Improved jaya algorıthm for optımal placement and sızıng of photovoltaıc systems ın radıal dıstrıbutıon networks
Radyal dağitim şebekelerinde fotovoltaik sistemlerin optimal yerleşimi ve boyutlandirilmasi için geliştirilmiş jaya algoritmasi
- Tez No: 933100
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜRKAN SOYKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Energy, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu, dağıtım güç şebekesini daha karmaşık hale getirmekte ve dikkatli analiz gerektiren birçok faktörü etkilemektedir. Bu karmaşıklık, yenilenebilir kaynaklarının kesintili doğasından, değişken talep modellerinden ve verimli enerji yönetimi ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Bu nedenle, çok amaçlı çalışmalarda dengeli bir yaklaşım sağlamak için gelişmiş optimizasyon teknikleri gereklidir. Bu çalışma, orta gerilim dağıtım sisteminde dağıtık üretim (DG) noktalarının optimum yerleşimini ve boyutlarını belirlemek amacıyla Geliştirilmiş JAYA (IJAYA) algoritmasını önermektedir. Çalışmanın hedefleri, güç kayıplarını en aza indirmek ve gerilim kararlılığını artırmaktır. Ayrıca, algoritmanın farklı yük senaryoları ve güç faktörü koşullarındaki performansı incelenmiştir. IJAYA algoritması, genetik algoritma (GA) yöntemiyle karşılaştırıldığında, tüm senaryolarda genel gerilim profili iyileştirme indeksi (VPII) açısından GA'dan biraz daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca, daha yüksek DG penetrasyonuna sahip senaryoların daha fazla kayıp azaltımı ile ilişkili olduğu kanıtlanmıştır. IJAYA, yüksek DG penetrasyonunu daha iyi yönetirken, DG penetrasyonunun %90'ı aşması durumunda temel performans metriklerinde bozulmalar gözlemlenmiştir. Bu durum, optimal DG boyutlandırması ve yerleşiminin önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, optimum dengeyi sağlamak için çok kriterli karar verme (MCDM) yöntemleri kullanılarak performans değerlendirmesi uygulanmıştır. Bu çalışma, sürdürülebilir, verimli ve düşük çevresel etkiye sahip enerji sistemleri oluşturma sürecinde gelişmiş optimizasyon tekniklerinin rolünü ön plana çıkarmaktadır.
Özet (Çeviri)
The integration of renewable energy sources renders the distribution power grid more intricate, affecting multiple aspects that require careful analysis. This complexity arises from the intermittent nature of renewables, fluctuating demand patterns, and the need for efficient energy management. Thus, advanced optimization techniques become essential for multi-objective studies, enabling a balanced approach. This study proposed an Improved JAYA (IJAYA) algorithm to find optimal placements and sizes of distributed generation (DG) points on a medium voltage distribution system, with objectives to minimize power losses and enhance voltage stability. Also, the performance of the algorithm is investigated in different load scenarios and power factor availability. When IJAYA is compared with the genetic algorithm (GA) method, it slightly outperforms GA in the overall voltage profile improvement index (VPII) in all scenarios. It is also proven that scenarios with higher DG penetration correlate with greater loss reductions. IJAYA handles better high DG penetration. However, exceeding 90% DG penetration leads to performance deterioration in key metrics, highlighting the need for optimal sizing and placement. The techno-economic environmental and social performance evaluation, using multi-criteria decision-making (MCDM) methods, is applied for optimal trade-off. This study underscores the role of advanced optimization techniques in achieving sustainable, efficient, and low-impact energy systems.
Benzer Tezler
- Çelik çerçevelerin hibrit öğrenme esaslı jaya algoritması yöntemi ile performansa dayalı optimum sismik tasarımı
Performance-based optimum seismic design of steel frames using the hybrid learning based-jaya algorithm
HİKMET TUTAR
Doktora
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADIK ÖZGÜR DEĞERTEKİN
- Ayrık optimizasyon problemlerinin çözümü için Jaya algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Jaya algorithm based new approaches for solving discrete optimization problems
MURAT ASLAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- PM10 verisi kullanılan rüzgâr gücü tahmini için jaya optimizasyon algoritması tabanlı hibrit yapay sinir ağı modelinin geliştirilmesi ve performans analizi
Development and performance analysis of a jaya optimization algorithm-based hybrid artificial neural network model for wind power forecasting using PM10 data
BAHTİYAR TAŞDEMİR
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYozgat Bozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YAZ
- Hiperparametre optimizasyonu destekli LSTM ve RNN tabanlı sezgisel algoritmalar ile deepfake ses tespiti
Deepfake audio detection using hyperparameter optimization–assisted LSTM- and RNN -based heuristic algorithms
TOLUN KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İDİRİS DAĞ
- Improved measurement of residual strength in the in situ wedge shear test
Başlık çevirisi yok
TURGUT AYBAK
