Hibrit enerji santrallerinde optimum üretim planlamasına yönelik yapay zekâ tabanlı optimizasyon algoritması geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence-based optimization algorithm for optimal generation planning in hybrid power plants
- Tez No: 1022570
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAMZA FEZA CARLAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Enerji üretimi, Makine öğrenmesi, Optimizasyon algoritmaları, Yapay zeka, Yenilenebilir enerji, Energy generation, Machine learning, Optimization algorithms, Artificial intelligence, Renewable energy
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çalışma kapsamında yenilenebilir enerji kaynaklarına dayalı otonom hibrit enerji sistemlerinin optimizasyon etkinliğinin artırılması problemi ele alınmaktadır. Güneş radyasyonu, hava sıcaklığı ve rüzgâr hızı gibi iklim parametrelerinin yüksek değişkenliği nedeniyle enerji üretiminin doğru tahmin edilmesinin zorlaşması ve bu durumun geleneksel yaklaşımlarda kurulu gücün gereğinden fazla artırılmasına yol açması tez çalışmasının motivasyonunu oluşturmaktadır. Çalışmanın amacı, meteorolojik parametrelerin tahmininin optimizasyon sürecine entegre edilmesi yoluyla iklimsel belirsizliklerin dikkate alınmasını sağlayan bir yaklaşım geliştirmektir. Bu kapsamda, güneş radyasyonu, hava sıcaklığı ve rüzgâr hızının tahmini için Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) modeli kullanılmış ve elde edilen tahmin verileri doğrudan optimizasyon modeline dahil edilmiştir. Genetik algoritma, parçacık sürü optimizasyonu ve kısıt ihlallerini önlemeye yönelik çözüm eleme mekanizmasını bir araya getiren CDI-GA-PSO adlı hibrit bir optimizasyon algoritması önerilmiştir. Geliştirilen algoritma, teknik, ekonomik ve işletme kısıtlarını dikkate alarak sistemin optimal konfigürasyonunun belirlenmesini sağlamaktadır. Elde edilen optimizasyon sonuçlarına göre, maksimum yükü 395 kW olan bir sistem için optimal konfigürasyon; 1400 kW fotovoltaik kapasite, 50 kW rüzgâr türbini, 2076,85 kWh batarya kapasitesi ve 341,27 kW dizel jeneratörden oluşmaktadır. Bu yapı ile yenilenebilir enerji payı %70,02, dizel üretim payı %29,98 ve güvenilirlik göstergesi LPSP = 0,01956 olarak elde edilmiştir. Birim enerji maliyeti 0,14 USD/kWh olarak hesaplanmıştır. HOMER Pro yazılımı ile yapılan karşılaştırmalı analiz, önerilen yöntemin sermaye maliyetlerini yaklaşık %11 ve enerji maliyetini yaklaşık %9 oranında azaltabildiğini göstermektedir. Gerçek bir hibrit enerji sistemi üzerinde gerçekleştirilen doğrulama çalışmaları, model sonuçları ile ölçüm verileri arasında genel olarak yüksek düzeyde uyum olduğunu ortaya koymuştur. Tahmin hatalarının günlük bazda 100–500 kWh, bazı durumlarda ise 800–1000 kWh seviyesine ulaşmasına rağmen sistemin kararlı şekilde çalıştığı ve tanımlanan kısıtları sağladığı belirlenmiştir. Sonuç olarak, önerilen yaklaşım hibrit enerji sistemlerinin tasarım doğruluğunu artırmakta, kurulu gücün aşırı artırılmasını önlemekte ve iklimsel belirsizlikler altında yenilenebilir enerji kaynaklarının daha etkin kullanımını sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This doctoral thesis addresses the problem of improving the optimization efficiency of autonomous hybrid energy systems based on renewable energy sources. The relevance of the study is driven by the high variability of climatic parameters, such as solar radiation, air temperature, and wind speed, which complicates accurate energy production forecasting and leads to excessive installed capacity in conventional approaches. The objective of this research is to develop an approach that incorporates the uncertainty of climatic conditions into the optimization process by integrating meteorological parameter forecasting. For this purpose, a Multi-Layer Perceptron (MLP) model is employed to predict solar radiation, air temperature, and wind speed, and the obtained forecast data are directly integrated into the optimization model. A hybrid optimization algorithm, CDI-GA-PSO, combining a Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, and a constraint-driven invalidation mechanism, is proposed in this study. The developed algorithm enables the determination of an optimal system configuration while satisfying technical, economic, and operational constraints. The optimization results show that for a system with a maximum load of 395 kW, the optimal configuration consists of a 1400 kW photovoltaic system, a 50 kW wind turbine, a 2076.85 kWh battery system, and a 341.27 kW diesel generator. The resulting system achieves a renewable energy share of 70.02%, a diesel generation share of 29.98%, and a reliability index of LPSP = 0.01956. The levelized cost of energy is calculated as 0.14 USD/kWh. A comparative analysis with results obtained using HOMER Pro software demonstrates that the proposed method reduces capital costs by approximately 11% and the cost of energy by approximately 9%. Validation using real hybrid energy system data confirms a high level of agreement between modeled and measured results. Despite forecasting errors reaching 100–500 kWh per day and up to 800–1000 kWh in some cases, the system maintains stable operation and satisfies the defined constraints. In conclusion, the proposed approach improves the design accuracy of hybrid energy systems, prevents excessive capacity oversizing, and enables more efficient utilization of renewable energy sources under climatic uncertainty.
Benzer Tezler
- Şebeke bağlantılı, depolamalı fotovoltaik güneş enerjisi sistemleri için performans analizi ve verim artırılması
Performance analysis and generation improvement for on-grid, storage photovoltaic solar energy systems
YAVUZ SELİM İŞLER
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN SALİHMUHSİN
- Şanlıurfa ilinde bir biyogaz santralinin üretim kayıplarını telafi etmek için fotovoltaik tabanlı yardımcı kaynak ve sistemlerin kullanımı
Use of photovoltaic based auxiliary resources and systems to compensate production losses of a bi̇ogas plants in Şanlıurfa province
MERVE CİNİVİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHarran ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASARİ KARCİ
- Türkiye'de hibrit elektrik üretim sistemlerinin optimum kapasite ve kaynak türünde kurulumu için çok amaçlı bir karar modeli önerisi
A multi-objective decision model for the installation of hybrid electricity generation systems in Türkiye with optimum capacity and resource type
MEHMET YALILI
Doktora
Türkçe
2024
EnerjiGazi ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN MENLİK
- Dengesiz dağıtım sisteminde dağıtık üretimin optimal yerleşimi ve boyutlandırılması
Optimal allocation and sizing of distributed generation in the unbalanced distribution system
SALMAN AHMED NUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK EMİROĞLU
- Farklı azimut açılarındaki teras çatı fotovoltaik sistemlerinin karşılaştırmalı optimizasyonu
Comparative optimization of terrace roof photovoltaic systems in different azimuth angles
CÜNEYT KARANİ CÖCEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU