KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 24 Sayı: 2

Evrimsel algoritma performanslarının güç akışı analizinde karşılaştırılması

Comparison of the evolutionary algorithm's performances on power flow analysis

Yiğit Çağatay Kuyu0000-0002-7054-3102
Nergis Erdem0000-0003-2278-9551
Fahri Vatansever0000-0002-3885-8622
Güneş Yılmaz0000-0002-1005-2950
Sayfa
167–172
Yayın Tarihi
2018-04-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Böylece optimal güç akışı probleminin çözümünde evrimsel algoritmaların etkinlik ve verimlilikleri açıkça ortaya konulmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Normal 0 false false false TR X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normal Tablo"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:TR;} Enerji sistemlerinde güç akışı, önemli problemlerden biridir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu problemin çözümü için farklı klasik çözümleme yöntemlerinden faydalanılmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Böylece optimal güç akışı probleminin çözümünde evrimsel algoritmaların etkinlik ve verimlilikleri açıkça ortaya konulmuştur.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Optimum güç akışı problemi · Optimizasyon · Valf yükleme etkisi

Özet

Normal 0 false false false TR X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normal Tablo"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:TR;} Enerji sistemlerinde güç akışı, önemli problemlerden biridir. Bu problemin çözümü için farklı klasik çözümleme yöntemlerinden faydalanılmaktadır. Ancak sistemdeki jeneratörlerin güç üretme limitleri, valf yükleme etkileri gibi parametreler güç akışı probleminin ilgili yollarla çözümünü zorlaştırmaktadır. Bu durumda evrimsel algoritmalarla en uygun çözümleri gerçekleştirmek mümkün olabilmektedir. Gerçekleştirilen çalışmada optimal güç akışı problemlerinin çözümü, iki farklı durumda 30 baralı IEEE test sisteminde güncel evrimsel algoritmalar ile eşit başlangıç şartlarıyla karşılaştırmalı olarak gerçekleştirilmiş ve ilgili algoritmaların performans değerlendirmeleri yapılmıştır. Algoritmaların enerji kazanımları elde edilmiş; optimizasyon sonucunda elde edilen en iyi, en kötü ve ortalama değerleri hesaplanmış; yakınsama analizleri karşılaştırmalı olarak gerçekleştirilmiştir. Böylece optimal güç akışı probleminin çözümünde evrimsel algoritmaların etkinlik ve verimlilikleri açıkça ortaya konulmuştur.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kuyu, Y. Ç., Erdem, N., Vatansever, F., Yılmaz, G. (2018). Evrimsel algoritma performanslarının güç akışı analizinde karşılaştırılması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 24 Sayı: 2, 167–172. https://ajindex.com/articles/1058787

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (22)

  1. Carpentier J. "Contribution to the economic dispatch problem". Bulletin de la Societe Francoise des Electriciens, 3(8), 431-447, 1962.
  2. Sun DI, Ashley B, Brewer B, Hughes, A, Tinney W. "Optimal power flow by newton approach". IEEE Transaction on Power Apparatus and Systems, 103(10), 2864-2880, 1984.
  3. Habiabollahzadeh H, Luo GX, Semlyen A. “Hydrothermal optimal power flow based on combined linear and nonlinear programming methodology”. IEEE Transaction on Power Apparatus and Systems, 4(2), 530-537, 1989.
  4. Momoh JA, El-Hawary ME, Adapa R. “A review of selected optimal power flow literature to 1993. II. Newton, linear programming and interior point methods”. IEEE Transactions Power Systems, 14, 105-111, 1999.
  5. Bakistzis A, Biskas P, Zoumas C, Petridis V. "Optimal power flow by enhanced genetic algorithm". IEEE Transaction on Power Systems, 17, 229-236, 2002.
  6. Abou EEA, Abido M, Spea S. "Optimal power flow using differential evolution algorithm". Electrical Engineering, 91(2), 69-78, 2009.
  7. Abido M. "Optimal power flow using particle swarm optimization". International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 24(7), 563-571, 2002.
  8. Roa-Sepulveda C, Pavez-Lazo B. "A solution to the optimal power flow using simulated annealing". International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 25(1), 47-57, 2003.
  9. Sinsuphan N, Leeton U, Kulworawanichpong T. "Optimal power flow solution using ımproved harmony search method". Applied Soft Computing, 13(5), 2364-2374, 2013.
  10. Aruldoss T, Victoire A, Jeyakumar AE. "Hybrid PSO-SQP for economic dispatch with valve-point effect". Electric Power Systems Research, 71(1), 51-59, 2004.
  11. Nikham T, Narimani M, Azizipanah-Abarghooee R. "A new hybrid algorithm for optimal power flow considering prohibited zones and valve point effect". Energy Conversion and Management, 58, 79-95, 2012.
  12. Karaboga D. "An Idea based on honey bee swarm for numerical optimization". Computer Engineering Department, Erciyes University, Erciyes, Turkey, Technical Report, TR06, 2005.
  13. Yang X, Deb S. "Cuckoo Search via lévy flights". World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing, Coimbatore, India, 9-11 December 2009.
  14. Yang X, He X. "Firefly algorithm: recent advances and applications". International Journal Swarm Intelligence, 1(1), 36-50, 2013.
  15. Goldberg D. "Real-Coded genetic algorithms, virtual alphabets, and blocking". Complex Systems, 2, 139-168, 1991.
  16. Yang X. Harmony Search as a Metaheuristic Algorithm. Editors: Geem ZW. Music-Inspired Harmony Search Algorithm, 1-14, Berlin, Heidelberg, Germany, Springer, 2009.
  17. Kennedy, J, Eberhart RC. “Particle swarm optimization”. Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, Piscataway, New Jersey, USA, 27 November-1 December, 1995.
  18. Kirkpatrick S, Vecchi M, Gelatt C. "Optimization by simulated annealing". Science, 220(4598), 671-680, 1983.
  19. Storn R, Price K. "Differential Evolution-a Simple and Efficient Adaptive Scheme for Global Optimization over Continuous Spaces". International Computer Science Institute, Berkley, USA, Technical Report, TR95, 1995.
  20. Power Flow Test Cases, IEEE 30-Bus Test System Data. https://www.ee.washington.edu/research/pstca7pf30/ pg_tca30bus.htm (10.09.2015).
  21. The MathWorks Inc. “MATLAB (2007)”.
  22. Niknam T, Narimani MR, Azizipanah-Abarghooee R. “A new hybrid algorithm for optimal power flow considering prohibited zones and valve point effect”. Energy Conversion and Management, 58, 197-206, 2012.