BİRİM YÜKLENME PROBLEMİNİN ÜÇ FARKLI YÖNTEM KULLANILARAK KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜMLENMESİ

Yıl 2009, Cilt: 24 Sayı: 3, 0 - , 14.02.2013

Mehmet Kurban Ümmühan Başaran Filik

Öz

Bu çalışmada, güç sistemi optimizasyonunda önemli bir konu olan birim yüklenme problemi, dinamik programlama,
gevşetilmiş Lagrange ve benzetimli tavlama yöntemi kullanılarak çözülmüştür. Dinamik programlama yöntemi,
minimum maliyeti sağlayan bir zamanlamayı araştırmadan önce tüm kısıtlamaları dikkate alan işlem adımlarında
üretilmiş karara bağlı olası birim yüklenme zamanlamalarını değerlendirir. Gevşetilmiş Lagrange yöntemi,
matematiksel optimizasyon temelinde çözüm sunan bir yöntemdir. Benzetimli tavlama yöntemi ise, katı bir maddenin
yüksek bir sıcaklığa kadar ısıtılması ve sonra yavaş yavaş soğutularak ortam sıcaklığına adım adım düşürülmesi
esasına dayanan ve optimizasyon problemleri için iyi çözümler veren bir yöntemdir. MATLAB® kullanılarak yapılan
simülasyonlarda üç farklı çözüm yöntemi için birimlerin çalışma durumları ve toplam maliyet değerleri bulunmuştur.
Sonuçlar tablolar halinde verilmiş ve kullanılan yöntemler karşılaştırılmıştır. Birim yüklenme problemi için
Türkiye’de Kütahya bölgesinde bulunan dört birimli Tunçbilek termik santrali ele alınmıştır. Bu çalışmada kullanılan
veriler, TEİAŞ (Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi) ve EÜAŞ (Elektrik Üretim Anonim Şirketi) ’tan alınmıştır.

Anahtar Kelimeler

Güç sistemi optimizasyonu, birim yüklenme, dinamik programlama, gevşetilmiş Lagrange, benzetimli tavlama.

Kaynakça

• Application Survey Paper, Electrical Generation
• UC Planning © LINDO Systems, 2003.
• James A. Momoh, Electric Power System
• Applications of Optimization, M. Dekker, New
• York, A.B.D, 405–408, 2001.
• Snyder W. L., Powell H. D., Rayburn J. C.,
• “Dynamic-programming approach to unit
• commitment”, IEEE Transactions on Power
• Systems, Cilt 2, No 2, 339-348,1987.
• Ouyang Z., Shahidehpour S. M., “An intelligent
• dynamic-programming for unit commitment
• application”, IEEE Transactions on Power
• Systems, Cilt 6, No 3, 1203 – 1209, 1991.
• Nayak R., Sharma J.D., “Hybrid neural network and
• simulated annealing approach to the unit
• commitment problem”, Computers and Electrical
• Engineering, Cilt 26, No 6, 461-477, 2000.
• Zhuang F., Galiana F.D., “Unit Commitment by
• Simulated Annealig”, IEEE Transactions on
• Power Systems, Cilt 5, No 1, 311-318, 1990.
• Mantawy A. H., Abdel-Magid L, Shokri S, “A
• Simulated Annealing Algorithm for Unit
• Commitment”, IEEE Transactions on Power
• Systems, Cilt 13, No 1, 197-204, 1998.
• Viana A, Sousaz J.P., Matow M., “Simulated
• Annealing for the unit commitment problem”,
• IEEE Porto Power Tech Conference, Portugal,
• th -13th September2001.
• Juste K.A., Tanaka E., Haegawa J., “An
• evolutionary programming solution to the unit
• commitment problem”, IEEE Transactions on
• Power Systems., Cilt 14, No 4,1452-1459, 1999.
• Senjyu T, Yamashiro H, Shimabukuro K, Uezato
• K, “A unit commitment problem by using genetic
• algorithm based on characteristic classification”,
• Proc. IEEE Power Eng. Soc. Trans. Distr.
• Conference, Cilt 1, 58-63, 2002.
• Chuan P.C., Chih W.L., Chun., C.L., “Unit
• commitment by Lagrangian relaxation and genetic
• algorithms”, IEEE Transactions on Power
• System, Cilt 15, No 2, 707-714, 2000.
• Huang K.Y., Yang H.T., Yang C.L., “A new
• thermal unit commitment approach using
• constraint logic programming”, IEEE
• Transactions on Power System, Cilt 13, No 3,
• -945, 1998.
• Vermin S, Imhof K, Mukherjee S, “Implementation
• of Lagrangian relaxation based unit commitment
• problem”, Cilt 4, No 4, 1373-1380, IEEE
• Transactions on Power System, 1989.
• Zhuang F., Galiana F. D., “Towards a more
• rigorous and practical unit commitment by
• Lagrange relaxation”, IEEE Transactions on
• Power System, Cilt. 3, No 2, 763-773, 1988.
• Ongsakul W., N. Petcharaks, “Unit commitment
• by enhanced adaptive Lagrangian relaxation”,
• IEEE Transactions on Power System, Cilt 19,
• No 1, 620- 628, 2004.
• El-Saadawi, Tantawi A., Tawfik E., “A Fuzzy
• Optimisation-Based Approach to Large Scale
• Thermal Unit Commitment”, Electric Power
• Systems Research, Elsevier, Cilt 72, No 3, 245-
• , 2004.
• Dowd, P A., “Application of Dynamic and
• Stochastic Programming to Optimize Cut-off Grades and Production Rates” Transactions of
• the Institute of Mining andMetallury, Cilt 85,
• A22–31, 1976.
• Wood A. J., Wollenberg B. F., Power
• Generation, Operation, and Control, 2nd ed.
• New York: Wiley, 1996.
• Metropolis, N., Rosenbluth A., Rosenbluth M.,
• Teller A., “Equation of state calculations by fast
• computing machines”, Journal of Chemical
• Physics, Cilt 21, 1087–1092, 1953.
• Santraller Enformasyon ve Değerlendirme
• Müdürlüğü Teaş Faaliyet Raporları, Ankara 2001.
• Santraller Enformasyon ve Değerlendirme
• Müdürlüğü, 2002 Yıllık Faaliyet Raporu, Termik
• Santraller ve Maden Sahaları Daire Başkanlığı,
• Ankara, 2002.
• Eren, Z. ve Aktaş, K., 2003 Puant (Yaz) yük
• şartlarında yük akışı, üç faz ve faz toprak kısa
• devre etüdü, TEİAŞ Yük Tevzi Dairesi Başkanlığı,
• Etüd ve Raporlama Müdürlüğü, Ankara, 2004.