Şebekeden bağımsız bir ev için akıllı yük yönetim sistemi
Intelligent load management system for off-grid residential house
- Tez No: 559150
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN SARPTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Güneş Enerjisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Enerjiye olan talebin artması, küresel ısınma, fosil yakıtların hızla tükenmesi vb. sorunlardan dolayı günümüzde yenilenebilir enerjiye olan talep artmaktadır. Ancak yenilenebilir enerjinin çevresel koşullardan çok etkilenmesi ve süreksiz üretimi enerjinin verimli kullanılmasını olumsuz etkilemektedir. Bu sebeple depolanan enerjinin doğru bir şekilde yüklere dağıtılması gerekmektedir. Üretim ve tüketimde yaşanan enerji dengesizliğinin minimuma indirilmesi için yük yönetim sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Yük yönetiminin bulunmadığı sistemlerde en kötü senaryo düşünülerek batarya boyutu ve sistem gücü yüksek hesaplanıp kurulum maliyeti artmaktadır. Akıllı yük yönetimi ile kurulum maliyetinin azaltılması ve sistemin verimli ve uzun ömürlü olması sağlanmaktadır. Bu çalışmada, şebekeden bağımsız olan bir evde bulunan cihazların yük kontrolü gerçekleştirilmiştir. Kullanıcı konfor ve kriterlerine göre toplam 4 öncelik sınıflandırılması yapılan cihazların kontrolü hesaplanan SOC değerine göre gerçekleştirilmiştir. Farklı durumlara uyumlu ve otonom kararlar veren kontrol sistemi PLC kullanılarak geliştirilmiştir. SOC hesaplamasında literatürde yaygın olarak kullanılan akım sayma yöntemi tercih edilmiştir. Güç optimizasyonu sağlanarak sistemde önceliği yüksek olan yüklerin sürekli devrede kalması amaçlanmıştır. Kullanıcının sistemdeki verileri okuyabilmesi ve sisteme müdahale edebilmesi için dokunmatik HMI paneli kullanılmıştır. Böylelikle batarya verimli kullanılmış olup kullanıcının konforu arttırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Demand for renewable energy is increasing due to problems such as the increase in demand, global warming, and rapid depletion of fossil fuels. However, the impact of renewable energy on environmental conditions and the discontinuous production have a negative effect on the efficient use of energy. Therefore, the stored energy must be properly distributed to the loads. Load management systems are needed to minimize the energy imbalance in production and consumption. In systems where there is no load management, in view of the worst scenario, the battery size and system power are calculated high and the installation cost increases. It is aimed to reduce the installation cost and to ensure the system to be efficient and long-lasting with intelligent load management. In this study, load control of the devices in a house which is off grid has been performed. Based on user comfort and criteria, 4 priority load classifications were controlled according to the calculated SOC value. The control system which is compatible with different situations and makes autonomous decisions has been developed by using PLC. In the SOC calculation, coulomb counting method which is widely used in literature is preferred. Power optimization is aimed to keep the loads with high priority in the system. The touch HMI panel is used for the user to read and write data in the system. Thus, the battery is used efficiently and the user's comfort is increased.
Benzer Tezler
- Multi-agent reinforcement learning based energy management with P2P/V2G
P2P/V2G ile çoklu-temsilcili pekiştirmeli öğrenme tabanlı enerji yönetimi
METE YAVUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiOtomotiv Mekatroniği ve Akıllı Araçlar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER CİHAN KIVANÇ
- Verimliliği düşmüş bataryaların hizmet sektöründe kullanımı:Akıllı tesis uygulaması
Use of repurposed ev batteries in the service sector: A smart facility application
DENİZHAN GÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA
- Clustering based deep learning strategy for the short-term load aggregate load forecasting for smart grids
Akıllı şebekeler için kısa vadede yük toplam yük tahmini için kümeleme tabanlı derin öğrenme stratejisi
MİRAY ALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN DEMİRKIRAN
- Akıllı şebekelerde yük şekilleme tabanlı mahremiyet koruma stratejilerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of load shaping based privacy protection strategies in smart grids
CİHAN EMRE KEMENT
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT TAVLI
DOÇ. DR. HAKAN GÜLTEKİN
- Akıllı şebekelerde şebekeye bağlı ve şebekeden bağımsız hibrit yenilenebilir enerji sistemlerinin tekno-ekonomik karşılaştırmalı analizi ile akıllı ev uygulamaları
Techno-economic comparative analysis of grid-connected and islanded hybrid renewable energy systems and smart home applications in smart grids
ONUR AYAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN EMRE TÜRKAY