Sezgisel Yöntemler Kullanarak Optimal Güç Akışı Problemi Çözümü

Abstract

Optimal Güç Akışı (OGA) güç sistemlerinin doğru analiz edilebilmesi için kullanılan en etkin araçlardan biridir. OGA`da en iyi sonucu bulmak için bir dizi karmaşık matematiksel işlem yapılır. Geleneksel yöntemlerden farklı olarak, son zamanlarda OGA problemi çözümü için Heuristik (Sezgisel) yöntemler, bu karmaşık işlemleri çözümleyebilmektedir. Bu çalışmada, elektrik enerji santrallerinde toplam talebi ve hat kayıplarını karşılayacak şekilde generatör ünitelerinin saatlik toplam yakıt maliyeti minimizasyonu yapılmıştır. MATLAB ve MATPOWER'da geliştirilen Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Yapay Arı Kolonisi (YAK) gibi sezgisel yöntemler kullanılarak IEEE'nin 14,30 ve 57 baralı örnek test sistemlerinde OGA'nın çözümü gerçeklenmiştir. Generatör ünitelerinin toplam yakıt maliyeti ve seçilen yöntemin iletim kayıplarına etkisi Valf Nokta (Valve Point) etkisi de dikkate alınarak hesaplanmıştır. PSO kullanılarak yapılan OGA sonucunda diğer yöntemlere nispeten az bir farkla daha minimum maliyetler bulunurken, PSO yönteminin OGA problemini diğer yöntemlerden çok daha kısa sürede çözmesi PSO yöntemini daha cazip hale getirmiştir. Ayrıca, YAK yönteminin GA ve PSO'ya göre biraz daha maliyetli sonuçlara ulaştığı gözlenmiştir. Test sistemlerinden elde edilen OGA problemi sonuçları, literatürde yapılan benzer çalışmaların optimal sonuçlarıyla karşılaştırılmış ve literatürde kullanılan GA, PSO ve YAK yöntemlerinin bu çalışma için kullanılan benzer yöntemlerden generatör ünitelerinin saatlik toplam yakıt maliyeti bakımından genel olarak daha fazla maliyetli sonuçlar bulduğu tespit edilmiştir.

Optimal Power Flow (OPF) is one of the most effective tool for planning and operating of power systems. In order to find optimal solution for OPF , it is required to handle a set of complex mathemetical formulations. Apart from traditional methods, recently heuristic methods which can overcome these difficulties easily have been important for solving OPF. In this paper, when electrical energy is generated at electrical power systems according to total demand of electric utilities, hourly generation cost of the generator units is tried to calculated taking into account of system losses. Heuristic techniques such as Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Bee Colony (ABC) are used to solve optimization problem. Optimal Power Flow (OPF) is applied to IEEE 14,30 and 57-bus test samples using algorithms that is developed using MATLAB, respectively. The total generation cost of generator units and system transmission losses are calculated considering Valve Point Effect. Although it is found more optimal solutions with small differences using PSO for OPF problem, PSO is the best practical method among others because of having the fastest convergence time. Moreover, GA and PSO find better total hourly generation cost values compared with ABC. The optimal solutions obtained from IEEE test systems with 14, 30 and 57 buses and those obtained from similar studies in literature are compared mutually to analysis which method is more appliable in large scale power systems than others. As a result, the methods used for this study show genarally better performance than similar methods in literature considering hourly total gereation cost of generator units as a objective function