İyileştirilmiş Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon Algoritmasıyla Güç Sistemlerinde Gerilim Kararlılığı Çalışması

Authors : Salih ERMİŞ, Ramazan BAYINDIR, Mehmet YEŞİLBUDAK

Pages : 695-705

Doi:10.29109/gujsc.1282188

View : 103 | Download : 69

Publication Date : 2023-09-27

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, son yıllarda geliştirilen öğrenme-öğretme tabanlı optimizasyon algoritması insert ignore into journalissuearticles values(ÖÖTO); yeniden düzenlenerek, güç sistemlerinde gerilim kararlılığı için yeni bir optimizasyon yöntemi geliştirilmiştir. Düzenlenen öğrenme-öğretme tabanlı optimizasyon insert ignore into journalissuearticles values(D-ÖÖTO); algoritması, IEEE 14 baralı ve Türkiye, İstanbul Anadolu yakasında 17 baralı gerçek bir güç sistemi kullanılarak gerilim kararlılığı optimizasyonu olarak sunulmuştur. Bu güç sistemlerinde, beş farklı durum insert ignore into journalissuearticles values(temel durum, temel durumda ki talep edilen yükün %20, %40 ve %60 artışı ve 1-5 nolu hat kesintisi); oluşturulmuş ve analizler gerçekleştirilmiştir. Daha sonra yük baralarına şönt reaktif güç kompansatörleri insert ignore into journalissuearticles values(RGK); bağlanarak gerilim kararlılığı açısından etkisi incelenmiştir. Sunulan D-ÖÖTO algoritmasının etkinliğini kanıtlamak için orijinal ÖÖTO ve literatürde kullanılan Yerçekimi arama algoritması insert ignore into journalissuearticles values(YAA);, parçacık sürü optimizasyonu insert ignore into journalissuearticles values(PSO); ve Newton-Raphson güç akış yönetimi sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Tüm çalışma koşullarında sunulan D-ÖÖTO algoritması diğer yöntemlere göre üstünlüğü kanıtlanmıştır. Tüm analizler, Intel Coreinsert ignore into journalissuearticles values(TM); i7-2620 2.7GHz ve 8.00 insert ignore into journalissuearticles values(64 bit); Gb Ram PC kullanılarak, Matlab R2017b programında çözümlenmiştir.
Keywords : Güç sistemleri, Gerilim karalılığı, Güç akışı, Optimizasyon

ORIGINAL ARTICLE URL