Elektrik fiyat tahmini ve enerji yönetim optimizasyonu ilesanayi tesislerinde güneş enerjisi ve batarya depolama yatırımlarının ekonomik analizi
Economic analysis of solar energy and battery storageinvestments in industrial facilities through electricity price forecasting and energy management optimization
- Tez No: 1017345
- Danışmanlar: PROF. DR. KAZIM BARIŞ ATICI, DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN DİRİK AYVAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Enerji fiyatları, Enerji piyasası, Fiyat tahmini, Karma tamsayılı programlama, Makine öğrenmesi, Energy prices, Energy market, Price ferecasting, Mixed integer programming, Machine learning
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İş Analitiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, bir tüketim tesisi için güneş paneli ve batarya yatırımlarının, elektrik fiyat tahminleri kullanılarak saatlik üretim, tüketim ve batarya operasyonlarının optimizasyonu yoluyla değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, Türkiye elektrik piyasasına ait saatlik verilerden yararlanarak elektrik fiyat tahmin modeli geliştirilmiş ve model performansı geri test (backtest) çalışmaları ile analiz edilmiştir. Elektrik fiyat tahmininde geçmiş fiyat verilerinin yanı sıra yük, doğal gaz fiyatı ve yenilenebilir enerji üretimi gibi temel değişkenlerden yararlanılmıştır. Elde edilen fiyat tahminleri kullanılarak güneş enerjisi sistemi ve batarya enerji depolama sistemi içeren bir enerji yönetim optimizasyon modeli oluşturulmuştur. Optimizasyon modeli ile batarya şarj-deşarj kararları ile elektrik alım-satım stratejileri belirlenerek enerji maliyetlerinin minimize edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında farklı sistem yapılarını temsil eden çeşitli senaryolar incelenmiş ve yatırım geri dönüş süreleri analiz edilmiştir. Tahmine dayalı optimizasyon sonuçlarının gerçek koşullar altındaki performansını değerlendirebilmek amacıyla aynı optimizasyon senaryoları gerçekleşen elektrik fiyatları ile üretim ve tüketim verileri kullanılarak tekrar çözülmüş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Senaryo analizleri sonucunda, güneş enerjisi sistemi yatırımlarının geri dönüş süresinin daha kısa olduğu ve batarya enerji depolama sisteminin yatırım geri dönüş süresini artırsa da üretimin tüketimi aştığı noktalarda maliyet tasarrufuna katkı sağladığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, the aim is to evaluate investments in photovoltaic panels and battery energy storage systems for a consumption facility by optimizing the facility's hourly generation, consumption, and battery operations using electricity price forecasts. Within this scope, an electricity price forecasting model was developed using hourly data from the Turkish electricity market, and the model performance was analyzed through backtesting studies. In addition to historical price data, fundamental variables such as electricity load, natural gas prices, and renewable energy generation were incorporated into the electricity price forecasting process. Using the obtained price forecasts, an energy management optimization model was developed for a system including a solar energy system and a battery energy storage system. The optimization model aims to minimize energy costs by determining battery charge/discharge decisions and electricity purchasing and selling strategies. Within the scope of the study, various scenarios representing different system configurations were examined, and investment payback periods were analyzed. To evaluate the performance of forecast-based optimization results under actual operating conditions, the same optimization scenarios were solved again using realized electricity prices, generation, and consumption data, and the results were compared. The scenario analyses indicate that investments in solar energy systems have more favorable payback periods. Although the inclusion of battery energy storage systems increases the investment payback period, it contributes to cost savings particularly during periods when electricity generation exceeds consumption.
Benzer Tezler
- 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
- Design and analysis of an optimal day-ahead energy management system based on PV generation and BESS under distribution grid constraints
Dağıtım şebekesi kısıtları altında PV üretimi ve BESS'e dayalı optimal bir gün öncesi enerji yönetim sisteminin tasarımı ve analizi
SEZAİ POLAT
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HACER ŞEKERCİ
- Development of a home energy management system to increase renewable self-consumption in households considering demand-side flexibility
Talep tarafı esnekliği dikkate alınarak konutlarda yenilenebilir öz tüketimi artırmaya yönelik bir ev enerji yönetim sistemi geliştirilmesi
ANIL CAN DUMAN
Doktora
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Türkiye elektrik piyasalarında doğal gaz kombine çevrim santrali ticari bazlı üretim optimizasyonu
Combined cycle power plant dispatch optimization on commercial basis at Turkish power markets
HASAN HÜSEYİN USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF KARAKAYA
- Rüzgar santrallerinde elektrik depolama optimizasyonu
Optimisation of electricity storage in wind power plants
GÜLİSTAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN BAYYURT