Elektrik Enerji Dağıtım Sisteminde Ekonomik Aktif Güç Dağıtımının Genetik Algoritma İle Belirlenmesi

Yıl 2009, Cilt: 22 Sayı: 3, 185 - 197, 31.12.2009

Ali Öztürk Salih Tosun Pakize Erdoğmuş Uğur Hasırcı

Öz

Bu çalışmada, kayıpları olan iletim hattı şebekesini besleyen farklı yakıt türlerine sahip termik santrallerin optimum çalışma noktaları belirlenmiştir. Tüketicilerin talep ettikleri toplam aktif güç değerleri ve iletim hatlarında meydana gelen toplam aktif güç kayıplarının, santrallerce karşılanması ön şart olarak belirlenmiştir. Bu koşullar altında çalışan güç sisteminde, toplam yakıt maliyetinin minimum olmasını sağlayan santrallerin aktif güç değerleri hesaplanmıştır. Bu şekilde yapılan çalışmalara ekonomik aktif güç dağıtımı denilmektedir. Çalışmada, ilk olarak geleneksel optimizasyon yöntemi olarak kabul edilen Lagrange İterasyon (Lİ) yöntemi kullanılarak problemin çözümü sağlanmıştır. Aynı problem, alternatif bir yöntem olarak Genetik Algoritma (GA) ile de çözülmüştür. Her iki yöntem ile elde edilen değerler karşılaştırılmıştır. Ortaya çıkan sonuçlar ekonomik aktif güç dağıtımının, GA yöntemi ile daha güvenilir belirlenebileceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Güç Sistemleri, Optimizasyon, Genetik Algoritma

Determination Of Economic Active Power Dispatch With Use Genetic Algoritm In The Electric Power Distribution Systems

Öz

In this study optimum working conditions of thermic power plants, feding a transmission

line with losses, having different fuel types have been determined. That the total active power value

demanded by consumer and total active power loss occured at transmission line are supplied by plants

have been specified as pre conditions. Active power values, minimizing total fuel cost under these

conditions, have been computed. It has been called economic active power disspatch such studies.In this

study firstly, the problem has been solved with Lagrange Iteration (LI) method, accepted as a

conventional optimization method. Later the problem has been solved with Genetic Algorithm (GA) as an

alternative method. Both results have been compared. Results show that economic active power dispatch

can be specified with GA more reliable.

Anahtar Kelimeler

Power Systems, Optimization, Genetic Algorithm

Kaynakça

• [1] S. Asgarpoor, S.K. Panarelli, “Expected cost penalty due to deviation from economic dispatch for interconnected power systems”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 10, No. 1, pp. 441-447, February 1995.
• [2] M.P. Walsh, M.J.O. “Malley, Augmented Hopfield network for Unit Commitment and Economic Dispatch”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 12, No. 4, pp. 1765-1774, November 1997.
• [3] U. Arifoğlu, “Güç Sistemlerinin Bilgisayar Destekli Analizi”, Alfa Yayınları, İstanbul, Türkiye, 2002
• [4] B.H. Chowdhury and S. Rahman, “A review of recent advances in economic dispatch, IEEE Trans. On Power Systems”, Vol. 5, No. 4, pp. 1248-1259, 1990
• [5] A. Kök, T. Yalcinoz, “Açık artırmalı ekonomik yük dağıtım problemi için farklı bir yaklaşım”, 1. Enerji Verimliliği ve Kalitesi Sempozyumu EVK’2005, 17-18 Mayıs 2005, Kocaeli, pp. 71-75
• [6] C.E. Lin, S.T. Chen, C.L. Huang, “A Direct Newton-Raphson Economic Dispatch”, Trans. On Power Systems, Vol. 7, No. 3, pp. 1149-1154, 1992
• [7] P. Aravindhababu and K.R. Nayar, “Economic Dispatch Based on Optimal Lambda Using Radial Basis Function Network”, Inter. Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 24, No.7, pp. 551-556, 2002
• [8] A. Merev, “Comparison of the Economic Dispatch Solutions With and Without Transmission Losses”, İstanbul University Engineering Faculty Journal of Electrical & Electronics, Vol. 2, No. 2, pp. 521-525, 2002
• [9] E.A. Jasmin, T.P. Imthias Ahamed and V.P. Jagathiraj, “A Reinforcement Learning Approach to Economic Dispatch Using Neural Networks”, Fifteenth National Power Systems Conference(NPSC), December 2008, Bombay, pp. 84-89
• [10] W. Ahmed and A.F. Sheta, “Optimization of Electric Power Distribution Using Hybrid Simulated Annealing Approach”, American Journal of Applied Sciences, Vol. 5, pp. 559- 564, 2008.
• [11] A. Demirören, L. Zeynelgil, “Elektrik Enerji Sistemlerinin Kararlılığı Kontrolu ve Çalışması”, Birsen Yayınevi., İstanbul, Türkiye, 2004.
• [12] O. Kim Jin, D.J. Shin, J.N. Park, C. Singh, “Atavistic genetic algorithm for economic dispatch with valve point effect”, Electrical Power Systems Research, Vol. 62, pp. 201-207, 2002.
• [13] S.O. Orero, M.R. Irving, “Economic dispatch of generators with prohibited operation zones: a genetic algorithm approach”, IEEE Proc. Gener. Transm. Distrib., Vol. 143, No. 6, pp. 529-534, November 1996.
• [14] T. Jayabarathi, G. Sadasivam, V. Ramachandran, “Evolutionary programming based economic dispatch of generators with prohibited operating zones”, Electric Power Systems Research, Volume 52, pp:261-266, 1999.
• [15] P. Mazumder, E.M. Rudnick, Genetic Algorithms for VLSI Design Layout&Test Automation, Prentice Hall Inc., 1999.
• [16] D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, Reading, 1989.
• [17] H. Saruhan, İ. Uygur, “Design Optimization of Mechanical Systems Using Genetic Algorithms”, S.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 7. Cilt, 2. Sayı, 2003.
• [18] W. Lu, “Optimum Design of Cold-Formed Steel Purlins Using Genetic Algorithms”, PhD Thesis, Helsinki University of Technology of Steel Structures, Helsinki, 2003.
• [19] H. Saruhan, “Genetic Algorithms: an Optimization Technique”, Tecnology,Vol. 7 İssue1, 2004.
• [20] M.Mitchell, “Genetic Algorithms:An Overview, An İntrouction to Genetic Algorithms”, The MIT Pres, Massachusetts, 1997.
• [21] G. Syswerda, “Uniform Drossover in Genetic Algorithms”, 3rd International Conference on Genetic Algorithms, 1989.