Akademik Veri Yönetim Sistemi
International Informatics Congress, Batman, Türkiye, 9 - 11 Şubat 2023, ss.516-521, (Tam Metin Bildiri)
Optimizasyon yöntemleri günümüz dünyasında birçok alanda uygulanmaktadır. Bunlar biyoloji,
fizik jeofizik, kimya, mühendislik ve endüstri gibi alanlardır. Optimizasyonu matematiksel olarak ifade
edecek olursak, bir veya daha fazla bağımsız değişkene sahip amaç fonksiyonunu, kısıtlı ya da kısıtsız
şartlara bağlı olarak en iyi çözüm yolunu bulma olarak tanımlanabilir Geçmişten günümüze birçok
optimizasyon yöntemi ortaya konulmuştur. Bu optimizasyon yöntemlerinden biri olan Newton metotları,
nonlineer (doğrusal olmayan) optimizasyon problemlerini minimum ya da maksimum değerlerini
bulmak için kullanılır. Günümüzde kullandığımız birçok optimizasyon yöntemleri, önceden kullanılan
yöntemin dezavantajlarını giderilmesi için geliştirilmiş, ortaya konulmuştur. Newton metotlarıyla
hessian matrisinin tersini hesaplamak maliyetli olduğu için Quasi Newton metotları geliştirilmiştir. Bu
makalede Newton metodun zorluğuna ve zaman almasına yönelik geliştirilen Quasi Newton metodu,
optimum güç akışı problemine uygulanmıştır. Optimum güç akışı problemlerine çeşitli optimizasyon
yöntemleri uygulanmıştır. Bu yöntemler zaman ve maliyet açısından fazla iş yükü gerektirmesinden
dolayı yaygın olarak kullanılmamıştır. Quasi Newton metodu, optimum güç akış probleminin minimum
yakıt amaç fonksiyonuna uygulanmış ve diğer optimizasyon yöntemlerinden daha optimum sonuca
varılmıştır. Python aracını kullanarak çok amaçlı olan optimum güç akışı problemine karşılık gelen
minimum yakıt maliyet fonksiyonu IEEE 30 bus sisteminde 6 jeneratörlü problemde analiz edilmiştir.
Bu analizle 8 iterasyon(adım) ile Pi değerlerine 183.85, 31.74, 18.85, 10.30, 10.25, 12.24 minimum
yakıt sonucuna varılmıştır.
Optimization methods are applied in many areas in today's world. These are fields such as
biology, physics, geophysics, chemistry, engineering and industry. If we express the optimization
mathematically, it can be defined as finding the best solution for the objective function with one or more
independent variables, depending on the constrained or unconstrained conditions. Many optimization
methods have been introduced from the past to the present. Newton's methods, one of these optimization
methods, are used to find the minimum or maximum values of nonlinear (non-linear) optimization problems. Many optimization methods we use today have been developed and put forward to eliminate
the disadvantages of the previously used method. Since it is costly to calculate the inverse of the hessian
matrix with Newton's methods, Quasi Newton methods have been developed. In this article, the Quasi
Newton method, which was developed for the difficulty and time consuming of the Newton method, was
applied to the optimum power flow problem. Various optimization methods have been applied to
optimum power flow problems. These methods have not been widely used due to the high workload in
terms of time and cost. The Quasi Newton method was applied to the minimum fuel objective function
of the optimum power flow problem and more optimum results were obtained than other optimization
methods. Using the Python tool, the minimum fuel cost function corresponding to the multi-purpose
optimum power flow problem was analyzed in the 6 generator problem in the IEEE 30 bus system. With
this analysis, 8 iterations (steps) and Pi values 183.85, 31.74, 18.85, 10.30, 10.25, 12.24 minimum fuel
were obtained.