Geri Dön

Mikro şebekelerde neuro-fuzzy tabanlı akıllı enerji yönetimi

Neuro-fuzzy based smart energy managament in microgrids

  1. Tez No: 550533
  2. Yazar: AHSEN ULUTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ALTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Yenilenebilir enerji kaynaklarının enerji üretimindeki payı giderek artmaktadır. Enerji sistemlerinin verimliliği açısından birden fazla yenilenebilir kaynak bir araya getirilerek hibrit sistemler oluşturulmuştur. Hibrit sistemlerde enerji sürekliliği ve sistemin kararlılığını artırmak için depolama birimleri de eklenir. Depolama birimleri enerji sürekliliği açısından önemlidir. Bu tür hibrit sistemlerde kesintisiz ve kararlı çalışma için enerji yönetimi de mutlaka olması gereken bir uygulamadır. Bu tezin amacı yenilenebilir kaynaklardan üretilecek olan enerjinin gün öncesinden 24 saatlik kestirimini yaparak sistemin kontrolünü Neuro-Fuzzy tabanlı akıllı bir algoritma ile sağlayıp tüketicilerin enerji talebini kararlı bir şekilde işletilen şebekeden sağlamaktır. FV, dalga ve aküden oluşan hibrit bir enerji sisteminin olası çalışma durumları belirlenerek bu şartlarda sistemin kararlı çalışmasını sağlamak üzere neuro-fuzzy tabanlı akıllı bir enerji yönetim algoritması gerçekleştirilmiştir. Güneş ışınımı ve dalga boyunun Yapay Sinir Ağı (YSA) ile kestirimine dayalı enerji yönetimi Neuro-Fuzzy tabanlı akıllı bir algoritma kullanılarak yapılmıştır. Şebeke bağlantılı hibrit sistem MATLAB/simulink benzetim programında tasarlanmıştır. Elde edilen benzetim sonuçlar ile akıllı neuro-fuzzy enerji yönetim algoritmasının geçerliliği kanıtlanmıştır.

Özet (Çeviri)

The share of renewable energy sources in energy generation has been increased termandously during last decades. Hybrid systems have been created by combining more than one renewable resources in terms of energy sustainability and efficiency. Storage units have been added to enhance the stability of the hybrid systems. Storage units have made the energy more feasible especially during peak hours. In these hybrid systems, energy management is carried out for uninterrupted and stable operation. The aim of this thesis is to provide a day ahead prediction of the energy to be generated from renewable sources before the day and provide an intelligent energy management system based on Neuro-Fuzzy to meet the energy demand of the consumers and ensure the stable operation of the network. In this thesis, the possible working conditions of a hybrid energy system consisting of FV, wave and battery are determined and a smart energy management algorithm based on neuro-fuzzy has been realized in order to ensure stable operation of the system under various conditions. The day ahead energy prediction is done by estimating solar radiation and sea wavelength using an artificial neural network method. Then the intelligent energy management is done by a Neuro-fuzzy based algorithm. The grid-connected hybrid system is modelled in the MATLAB/simulink simulation program. The simulation results show the applicability of the proposed of the day ahead energy prediction and intelligent management system.

Benzer Tezler

  1. Mikro şebekelerde adalaşma problemi için yük atımı

    Load shedding for the islanding problem in microgrids

    MURAT FATİH DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERKAN DURSUN

  2. Mikro şebekelerde derin öğrenme destekli enerji yönetimi

    Deep learning assisted energy management in microgrids

    HALİL ÇİMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA

  3. Mikro şebekelerde enerji verimliliğini artırmak amacıyla elektriksel yüklerin sınıflandırılması

    Classification of electrical loads to increase energy efficiency in micro-grids

    FEYYAZ KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBingöl Üniversitesi

    Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDUL KERİM KARABİBER

  4. Mikro-şebekelerde kararlılığın iyileştirilmesi

    Improvement of stability in micro-grids

    AYA SABOH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERDAR YILMAZ

  5. Mikro şebekelerde güç akış analizi

    Power flow analysis in micro grids

    SERHAT BERAT EFE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET CEBECİ