Primer elektrik dağıtım şebekelerinin uzun dönem kapasite artış yatırımlarının planlama ölçütlerine dayalı dinamik optimizasyonu

Bu çalışmada, kapasite artışa dayalı uzun dönem orta gerilim (OG) primer elektrik dağıtım şebekesi yatırımlarının dinamik optimizasyonuna yönelik geliştirilen yöntem, optimizasyon algoritmaları ve yatırımoptimizasyonunda göz önüne alınan ölçütler açıklanmıştır. Çalışma kapsamında ilk olarak dallı-budaklı OG elektrik şebekelerini eşdeğer primer şebekeye indirgeyen bir algoritma geliştirilmiştir. Böylece, primerşebekede kapasite artışına dayalı yatırım alternatiflerinin daha etkin belirlenmesi ve değerlendirilmesihedeflenmiştir. Daha sonra, eşdeğer OG primer şebeke modelinin ve alternatif şebeke yatırımlarının girdiolarak kullanıldığı karma tamsayılı programlama tekniği (KTSP) ile bir dinamik optimizasyon algoritmasıgeliştirilmiştir. Alternatif yatırımlar içerisindeki teknik ve ekonomik açılardan en uygun yatırımları,planlama dönemi boyunca (örneğin bir sonraki 10 yıl) dinamik olarak belirleyen bu optimizasyonalgoritmasının sonuçlarının değerlendirilmesine yönelik bazı planlama ölçütleri geliştirilmiştir. Böyleceyatırım alternatiflerinin rasyonelliğinin değerlendirilebilmesi amaçlanmıştır. Yatırım alternatiflerinin teknikkısıtlara etkileri DIgSILENT PowerFactory (PF) şebeke analiz yazılımı ile analiz edilmiştir. Geliştirilenalgoritmalar ve ölçütler Akdeniz Elektrik Dağıtım Şebekesinde (EDAŞ) belirlenen pilot bölgelerde başarılı bir şekilde test edilmiştir

Dynamic optimization of long term primary electric distribution network investments based on planning metrics

This paper presents methodologies of dynamic planning algorithms which are developed for optimizing longterm primary electric distribution network investments taking into account some planning metrics. First, analgorithm which calculates a representative primary network model of distribution grids whose primary andsecondary networks are intricate is developed. It is aimed to facilitate assessment of primary distributionnetwork investment requirements and thereby defining grid investment candidates effectively by this reducednetwork representation. Then, a planning algorithm, which considers the representative network model andcandidate investments as inputs, is developed based on a mixed integer programming (MIP) technique. Someplanning metrics are defined in order to assess optimum investment solutions technically and economically, which are determined by this planning algorithm among the candidate investments along the planninghorizon (e.g., 10 year). It is aimed to assess rationality of the investments through these planning metrics.DIgSILENT PowerFactory (PF) software is utilized in technical analysis to assess impacts of candidate gridinvestments on technical constraints. The algorithms and planning metrics developed in the study are testedsatisfactorily on pilot regions of Akdeniz Electric Distribution Company in Turkey

___

  • 1. Tursun F., Cebeci M.E., Tör O.B., Şahin A., Taşkın H.G., Güven A.N., Determination of zonal power demand S-curves with GA based on top-to-bottom and end-use approaches, IEEE PES ICSG 2016.
  • 2. Tabares A., Franco J.F., Lavorato M., Rider M.J., Multistage Long-Term Expansion Planning of Electrical Distribution Systems Considering Multiple Alternatives, IEEE Transactions on Power Systems 31 (3), May 2016.
  • 3. Eroğlu H., Aydın M., Automation of Electrical Transmission Lines’ Route Optimization and Project Drawing, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 30 (4), 723-732, 2015.
  • 4. Adams R.N., Laughton, M.A., Optimal Planning of Power Networks Using Mixed Integer Programming, Proc. IEEE, 121 (2), 139-147, 1974.
  • 5. Ponnavaikko, M., Rao,P., Distribution System Planning Through A Quadratic Mixed Integer Programming Approach, IEEE Transaction on Power Delivery, PWRD-2 (4), 1987.
  • 6. Paiva P.C., Khodr H.M., Domínguez-Navarro J.A., Yusta J.M., Urdaneta A.J., Integral Planning of Primary–Secondary Distribution Systems Using Mixed Integer Linear Programming, IEEE Transactions on Power Systems, 20 (2), 2005.
  • 7. Ganguly S., Sahoo N.C., Das D., Multi-objective planning of electrical distribution systems using dynamic programming, Electrical Power and Energy Systems, 46, 65–78, 2013.
  • 8. Khator S.K. and Leung L.C., Power distribution planning: A review of models and issues, IEEE Trans. Power Syst., 12 (3), 1151–1159, 1997.
  • 9. Willis H.L., Tram H., Engel M.V., Finley, Optimization applications to power distribution, IEEE Comput. Appl. Power, 8 (4), 12–17, 1995.
  • 10. Gönen T., Foote B.L., Distribution-System Planning Using Mixed-Integer Programming, IEE, 128 (2), 70- 79, 1981.
  • 11. Cebeci M.E., Eren S., Tor O.B., Guven A.N., Transmission and Substation Expansion Planning using Mixed Integer Programming, IEEE PES, 43rd North American Power Symposium, Northeastern University, Boston, ABD, August 4-6, 2011.
  • 12. Marshall, A.C., et al, Optimal Design of Electricity Distribution Networks, IEE Proceedings-C, 138 (1), 69- 77, January 1991.
  • 13. Willis H.L. Power Distribution Planning Reference Book - Revised and Expanded, Marcel Dekker Inc., New York, A.B.D., 2004.
  • 14. Ravadanegh S.N., Roshanagh R.G., On optimal multistage electric power distribution networks expansion planning, Electr. Power Energy Syst., 54, 487-497, Jan. 2014.
  • 15. Franco J.F., Rider M.J., Romero R., A mixed-integer quadratically constrained programming model for the distribution system expansion planning, Electr. Power Ener. Syst., 62, 265-272, Apr. 2014.
  • 16. Willis H.L., Spatial Electric Load Forecasting, Marcel Dekker Inc., 2002.
  • 17. Es H.A., Kalender Y.F., Hamzaçebi C., Forecasting the Net Energy Demand of Turkey by Artificial Neural Networks, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 29 (3), 495-504, 2014.
  • 18. Özay N., Güven N., Tunalı E., Elektrik Dağıtım Sistemlerinde Kayıpların İrdelenmesi, EMO 6. Ulusal Kongresi, Bursa, 1995.
  • 19. DIgSILENT, PowerFactory User Manual Version 2016, http://digsilent.de/index.php/downloads.html, Erişim Tarihi Ağustos 22, 2016.
  • 20. AEDAŞ, Faaliyet Raporları, http://www.akdenizedas.com.tr/UserFiles/File/faaliyet_ raporu_2015.pdf, Erişim Tarihi Eylül 28, 2016.
  • 21. Huang Y.F., Werner S., Huang J, State Estimation in Power Grids, IEEE Signal Processing Magazine, September 2012.
  • 22. Heydt G.T., The Next Generation of Power Distribution Systems, IEEE Transactions on Smart Grid 1 (3), Dec. 2010.
  • 23. Heydt G.T., Improving distribution reliability (the "N 9 problem") by the addition of primary feeders, IEEE Transactions on Power Delivery 19 (1), Jan. 2004.
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-1884
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1986
  • Yayıncı: Oğuzhan YILMAZ