Ibrahim Eke

Türkiye’s strategic geographical location offers an exceptional opportunity for solar energy harvesting, yet optimizing large-scale investments requires rigorous pre-assessment methodologies. This study presents a comprehensive multi-criteria techno-economic analysis and real-world validation of a 13.18 MWp solar power plant (SPP) located in Kirsehir, a region characterized by high solar irradiance (1750 kWh/m²). Utilizing PVsyst software, four distinct configurations—monofacial and bifacial modules at 21° and 25° tilt angles—were systematically simulated and evaluated across varying equity-to-loan ratios using key financial indicators (NPV, IRR, PI, and Payback Period). The simulation results identified the 21° bifacial configuration, enhanced by the innovative integration of high-albedo industrial calcite (CaCO₃) waste as ground cover, as the optimal engineering solution. Crucially, the accuracy of this optimization was evaluated against 12 months of field data. While the raw measured annual production was recorded as 22,793,323 kWh, the validation was strictly based on the production adjusted for grid outages (23,499,604 kWh). Comparing this adjusted value with the simulated annual generation (22,816,114 kWh) yielded a total annual discrepancy of only 3% and a volumetrically weighted average error of 5.07%. Furthermore, to isolate model fidelity from inter-annual meteorological variability, the validation was assessed using the Performance Ratio (PR). The adjusted volumetrically weighted PR (87.43%) demonstrated a remarkably close alignment with the simulated PR (87.48%), exhibiting a marginal deviation of merely 0.05%. These performance metrics indicate a general consistency between the simulation model and operational field records across the evaluated period. Environmentally, the maximized energy yield of the 21° bifacial system facilitates the avoidance of approximately 6507.58 tonnes of CO₂ emissions annually. This research not only establishes the viability of scalable, low-cost calcite ground covers but also provides a highly robust, de-risked decision-support framework for utility-scale PV investments in similar geographic latitudes.

The Economic Load Dispatch (ELD) problem is an essential aspect of power system planning and operational scheduling. Different techniques and algorithms have been recommended to solve it, aiming to minimize the cost of power generation with satisfying the load requirements. In this paper, a new algorithm called Electric Fish Optimization (EFO) is used to solve the ELD problem by considering the line losses, ramp rate limits, maximum and minimum capacities of the generators and prohibited operating zones (POZ). The algorithm has been utilized in test systems consisting of 6 and 15 units and its outcomes have been compared to those from previous research studies. The proposed algorithm has been shown to achieve minimum cost, indicating its superiority and effectiveness in addressing power system planning challenges. It is evident that the presented algorithm offers a valuable solution for optimizing ELD problems.

Bu makale, çok makinalı test sisteminin (MMTS) bir güç sisteminin kısa devre arızası durumlarında salınımlarında kararlılık oluşması için bir sezgisel optimizasyon algoritması olan Elektrik Balığı Optimizasyonu (EFO) kullanarak geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisi (PSS) parametrelerinin belirlenmesinde kullanılması önerilmiştir. Hata ve zaman tanım bölgesi tabanlı PSS parametrelerine ait problemin, tasarlanan amaç fonksiyonları EFO tekniği ile minimum hale getirilerek rotor hız değişim (∆ω) kararsızlığının MATLAB/Power Pss uygulaması üzerinde sönümlenmesinde optimal parametreleri çözüm olarak kullanılmıştır. EFO optimizasyonu sonucu parametreleri belirlenen geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisinin (PSS) farklı kısa devre hataları durumlarındaki performans sonuçları incelenmiştir. EFO tekniği ile hesaplanmış PSS’in güç sisteminde rotor hız değişimi (∆ω) kararsızlığını sönümlendirdiği, sistemin performansının Yapay Arı Kolonisi Algoritması (ABC) uygulanan PSS ve sistemde PSS kullanılmayan durumlar dikkate alındığında daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.

Güç sistemlerinde enerji üretim maliyetlerinin azaltılması amacıyla gerçekleştirilen çalışmalar her geçen gün artmaktadır. Bu nedenle günümüzdeki güç sistemleri için ekonomik yük dağıtımı önemli bir konudur. Ekonomik yük dağıtımı (EYD), güç sistemlerinin minimum maliyet ile çalıştırılabilmesi için her bir üretim ünitesinin ne kadar güç üretmesi gerektiğinin belirlenmesinin planlanmasıdır. Elektrik üretim birimleri arasında ekonomik yük dağıtımı yapılması, ucuz elektrik üretmeye yardımcı olması açısından oldukça önemlidir. Sezgisel optimizasyon yöntemleri birçok mühendislik probleminde olduğu gibi ekonomik yük dağıtımı için de kullanılmaktadır. Problemin kısıtları ve karmaşıklığına göre optimizasyon yöntemlerinin performansı da değişmektedir. Bu çalışmada, Kaotik Parçacık Sürü Optimizasyonu (CPSO) ile ekonomik yük dağıtımı probleminin çözümü amaçlanmıştır. CPSO, 6 üretim ünitesine sahip bir test sistemine uygulanmıştır. İletim hattı kayıplarının dâhil edildiği ve edilmediği durumlar ayrı ayrı analiz edilmiştir. CPSO ile elde edilen sonuçlar, literatürde yer alan Yapay Arı Kolonisi (YAK) ve Diferansiyel Gelişim Optimizasyonu (DGO) metotları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin ekonomik yük dağıtımı problemlerinde kullanılabilirliğini ve etkinliği göstermiştir.

The economic dispatch problem has received increasing attention with the development of modern power systems. It is an optimization problem that aims to find the most economical schedule of generating units while satisfying load demand and operational constraints. In this paper, the application of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm to the economic dispatch problem is presented. The proposed method is demonstrated using a six-unit system. Additionally, the results obtained from the proposed method are compared with those from other optimization methods applied to the same problem.

Elektrik güç sistemlerinin en önemli parametrelerinden biri olan gerilim değerinin korunması modern güç sistemleri için hayati önem taşımaktadır. Otomatik gerilim regülatörleri güç sistemlerinde gerilim değerinin istenilen değerde korunmasını sağlarlar. Bu çalışmada otomatik gerilim regülatör sisteminde kontrolör yapısı olarak literatürde en yaygın kullanılan PID kontrolör yapısı kullanılmıştır. Bu çalışmada kontrolör parametre değerlerini ayarlamak için Genetik algoritma tekniği kullanılmıştır. Kullanılan tekniğin başarısı literatürde PID kontrolör kazanç değerlerini ayarlamada en yaygın kullanılan tekniklerden biri olan Ziegler-Nichols yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Sunulan tekniğin başarısını göstermek için hem zaman domeni analiz yöntemleri hem de frekans domeni analiz yöntemleri bu çalışmada kullanılmıştır.

Combined heat and power systems are known for their high efficiency. On the other hand, economic dispatching of these systems is very important in terms of total efficiency and reliability of the power system. The novelty of this study is to use the Filled Function Method (FFM) to solve this optimization problem in a way different from that to be found in the literature. Moreover, the Taguchi method is combined with the FFM for the first time to obtain the best initial parameters. So the proposed hybrid deterministic optimization algorithm is called the Taguchi-based Filled Function Method (TFFM). The most important advantage of the suggested TFFM is that it always gives the same result for the same inputs and all the solutions are in the feasible region. The method is applied to four different test systems and the results obtained are compared with those of recent powerful optimization algorithms. With the proposed optimization method, a significant performance increase of 5.676% was achieved. Online supplemental data for this article can be accessed at https://doi.org/10.1080/0305215X.2022.2034802.

Enerji kaynaklarının artan maliyeti ve çevre sorunları nedeniyle birleşik ısı ve güç birimleri gibi daha yüksek verimlilikte çalışan sistemler daha popüler hale gelmektedir. Birleşik ısı ve güç ünitelerinin doğrusal ve dışbükey olmayan özelliklere sahip olmaları nedeniyle optimum çalışması giderek karmaşıklaşmaktadır. Bahsi geçen bu problemin zorlukları bizi sezgisel ve evrimsel yöntemleri kullanmaya yöneltmektedir. Bu çalışmada, parçacık sürü optimizasyon (PSO) algoritması ve genetik algoritma (GA), birleşik ısı ve güç birimlerinin ekonomik dağıtımına(ED) uygulanmaktadır. ED probleminin temel amacı, toplam üretim maliyeti en aza indirilirken ve sistem operasyonel kısıtlamaları yerine getirilirken her bir ünitenin optimum çıkış gücü ve ısısını elde etmektir. Sonuçlar bu algoritmaların birleşik ısı ve güç sistemlerinin ekonomik dağıtımı problemini çözmedeki yeteneklerinin gösterilmesi ve karşılaştırılmasıdır.

Bu makale, tek-makinalı sonsuz-baralı (TMSB) bir güç sisteminin düşük frekanslı salınımlarını söndürmek için bir doğal metasezgisel optimizasyon algoritması olan yarasa algoritmasını kullanarak geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisi (PSS) ve PID tabanlı Güç Sistemi Dengeleyicisi (PID-PSS) parametrelerinin belirlenmesinde kullanılmasını önerir. Güç Sistemi Dengeleyicisisi parametrelerinin belirlenmesi, zaman bölgesi tabanlı amaç fonksiyonu ile bir optimizasyon problemine dönüştürülmüştür. Bu problem; yarasa algoritması (YA) optimizasyonu ile belirlenen parametrelerin, Heffron-Phillips modeli temel alınarak oluşturulan tek-makinalı sonsuz-baralı (TMSB) güç sisteminin MATLAB/Simulink uygulaması üzerinde test edilerek rotor hız değişim (∆ω) kararsızlığının sönümlenmesinde çözüm olarak kullanılmıştır. Yarasa algoritması optimizasyonu sonucu parametreleri belirlenen geleneksel Güç Sistemi Dengeleyicisinin (PSS) ve PID tabanlı Güç Sistemi Dengeleyicisi (PID-PSS) performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Yarasa algoritması ile hesaplanmış geleneksel PSS’in ve PID-PSS’in rotor hız değişim (∆ω) kararsızlığını sönümlendirdiği, fakat geleneksel PSS’in kararlılığının ve performansının daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.

The environmental crisis has prompted the development of electric vehicles as a green and environmentally friendly mode of travel. Since a reasonable layout of electric vehicle (EV) charging stations is the prerequisite for developing the EV industry, obtaining an optimal and efficient EV charging station planning scheme is a key issue. Although the Chinese government has carried out a plan to build EV charging piles in residential and working places, it cannot properly fulfill the task of matching the charging needs for public transportation vehicles such as electric taxis (ETs). How to evaluate the performance of fast charging stations (FCSs) and how to help find the optimal ET charging station planning scheme are new challenges. In this paper, an improved destination selection model is proposed to simulate the ET operation system and to help find the optimal ET charging station size with statistical analysis based on the charging need prediction. A numerical case study shows that the proposed method can address ET charging behavior well and can help to statistically determine the size of each ET charging station, which should satisfy the constraints on the preset proportion of the ET charging service requests.