Metasezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak güç sistemlerinde tıkanıklık yönetimi için jeneratörlerin aktif güçlerinin yeniden planlanması
Active powers rescheduling og generators for congestion management in power systems by using metaheuristic optimization algorithms
Yazar: MEHMET UĞUR
Danışman: DOÇ. DR. SERHAT DUMAN
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Modern güç sistemleri optimal koşullarda işletilmesi ve planlanması gerekmektedir. Son zamanlarda, güç sistemleri kamunun tek elinden çıkıp, serbestleştirilmiş elektrik enerjisi piyasasına geçmiştir. Serbestleştirilmiş piyasa rekabetçi bir ortam oluşturmakta ve bu ortama birçok şirketin katılımını sağlamaktadır. Şirketler, hem tüketicilere en güvenilir elektriği sağlamayı hem de iletim hatlarından maksimum güç aktarımını amaçlamaktadırlar. Bu amaç, iletim hatlarının aşırı yüklenmesine ve tıkanıklığına yol açmaktadır. Tıkanıklık problemi, mevcut güç sistemleri üzerinde ciddi sistem hasarlarına yol açabilir. Bu yüzden, modern güç sistemlerinde tıkanıklık yönetimi elektrik enerjisi piyasası için merkezi bir öneme sahiptir. Tıkanıklık probleminin giderilmesi için farklı tıkanıklık yönetimi stratejileri geliştirilmektedir. Bu stratejiler, sistemin güvenilir, kararlı ve temiz bir şekilde çalışmasını hedeflemektedirler. Jeneratörlerin aktif güç üretimlerinin yeniden programlanmasıyla iletim hatlarında meydana gelen tıkanıklığın giderilmesi bu stratejiler içerisinde en çok kullanılanlardan biri olarak ifade edilmektedir. Jeneratörlerin üretimlerinin yeniden planlanmasında toplam tıkanıklık maliyetinin minimizasyonu hedeflenmektedir. Bu durum, tıkanıklık probleminin bir optimizasyon problemi olduğunu ortaya koymaktadır. 
Bu tez çalışması, iletim hatlarında meydana gelen tıkanıklık problemini gidermek için jeneratörlerin üretimlerinin yeniden programlanmasını metasezgisel optimizasyon algoritmalarından balçık küfü algoritması ve tazmanya canavarı optimizasyon algoritmasını kullanarak gerçekleştirmektedir. Önerilen optimizasyon algoritmaları toplam tıkanıklık maliyetini belirtilen eşitlik ve eşitsizlik kısıtlamalarını altında minimize etmeyi amaçlamaktadır. Benzetim çalışmaları dört farklı tıkanıklık senaryosu altında IEEE 30-bara ve 57-bara test sistemlerinde gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşımlardan elde edilen benzetim çalışmalarının sonuçları literatürdeki diğer optimizasyon algoritmalarının sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, balçık küfü algoritmasının toplam tıkanıklık maliyetini minimize ederek sistemin tıkanıklığını diğer optimizasyon algoritmalarına göre daha etkili bir şekilde giderdiğini göstermektedir.

Abstract:
Modern power systems must be operated and planned under optimal conditions. Recently, the power systems have moved from sole public ownership to the liberalized electrical energy market. The liberalized market creates a competitive environment and enables many companies to participate in this environment. The companies aim to both provide the most reliable electricity to consumers and maximize power transfer through transmission lines. This purpose leads to overload and congestion of transmission lines. The congestion problem can cause serious system damage to existing power systems. Therefore, the congestion management in modern power systems is of central importance to the electrical energy market. Different congestion management strategies are developed to eliminate the congestion problem. These strategies aim to ensure that the system operates in a reliable, stable and clean manner. Removing the congestion in transmission lines by reprogramming the active power production of generators is stated to be one of the most used strategies. The aim is to minimize the total congestion cost in rescheduling the production of generators. This reveals that the congestion problem is an optimization problem.
This thesis reschedules the production of generators to eliminate the congestion problem in transmission lines by using the slime mold algorithm and the tasmanian devil optimization algorithm, which are metaheuristic optimization algorithms. The proposed optimization algorithms aim to minimize the total congestion cost under the specified equality and inequality constraints. Simulation studies were carried out on IEEE 30-bus and 57-bus test systems under four different congestion scenarios. The results of simulation studies obtained from the proposed approaches were compared with the results of other optimization algorithms in the literature.  Comparison results show that the slime mold algorithm relieves the congestion of the system more effectively than other optimization algorithms by minimizing the total congestion cost.