Yenilenebilir enerji tabanlı mikro şebekelerde yük frekans kontrolü için optimizasyon algoritmalarının performans analizi
Performance analysis of optimisation algorithms for load frequency control in renewable energy-based microgrids
- Tez No: 1001045
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DURSUN ÖZTÜRK, DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER ÇELİKDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bingöl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde hızla gelişen sanayi ve teknoloji ile beraber artan dünya nüfusu, enerjiye olan talebi her geçen gün artırmaktadır. Geleneksel fosil yakıtların hem sınırlı kaynaklar olması hem de çevresel etkileri nedeniyle ülkeler zorunlu olarak yenilenebilir enerji kaynaklarına (YEK) yönelmektedir. Bu bağlamda YEK'lerin etkin bir şekilde kullanımına olanak sağlayan mikro şebekeler (MŞ) iyi bir çözüm olarak kabul edilmekle beraber bu kaynakların öngörülemez doğası, frekans sapmalarına neden olmaktadır. MŞ'lerin kesintisiz ve sabit frekanslı enerji sağlayabilmesi için yük frekans kontrolü (YFK) kritik bir öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında; YEK'lere dayalı ve farklı enerji depolama sistemleriyle desteklenen MŞ'lerde, YFK performansının artırılması amacıyla çeşitli optimizasyon algoritmalarının performansı incelenmiştir. Güneş Enerjisi Santralleri (GES), Rüzgâr Enerjisi Santralleri (RES), Hidroelektrik Enerji Santrali (HES) ve bunlara entegre edilen batarya, yakıt hücresi ve elektrolizör gibi depolama teknolojileri üzerine kurulu hibrit MŞ modeli MATLAB/Simulink ortamında gerçekleştirilmiştir. Sistemin değişken üretim yapısı ve ani yük değişimlerine karşı duyarlılığı dikkate alınarak, kontrolör parametrelerinin optimizasyonu kritik bir gereklilik hâline gelmiştir. Bu kapsamda, Deniz Yıldızı Optimizasyon Algoritması (Starfish Optimization Algorithm-SFOA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Genetik Algoritma (GA) kullanılarak PID tabanlı kontrolörler optimize edilerek sonuçları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucundaki performans değerlendirmesinde çok amaçlı yeni bir amaç fonksiyonu önerilmiştir. Bu fonksiyon Mutlak Hatanın İntegrali (ITAE) ve MŞ'lerin frekans hassasiyeti göz önüne alınarak frekans sapması ve yerleşme süresi gibi ek kriterleri ilave edilerek hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, sistemin hızlı kararlılığa ulaşmasında, frekans dalgalanmalarını bastırmada ve hata bileşenlerini minimize etmede PSO ve GA yöntemlerine kıyasla SFOA algoritmasının daha üstün performans sergilediğini göstermiştir. Analizler, önerilen yöntemlerin yenilenebilir enerji tabanlı MŞ'lerde dinamik kararlılığın artırılmasına ve kontrol etkinliğinin geliştirilmesine önemli katkılar sunduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, the rapidly developing industry and technology, together with the increasing world population, continuously raise the energy demand. Due to the limited availability of traditional fossil fuels and their adverse environmental impacts, countries are inevitably turning toward renewable energy sources (RES). In this context, microgrids (MGs), which enable the effective utilization of RES, are considered a promising solution; however, the inherently intermittent and unpredictable nature of these resources leads to frequency deviations. Load frequency control (LFC) plays a critical role in ensuring that microgrids can supply uninterrupted power at a stable frequency. In this thesis, the performance of various optimization algorithms is investigated to enhance the LFC performance of RES-based microgrids supported by different energy storage systems. A hybrid microgrid model consisting of Solar Power Plants (SPP), Wind Power Plants (WPP), Hydroelectric Power Plants (HPP), and integrated energy storage technologies such as batteries, fuel cells, and electrolyzers has been developed in the MATLAB/Simulink environment. Considering the system's sensitivity to variable generation characteristics and sudden load changes, the optimization of controller parameters has become a critical requirement. Accordingly, PID-based controllers were optimized using the Starfish Optimization Algorithm (SFOA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Genetic Algorithm (GA), and their results were comparatively analyzed. In the comparative performance evaluation, a novel multi-objective cost function was proposed. This function was formulated by incorporating the Integral of Time-weighted Absolute Error (ITAE) along with additional criteria such as frequency deviation and settling time, taking into account the frequency sensitivity of microgrids. The obtained results demonstrate that the SFOA algorithm outperforms PSO and GA in terms of achieving faster system stability, suppressing frequency oscillations, and minimizing error components. The analyses reveal that the proposed methods make significant contributions to enhancing dynamic stability and improving control effectiveness in renewable energy–based microgrids.
Benzer Tezler
- Biyoyenilenebilir enerji tabanlı mikro şebekenin yük frekansı kontrolü için bulanık PID kontrolör
Fuzzy pid controller for load frequency control of biorenewable energy based micro grid
GİZEM DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EnerjiBingöl ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DURSUN ÖZTÜRK
DOÇ. DR. BURAK YILDIRIM
- Adaptive signal processing based intelligent method for fault detection and classification in microgrids
Mikroşebekelerde arıza tespiti ve sınıflandırması için adaptif sinyal işleme tabanlı akıllı yöntem
RESUL AZİZİ
Doktora
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Yüksek frekanslı izole DC-DC dönüştürücü tasarımı ve optimizasyonu
Design and optimization of a high-frequency isolated DC-DC converter
ABDULLAH ÖZSAN
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HULUSİ KARACA
PROF. DR. İBRAHİM SEFA
- İzole mikroşebekelerde frekans regülasyonu için gerçek zamanlı uyarlamalı kontrol stratejileri
Real-time adaptive control strategies for frequency regulation in isolated microgrids
SÜLEYMAN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT TEMEL ÖZDEMİR
DOÇ. DR. BURAK YILDIRIM
- Tip-3 bulanık mantık ile düşüş kontrollü inverter tabanlı mikro şebekelerin ikincil gerilim ve frekans restorasyon kontrolü
Secondary voltage and frequency restoration control of drop controlled inverter based microgrids with Type-3 fuzzy logic
MUHAMMED SERHAT DÜZDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HEYBET KILIÇ