SavedAdd your journal

Journals / Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2026 / Volume: 8 Issue: 4

Armoni Araması Yöntemi ile Elektrik Dağıtım Sistemlerinin Yeniden Yapılandırılması: Elektrikli Araçların Etkisi

Oguzhan Ceylan(KADİR HAS ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-0892-6380
Pages
—
Publication Date
2019-12-24
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Ortaya konan yaklaşımla, sistemde farklı sayıda EA ve dağıtık generatör olması durumları dikkate alınarak IEEE 33 bara test sisteminde çözülmekte ve ardından sonuçlara yer verilmektedir .

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bilindiği üzere son yirmi yılda elektrik güç sistemleri yoğun değişimler yaşamıştır.
📊
Key Findings & Data:Elektrik piyasalarının yapısı değişmiş, tüm dünyada elektrik dağıtım sistemlerinde yenilenebilir enerji kaynaklarının ve elektrikli araçların (EA) kullanımı gün geçtikçe artmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Ortaya konan yaklaşımla, sistemde farklı sayıda EA ve dağıtık generatör olması durumları dikkate alınarak IEEE 33 bara test sisteminde çözülmekte ve ardından sonuçlara yer verilmektedir .
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Elektrik dağıtım sistemleri · yeniden yapılandırma · eniyileme

Özet

Bilindiği üzere son yirmi yılda elektrik güç sistemleri yoğun değişimler yaşamıştır. Elektrik piyasalarının yapısı değişmiş, tüm dünyada elektrik dağıtım sistemlerinde yenilenebilir enerji kaynaklarının ve elektrikli araçların (EA) kullanımı gün geçtikçe artmıştır. Pek çok ekonomik ve çevresel getirisi bulunan EA’ların menzillerinin sınırlı olması, neredeyse her gün şarj edilmelerini gerektirmekte ve bu da elektrik güç sistemine ek yük getirmektedir. Bu çalışmada elektrik dağıtım sistemlerinde çok sayıda EA olması durumunda karşılaşılan gerilim problemleri ve kayıpları minimize etmek için yeniden yapılandırma yaklaşımı incelenmektedir. Eniyileme probleminin çözümü için armoni araması yöntemi (AAY) kullanılmaktadır. Ortaya konan yaklaşımla, sistemde farklı sayıda EA ve dağıtık generatör olması durumları dikkate alınarak IEEE 33 bara test sisteminde çözülmekte ve ardından sonuçlara yer verilmektedir .

🔖

Cite This Article

Ceylan, O. (2019). Armoni Araması Yöntemi ile Elektrik Dağıtım Sistemlerinin Yeniden Yapılandırılması: Elektrikli Araçların Etkisi. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Volume: 8 Issue: 4. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.531244

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (25)

  1. International Energy Agency (IEA), Global EV Outlook 2017 Two Million and Counting, 2017, https://www.iae.org.publications/freepublications/publication/GlobalEVOutlook2017.pdf, (Erişim Tarihi: 10.01.2019)
  2. https://www.nissanusa.com/electric-cars/leaf/charging-range/range/, (Erişim Tarihi: 15.02.2019)
  3. Davis, S., Diegel, S., 2006, Transportation Energy Data Book, 25. Edition, p. 8-15. ORNL-6974. Center for Transportation Analysis, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN
  4. Ceylan, O., Liu, G. & Tomsovic, K., 2018, Coordinated distribution network control of tap changer transformers, capacitors and PV inverters, Electr Eng, 100: 1133. https://doi.org/10.1007/s00202-017-0563-x
  5. Ceylan, O., Liu, G ve Tomsovic, K., 2014, Distribution system voltage regulation by distributed energy resources. Proceedings, 2014 North American power symposium (NAPS), pp 1– 5, Pullman, WA, doi:10.1109/NAPS.2014.6965466
  6. Merlin, A., Back, H, 1975, Search for a minimal-loss operating spanning tree reconfiguration in an urban power distribution systems. Proceedings of 5th Power System Computation Conference (PSCC), pp. 1-18, Cambridge, UK,.
  7. Baran, M. E. ve Wu, F. F., 1989, Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 4, no. 2, pp. 1401-1407, Apr, doi: 10.1109/61.25627
  8. Shirmohammadi, D., ve Hong, W. H., 1989, Reconfiguration of electric distribution networks for resistive line loss reduction, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 4, No. 1, pp. 1492–1498.
  9. Civanlar, S., Grainger, J. J., Yin, H., ve Lee, S. S. H., 1988, Distribution feeder reconfiguration for loss reduction, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 3, No. 3, pp. 1217–1223.
  10. Nara, K., Shiose, A., Kiagawa, M., ve Ishihara, T., 1992, Implementation of genetic algorithm for distribution system loss minimum reconfiguration, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 7, No. 3, pp. 1044–1051.
  11. Gupta N, Swarnkar A ve Niazi K. R., 2011, Reconfiguration of Distribution Systems for Real Power Loss Minimization Using Adaptive Particle Swarm Optimization, Electric Power Components and Systems, 39:4, 317-330
  12. Young-Jae Jeon and Jae-Chul Kim, 2000, Network reconfiguration in radial distribution system using simulated annealing and Tabu search, Proceedings 2000 IEEE Power Engineering Society Winter Meeting. pp. 2329-2333 vol.4 doi: 10.1109/PESW.2000.847169
  13. Abdelaziz, A.Y., Mohamed, F.M., Mekhamer, S.F., ve Badr, M.A.L., 2010, Distribution system reconfiguration using a modified Tabu Search algorithm, Electric Power Systems Research, vol. 80, Issue 8, pp 943-953, https://doi.org/10.1016/j.epsr.2010.01.001
  14. Swarnkar, A., Gupta, N. ve Niazi, K.R., 2011, Adapted ant colony optimization for efficient reconfiguration of balanced and unbalanced distribution systems for loss minimization, Swarm and Evolutionary Computation, vol. 1, Issue 3, pp 129-137, https://doi.org/10.1016/j.swevo.2011.05.004.
  15. Mohamed Imran, A. ve Kowsalya, M., 2014, A new power system reconfiguration scheme for power loss minimization and voltage profile enhancement using Fireworks Algorithm, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, vol. 62, pp. 312-322, https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.04.034.
  16. Nguyen, T. T., Truong, A. V., 2015, Distribution network reconfiguration for power loss minimization and voltage profile improvement using cuckoo search algorithm, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, vol. 68, pp. 233-242, https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.12.075.
  17. R. Srinivasa Rao, S. V. L. Narasimham, M. Ramalinga Raju ve A. Srinivasa Rao, 2011, Optimal Network Reconfiguration of Large-Scale Distribution System Using Harmony Search Algorithm, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 3, pp. 1080-1088, Aug. doi: 10.1109/TPWRS.2010.2076839
  18. Rao SS. 2009. Engineering optimization: theory and practice, 4th edn. Wiley, New York
  19. Geem ZW, Kim JH, Loganathan GV. 2001. A new heuristic optimization algorithm: harmony search. Simulation; 76: 60–68.
  20. Lee KS, Geem ZW. 2005, A new meta-heuristic algorithm for continuous engineering optimization: harmony search theory and practice. Comput Method Appl M; 194: 3902–3933
  21. Holland, J.H., 1975. Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor: University of Michigan Press
  22. Goldberg, D.E, 1989. "Genetic Algorithms in Search, Optimisation and Machine Learning", Addision-Wesley, Reading
  23. Kennedy J, Eberhart R. 1995. Particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE international conference on neural networks, Perth, WA, vol 4, pp 1942–1948. doi:10.1109/ICNN.1995. 488968
  24. Dorigo M., Maniezzo V. ve Colorni A., 1996. Ant System, optimization by a colony of cooperating agents, IEEE Trans. System Man. and Cybernetics, Part B: Cybernetics, Vol. 26, No. 1, p. 29-41
  25. Zimmerman, R. D., Murillo-Sánchez, C. E. ve Thomas R. J. 2011. MATPOWER: Steady-state operations, planning, and analysis tools for power systems research and education, IEEE Trans. Power Syst., vol. 26, no. 1, pp. 12–19, Feb.