Genetik algoritmanın optimal güç akışı problemine uygulanması
Application of genetic algorithm in solving the optimal power flow problem
Yazar: İBRAHİM ONUR AYDOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA ÇEKMEN
Maltepe Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektrik enerjisi talebi küresel olarak artarken, endüstri bölgelerindeki yüksek enerji tüketimi ve birey başına düşen kullanımındaki artış, fosil yakıtların, özellikle petrol ve doğalgazın kullanımını artırıyor. Bu durum, birim fiyat artışına ve kaynakların çıkarılma, işlenme maliyetlerinin yükselmesine neden oluyor. Artan enerji talebi, özellikle enerji kaynaklarına dışa bağımlı ülkelerde daha verimli işletim ihtiyacını beraberinde getiriyor. Elektrik şebekeleri, enerji santrallerinin artmasıyla karmaşık hale gelerek güvenilir ve ekonomik işletilmesi gereken bir yapıya dönüştü. Yenilenebilir enerjiye yapılan yatırımlar küresel ısınma endişesiyle artarken, fosil kaynak rezervlerinin zengin olduğu ülkelerin bu kaynakları kullanma eğilimi devam ediyor. Bu nedenle, enerji üretimi, iletimi, dağıtımı ve tüketiminde optimizasyon çalışmaları, enerji kayıplarını azaltmayı ve maliyetleri düşürmeyi hedefliyor. Optimal güç akışı problemi, enerjinin teknik ve ekonomik olarak en iyi şekilde kullanılmasına yönelik önemini koruyor.
Güç akışı problemleri, enerji üretim sistemleri ile tüketen yükler arasındaki bağlantıyı kuran ve elektriksel bileşenlerin boyutlandırılmasını sağlayan bir konudur. Optimal güç akışı, özellikle enerji talebinin arttığı günümüzde mevcut tesislerin verimli işletilmesi ve gelecekteki enerji tesislerinin planlanmasında kritik bir rol oynar. 1962'de Carpentier tarafından önerilen bu problem, sistem kısıtları içinde yakıt maliyetini veya iletim hatlarındaki kayıpları minimize etmeyi amaçlayan sınırlı veya doğrusal olmayan bir analiz olarak tanımlanır. Maliyet odaklı çalışmalar, enerji kaynaklarının sınırlılığı göz önüne alınarak yapılmıştır.
Bu tez çalışmasında, elektrik şebekelerine güç sağlayan generatör ünitelerinin toplam yakıt maliyetinin minimizasyonu hedeflenmiştir. Sezgisel yöntemlerden ve diğer algoritmalara göre öne çıkan algoritmalardan biri olarak Genetik Algoritma (GA) kullanılarak IEEE'nin 14 ve 30 baralı test sistemlerinde OGA çözümleri gerçekleştirilmiştir. GA için oluşturulan farklı parametre senaryoları ile parametrelerin çıkan sonuçlara etkileri değerlendirilmiştir. Denemesi yapılan parametrelerden elde edilen en iyi sonuçlar ile literatürdeki benzer çalışmalarda elde edilen en iyi sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar sonucunda yapılan çalışmanın daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.

Abstract:
As the global demand for electrical energy increases, the high energy consumption in industrial zones and the rise in per capita usage contribute to the escalated utilization of fossil fuels, particularly oil and natural gas. This trend leads to an increase in unit prices and the costs associated with extraction and processing of resources. The growing demand for energy necessitates more efficient operations, especially in countries dependent on external energy sources. The complexity of electric grids has evolved with the proliferation of power plants, emphasizing the need for reliable and economical management. Investments in renewable energy are on the rise due to concerns about global warming, yet countries rich in fossil fuel reserves continue to exploit these resources. Consequently, optimization efforts in energy production, transmission, distribution, and consumption aim to reduce energy losses and lower costs. The optimal power flow problem remains crucial for achieving the technical and economic best use of energy resources.
Power flow problems involve establishing the connection between energy production systems and consuming loads, determining the electrical sizing of components. Optimal power flow, particularly relevant in today's increased energy demand, plays a critical role in efficiently operating existing facilities and planning future energy installations. Proposed by Carpentier in 1962, this problem is defined as a limited or nonlinear analysis aiming to minimize fuel costs or losses in transmission lines within system constraints. Cost-focused studies consider the limitations of energy resources.
This thesis focuses on minimizing the total fuel cost of generator units supplying power to electric grids. Optimal Power Flow problem is implemented on IEEE's 14 and 30 bus test systems, by using Genetic Algorithm which is standing out among heuristic methods and other algorithms. Different parameter scenarios for GA are created, and the impacts of parameters on the obtained results are evaluated. The best results from the tested parameters are compared with the best results from similar studies in the literature, revealing that the conducted work yields superior outcomes.