Microgrid Energy Management with Flexibility Constraints: A Data-Driven Solution Method
Esneklik Sınırlamaları Altında Mikroşebeke Enerji Yönetimi: Veri Odaklı Bir Çözüm Yaklaşımı
- Tez No: 1011145
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AMİN KARGARİAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Louısıana State Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Güç Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mikroşebeke enerji yönetimi, modern elektrik güç sistemlerinde hem zorlu hem de kritik bir problemdir. Mikroşebeke enerji yönetimi problemine yönelik olarak literatürde çeşitli deterministik ve stokastik modeller önerilmiştir. Ancak, yenilenebilir enerji ve yük belirsizlikleri dikkate alındığında, mikroşebekelerin esnekliğini artırmak için daha hassas modellere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez, akıllı binalar (veya küçük ölçekli mikroşebekeler) için enerji yönetimi problemini çözmeye yönelik temel katkılar sunmaktadır. Üçüncü bölümde, sistemin esneklik gereksinimlerini dikkate alan deterministik bir enerji yönetim modeli önerilmektedir. Şebeke esnekliğini ve rampa yeteneğini artırmak amacıyla enerji depolama sistemleri kullanılmaktadır. Kurulan optimizasyon modelinin amaç fonksiyonu, işletme maliyetini en aza indirmektir. Elektrik ve ısı enerjisini birbirine entegre eden kombine ısı-güç (CHP) üniteleri modellenmiştir. Böylece, elektriksel ve termal üretim ile yük sınırlamaları formüle edilmiştir. Dördüncü bölümde ise, yük ve yenilenebilir enerji kaynaklarının (ör. güneş enerjisi üretimi) belirsizliklerini hesaba katmak üzere stokastik bir enerji yönetim modeli geliştirilmiştir. Bu bağlamda, veri odaklı şansa kısıtlı (chance-constrained) bir optimizasyon yaklaşımı sunulmaktadır. Önerilen model parametrik olmayan bir yapıya sahiptir; yani rassal değişkenlerin (yük ve yenilenebilir üretim) olasılık dağılım fonksiyonları (PDF) hakkında herhangi bir varsayım getirmemektedir. Her bir rassal değişken için parametrik olmayan PDF tahmininde uyarlamalı çekirdek yoğunluk tahmini (adaptive kernel density estimation) kullanılmıştır. Şansa kısıtların güven seviyeleri (risk seviyeleri), tahmin hatalarına göre uyarlanmıştır. Deterministik ve stokastik optimizasyon modellerini analiz etmek amacıyla çeşitli senaryolar simüle edilmiştir. Simülasyon sonuçları, esneklik sınırlamalarıyla birlikte önerilen veri odaklı şansa kısıtlı optimizasyonun, mikroşebeke enerji sistemlerinin güvenilirliğini, dayanıklılığını ve ekonomik verimliliğini artırdığını göstermektedir. Ayrıca, bu esneklik sınırlamaları sayesinde güneş enerjisi ve yük dalgalanmalarının dağıtım besleyicisine (distribution feeder) yansıması engellenmektedir. Böylelikle akıllı bina (mikroşebeke), dalgalanmaları yerel düzeyde karşılayabilmektedir.
Özet (Çeviri)
Microgrid energy management is a challenging and important problem in modern power systems. Several deterministic and stochastic models have been proposed in the literature for the microgrid energy management problem. However, more accurate models are required to enhance flexibility of the microgrids when accounting for renewable energy and load uncertainties. This thesis proposes key contributions to solve the energy management problem for smart building (or small-scale microgrid). In Chapter 3, a deterministic energy management model is presented taking into account system flexibility requirements. Energy storage systems are deployed to enhance the grid flexibility and ramping capability. The objective function of the formulated optimization is to minimize the operation cost. Combined heat and power (CHP) units, which interconnect heat and electricity, are modeled. Thus, electricity and thermal generation and load constraints are formulated. To account for uncertainties of load and renewable energy resources (e.g., solar generation), a stochastic energy management model is proposed in Chapter 4. A datadriven chance-constrained optimization is based method is formulated. The proposed model is nonparametric that imposes no assumption on probability distribution functions (PDFs) of the random variables (i.e., load and renewable generation). Adaptive kernel density estimation is deployed to estimate a nonparametric PDF for each random variable. Confidence levels (risk levels) of the chance constraints are modified according to estimation errors. Several cases are simulated to analyze the deterministic and stochastic optimization models. The simulation results show that the proposed data-driven chance-constrained optimization with the flexibility constraints enhance reliability, resiliency, and economics of the microgrid energy systems. Note that these flexibility constraints avoid propagating solar and load fluctuations to the distribution feeder. That is smart building (microgrid) is capable of capturing fluctuations locally.
Benzer Tezler
- Endüstriyel mikro şebekelerde dinamik enerji yönetim modeli önerisi ve örnek uygulama
A dynamic energy management model proposal for energy management in industrial microgrids and a case study
ZEYNEP BEKTAŞ
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Model predictive controller design for energy management in networked microgrids
Enterkonnekte mikro şebekelerde enerji yönetimi için model öngörülü kontrol tasarımı
IRMAK ÖNAL KORKUT
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BIYIK
- Energy management strategies for residential buildings under demand response
Talep katılımı altındaki mesken binaları için enerji yönetim stratejileri
OĞUZKAĞAN ALIÇ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMMÜHAN BAŞARAN FİLİK
- Efficient design of rlc load management system in microgrid applications based on fuzzy logic controller
Bulanık mantık kontrolörlü mikrogrid uygulamalarında rlc yük yönetim sisteminin verimli tasarımı
FIRAS HASAN MUHI MUHI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET GÜÇYETMEZ
- Management and control of distributed energy generation systems via artificial intelligence techniques
Dağıtık enerji üretim sistemlerinin yapay zeka teknikleri ile yönetim ve kontrolü
ALPER NABİ AKPOLAT
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DURSUN