Affiliation:
1. BANDIRMA ONYEDİ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
2. BANDIRMA ONYEDİ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Günümüzde, yeniden yapılandırılmış elektrik güç sistemlerinde meydana gelen belirsizlikler rekabetçi elektrik piyasasında tıkanıklık oluşturmakta olup, bu durum güç sisteminde ekonomik kayba ve sistem güvenilirliğini zayıflatmaktadır. Bu durum göz önüne alındığında, tıkanıklık yönetimi (CM) modern güç sistemlerinin işletilmesi ve kontrolü açısından en önemli planlama problemlerden biri olarak ortaya çıkmaktadır. Bu makalede, tıkanıklık yönetimi problemini çözmek için son zamanlarda literatüre sunulan Balçık Küfü Algoritması (SMA) ve Tazmanya Canavarı Optimizasyon (TDO) algoritması kullanılmıştır. SMA ve TDO algoritmaları, generatörlerin ürettikleri aktif güç değerlerini yeniden planlayarak elektrik piyasasında meydana gelen tıkanıklığı belirtilen eşitlik ve eşitsizlik kısıtlamaları içerisinde hafifletmektedir. Ayrıca önerilen algoritmalar, toplam yeniden planlama maliyetini minimize ederken, benzetim çalışmalarında oluşturulan senaryolara göre meydana gelen tıkanıklığın giderilmesini sağlamaktadır. Benzetim çalışmaları değiştirilmiş IEEE 30- bara test sisteminde gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar literatürdeki diğer sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre, SMA algoritmasının tıkanıklık yönetimi problemini çözmede literatürdeki diğer algoritmalardan daha başarılı olduğu görülmüştür.
Publisher
Bandirma Onyedi Eylul University
Subject
General Medicine,General Chemistry
Reference21 articles.
1. A. Narain, S.K. Srivastava, and S.N. Singh “Congestion management approaches in restructured power system: key issues and challenges”, The Electricity Journal, vol. 33, p. 106715, 2020.
2. R. Peesapati, A. Yadav, V.K. Yadav, and N. Kumar “GSA-FAPSO-based generators active power rescheduling for transmission congestion management”, IEEE Systems Journal, vol. 13, no. 3, pp. 3266-3273, 2019.
3. A. Pillay, S.P. Karthikeyan, and D.P. Kothari “Congestion management in power systems-a review”, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, vol. 70, pp. 83-90, 2015.
4. S. Balaraman, and N. Kamaraj “Transmission congestion management using particle swarm optimization”, J. Electrical Systems, vol. 7, no. 1, pp. 54-70, 2011.
5. S. Verma, and V. Mukherjee “Firefly algorithm for congestion management in deregulated environment”, Engineering Science and Technology, an International Journal, vol. 19, pp. 1254-1265, 2016.