Meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak rüzgar türbinlerinin konumlandırılması
Positioning of wind turbines using meta-heuristic algorithms
Yazar: MEHMET BEŞKİRLİ
Danışman: DOÇ. DR. HALİFE KODAZ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Gelişen teknoloji ile günümüzde rüzgârdan enerji üretmek giderek yaygınlaşmaktadır. Rüzgâr türbini, dünyada kullanımı en çok artan yenilenebilir enerji kaynaklarından biri haline gelmiştir. Rüzgâr enerjisinin önemi gitgide artarken rüzgâr türbinlerinin yerleştirme işleminin önemi de artmaktadır. Bir rüzgâr çiftliği için minimum yatırım maliyetiyle maksimum türbin gücü elde etmek amaçlanmaktadır. Bu çalışmada, bir rüzgâr çiftliğindeki rüzgâr türbinlerinin en yüksek verimi elde edecek şekilde yerleştirilmesi hedeflenmektedir. Bunun için iki kodlama yöntemi kullanılmıştır; birincisi ikili kodlama, ikincisi ise ikili kodlama ile gerçek kodlamanın birleştirilmesiyle elde edilen ikili-gerçek kodlamadır. İlk olarak ikili kodlama için türbin yerleştirme işlemi 2 km × 2 km lik bir alan için tasarlanmıştır ve bu alan 10 × 10'luk ve 20 × 20'lik ızgaralara (gridlere) bölünerek hesaplanmıştır. Kodlamada ikili kodlama kullanılmıştır. Sürekli optimizasyon problemlerini çözmek için başarılı bir şekilde uygulanan Yapay Alg Algoritması (YAA) 10 farklı transfer fonksiyonu kullanılarak 10 farklı yeni ikili algoritmalar elde edilmiş ve bu algoritmalar türbin yerleştirme problemine uygulanmıştır. Aynı zamanda YAA ile birlikte aynı alan ve ızgaralara Yabani Ot Optimizasyon (YOO) algoritması da 14 farklı transfer fonksiyonu kullanılarak 14 farklı ikili algoritmalar elde edilmiş ve bu algoritmalar türbin yerleştirme problemine uygulanmıştır. İkinci olarak ikili-gerçek kodlama için türbin yerleştirme işlemi 2 km × 2 km lik bir alan için tasarlanmıştır ve Modifiye Dağıtık Arama (MDA) algoritması kullanılmıştır. Başlangıç popülasyonunun üretilmesi için önerilen ön işlem sayesinde rüzgâr türbinlerinin arazi üzerine etkili bir şekilde yayılması sağlanmıştır. DA algoritmasında popülasyon çeşitliliği beş farklı çaprazlama tekniği ve önerilen mutasyon işlemi ile sağlanmıştır. Her iki kodlama yöntemi ile çözülen rüzgâr türbini yerleştirme problemi ikili kodlama da en iyi sonucu veren algoritma İkili Yapay Alg Algoritması (İYAA) olarak adlandırılmıştır. İkili türbin yerleştirme optimizasyon problemi için önerilen algoritmanın sonuçları, literatürdeki iyi bilinen algoritmaların sonuçları ile karşılaştırılmıştır. İYAA ikili arama uzayında optimum yerleştirmeyi yaparak rüzgâr türbini yerleştirme problemi için etkili ve kararlı algoritma olduğu görülmüştür. Onu takip eden ikili Yabani Ot Algoritması (İYOO) ise bu problemde tatmin edici bir sonuç elde etmiştir. İkili-gerçek kodlama da ise en başarılı ve verimli yerleştirmeyi yapan MDA algoritmasının rüzgâr türbini yerleştirme problemi için etkili bir algoritma olduğu ve en başarılı sonucu elde ettiği görülmüştür.

Abstract:
Today, producing energy from the wind has become widespread due to developing technology. Wind turbines have become one of the renewable energy sources, which have been increasingly used in the world. Importance of wind energy has increased, so does the significance of wind turbine placement. It is aimed to obtain maximum turbine power with minimum investment cost for a wind farm. This study aims to locate the wind turbines of a wind farm to obtain the highest efficiency. Two coding methods were used to achieve this: The first is the binary coding and the second is the binary-real coding obtained by combining the binary coding and real coding. First, for binary coding, turbine placement was designed for a 2 km×2 km area and this area was divided into 10×10 and 20×20 grids and then calculated. Binary coding was used in coding. Ten different binary algorithms were obtained by using ten different transfer functions and Artificial Algae Algorithm (AAA), which is successfully applied to solve continuous optimization problems and then these algorithms were applied to the turbine placement problem. In addition to AAA, Weed Optimization Algorithm (WOA) was applied to the same area and grids by using fourteen different transfer functions to obtain fourteen different binary algorithms, and these algorithms were applied to turbine placement problem. Secondly, for binary-real coding, turbine placement was designed for a 2 km×2 km area and Modified Scatter Search (MSS) algorithm was used. Due Thanks to the preliminary process proposed to produce the initial population, it was ensured that the wind turbines could be effectively scattered over the field. In the SS algorithm, population diversity was provided by five different crossover techniques and the proposed mutation operation. The algorithm, which also provided the best result in binary coding for the wind turbine placement problem solved by both coding methods, was called Binary Artificial Algae Algorithm (BAAA). The results of the algorithm proposed for the binary turbine placement optimization problem were compared with those of well-known algorithms in the literature. It was seen that the BAAA was an efficient and stable algorithm for the wind turbine placement problem by achieving the optimal placement in the binary search space. The Binary Weed Algorithm (BWA) following BAAA obtained a satisfactory result in this problem. It was observed that in binary-real coding, MSS algorithm was the most successful and efficient algorithm for the wind turbine placement problem, achieving the most successful and effective placement.