Metasezgisel Metotlar Kullanılarak Ekonomik Yük Dağıtımı Probleminin Çözümü: Grafiksel Kullanıcı Arayüzü Uygulaması

Elektrik enerjisi üretiminde termik santraller önemli bir rol oynamaktadır. Bu tip santrallerin birlikte çalışmaları durumunda optimum çalışma koşullarının belirlenmesi, enerji üretim maliyeti açısından son derece önem taşımaktadır. Diğer taraftan, Grafik Kullanıcı Arayüzü (GKA) tasarımı, geliştirilen yazılımın uygulanarak sonuçların kolaylıkla elde edilmesine imkan sağlamaktadır. Bu nedenle, çalışmada metasezgisel metotlardan hızlı, yakınsama ve optimum çözüme ulaşabilme özelliklerine sahip Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) ve Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) metodu kullanılarak Ekonomik Yük Dağıtım (EYD) problemlerinin çözümü için geliştirilen optimizasyon algoritmaları ve tasarlanan Arayüz verilmektedir. İlk olarak geliştirilen optimizasyon algoritmaları literatürdeki mevcut sistemlere uygulanarak geçerlilikleri ve üstünlükleri gösterilmektedir. Akabinde, bu algoritmaların kullanıcı tarafından sistemlere kolaylıkla uygulanabilmesi için C# programı kullanılarak oluşturulan paket program (Kullanıcı Arayüz’ü) verilmektedir. Elde edilen sonuçlar; PSO ve özelliklede DGA kullanılarak geliştirilen optimizasyon algoritmasının yakıt maliyeti açısından daha avantajlı sonuçlar verdiğini ve oluşturulan Arayüz’ün kullanımının uygulama açısından kullanıcıya büyük kolaylık sağladığını göstermektedir.

Anahtar Kelimeler:

Diferansiyel gelişim algoritması, ekonomik yük dağıtımı, optimizasyon, parçacık sürüsü optimizasyonu, termik santraller

PDF

___

1. Altun H. and Yalcinoz T., ''Implementing soft computing techniques to solve economic dispatch problem in power systems'', Expert System with Applications, 35(4): 1668-1678, (2008). 2. Özyön S., Yaşar C., Özcan G. ve Temurtaş H., ''Çevresel ekonomik güç dağıtım problemlerine yapay arı koloni algoritması (ABC) yaklaşımı'', Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 222-228, (2011). 3. Tosun S., Öztürk A., Erdoğmuş P., Biçen Y. ve Hasırcı U., ''Elektrik güç sisteminde optimal yakıt maliyetinin benzetim tavlama (BT) algoritması ile belirlemesi'', 5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (IATS’09), Karabük/Türkiye, 254-258, (2009). 4. Bouzeboudja H., Chaker A., Allali A. and Naama B., ''Economic dispatch solution using a real-coded genetic algorithm'', Acta Electrotechnica et Informatia, 5(4): 1-5, (2005). 5. Wang L. and Singh C., ''Reserve-constrained multiarea environmental/economic dispatch using enhanced particle swarm optimization'', IEEE System and Information Engineering Design Symposium, Charlottesville/VA/USA, 96-100, (2006). 6. Kurban M. ve Filik B.Ü., ''Türkiye’deki 22 baralı 380 kv’luk güç sistemi için ekonomik dağıtım ve optimal güç akışı yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi'', SAÜ Fen Bilimleri Dergisi, 11(1): 78-86, (2007). 7. Döşoğlu M.K., Duman S. ve Öztürk A., ''Genetik algoritma kullanarak ekonomik dağıtım analizi: Türkiye uygulaması'', Politeknik Dergisi, 12(3): 167-172, (2009). 8. Yalçınöz T., Yavuzer T. ve Altun H., ''Tabu Araştırma Algoritması Kullanılarak Ekonomik Yük Dağıtım Probleminin Çözümü'', Elektrik - Elektronik - Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu ve Fuarı (ELECO), Bursa/Türkiye, (2002). 9. Rahmani R., Othman M.F., Yusof R. and Khalid M., ''Solving economic dispatch problem using particle swarm optimization by an evolutionary technique for initializing particles'', Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 46(2): 526-536, (2012). 10. Attai A.U., ''Power system economic load dispatch using particle swarm optimization'', International Journal of Advanced Engineering Research and Technology, 3(6): 202-205, (2015). 11. Revanthy K. and Nithiyanandham C., ''Economic dispatch using paticle swarm optimization'', International Journal of Advanced Engineering Research and Technology, 3(4): 59-66, (2014). 12. Kumar C. and Alwarsamy T., ''Solution of economic dispatch problem using differential evolution Algorithm'', International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), 1(6): 236-241, (2012). 13. Zou D., Li S., Wang G., Li Z. and Ouyang H., ''An improved differential evolution algorithm for the economic load dispatch problems with or without valve-point effects'', Applied Energy, 181(1): 375-390, (2016). 14. Nascimento M. H. R., Nunes M. V. A., Rodríguez J. L. M. and Leite J. C., ''A new solution to the economical load dispatch of power plants and optimization using differential evolution'', Electrical Engineering, 99(2): 561-571, (2017). 15. Adefarati T., Oluwole A.S. and Sanusi M.A. ''Computational solution to economic operation of power plants'', Electrical and Electronic Engineering, 3(6): 139-148, (2013). 16. Suman M., Gopala Rao MV., Hanumaiah A. and Rajesh K., ''Solution of economic load dispatch problem in power system using lambda iteration and back propagation neural network methods'', International Journal on Electrical Engineering and Informatics, 8(2): 347-355, (2016). 17. Hardiansyah, Junaidi and Yohannes M. S., ''Application of soft computing methods for economic load dispatch problems'', International Journal of Computer Applications, 58(13): 32-37, (2012). 18. Gozel T., Eminoglu U. and Hocaoglu M.H., ''A tool for voltage stability and optimization (VS&OP) in radial distribution systems using matlab graphical user interface (GUI) '', Simulation Modelling Practice and Theory, 16(5): 505-518, (2008). 19. Li W., Vanfretti L. and Chompoobutrgool Y., ''Development and implementation of hydro turbine and governor models in a free and open source software package'', Simulation Modelling Practice and Theory, 24: 84-102, (2012). 20. Rainer S. and Kenneth P., ''Differential evolution–a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces'', Journal of Global Optimization, 11: 341-359, (1997). 21. Kennedy J. and Eberhart R.C., ''Particle swarm optimization'', Proc. IEEE Int. Conference on Neural Networks, Perth/WA/Australia, 4: 1942-1948, (1995). 22. Matlab R2010b Enterprise: Copyright©2010. 23. Rad Studio © XE6 Architect; new user-single academic edition, Copyright ® 2013.