Sezgisel algoritma kullanarak yağlı tip dağıtımtransformatörlerin çok amaçlı tasarım optimizasyonu
Multi-objective design optimization of oil immerseddistribution transformer using heuristic algorithms
Yazar: MOHAMMAD HASSAN HASHEMI
Danışman: DOÇ. DR. ULAŞ KILIÇ
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Transformatör =   ; Çok amaçlı birleşi problemleri = Multiobjective combinatorial optimization

Özet:
Bu tez çalışmasında, hermetik yağlı tip üç fazlı dağıtım transformatörlerinin tasarım optimizasyonunda kullanılmak üzere bir optimizasyon programı geliştirilmiştir. Optimizasyon programı, müşteri tarafından belirlenen tüm spesifikasyonları içerir. Ayrıca, çeşitli gerilim seviyelerinde ve 3150 kVA'ya kadar nominal güçte dağıtım transformatörleri tasarlama yeteneğine sahiptir. Transformatör tasarım optimizasyon probleminin ana amaçları f1: Transformatör hammadde maliyetinin minimizasyonu, f2: Toplam güç kaybının minimizasyonu ve f3: Transformatör ağırlığının minimizasyonudur. Bu optimizasyon probleminin geniş arama alanı nedeniyle, iteratif yöntemler hesaplama açısından uygun bir çözüm olmayacaktır. Bu nedenle, problemi çözmek için sezgisel algoritmalar kullanılmıştır. Bu algoritmalar çok daha hızlı yakınsama ve optimuma yakın çözümleri sunar. İlk aşamada, bu amaç fonksiyonlarını (f1, f2, ve f3) ayrı ayrı minimize etmek için Diferansiyel Evrim Algoritması (DE), Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması (PSO), Genetik Algoritma (GA) ve Gri Kurt Optimizasyon Algoritması (GWO) olarak adlandırılan tek amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları uygulanmıştır. İkinci aşamada güç şebekesinin harmonikleri dikkate alınarak Ayrıştırma Tabanlı Çok Amaçlı Evrimsel Optimizasyon (MOEA/D), Çok Amaçlı Gri Kurt Optimizasyon Algoritması (MOGWO), Çok Amaçlı Balina Optimizasyon Algoritması (MOWOA) ve Domine Olmayan Sıralama Genetik Algoritma III (NSGA III) sezgisel optimizasyon algoritmaları transformatör tasarım optimizasyon problemini çözmek için kullanılmıştır. Çok amaçlı optimizasyonda, hedeflerden ikisinin eş zamanlı olarak üç senaryoda minimize edilmiştir. Bu senaryolar F1(f1, f2), F2(f1, f3), ve F3(f2, f3)'tür. Son olarak, bu algoritmaların performansına ilişkin daha iyi içgörüler elde etmek için, her bir algoritma bağımsız olarak değişen popülasyon ve iterasyon boyutlarıyla yirmi kez çalıştırılmıştır. Her bir algoritmadan elde edilen sonuçlar diğer optimizasyon algoritmaların sonuçları ve klasik yöntem kullanılarak tasarlanmış ve üretilmiş mevcut bir 3150 kVA dağıtım transformatörü ile karşılaştırılmıştır.

Abstract:
In this thesis, an optimization tool is developed for use in the design optimization of hermetically sealed oil-immersed three-phase distribution transformers. The optimization program incorporates all customer specifications and is capable of designing distribution transformers in various voltage levels and nominal power ratings of up to 3150 kVA. The main objectives of the transformer design optimization problem are f1: Transformer raw material cost minimization, f2: Total power loss minimization, and f3: Transformer weight minimization. Due to the large search space of this optimization problem, exhaustive methods will not be a computationally feasible solution. Thus, heuristic algorithms are used to solve the problem. These algorithms offer much faster convergence and near-optimal optimization solutions. In the first stage, single objective heuristic optimization algorithms namely the Differential Evolution algorithm (DE), Particle Swarm Optimization algorithm (PSO), Genetic Algorithm (GA), and Grey Wolf Optimization algorithm (GWO) are applied to minimize these objective functions (f1, f2, and f3) separately. In the second stage, considering harmonics of the power grid, multiobjective heuristic optimization algorithms namely Decomposition-based MultiObjective Evolutionary Algorithm (MOEA/D), Multi-Objective Grey Wolf Optimization algorithm (MOGWO), Multi-Objective Whale Optimization Algorithm (MOWOA), and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III (NSGA III) are employed to address the transformer design optimization problem. In multi-objective optimization, two of the objectives are considered to be minimized simultaneously in three scenarios. These scenarios are F1(f1, f2), F2(f1, f3), and F3(f2, f3). Finally, to gain better insights into the performance of these algorithms, each algorithm is independently run twenty times with varying population and iteration sizes. The results obtained from each algorithm are subsequently compared with the outcomes of the other optimization algorithms and an existing 3150 kVA distribution transformer that has been designed and manufactured using the conventional method.