Bu çalışmada, Hibrit Yenilenebilr Enerji Siatemleri optimizasyonunda kullanılmak üzere bu alanda en sık kullanılan HOMER programının olumsuz yönlerini bertaraf eden metasezgisel Parçacık Sürü Optimizasyonu tabanlı optimizasyon aracı tasarımı yapılmıştır. Güvenilirliğinin ortaya konması nedeniyle aynı yükü beslemek için gerekli hibrit sistem, hem geliştirilen araç ile hemde HOMER optimizasyon yazılımı ile optimize edilerek sonuçlar karşılaştırılmıştır. İşlem hızı bakımından yapılan karşılaştırmada aynı sistemi optimize etmede, HOMER yazılımının 936 saniyede elde etmiş olduğu sonucu 17 saniyede elde ederek tasarlanan sistemin daha hızlı sonuca ulaştığı görülmüştür. Ekonomik yönden yapılan karşılaştırmada ise iki ayrı aracın yapmış olduğu optimizasyon sonucunda; Enerji maliyetinde 1.737 % , Toplam Net Bugün ki Maliyette 0.85 % ve Başlangıç Sermayesinde ise 1.895 % lik fark bulunmakta olup sonuçlar arasında önemli bir farkın bulunmadığı gözlenmiştir. Elektriksel sonuçların kıyasında ise Beslenen yüklerde 0.031 %, Beslenemeyen yüklerde 1.071 % lik fark çıkmış olup elektriksel anlamda da sonuçların güvenilirliği ortaya konmuştur. Sonuçlar bu alandaki detaylı optimizasyon çalışmaları için umut vericidir. Ayrıca HOMER yazılımının sunmakta olduğu, ekonomik ve elektriksel detaylar, gerçeği temsil eden özgün bir sevk stratejisi sayesinde tasarlanan araç ile de kullanıcıya sunulmaktadır. Güvenilirlik parametresi olarak HOMER yazılımının içerdiği fakat daha önce metasezgisel algoritmalarla yapılan optimizasyon süreçlerinde hiç kullanılmamış olan kapasite eksikliği parametresi kullanılmaktadır. Kapasite eksikliği parametresi ilk defa metasezgisel algoritma ile yenilenebilir enerji kaynaklarının optimizasyonunda kullanılmıştır. Maliyet fonksiyonu olarak Enerji Maliyeti kullanılmıştır. Kısacası HOMER programına alternatif çok daha hızlı sonuca ulaşabilen ve HOMER programındaki hassasiyet, hantallık ve zorlu arama uzayı oluşturma süreçlerini bertaraf eden özgün, güvenilir bir optimizasyon aracı tasarlanmıştır. Bu araç sayesinde ayrıca, vekil modelleri, makine öğrenmesi veya derin öğrenme tabanlı optimizasyon sistemlerini eğitmek için gerekli optimizasyon çıktıları çok hızlı bir şekilde elde edilerek fazla sayıda veri üretilmesi kolaylaşacaktır.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 17 Mayıs 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 20 Mayıs 2024 |
Gönderilme Tarihi | 24 Şubat 2023 |
Kabul Tarihi | 23 Ekim 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 |