Araştırma Makalesi

İyileştirilmiş Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon Algoritmasıyla Güç Sistemlerinde Gerilim Kararlılığı Çalışması

Cilt: 11 Sayı: 3 27 Eylül 2023
PDF İndir
EN TR

İyileştirilmiş Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon Algoritmasıyla Güç Sistemlerinde Gerilim Kararlılığı Çalışması

Öz

Bu çalışmada, son yıllarda geliştirilen öğrenme-öğretme tabanlı optimizasyon algoritması (ÖÖTO) yeniden düzenlenerek, güç sistemlerinde gerilim kararlılığı için yeni bir optimizasyon yöntemi geliştirilmiştir. Düzenlenen öğrenme-öğretme tabanlı optimizasyon (D-ÖÖTO) algoritması, IEEE 14 baralı ve Türkiye, İstanbul Anadolu yakasında 17 baralı gerçek bir güç sistemi kullanılarak gerilim kararlılığı optimizasyonu olarak sunulmuştur. Bu güç sistemlerinde, beş farklı durum (temel durum, temel durumda ki talep edilen yükün %20, %40 ve %60 artışı ve 1-5 nolu hat kesintisi) oluşturulmuş ve analizler gerçekleştirilmiştir. Daha sonra yük baralarına şönt reaktif güç kompansatörleri (RGK) bağlanarak gerilim kararlılığı açısından etkisi incelenmiştir. Sunulan D-ÖÖTO algoritmasının etkinliğini kanıtlamak için orijinal ÖÖTO ve literatürde kullanılan Yerçekimi arama algoritması (YAA), parçacık sürü optimizasyonu (PSO) ve Newton-Raphson güç akış yönetimi sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Tüm çalışma koşullarında sunulan D-ÖÖTO algoritması diğer yöntemlere göre üstünlüğü kanıtlanmıştır. Tüm analizler, Intel Core(TM) i7-2620 2.7GHz ve 8.00 (64 bit) Gb Ram PC kullanılarak, Matlab R2017b programında çözümlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. [1] Steinmetz, C.P. (1920). Power Control and Stability of Electric Generating Stations. American Institute of Electrical Engineers Transmission, 39(2), 1215-1287.
  2. [2] AIEE Subcommittee on Interconnections and Stability Factors (1937). First Report of Power System Stability. American Institute of Electrical Engineers Transmission, 56(2), 261-282.
  3. [3] Evans, R. and Bergvall, R. (1924). Experimental Analysis of Stability and Power Limitations. Transactions of the American Institute of Electrical Engineers, XLIII, 39-58.
  4. [4] Farmer, R. (2001). Power System Dynamics and Stability. The Electric Power Engineering Handbook, Arizona State University, Ed.LL. Grigsby, 30-97.
  5. [5] Kundur, P., Paserba, J., Ajjarapu, V., Andersson, G., Bose, A., Canizares, C., Hatziargyriou, N., Hill, D., Stankovic, A., Taylor, C., Cutsem, R. and Vittal, V. (2004). Definition and Classification of Power System Stability. IEEE Transaction on Power Systems, 19(2), 1387-1401.
  6. [6] Vassel, G.S. (1991). Northcast Blacout of 1965. IEEE Power Engineering Review, 11(1), 4-8.
  7. [7] Van Cutsem, T. and Vournas, C. (1998). Voltage Stability of Electric Power Systems. Norwell, MA: Kluwer, 213-264.
  8. [8] Onksakul, W. and Jirapong, P. (2005). Optimal Allocation of FACTS Devices to Enhance Total Transfer Capability Using Evolutionary Programming. IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Kobe, Japan.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

5 Ağustos 2023

Yayımlanma Tarihi

27 Eylül 2023

Gönderilme Tarihi

12 Nisan 2023

Kabul Tarihi

25 Temmuz 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 11 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA
Ermiş, S., Bayındır, R., & Yeşilbudak, M. (2023). İyileştirilmiş Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon Algoritmasıyla Güç Sistemlerinde Gerilim Kararlılığı Çalışması. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 11(3), 695-705. https://doi.org/10.29109/gujsc.1282188

Cited By

                                     16168      16167     16166     21432        logo.png   


    e-ISSN:2147-9526