GENETİK ALGORİTMA İLE DAĞITIK ENERJİ SİSTEMLERİNİN MODELLENMESİ

Dağıtık Enerji Sistemleri (DES), küçük yerel ünitelerde elektrik

enerjisi ile birlikte ısıtma ve soğutma enerjilerini de bir arada

üretebilirler. Kojenerasyon (ikili üretim, ısı ve elektrik enerjisi) veya

trijenerasyon (üçlü üretim, ısıtma, soğutma ve elektrik enerjisi) sistemleri

ile eş zamanlı enerji üretiminden yüksek termodinamik verim ve birincil enerji

tasarrufu sağlanmaktadır. Son kullanıcıların yakınında konumlandırılan enerji

üretim üniteleri ile de enerji iletim kayıpları önemli ölçüde

azaltılabilmektedir. Ayrıca bu sistemler, yerel yenilenebilir enerji

kaynaklarından da (örneğin güneş, rüzgâr ve biokütle) yararlanma fırsatı

sunarak enerji üretim sistemlerine esneklik katmaktadırlar. Matematiksel

modelleme, DES'lerin optimum tasarımı için sıklıkla tercih edilen bir

yaklaşımdır. Ancak NP-zor yapısındaki bu ağ tasarımı ve atama modellerinde

değişken sayısı arttıkça model karmaşıklaşmaktadır. Dağıtık enerji

sistemlerinin altyapı ihtiyaçlarını dikkate alan sürdürülebilir kentsel

planlama için genel bir çerçeve öneren matematiksel modelde, özellikle talep

noktası sayısı ve kapsama mesafesi arttıkça çözüm süresinin uzadığı

görülmüştür. Bu çalışmada, bölgesel ölçekli dağıtık enerji üretim noktalarının

atanması ve ısıtma/soğutma ağının optimum tasarımı için geliştirilen

matematiksel modele alternatif olarak sezgisel bir algoritma önerilmektedir.

Enerji dağıtım kayıplarını ve taşıma maliyetlerini azaltmak amacıyla önerilen

kapasiteli sabit maliyetli yer seçimi modeline, arz ve talep noktaları

arasındaki olabilecek en büyük mesafenin de dikkate alındığı maksimum kapsama

mesafesinin entegre edilmesiyle oluşturulan matematiksel modelin çözüm

sonuçları, sezgisel algoritma ile elde

edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Bu bağlamda, daha kısa çözüm süresinde

optimuma yakın çözümler elde etmek amacıyla genetik algoritma temelli bir çözüm

yöntemi geliştirilerek elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.<o:p></o:p>