Araştırma Makalesi

Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu

Cilt: 2 Sayı: 2 29 Aralık 2017
PDF İndir
TR

Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu

Öz

Özet 1 :

Bu yazıda güneş panelelleri, rüzgâr jeneratörü ve batarya içeren bir hibrit yenilenebilir enerji sistemi önerilmiştir. Bütün sistemin maliyet fonksiyonları belirlenmiştir. Her yenilenebilir enerji modülü (fotovoltaik, rüzgâr jeneratörü, akü) için güç-maliyet ilişkileri gösterilmiştir. Önerilen yenilenebilir enerji sisteminin toplam maliyetini en aza indirmek için genetik algoritma kullanılır. Genetik algoritma için hesaplamaları basitleştirmek için maliyet katsayısı tanımları yapılmıştır. Geleneksel hesaplama algoritmalarının yanı sıra, hesaplama zamanı ve hesaplama çabasını azaltmak için genetik algoritmanın olasılık yaklaşımı kullanılmıştır. Sonuç olarak; genetik algoritma, yenilenebilir enerji maliyet optimizasyonu problemlerinde hesaplama çabasını azalttığından, geleneksel hesaplama algoritmalarından daha uygun olduğu gösterilmiştir.


Özet 2 :

In this paper, a hybrid renewable energy system is proposed which includes PV, wind generator and batteries.  Cost functions of whole system is determined.  Power-cost relations for each renewable energy module (PV, wind generator, battery) are inspected.  Genetic algorithm is used to minimize the total cost of proposed renewable energy system. For genetic algorithm, cost coefficient definitions are made for simplifying calculations. Beside conventional search algorithms, genetic algorithm’s probabilistic approach is used for reducing calculation time and computation effort. In results, it is shown that genetic algorithm is more suitable than conventional search algorithms for reducing computation effort for renewable energy cost optimization problems.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Y Shaahid, SM., Elhadidy, MA. (2003). Opportunities for utilization of standalone hybrid photovoltaic + diesel + battery) power systems in hot climates, Renew Energy, 28,1741–53.
  2. Mellit, A., Soteris A., Kalogirou. (2008). Artificial intelligence techniques for photovoltaic applications: A review, Progress in Energy and Combustion Science, 34, 574–632
  3. Billionnet, A., Costa, MC., Poirion, PL., (2016). Robust optimal sizing of a hybrid energy stand-alone system, European Journal of Operational Research, Volume 254, Issue 2, Pages 565-575.
  4. Melanie, M., (1998). An Introduction to Genetic Algorithms, Cambridge, Massachusetts • London, England, First MIT Press paperback edition.
  5. Chang, KH., (2016) A quantile-based simulation optimization model for sizing hybrid renewable energy systems, Simulation Modelling Practice And Theory, 66, 94-103.
  6. Khare, R., Kumar, Y. (2016). A novel hybrid MOL-TLBO optimized techno-economic-socio analysis of renewable energy mix in island mode, Applied Soft Computing, 43,187-198.
  7. Berrada, A., Loudiyi, K., Operation, sizing, and economic evaluation of storage for solar and wind power plants, Renewable & Sustainable Energy Reviews, 59, 1117-1129.
  8. Colmenar-Santos, A., Reino-Rio, C., Borge-Diez, D., Collado-Fernandez, E. (2016). Distributed generation: A review of factors that can contribute most to achieve a scenario of DG units embedded in the new distribution networks, Renewable & Sustainable Energy Reviews, 59, 1130-1148.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Kerim Karabacak
DUMLUPINAR ÜNİVERSİTESİ, KÜTAHYA TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU
Türkiye

Ali Telli
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

29 Aralık 2017

Gönderilme Tarihi

2 Kasım 2017

Kabul Tarihi

24 Aralık 2017

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2017 Cilt: 2 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Karabacak, K., & Telli, A. (2017). Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu. Yalvaç Akademi Dergisi, 2(2), 41-54. https://izlik.org/JA78SD52TX
AMA
1.Karabacak K, Telli A. Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu. YADE. 2017;2(2):41-54. https://izlik.org/JA78SD52TX
Chicago
Karabacak, Kerim, ve Ali Telli. 2017. “Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu”. Yalvaç Akademi Dergisi 2 (2): 41-54. https://izlik.org/JA78SD52TX.
EndNote
Karabacak K, Telli A (01 Aralık 2017) Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu. Yalvaç Akademi Dergisi 2 2 41–54.
IEEE
[1]K. Karabacak ve A. Telli, “Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu”, YADE, c. 2, sy 2, ss. 41–54, Ara. 2017, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA78SD52TX
ISNAD
Karabacak, Kerim - Telli, Ali. “Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu”. Yalvaç Akademi Dergisi 2/2 (01 Aralık 2017): 41-54. https://izlik.org/JA78SD52TX.
JAMA
1.Karabacak K, Telli A. Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu. YADE. 2017;2:41–54.
MLA
Karabacak, Kerim, ve Ali Telli. “Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu”. Yalvaç Akademi Dergisi, c. 2, sy 2, Aralık 2017, ss. 41-54, https://izlik.org/JA78SD52TX.
Vancouver
1.Kerim Karabacak, Ali Telli. Genetik Algoritma Kullanılarak Hibrit Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Maliyet Minimizasyonu. YADE [Internet]. 01 Aralık 2017;2(2):41-54. Erişim adresi: https://izlik.org/JA78SD52TX

http://www.yalvacakademi.org/