Bu çalışmada, beş farklı meta sezgisel algoritma kullanılarak otonom mikro
şebekelerin boyutlandırma optimizasyonu yapılmıştır. Boyutlandırma optimizasyonunun
amacı, yükün talep ettiği elektrik enerjisini minimum maliyetle sürekli ve güvenilir bir
şekilde yüke sağlanmasıdır. Ayrıca, önerilen mikro şebeke yapısı için en verimli ve optimal
enerji yönetimi stratejisini uygulamak amacıyla karşılaştırmalı bir analiz yapılmıştır.
Böylece, dağıtık üretim kaynaklarından optimum şekilde yararlanılarak şebekeden bağımsız,
ada modlu çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu ada modlu mikro şebeke modeli fotovoltaik
paneller, enerji depolama birimi olarak kullanılan bataryalar, dizel jeneratör ve yük
bileşenlerinden oluşmaktadır. Mikro şebekeyi bileşenlerin optimum kapasitelerini
belirlediğimiz optimal boyutlandırma için parçacık sürü optimizasyonu algoritması, ateş
böceği algoritması, gri kurt optimizasyon algoritması, balina optimizasyon algoritması ve
salp sürü algoritmasını içeren meta sezgisel algoritmalar seçilmiş ve başarıyla kullanılmıştır.
Seçilen boyutlandırma algoritmalarını çalıştırmak için MATLAB'da bir model
geliştirilmiştir. Enerji optimizasyonu, güvenilirlik ve ekonomik değerlendirme kriterlerini
sağlayacak bir amaç fonksiyonu doğrultusunda, güç kaynağı kaybının olasılığı (LPSP) ve
elektrik enerjisinin maliyeti (COE) göz önünde bulundurularak gerçekleştirilmiştir. Sonuç
olarak, optimum boyutta bileşenlerle tasarım özelliklerini karşılayan otonom bir mikro
şebeke tasarlanmıştır. Dahası, algoritmaların problemin çözümünde sergiledikleri
performanslar bireysel olarak ortaya konulmuş, birbirleriyle karşılaştırılmış, yorumlanmış
ve farklı algoritmaların tasarlanan sistemdeki boyutlandırma optimizasyonlarının
değerlendirilmesine yönelik öneriler sunulmuştur
In this study, sizing optimization of autonomous microgrids has been made using
five different meta-heuristic algorithms. The objective of the sizing optimization is to
provide the electrical energy demanded by the load continuously and reliably with the
minimum cost. In addition, a comparative analysis has been realized in order to implement
the most efficient and optimal energy management strategy for the proposed microgrid
structure. By this way, the optimum use of the distributed production resources is realized
in island mode operation of the micro grid. This island mode microgrid model consists of
photovoltaic panels, batteries to be used as energy storage unit, diesel generator, and load
components. For optimal sizing where we determine the optimum capacities of the microgrid
components, five meta-heuristic algorithms including particle swarm optimization
algorithm, firefly algorithm, gray wolf optimization algorithm, whale optimization
algorithm, and salp swarm algorithm are selected and used successfully. A model was
developed to run the selected sizing algorithms in MATLAB. Energy optimization is realized
by considering the loss of power supply probability (LPSP) and the cost of energy (COE) in
line with a purpose function that ensures the reliability and economic evaluation criteria.
Finally, an autonomous microgrid that satisfy the design specifications with optimally sized
components has been designed. Moreover, the performances of the algorithms in the solution
of the problem are presented individually, compared to each other, interpreted, and
suggestions for evaluating the sizing optimizations of different algorithms in the designed
system are presented
