Dağıtık üretim kaynaklarından beslenen değişken yük profiline sahip bir güç sisteminde yapay zeka tabanlı yeni yük dengeleme algoritması
New ai-based load balancing algorithm in a power system with a variable load profile from distributed generaton resources
Yazar: ERTAN DAYE
Danışman: DOÇ. DR. METİN VARAN
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dağıtık enerji = Decentralized energy ; Elektrik enerji sistemleri = Electrical energy systems ; Gri kurt optimizasyon algoritması = Grey wolf optimizer algorithm ; Güneş enerjisi = Solar energy ; Güç kaybı = Power loss ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yenilenebilir enerji kaynakları = Renewable energy resources ; Yük dengeleme = Load balancing

Özet:
Günümüzde elektrik enerjisine ihtiyaç gün geçtikçe artmaktadır. Bunun için enerjinin en verimli ve en az maliyetli şekilde üretilmesi ve iletilmesi tüketiciler için büyük önem arz etmektedir. Bunun üzerine elektrik enerjisinin en az kayıp ve en az maliyetle iletilip son tüketicilere ulaştırılması üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalardan en önemlisi güç sistemleri analizidir. Güç sistemleri analizi elektrik enerjisinin en az kayıp ve maliyetle ilk üreticiden son tüketiciye iletilmesi için başvurulan en önemli matematiksel çözüm yöntemidir.  Teknolojinin ilerlemesiyle güç sistemlerine yapay zeka optimizasyon yöntemleri güç sistemleri analizine entegre edilerek maliyet ve güç kayıplarının en aza indirildiği gözlemlenmiştir. Buna ek olarak dağıtık enerji kaynakları gelişen teknolojinin ve bilinçli tüketicinin etkisiyle gün geçtikçe artmaktadır. Aynı zamanda sürdürülebilir enerjinin, çevreci enerji isteğinin devamlılığı üretici ve tüketiciyi bu yöntemi kullanmaya teşvik etmektedir. DER (Dağıtık Enerji Kaynakları) aynı zamanda merkez trafodan uzak bölgelere elektrik enerjisinin ulaşamadığı yerlerde mikroşebeke görevi görüp elektrik kesintileri sorununu en aza indirip elektrik enerjisi ihtiyacının karşılanmasında süreklilik sunmaktadır. Dağıtık enerji kaynakları güneş panelleri ve rüzgar türbinlerinden üretilen doğal kaynaklar olduğundan stabil bir yük depolama ve enerji akışı olmamaktadır. Bunun yanında batarya doldurulup boşaltılabilme özelliğinden dolayı dağıtık enerji sınıfına dahil olur.  Bu durum enerji depolama ve iletim hatlarına zamanla zarar verip kullanım ömrünü azaltmaktadır. Ek olarak güç kaynaklarından hat üzerindeki farklı noktalara dağıtımda yük dengesizliği oluşmaktadır. Farklı hatlara ve baralara giden yük dengesizliğini ortadan kaldırmak gerekir. Yük dengesizliği günümüzde önemli bir sorun teşkil etmektedir. Yük dengeleme için farklı yöntemler uygulansa da günümüzde en güncel ve en hızlı çözümü yapay zeka optimizasyon algoritmaları sunmaktadır. Bu tezde dağıtık üretim kaynaklarından beslenen değişken yük profiline sahip bir güç sisteminde yapay zeka tabanlı yeni yük dengeleme algoritması üzerinde çalışılacaktır. Matlab Matpower'da IEEE 57 baralı standart güç sistemi seçilip IEEE 57 baralı standart güç sisteminin girdi ve çıktıları yeni bir yapay zeka optimizasyonu olan Gri Kurt Optimizasyon (GWO) algoritmasına uyarlanarak aktif güç kayıpları incelenecek ve güç kaybının aza indiği karşılaştırmalarla gösterilecektir. Buradaki analiz 12 periyotluk yani 1 günlük analiz olacaktır. Sonra jeneratörlere güneş enerjisi(fotovaltik) ve rüzgar türbini enerji kaynağı olarak yük ise güç tüketim parametresi olarak eklenerek 12 periyotta GWO analizleri gerçekleştirilecek ve DER'lerin güç sistemlerindeki etkisi gözlenecektir. En son adımda ise aynı jeneratörlere DER yerine termik santraller eklenip 12 periyotta GWO analizleri gerçekleştirilecek. Karşılaştırılan iki sonuç ORPD'nin yük dengeleme çözümüne karşın DER eklenmiş güç sisteminde GWO analizinin kabul edilebilir bir sonuç verdiğini göstermek için analiz sonuçları grafik olarak verilecektir.

Abstract:
Today, the need for electrical energy is increasing day by day. For this, it is of great importance for consumers to produce and transmit energy in the most efficient and least costly way. On top of that, studies are carried out to transmit electrical energy to the end consumers with the least loss and minimum cost. The most important of these studies is power systems analysis. Power systems analysis is the most important mathematical solution method used to transmit electrical energy from the first producer to the final consumer with the least loss and cost. With the advancement of technology, it has been observed that cost and power losses are minimized by integrating artificial intelligence optimization methods into power systems analysis. In addition, distributed energy resources are increasing day by day with the effect of developing technology and conscious consumers. At the same time, the continuity of sustainable energy and environmentally friendly energy demand encourages producers and consumers to use this method. DER (Distributed Energy Resources) also acts as a microgrid in places where electrical energy cannot reach regions far from the central transformer, minimizing the problem of power outages and providing continuity in meeting the electrical energy need. Since distributed energy sources are natural resources produced from solar panels and wind turbines, there is no stable load storage and energy flow. In addition, the battery is included in the distributed energy class due to its ability to be filled and discharged. This situation damages energy storage and transmission lines over time and reduces their useful life. In addition, load imbalance occurs in the distribution from power sources to different points on the line. It is necessary to eliminate the load imbalance to different lines and busbars. Load imbalance is a major problem today. Although different methods are applied for load balancing, artificial intelligence optimization algorithms offer the most up-to-date and fastest solution today. In this thesis, a new artificial intelligence-based load balancing algorithm will be studied in a power system with a variable load profile fed from distributed generation sources. In Matlab Matpower, IEEE 57 bus standard power system will be selected and input and output of IEEE 57 bus standard power system will be adapted to Gray Wolf Optimization (GWO) algorithm, which is a new artificial intelligence optimization, and active power losses will be examined and the reduction of power loss will be shown with comparisons. The analysis here will be a 12-period, that is, 1-day analysis. Then, solar energy (photovaltic) and wind turbine energy sources will be added to the generators and the load will be added as a power consumption parameter, and GWO analyzes will be performed in 12 periods and the effect of DERs on power systems will be observed. In the last step, thermal power plants will be added to the same generators instead of DER and GWO analyzes will be carried out in 12 periods. The results of the analysis will be given graphically to show that the GWO analysis gives an acceptable result in the DER added power system against the load balancing solution of the ORPD.