Yazar "Kaya, Burak" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Çok Makinalı Test Sisteminin, Kısa Devre Arızası Analizinde Güç Sistem Dengeleyicisi Parametrelerinin Elektrik Balığı Optimizasyonu ile Belirlenmesi(2024) Kaya, Burak; Eke, İbrahimBu makale, çok makinalı test sisteminin (MMTS) bir güç sisteminin kısa devre arızası durumlarında salınımlarında kararlılık oluşması için bir sezgisel optimizasyon algoritması olan Elektrik Balığı Optimizasyonu (EFO) kullanarak geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisi (PSS) parametrelerinin belirlenmesinde kullanılması önerilmiştir. Hata ve zaman tanım bölgesi tabanlı PSS parametrelerine ait problemin, tasarlanan amaç fonksiyonları EFO tekniği ile minimum hale getirilerek rotor hız değişim (??) kararsızlığının MATLAB/Power Pss uygulaması üzerinde sönümlenmesinde optimal parametreleri çözüm olarak kullanılmıştır. EFO optimizasyonu sonucu parametreleri belirlenen geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisinin (PSS) farklı kısa devre hataları durumlarındaki performans sonuçları incelenmiştir. EFO tekniği ile hesaplanmış PSS’in güç sisteminde rotor hız değişimi (??) kararsızlığını sönümlendirdiği, sistemin performansının Yapay Arı Kolonisi Algoritması (ABC) uygulanan PSS ve sistemde PSS kullanılmayan durumlar dikkate alındığında daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.Öğe Çok Makinalı Test Sisteminin, Kısa Devre Arızası Analizinde Güç Sistem Dengeleyicisi Parametrelerinin Elektrik Balığı Optimizasyonu ile Belirlenmesi(Kırıkkale Üniversitesi, 2024) Kaya, Burak; Eke, İbrahimBu makale, çok makinalı test sisteminin (MMTS) bir güç sisteminin kısa devre arızası durumlarında salınımlarında kararlılık oluşması için bir sezgisel optimizasyon algoritması olan Elektrik Balığı Optimizasyonu (EFO) kullanarak geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisi (PSS) parametrelerinin belirlenmesinde kullanılması önerilmiştir. Hata ve zaman tanım bölgesi tabanlı PSS parametrelerine ait problemin, tasarlanan amaç fonksiyonları EFO tekniği ile minimum hale getirilerek rotor hız değişim (??) kararsızlığının MATLAB/Power Pss uygulaması üzerinde sönümlenmesinde optimal parametreleri çözüm olarak kullanılmıştır. EFO optimizasyonu sonucu parametreleri belirlenen geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisinin (PSS) farklı kısa devre hataları durumlarındaki performans sonuçları incelenmiştir. EFO tekniği ile hesaplanmış PSS’in güç sisteminde rotor hız değişimi (??) kararsızlığını sönümlendirdiği, sistemin performansının Yapay Arı Kolonisi Algoritması (ABC) uygulanan PSS ve sistemde PSS kullanılmayan durumlar dikkate alındığında daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.Öğe Sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak güç sistemi dengeleyicisinin optimal tasarımı(Kırıkkale Üniversitesi, 2024) Kaya, Burak; Eke, İbrahimBu çalışma, güç sistemlerinde ani yük değişimleri ve kısa devre arızalarının yol açtığı geçici kararsızlıkların önüne geçmek amacıyla geliştirilen yeni bir yaklaşıma odaklanmaktadır. Güç Sistemi Dengeleyicisi (GSD), bu tür durumlarda rotor hızındaki değişimleri düzenleyerek sistemin kararlılığını sağlamada kritik bir rol oynar. Çalışmanın ana amacı, GSD parametrelerinin optimizasyonunu sağlamak için Elektrik Balığı Optimizasyonu (Electric Fish Optimization-EFO) yöntemini kullanarak daha verimli ve güvenilir bir güç sistemi tasarımı sunmaktır. Çalışma kapsamında önerilen EFO tabanlı GSD modeli, çok makinalı bir test sistemi (multi-machine test system-MMTS) üzerinde değerlendirilmiştir. EFO algoritması, doğadaki balıkların sürü halinde hareket etme davranışını taklit eden bir optimizasyon yöntemidir ve bu yöntemle GSD' nin geleneksel ayarlarının ötesine geçilerek, kısa devre ve yük değişimi durumlarında daha iyi performans göstermesi hedeflenmiştir. Araştırmanın benzetim çalışmaları bölümü, MATLAB/Power PSS uygulaması aracılığıyla yapılan simülasyonlardan oluşmaktadır. Bu simülasyonlar, önerilen EFO tabanlı GSD modelinin performansını, yaygın olarak kullanılan Yapay Arı Kolonisi (YAK) ve Farksal Gelişim Algoritması (FGA) sistemlerle karşılaştırmalı olarak analiz etmektedir. Simülasyon sonuçları, EFO tabanlı GSD'nin rotor hız değişimlerini daha etkin bir şekilde sönümlediğini, bu sayede sistemdeki dinamik kararlılığın önemli ölçüde iyileştirildiğini göstermektedir. Sonuç olarak, çalışma, güç sistemlerinin kararlılığını artırmak için GSD parametrelerinin optimizasyonunda EFO algoritmasının etkin bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır. Bu bulgu, enerji sistemlerinde güvenli ve kararlı bir operasyon sağlamak adına önemli bir katkı sunmaktadır. EFO yöntemi hem verimlilik hem de kararlılık açısından geleneksel yöntemlere kıyasla üstün performans sergilemiş ve gelecekteki güç sistemi optimizasyon çalışmaları için umut verici bir araç olarak öne çıkmıştır.Öğe YAPAY ARI KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE YAPILANGELİŞTİRMELER VE SONUÇLARI(2020) Kaya, Burak; Eke, İbrahimOptimizasyon algoritmalarında genel olarak çoğu problem türünde iyi performans sağlayıp sağlayamadığının analiz edilmesi ve literatürdeki algoritmalarla kıyaslanarak davranışlarının incelenmesi gerekir. Bu nedenle optimizasyon türlerinden biri olan ve arıların yiyecek arama davranışlarını modelleyen Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritmasının ilk literatüre girişinden son zamanlardaki gelişim sürecine kadar Performans Analizi yapılmıştır.Karaboğa tarafından 2005 yılında ortaya çıkarılan ABC’nin son yıllarda yapılan çalışmalar sonucunda yeni çözümleri bulma mekanizmasının çok iyi olduğu fakat yerel araştırma yapma mekanizmasının geliştirilebileceğini ortaya koymuştur. Algoritmanın klasik hali ve geliştirilen süreçler test problemlerinde belirli parametreler dikkate alınarak incelenmiş ve hangi iyileştirmenin standart ABC’ye göre daha iyi çözümler ürettiği gösterilmiştir.
