Güç sistemlerinde yenilenebilir enerjinin maksimum entegrasyonu ile ekonomik güç dağıtımının yeni yaklaşımlarla optimizasyonu
Optimization of economic power dispatch with new approaches with maximum integration of renewable energy in power sytems
Yazar: TUĞBA AKMAN
Danışman: PROF. DR. HASAN HÜSEYİN SAYAN ; PROF. DR. YUSUF SÖNMEZ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışma, küresel optimizasyon problemlerini ele almak için Kepler Optimizasyon Algoritmasının (KOA) geliştirilmiş bir versiyonunu sunmaktadır. KOA algoritmasının arama yeteneğini artırmak ve mutasyon operatörünü değiştirmek için Fitness Mesafe Dengesi (FDB) yeni seçim yöntemi kullanılmıştır. Ekonomik Çevresel Güç Dağıtımı (EED) problemi çağdaş güç sistemlerinde, hem tek hem de çok amaçlı, ayrıca doğrusal olmayan ve dışbükey olmayan, temel bir optimizasyon problemidir. Bu çalışmada, rüzgar santralleri, geleneksel termal güç generatörlerinden oluşan klasik güç sistemleriyle birleştirilmiş ve stokastik rüzgar gücü de dahil olmak üzere ekonomik çevresel güç dağıtımı problemi çözülmüştür. Geliştirilen dFDB-KOA'nın başarısı, çeşitli amaç fonksiyonları içeren EED problemi kullanılarak farklı güç sistemi modellerinde test edilerek doğrulanmıştır. Ayrıca, geliştirilen dFDB-KOA varyantlarının performansını incelemek ve doğrulamak için kapsamlı bir deneysel araştırma yürütülmüştür. Bu amaçla, basitten karmaşığa kadar çeşitli zorlu problemleri içeren Congress on Evolutionary Computation (CEC 2020) karşılaştırma deney setleri kullanılmıştır. Bu çalışmada, geliştirilen algoritmanın performansını değerlendirmek için son zamanlarda güncellenen ve sıklıkla tercih edilen dokuz metasezgisel arama algoritması (MHS) incelenmiştir. Deneysel araştırmalardan elde edilen verilerin analizinde parametrik olmayan iki istatistiksel test yöntemi olan Wilcoxon ve Friedman test analizleri kullanılmıştır. Friedman ve Wilcoxon istatistiksel analiz sonuçları göz önüne alındığında, geliştirilen dFDB-KOA algoritması tüm yarışan algoritmalar arasında ilk sırayı almıştır. Analiz sonuçları, bu çalışmada geliştirilen dFDB-KOA algoritmasının hem istatistiksel karşılaştırma deney setlerinde hem de ekonomik çevresel güç dağıtımı optimizasyon problemlerinde rakiplerine karşı başarılı bir MHS algoritması olduğunu göstermiştir.

Abstract:
This study presents an improved version of Kepler Optimization Algorithm (KOA) for addressing global optimization problems. To enhance the search capability of the KOA algorithm, the Fitness Distance Balance (FDB) new choice method was employed to modify the mutation operator. The Economic Environmental Power Dispatch (EED) problem is a fundamental optimization problem in contemporary power systems. It is both single and multi-objective, as well as nonlinear and non-convex. In this study, wind power plants have been combined with ordinary power systems, which consist of conventional thermal power generators and the problem of economic environmental power dispatch, including stochastic wind power, has solved. The success of the developed dFDB-KOA has been verified using the EED problem containing various objective function conditions. Additionally, comprehensive experimental investigation was conducted to examine and substantiate the performance of the developed dFDB-KOA variants. For this intent, the Congress on Evolutionary Computation-CEC2020 benchmark experiment sets, which incorporate several variety of problems from simple to complicated, were used. In this study, nine recently updated and frequently preferred metaheuristic search algorithms (MHS) were examined in order to demonstrate the performance of the proposed algorithm. Wilcoxon and Friedman test analyses, two non-parametric statistical test methods, were employed in the analysis of data obtained from experimental investigations. Considering Friedman and Wilcoxon statistical analysis conclusions, the developed dFDB-KOA algorithm counted first within the all contending algorithms. Analysis results represented that the dFDB-KOA algorithm improved in this study is a successful MHS algorithm against its competitors both in the statistical comparison package and in the economic environmental power dispatch optimization problem and benchmark problems.