| Sıra No |
PROJE SONUÇ RAPORU BİLGİ FORMU |
| 1 |
Proje No |
: |
2022.06.03.1281
|
| 2 |
Projenin Adı |
: |
Çift Beslemeli Asenkron Generatör (ÇBAG) Tabanlı Rüzgar Türbinlerinde Meta-Sezgisel Algoritmalar ile Güç Sistemi Kararlı Kılıcısı Modellemesi.
|
| 3 |
Projenin İlgili Olduğu Alan Adı |
: |
Elektrik, Elektronik Araştırma Projesi (EEAP)
|
| 4 |
Proje Yürütücüsü |
: |
Prof. Dr. Uğur GÜVENÇ
|
| 5 |
Proje Yürütücüsü E-posta |
: |
ugurguvenc@duzce.edu.tr
|
| 7 |
Proje Araştırıcıları |
: |
Prof.Dr. UĞUR GÜVENÇ
Arş.Gör. ENES KAYMAZ
|
| 8 |
Projenin Başlama ve Bitiş Tarihi |
: |
6.01.2022
6.01.2024
|
| 9 |
Proje Süresi |
: |
24
|
| 10 |
Ek Süre |
: |
0
|
| 11 |
Ek Ödenek |
: |
0,00
|
| 12 |
Projenin Bütçesi |
: |
24.998,00
|
| 13 |
Toplam Harcama |
: |
23.836,00
|
| 14 |
İşbirliği Yapılan Kuruluş |
: |
---
|
| 15 |
İşbirliği Yapılan Kuruluşun Desteği |
: |
---
|
| 16 |
Projenin Amacı:
FDBSNS kullanılarak TCSC tabanlı denetleyicilerin en uygun parametrelerinin belirlenmesi amaçlanıştır. Ayrıca SMIB bir güç sisteminde TCSC’nin modellenmesi, TCSC tabanlı denetleyicilerin modellenmesi ve problemin amaç fonksiyonunun belirlenmesi gerçekleştirilmek istenilmiştir.
|
| 17 |
Projenin Çıktıları:
FDBSNS olarak adlandırılan etkili bir MSA algoritması geliştirilmiştir. Temel SNS algoritmasının keşif kabiliyetini arttırmak için uygunluk - mesafe dengesi (Fitness- Distance Balance, FDB) seçim yöntemi kullanılmıştır. Böylece keşif ve sömürü arasında güçlü bir denge sağlanmıştır. Önerilen FDBSNS Congress on Evolutionary Computation (CEC) problemleri olan CEC 2014 [45] ve CEC 2017 [46]’da farklı türde kıyaslama problemleri ve farklı boyutlu arama uzayları için test edilmiş ve deneysel çalışmalarda SNS algoritmasından [44] daha iyi performans göstermiştir.
Güç sistemlerinde geçici durum kararlılığını iyileştirmek amacıyla, karmaşık ve rekabetçi bir optimizasyon problemi olan en uygun PSS parametrelerinin belirlenmesi problemini çözmek için FDBSNS algoritması ilk kez uygulanmıştır. Problemin çözümünde FDBSNS algoritması; PSO, ABC, BBO, RSA, SNS gibi güncel algoritmalar ve AGSK, APGSK, APGSK-IMODE, LSHADE, IMODE gibi son beş yılın CEC yarışmalarında en etkili olan algoritmalardan bazıları ile karşılaştırılmıştır. Bununla birlikte, bu algoritmalardan PSO ve ABC algoritmaları [47] dışında kalan algoritmalar ile bu problem ilk defa çözülmüştür.
Ayrıca, bir diğer geçici kararlılık durumu problemi olan TCSC tabanlı denetleyicilerin en uygun parametrelerinin belirlenmesi probleminde, TCSC tabanlı LL ve PID denetleyicilerin parametrelerinin en uygun değerlerinin belirlenmesinde FDBSNS algoritmasının ilk defa kullanılmasıdır. Problemin çözümünde FDBSNS algoritması; DE, PSO, ABC, BBO, RSA, SNS, AGSK, APGSK, APGSK-IMODE, LSHADE ve IMODE gibi etkili algoritmalarla karşılaştırılmıştır. FDBSNS’nin yanı sıra SNS, AGSK, APGSK, APGSK-IMODE, LSHADE, IMODE ve RSA gibi algoritmalar da problemin çözümüne ilk defa uygulanmıştır.
|
| 18 |
Proje Çıktılarının Bilime ve Uygulamaya Aktarılması:
Proje çalışmasında, en uygun PSS parametrelerinin belirlenmesi amacıyla FDBSNS ve çeşitli MSA algoritmaları kullanılarak WSCC 3-Makineli 9-Baralı ve New England 10-Makineli 39-Baralı test sistemlerinde farklı arıza senaryoları için belirlenen denetleyici parametreleri, elde edilen uygunluk değerleri, istatistiksel analizler, performans indeksi sonuçları ve zaman alanı analizleri için genertörlere ait açı, açısal hız ve güç grafikleri de sunulmuştur. Ayrıca, FDBSNS ve rakip MSA algoritmaları ile en uygun değerleri belirlenen denetleyici parametreleri, uygunluk değeri sonuçları, istatistiksel analizler ve zaman alanı analizleri için elde edilen güç açısı ve TCSC reaktansı grafikleri de bu bölümde sunulmuştur.
|
| 19 |
Proje Kapsamında Yapılan Yayınlar:
Bu proje kapasamında yapılan yayınlar aşağıdaki gibidir.
1. E. Kaymaz, U. Güvenç ve M. K. Döşoğlu, “Optimal PSS design using FDB-based social network search algorithm in multi-machine power systems”, Neural Computing and Applications, c. 35, sayı 17, ss. 12627-12653, 2023. 2. E. Kaymaz, U Güvenç ve M. K. Döşoğlu, “Tuning the parameters of power system stabilizer using runge kutta algorithm”, Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, c. 9, sayı 6, ss. 95-111,2021. 3. E. Kaymaz, U Güvenç ve M. K. Döşoğlu, “Küçük sinyal kararlılığı için uygunluk-mesafe dengesi tabanlı parçaçık sürü optimizasyonu ile güç sistemi kararlı kılıcısının en uygun tasarımı”, International Conference on Artificial Intelligence and Applied Mathematics in Engineering (ICAIAME), Bakü, Azerbaycan, 2022 4. E. Kaymaz, M. K. Döşoğlu ve U. Güvenç, “Güç Sistemi Kararlı Kılıcısı Modelleri ile Gerilim Kararlılığı Analizi”, 4th International Nowruz Conference On Scientific Research, Karabağ, Azarbaijan, 2021, c.1 ss.453-465. 5. E. Kaymaz, U. Güvenç ve M. K. Döşoğlu, “Mayis Sineği Optimizasyon Algoritmasi Kullanilarak Ekonomik Yük Dağitimi”, II. International Hazar Scientific ResearchesConference, Bakü, Azarbaijan, 2021, ss.774-785.
|
Tarih:
|
İmza:
|