Sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak güç sistemi dengeleyicisinin optimal tasarımı
Optimal design of power system stabilizer using heuristic optimization algorithms
Yazar: BURAK KAYA
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM EKE
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm

Özet:
Bu çalışma, güç sistemlerinde ani yük değişimleri ve kısa devre arızalarının yol açtığı geçici kararsızlıkların önüne geçmek amacıyla geliştirilen yeni bir yaklaşıma odaklanmaktadır. Güç Sistemi Dengeleyicisi (GSD), bu tür durumlarda rotor hızındaki değişimleri düzenleyerek sistemin kararlılığını sağlamada kritik bir rol oynar. Çalışmanın ana amacı, GSD parametrelerinin optimizasyonunu sağlamak için Elektrik Balığı Optimizasyonu (Electric Fish Optimization-EFO) yöntemini kullanarak daha verimli ve güvenilir bir güç sistemi tasarımı sunmaktır.
Çalışma kapsamında önerilen EFO tabanlı GSD modeli, çok makinalı bir test sistemi (multi-machine test system-MMTS) üzerinde değerlendirilmiştir. EFO algoritması, doğadaki balıkların sürü halinde hareket etme davranışını taklit eden bir optimizasyon yöntemidir ve bu yöntemle GSD' nin geleneksel ayarlarının ötesine geçilerek, kısa devre ve yük değişimi durumlarında daha iyi performans göstermesi hedeflenmiştir.
Araştırmanın benzetim çalışmaları bölümü, MATLAB/Power PSS uygulaması aracılığıyla yapılan simülasyonlardan oluşmaktadır. Bu simülasyonlar, önerilen EFO tabanlı GSD modelinin performansını, yaygın olarak kullanılan Yapay Arı Kolonisi (YAK) ve Farksal Gelişim Algoritması (FGA) sistemlerle karşılaştırmalı olarak analiz etmektedir. Simülasyon sonuçları, EFO tabanlı GSD'nin rotor hız değişimlerini daha etkin bir şekilde sönümlediğini, bu sayede sistemdeki dinamik kararlılığın önemli ölçüde iyileştirildiğini göstermektedir.
Sonuç olarak, çalışma, güç sistemlerinin kararlılığını artırmak için GSD parametrelerinin optimizasyonunda EFO algoritmasının etkin bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır. Bu bulgu, enerji sistemlerinde güvenli ve kararlı bir operasyon sağlamak adına önemli bir katkı sunmaktadır. EFO yöntemi hem verimlilik hem de kararlılık açısından geleneksel yöntemlere kıyasla üstün performans sergilemiş ve gelecekteki güç sistemi optimizasyon çalışmaları için umut verici bir araç olarak öne çıkmıştır.

Abstract:
This study focuses on a new approach developed to prevent transient instabilities caused by sudden load changes and short circuit faults in power systems. The Power System Stabilizer (PSS) plays a critical role in such scenarios by regulating rotor speed fluctuations to maintain system stability. The main objective of this study is to present a more efficient and reliable power system design by optimizing PSS parameters using the Electric Fish Optimization (EFO) method.
The proposed EFO-based PSS model is evaluated on a multi-machine test system (MMTS). The EFO algorithm is an optimization method that mimics the schooling behavior of fish in nature, aiming to surpass the conventional settings of PSS and achieve better performance under short-circuit and load change conditions.
The simulation studies section of the research conducted through the MATLAB/Power PSS application. These simulations compare the performance of the proposed EFO-based PSS model with that of the commonly used Artificial Bee Colony (ABC) and Differential Evolution Algorithm  (DE). The simulation results demonstrate that the EFO-based PSS more effectively dampens rotor speed fluctuations, thereby significantly improving dynamic stability within the system.
In conclusion, the study reveals that the EFO algorithm provides an effective solution for optimizing PSS parameters to enhance the stability of power systems. This finding represents a significant contribution to ensuring safe and stable operation in energy systems. The EFO method has shown superior performance in terms of both efficiency and stability compared to traditional methods, making it a promising tool for future power system optimization efforts.