Kaotik haritalama algoritmalarıyla parametreleri ayarlanan parçacık sürü optimizasyonu ile ekonomik yük dağıtımı
[ X ]
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Kırıkkale Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmanın amacı farklı kaotik haritalar ile oluşturulmuş optimizasyon yöntemleri ile ekonomik yük dağıtımı probleminin çözülmesidir. Enerji santralleri elektrik enerjisi üretirken işçi maliyetleri, jeneratörlerin yakıt maliyetleri ve bakım maliyetleri gibi maliyetlerle karşı karşıya kalırlar. Bu maliyetler arasında en büyük payı yakıt maliyetleri oluşturur. Bundan dolayı yakıt maliyetini en aza indirmek enerji santrallerini optimum şekilde işletebilmek için çok önemlidir. Ekonomik yük dağıtımı en genel tabiri ile yakıt maliyeti yüksek olan jeneratörün aktif güç çıktısı düşük tutulurken yakıt maliyeti düşük olan jeneratörün aktif güç çıktısının yüksek tutularak talep gücün karşılanmasıdır. Bu optimizasyon probleminin çözümü için günümüzde metasezgisel algoritmalar kullanılmaktadır. Bu çalışmada da lojistik harita, gauss haritası ve çadır harita parçacık sürü optimizasyonuna eklenmiştir. Bunun sonucunda Lojistik haritalı PSO, gauss haritalı PSO ve çadır haritalı PSO metotları elde edilmiş ve ekonomik yük dağıtımı problemine uygulanmıştır. Bu çalışmada farklı kaotik haritaların optimizasyon sonuçlarına etkisi incelenmiştir.
The purpose of this study is to solve the economic load dispatch problem with optimisation methods based on different chaotic maps. Power plants face costs such as labour costs, fuel costs of generators and maintenance costs while generating electrical energy. Fuel costs constitute the largest share among these costs. Therefore, it is very important to minimise fuel costs in order to operate power plants optimally. Economic load dispatch, in the most general terms, is to meet the demand power by keeping the active power output of the generator with high fuel cost low while keeping the active power output of the generator with low fuel cost high. Metaheuristic algorithms are currently used to solve this optimisation problem. In this study, logistic map, gauss map and tent map are added to particle swarm optimisation. As a result, PSO with logistic map, PSO with Gaussian map and PSO with tent map methods are created and applied to the economic load dispatch problem. In this study, the effects of different chaotic maps on the optimisation results were investigated.
The purpose of this study is to solve the economic load dispatch problem with optimisation methods based on different chaotic maps. Power plants face costs such as labour costs, fuel costs of generators and maintenance costs while generating electrical energy. Fuel costs constitute the largest share among these costs. Therefore, it is very important to minimise fuel costs in order to operate power plants optimally. Economic load dispatch, in the most general terms, is to meet the demand power by keeping the active power output of the generator with high fuel cost low while keeping the active power output of the generator with low fuel cost high. Metaheuristic algorithms are currently used to solve this optimisation problem. In this study, logistic map, gauss map and tent map are added to particle swarm optimisation. As a result, PSO with logistic map, PSO with Gaussian map and PSO with tent map methods are created and applied to the economic load dispatch problem. In this study, the effects of different chaotic maps on the optimisation results were investigated.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Enerji
