Günümüzde, yeniden yapılandırılmış elektrik güç sistemlerinde meydana gelen belirsizlikler rekabetçi elektrik piyasasında tıkanıklık oluşturmakta olup, bu durum güç sisteminde ekonomik kayba ve sistem güvenilirliğini zayıflatmaktadır. Bu durum göz önüne alındığında, tıkanıklık yönetimi (CM) modern güç sistemlerinin işletilmesi ve kontrolü açısından en önemli planlama problemlerden biri olarak ortaya çıkmaktadır. Bu makalede, tıkanıklık yönetimi problemini çözmek için son zamanlarda literatüre sunulan Balçık Küfü Algoritması (SMA) ve Tazmanya Canavarı Optimizasyon (TDO) algoritması kullanılmıştır. SMA ve TDO algoritmaları, generatörlerin ürettikleri aktif güç değerlerini yeniden planlayarak elektrik piyasasında meydana gelen tıkanıklığı belirtilen eşitlik ve eşitsizlik kısıtlamaları içerisinde hafifletmektedir. Ayrıca önerilen algoritmalar, toplam yeniden planlama maliyetini minimize ederken, benzetim çalışmalarında oluşturulan senaryolara göre meydana gelen tıkanıklığın giderilmesini sağlamaktadır. Benzetim çalışmaları değiştirilmiş IEEE 30- bara test sisteminde gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar literatürdeki diğer sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre, SMA algoritmasının tıkanıklık yönetimi problemini çözmede literatürdeki diğer algoritmalardan daha başarılı olduğu görülmüştür.
Modern Güç Sistemleri Tıkanıklık Yönetimi Yeniden Planlama Optimizasyon
Nowadays, the uncertainties that occur in reconstructed electrical power systems create a bottleneck in the competitive electricity market, which leads to economic loss in the power system and weakens the reliability of the system. Given this situation, the congestion management (CM) emerges as one of the most important planning problems for the operation and control of modern power systems. In this article, Slime Mould Algorithm (SMA) and Tasmanian Devil Optimization (TDO) algorithm, which have recently been presented to the literature, are used to solve the congestion management problem. SMA and TDO algorithms alleviate the congestion in the electricity market within the specified equality and inequality constraints by replanning the active power values produced by the generators. In addition, the proposed algorithms minimize the total replanning cost, while eliminating the congestion that occurs according to the scenarios created in the simulation studies. Simulation studies were performed on a modified IEEE 30-bar test system and the results were compared with other results in the literature. According to the comparison results, it has been seen that the SMA algorithm is more successful than other algorithms in the literature in solving the congestion management problem.
Modern Power Systems Congestion Management Replanning Optimization
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Elektrik Mühendisliği |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 18 Ekim 2023 |
Yayımlanma Tarihi | 27 Ekim 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 |