Optimization of transformer efficiency with gravitational search algorithm for various operation conditions

YÖK Tez No: 379785Teknolojinin hızla gelişmesi temiz, güvenilir ve sürekli enerjiye olan ihtiyacı da artırmıştır. Trafolar, elektrik enerjisinin üretim, iletim, dağıtım ve tüketim aşamalarında önemli bir yere sahiptir. Transformatör verimlerinin çeşitli yüklenme durumlarında olabildiğince yüksek olması istenir. Bu çalışmada; Transformatörün farklı yüklenme durumlarına göre veriminin maksimum olduğu çalışma noktasının bulunması son zamanlarda geliştirilen optimizasyon tekniklerinden biri olan Yerçekimsel Arama Algoritması (YAA) ile gerçekleştirilmiştir. YAA, Newton'un hareket ve yerçekimi kanunlarına dayalı bir optimizasyon algoritmasıdır. Burada, modern bir optimizasyon yöntemi olan YAA ve Klasik Yöntem (KY) ile farklı güç ve yapılardaki transformatörlere uygulanmış ve verim optimizasyonu yapılmıştır. Elde edilen sonuçlardan YAA'nın transformatör verim optimizasyonu için alternatif bir yöntem olduğu anlaşılmıştır.The rapid development of technology has increased the need to clean, reliable and continuous energy. Transformers are the prominent components of electrical energy at the stages of generation, transmission, distribution and consumption. It is desirable that the efficiency of transformers to be high as much as possible at various loading conditions. In this work, in order to obtain the maximum efficiency point of transformer at different loading conditions, Gravitational Search Algorithm (GSA), is used which is a novel optimization technique. GSA is an optimization algorithm based on Newton's motion and gravitation laws. Here, GSA method which is a modern method and classical method have been applied to transformers at various rated powers and structures and efficiency optimization has been done. From the results, it has been proved that GSA is an alternative method for transformer efficiency optimization

Comparison of different heuristic algorithms for location and value determination of STATCOM providing minimum losses in power systems

WOS: 000443170500011Güç sistemleri üzerine yapılan çalışmaların en önemli konularından biri toplam kayıpların azaltılmasıdır. Esnek A. A. iletim sistemleri (FACTS) bu amacın gerçekleştirilmesinde önemli bir araç olarak öne çıkmaktadır. Statik Senkron Kompanzatörler (STATCOM), söz konusu FACTS yapılarının çalışması bakımından arasında en esnek ve gelişmiş olanlarıdır. Bir güç sistemindeki toplam kayıplar STATCOM’un bağlı bulunduğu baranın konumu ve tepkin güç çıkış değerine göre değişir. Bu çalışmada dört farklı sezgisel algoritma kullanılarak güç sistemi kayıplarının minimumunu elde etmeyi sağlayacak en iyi STATCOM konumunun ve çıkış değerinin belirlenmesi ve böylece algoritmaların karşılaştırılması amaçlanmıştır. Kullanılan sezgisel yöntemler sırasıyla Yerçekimsel Arama Algoritması (YAA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Yapay Arı Kolonisi Algoritması (YAK) ve Karınca Kolonisi Algoritması (KKA) yöntemleridir. Yöntemler IEEE’nin 14 baralı test sistemine uygulanarak en az sistem kayıplarının elde edilebildiği STATCOM konumları ve bu konumlardaki STATCOM tepkin güç çıkış değerleri bulunmuştur. Elde edilen sonuçlar en uygun değeri bulma ve yakınsama hızı bakımından karşılaştırılmış ve tartışılmıştır.One of the most important issues of studies that have been done on the power systems is loss reduction, Flexible /-1. C transmission systems (FACTS) give significant opportunities to realize this aim, Static Synchronous Compensators (STATCOMs) are the most flexible and sophisticated structure as compared to the other FACTS devices in terms of operation, Total losses of u power system c hunge according to the location and reactive power output of STATCOM, In this work, it is aimed to find optimum locution and output value of a STATCOM that provide minimum kisses of power system by using four different heuristic algorithms and to compare these algorithms, Heuristic algorithms that ure used M this paper are Gravitational Search Algorithm (GSA), Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC) and Ant Colony Algorithm (ACA) respectively, These methods were applied to IEEE-14 bus test system, and optimum locutions and output values of STATCOMs that provide minimum losses have been found, Also, results of all methods are compared and discussed in terms of finding proper value and convergence speed

Güç şebekelerinde minimum kayıpları sağlayan STATCOM konumunun ve değerinin belirlenmesinde farklı sezgisel algoritmaların karşılaştırılması

Güç sistemleri üzerine yapılan çalışmaların en önemli konularından biri toplam kayıpların azaltılmasıdır. Esnek A. A. iletim sistemleri (FACTS) bu amacın gerçekleştirilmesinde önemli bir araç olarak öne çıkmaktadır. Statik Senkron Kompanzatörler (STATCOM), söz konusu FACTS yapılarının çalışması bakımından arasında en esnek ve gelişmiş olanlarıdır. Bir güç sistemindeki toplam kayıplar STATCOM’un bağlı bulunduğu baranın konumu ve tepkin güç çıkış değerine göre değişir. Bu çalışmada dört farklı sezgisel algoritma kullanılarak güç sistemi kayıplarının minimumunu elde etmeyi sağlayacak en iyi STATCOM konumunun ve çıkış değerinin belirlenmesi ve böylece algoritmaların karşılaştırılması amaçlanmıştır. Kullanılan sezgisel yöntemler sırasıyla Yerçekimsel Arama Algoritması (YAA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Yapay Arı Kolonisi Algoritması (YAK) ve Karınca Kolonisi Algoritması (KKA) yöntemleridir. Yöntemler IEEE’nin 14 baralı test sistemine uygulanarak en az sistem kayıplarının elde edilebildiği STATCOM konumları ve bu konumlardaki STATCOM tepkin güç çıkış değerleri bulunmuştur. Elde edilen sonuçlar en uygun değeri bulma ve yakınsama hızı bakımından karşılaştırılmış ve tartışılmıştır