Güç sistemleri denetleyici parametrelerinin uygunluk mesafe dengesi tabanlı sosyal ağ arama algoritması kullanılarak belirlenmesi
Determination of power system controller parameters using fitness distance balance based social network search algorithm
Yazar: ENES KAYMAZ
Danışman: PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ ; DOÇ. DR. MEHMET KENAN DÖŞOĞLU
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrik güç sistemleri = Electric power systems

Özet:
Bu tez çalışmasında, modern güç sistemlerinin güvenli bir şekilde çalışmasında kritik bir öneme sahip olan ve geçici durum kararlılık analizi probleminin çözümünde kullanılan denetleyicilerin, en uygun parametrelerinin belirlenmesini sağlamak amacıyla uygunluk-mesafe dengesi (Fitness-Distance Balance, FDB) tabanlı sosyal ağ arama (Social Network Search, SNS) algoritması (FDBSNS) geliştirilmiştir. Bu kapsamda tez çalışması, üç genel aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, zayıf keşif-sömürü yeteneği ve erken yakınsama problemleri nedeniyle SNS algoritması, FDB seçim yöntemi kullanılarak geliştirilmiştir. FDB yöntemi, SNS algoritmasındaki arama sürecinde çözüm adaylarının uygunluk ve mesafe değerlerini dikkate alarak daha verimli bir şekilde seçilmesini sağlamaktadır. Bu doğrultuda, geliştirilen FDBSNS algoritmasının performansı IEEE CEC 2014 ve CEC 2017 kıyaslama problemleri kullanılarak test edilmiştir. İkinci aşamada, FDBSNS algoritması güç sistemlerinde geçici durum kararlılığının sağlanması amacıyla güç sistemi kararlı kılıcısının (Power System Stabilizer, PSS) en uygun parametrelerinin belirlenmesi problemine uygulanmıştır. Çalışmada, FDBSNS'nin yanı sıra 10 farklı güncel ve etkili rakip Meta-sezgisel Arama (MSA) algoritması kullanılarak PSS parametrelerinin en uygun edeğerleri belirlenmiştir. Sonrasında, belirlenen amaç fonksiyonuna göre elde edilen uygunluk değerleri, çeşitli istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca, FDBSNS'nin etkisi, çeşitli arıza senaryosu durumları için zaman alanı analizleri gerçekleştirilerek WSCC 3-Makineli 9-Baralı ve New England 10-Makineli 39-Baralı test sistemlerinde incelenmiştir. Üçüncü aşamada ise, FDBSNS , güç sistemlerinde geçici durum kararlılığının sağlanması amacıyla TCSC tabanlı denetleyicilerin en uygun parametrelerinin belirlenmesi probleminin çözümünde kullanılmıştır. Problemin çözümünde FDBSNS'nin yanı sıra 11 farklı güncel ve etkili rakip algoritma kullanılarak TCSC tabanlı faz ilerlemeli-faz gerilemeli (Lead- Lag, LL) ve TCSC tabanlı orantılı-integral-türev (Proportional-Integral-Derivative, PID) denetleyicilere ait parametrelerin en uygun değerleri belirlenmiştir. Ayrıca, FDBSNS'nin problemin çözümündeki etkisi tek makineli sonsuz baralı (Single Machine Infinite Bus, SMIB) bir güç sisteminde belirlenen arıza durumu ve farklı yüklenme senaryoları için uygunluk değerleri, istatistiksel analizler ve zaman alanı analizleri açısından incelenmiştir.  Elde edilen sonuçlar, geliştirilen FDBSNS'nin kıyaslama problemlerinin çözümünde ve denetleyici parametrelerinin en uygun değerleri elde edilerek geçici durum kararlılığının sağlanması konusunda, rakip algoritmaların tamamına kıyasla üstünlük sağladığını göstermektedir.

Abstract:
In this thesis study, in order to determine optimal parameters of the controllers, which are of crucial importance in the safe operation of modern power systems and used in the solution of the transient stability analysis problem, the fitness-distance balance (FDB) based Social Network Search, (SNS) Algorithm (FDBSNS) has been improved. In this context, the thesis study consists of three general stages. In the first stage, the SNS algorithm was developed using the FDB selection method due to its insufficient exploration-exploitation capability and early convergence problems. The FDB method enables the solution candidates to be selected more efficiently by considering the fitness and distance values in the search process in the SNS algorithm. Accordingly, the performance of the improved FDBSNS algorithm was tested using IEEE CEC 2014 and CEC 2017 benchmark problems. In the second stage, the FDBSNS algorithm is applied to the problem of determining the optimal parameters of the Power System Stabilizers (PSS) in order to provide transient stability in power systems. In solving the problem, PSS parameters were optimized by using 10-different up-to-date and effective competitor Meta-heuristic Search (MSA) algorithms in addition to the proposed FDBSNS algorithm. Afterward, the fitness values obtained by MSA algorithms according to the proposed objective function were compared using various statistical analysis methods. In addition, the effect of FDBSNS was tested in the WSCC 3-Machine 9-Bus and New England 10-Machine 39-Bus test systems by conducting time domain analyses for the various fault scenarios. In the third stage, the FDBSNS is used to solve the problem of determining the optimal parameters of TCSC-based Controllers problem in order to provide transient stability in power systems. In the solution of the problem, the parameters of TCSC-based Lead-Lag (LL) and TCSC-based Proportional-Integral-Derivative, (PID) controllers were optimized by using 11 different up-to-date and effective competitor algorithms as well as FDBSNS. In addition, the effect of the FDBSNS on the solution of the problem has been investigated in terms of statistical analyzes and time domain analyses for the fault condition and different loading scenarios determined in a Single Machine Infinite Bus (SMIB) power system. When the results obtained are examined comprehensively, it is seen that the improved FDBSNS provides a superiority to all the competitor algorithms in solving the benchmark problems and in ensuring transient stability by optimizing the controller parameters in power systems.