Yenilenebilir kaynak içeren güç sistemleri için optimum reaktif güç dağıtımını sağlayacak java tabanlı bir güç akışı analizörünün geliştirilmesi

Abstract

Reaktif güç dağıtımın, güç şebekelerinin çalışmasında kritik ve önemli yeri vardır ve güç şebekelerinde güvenli ve ekonomik bir çalışma imkânını sağlamak için temel bir rolu oynamaktadır. Reaktif gücün amaçsız dağılımı, güç şebekelerinin güç kalitesini ciddi bir şekilde etkiler ve iletim kaybını arttırır. Etkin bir güç akışı mekanizmanın oluşturması, sadece güç kaybını azaltmakla kalmaz aynı zamanda güç kalitesini de arttırır. Optimal Reaktif Güç Dağıtımı (ORGD) çalışmaları, güç sisteminin en güvenilir çalışma koşulunu sağlayacak en uygun sistem yapılandırmalarını oluşturmaktır. ORGD, jeneratörü olan baraların gerilimlerini, trafo kademe pozisyonlarını ve değiştirilebilir şönt kapasitörlerinin boyutunu kontrol ederek aktif güç kaybının azaltmasını sağlar. Bu tezde, baraya yeni kurulan bir DG sisteminin en uygun şekilde yerleştirilmesi için yapay zekâ yöntemleri uygulamıştır. Tezin temel amacı, kontrol değişkenlerini limitleri aralarında optimize ederek aktif güç kaybını en aza indirmek ve incelenen sistemde yeni bir DG'nin optimum yerleşimini bulmaktır. Sistem performansını değerlendirmek için IEEE 14 bara sistemi kullanılmıştır ve önerilen tekniğin sonuçları PSO, YAKA, GA, HPSOM optimizasyon teknikleriyle karşılaştırılmıştır. Test sonuçları, önerilen konfigürasyonun geleneksel güç sistemlerinde yenilenebilir entegrasyon oranını arttırmaya katkıda bulunacağını göstermektedir. Sonuçlar ayrıca, önerilen ORGD tekniğinin optimum bir çözüme yaklaşabileceğini ve kritik bir durumda ve makul bir süre içinde tatmin edici bir çözüm elde edebileceğini göstermektedir. En uygun sistem yapılandırmanın araştırılması için kullanışlı güç akışı analizi prosedürlerinin geniş bir koleksiyonu, açık kaynaklı JPOWER algoritmaları ile ele alınmıştır. JPOWER güç akışı problemlerini çözmeye odaklanır ve bunun avantajı, kodun kolaylıkla kullanılabilmesi ve değiştirilebilmesidir. Test sonuçları, önerilen yöntemin etkinliğini göstermektedir.

Reactive power dispatch is critical to the operation of power networks and plays the main role in order to provide facility of secure and economic operation in power networks. Unreasonable distribution of the reactive power would severely affect the power quality of the power networks and increases the transmission loss. Establishing an efficient power flow mechanism contributes not only to decreasing power loss, but also to increase the quality of power. Therefore, Optimal Reactive Power Dispatch (ORPD) studies target to establish the most convenient system configurations that will enable the most reliable operating condition of power system. ORPD is defined as the minimization of active power loss by controlling generator bus voltages, transformer tap positions and the size of switchable shunt capacitors. In this thesis, artificial intelligence methods are implemented for optimal placement of a newly installed DG system at transmission line. The main objective of this thesis is to minimize the active power loss by optimizing the control variables within their limits and to find the optimal placement of a new DG in the studied system. IEEE 14 bus system is used to evaluate the performance of implemented technique. The results of the proposed technique are compared with that of PSO, ABC, GA, HPSOM optimization techniques. Test results show that proposed configuration will contribute to increasing the rate of renewable integration in conventional power systems. The results also show that the proposed ORPD technique can converge to a near solution and obtain a competitive solution in a critical situation and within a reasonable amount of time. A wide collection of useful power flow analysis procedures for the exploration of the most convenient system configuration have been handled through the open source JPOWER algorithms. JPOWER focuses on solving the power flow problems and its benefit is that its code can be easily used and modified. Test results show the effectiveness of the proposed method.