Genetik Algoritma ve Denge Optimizasyon Algoritması (EO) kullanılarak Yıldırım Darbesinin Parametre Tahmini

Creative Commons License

Şeker M., Işık H.

Journal of Computer Science, cilt.2021, sa.Special Issue, ss.250-260, 2021 (Scopus)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 2021 Sayı: Special Issue
  • Basım Tarihi: 2021
  • Doi Numarası: 10.53070/bbd.991052
  • Dergi Adı: Journal of Computer Science
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Scopus
  • Sayfa Sayıları: ss.250-260
  • Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Yıldırımlar, atmosferik değişimlere bağlı olarak meydana gelen, enerji sistemleri ve canlılar üzerinde birçok olumsuz etkiye neden olan doğa olayıdır. Bu çalışma, genetik algoritma (GA) ve Metasezgisel optimizasyon algoritmalarından denge optimizasyon (EO) algoritması kullanılarak yıldırım akımı dalga formunu tanımak için literatürde sunulan darbe ve çift üstel fonksiyonlarının parametrelerinin optimizasyon tabanlı eğri uydurma yöntemi ile hesaplanmasını temel bir yaklaşım sunmaktadır. Çalışmada, Yıldırım akımı dalga formu olarak Dresden Yüksek Gerilin Test Teknolojisinden (IP176/12S) deneysel olarak ölçülen 10/350 μs’ lik ve 20,8 kA genliğe sahip yapay yıldırım akım dalga formu kullanılmıştır. Bu dalga formundan faydalanılarak darbe ve çift üstel fonksiyon parametreleri optimizasyon algoritmaları yardımıyla hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, darbe fonksiyonunun yapay yıldırım akımı dalga formunu çift üstel fonksiyona göre daha iyi tanımladığını göstermektedir. Darbe fonksiyonu ile hesaplanan parametre değerleri karşılaştırıldığında, EO ile hesaplanan fonksiyon değişkenlerinin STD=5.354e-2, RE=2.35E-10, MAE=5.44e-12 ve RMSE=4.48E-6 ile GA’ya göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. 

—Lightning is a natural phenomenon that occurs due to atmospheric changes and causes many negative effects on energy systems and living things. This study presents a basic approach for calculating the parameters of pulse and double exponential functions presented in the literature by optimizationbased curve fitting method to recognize the lightning current waveform using equilibrium optimization (EO) algorithm from meta-heuristic optimization algorithms and genetic algorithm (GA). In the study, artificial lightning current waveform with 10/350 μs and 20.8 kA amplitude measured experimentally from Dresden High Voltage Test Technology (IP176/12S) has been used as lightning current waveform. By using this waveform, pulse and double exponential function parameters are calculated with the help of optimization algorithms. The results show that the pulse function describes the artificial lightning current waveform better than the double exponential function. When the parameter values calculated with the pulse function are compared, it is seen that the function variables calculated with EO give better results than GA with STD=5.354e-2, RE=2.35E-10, MAE=5.44e-12 and RMSE=4.48E-6.