Designing Afyon Kocatepe University energy distribution line with optimization methods

Abstract

As the amount of energy demand increases in developing countries, the importance of efficient energy use also increases. While designing an energy distribution network, It should be aimed to achieve maximum quality and energy transfer with minimum costs. The study aims to adapt the distribution networks to the traveling salesman problem by taking Kocatepe University as an example. For the analysis, the shortest path length of the distribution line map of the campus was determined from a transformer. Thus, it is expected that technical losses will decrease. In the study, a new perspective has been brought to the traveling salesman problem. Even though each faculty has been accepted as a city, since the number of feeders coming out of the transformer can be more than one, innovations have been brought to the issues, such as the traveling salesman problem and the objective function.

Keywords

• Energy Distribution Networks
• Optimization
• Power Systems
• Traveling Salesman Problem.

Afyon Kocatepe Üniversitesi enerji dağıtım hattının optimizasyon yöntemleri ile tasarlanması

Öz

Elektrik enerjisi var olduğu sürece, dağıtım şebekeleri enerjinin dağıtılmasında önemli rol oynamaya devam edecektir. Gelişen ve kalkınan ülkelerde enerji talep miktarı arttıkça, enerjinin verimli kullanılmasının önemi de artmaktadır. Artan talep miktarlarıyla birlikte mevcut sistemlerin de genişletilmesi kaçınılmazdır. Bir enerji dağıtım şebekesi tasarlanırken; maksimum kalitede ve enerji aktarımının minimum maliyetlerle gerçekleştirmesi hedeflenmelidir. Çalışmada Kocatepe Üniversitesi örnek alınarak dağıtım şebekelerinin gezgin satıcı problemine uyarlanması amaçlanmıştır. Analiz için kampüs bölgesinde belirlenen bir transformatör bölgesinden kampüsün dağıtım hattı haritasının en kısa yol uzunluğu belirlenmiştir. Dağıtım hatlarının uzunluklarının optimal seviyelerde ayarlanması, şebeke üzerinde meydana gelecek olan teknik kayıplarında azaltılmasını; direk, iletken, vb. gibi elektriksel malzemelerin masraflarının azaltılmasını sağlayacaktır. Çalışmada gezgin satıcı problemine yeni bir bakış açısı getirilmiştir. Her fakülte birer şehir gibi kabul edilmiştir ancak, transformatörden çıkan fider sayısı birden fazla olabileceğinden dolayı gezgin satıcı problemi, amaç fonksiyonu gibi hususlara yenilik getirilmiştir. Çalışmada elde edilen yöntemin, tasarlanacak olan yeni dağıtım hatlarının planlamalarına referans olması hedeflenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Enerji Dağıtım Şebekeleri
• Güç Sistemleri
• Optimizasyon
• Gezgin Satıcı Problemi

Kaynakça

1. S. Asgarpoor and S.K. Panarelli, Expected cost penalty due to deviation from economic dispatch for interconnected power systems. IEEE Transactions on Power Systems, 10(1), 441-447, 1995. https://doi.org /10.1109/59.373 969.
2. B.H. Chowdhury and S. Rahman, A review of recent advances in economic dispatch, IEEE Trans. On Power Systems, 5,(4), 1248-1259, 1990. https://doi.org/10. 1109/59.99376.
3. O. Alsac and B. Stott, Optimal Load flow with Steady State Security, IEEE Transactions, PAS-93, 745-751, 1974. https://doi.org/ 10.1109/TPAS.1974.293972.
4. E. Yıldız ve N. Çetinkaya, The Proposed Forecasting Algorithm in Power Systems for Separating of Losses and Illegal Consumptions. Third International Symposium on Industrial Design & Engineering 2018 (ISIDE), Antalya, Türkiye. 22-24 Kasım 2018.
5. Ş. Sargın, Üretimden Tüketime Elektrik Enerjisi Sistemlerinde Meydana Gelen Kayıplar ve Giderilmesine Yönelik Çalışmalar. Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2006.
6. S. Emiroğlu, Dağıtık Üretimli Elektrik Enerji Sistemlerinde Gerilim Azaltım Yöntemi İle Enerji optimizasyonu. Doktora Tezi, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2017.
7. E. Yıldız, Güç Sistemlerinde Kayıplar Ve Kaçakların Birbirinden Ayrılması İçin Önerilen Tahmin Algoritması. Yüksek Lisans Tezi, Konya Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2021.
8. M. Artar, ve A. Daloğlu, Çelik sistemlerin genetik algoritma ile dinamik sınırlayıcılı optimizasyonu. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 3(1), 9-24, 2016. https://doi.org/10. 28948/ngumuh.239374.

9. V. Yılmaz, M. Büyükyıldız, ve Ö. K. Baykan, Optimization of water distribution networks using artificial bee colony algorithm. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 377-392, 2020. https://doi.org/10.28948/ngumuh. 568917.
10. M. A. Aytekin ve T. E. Kalaycı, Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım, Akademik Bilişim’10-XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Muğla, 10-12, Türkiye, 2010.
11. H. Çerçioğlu., U. Özcan, H. Gökçen ve B. Toklu, Paralel montaj hattı dengeleme problemleri için bir tavlama benzetimi yaklaşımı. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 24(2), 331-341, 2009.
12. R. Şahin, Dinamik tesis düzenleme problemi için bir tavlama benzetimi sezgiseli. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23 (4), 2018. https://dergipark.org.tr/en/pub /gazimmfd /issue/6678/ 88549
13. N. S. Kumbharana, G. M. Pandey and A. Comparative, Study of ACO, GA and SA for Solving Travelling Salesman Problem. International Journal of Societal Applications of Computer Science, 2(2), February 2013.
14. K. Karagül ve G. Gündüz, A novel heuristic for the traveling salesman problem: maxS. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 24(71), 665-677, 2022. https:// doi.org/10.21205/deufmd.2022247129.
15. A. Y. Kayman, Gezgin satıcı probleminin çözümünde parçacık sürü optimizasyonu algoritması performansının bulanık c-ortalamalar yöntemi ile iyileştirilmesi. Doktora Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2015.
16. E. Kuang, 2012. A 2-opt-based Heuristic for the Hierarchical Traveling Salesman Problem. http://honors.cs.umd.edu/reports/kuang.pdf, Accessed 18 February 2019.
17. S. Kılıç, İ. Kacar, F. Öztürk ve S. Toros, Effects of different optimization methods on the predictions of yld2000 yield criterion coefficients. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8 (1), 447-463, 2019. https://doi.org/10.28948/ ngumuh.517160.
18. S. Gönülol, Gezgin satıcı problemi için veri madenciliğitabanlı sezgisel bir yaklaşım, Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2009.
19. C. Nilson, Heuristic Algorithms For Tra-velling Salesman Problem, Linköping University. https://medium.com/opex-analytics/heuristic-algorith ms-for-the-traveling-salesman-problem-6a53d814358 4 Accessed 05 April 2022
20. S. Kuzu, O. Önay, U. Şen, M. Tunçer, B. F. Yıldırım ve T. Keskintürk, Gezgin satıcı problemlerinin metasezgiseller ile çözümü. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 43(1), 1-27, 2014.
21. B. Lin, X. Sun and S. Salous, Solving Travelling Salesman Problem with an Improved Hybrid Genetic Algorithm. Journal of Computer and Communications, 4(15), 2016, https://doi.org/10.4236/jcc.2016.415009.
22. Kocatepe Üniversitesi Yapı İşleri ve Teknik Daire Başkanlığı,https://yapiisleri.aku.edu.tr/2016/02/09/ahmet-necdet-sezer-kampusu/ Accessed 10 July 2022.