Ceza Fonksiyonu ile Kısıtlı Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerinin Ters Yönlü Ateşböceği Arama Algoritması ile Çözümü

Öz

Son yıllarda, enerji iletim sistemleri üzerinde çalışılan problemlerden bir tanesi çevresel ekonomik güç dağıtım problemidir. Bu problemin amacı enerji iletim sistemlerinde, eşitlik ve eşitsizlik kısıtlamalarını sağlayarak enerji sisteminin enerji üretim maliyetini minimum yapan kontrol değişkenlerini hesaplamaktır. Bu çalışmada, en yeni arama algoritmalarından biri olan “Ateşböceği Arama Algoritması” (AAA) çevresel ekonomik güç dağıtım problemlerinin modellenmesinde kullanılmıştır. Dağıtım problemlerinde enerji üretim limitleri, ceza fonksiyonu kısıtlamaları ve yasak çalışma bölgeleri dikkate alınmıştır. Ayrıca, AAA’nın performansını arttırmak için ters yönlü yakınsama özelliği de algoritma yapısına eklenmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürdeki sonuçlarla karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Ters Yönlü Ateşböceği Arama Algoritması (TYAAA), Eşitlik ve Eşitsizlik Kısıtlamaları

Kaynakça

1. Palanichamy C., and Babu N.S., “Analytical solution for combined economic and emissions dispatch”, Electric Power Systems Research, 2008, 78(7): 1129-1137.
2. Das D.B., and Patvardhan C., “New multi-objective stoshastic search technique for economic load dispatch”, IEEE Proceedings on Generation Transmission and Distribution, 1998, 145(6), 747-752.
3. Yalcinoz T., and Köksoy O., “A multiobjective optimization method to environmental economic dispatch”, Electric Power and Energy Systems, 2007, 29(1), 42-50.
4. Yaşar C., Temurtaş H., Özyön S., “Diferansiyel Gelişim Algoritmasının Termik Birimlerden Oluşan Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması”, 6. Ulusal Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, Elektrik-Kontrol Kitapçığı, (ELECO’10), Bursa, Turkey, pp. 26-30, (2010).
5. Yaşar C., Özyön S., Temurtaş H., “Termik Üretim Birimlerinden Oluşan Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Probleminin Genetik Algoritma Yöntemiyle Çözümü”, 5. Ulusal Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, Elektrik-Kontrol Kitapçığı, (ELECO’08), Bursa, Turkey, pp. 105-109, (2008).
6. Karaboğa D. "Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları", Nobel Yayın Dağıtım, İstanbul, Türkiye, (2014), pp. 32-37.
7. Duman S., Altaş İ.H., Yörükeren N., “Çevresel Ekonomik Yük Dağıtım Probleminin İyileştirilmiş Yerçekimsel Arama Algoritması ile Çözümü”, Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu, (ASYU 2014), İzmir, Turkey, pp. 176-181, (2014).
8. Özyön S., Yaşar C., Temurtaş H., “Differential Evolution Algorithm Approach to Nonconvex Economic Power Dispatch Problems with Valve Point Effect”, 6th International Advanced Technologies Symposium, (IATS’11), Elazığ, Turkey, pp. 181-186, (2011).

9. Özyön S., Yaşar C., Özcan G., Temurtaş H. “An Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) Approach to Nonconvex Economic Power Dispatch Problems with Valve Point Effect”, National Conference on Electrical Electronics and Computer, (FEEB’11), Elazığ, Turkey, pp. 294-299, (2011).
10. Yuan X., Wang L., Zhang Y., and Yuan Y., “A hybrid differential evolution method for dynamic economic dispatch with valve-point effects”, Expert Systems with Applications, 2009, 36(2), 4042-4048.
11. Hota P.K., Barisal A.K., and Chakrabarti R., “Economic emission load dispatch through fuzzy based bacterial foraging algorithm”, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2010, 32(1), 794-803.
12. Noman N., Iba H., “Differential evolution for economic load dispatch problems”, Electric Power Systems Research, 2008, 78(8), 1322-1331.
13. Wang L., and Singh C., “Environmental / economic power dispatch using a fuzzified multi-objective particle swarm optimization algorithm”, Electric Power Systems Research, 2007, 77(12), 1654-1664.
14. Chatterjee A., Ghoshal S.P., and Mukherjee V., “Solution of combined economic and emission dispatch problems of power systems by an opposition-based harmony search algorithm”, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2012, 39(1), 9-20.
15. Khajehzadeh M., Taha M.R., El-Shafie A., and Eslami M., “A modified gravitational search algorithm for slope stability analysis”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2012, 25(1), 1589-1597.
16. Güvenç U., “Combined economic emission dispatch solution using genetic algorithm based on similarity crossover”, Scientific Research and Essays, 2010, 5(17), 2451-2456.
17. Apostolopoulos T., and Vlachos A., “Application of the firefly algorithm for solving the economic emissions load dispatch problem”, Hindawi Publishing Corporation International Conference Journal of Combinatorics, 2011, Vol. 2011, 1-23.
18. Güvenç U., Sönmez Y., Duman S., and Yörükeren N., “Combined economic and emission dispatch solution using gravitational search algorithm”, Scientia Iranica, 2012, 19(6), 1754-1762.
19. Malik T.N., Asar A., Wyne M.F., and Akhtar S., “A new hybrid approach for the solution of nonconvex economic dispatch problem with valve-point effects”, Electric Power Systems Research, 2010, 80(9), 1128-1136.
20. Labbi Y., and Attous D., “Big bang - big crunch optimization algorithm for economic dispatch with valve-point effect”, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2010, 16(1), 48-56.
21. Ergezer M., and Simon D., “Oppositional Biogeography-based Optimization for Combinatorial Problems”, 2011 IEEE Congress on Evolutionary Computation, (CEC’11), New Orleans, USA, pp. 1496-1503, (2011).