Belirsizlik altında iletim genişleme planı belirlenmesi
Transmission expansion planning under uncertainty conditions
Yazar: SELÇUK MUTLU
Danışman: DOÇ. DR. ERCAN ŞENYİĞİT ; DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL BABAYİĞİT
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Elektrik güç sistemleri = Electric power systems ; Elektrik iletimi = Electric transmission ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Çevresel belirsizlik = Environmental uncertainty

Özet:
Sistem amaçlarını etkin şekilde yerine getirmek için mevcut bir elektrik iletim ağına eklenmesi gereken yeni iletim hatlarını belirleme sorunu olan İletim Genişleme Planlaması (İGP) problemi, elektrik sistemindeki ana stratejik kararlardan biridir. Elektrik enerjisinin uzun süreli ve yüksek miktarlarda stok olarak tutulamadığı dikkate alındığında, elektrik iletimi ve tüketimi eş zamanlı olarak gerçekleşmektedir. Elektrik sisteminin etkinliği ancak iletim ağının mükemmel şekilde tasarlanması ile mümkündür. Yenilenebilir üretim tesislerinin (rüzgar ve güneş santralleri) sisteme dâhil edilmesi, hammadde miktarlarının kıtlığı, petrol fiyatlarındaki dalgalanmalar ve küresel iklim değişikliği gibi konular problemin belirsizliği artırmaktadır. Belirsizlikler dikkate alınarak İGP'in çözümü, sorunun doğrusal olmayan karışık-tamsayı niteliği nedeniyle oldukça zordur. 
Bu çalışmada, İGP alanındaki belirsizlikler dikkate alınarak Genetik Algoritma (GA) ve doğrusal programlama kullanarak çözüm üreten melez bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin etkinliği Garver-6, IEEE-24 ve Güney Brezilya-46 verileri kullanılarak test edilmiştir. Önerilen melez yapı, sabit koşullarda en iyi çözümü bilinen test problemleri için hızlı bir yakınsama göstermektedir. Daha sonra talepteki değişiklik, petrol fiyatları, çevre sorunları, yağış miktarları ve üretim arızaları gibi belirsizlik konuları için senaryolar oluşturulmuştur. Monte Carlo simülasyon tekniği ile üretilen veriler için problem min-maks değer ve min-maks pişmanlık amaç fonksiyonu değerleri için çözülmüştür. Sayısal sonuçlar, önerilen melez yöntemin belirsizlik altında hızlı ve etkin çözümler ürettiğini göstermektedir.

Abstract:
Transmission Expansion Planning (TEP) is one of the key decisions in power systems. Its impact on the system's operation is excessive and long-lived. The aim of TEP is to determine new transmission lines effectively to a current transmission grid to fulfill the model objectives. Electricity is a product that cannot be held as a stock in high quantities, so production and consumption must be done simultaneously. The efficiency of electrical system is only possible with perfect design of transmission network. Issues such as the integration of renewable production facilities (wind and solar plants), shortage of raw materials, fluctuations in oil prices and global climate change increase the uncertainty of the problem. The solution of this problem by taking uncertainties is quite complicated due to the nonlinear mixed-integer nature of the problem.
In this research, new hybrid genetic algorithm (GA) with linear model is proposed. The effectiveness of proposed hybrid GA is tested on Garver-6 bus, IEEE-24, and South Brazilian 46 test problems in the literature. It is observed that the newly proposed hybrid GA shows a rapid convergence on test problems. Then, scenarios are generated for uncertainties such as change in demand, oil prices, environmental issues, precipitation amounts and production failures. The problem is solved for min-max value and min-max regret objective function values for data generated by Monte Carlo simulation technique. Numerical results demonstrate that test problems are resolved successively under the uncertainty conditions with proposed hybrid algorithm.