Dergiler / Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi / 2020 / Cilt: 22 - Sayı: 65
Harris Şahini Optimizasyon Algoritması ile Aktif Güç Kayıplarının Minimizasyonu
- Sayfa
- 481–490
- DOI
- —
Özet
Optimum Yük Akış (OYA) problemi, güç sistemindeki sabit durum değişkenlerinin optimum şekilde belirlenmesini sağlayan doğrusal olmayan bir optimizasyon problemidir. OYA problemi jeneratör/bara gerilimi, bara şönt akımı, reaktör/kapasitör değeri, jeneratör aktif/reaktif güç, trafo kademe değiştirici ve hat kapasitesi gibi verileri güvenli sınırlar içinde tutarak güç sisteminde üretim maliyeti, aktif/reaktif güç kayıpları, yakıt emisyon miktarı gibi çıktıları minimize etmeyi amaçlar. Bu çalışmada OYA için aktif güç kayıplarının minimizasyonunda yeni bir algoritma olan Harris Şahini Optimizasyon (HŞO) algoritması kullanılmıştır. Bu algoritma 13 baralık Türkiye Doğu Anadolu güç sisteminin bir kesitine uygulanmıştır. Sonrasında elde edilen test sonuçları literatürde bulunan Vektörel Parçacık Sürü Optimizasyonu (VPSO) ve Eşik Değer kısıtlamalı Kesir Dereceli Darwinian Parçacık Sürü Optimizasyonu (ED-KDDPSO) algoritmaları ile karşılaştırılarak, HŞO’nun etkinliği tartışılmıştır.
Abstract
Optimum Power Flow (OPF) is a nonlinear optimization problem that allows the optimum determination of steady state variables in the power system. The OPF problem aims to minimize the cost of production, active/reactive power losses and fuel emissions in the power system by keeping the parameters such as generator/bus voltage, busbar shunt current reactor/capacitor value, generator active/reactive power, transformer tap changer and line capacity within safe limits. In this paper, a new algorithm, Harris Hawk Optimization (HHO) algorithm, is used to minimize active power losses for OPF. This algorithm was applied to a section of 13 bar Eastern Anatolia power system of Turkey. Then, the results of the tests were compared with the Vector evaluated Particle Swarm Optimization (VPSO) and Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization with Constraint Threshold (FODPSO-CT) and the effectiveness of HHO was discussed.