Yıl: 2021 Cilt: 36 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 1119 - 1132 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.550770 İndeks Tarihi: 29-07-2022

İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı

Öz:
Güç sistemleri, üretim aşamasından tüketim aşamasına kadar karmaşık bir yapıdadır. Elektrik enerjisinin tüketiciye sürekli, güvenilir, kaliteli ve ekonomik olarak ulaştırılması üretim/iletim/dağıtım aşamalarında kesintisiz ve optimize edilmiş enerji akışının sağlanmasına bağlıdır. Optimum Yük Akışı (OYA) problemi jeneratörler/bara gerilimleri, kademe değiştiricileri aktif/reaktif gücü güvenli sınırlarında tutup, yakıt maliyeti ve aktif/reaktif güç kayıpları gibi parametrelerini optimize etmeyi hedefler. Bu nedenle güç sistemlerinde OYA probleminin etkili bir yöntemle optimize edilmesi önemlidir. Bu yayın, OYA problemini çözmek için yeni bir sezgisel algoritma olan İyileştirilmiş Su Çevrim Algoritması (İSÇA)’nı kullanmaktadır. Önerilen yöntem farklı amaç fonksiyonlarına sahip IEEE 30 bara güç sistemi üzerinde uygulanmıştır. Önerilen yöntemin etkinliği ve esnekliği literatürde yakın zamanda yayınlanmış diğer sezgisel yöntemlerin sayısal sonuçlarıyla karşılaştırılarak tartışılmıştır. Bu çalışmada İSÇA yöntemiyle IEEE 30 bara güç sistemine ait önemli sonuçlarından biri olan yakıt maliyetinin sonucu 798.9021 $/s hesaplanmıştır. Bu veri, çalışmada bildirilen güncel yöntemlere ait yakıt maliyeti sonuçlarından daha iyidir. Ayrıca bu yayında sunulan yöntem gerçek bir güç sistemi olan 154 kV Güney Marmara iletim sisteminin bir kesitinin sanal modeline uygulanarak, gerçek zamanlı bir sistemde aktif güç kayıplarının azaltılmasının sağlanabileceği gösterilmiştir.
Anahtar Kelime: güç sistemlerinde verimlilik Optimal yük akışı optimizasyon iyileştirilmiş su çevrim algoritması

Optimal load flow via modified water cycle algorithm

Öz:
Power systems are getting more complex structure from production to consumption stages. The continuous, reliable, quality and economical delivery of electrical energy to the consumer depends on ensuring uninterrupted and optimized energy flow during the production/transmission/distribution stages. Optimum Power Flow (OPF) problem goals to optimize the parameters such as fuel cost, active/reactive power losses, etc by keeping the generators/ bus voltages, tap setting and active/reactive power within their secure limits. Therefore, it is important to optimize load flow in power systems with an effective method. This paper uses a recent heuristic algorithm, named as the Modified Water Cycle Algorithm (MWCA), for the OPF problem. For the purpose demonstrate the effectiveness of the recommended method, it has been analyzed on the IEEE 30 bus power system for varied object functions. The validity and flexibility of this algorithm are discussed by comparison with numerical conclusion of the many newly published heuristic methods in the literature. In this study, the result of the of fuel cost, which is important results of the IEEE 30 bus test system, is computed using MWCA as $798.9021/s. This value is best the fuel cost results of various methods reported in the study. In addition, this method, has applied to a part of the virtual model of 154 kV South Marmara transmission system to show that the active power losses of transmission system could be reduced in a realtime system.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • 1. Ozturk A., Duman S., Determination of the conditions of optimal operation in power systems using genetc algorithm, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 24 (3), 539-548 2009.
  • 2. Dommel H.W., Tinney W.F., Optimal power flow solutions, IEEE Transactions on power apparatus and systems, 10, 1866–1876, 1968.
  • 3. Akdağ O., Okumuş F., Kocamaz A.F., Yeroğlu C., Fractional Order Darwinian PSO with Constraint Threshold for Load Flow Optimization of Energy Transmission System, Gazi University Journal of Science, 31 (3), 831-844, 2018.
  • 4. Kirchmayer L.K., Stagg G.W., Analysis of total and incremental losses in transmission systems, Transactions of the American Institute of Electrical Engineers, 70 (2), 1197-1205, 1951.
  • 5. Squires R.B., Economic Dispatch of Generation Directly Rrom Power System Voltages and Admittances, Transactions of the American Institute of Electrical Engineers. Part III: Power Apparatus and Systems, 79 (3), 1235-1244, 1960.
  • 6. Calvert J.F., Sze T.W., A new approach to loss minimization in electric power systems, Transactions of the American Institute of Electrical Engineers, Part III: Power Apparatus and Systems, 76 (3), 1439-1446, 1957.
  • 7. Mota-Palomino R., Quintana, V.H., Sparse reactive power scheduling by a penalty function-linear programming technique, IEEE Transactions on Power Systems, 1 (3), 31-39, 1986.
  • 8. Wei H., Sasaki H., Kubokawa J., Yokoyama R., An interior point nonlinear programming for optimal power flow problems with a novel data structure, IEEE Transactions on Power Systems, 13 (3), 870-877, 1998.
  • 9. Burchett R.C., Happ H.H., Vierath D.R., Quadratically convergent optimal power flow, IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, (11), 3267-3275, 1984.
  • 10. Adams R.N., Laughton M.A., Optimal planning of power networks using mixed-integer programming, Part 1: Static and time-phased network synthesis, In Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, 121 (2), 39-147, 2007.
  • 11. Abido M.A., Optimal power flow using particle swarm optimization, Electrical Power and, Energy Systems, 24, 563–571, 2002.
  • 12. Abido M.A., Optimal power flow using tabu search algorithm, Electric Power Components and Systems, 2002.
  • 13. Kahourzade S., Mahmoudi A., Mokhlis H.B., A comparative study of multi-objective optimal power flow based on particle swarm, evolutionary programming and genetic algorithm, Electrical Engineering, 97 (1), 1-12, 2015.
  • 14. Awasthi A., Venkitusamy K., Padmanaban S., Selvamuthukumaran R., Blaabjerg F., Singh A.K., Optimal planning of electric vehicle charging station at the distribution system using hybrid optimization algorithm, Energy, 133, 70-78, 2017.
  • 15. Naveen S., Kumar K.S., Rajalakshmi K., Distribution system reconfiguration for loss minimization using modified bacterial foraging optimization algorithm, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 69, 90-97, 2015.
  • 16. Ayan K., Kılıç U., Baraklı B., Chaotic artificial bee colony algorithm based solution of security and transient stability constrained optimal power flow, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 64, 136- 147, 2015.
  • 17. Bouchekara H.R., Chaib A.E., Abido M.A., El-Sehiemy R.A., Optimal power flow using an Improved Colliding Bodies Optimization algorithm, Applied Soft Computing, 42, 119-131, 2016.
  • 18. Mohamed A.A.A., Mohamed Y.S., El-Gaafary A.A., Hemeida, A.M., Optimal power flow using moth swarm algorithm, Electric Power Systems Research, 142, 190- 206, 2017.
  • 19. Ben oualid Medani K., Sayah S., Bekrar, A., Whale optimization algorithm based optimal reactive power dispatch: A case study of the Algerian power system, Electric Power Systems Research, 163, 696-705, 2018.
  • 20. Khunkitti S., Siritaratiwat A., Premrudeepreechacharn S., Chatthaworn R., Watson N., A hybrid DA-PSO optimization algorithm for multiobjective optimal power flow problems, Energies, 11 (9), 2270, 2017.
  • 21. Korashy A., Kamel S., Youssef, A.R., Jurado, F., Modified water cycle algorithm for optimal direction overcurrent relays coordination. Applied Soft Computing, 74, 10-25, 2019.
  • 22. IEEE 30 baralı güç sistemi. Güç sistemi verileri. https://tr.scribd.com/doc/282453109/IEEE-30-BusSystem-Data. Yayın tarihi Temmuz 4, 20107. Erişim tarihi Kasım 11, 2019.
  • 23. El-Fergany A.A., Hasanien H.M., Tree-seed algorithm for solving optimal power flow problem in large-scale power systems incorporating validations and comparisons, Applied Soft Computing, 64, 307-316, 2018.
  • 24. Eskandar H., Sadollah A., Bahreininejad A., Hamdi M., Water cycle algorithm–A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems, Computers & Structures, 110, 151-166, 2012.
  • 25. Singh R.P., Mukherjee V., Ghoshal S.P., Particle swarm optimization with an aging leader and challengers algorithm for the solution of optimal power flow problem, Applied Soft Computing, 40, 161-177, 2016.
  • 26. Cuevas E., Espejo E.B., Enríquez A.C., Bio-inspired Optimization Algorithms for Solving the Optimal Power Flow Problem in Power Systems, In Metaheuristics Algorithms in Power Systems, 111-136, 2019.
  • 27. Pulluri H., Naresh R., Sharma V., An enhanced selfadaptive differential evolution based solution methodology for multiobjective optimal power flow, Applied Soft Computing, 54, 229-245, 2017.
  • 28. Pandiarajan K., Babulal C. K., Fuzzy harmony search algorithm based optimal power flow for power system security enhancement, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 78, 72-79, 2016.
  • 29. Attia A.F., El Sehiemy R.A., Hasanien H.M., Optimal power flow solution in power systems using a novel Sine-Cosine algorithm. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 99, 331-343, 2018.
  • 30. Kumar A.R., Premalatha L., Optimal power flow for a deregulated power system using adaptive real coded biogeography-based optimization, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 73, 393-399, 2015.
  • 31. Daryani N., Hagh M.T., Teimourzadeh S., Adaptive group search optimization algorithm for multi-objective optimal power flow problem, Applied Soft Computing, 38, 1012-1024, 2016.
  • 32. Bai W., Ek, I., Lee K.Y., An improved artificial bee colony optimization algorithm based on orthogonal learning for optimal power flow problem, Control Engineering Practice, 61, 163-172, 2017.
  • 33. Reddy S.S., Rathnam C.S., Optimal power flow using glowworm swarm optimization, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 80, 128-139, 2016.
  • 34. Mahdad, B, Improvement optimal power flow solution under loading margin stability using new partitioning whale algorithm. International Journal of Management Science and Engineering Management, 14(1), 64-77, 2019.
  • 35. Tefek M.F., Uguz H., Solution of economic dispatch problem for wind-thermal power systems by a modified hybrid optimization method, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34 (4), 1871-1895, 2019.
APA akdag o, Yeroglu C (2021). İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. , 1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
Chicago akdag ozan,Yeroglu Celaleddin İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. (2021): 1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
MLA akdag ozan,Yeroglu Celaleddin İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. , 2021, ss.1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
AMA akdag o,Yeroglu C İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. . 2021; 1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
Vancouver akdag o,Yeroglu C İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. . 2021; 1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
IEEE akdag o,Yeroglu C "İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı." , ss.1119 - 1132, 2021. 10.17341/gazimmfd.550770
ISNAD akdag, ozan - Yeroglu, Celaleddin. "İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı". (2021), 1119-1132. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.550770
APA akdag o, Yeroglu C (2021). İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 36(2), 1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
Chicago akdag ozan,Yeroglu Celaleddin İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 36, no.2 (2021): 1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
MLA akdag ozan,Yeroglu Celaleddin İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.36, no.2, 2021, ss.1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
AMA akdag o,Yeroglu C İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2021; 36(2): 1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
Vancouver akdag o,Yeroglu C İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2021; 36(2): 1119 - 1132. 10.17341/gazimmfd.550770
IEEE akdag o,Yeroglu C "İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 36, ss.1119 - 1132, 2021. 10.17341/gazimmfd.550770
ISNAD akdag, ozan - Yeroglu, Celaleddin. "İyileştirilmiş su çevrim algoritmasıyla optimal yük akışı". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 36/2 (2021), 1119-1132. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.550770