Ham Enerji Kaynağı Kısıtlı Termik Birim İçeren Sistemlerde Çevresel Ekonomik Güç Dağıtımı Probleminin Çözümü

Yıl 2011, Cilt: 24 Sayı: 1, 47 - 72, 30.06.2011

Serdar Özyön , Celal Yaşar , Hasan Temurtaş

Öz

Yapılan çalışmada ham enerji
kaynağı k ısıtlı termik birimler içeren güç sistemlerinde çevresel ekonomik güç
dağıtım probleminin çözümü ele alınmıştır. Problemde toplam yakıt maliyeti ve
toplam NOx emisyon miktarının minimum düzeye çekilmesinin yanında ham enerji
kaynağı kısıtlı termik birimlerin belirlenen gaz miktarını harcaması da
sağlanmıştır. Çok amaçlı optimizasyon problemlerinden biri olan bu çevresel
ekonomik güç dağıtım problemini tek amaçlı optimizasyon problemine dönüştürmek
için ağırlıklı toplam metodu (ATM), probleminin çözümü için genetik algoritma
(GA) metodu kullanılmıştır. Metodun uygulamasını göstermek için örnek olarak
normal termik ve ham enerji kaynağı kısıtlı termik üretim birimlerinden oluşan
15 baralı kayıplı bir sistem seçilmiştir. Örnek sistemin bir günlük işletim
süresi göz önüne alınarak, gaz kısıtsız ve gaz kısıtlı olarak, ağırlık faktörü
w’nin çeşitli değerleri için çözümler elde edilmiştir. Elde edilen çözüm
değerlerine göre toplam maliyet ve toplam NOx emisyon değerleri (pareto optimal
sonuçlar) değerlendirilmiştir.  

Anahtar Kelimeler

Çevresel ekonomik güç dağıtımı, Ağırlıklı toplam metodu, Genetik algoritma, Ham enerji kaynağı kısıtlı termik birim.

Solutıon Of Envıronmental Economıc Power Dıspatch Problem In Systems Wıth Lımıted Energy Supply Thermal Unıts

Öz

In this study, the solution of the environmental economic power dispatch problem in power systems that contain limited energy supply thermal units has been given. In the problem, as well as the minimization of the total fuel cost and total NOx emission amount, the amount of gas which are fueled by the limited energy supply thermal units under the take-or-pay agreement have been provided. Weighted sum method (WSM) has been used in order to convert this environmental economic power dispatch problem, which is one of the multi objective optimization problems, into a single objective optimization problem, and genetic algorithm (GA) method has been used for the solution of the problem. To illustrate the application of the method, a lossy system with 15 buses consisting of normal thermal and limited energy supply thermal units has been selected as an example. Considering the one-day operation period of the sample system, solutions have been obtained for various values of weight factor w both for unlimited and limited gas amount. The obtained total cost and total NOx emission values (pareto optimal results) have been evaluated. 

Anahtar Kelimeler

Environmental economic power dispatch, Weighted sum method, Genetic algorithm, Limited energy supply units..

Kaynakça

• [1] S. Özyön, Genetik algoritmanın bazı çevresel ekonomik güç dağıtım problemlerine uygulanması, Yüksek Lisans Tezi, Dumlupınar Üniversitesi, ss. 136 (yayımlanmamış), 2009.
• [2] L. Wang, C. Singh, “Reserve-constrained multi area environmental/economic dispatch based on particle swarm optimization with local search”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 22, No. 2, pp. 298-307, 2009
• [3] M. G. Özkaya, H. İ. Variyenli, S. Uçar, “Rüzgar enerjisinden elektrik enerjisi üretimi ve Kayseri ili için çevresel etkilerinin değerlendirilmesi”, C.Ü Fen-Edebiyat Fakültesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt 29, Sayı 1, ss. 1-20, 2008
• [4] R.N. Gasimov, A. Sipahioğlu, T. Saraç, “A multi-objective programming Approach to 1.5- dimensional assortment Problem”, European Journal of Operational Research, Vol. 179, No. 7-8, pp. 64-79, 2007.
• [5] N.A. İsmayilova, M. Sağir, R.N. Gasimov, “A multi-objective Faculty-Course-Time Slot Assigment Problem with Preferences”, Mathematical and Computer Modelling, Vol. 46, No. 2 , pp. 1017-1029, 2007.
• [6] A. J. Wood, B. F. Wollenberg, “Power Generation Operation & Control”, John Wiley & Sons, pp. 565, 1996.
• [7] S. Fadıl, C. Yaşar, “An Active Power Dispatch Technique Using Spot Price of Electricity for a Power System Area Including Units with Limited Energy Supply”, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 24, No. 2, 2002.
• [8] M. A. Abido, Environmental/economic power dispatch using multiobjective evolutionary algorithms, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 18, No. 4, pp. 1529-1537, 2003
• [9] M. A. Abido, “Multiobjective Particle Swarm Optimization for Environmental Economic Dispatch Problem”, Electrical Power Systems Research, Vol. 79, pp. 1105-1113, 2009.
• [10] J. Cai, X. Ma, L. Li, H. Peng, “A multi objective chaotic particle swarm optimization for environmental economic dispatch”, Energy Conversion and Management, Vol. 50, No. 5, pp. 1318-1325, 2009.
• [11] M. Basu, “A Simulated Annealing-Based Goal Attainment Method for Economic Emission Load Dispatch of Fixed Head Hydrothermal Power Systems”, Electrical Power and Energy Systems, Vol. 27, pp. 147-153, 2005.
• [12] K. T. Chaturvedi, M. Pandit, L. Srivastava, “Modified neo-fuzzy neuron-based approach for economic and environmental optimal power dispatch”, Applied Soft Computing, Vol. 8, No. 4, pp. 1428-1438, 2008.
• [13] C. Palanichamy, N. S. Babu, “Analytical Solution for Combined Economic and Emissions Dispatch”, Electrical Power Systems Research, Vol. 78, pp. 1129-1137, 2008.
• [14] C. Yaşar, S. Fadıl, Solution to environmental economic dispatch problem by using first order gradient method, 5th International Conference on Electrical and Electronics Engineering, ELECO’2007, 5-9 December, Electric Control Proceeding, pp. 91-95, Bursa, TURKEY, 2007.
• [15] C. Yaşar, S. Özyön ve H. Temurtaş, Termik üretim birimlerinden oluşan çevreselekonomik güç dağıtım probleminin genetik algoritma yöntemiyle çözümü, ELECO’2008, 5. Elektrik - Elektronik Mühendisliği Sempozyumu ve Fuarı, Elektrik-Kontrol Kitapçığı, ss. 105-109, 26-30, BURSA, 2008.
• [16] S. Özyön, C. Yaşar, Y. Aslan, H. Temurtaş, Solution to environmental economic power dispatch problem in hydrothermal power systems by using genetic algorithm, 6th International Conference on Electrical and Electronics Engineering, ELECO’2009, 5-8 November 2009, Volume-I Proceeding, pp. 387-392, Bursa, TURKEY, 2009.
• [17] E. Zitzler, L. Thiele, "Multiobjective Optimization Using Evolutionary Algorithms- A Comparative Case Study", Parallel Problem Solving From Nature-PPSN V, Amsterdam, The Netherlands, Springer-Verlag, ss. 292-301, 1998.
• [18] K. Zehar, S. Sayah, “Optimal power flow with environmental constraint using a fast successive linear programming algorithm: Application to the algerian power system”, Energy Conversion and Management, Vol. 49, No. 11, pp. 3361-3365, 2008.
• [19] S. Fadıl, U. Ergün, “Solution to Lossy Short Term Hydrothermal Coordination Problem with Limited Energy Supply Units By using Genetic Algorithm”, International Conference on Electrical and Electronics Engineering, ELECO’99, 1-5 December, Electrical Proceeding, pp. 234-238, Bursa, TURKEY, 1999.
• [20] D. E. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning”, Addison-Wesley Publishing Company, Inc., pp. 412, 1989.