kullanılan her üç algoritmanın da literatürdekilerden daha optimal sonuçlar vermesi algoritmaların doğru olduğunu ve güç sistemlerine uygulanabilir olduğunu göstermiştir. Bu çalışmada  kullanılan algoritmalar kendi arasında değerlendirildiğinde ise PSO algoritmasının en optimal sonucu verdiği görülmüştür.

Abstract:
One of the biggest gains that technology brings to electrical engineering is the increase in energy consumption around the world. As the number of electrical appliances and the use of them have increased, they have also increased their power consumption to provide more advanced technology. These increases, and the fact that the software systems become more preferred, reveal the need for extra energy. 
The increase in energy demand is pushing the sufficiency of electric energy production systems day by day and we need to build more and more qualified electric energy production plants. With the increase in the amount of electric energy produced, the economic load dispatch, which is one of the optimization processes in production, becomes more important.
Economic load dispatch is the calculation of the number of generators to be loaded to meet the demanded energy minimum fuel cost using the cost generated by the sum of the fuel-power curves of all the generators used in the production system. By distributing economic loads between generators, the same amount of energy is obtained at a lower fuel cost than for plants without economic load dispatch.
The fact that the amount of electricity demanded by consumers from power systems differs during certain time periods during the day caused the economic load dispatch problems to be inadequate. According to the changing demand power values, dynamic economic load dispatch problems have been established in order to determine in which period of time, which generators will produce in output power.
Today, the greatest amount of energy demanded is met by production plants that use fossil fuels. This leads to an increase in environmental pollution in the region where production is being carried out. In addition to the economic load dispatch, environmental load dispatch can also be achieved in order to minimize the amount of gas emissions emitted to the environment.
When an economic load dispatch operation is performed, the total production cost of the system is equal to the sum of the costs of all production units. There is an output power range that each generator can produce. The minimum and maximum output power values must be considered in order to keep the generator output powers within this range in the load distribution to be made. 
The sum of the generator output powers must meet the demand power when the load distribution operation in which transmission losses are neglected. When performing the load distribution operation in which transmission losses are included, the sum of the generator output powers must meet both the transmission losses and the demand power.
By including the valve-point effect on the fuel cost of the production unit, the display of the fuel cost is made more convenient. Due to the valve-point effect, the total fuel cost function includes higher nonlinear components.
When distributing economically, it is necessary to select the most appropriate values among the forces that the generators produce based on the fuel costs. Fast, reliable and effective optimization methods are used to solve economic dispatch problems in energy systems.
 In power systems, classical optimization methods are used first. However, heuristic optimization methods have been developed for problem solving in which these methods are insufficient. Classical and heuristic methods have different advantages and disadvantages. For proper optimization, the power system must be handled correctly and a suitable method must be selected.
Inspired by Darwin's theory of evolution, Genetic Algorithm (GA) was developed by John Holland in 1975. It is artificially imitated in Genetic Algorithm that the birth of the creatures, their disappearance with the repose and the natural selection. Through the genetic processors, each individual is transferred to a new population, which is a potential solution, from the population of older individuals, and a fitness value that determines the quality of that individual is assigned to all the individuals in the population. The fitness value reflects the quality of that individual. 
As a basic optimization procedure, it extracts individuals with high fitness values and creates individuals with higher fitness for these individuals. Particle Swarm Optimization (PSO) is a population-based, intuitive method designed by J. Kennedy and R.C. Eberhart in 1995 for solving nonlinear problems, inspired by the behavior of bird and fish swarms. PSO is a kind of evolutionary algorithm based on simulating the social behavior of the most appropriate individual survival. Similar to other population-based evolutionary algorithms, it is initiated with a random solution population. The PSO method is more advantageous in terms of simplicity of content, ease of implementation, and computational efficiency compared to mathematical and other heuristic optimization methods.
The Tabu Search Algorithm (TSA) is an iterative research algorithm developed by F. Glover in 1986 for solving optimization problems. The basic approach in the TSA is to prohibit or punish again in the next cycle in order to prevent circular movements of the step leading to the final solution. In this way, the solutions that are ahead of the best solution are being investigated. The tabu list is created by taking the best solution in each loop. If the tabu list is full, the first solutions saved in the list are dropped from the list and the solutions reached in the last loop are included in the list.
The algorithms developed in this thesis are terminated when a solution satisfying the desired criteria is reached, when the maximum number of iterations is reached, the given time is exceeded, the iterations where good results are not obtained, or combinations of these occur.
The aim of the study is to emphasize the importance of generating energy at low cost and to explain how to make economic load distributions for optimization of energy production with Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Tabu Search Algorithm (TSA) methods using MATLAB. In this study, economic load dispatch problems, mathematical expressions and optimization methods used for this purpose are explained and examples of applications are given. Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Tabu Search Algorithm (TSA) were used as the heuristic optimization methods. All these algorithms are created by writing MATLAB code. Toolbox or ready code is not used.
With these algorithms created, dynamic economic load dispatch operations  have been realized including transmission losses on 3 units test system, 5 units test system and 10 units test system. Valve-point effect is taken into consideration when providing dynamic economic load dispatch on 5 units test system and 10 units test system. Since the valve-point effect coefficients (e_i and f_i) are not available for the 3 units  test system, the valve-point effect can not be considered in the load distribution process. In addition to all these, a load distribution operation has been carried out on 10 units test systems, in which transmission losses are neglected.
The results of the dynamic economic load dispatch with GA, PSO and TSA methods are compared with the minimum fuel costs and transmission losses obtained in previous studies. All three algorithms used in this study showed that algorithms are more accurate and more applicable to power systems than the literature. When the algorithms used in this study are evaluated among themselves, it is seen that the PSO algorithm gives the most optimal result.