Geliştirilmiş simbiyotik arama algoritması ile termik güç santrali yakıt maliyet fonksiyon katsayılarının kestirimi
Estimation of thermal power plant fuel cost function coefficients with improved symbiotic search algorithm
Yazar: MESUT ÜNAL
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms ; Yakıt maliyeti = Fuel cost ; Yük tahmini algoritması = Load prediction algorithm ; Çözüm algoritmaları = Solution algorithms ; Üretim maliyeti = Production cost

Özet:
Bu tezde, Simbiyotik Organizmalar Arama (SOA) algoritmasının rulet tekerleği yöntemi kullanarak geliştirilmesi önerilmiştir. Önerilen hibrit algoritma (R-SOA) öncelikle 30 adet benchmark probleminde test edilmiştir. Ardından ekonomik dağıtım problemlerinin en optimal düzeyde çözülmesinde düzgün ve düzgün olmayan yakıt maliyeti fonksiyonlarının parametrelerini tahmin etmek amacıyla kullanılmıştır. Ekonomik yük dağıtım problemlerinin kesin hesaplanmasında optimizasyon parametrelerinin en uygun değerinin belirlenmesi önem taşımaktadır. Yakıt maliyeti eğrisinin doğru bir şekilde belirlenmesi, ekonomik yük dağıtım çözüm doğruluğunu ve optimum güç akışı problemlerini doğrudan etkilemesi için çok önemlidir.
Termik santrallerde enerji üretim birimlerinin girdi-çıktı özelliklerini tanımlamak için düzgün ve düzgün olmayan formlarda iki model vardır. Bu tezde, bu fonksiyonların parametrelerini tahmin etmek için SOA ve R-SOA algoritmalarının bir uygulamasını sunmaktadır. Çalışmada birinci, ikinci ve üçüncü dereceden düzgün yakıt maliyet fonksiyonlar ve vana nokta etkili düzgün olmayan yakıt maliyet fonksiyonları kullanılmıştır. Tahmin problemi optimizasyon problemi olarak tanımlanmaktadır. Bu optimizasyon problemini çözmek için Simbiyotik Organizmalar Arama (SOA) ve R-SOA algoritması önerilmiştir ve tahmini parametrelerin toplam hatasını en aza inmiştir. SOA ve R-SOA algoritmasının performansı, farklı yakıt türlerine sahip dört farklı durumda test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar diğer meta-sezgisel yöntemlerle karşılaştırılmıştır ve SOA ve R-SOA algoritmasının tüm test durumları için etkili sonuçlar verdiği görülmüştür

Abstract:
The Symbiotic Organisms Search (SOS) and The improving symbotic organsisms search algorıthm using rulette whell method (R-SOS) algorithm is proposed to estimate parameters of smooth and non-smooth fuel cost functions to improve the solution accuracy of economic dispatch problems. The optimization of the parameters used to calculate final accuracy of economic dispatch problems is a very important issue. Determining accurately of fuel cost curve is crucial so that they affect directly the solution accuracy of economic dispatch and optimal power flow problems. There are two models in smooth and non-smooth forms to describe the input–output characteristics to generate units in thermal power plants. This paper presents an implementation of the SOS and R-SOS algorithm in order to estimate parameters of these functions. First, second and third order smooth fuel cost functions and non-smooth fuel cost function with valve point effects are used in the study. The estimation problem is described as an optimization one. SOS and R-SOS algorithm is proposed to solve this optimization problem and it minimizes the total error of estimated parameters. The performance of the SOS and R-SOS algorithm is tested on four different cases having different fuel types. Results obtained are compared to other meta-heuristic methods and they show that SOS and R-SOS algorithm is favorite for all test cases