Güç Sisteminde Sezgisel Algoritmalarla Sürdürülebilir Ekonomi Amaçli Maliyet Optimizasyonu
| dc.contributor.author | Iscan, Serkan | |
| dc.contributor.author | Lokman, Gürcan | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-23T18:54:41Z | |
| dc.date.available | 2025-03-23T18:54:41Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.department | Sinop Üniversitesi | |
| dc.description.abstract | Güç üretim birimlerinden elde edilen enerjinin iletim ve dagitim hatlari üzerinden ekonomik bir sekilde iletilmesi, çevre dostu ve sürdürülebilir enerji yönetimi açisindan kritiktir. Elektrik enerjisinin üretim birimlerinden dagitim ve tüketim birimlerine ulastirilmasinda önemli bir rol oynayan bilesen, iletim/dagitim sebekesidir. Bu asamada, üretilen aktif ve reaktif gücün ekonomik bir sekilde sürdürülebilirligi, isletme maliyetleri ve kayip giderlerinin kontrol altinda tutulmasi ile mümkündür. Güç üretim birimlerinin yetersiz olmasi veya kayiplarin artmasi, güç sistemlerinde isletme maliyetini artirir. Kapasite asimi ve maliyet artisi ise sistem güvenilirligini azaltarak kararliligi etkiler. Bu olumsuzluklar, güç sistemlerinde sorunlara yol açabilir ve güç iletim sebekesini kullanilamaz hale getirerek tüketicileri olumsuz etkiler. Gelisen teknoloji ve artan enerji talepleri, güç sistemlerinde kalite sorunlarini beraberinde getirmektedir. Artan talep gücünü en uygun maliyet ve güç üretimiyle saglayacak mevcut güç üretim ünitelerinin isletme maliyetlerinin optimizasyon teknikleri ile revize edilmesi gerekmektedir. Böylelikle güç sistemlerinin verimliligi artirilabilir. Güç sistemlerinin yetersiz kalmasi durumunda yeni ve yenilenebilir güç üretim üniteleri güç sistemine dahil edilmelidir. Bu çalismada, IEEE 30-bara test sistemleri üzerinde sürü zekasini kullanan Parçacik Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Gri Kurt Optimizasyonu (GKO) algoritmalari ile güç sistemi isletme ve maliyet optimizasyonlari gerçeklestirilmistir. PSO ve GKO algoritmalari için popülasyon ve tekrar çalistirma sayisi sirasiyla 20, 30 ve 50 degerlerinde seçildiginde sonuçlarda önemli farkliliklar gözlemlenmistir. Üç farkli durum için olusan sonuçlarin algoritmalar bazinda karsilastirilmasi yapildiginda; PSO algoritmasinin 50 popülasyon ve yeniden çalistirma degerlerinin kullanildigi üçüncü durum için yapilan simülasyon testlerinde en uygun isletme maliyet degeri olan 800,47 $/Saat’e ulasilmistir. Çalisma sonucunda güç sisteminde kullanilan PSO ve GKO algoritmalarinin popülasyon ve tekrar çalistirma sayisinin artisiyla toplam isletme maliyetini asgari degerlere yaklastirdigi ve güç üretimini daha sürdürülebilir hale getirdigi görülmüstür. | |
| dc.description.abstract | Economically transmitting the energy obtained from power generation units through transmission and distribution lines is critical for environmentally friendly and sustainable energy management. The component that plays an important role in delivering electrical energy from production units to distribution and consumption units is the transmission/distribution network. At this stage, economic sustainability of the generated active and reactive power is possible by keeping operating costs and loss expenses under control. Insufficient power generation units or increased losses increase the operating costs in power systems. Capacity excess and cost increase affect stability by reducing system reliability. These negativities can cause problems in power systems and negatively affect consumers by making the power transmission network unusable. Developing technology and increasing energy demands bring quality problems in power systems. The operating costs of existing power generation units, which will provide the increasing demand power with the most appropriate cost and power generation, need to be revised with optimization techniques. Thus, the efficiency of power systems can be increased. If power systems are inadequate, new and renewable power generation units should be included in the power system. In this study, power system operation and cost optimizations were carried out with Particle Swarm Optimization (PSO) and Grey Wolf Optimization (GWO) algorithms that use swarm intelligence on IEEE 30-bus test systems. Significant differences in the results were observed when the number of population and re-runs were selected as 20, 30 and 50 for the PSO and GWO algorithms, respectively. When the results for three different situations are compared on the basis of algorithms; In the simulation tests conducted for the third case, where 50 population and re-run values of the PSO algorithm were used, the optimal operating cost value of 800.47 $/h was reached. As a result of the study, it was seen that the PSO and GWO algorithms used in the power system brought the total operating cost closer to minimum values and made power production more sustainable by increasing the number of population and re-runs. | |
| dc.identifier.endpage | 37 | |
| dc.identifier.issn | 2822-3454 | |
| dc.identifier.issn | 2980-213X | |
| dc.identifier.issue | 1 | |
| dc.identifier.startpage | 26 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11486/2305 | |
| dc.identifier.volume | 3 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Türk Egitim-Sen | |
| dc.relation.ispartof | Türk Mühendislik Arastirma ve Egitimi Dergisi | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_DergiPark_20250323 | |
| dc.subject | Güç Sistemleri | |
| dc.subject | Sürdürülebilir Enerji | |
| dc.subject | Maliyet Optimizasyonu | |
| dc.subject | PSO | |
| dc.subject | GKO | |
| dc.title | Güç Sisteminde Sezgisel Algoritmalarla Sürdürülebilir Ekonomi Amaçli Maliyet Optimizasyonu | |
| dc.title.alternative | Cost Optimization for Sustainable Economy with Heuristic Algorithms in Power System | |
| dc.type | Article |
