Yapay sinir ağları ve bukalemun optimizasyon algoritması ile dağıtık enerji kaynaklarında tekno-ekonomik ve çevresel faydalar sağlayan pratik radyal dağıtım besleyici optimizasyonu
Practical radial distribution feeder for techno-economic and environmental benefits in distributed energy resources with artificial neural network and chameleon optimization algorithm
Yazar: JEMAA A. BOJOD
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGEHAN ERKAL
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dağıtılmış enerji kaynakları (DER'ler), yük merkezlerine yakın yük talebini
karşılamak için daha iyi bir seçimdir. Optimum DER yerleşimi ve DER değerleri, güç
kaybının azaltılmasına, voltaj profilinin iyileştirilmesine, çevre dostu olmasına,
güvenilirliğe ve sistem değişikliklerinin ertelenmesine yol açar. Bu çalışma, güç
kaybını azaltmak, voltaj seviyelerini düzenlemek ve öngörülemeyen yük talebi altında
maliyet ve emisyonları azaltmak amacıyla yenilenebilir enerji kaynaklarının ve
elektrikli araçların dağıtım besleyicilerindeki en iyi entegrasyonunu analiz etmek için
yapay sinir ağlarını ve Bukalemun Optimizasyon Algoritmasını kullanmaktadır. Bu
çalışmada modellerin üretilen çıkış güçleri güneş fotovoltaik üretim sistemleri ve
rüzgar türbini üretim sistemleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, toplam aktif güç
kaybını azaltırken aynı zamanda toplam maliyeti ve emisyon üretimini de
azaltmak için çeşitli hedefleri olan bir uygunluk fonksiyonu geliştirilmiştir. Çalışma,
EV şarj/deşarj davranışının dağıtım sistemi üzerindeki etkisini dikkate aldı. Önerilen
metodolojiyi test etmek için fiderlerdeki 28 buses kırsal dağıtım ağı kullanılmıştır.
Sayısal sonuçların son analizi, Yapay Sinir Ağı ve Bukalemun Optimizasyon
Algoritmalarının güç kaybı (440,94 kw) ve ortalama gerçek güç alımı (2224 kw)
açısından daha iyi performans gösterdiğini ancak bu parametrelerin diğer
optimizasyon algoritmalarını desteklemediğini gösterdi. Bu, önerilen stratejinin hem
uygulanabilir hem de etkili olduğunu gösterdi.

Abstract:
Distributed energy resources (DERs) are a better choice to meet load demand close to
load centers. Optimal DER placement and DER ratings lead to power loss
minimization, voltage profile improvement, environmental sustainability,
dependability, and deferment of system changes. This study uses artificial neural
networks and the Chameleon Optimization Algorithm to analyze the best optimal
assimilation of renewable energy sources and electric vehicles in the distribution
infrastructure feeders to reduce power loss, regulate voltage levels, and decrease the
cost and emissions under unpredictable load demand. In this investigation, the
generated output power of the models is compared to solar photovoltaic generation
systems and wind turbine generation systems. As a result, a fitness function with
several objectives has been developed to reduce total active power loss while
also reducing total cost and emissions generation. The study took into account the
effect of EV charging/discharging behavior on the distribution network. The 28-bus
rural distribution network in feeders is used to test the suggested methodology. Final
analysis of the numerical outcomes revealed that the Artificial Neural Network and
Chameleon Optimization Algorithms outperformed in terms of power loss (440.94 kw)
and average purchase of real power (2224 kw), but these parameters do not favor the
other optimization algorithms. This showed that the proposed strategy is both viable
and effective.