SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2009 / Cilt: 24 - Sayı: 3

BİRİM YÜKLENME PROBLEMİNİN ÜÇ FARKLI YÖNTEM KULLANILARAK KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜMLENMESİ

Mehmet KURBAN
Ümmühan BAŞARAN FİLİK
Pages
0
Publication Date
2013-02-14
DOI
—
🏛️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)

Bu çalışmada kullanılanveriler, TEİAŞ (Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi) ve EÜAŞ (Elektrik Üretim Anonim Şirketi) ’tan alınmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, güç sistemi optimizasyonunda önemli bir konu olan birim yüklenme problemi, dinamik programlama,gevşetilmiş Lagrange ve benzetimli tavlama yöntemi kullanılarak çözülmüştür.
📊
Key Findings & Data:Dinamik programlama yöntemi,minimum maliyeti sağlayan bir zamanlamayı araştırmadan önce tüm kısıtlamaları dikkate alan işlem adımlarındaüretilmiş karara bağlı olası birim yüklenme zamanlamalarını değerlendirir.
💡
Conclusion & Impact:Bu çalışmada kullanılanveriler, TEİAŞ (Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi) ve EÜAŞ (Elektrik Üretim Anonim Şirketi) ’tan alınmıştır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Güç sistemi optimizasyonu · birim yüklenme · dinamik programlama

Özet

Bu çalışmada, güç sistemi optimizasyonunda önemli bir konu olan birim yüklenme problemi, dinamik programlama,gevşetilmiş Lagrange ve benzetimli tavlama yöntemi kullanılarak çözülmüştür. Dinamik programlama yöntemi,minimum maliyeti sağlayan bir zamanlamayı araştırmadan önce tüm kısıtlamaları dikkate alan işlem adımlarındaüretilmiş karara bağlı olası birim yüklenme zamanlamalarını değerlendirir. Gevşetilmiş Lagrange yöntemi,matematiksel optimizasyon temelinde çözüm sunan bir yöntemdir. Benzetimli tavlama yöntemi ise, katı bir maddeninyüksek bir sıcaklığa kadar ısıtılması ve sonra yavaş yavaş soğutularak ortam sıcaklığına adım adım düşürülmesiesasına dayanan ve optimizasyon problemleri için iyi çözümler veren bir yöntemdir. MATLAB® kullanılarak yapılansimülasyonlarda üç farklı çözüm yöntemi için birimlerin çalışma durumları ve toplam maliyet değerleri bulunmuştur.Sonuçlar tablolar halinde verilmiş ve kullanılan yöntemler karşılaştırılmıştır. Birim yüklenme problemi içinTürkiye’de Kütahya bölgesinde bulunan dört birimli Tunçbilek termik santrali ele alınmıştır. Bu çalışmada kullanılanveriler, TEİAŞ (Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi) ve EÜAŞ (Elektrik Üretim Anonim Şirketi) ’tan alınmıştır.

🔖

Cite This Article

KURBAN, M., FİLİK, Ü. B. (2013). BİRİM YÜKLENME PROBLEMİNİN ÜÇ FARKLI YÖNTEM KULLANILARAK KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜMLENMESİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 24 - Sayı: 3, 0. https://ajindex.com/articles/20879

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Application Survey Paper, Electrical Generation UC Planning © LINDO Systems, 2003.
  2. James A. Momoh, Electric Power System Applications of Optimization, M. Dekker, New York, A.B.D, 405–408, 2001.
  3. Snyder W. L., Powell H. D., Rayburn J. C., “Dynamic-programming approach to unit commitment”, IEEE Transactions on Power Systems, Cilt 2, No 2, 339-348,1987.
  4. Ouyang Z., Shahidehpour S. M., “An intelligent dynamic-programming for unit commitment application”, IEEE Transactions on Power Systems, Cilt 6, No 3, 1203 – 1209, 1991.
  5. Nayak R., Sharma J.D., “Hybrid neural network and simulated annealing approach to the unit commitment problem”, Computers and Electrical Engineering, Cilt 26, No 6, 461-477, 2000.
  6. Zhuang F., Galiana F.D., “Unit Commitment by Simulated Annealig”, IEEE Transactions on Power Systems, Cilt 5, No 1, 311-318, 1990.
  7. Mantawy A. H., Abdel-Magid L, Shokri S, “A Simulated Annealing Algorithm for Unit Commitment”, IEEE Transactions on Power Systems, Cilt 13, No 1, 197-204, 1998.
  8. Viana A, Sousaz J.P., Matow M., “Simulated Annealing for the unit commitment problem”, IEEE Porto Power Tech Conference, Portugal, th -13th September2001.
  9. Juste K.A., Tanaka E., Haegawa J., “An evolutionary programming solution to the unit commitment problem”, IEEE Transactions on Power Systems., Cilt 14, No 4,1452-1459, 1999.
  10. Senjyu T, Yamashiro H, Shimabukuro K, Uezato K, “A unit commitment problem by using genetic algorithm based on characteristic classification”, Proc. IEEE Power Eng. Soc. Trans. Distr. Conference, Cilt 1, 58-63, 2002.
  11. Chuan P.C., Chih W.L., Chun., C.L., “Unit commitment by Lagrangian relaxation and genetic algorithms”, IEEE Transactions on Power System, Cilt 15, No 2, 707-714, 2000.
  12. Huang K.Y., Yang H.T., Yang C.L., “A new thermal unit commitment approach using constraint logic programming”, IEEE Transactions on Power System, Cilt 13, No 3, -945, 1998.
  13. Vermin S, Imhof K, Mukherjee S, “Implementation of Lagrangian relaxation based unit commitment problem”, Cilt 4, No 4, 1373-1380, IEEE Transactions on Power System, 1989.
  14. Zhuang F., Galiana F. D., “Towards a more rigorous and practical unit commitment by Lagrange relaxation”, IEEE Transactions on Power System, Cilt. 3, No 2, 763-773, 1988.
  15. Ongsakul W., N. Petcharaks, “Unit commitment by enhanced adaptive Lagrangian relaxation”, IEEE Transactions on Power System, Cilt 19, No 1, 620- 628, 2004.
  16. El-Saadawi, Tantawi A., Tawfik E., “A Fuzzy Optimisation-Based Approach to Large Scale Thermal Unit Commitment”, Electric