Ünite Yüklenme Probleminin Parçacık Sürü Optimizasyon Yöntemi İle Çözümü

Abstract

Tez kapsamında termal ünite yüklenme problemi ele alınmıştır. Öncelikle ünite yüklenme problemi formüle edilmiştir. Popülasyon temelli bir arama ve optimizasyon yöntemi olan Parçacık Sürü Optimizasyon yöntemi ile ünite yüklenme problemi çözümü için zincirleme bir Parçacık Sürü Optimizasyon yöntemi geliştirilmiştir. İlk alt problem olan ünitelerin devreye alınma ve devre dışı bırakılma planlaması için Ayrık Parçacık Sürü Optimizasyon yöntemi kullanılmıştır. İkinci alt problem olan devreye alınmış ünitelerin optimal yüklenmelerinin belirlenmesi için ise klasik bir Parçacık Sürü Optimizasyonu yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın başarısı, 8 ünite ile 40 ünite arasında değişen büyüklükte sistemlerde test edilmiş, hesaplama süreleri verilerek sonuçlar üretim maliyeti açısından literatürdeki çalışmalarla karşılaştırılmıştır.

In this thesis the thermal unit commitment problem has been discussed. Firstly , unit commitment problem has been discussed and formulated. Solution has been obtained by Particle Swarm Optimization, which is a population based global search and optimization technique. An Enchained Particle Swarm Optimization technique has been developed to solve the unit commitment problem. A Binary Particle Swarm Optimization Algorithm has been developed for first subproblem, determining the on-off scheduls of power units. Moreover, a conventional Particle Swarm Optimization algorithm has been developed to solve the second subproblem, determining the optimal loading of commited power units. The effectiveness of the algorithm has been tested on systems comprising 8 to 40 units. Computation times for each test system has been given and operating cost results have been compared with other algorithms in literature