Geri Dön

Stochastic optimal operation of distribution networks with various renewable energy sources and electric vehichle charging stations

Çeşitli yenilenebilir enerji kaynakları ve elektrikli araç şarj istasyonlarıyla dağıtım ağlarının stokastik optimal çalışması

  1. Tez No: 1001468
  2. Yazar: ADEL RIDHA OTHMAN ALJWARY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZIYODULLA YUSUPOV
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Dağıtık üretim, Fotovoltaik güneş enerjisi, Rüzgar türbini, Elektrikli araçlar, Maliyet optimizasyonu, Optimizasyon, Stokastik, Renewable energy sources, Charging stations, Optimal operation, Stochastic, Forecasting, Deterministic
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Dağıtık üretimler (DG'ler), elektrik dağıtım sistemlerindeki güç kayıplarını azaltmanın en etkili yöntemlerinden biridir. Yenilenebilir enerji kaynaklarının (RES'ler) dağıtım sistemlerine (DS'ler) artan nüfuzu, geleneksel enerji kaynaklarına olan bağımlılığı azaltmayı, üretim maliyetlerini düşürmeyi, güç kayıplarını en aza indirmeyi ve şebeke istikrarını artırmayı amaçlamaktadır. DG'lerin optimum yerleşimi ve boyutlandırılması, yanlış konum ve boyutlandırmanın dağıtım şebekeleri (DN'ler) üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olabileceğinden, dikkatlice araştırılması gereken bir zorluktur. Rüzgar türbini (WT) ve Fotovoltaik (FV) sistemler en yaygın uygulanan RES teknolojileridir. Ancak, RES'lerin belirsiz doğası, kesintililiği ve değişkenliği, RES'lere entegrasyonunda önemli zorluklar yaratmaktadır. Güç kalitesi endekslerini ve sistem güvenilirliğini artırmak için RES'lerin belirsizliklerini de dikkate alan planlama probleminin stokastik optimal çözümü, RES planlaması ve enerji yönetimi için hayati önem taşımaktadır. Dünya genelinde elektrikli araç (EV) kullanımının artması, Elektrikli Araç şarj istasyonlarının (EVCS) ES'lere entegrasyonuna olan talebi artırmaktadır. Elektrikli araçların şarj talebindeki belirsizlik, EVCS'leri, RES güç üretimi ve DS'ye uygulanan yük belirsizliklerine eklenecek bir belirsizlik kaynağı haline getirmektedir. DS'lerin optimizasyon problemini çözmek için tüm değişkenlerin belirsizlikleri dikkate alınmalı ve ele alınmalıdır. Bu çalışmada, DG ünitelerinin optimum yerleşimi ve boyutlandırılması için bir test DS'si olarak bir IEEE 33 veri yolu sistemi kullanılmıştır. DG'lerin optimum boyutlandırılması ve tahsisi için parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) kullanılmıştır. Güç sistemi işletme maliyetini optimize etmek için genetik algoritma (GA) uygulanmıştır. Güneş ışınımı, sıcaklık, rüzgar hızı ve DS'nin günlük yük talebinin stokastik değişimini dikkate almak üzere üç tahmin yapay sinir ağı (YSA) tasarlanmıştır. Günlük EVCS talebinin belirsizliği, kuyruk teorisi kullanılarak aynı anda şarj olan EV sayısının olasılığına göre hesaplanmıştır. Sınırlı şarj yığınları ve şarj gücü, kullanılabilirlik yüzdesi kullanılarak EVCS talebine ek bir belirsizlik kaynağı olarak değerlendirilmiştir. EVCS'lerin güç dağıtımını ve işletme maliyetini optimize etmek için bir bulanık mantık sistemi (FLS) önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Distributed generations (DGs) is used for power loss reduction in electrical distribution networks (DNs). The renewable energy sources (RESs) are widely integrated with DNs for reducing dependence on conventional energy sources, lowering generation costs, minimizing power losses and enhancing the stability of DNs. Optimal placement and sizing of DGs is a challenge that needs to be investigated carefully, as improper location and sizing can have a negative effect on the DNs. The wind turbine (WT) and solar photovoltaic (PV) systems are commonly used. However, RESs uncertainty nature, intermittency, and variability pose significant challenges for their integration to DNs. Stochastic optimal solution of scheduling problem, considering the uncertainties of RESs for enhancing power quality indices and system reliability is crucial to the DNs scheduling and energy management. The increment of using of electric vehicles (EVs) around the world leads to increasing demand of integration electric vehicles charging stations (EVCSs) into DNs. The uncertainty of charging demand of EVs makes the EVCSs as another source of uncertainty to be added to the uncertainties of RESs power production and the load demand of the DN. For solving the optimization problem of DNs, the uncertainties of all variables must be considered and have to be addressed. IEEE 33 - bus system is used as test system for optimal placement and sizing of DG units. Particle swarm optimization (PSO) is used for optimal sizing and allocation of the DGs. Genetic algorithm (GA) is implemented to optimize the power system operation cost. Three artificial neural networks (ANNs) are designed to forecast the stochastic variation of the solar irradiance-temperature, wind speed, and daily load demand of the DN. The uncertainty of daily EVCSs demand is considered based on the probability of number of EVs charging simultaneously using queuing theory. The limited charging piles and charging power is considered as an added source of uncertainty to the EVCSs demand using the percentage of charging availability. A fuzzy logic system (FLS) is proposed to optimize the power dispatch and operation cost of EVCSs.

Benzer Tezler

  1. Elektrik piyasalarında enerji depolama işletiminin optimizasyonu

    Optimization of energy storage operation in electricity markets

    FATMA AVLİ FIRIŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖKKEŞ FATİH KEÇECİOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSRAFİL KARADÖL

  2. Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model

    A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems

    ÖMER ATLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  3. Elektrik enerji iletim şebekelerinin optimal genişletme planlaması

    Optimal expansion planning of power transmission networks

    NAZİF HÜLAGÜ SOHTAOĞLU

  4. Elektrik güç sistemlerinin dayanıklılığın artırılması için yeni bir optimizasyon tabanlı yaklaşımın geliştirilmesi

    Development of a new resiliency-driven optimization-based algorithm for electrical power systems

    AYŞE KÜBRA ERENOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OZAN ERDİNÇ

  5. Demiryollarında boş yük vagonlarının dağıtılması

    Başlık çevirisi yok

    LÜTFÜ GÜRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORAL TÜMAY