Elektrik şebekelerinde facts cihazlarının optimum yerleşimi
Optimum allocation of facts devices in electrical networks
- Tez No: 327217
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENGİN KARATEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: FACTS, Genetik algoritma tekniği, Optimizasyon, FACTS, Genetic algorithm technique, Optimization
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasının ilk aşamasında elektrik güç sistemlerinde kullanılan kademeli transformatör, faz kaydırıcı transformatör, statik var kompansatör ve tristör kontrollü seri kompansatör gibi elektrik şebekelerinde aktif rol oynayan güç elemanları elektrik güç akışı algoritmalarında analizleri yapılmak üzere modellenmiştir. Bu cihazların etkinlikleri test sistemleri üzerinde araştırılmıştır. Günümüzde rüzgar enerji santralleri ve yük talebindeki belirsizlikler elektrik güç sisteminin kontrolünü daha karmaşık bir hale getirmektedir. Bu tez çalışmasının ikinci aşamasında, farklı senaryolar altında bu belirsizliklerin etkileri kademeli ve faz kaydırıcı transformatörlerin çalışma performansları üzerinde araştırılmıştır. Kademeli transformatörün kontrolü farklı senaryolar altında yapay sinir ağları ve ANFIS gibi akıllı sistemler ile gerçekleştirilmiştir. Mevcut elektrik şebeke altyapısı giderek daha karmaşık hale gelen ve büyüyen elektrik güç sistemlerindeki gereksinimleri karşılamada yetersiz kalabilmektedir. Bu nedenle gerilim ihlalleri ve iletim hatlarındaki termal kapasitelerin aşılması söz konusu olabilmektedir. Bu bağlamda, FACTS cihazlarının yerinin ve boyutunun belirlenmesi hem teknik hem de ekonomik açıdan büyük önem arz etmektedir. Bununla birlikte, bu optimizasyon problemine uygun çok-amaçlı fonksiyonu elde etmek karmaşık ve zahmetlidir. Bu tez çalışmasının son aşamasında, grafik tabanlı basit bir amaç fonksiyonu geliştirilerek, uzun vadeli yük belirsizlikleri altında genetik algoritma ile FACTS cihazlarının bara gerilim değişimleri ve hat kapasiteleri açısından optimum yerleşimlerini ve değerlerini belirleyen bir yöntem önerilmiş ve performansı IEEE test sistemi kullanılarak test edilmiştir. Önerilen yöntemin diğer çalışmalardan farkı, sabit bir yük profili yerine uzun vadede rastgele değişen yük profilinin kullanılmasıdır. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin güvenilir bir şekilde kullanılabileceği göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The first part of this thesis aims at modeling and analyzing the role of static var compensator, thyristor controlled series compensator, tap changing transformer, and phase shifter transformer in electrical power flow studies. The effectiveness of these devices are investigated in test networks. Because the level of uncertainty increases with growing wind power penetration and load demand, electric power systems have become larger and more complex in terms of efficient management. In the second part of this thesis, the impact of these uncertainties are investigated on tap changing transformer and phase shifter transformer through different scenarios. After that, intelligent tools such as artificial neural network and ANFIS are utilized to control tap changing transformer under these circumstances. The existing infrastructures are difficult to catch up with the growth in generation capacity. Therefore, the overall system is obliged to operate under stress due to the voltage profile and thermal capacity problems. In that manner, FACTS devices are playing important role for the system security and power quality. Thus, the problem of determining the size and location of FACTS devices is essential due to the technical and economical reasons. However, the most difficult task of an optimization problem is to find a suitable multi-objective function. In the final part of this thesis, a genetic algorithm optimization method is proposed with a graph based panelized objective function. In the proposed method, annual daily load profile is considered as a whole instead of an instant load profile while looking for optimum size and location of FACTS devices. The proposed method allows including, in a simple way, the load fluctuations for a long period while improving the power system performance by using FACTS devices. The performance of the proposed method has been tested on the IEEE test system.
Benzer Tezler
- Dynamic load management for IMS networks using network function virtualization
Şebeke fonksiyonları sanallaştırma kullanarak IMS şebekelerinde dinamik yük paylaşımı
KAAN DANDİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT
DR. İBRAHİM HÖKELEK
- Application of power electronic devices on smart grid
Akıllı şebekesinde güç elektroniği cihazlarının uygulaması
ABDULLAHI BALA KUNYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMelikşah ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. TANKUT YALÇINÖZ
- Designing of a three-phase inverter with d-statcom capability for microgrid
Mikro şebekeler için d-statcom kabiliyetine sahip üç fazlı inverter tasarımı
RAAD SALIH JAWAD JAWAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM MAHARİQ
- Orta gerilim şebekelerinde kısa süreli gerilim düşümlerine karşı önlemler
Precautions taken against short-term voltage drops in medium voltage networks
SEMİH ÖZKOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ERTAN YANIKOĞLU
- Rüzgar enerji santrallerinin modellenmesi ve kısa devre analizi
Modelling of wind power plants and short circuit analysis
MEHMET ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUCİZ ÖZCAN