Sizing optimization of autonomous micro grids using meta heuristic algorithms

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