Yenilenebilir enerji kaynaklarının akıllı şebekelere entegrasyonu için yeni bir optimizasyon metodunun geliştirilmesi
The improvement of a new optimization method for integration of renewable energy sources to smart grids
Yazar: HAMZA YAPICI
Danışman: DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Akıllı sistemler = Intelligent systems ; Akıllı şebekeler = Intelligence networks ; Optimizasyon = Optimization ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy ; Yenilenebilir enerji kaynakları = Renewable energy resources

Özet:
Günümüzde, yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi, fosil yakıtların sonlu olması ve küresel
ısınma gibi nedenlerle giderek artmaktadır. Ancak bunların şebekelere yerleştirilmesi bazı problemlerin ve
zorlukların analizi ile gerçekleşmektedir. Bu bağlamda, yenilenebilir tabanlı kaynakların şebekeye optimal
yerleştirilmesi ve boyutlandırılması problemi ele alınmaktadır. Üstelik, bu problem sezgisel yöntemlerle
çözülebilmektedir.
Bu çalışmada kartal stratejisi ile geliştirilmiş parçacık sürü optimizasyonu (KSPSO) algoritması
adıyla yeni bir sezgisel algoritma önerilmiştir. Bu yöntem, bazı klasik test fonksiyonları üzerinde test
edilmiştir. Sonraki adımda ise çoklu-amaç problemleri için modifiye edilmiş ve bazı test fonksiyonlarına
uygulanmıştır. Önerilen yöntemin elde ettiği sonuçlar başka algoritmalar ile karşılaştırılmıştır.
Karşılaştırma için parçacık sürü optimizasyonu (PSO), salp sürüsü algoritması (SSA) ve ateş böceği (AB)
ve kaotik ateş böceği (KAB) algoritmaları kullanılmıştır. En nihayetinde bir çoklu-amaç gerçek dünya
problemi olan en iyi yerleştirme ve boyutlandırma problemine uygulanmışlardır. Bu problemde, güç kaybı,
kurulum maliyeti, gerilim dalgalanması ve gaz salınımı azaltma amaçları birlikte ele alınmıştır. Böylece
problem çoklu-amaç problemi haline gelmiştir.
Test alanlarındaki rekabetçi sonuçlara ulaşmak, önerilen yöntemin daha iyi bir performans
gösterdiğinin kanıtıdır. Dahası güçlü bir yöntem olduğunu da göstermiştir. Çoklu-amaç test problemlerinde
gerçek bir Pareto ön-yüzey bulunmaktadır. Bu çalışmada, önerilen yöntem rekabetçi bir şekilde bu önyüzeylere
yakınsamıştır. Gerçek dünya probleminde, önerilen yöntem farklı baralara yüksek kapasiteli
yenilenebilir enerji kaynaklarının yerleştirilmesinde başarılı olmuştur. Bu durum da yeteneklerinin bir
kanıtı olabilir.
Önerilen yöntem ile çözülen gerçek dünya problemi için akıllı şebeke uygulamalarında analiz
amaçlı büyük ölçekli modifiye test sistemleri kullanılmıştır. Bu çalışmada modifiye edilmiş IEEE 30-baralı
sistem, modifiye edilmiş IEEE 57-baralı sistem ve modifiye edilmiş IEEE 118-baralı sistem ele alınmıştır.
Anahtar Kelimeler: Akıllı Elektrik Güç Sistemleri, Kaotik Ateş Böceği Algoritması, Kartal
Stratejisi, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yenilenebilir Enerji Kaynakları.

Abstract:
Today, the interest in renewable energy sources is increasing due to the finite fossil fuels and
global warming. However, the placement of these energy sources in the networks is done with the analysis
of some problems. In this context, the problem of optimal placement and sizing of renewable-based
resources into the network is addressed. Moreover, this problem can be solved by heuristic methods.
In this study, a new heuristic algorithm has been proposed, named an improved particle swarm
optimization with eagle strategy algorithm (ESPSO). This method has been tested on some classical
benchmark functions. In the next step, it has been modified for multi-objective problems and applied to
some test functions. The results of proposed method have been compared with other algorithms. For
comparison, particle swarm optimization (PSO), salp swarm algorithm (SSA) and firefly (FA) and chaotic
firefly (CFA) algorithms have been used. Finally, they have been implemented to the optimal placement
and sizing problem based on a multi-objective real world problem. In this problem, the minimizations of
power loss, installation cost, the voltage deviation and gas emission are handled simultaneously. So the
problem has become multi-objective problem.
The achieving competitive results in test beds is evidence of the outperforming ability of the
proposed method. It can be also shown that it is a superior method. Multi-objective test problems have a
true Pareto front. In this study, both methods converged to this anterior surface. In the real world problem,
the proposed method has success the placement of renewable energy sources with high capacity in different
buses. This can also be a proof of its ability.
Large-scale modified test systems have been used in the analysis of smart grid applications for the
real world problem solved by the proposed method. In this study, the modified IEEE 30-bus system, the
modified IEEE 57-bus system and the modified IEEE 118-bus system have been used.
Keywords: Smart Electric Power Systems, Chaotic Firefly Algorithm, Eagle Strategy, Particle
Swarm Optimization, Renewable Energy Sources.