Genetik algoritma kullanılarak ekonomik dağıtım analizi: Türkiye uygulaması

Dünyada üretilen elektrik enerjisinin büyük bir kısmını karşılayan termik santrallerin çalışma maliyetinin minimize edilmesi önemli rol oynamaktadır. Bununla birlikte termik yakıtlı santrallerin minimum ve maksimum aktif güç değerleri arasında çalışması istenilmektedir. Bu çalışmada, genetik algoritma (GA) kullanarak Türkiye’de bulunan 380 KV, 14 bara ve 6 adet termik santrallerin ekonomik yük dağıtım (EYD) analizi yapılmıştır. Yapılan analizde, genaratörlerin üretim kısıtlamaları, hat kayıpsız ve hat kayıplı durumları göz önünde bulundurularak sistemin toplam maliyetinin minimum olacak şekilde generatörlerin optimum çalışma koşulları belirlenmiştir.

Economic dispatch analysis by using genetic algorithm: application in Turkey

Minimizing the operation cost of the thermal stations which produce most of the energy in the world is significant. Besides the thermal plants are expected to work between minimum and maximum active power values. In this study economic dispatch analysis of 6 thermal plant in Turkey in 380 kV, 14 bus have been conducted by using genetic algorithm (GA). In the analysis the production constraints of generators were considered with line loses and without line loses and the optimum operation conditions of generators were determined providing the minimum total cost of the system.

___

  • 1. Yalçınöz T., Yavuzer T., Altun H., “Tabu Araştırma Algoritması Kullanılarak Ekonomik Yük Dağıtım Probleminin Çözümü” , ELECO, Bursa, 2002.
  • 2. Jayabarathi T., Jayaprakash K., Jeyakumar D. N., Raghunathan T., “Evolutionary programming techniques for different kinds of economic dispatch problems”, Electric Power Systems Research, 73, 169-176, 2005.
  • 3. Roa-Sepulveda C. A., Herrera M., Pavez-Lazo B., Knight U.G., Coonick A. H., “Economic dispatch using fuzzy decision trees”, Electric Power Systems Research, 66, 115-122, 2003.
  • 4. Alrashidi M. R., El-Haway M. E., “Impact of loading conditions on the emission-economic dispatch”, Proceedings of World Academy of Science Engineering and Technology, 29, 148-151, 2008.
  • 5. Altun H., Yalcinoz T., “Implementing soft computing techniques to solve economic dispatch problem in power systems”, Expert Systems with Applications, 35, 1668- 1678, 2008.
  • 6. Turkay B., “Economic dispatch at the ambarli power plant using genetic algorithm”, Istanbul University Engineering Faculty Journal of Electrical & Electronics, 2, 395-399, 2002.
  • 7. Demirel Y., Demirören A., “Economic and emission dispatch”, ELECO, Bursa, 2003.
  • 8. Bouzeboudja H., Chaker A., Allali A., Nama B., “Economic dispatch solution using a real-coded genetic algorithm”, Acta Electrotechnica et Informatica, 5, 1-5, 2005.
  • 9. Abido M. A., “Multiobjective evolutionary algorithms for electric power dispatch problem”, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 10, 315-329, 2006.
  • 10. Wang L., Singh C., “Reserve-constrained multiarea environmental/economic dispatch using enhanced particle swarm optimization”, IEEE Systems and Information Engineering Design Symposium, 96-100, 2008.
  • 11. Coelho L. dos S., Mariani V. C., “Chaotic artificial immune approach applied to economic dispatch of electric energy using thermal units”, Chaos, Solutions and Fractals, 2007.
  • 12. Kurban M., Başaran Ü., “Türkiye’deki 380 kv’luk 14 baralı güç sisteminde ekonomik yüklenme analizi”, Elektrik-Elektronik, Bilgisayar Mühendisliği 11. Ulusal Kongresi ve Fuarı, İstanbul, 2005.
  • 13. Yalcinoz T., Altun H., Uzam M., “Economic dispatch solution using a genetic algorithm based on arithmetic crossever”, IEEE Power Tech Proceedings, Porto, 2001.
  • 14. Mazumder, P. and Runick, E.M., “Genetic Algorithm For VLSI Design Layout Test Otomation”, Prentice Hall PTR, 1999.
  • 15. Goldberg, D. E., “Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning”, Addison –Wesley Longman , 1989.
  • 16. Mitchell, M., “An Introduction to Genetic Algorithms”, MIT Press, Cambridge, MA., 1998.
  • 17. Zhang, G. and Lu, G., “Hybrid Real-Coded Genetic Algorithm with Quasi-Simplex Technique”, International Journal of Computer Science and Network Security,6, 246-255, 2006.
  • 18. Michalewicz, Z., “Genetic Algorithms + Data Structure = Evolution Programs”, A.B.D., Springer & Verlag, 1992.
  • 19. Ibrahiem M.M. El-Emary and Mona M. Abd El-Kareem , “On the Application of Genetic Algorithms in Finger Prints Registration”, World Applied Sciences Journal,3, 276-281, 2008.
  • 20. Gargano, M.L. and Edelson, W. , “A Genetic Algorithm Approach To Solving The Archaeological Seraition Problem”, Congressus Numerantium,119, 1996.
  • 21. Saruhan, H., “ Genetic Algorithms:An Optimization Technique”, Technology, 7, 105-114, 2004.
  • 22. Öztürk, A., “ Güç Sistemlerinde Gerilim Karalılığının Genetik Algoritma İle İncelenmesi ”, Doktora Tezi, Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007.
  • 23. Elmas, Ç., “ Yapay Zeka Uygulamaları ”, Seçkin Yayıncılık San. ve Tic. A.Ş., Ankara, 388-401, 2007