Geri Dön

Elektrikli araç şarj yüklerinin raslantısal benzetimi ve alçak gerilim dağıtım şebekesine etkisi

Stochastic modelling of electric vehicle charging load and its impacts on low voltage distribution networks

PDF İndir

  1. Tez No: 397825
  2. Yazar: ÖNDER POLAT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER GÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Yollarda seyreden araç sayısının her geçen gün biraz daha artması, karayolu taşımacılığının toplam enerji tüketiminindeki payını artırmaktadır. Verimi düşük içten yanmalı fosil yakıtlı araçların egemen olduğu otomotiv endüstrisi; azalan dünya kaynakları, çevresel kaygılar ve ekonomik nedenlerden ötürü kabuk değiştirme eğilimine girmiştir. Otomotiv endüstrisinin geleceğiyle ilgili yayınlanan raporlara göre elektrikli araçların (EA) karayolu taşımacılığında öncü teknoloji olması beklenmektedir. Bazı ülkelerde EA'ların piyasaya nüfuz oranı ciddi sayılara ulaşmış hatta şarj istasyonu ağını büyük ölçüde tamamlayan ülkeler bile olmuştur. Türkiye de 2009 yılında Kyoto protokolünü imzalamış ve CO2 emisyonunu düşürmek için bir takım eylem planları ve teşvikleri hayata geçirmiştir. Ancak ülkemizde satışı yapılan yaklaşık 450-500 adet EA ve devreye alınan 800 adet civarındaki şarj istasyonu sayısı, yapılan bu teşviklerin çok da yeterli olmadığını göstermiştir. EA'ların yaygınlaşması sadece devlet politikalarına bağlı olmamakla beraber şarj istasyonu ağının genişlemesine, batarya teknolojilerinin gelişimine de bağlıdır. Şarj istasyonu standartlarının ve priz tiplerinin bölgeler arasında farklılık göstermesi araç üreticileri için maliyeti artırıp pazar imkanlarını sınırlayan, araç kullanıcıları için ise şarj istasyonu ağına erişebilirlik yüzdesini düşüren bir faktördür. Standartların ve priz tiplerinin tek tipleştirilmesi bu açıdan kritiktir. Araç kullanıcıları için bir diğer önemli nokta ise şarj süresidir. Konvansiyonel fosil yakıtlı bir aracın yakıt deposunu doldurması birkaç dakika sürerken EA'lar için bu süre şarj yöntemine göre 15 dk – 20 saat ya da daha uzun süreli olmak üzere değişkenlik göstermektedir. Dolayısıyla şarj istasyonlarının artması ve şarj süresinin kısaltılması EA'ların yaygınlaşmasında önemli bir eşiktir. EA'ların kullanım oranlarının artması ve şebekenin çeşitli noktalarına şarj istasyonu bağlantılarının yapılmasıyla beraber şebekeye ek bir yük geleceği incelenmesi gereken önemli bir husustur. EA'lar hareketli yükler olduğundan dolayı; şebeke bağlantı noktaları, şarj yöntemleri farklı olabileceğinden şebekeden çektikleri güç seviyesi, batarya tüketimine ve katedilen mesafeye bağlı olarak şarj süreleri ve şebekeye bağlantı zamanları çokça değişkendir. Dolayısıyla EA'ların getireceği şarj yüklerinin şebekeye olan etkileri araştırılırken analizler sonuçlarını mümkün olduğunca gerçeğe yaklaştırmak için bu değişkenler rastlantısal süreçler içerisinde değerlendirilmelidir. Tezin ilk kısmında genel bir giriş yapılmış ve konuyla ilgili literatürdeki çalışmalara yer verilmiştir. İkinci bölümde EA tiplerine ve şarj teknolojileri ilişkin genel bilgiler verilmiş, dünya genelindeki EA gelişim tahminleri ve teşviklere yer verilmiştir. Sonrasında EA ve şarj istasyonları Türkiye özelinde ele alınmış, bu kapsamda satışı yapılmış yaklaşık EA sayısı ile kurulan şarj istasyonlarının bölgelere göre dağılımı verilmiş, mevzuat ve teşviklere değinilmiştir. EA'ların şekebeye etkilerini incelemek üzere kullanılacak yöntem ve modelleme üçüncü bölümde verilmiştir. Çalışmanın temelini oluşturan bu bölümde öncelikle şebeke baz modelini oluşturan parametrelerden bahsedilmiş, ileri – geri süpürme yöntemine dayanan yük akışı analizinin denklemleri ve akış şeması verilmiş, sürücü davranışları veri kümesindeki dağılımların kantil fonksiyonuna nasıl dönüştürüleceği anlatılmıştır. Ardından tüm deterministik verileri ve kantil fonksiyonunun çıktısı olan raslantısal değişkenleri içeren, bütün sürecin işletileceği Monte Carlo simülasyonunun genel yapısı ve akış şeması verilmiştir. Çalışmanın dördüncü bölümünde EA'ların şebekeye etkisini incelemek üzere bir konut sitesi pilot bölge olarak seçilmiştir. Büyük ölçüde gerçek verilere dayanan bu örnek uygulamada EA'ların şebekeye olan etkisi gerilim profili, transformatörlerin yüklenmeleri, hat kayıpları ve gerilim dengesizliği ve EA eş zamanlılığı başlıkları altında incelenmiş, olasılıksal birtakım çıktılar elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır. Son bölümde ise çalışma özetlenmiş ve genel bir değerlendirmesi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Share of road transportation in total energy consumption is growing with the increasing number of vehicles in operation every single day. The Automotive industry dominated by low efficient fossil fuel powered vehicles, has entered a new era due to decreasing stocks of natural resources, enviromental issues and economic reasons. Electric Vehicles (EV) are expected to be the leading technology in roadmap scenarios published for the future of automotive industry. In some countries, market penetration levels of EV has already reached high rates, even a few of them completed the entire charging station network. Turkish government signed Kyoto protocol in 2009 and agreed to comply targets setted to reduce greenhouse gas emissions. After that several strategic action plans and incentives are conducted. However, 450-500 number of EV on roads and approximately 800 commissioned charging station number show us these incentives are not enough. Growth rate of EV market peneration is not only dependant on government policies but also involved with the expansion of charging station network and developments in battery technology. Besides, different types of plugs and various charging station standarts increase production costs and limits market opportunities for vehicle manufacturers also lower accessibility of vehicle owners to charging station network. It is possible to say that standardization procedure is critical in this aspect. The other critical matter for vehicle owners is the charging time duration. As a conventional fossil fuel vehicle's tank is filled around a few minutes, similar process for EV's battery pack lasts 15 mins to 20 hours or more depending on the charging mode. Hence, shortening charging time duration and expanding charging station network will make EV a lot more preferable over conventional vehicles. With the acceleration in EV sales and commissioning charging stations to different parts of grid will bring additional charging loads on total distribution load demand. This additional load demand must be taken into account and analyzed in detail. EV charging load has distinctive characteristic because of its mobile nature. This characteristic contains some uncertain parameters that are grid connection points of EV, charging power according to charging method, battery consumption, charging time depending on daily commute distance and charging start - finish time. In order to reflect mobile nature of load and obtain more accurate results, a stochastic modelling technique, which includes these uncertain parameters of EV charging load can be used. Monte Carlo simulation is well suited for investigating impacts of EV charging load on distribution network because this method is able to calculate probability of events in deterministic systems with random inputs. There are two reasons of using Monte Carlo simulation in this study. First one is, its potential to determine quantity of uncertainities; second one is, number of samples to make a good estimation does not depend on problem size so, it is dimension independent. Forward-Backward sweep method is choosen to calculate power flow of distribution network inside Monte Carlo algorithm. Considering radial structure of distribution network and its high R/X ratio, its not possible to use conventional power flow techniques. Convergence to stopping criteria is satisfied relatively faster with this method comparing to others. A residential pilot area is choosen to evaluate EV charging load impacts on distributions network using Monte Carlo simulation. In the first step, electrical infrastructure and number of vehicles datas are attained with the consultation authorized personal working in residential site. Secondly, hourly averaged load profile values of MV/LV distribution transformer feeding residential site are collected from Electrical distribution company. After that, electrical equipments of residential site are reconfigured in accordance with Electricity Regulations. Driver behavior is modeled by guideline of Istanbul Municipality Transportation Master Plan (IUAP) report. In this report, probability density function of arrival times of vehicles are gathered hourly time basis. Also, daily average commute distance information is taken to calculate state of charge in battery. After the preliminary work is done, a weekday in the winter season is choosen for the sake of evaluating impact of EV charging and three different scenerios are analyzed. These scenerios are based on different penetration levels of EV which are %10, %30 and %50. Voltage values at the end buses, transformer loading ratios are calculated as a result of analysis. Also depending on these parameters; voltage drop, voltage unbalance and transformer limit violations are evaluated based on Electricity Regulations in Turkey's electricity market. Obtained results show that increasing rates in penetration levels of EV does raises probabilities of voltage drop, voltage unbalance and transformer loading violations. These violations mostly occur in evening hours when base load profile values are high. Arrival times of EVs concentrated in evening hours is another critical reason for the limit violations. That brings additional charging loads to peak load demand in daily load profile. In the Base load profile analysis, occurance probability of violations are %0 percent as expected. When %10 percent of drivers use EV in the residential area, distribution transformer has never reached its nominal power and voltage drop violation probability is uncritical. In %30 and %50 penetration level analysis show that cable sizes may not be adequate because voltage drop violations reached critical percentages especially in the evening times. Also, average transformer loads does exceed nominal power of transformer in %50 penetration level analysis. So, transformer capacity should be upgraded when half of conventional vehicles are replaced with EVs. However, considering the fact that %30 and %50 penetration EV levels are expected approximately in 30-40 years, equipments already used in distribution network will be renewed so this situation may not affect capacity increase cost. Besides coincidence factor of EV is calculated for different penetration levels of EV. This information can be beneficial to determine number of charging stations and socket numbers. Total line losses of distribution network increases parallel with EV penetration level. When magnitude of currents flowing in conducturs rises, thermal losses will increase by square of this current magnitude. Total line losses will bring extra cost for Electrical distribution companies. Electrical distribution companies can find some sort of solutions to minimize EV charging load impacts also lowering line losses and network reinforcement needs. As it can be indicated from results, violations mostly occurred in the evening times however, transformer loading rates are low in the morning times. Therefore applying real time pricing for electricity usage may shift EV charging loads and shave the peaks while filling the sags in load profile. As another solution, intelligent charging strategies can lead drivers to charging stations feeding from relativety lower loading rated transfomers with the communication channels. As a last solution, controlled charging techniques can be considered. In this technique, control authorization in charging process of EV is given to aggregator by the condition that driver is ensured to have fully charged battery till next day morning so charging procedure is stopped in peak times and continues at the rest of time.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    787400

    Energy management strategies for power systems with renewable energy sources and electric vehicles

    Yenilenebilir enerji kaynakları ve elektrikli araçlar ile güç sistemleri için enerji yönetim stratejileri

    MUHAMMED ALİ BEYAZIT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AKIN TAŞCIKARAOĞLU

  2. Tez No

    896433

    Elektrikli araç şarjının şebeke etkisini iyileştirmek için yenilenebilir enerji kaynakları ile desteklenen araçtan şebekeye (V2G) enerji yönetim sistemi

    Vehicle-to-grid (V2G) energy management system supported by renewable energy sources to improve the grid effect of electric vehicle charging

    SAİD YAYLA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EnerjiKocaeli Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENGİN ÖZDEMİR

  3. Tez No

    745410

    Multi-objective charging scheduling utilizing electric vehicle load models

    Elektrikli araç yük modellerini kullanan çok amaçlı şarj planlaması

    İVEN GÜZEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT GÖL

  4. Tez No

    897842

    Yenilenebilir enerji kaynakları içeren akıllı şebekelerdeelektrikli araç batarya sistemlerinin araçtan şebekeye enerji yönetimi

    Vehicle-to-grid energy management of electric vehicle battery systems in smart grids including renewable energy sources

    DÜRDANE YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL KELEŞ

  5. Tez No

    398082

    Hibrid elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri

    Energy management system for hybrid electric vehicles

    EMRE KURAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

Geri Dön