A stochastic approach for load scheduling of cogeneration plants
Kojenerasyon santrallerinin üretim planlaması için stokastik bir yaklaşım
- Tez No: 269545
- Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN YEŞİN, PROF. DR. TÜLAY YEŞİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 139
Özet
Bu çalışmada kojenerasyon santrallerinin yük planlama problemi stokastik programlama çerçevesinde ele alındı. Birçok ülkede enerji arzında önemli bir teknoloji olan kojenerasyon santralleri tüketim davranışlarına göre zamana bağlı özellik gösteren ısı ve elektrik taleplerinin karşılanmasına yönelik olarak tasarlanır ve işletilirler. Kojenerasyon santrallerinin yük planlaması elektrik ve ısı taleplerinin, işletme parametrelerinin ve ilgili maliyetlerin belirsizlik taşıdığı çok boyutlu bir optimizasyon problemini teşkil etmektedir. Kojenerasyon santralleri ürettikleri ısının ürettikleri elektriğe oranı ile karakterize edilmektedirler. Bu oran santralin çalışma koşullarını belirler. Bununla birlikte bu oran enerji piyasalarındaki fiziksel ve ekonomik değişikliklere ve meteorolojik koşullara uyum sağlamak amacıyla değişebilir. Kojenerasyon sistemlerinin kısa vadeli işletim programını geliştirmek için güvenilir optimizasyon modellerinin detaylı olarak uygulanması önem arz etmektedir.En iyi yük planı kojenerasyon santralleri için azami gelir üzerinden hedeflenmektedir. Bu çalışma kapsamında gelir tanımı satıştan kaynaklı gelirlerden santralin işletilmesine ilişkin maliyetlerin çıkarılması şeklinde yapılmıştır. Optimizasyon problemi termodinamik analizler ile modellenmiştir. Bu çalışmada enerji tabanlı optimizasyon ve ekserji-maliyeti tabanlı optimizasyon olarak iki amaç fonksiyonu tanımlanmıştır. Yeni bir stokastik programlama yöntemi geli?tirilmi?tir. Bu yöntem hesaplama verimliliğini iyile?tirmek üzere dinamik programlama ve genetik algoritma tekniklerini birleştirmektedir. Her bir planlama aralığı için ısı talebi ve elektrik fiyatı olasılık dağılım fonkisyonlarını tahmin eden bir yöntem sunulmuştur. Modelde kullanılan tesadüfi değişkenlerin etkin olarak ifade edilmesi için kullanılacak olan probabilistik verinin elde edilmesi amacıyla bir yapay sinir ağları modeli geliştirilmiştir. Bu çalışmada, kojenerasyon santrallerinin ısıl tasarım optimizasyonu da ısı depolama hacmi odaklı olarak incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, load scheduling problem for cogeneration plants is interpreted in the context of stochastic programming. Cogeneration (CHP) is an important technology in energy supply of many countries. Cogeneration plants are designed and operated to cover the requested time varying demands in heat and power. Load scheduling of cogeneration plants represents a multidimensional optimization problem, where heat and electricity demands, operational parameters and associated costs exhibit uncertain behavior. Cogeneration plants are characterized by their ?heat to power ratio?. This ratio determines the operating conditions of the plant. However, this ratio may vary in order to adapt to the physical and economical changes in power and to the meteorological conditions. Employing reliable optimization models to enhance short term scheduling capabilities for cogeneration systems is an important research area.The optimal load plan is targeted by achieving maximum revenue for cogeneration plants. Revenue is defined for the purpose of the study as the sales revenues minus total cost associated with the plant operation. The optimization problem, which aims to maximize the revenue, is modeled by thermodynamic analyses. In this context, the study introduces two objective functions: energy based optimization, exergy-costing based optimization. A new method of stochastic programming is developed. This method combines dynamic programming and genetic algorithm techniques in order to improve computational efficiency. Probability density function estimation method is introduced to determine probability density functions of heat demand and electricity price for each time interval in the planning horizon. A neural network model is developed for this purpose to obtain the probabilistic data for effective representation of the random variables. In this study, thermal design optimization for cogeneration plants is also investigated with particular focus on the heat storage volume.
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
- Stochastic scheduling of operating rooms and reusable medical devices: A simulation optimization approach
Ameliyathane ve yeniden kullanilabilir tibbi cihazlarin stokastik planlamasi: Simülasyon optimizasyonu yaklaşimi
SEYYED KIAN FARAJKHAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENİS KAYIŞ
YRD. DOÇ. DR. ELVİN ÇOBAN GÖKTÜRK
- GT yöntemlerinin sınıflandırması, performans ölçütleri, üretimle ilgili verileri kullanan yeni yöntemlere örnekler ve genetik algoritmalar
Taxonomy of GT methods, performance measures,some new GT methods that is able to incorporate pertinent manufacturing data and genetic algorithms
HATİCE DERİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Araç planlama problemi ve problem için web tabanlı coğrafi bilgi sistemi tasarımı
Vehicle scheduling problem and geographic information system design for the problem
ARSLAN TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- Çifte kaynak kısıtlı grup teknolojisi üretim sistemlerinin bozucu faktörlere dayanıklı tasarımı
Robust design of dual resource constrained group technology production systems
MUSTAFA AKHUN
Doktora
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU