YYÜ GCRIS Basic veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.
 

Aşırı Akım Röle Optimizasyonunda Optimizasyon Algoritmalarının Karşılaştırmalı Analizi

No Thumbnail Available

Date

2023

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Optimizasyon algoritmaları, belirli bir amaç fonksiyonunun minimum veya maksimum değerini bulmayı amaçlayan problemleri çözmede yaygın olarak kullanılmaktadır. Optimizasyon yöntemleri, en iyi alternatifi seçmek için hem matematiksel hem de sezgisel yaklaşımları kullanmaktadır. Bu çalışmada Aşırı Akım Rölelerinin Koordinasyon (Overcurrent Relay Coordination - ORC) problemini dört optimizasyon algoritması kullanarak en aza indirgemeyi ve sonuçlarını karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Aşırı akım röleleri, güç sistemlerinde arızaları tespit eden ve hasarı en aza indiren kritik koruyucu cihazlardır. Güç sistemlerinin güvenliğini sağlamak için koruma rölelerinin doğru seçimi ve ayarlanması önem arz etmektedir. ORC, bir elektrik dağıtım sisteminde röle çalışma süreleri ve ayarları, yük değişiklikleri ve bakım gereksinimleri gibi çok sayıda kısıtlamanın dikkate alınmasını içermektedir. Hasançelebi trafo merkezinin ORC sorunu için Fidan Gelişim Algoritması (Saplings Growing up Algorithm -SGA), Lig Şampiyonluk Algoritması (League Championship Algorithm - LCA), Genetik Algoritma (Genetic Algorithm - GA) ve Balina Optimizasyon Algoritması (Whale Optimization Algorithm - WOA) ile üretilen sonuçlar karşılaştırılmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, WOA’nın diğer optimizasyon algoritmalarına göre daha hızlı sonuçlar ürettiği görülmektedir.

Description

Keywords

Mühendislik, Elektrik Ve Elektronik, Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Kriminoloji Ve Ceza Bilimi, İşletme, İnşaat Mühendisliği, İktisat

Turkish CoHE Thesis Center URL

WoS Q

N/A

Scopus Q

N/A

Source

Türk Doğa ve Fen Dergisi

Volume

12

Issue

4

Start Page

25

End Page

32