Kuzeybatı Anadolu Güç Sisteminde Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Optimal Boyutlandırılması ve Yerleşimi
Abstract
Bu çalışmada güç sistemlerine eklenecek dağıtık üretim (DÜ) kaynaklarının bağlantı yeri ve güç değerlerinin belirlenmesi problemi, sezgisel optimizasyon yöntemlerinden genetik algoritma (GA) kullanılarak hesaplanmıştır. Optimizasyon probleminin çözümünde amaç fonksiyonu olarak aktif güç kayıplarının minimize edilmesi ve sistem bara gerilimlerin iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Bu nedenle sistem bara gerilimlerinin belirli aralıkta tutulması kısıt olarak optimizasyon problemine eklenmiştir. Önerilen yaklaşım Kuzeybatı Anadolu (KBA) 114 baralı güç iletim sistemine 2 farklı amaç fonksiyonu için uygulanmıştır. Bu yaklaşımla güç sisteminin ağ topolojisini değiştirmeksizin dağıtık üretim kaynaklarının eklenmesi halinde her durum için aktif güç kayıplarının azaldığı ve bara gerilim profilinin iyileştiği gözlenmiştir.
Keywords
Genetik algoritma, Dağıtık üretim, Optimizasyon, Yenilenebilir enerji kaynakları
References
- [1]H. Bevrani, A. Ghosh, and G. Ledwich, “Renewable energy sources and frequency regulation: Survey and new perspectives,” IET Renewable Power Generation, vol. 4, no. 5, pp. 438–457, Sep. 2010.
- [2]N. Eghtedarpour and E. Farjah, “Distributed charge/discharge control of energy storages in a renewable-energy-based DC micro-grid,” IET Renewable Power Generation, vol. 8, no. 1, pp. 45–57, 2014.
- [3]V. Veera, V. Satya, N. Murty, and A. Kumar, “Optimal DG integration and network reconfiguration in microgrid system with realistic time varying load model using hybrid optimisation; Optimal DG integration and network reconfiguration in microgrid system with realistic time varying load model using hybrid optimisation”, IET Smart Grid, vol. 2, no. 2, pp. 192 – 202, 2019.
- [4](2021, 10 Aralık), “2021-Kuresel-Enerji-Raporu-Ozeti”, [Çevrimiçi]. Erişim: https://www.dunyaenerji.org.tr/2021-kuresel-enerji-raporu/
- [5]T. Ackermann, G. Ran Andersson, and L. Sö Der A, “Distributed generation: a definition,”, Smart Grid and Renewable Energy, Vol.8 No.7, July 18, 2017, doi:10.1016/S0378 7796(01)00101-8. [6]Y. Alinejad-Beromi, M. Sedighizadeh and M. Sadighi, "A particle swarm optimization for sitting and sizing of Distributed Generation in distribution network to improve voltage profile and reduce THD and losses," 2008 43rd International Universities Power Engineering Conference, 2008, pp. 1-5.
- [7]S. Chaitusaney and A. Yokoyama, “Prevention of reliability degradation from recloser-fuse miscoordination due to distributed generation,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 23, no. 4, pp. 2545–2554, 2008.
- [8]V. V. S. N. Murty and A. Kumar, “Optimal placement of DG in radial distribution systems based on new voltage stability index under load growth,” International Journal of Electrical Power and Energy Systems, vol. 69, pp. 246–256, 2015.
- [9]A. Ali, M. U. Keerio, and J. A. Laghari, “Optimal Site and size of Distributed Generation Allocation in Radial Distribution Network Using Multi-objective Optimization,” Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, vol. 9, no. 2, pp. 404–415, Mar. 2021.
- [10]D. Q. Hung and N. Mithulananthan, “Multiple distributed generator placement in primary distribution networks for loss reduction,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 60, no. 4, pp. 1700–1708, 2013.
- [11]D. Q. Hung and N. Mithulananthan, “Loss reduction and loadability enhancement with DG: A dual-index analytical approach,” Applied Energy, vol. 115, pp. 233–241, Feb. 2014.