Kaotik güve sürü algoritması kullanarak rüzgar gücü entegreli optimal güç akışı
Optimal power flow with integrated wind power using chaotic moth swarm algorithm
Yazar: YUNUS HINISLIOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR GÜVENÇ
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrik güç sistemleri = Electric power systems

Özet:
Optimal güç akışı (OGA) problemi, lineer ve konveks olmayan bir optimizasyon problemi olup, eşitlik ve eşitsizlik sınırlamalarına bağlı kalarak en iyi kontrol parametrelerini belirleme işlemidir. Optimal güç akışı probleminde üretim sistemi olarak termal generatörler kullanılabildiği gibi son yıllarda hem çevre kirliliğini azaltmak hem de daha verimli enerji üretimi sağlamak için yenilenebilir enerji kaynakları üretim sistemi olarak kullanılmaya başlanmıştır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının en önemli örneklerinden bir tanesi olan rüzgar, güç sistemlerine entegre edilerek optimal güç akışı sağlanabilmektedir. Optimizasyon problemlerinin çözümünde günümüzde sezgisel algoritmalardan yararlanılmaktadır. Güve sürü algoritması (GSA), son yıllarda geliştirilmiş ve etkili sonuçlar elde edilen bir sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. Bu tezde, güve sürü algoritmasında yer alan Lévy uçuşu yöntemi, kaotik haritalandırma yardımıyla iyileştirilmiş ve Kaotik Güve Sürü Algoritması (KGSA) oluşturulmuştur. Geliştirilmesi sağlanan bu algoritma kullanılarak güç sistemleri alanında günümüz önemli problemlerinden olan ve rüzgar entegre edilmiş Optimal güç akışı probleminin çözümü sağlanmıştır. Geliştirilen yöntem, The Institude of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 30 bara, IEEE 57 bara ve IEEE 118 bara sistemlerinde farklı amaç fonksiyonlarına uygulanmıştır. Sonuçlar, parçacık sürü optimizasyon algoritması (PSOA), genetik algoritma (GA) ve güve sürü algoritması ile karşılaştırılmıştır. Deney sonuçlarından yola çıkarak, geliştirilmiş olan metodun karşılaştırılan metotlara göre daha verimli ve etkin sonuçlar verdiği saptanmıştır.

Abstract:
Optimal power flow is a nonlinear and non-convex optimization problem. The aim of the problem is to find the best control parameters while providing the equality and inequality constraints. In general, thermal generators are used in power systems for solving the optimal power flow problem. Besides, in recent years, renewable energy resources come into use in power system to reduce the environmental pollution and increase the productivity of the systems. One of the most popular renewable energy resources is wind power which can be used in optimization of power systems. Nowadays, the optimization process is performed by evolutionary algorithms. One of the newest evolutionary algorithm is the moth swarm algorithm which is an effective method for solving the optimization problems. In this thesis, Lévy flight method in moth swarm algorithm is improved by using different types of chaotic maps and presented as Chaotic Moth Swarm Algorithm. Chaotic moth swarm algorithm is applied on the wind integrated power system to solve optimal power flow problem. The proposed algorithm applied on IEEE 30 bus, IEEE 57 bus, and IEEE 118 bus systems with various objective functions. The results are compared with particle swarm algorithm, genetic algorithm and moth swarm algorithm. Simulation outcomes show that the developed method gives better and efficient results than the compared algorithms.