Akıllı şebekelerde kullanılan oto-optimizasyon algoritmaları ve güncel bir sisteme uygulanması
Auto-optimization algorithms used in smart grids and application to an actual system
Yazar: MEHMET ÇINAR
Danışman: PROF. DR. ASİM KAYGUSUZ
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzdeki güç sistemleri, 1880'li yıllarda geliştirilen Tesla'nın tasarım prensiplerine göre kurulmuş ve zaman içerisinde gelişerek şimdiki halini almıştır. İletişim teknolojisinin çok hızlı gelişmesine karşın, güç sistemlerinin gelişimi buna ayak uyduramamıştır. Günümüz teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte elektrik şebekelerinde bilgisayar ve ağ teknolojilerinden yararlanılarak elektrik şebekesini daha iyi hale getirmek mümkün hale gelmiştir. Böylece elektrik şebekeleri çift yönlü bilgi ve elektrik akışına imkân sağlayarak tüketicilere sürdürülebilir, güvenli ve kesintisiz bir enerji sağlayabilecektir. Bunu yapabilen şebekelere akıllı şebekeler denilmektedir. Akıllı şebekeler, merkezi olmayan enerji sistemleri, büyük ölçekli yenilenebilir enerji kullanımı, talep tarafı yönetimindeki önemli iyileştirmeler ve sürdürülebilir enerji de dahil olmak üzere entegre sistemleri mümkün kıldığı için enerji yönetim sistemlerindeki en önemli gelişmelerdendir.
Akıllı şebekelerin gelişimiyle birlikte; arızalara hızlı yanıt, şebekede dağıtık enerji kaynaklarının ve elektrikli araçların varlığı ve müşterilerin şebekeye katılımının sağlanabilmesi gibi karakteristik özellikler sebebiyle optimal yük dağılımı problemi daha karmaşık bir duruma gelmiştir. Yük dağılım problemini çözmek için çeşitli matematiksel ve optimizasyon yöntemleri geliştirilmiştir. Optimizasyon; matematiksel olarak bir fonksiyonun minimize ya da maksimize edilmesi olarak tanımlanır. Öncelikle bu tez çalışmasında akıllı şebekelerde optimum yük dağılımını elde edebilmek için klonal seçim ilkesi tabanlı yara iyileşme algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma ve klonal seçim, yapay arı, ateş böceği ve guguk kuşu algoritmalarını kullanan Matlab GUI ortamında paket program geliştirilmiş ve programa oyamatlab ismi verilmiştir. Algoritmalar optimum yakıt maliyeti, optimum güç kaybı ve gerilim profilini iyileştirme fonksiyonlarına uygulanmıştır. Önerilen yöntem ve diğer algoritmalar literatürde sıklıkla kullanılan IEEE 9, IEEE 30 ve IEEE 118-baralı test sistemlerine uygulanmış ve elde edilen sonuçlar diğer meta-sezgisel algoritmalarla kıyaslanmıştır. Önerilen algoritmanın diğer algoritmalara göre daha optimum sonuçlar verdiği tespit edilmiş ve literatürdeki yara iyileşme algoritması boşluğunu giderebileceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: Akıllı şebekeler, optimum yük dağılımı, optimizasyon algoritmaları, klonal seçim algoritması, yara iyileşme algoritması

Abstract:
Today's power systems were established according to the design principles of Tesla, developed in the 1880s, and developed over time and took their current form. Despite the rapid development of communication technology, the development of power systems has not kept up. With the rapid development of today's technology, it has become possible to make the electricity network better by using a computer and network technologies in electricity networks. Thus, electricity grids will be able to provide sustainable, safe, and uninterrupted energy to consumers by allowing a two-way flow of information and electricity. Networks that can do this are called smart grids. Smart grids are one of the most important developments in energy management systems, as they enable integrated systems, including decentralized energy systems, large-scale renewable energy use, significant improvements in demand-side management, and sustainable energy.	With the development of smart grids; The optimal load distribution problem has become more complex due to characteristics such as rapid response to malfunctions, the presence of distributed energy sources and electric vehicles in the network, and the ability to enable customers to participate in the network. Various mathematical and optimization methods have been developed to solve the load distribution problem. Optimization; mathematically it is defined as minimizing or maximizing a function. First of all, in this thesis, a wound healing algorithm based on the clonal selection principle has been developed in order to obtain optimum load distribution in smart grids. A package program was developed in Matlab GUI environment using the developed algorithm and clonal selection, artificial bee, firefly, and cuckoo algorithms, and the program was named oyamatlab. Algorithms have been applied to optimum fuel cost, optimum power loss, and voltage adjustment functions. The proposed method and other algorithms were applied to IEEE 9, IEEE 30, and IEEE 118-bus test systems, which are frequently used in the literature, and the results obtained were compared with other meta-heuristic algorithms. It has been determined that the proposed algorithm gives more optimum results than other algorithms and has shown that it can eliminate the wound healing algorithm gap in the literature.

Key Words: Smart grids, optimum load flow, optimization algorithms, clonal selection algorithm, wound healing algorithm