Geri Dön

Monte Carlo based control algorithm for economic feasibility of v2G applications

V2G uygulamasının ekonomik fizibilitesi için Monte Carlo tabanlı kontrol algoritması

  1. Tez No: 583157
  2. Yazar: KIVANÇ ŞAHİNKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ NEZİH GÜVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 139

Özet

Ekonomik ve çevresel faktörler nedeniyle elektrikli araçların kullanımı son yıllarda artmaktadır. Bu hızlı gelişme, elektrikli araçların güç sistemi planlaması ve sistem katılımcıları üzerindeki etkilerini araştırmayı gerekli kılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, V2G uygulamasının katkısıyla bir üreten tüketici olarak işlev görebilen akıllı şebeke operatörü için en uygun operasyon stratejisi belirlemektir. Elektrikli araçların bağlantı süresi, bağlantı zamanı ve şarj durumu olasılıksal değişkenlerdir ve bu değişkenler Gauss dağılım fonksiyonu kullanılarak algoritmaya yerleştirilmiştir. Monte Carlo tabanlı algoritma, olasılıksal girdi değerlerine rağmen daha doğru sonuçlar elde etmeyi amaçlanmıştır. Geliştirilen algoritma, elektrikli araç kullanıcılarının para kaybına neden olmadan akıllı şebeke operatörünün işletme maliyetini en aza indirgemek için günlük yük ve para eğrisine göre her saat kararlarını güncelleyerek elektrikli araçların batarya enerjisini kontrol etmektedir. Algoritma, elektrikli araçların bağlantı noktalarına (konut, ticari ve hem konut hem de ticari) göre bölünmüş üç farklı durumu analiz etmektedir. Kontrolsüz şarj, kontrollü şarj ve deşarj senaryoları V2G uygulamasının ekonomik katkısını belirlemek için tüm bu durumlara uygulanmıştır. Bu durumlar farklı tarifelerde, farklı yük taleplerinde ve farklı elektrikli araç özelliklerinde kontrol algoritmasının sonuçlarını değerlendirmek için analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The use of electric vehicles (EVs) has been increasing in recent years due to economic and environmental factors. This rapid development makes it necessary to investigate the effects EVs on the power system planning and system participants. The aim of this study is to determine the optimal operating strategy for a microgrid operator which can function as a prosumer with the contribution of vehicle to grid (V2G) application. The connection time, plug-in time and state of charge (SoC) of EVs are stochastic variables and these variables are represented in the algorithm using a respective Gaussian distribution function. The Monte Carlo based algorithm aims to obtain a more accurate result despite these stochastic input values. The developed algorithm controls the battery energy of EVs, updating the decision at every hour, according to the estimated daily load and electricity price curves to minimize the operational cost of a smart grid. The algorithm has been applied to three different cases, which are categorized according to the connection points of EVs (i.e., residential, commercial, both residential and commercial). Uncontrolled charging, controlled charging and discharging scenarios apply to all of these cases to determine and compare the economic contribution of V2G application. These cases are also analyzed in order to evaluate the output of the control algorithm to different tariffs, different load demands and different EV characteristics.

Benzer Tezler

  1. 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

    ÖNDER POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER GÜL

  2. Launch vehicle navigation system design and comprehensive performance analysis

    Fırlatma aracı seyrüsefer sistem tasarımı ve kapsayıcı performans analizi

    ALTUĞ ERTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ HACIZADE

  3. Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme

    Forecasting maritime trade indexes by using the time series models

    KAAN KOYUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU

  4. A model based flight control system design approach for micro aerial vehicles using integrated flight testing and hil simulations

    Küçük boyutlu insansız hava araçları üzerinde sistem tanılama, uçuş kontrol sistem tasarımı ve donanım ile benzetim uygulamaları

    BURAK YÜKSEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN

  5. Markov chain Monte Carlo Algorithm for Bayesian Policy Search

    Bayes Politika Arama için Markov Zinciri Monte Carlo Algoritması

    VAHID TAVAKOL AGHAEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. AHMET ONAT

    DR. SİNAN YILDIRIM