Güç sistemlerinde harmonik tespiti için gelişmiş meta sezgisel algoritmaların karşılaştırılması

Enerji sektöründe rekabetin artması ve kullanıcıların daha kaliteli enerji talep etmesi, elektrik şebekelerinde güç kalitesini öncelikli bir konu haline getirmiştir. Güç kalitesini etkileyen parametrelerden biri de harmoniklerdir. Harmonikler güç sistemlerinde; gerilim-akım dalga şekillerinin bozulması, rezonans olayları sonucunda aşırı akım ve gerilim yükselmesi, sayaçlarda yanlış ölçmeler, yalıtım hataları ve elektronik cihazların arızalanmasına, ek enerji kayıpları ve ısınmalar gibi birçok istenmeyen durumlara neden olabilir. Bu nedenle harmonikler son yıllarda üzerinde sıkça çalışılan bir araştırma alanı olmuştur. Bu çalışmada, son yıllarda geliştirilen AVOA (African Vulture Optimization Algorithm), ARO (Artificial Rabbit Optimization), SWO (Spider Wasp Optimization), MGO (Mountain Gazelle Optimization) ve AO (Aquila Optimization) algoritmaları ve En Küçük Kareler (Least Squares) yönteminin bir arada kullanıldığı hibrit yöntemler, harmoniklerin tespitinde kullanılarak sonuçları incelenmiştir. Analizlerde, literatürde sıkça kullanılan bir test sinyali üzerinde çalışılmıştır. Bu sinyalin harmonik genlikleri, En Küçük Kareler (Least Squares) yöntemiyle belirlenmiş, faz açıları ise ilgili meta sezgisel algoritmalar kullanılarak hibritleştirilmiş yöntemlerle (MGO-LS gibi) tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, incelenen beş yöntem arasında önerilen MGO-LS’nın tahminleri gürültüsüz ve Gaussian gürültülü koşullarda bile daha doğru ve güvenilir olduğunu göstermiştir. Bu durum, incelenen problem için MGO-LS algoritmasının harmonik tespiti için etkili bir yöntem olduğunu ortaya koymaktadır.