Optimal integration and development of control strategy to minimize power losses in smart distribution grids using distributed energy resources (DERs)
Dağıtılmış enerji kaynaklarını (DERs) kullanarak, akıllı dağıtım şebekelerinde güç kayıplarını azaltması için optimum bağlantı ve kontrol stratejisinin geliştirilmesi
- Tez No: 521971
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR ÇAKIR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Son yıllarda, uygun şekilde dağıtılmış enerji kaynakları kullanılarak akıllı dağıtım şebekelerinin aktif güç kaybını azaltmaya yönelik büyük ilgi vardır. Bu tez akıllı dağıtım şebekelerindeki aktif ve reaktif güç kayıplarını tahmin etmek için tam ve yaklaşık formülü sunmaktadır. Yük profillerine dayanan geliştirilmiş formüller, Elgerd'in güç kaybı formülleriyle elde edilir. Yük profilinin tahmin edilmesi için, ortalama yük talebi ve yük sınırlamaları gibi çeşitli parametreleri dikkate alarak basit bir model içersinde önerilmektedir. Türetilmiş yük modeli ve kayıp formülleri, 13 ve 69 baralı dağıtım sisteminde uygulaması ile birlikte sunulmuştur. Sonuçlar, güç akışı hesapları ile geliştirilmiş formüllerin son değerleri karşılaştırıldığında, önerilen formüller güç kayıplarını yüksek hassasiyetle tahmin edilebileceğini göstermektedir. Üstelik, önerilen bu formüllerin bazıları, en düşük aktif kayıp seviyesine ulaşmak için dağıtım şebekesine entegre edilebilen DG'nin optimal üretim profillerini/ büyüklüğünü ve konumunu tahmin etmek amacıyla yeni bir analitik yaklaşım sunarak kullanılmıştır. Bu yaklaşım, günlük yük profilleri, DG'nin en iyi güç limitleri ve trafo merkezinin değişen enjekte edilmiş güç profillerini içeren önemli parametrelerinin, dağıtım şebekesinin minimum aktif kaybı ve DG'nin optimal hesaplamaları üzerindeki etkisini ele almıştır. Hızlı bir şekilde DG'nin konum belirlemesi için bu yaklaşımda dört farklı senaryo ile birlikte yeni bir aktif kayıp ifadesi kullanılmıştır. İlaveten, elde edilen optimal aktif üretim profili, yenilenebilir DG'lerin enerjisini yönetmek yoluyla en yüksek kayıp azaltma oranına ulaşmak amacıyla değerlendirilmiştir. Sunulan analitik yaklaşımlar yardımıyla çoklu DG'lerinin şebekelere entegre edilmesi üzerinde durulmuştur. Ayrıca bu tezde, 13 ve 69 nolu baraların dağıtım şebekeleri ve Türkiye'de gerçek bir dağıtım şebekesi (86 düğüm sistemi) üzerinde uygulanarak analitik yaklaşımın geçerliliğinin kontrol edilmesi için kapsamlı yük akış yöntemi kullanılmıştır. Bu yaklaşımla bulunan sonuçlar, DG'lerin optimal konumunun ve profilinin / boyutunun tahmin edilebilirliğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In the last years, there was a great interest in reducing active power loss of the smart distribution network by using appropriate distributed energy resources. This thesis presents exact and approximate formulas to estimate active and reactive power losses in distribution networks. The developed formulas based on load profiles are derived from Elgerd's power loss formulas. A simple model is also proposed to estimate the load profile taking into account several parameters, such as the average load demand and the load limitations. Derivation of the load model and the loss formulas are presented along with their application on 13 and 69 bus distribution system. The results show that the developed formulas can estimate the power losses with high precision when compared to the results of power flow calculations. Moreover, some of these formulas proposed were used to present a novel analytical approach to estimate the optimal generation profiles/size and location of Distributed Generation (DG) unit that can be integrated into distribution network to attain the lowest level of active loss. This approach considered the impact of important parameters including daily load profiles, optimal limits of DG, and varying injected power profiles of the substation on the minimum active loss of the distribution network and optimal calculations of DG. The DG placement was speedily identified in this approach by using a new active loss expression along with four different scenarios. Additionally, the obtained optimal active generation profile was discussed for managing the energy of the renewable DGs for achieving the highest loss reduction. Integrating multiple DGs into the network according to the presented analytical approach was also discussed. The exhaustive load flow method was used to check the validity of the analytical approach by using 13 and 69 bus distribution networks besides a real distribution network in Turkey (86 node system). The results obtained suggest the effectiveness of this approach in estimating the optimal location and profile/size of DGs.
Benzer Tezler
- Hibrid elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri
Energy management system for hybrid electric vehicles
EMRE KURAL
Doktora
Türkçe
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ
- Sürekli mıknatıslı senkron motorda algılayıcısız kontrol yöntemini geliştirmeye katkılar
Contributions to improve the method of sensorless control of PMSM
GÖKHAN ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
- An energy optimization algorithm for cloud computing
Bulut bilişim için bir enerji optimizasyon algoritması
OĞUZHAN ŞEREFLİŞAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KOYUNCU
- GNSS ve IMU kullanarak ARM tabanlı seyrüsefer sisteminin geliştirilmesi
Development of ARM based navigation system using GNSS and IMU
RAMAZAN SAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL GÖKHAN BÖCEKÇİ
PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ
- Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile görüntü hash kodlarını oluşturma
Generating image hash codes with deep reinforcement learning method
ELİF AKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI