Modifiye q-öğrenme yöntemi ile elektrik dağıtım sistemlerinin kendi kendini iyileştirme uygulaması

Abstract

Elektrik dağıtım şebekelerinin gün geçtikçe büyümesi ile birlikte; arıza durumlarında arızalı bölgenin en kısa sürede izole edilerek, şebekenin en efektif şekilde yeniden yapılandırılması ve buna bağlı olarak en uygun anahtarlama menavralarının gerçekleştirilmesi zorlaşmaktadır. Şebekenin yeniden yapılandırılmasını sağlarken, gerilim yük profili ve akım kısıtlarının limitler dahilde korunması, maksimum yük beslenecek şekilde menavra yapılması, hat kayıplarının minimumda tutulması, anahtarlarda yapılacak manevra sayılarının minimum olması, sistemin işletme yapısının ve radyalliğinin bozulmaması istenmektedir. Geleneksel elektrik dağıtım şebekelerinde, arıza durumunda gerçekleştirilen anahtarlama menavraları manuel olarak şebeke operatörleri tarafından gerçekleştirilmektedir. Bu da, operatörün şebeke yapısına hakim, deneyimli bir kişi olmasını gerektirir. Ayrıca anahtarlama manevra planının oluşturulması ve uygulanması zaman almaktadır, her zaman çok kolay olmamaktadır. Akıllı şebekeler kapsamında, dağıtım otomasyonu uygulamaları ile birlikte elektrik dağıtım şebekelerinin efektif çalışmasına yönelik birçok uygulama gerçekleştirilmektedir. Kendi kendini iyileştirme uygulaması da bunlardan biridir. Arıza veya kesinti durumlarında, hatta optimum kontrol sağlanarak en kısa sürede optimum anahtarlama manevraları gerçekleştirilir. Dağıtım sisteminde bulunan normalde açık konumda bulunan bağlantı anahtarları ve normalde kapalı konumda bulunan ayırıcı anahtarlar üzerinde gerçekleştirilecek manevralar ile uygun yük aktarımı yapılarak arızasız bölgelerin enerjilendirilmesi sağlanır. Bu çalışmada, arıza durumunda dağıtım sisteminin kendi kendini iyileştirmesine yönelik bir yaklaşım sunulmuştur. Literatürde dağıtım sisteminde kendi kendini iyileştirmeye yönelik yapılan çalışmalar incelenmiştir. Çalışma kapsamında 16 baralı radyal bir örnek sistem olası arıza senaryolarına karşın, Makine Öğrenmesinin bir dalı olan Takviyeli Öğrenme Metoduna ait Q-Öğrenme algoritmasının modifiye hali kullanılarak kendi kendini iyileştirme uygulaması gerçekleştirilmiştir. Uygulama, manevra planlamasında gerilim ve akım kısıtlarını göz önünde bulundururken; ayrıca radyalliğin korunması, sistemdeki tüm yüklerin beslenmesi şartını da içermektedir. Bu kısıtlara bağlı olarak; hat kaybının ve anahtarlama manevralarının minimumda tutulması amaç fonksiyonuna dahil edilmiştir. Çalışma kapsamında, hat kaybının anahtarlama kararındaki önem katsayısı, manevra sayısının katsayısından yüksek tutulmuştur. Bu katsayılar, dağıtım sisteminin yapısına ve dağıtım sistemindeki maliyet analizlerine bağlı olarak değişebilir. Çalışmada, yük akışı analizleri için MATPOWER, algoritmanın tamamı için MATLAB programları kullanılmıştır. Örnek dağıtım sistemi üzerindeki olası arıza durumları incelenmiş, algoritmanın ödül matrisinden elde ettiği optimum manevralar elde edilmiştir.