İyileştirilmiş Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon Algoritmasıyla Güç Sistemlerinde Gerilim Kararlılığı Çalışması
Yazarlar (3)
Dr. Öğr. Üyesi Salih ERMİŞ
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye
Gazi Üniversitesi, Türkiye
Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji | ||
| Dergi ISSN | 2147-9526 | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 01-2023 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 11 / 3 / 695–705 | DOI | 10.29109/gujsc.1282188 |
| Makale Linki | http://dx.doi.org/10.29109/gujsc.1282188 | ||
| Özet |
| Bu çalışmada, son yıllarda kullanılan öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon algoritması (ÖÖTO) üzerinde iyileştirmeler yapılmış ve güç sistemlerinde gerilim kararlılığı için yeni bir optimizasyon uygulaması gerçekleştirilmiştir. İyileştirilen öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon (İ-ÖÖTO) algoritması, IEEE 14 baralı güç sistemi ve Türkiye, İstanbul Anadolu yakasında 17 baralı gerçek bir güç sistemi kullanılarak test edilmiştir. Bu güç sistemlerinde, beş farklı durum (temel durum, temel durumda talep edilen yükün %20, %40 ve %60 artışı ve hat kesintisi) oluşturulmuş ve analizler yapılmıştır. Sonrasında, yük baralarına şönt reaktif güç kompansatörleri (RGK) bağlanarak gerilim kararlılığı açısından etkisi incelenmiştir. İ-ÖÖTO algoritmasının etkinliğini değerlendirmek amacıyla, elde edilen sonuçlar, orijinal ÖÖTO algoritması ve literatürde sıklıkla kullanılan yerçekimi arama algoritması (YAA), parçacık sürü optimizasyonu (PSO) ve Newton-Raphson güç akış yönetimleriyle karşılaştırılmıştır. İ-ÖÖTO algoritması, tüm çalışma koşullarında diğer yöntemlere göre üstünlük sağlamıştır. |
| Anahtar Kelimeler |
| Güç sistemleri | Gerilim karalılığı | Güç akışı | Optimizasyon |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| TRDizin | 1 |
| Google Scholar | 1 |