Araştırma Makalesi

Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması

Cilt: 9 Sayı: 4 15 Temmuz 2026
PDF İndir
EN TR

Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması

Öz

Bu çalışma, yenilenebilir enerji kaynaklı rüzgâr türbini (RT) ve fotovoltaik (PV) sistemlerin radyal dağıtım şebekesine optimal yerleşimi ve boyutlandırılması problemini ele almaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının dağıtım şebekesine entegrasyonu ile şebeke güç kayıplarının azaltılması, gerilim profilinin iyileştirilmesi ve gerilim değişim indeksinin azaltılması amaçlanmıştır. Bu optimizasyon probleminin çözümü için bu çalışmada yeni bir yaklaşım olan süzülen yılan optimizasyon (SYO) algoritması önerilmiştir. Çalışma üç farklı senaryodan oluşmakta olup tüm senaryolar IEEE 33 baralı radyal dağıtım şebekesi üzerinde test edilmiştir. Senaryo 1’de dağıtım şebekesine bir ve iki adet dağıtık üretim biriminin yerleşimi, Tip-1 (sadece aktif güç üreten) ve Tip-3 (hem aktif hem de reaktif güç üretebilen) çalışma modları dikkate alınarak önerilen SYO algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Senaryo 2’de ise dağıtım şebekesinin yıllık enerji kaybını minimize etmek amacıyla mevsimsel yük değerleri ile rüzgâr türbini ve fotovoltaik sistemlerin mevsimsel üretim değerleri dikkate alınarak PV ve RT birimlerinin optimal yerleşimi ve boyutlandırılması önerilen SYO algoritması ile belirlenmiştir. Senaryo 1 ve Senaryo 2’de elde edilen sonuçlar literatürde yaygın olarak kullanılan genetik algoritma (GA) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritmaları ile karşılaştırılmış ve önerilen SYO yönteminin daha üstün performans gösterdiği ortaya konulmuştur. Senaryo 3’te ise dağıtım şebekesine yenilenebilir enerji kaynaklı dağıtık üretim birimleri ile birlikte enerji depolama sistemi entegre edilerek şebeke işletme performansındaki iyileşmeler karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen SYO algoritmasının etkinliği ile birlikte yenilenebilir enerji kaynaklarının enerji depolama sistemleriyle koordineli entegrasyonunun dağıtım şebekelerinde güç kayıplarını azaltma ve gerilim profilini iyileştirme açısından önemli avantajlar sağladığını göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Etik Beyan

Bu araştırmada hayvanlar ve insanlar üzerinde herhangi bir çalışma yapılmadığı için etik kurul onayı alınmamıştır.

Kaynakça

  1. Abdel-Mawgoud, H., Kamel, S., El-Ela, A. A. A., & Jurado, F. (2021). Optimal allocation of DG and capacitor in distribution networks using a novel hybrid MFO-SCA method. Electric Power Components and Systems, 49(3), 259–275.
  2. Ali, E. S., & AbdElazim, S. M. (2025). Dingo optimization algorithm for sizing and allocation of wind energy systems in radial distribution system. WSEAS Transactions on Systems, 24, 88–98.
  3. Angalaeswari, S., Sanjeevikumar, P., Jamuna, K., & Leonowicz, Z. (2020). Hybrid PIPSO-SQP algorithm for real power loss minimization in radial distribution systems with optimal placement of distributed generation. Sustainability, 12(14), Article 5787.
  4. Arunjothi, R., & Meena, K. P. (2024). Optimizing capacitor size and placement in radial distribution networks for maximum efficiency. Systems and Soft Computing, 6, Article 200111.
  5. Chakraborty, A., & Ray, S. (2024). Optimal allocation of distribution generation sources with sustainable energy management in radial distribution networks using metaheuristic algorithm. Computers and Electrical Engineering, 116, Article 109142.
  6. Chen, G., Li, J., Xu, Y., Peng, B., Tan, H., & Long, H. (2023). Optimal configuration of renewable energy DGs based on improved northern goshawk optimization algorithm considering load and generation uncertainties. Engineering Letters, 31(2), Article EL_31_2_23.
  7. El-kenawy, E. S. M., Khodadadi, N., Mirjalili, S., Zaki, A. M., Ibrahim, A., Alhussan, A. A., & Eid, M. M. (2026). Glider snake optimizer (GSO): A nature-inspired metaheuristic algorithm for global and engineering optimization problems. Artificial Intelligence Review, 59(3), Article 42.
  8. Elseify, M. A., Hashim, F. A., Hussien, A. G., & Kamel, S. (2024). Single and multi-objectives based on an improved golden jackal optimization algorithm for simultaneous integration of multiple capacitors and multi-type DGs in distribution systems. Applied Energy, 353, Article 122054.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Elektrik Enerjisi Depolama, Elektrik Enerjisi Taşıma, Şebeke ve Sistemleri, Elektrik Enerjisi Üretimi (Yenilenebilir Kaynaklar Dahil, Fotovoltaikler Hariç), Elektrik Tesisleri

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

15 Temmuz 2026

Gönderilme Tarihi

23 Mart 2026

Kabul Tarihi

9 Temmuz 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 9 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA
Andiç, C. (2026). Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması. Black Sea Journal of Engineering and Science, 9(4), 2022-2038. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1914505
AMA
1.Andiç C. Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması. BSJ Eng. Sci. 2026;9(4):2022-2038. doi:10.34248/bsengineering.1914505
Chicago
Andiç, Cenk. 2026. “Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması”. Black Sea Journal of Engineering and Science 9 (4): 2022-38. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1914505.
EndNote
Andiç C (01 Temmuz 2026) Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması. Black Sea Journal of Engineering and Science 9 4 2022–2038.
IEEE
[1]C. Andiç, “Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması”, BSJ Eng. Sci., c. 9, sy 4, ss. 2022–2038, Tem. 2026, doi: 10.34248/bsengineering.1914505.
ISNAD
Andiç, Cenk. “Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması”. Black Sea Journal of Engineering and Science 9/4 (01 Temmuz 2026): 2022-2038. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1914505.
JAMA
1.Andiç C. Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması. BSJ Eng. Sci. 2026;9:2022–2038.
MLA
Andiç, Cenk. “Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması”. Black Sea Journal of Engineering and Science, c. 9, sy 4, Temmuz 2026, ss. 2022-38, doi:10.34248/bsengineering.1914505.
Vancouver
1.Cenk Andiç. Dağıtım Şebekelerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Dağıtık Üretim ve Enerji Depolama Sistemlerinin Optimal Yerleşimi ve Boyutlandırılması İçin Süzülen Yılan Algoritması. BSJ Eng. Sci. 01 Temmuz 2026;9(4):2022-38. doi:10.34248/bsengineering.1914505

                           24890