Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü

Tefek, Mehmet Fatih; Uğuz, Harun

doi:10.17341/gazimmfd.571617

Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü

Mehmet Fatih TEFEK, (Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Kaman Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, Kırşehir, Türkiye)

Harun UĞUZ (Konya Teknik Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Konya, Türkiye)

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

4 1

Yıl: 2019 Cilt: 34 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 1871 - 1895 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.571617 İndeks Tarihi: 05-01-2021

Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü

Öz:

Ekonomik dağıtım problemi (EDP) karmaşık, sınırlamalı ve doğrusal olmayan bir optimizasyon problemidir.EDP’de talep edilen güç için, aktif güç baralarının minimum ve maksimum sınırları arasında sistemin yakıtmaliyetini minimum yapmak amaçlanmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye 19 baralı rüzgâr-termal güç sisteminin EDPçözümü amacıyla yerçekimsel arama algoritması (YAA) ile öğretme-öğrenme temelli optimizasyon (ÖÖTO)algoritmasının birleştirilmesi ile hızlı, etkili ve güvenilir bir hibrit optimizasyon algoritması olan modifiye hibrityerçekimi arama-öğretme-öğrenme temelli optimizasyon yöntemi (MHYÖ) tasarlanmıştır. MHYÖ yöntemi,sınırlamalı optimizasyon problemi çözümü için YAA’nın güçlü global arama ve TLBO’nun yerel arama özelliğimodifiye edilerek geliştirilmiştir. MHYÖ, literatürde iyi bilinen ve sık kullanılan on adet benchmarkfonksiyonlarıyla deneysel amaçlı test edilmiştir. Geliştirilen MHYÖ yöntemi, EDP çözümü için ilk olarak 6-baralırüzgâr-termal güç sisteminde talep edilen sırasıyla 400 MW, 450 MW ve 500 MW güç için uygulanmıştır. Dahasonra geliştirilen MHYÖ yöntemi, Türkiye 19 baralı rüzgâr-termal güç sisteminin EDP çözümü amacıylasistemdeki toplam planlanan gücün %25, %27,5 ve %30 talep edilen güç oranına göre üç farklı durumdauygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar diğer çalışmaların sonuçları ile kıyaslanmıştır. Bu sonuçlara göre, MHYÖyönteminin hem yakıt maliyeti hem de hesaplama zamanı ikilisi açısından, kısa çalışma zamanında, güvenilir, etkilive minimum yakıt maliyeti ile sonuçları bulduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelime:

Solution of economic dispatch problem for wind-thermal power systems by a modified hybrid optimization method

Öz:

Economic Dispatch Problem (EDP) is a complex, constrained and non-linear optimization problem. In the EDP, it is aimed to minimize the system fuel cost between minimum and maximum limits of the active power buses. In this study, a modified hybrid Gravitational Search- Teaching-Learning Based Optimization Algorithm (MHGT), a quick, efficient and reliable method is proposed by combining standard Gravitational Search Algorithm (GSA) and Teaching-Learning Based Optimization (TLBO). The proposed MHGT method was developed by modifying the global search superiority in GSA and powerful local search specialty in TLBO for the solution of constrained optimization problem. The MHGT was tested experimentally by well-known and mostly used ten benchmark function in the literature. The proposed method was first implemented on a 6 bus wind-thermal power system for 400, 450 and 500 MW powers. Then, it was implemented on Turkey 19 bus wind-thermal power system according to different ratios of the installed power as 25, 27.5 and 30 percent to solve the EDP problem. The obtained results were compared with the results of other studies. From the results, it is seen that the proposed MHGT method finds the solution in a short execution time and less fuel cost with more reliably and more efficiently in terms of both fuel cost and execution time.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1. Mahor A., Prasad V., Rangnekar S., Economic dispatch using particle swarm optimization: A review, Renewable Sustainable Energy Rev., 13 (8), 2134-2141, 2009.
2. Chowdhury B.H., Rahman S., A review of recent advances in economic dispatch, IEEE Trans. Power Syst., 5 (4), 1248-1259, 1990.
3. Nicholson H., Sterling M.J.H., Optimum Dispatch of Active and Reactive Generation by Quadratic Programming, IEEE Trans. Power App. Syst., PAS-92 (2), 644-654, 1973.
4. Tinney W.F., Hart C.E., Power Flow Solution by Newton's Method, IEEE Trans. Power App. Syst., PAS86 (11), 1449-1460, 1967.
5. Treece J.A., Bootstrap Gauss-Seidel load flow, Proc. Inst. Electr. Eng., 116 (5), 866-870, 1969.
6. Momoh J.A., Adapa R., El-Hawary M.E., A review of selected optimal power flow literature to 1993. I. Nonlinear and quadratic programming approaches, IEEE Trans. Power Syst., 14 (1), 96-104, 1999.
7. Eke İ., Tezcan S.S., Çelik C., Solving economic load dispatch problem with valve-point effects using filled function Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32 (2), 429-438, 2017.
8. Al-Betar M.A., Awadallah M.A., Khader A.T., Bolaji A.L.a., Almomani A., Economic load dispatch problems with valve-point loading using natural updated harmony search, Neural Comput. Appl., 1-15, 2016.
9. Bakirtzis A., Petridis V., Kazarlis S., Genetic algorithm solution to the economic dispatch problem, IEE Proc. Generat. Transm. Distrib., 141 (4), 377-382, 1994.
10. Cai J., Ma X., Li L., Yang Y., Peng H., Wang X., Chaotic ant swarm optimization to economic dispatch, Electr. Power Syst. Res., 77 (10), 1373-1380, 2007.
11. Hemamalini S., Simon S.P., Artificial Bee Colony Algorithm for Economic Load Dispatch Problem with Non-smooth Cost Functions, Electr. Power Compon. Syst., 38 (7), 786-803, 2010.
12. Duman S., Güvenç U., Yörükeren N., Gravitational Search Algorithm for Economic Dispatch with ValvePoint Effects Int. Rev. Electr. Eng., 5 (6), 2890-2895, 2010.
13. Bhattacharjee K., Bhattacharya A., Dey S.H.N., Teaching-learning-based optimization for different economic dispatch problems, Sci. Iran. D: Comput. Sci. Eng. Electr. Eng., 21 (3), 870-884, 2014.
14. Chen G., Ding X., Optimal economic dispatch with valve loading effect using self-adaptive firefly algorithm, Appl. Intell., 42 (2), 276-288, 2015.
15. Nadeem Malik T., Ul Asar A., Wyne M.F., Akhtar S., A new hybrid approach for the solution of nonconvex economic dispatch problem with valve-point effects, Electr. Power Syst. Res., 80 (9), 1128-1136, 2010.
16. Zaman F., Elsayed S.M., Ray T., Sarker R.A., Configuring two-algorithm-based evolutionary approach for solving dynamic economic dispatch problems, Eng. Appl. Artif. Intell., 53, 105-125, 2016.
17. Niknam T., Narimani M.R., Azizipanah-Abarghooee R., A new hybrid algorithm for optimal power flow considering prohibited zones and valve point effect, Energy Convers. Manage., 58, 197-206, 2012.
18. Pourakbari-Kasmaei M., Rashidi-Nejad M., An effortless hybrid method to solve economic load dispatch problem in power systems, Energy Convers. Manage., 52 (8), 2854-2860, 2011.
19. Niknam T., A new fuzzy adaptive hybrid particle swarm optimization algorithm for non-linear, non-smooth and non-convex economic dispatch problem, Appl. Energy, 87 (1), 327-339, 2010.
20. Kherfane N., Younes M., Kherfane R.L., Khodja F., A hybrid FFA-MPSO algorithm for solving economic power dispatch problem with valve-point effect, J. Electr. Eng., 16 (3), 198-209, 2016.
21. Younes M., A novel Hybrid FFA-ACO Algorithm for Economic Power Dispatch J. Control Eng. Appl. Inf., 15 (2), 67-77, 2013.
22. Jiang S., Ji Z., Shen Y., A novel hybrid particle swarm optimization and gravitational search algorithm for solving economic emission load dispatch problems with various practical constraints, Int. J. Electr. Power Energy Syst., 55, 628-644, 2014.
23. Hetzer J., Yu D.C., Bhattarai K., An Economic Dispatch Model Incorporating Wind Power, IEEE Trans. Energy Convers., 23 (2), 603-611, 2008.
24. Chen C.-L., Lee T.-Y., Jan R.-M., Optimal windthermal coordination dispatch in isolated power systems with large integration of wind capacity, 47 (18), 3456- 3472, 2006.
25. Teeparthi K., Vinod Kumar D.M., Security-constrained optimal power flow with wind and thermal power generators using fuzzy adaptive artificial physics optimization algorithm, Neural Comput. Appl., 29 (3), 855-871, 2018.
26. Li Y.Z., Jiang L., Wu Q.H., Wang P., Gooi H.B., Li K.C., Liu Y.Q., Lu P., Cao M., Imura J., Wind-thermal power system dispatch using MLSAD model and GSOICLW algorithm, Knowledge Based Syst., 116, 94- 101, 2017.
27. Karadeniz A., Eker M.K., BB-BC, PSO and IMO Algorithms for Economic Dispatch Problem of WindThermal Power Plants, J. Polytechnic, 19 (3), 261-268, 2016.
28. Güçyetmez M., Çam E., A new hybrid algorithm with genetic-teaching learning optimization (G-TLBO) technique for optimizing of power flow in wind-thermal power systems, Electr. Eng., 98 (2), 145-157, 2016.
29. Tefek M.F., Uğuz H., Güçyetmez M., A new hybrid gravitational search–teaching–learning-based optimization method for energy demand estimation of Turkey, Neural Comput. Appl., 1-16, 2017.
30. Rashedi E., Nezamabadi-Pour H., Saryazdi S., GSA: A Gravitational Search Algorithm, Inf. Sci., 179 (13), 2232-2248, 2009.
31. Cui Y., Geng Z., Zhu Q., Han Y., Review: Multiobjective optimization methods and application in energy saving, Energy, 125, 681-704, 2017.
32. Rao R.V., Savsani V.J., Vakharia D.P., Teaching– learning-based optimization: A novel method for constrained mechanical design optimization problems, Comput.-Aided Des., 43 (3), 303-315, 2011.
33. Malek M., Guruswamy M., Owens H., Pandya M., A Hybrid Algorithm Technique, Departmant of Computer Sciences Tech. Rep. 89-6, University of Texas at Austin, Texas.1989.
34. Venkata Rao R., Kalyankar V.D., Multi-pass turning process parameter optimization using teaching– learning-based optimization algorithm, Sci. Iran., 20 (3), 967-974, 2013.
35. Happ H.H., Optimal power dispatch; A comprehensive survey, IEEE Trans. Power App. Syst., 96 (3), 841-854, 1977.
36. Alsac O., Stott B., Optimal Load Flow with Steady-State Security, IEEE Trans. Power App. Syst., PAS-93 (3), 745-751, 1974.
37. Kennedy J., Eberhart R., "Particle swarm optimization," in Neural Networks, 1995. Proceedings., IEEE International Conference on, 1995, vol. 4, pp. 1942- 1948 vol.4.
38. Karaboğa D., An Idea Based on Honey Bee Swarm for Numerical Optimization, Technical Report-TR06, Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Erciyes University 2005.
39. Wilcoxon F., Individual Comparisons by Ranking Methods, Biometrics Bull., 1 (6), 80-83, 1945.

APA	Tefek M, Uğuz H (2019). Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. , 1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
Chicago	Tefek Mehmet Fatih,Uğuz Harun Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. (2019): 1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
MLA	Tefek Mehmet Fatih,Uğuz Harun Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. , 2019, ss.1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
AMA	Tefek M,Uğuz H Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. . 2019; 1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
Vancouver	Tefek M,Uğuz H Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. . 2019; 1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
IEEE	Tefek M,Uğuz H "Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü." , ss.1871 - 1895, 2019. 10.17341/gazimmfd.571617
ISNAD	Tefek, Mehmet Fatih - Uğuz, Harun. "Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü". (2019), 1871-1895. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.571617

APA	Tefek M, Uğuz H (2019). Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34(4), 1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
Chicago	Tefek Mehmet Fatih,Uğuz Harun Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 34, no.4 (2019): 1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
MLA	Tefek Mehmet Fatih,Uğuz Harun Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.34, no.4, 2019, ss.1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
AMA	Tefek M,Uğuz H Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2019; 34(4): 1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
Vancouver	Tefek M,Uğuz H Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2019; 34(4): 1871 - 1895. 10.17341/gazimmfd.571617
IEEE	Tefek M,Uğuz H "Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34, ss.1871 - 1895, 2019. 10.17341/gazimmfd.571617
ISNAD	Tefek, Mehmet Fatih - Uğuz, Harun. "Modifiye hibrit optimizasyon yöntemi ile rüzgâr-termal güç sistemleri için ekonomik dağıtım probleminin çözümü". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 34/4 (2019), 1871-1895. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.571617