Bir akıllı mikro şebekenin çok amaçlı hibrit meta sezgisel algoritmayla optimizasyonu
Optimization of multiobjective hybrid meta heuristic algorithms on a smart microgrid
Yazar: TUBA TANYILDIZI AĞIR
Danışman: PROF. DR. ZAFER AYDOĞMUŞ ; DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Akıllı şebekeler = Intelligence networks ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization

Özet:
Teknolojinin gelişmesi, nüfus artışı, elektrikli araçların kullanımının yaygınlaşması, fosil kaynakların azalması dünya çapında enerji talebini artırmıştır. Yenilenebilir enerji kaynakları çevreyle dost olması, doğada bol bulunması, toprak erozyonunu azaltması, yakıt maliyetinin olmaması gibi avantajlarından dolayı yenilenemeyen enerji kaynaklarına alternatif enerji kaynakları olarak görülmüştür. Mikro şebekeler yenilenebilir ve yenilenemeyen enerji kaynaklarından oluşan şebekeye bağlı ve şebekeden bağımsız çalışabilen küçük güçlü enerji şebekeleridir. Optimizasyon olası tasarım çözümler içinde en uygun çözümü bulmaktır. Fakat bütün optimizasyon teknikleri problem için uygun çözümü bulamaz. Ancak probleme en uygun optimizasyon tekniği uygun çözümü bulabilir
Bu çalışmada rüzgâr türbini, güneş paneli, dizel jeneratör, batarya ve yüklerden oluşan bir mikro şebekenin optimizasyonu incelenmiştir. Mikro şebekenin güvenilirlik, çevresel faktörler ve boyutlandırma amaçlı optimizasyonunu yapmak için farklı üç meta sezgisel optimizasyon yönteminden yararlanılmıştır. Bu yöntemler Parçacık Sürü Optimizasyon, Kırlangıç Sürü Optimizasyonu ve Hibrit Parçacık Kırlangıç Sürü Optimizasyonudur. Bu meta sezgisel algoritmalarda parametre analizi yapılmıştır. Probleme en uygun parametreler elde edilmiştir. Bu meta sezgisel optimizasyon teknikleri problemin çözümü için uygulanmış ve simülasyon sonuçları karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları her üç optimizasyon için de iyileşmeler göstermiştir. Ancak Kırlangıç Sürü Optimizasyonu enerji kaynaklarını en iyi şekilde optimize etmiştir.

Abstract:
The development of technology, population growth, widespread use of electric vehicles, and the reduction of fossil resources have increased energy demand worldwide.  Renewable Energy Resources are seen as alternative energy sources to non-renewable energy sources because of their friendliness, abundant nature in the country, reduction of soil erosion, lack of fuel cost. Microgrids are small, powerful energy networks that are connected to the network and independently from the network, consisting of renewable and non-renewable energy sources. Optimization is the most appropriate solution for possible design solutions. But all optimization techniques cannot find a suitable solution for the problem. However, the most suitable optimization technique can find the optimal solution to the problem.
In this study, the optimization of a micro grid consisting of wind turbine, solar panel, diesel generator, battery and loads has been investigated. Three different meta heuristic optimizations have been used to optimize the reliability, environmental factor and sizing of the microgrid. These methods are Particle Swarm Optimization, Swallow Swarm Optimization and Hybrid Particle Swarm Optimization. Parameter analysis has also performed on these meta heuristic algorithms. The most suitable problems parameters have been obtained. These meta heuristic optimization techniques have been applied to solve the problem and the simulation results have been compared. Simulation results showed improvements for all three optimizations. However, Swallow Swarm Optimization has optimized the energy resources in the best way.