Real-tıme model predıctıve control-based energy management of mıcrogrıd ın Karabuk Unıversıty campus
Karabük üniversitesi kampüsündeki mikro şebekenin gerçek zamanlı model öngörülü kontrol tabanlı enerji yönetimi
- Tez No: 1001304
- Danışmanlar: PROF. DR. ZİYODULLA YUSUPOV
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yenilenebilir enerji kaynaklarının, batarya enerji depolama sistemlerinin ve esnek yüklerin artan entegrasyonu, modern mikroşebekelerin operasyonel karmaşıklığını önemli ölçüde artırmıştır. Belirsiz üretim, dinamik elektrik fiyatlandırması ve bileşen arızaları altında güvenilir, maliyet etkin ve dayanıklı bir işletim sağlamak temel bir zorluk olmaya devam etmektedir. Bu sorunları ele almak amacıyla, bu tez, orta ölçekli bir hibrit mikroşebekenin optimal işletimi için gerçek zamanlı Model Öngörülü Kontrol (MPC) tabanlı bir enerji yönetim çerçevesi önermektedir. Önerilen çerçeve; 100 kW fotovoltaik kapasite, 500 Ah batarya depolama, 440 kW dizel jeneratör ve 75 MVA şebeke bağlantısından oluşan uygulamalı bir mikroşebeke test platformunda gerçek zamanlı olarak uygulanmış ve doğrulanmıştır. Sistemin performansı; yenilenebilir enerji kesintileri, batarya ve dizel jeneratör arızaları, şebeke fiyat oynaklığı, yük dalgalanmaları ve birleşik çoklu arıza durumlarını içeren on adet gerçekçi ve yüksek stresli çalışma senaryosu altında değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen MPC tabanlı stratejinin işletme maliyetlerinde %43'e varan bir azalma sağladığını, yüksek fiyat dönemlerinde şebeke bağımlılığını %40–70 oranında düşürdüğünü ve tüm test senaryolarında karşılanamayan kritik yük oranını %5'in altında tutarak yüksek sistem güvenilirliği sağladığını kanıtlamıştır. Ayrıca kontrolör, şiddetli bozulmalar altında kararlı ve uygulanabilir bir işletimi muhafaza etmekte; yenilenebilir enerji değişkenliğini ve elektrik fiyat zirvelerini azaltmak için etkili batarya yönetimi ile desteklenen, şebeke bağlantılı ve ada modları arasında sorunsuz geçişlere olanak tanımaktadır. Geleneksel kural tabanlı kontrol yöntemleriyle karşılaştırıldığında, önerilen çerçeve üstün ekonomik performans, artırılmış dayanıklılık ve gelişmiş adaptasyon yeteneği sergileyerek gerçek dünya akıllı mikroşebeke uygulamaları için pratik uygulanabilirliğini doğrulamaktadır. Bu çalışma, geleceğin akıllı mikroşebekeleri için akıllı, maliyet etkin ve güvenilir enerji yönetimi çözümlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The increasing integration of renewable energy resources, battery energy storage systems, and flexible loads has significantly increased the operational complexity of modern microgrids. Ensuring reliable, cost-effective, and resilient operation under uncertain generation, dynamic electricity pricing, and component disturbances remains a major challenge. To address these issues, this thesis proposes a real-time Model Predictive Control (MPC) – based energy management framework for the optimal operation of a medium-scale hybrid microgrid. The proposed framework is implemented and validated in real time on a practical microgrid test platform comprising 100 kW photovoltaic capacity, 500 Ah battery storage, a 440 kW diesel generator, and a 75 MVA grid interconnection. Performance is evaluated under ten realistic and high-stress operating scenarios, including renewable power intermittency, battery and diesel generator faults, grid price volatility, load fluctuations, and combined multi-disturbance conditions. Experimental results demonstrate that the proposed MPC-based strategy achieves up to 43% reduction in operational cost, reduces grid dependency by 40–70% during high-price periods, and maintains less than 5% unsupplied critical load across all test scenarios, thereby ensuring high system reliability. Furthermore, the controller preserves stable and feasible operation under severe disturbances and enables smooth transitions between grid-connected and islanded operating modes, supported by effective battery dispatch for mitigating renewable variability and electricity price peaks. Compared to conventional rule-based control methods, the proposed framework exhibits superior economic performance, enhanced robustness, and improved adaptability, confirming its practical viability for real-world smart microgrid applications. This work contributes toward the advancement of intelligent, cost-efficient, and reliable energy management solutions for future smart microgrids.
Benzer Tezler
- Development of control strategies in smart microgrids
Akıllı mikro-şebekelerde kontrol stratejilerinin geliştirilmesi
YELİZ YOLDAŞ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbdullah Gül ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖNEN
- Optimal power control of grid-connected distributed generation in a hierarchical framework based on model predictive control
Model öngörülü kontrole dayalı hı̇yerarşı̇k bı̇r çerçevede şebekeye bağlı dağıtılmış üretı̇mı̇n optı̇mum güç kontrolü
ELAHEH YAGHOUBI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZIYODULLA YUSUPOV
- Dağıtık enerji sistemleri için yapay zeka destekli batarya sağlığı odaklı adaptif ve çok amaçlı bir enerji yönetim metodolojisinin geliştirilmesi
Development of an ai-assisted, battery health-oriented, adaptive and multi-objective energy management methodology for distributed energy systems
MUSA TERKEŞ
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİN GÖKALP
DOÇ. DR. ALPASLAN DEMİRCİ
- Elektrik güç dağıtım sistemlerine bağlı mikro şebekeler için yeni bir akıllı enerji yönetim algoritması: üniversite kampüsü örnek durum incelemesi
A new smart energy management algorithm for microgrids connected to electric power distribution systems: Case study of university campus
SERCAN İSÇAN
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY ARIKAN
- Machine learning based optimized energy management for smart buildings
Akıllı binalar için makine öğrenimi tabanlı optimize edilmiş enerji yönetimi
ARİJ ROJBANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEZİHE YILDIRAN