Geri Dön

A solution methodology for the unit commitment problem in traditional-and-wind integrated hybrid power systems under supply/demand uncertainty and emission limitations

Arz/talep belirsizliği ve emisyon sınırlamaları altında geleneksel-ve-rüzgar entegre hibrit enerji sistemlerinde birim yüklenme problemi için çözüm yöntemleri

  1. Tez No: 643547
  2. Yazar: TOLGA KARABAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA SEDEF MERAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Enerji, Industrial and Industrial Engineering, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 274

Özet

Enerji üretim sistemlerinin operasyon planlamasındaki en temel problemlerden biri Birim Yüklenme Problemidir (UCP). Problemin amacı; tahmini enerji gereksinimlerini ve çeşitli operasyonel ve teknik kısıtları sağlarken, toplam işletme maliyetlerini en aza indirmektir. Ancak, UCP karışık tamsayılı, doğrusal olmayan, kombinatoryal ve NP-zor bir problemdir. Bu durum gerçek boyutlu bir enerji sistemi için bütünleşik bir optimizasyon yöntemi geliştirmeyi zorlaştırmaktadır. Bu tezde UCP'nin iki versiyonu ele alınmıştır: (1) konvansiyonel enerji sistemlerindeki deterministik UCP, (2) rüzgar entegre hibrit enerji sistemlerindeki rassal UCP. İlki için etkili ve verimli bir Genetik Algoritma tabanlı yaklaşım geliştirilmiştir. İkincisi için, Karışık Tamsayılı Karesel Programlama tabanlı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Rassal UCP için bu yaklaşımlarda hem enerji talebindeki belirsizliklerden hem de rüzgar enerjisi üretiminin kesintili doğasından ve konvansiyonel üretimdeki olası kesintilerden kaynaklanan arz belirsizliklerinden dolayı karşılanamayacak enerji miktarını (EENS) hesaplama yöntemleri önerilmiştir. Ayrıca, önerilen yaklaşımlar şunları da dikkate alarak genişletilmiştir: (i) verimli bir çok-alanlı parçalı doğrusal yakınlaştırma yöntemi ile Vana Noktası Yükleme Etkisinin konvansiyonel üretim tesislerinin verimliliklerinde yarattığı dalgalanmalar, (ii) konvansiyonel üretim tesislerinin neden olduğu sera gazı ve hava kirliliğine sebep olan gazların emisyonlarının azaltılmasında Emisyon Kontrol Teknolojilerinin ve Emisyon Ticareti ve Vergi Mekanizmalarının etkileri. Yapmış olduğumuz sayısal deneylerin ve duyarlılık analizlerinin sonuçlarına göre hem Genetik Algoritma tabanlı hem de Karesel Programlama tabanlı yaklaşımların, geçerli ve etkili olduğu kanıtlanmış, ve büyük ölçekli enerji sistemleri için makul bir hesaplama süresinde tatmin edici derecede iyi enerji üretim çizelgeleri sağlayabildikleri saptanmıştır.

Özet (Çeviri)

Unit commitment problem (UCP) is one of the essential problems in operations planning of power generation systems. The objective is to minimize total operating cost while meeting the forecasted load requirements and satisfying several operational and technical constraints. Nevertheless, the UCP is a mixed integer, non-linear, combinatorial and NP-hard problem, making it difficult to develop any rigorous optimization method for a real-size system. In this thesis, we address two variants of the UCP: (1) the deterministic UCP in conventional power systems, (2) the stochastic UCP in wind integrated hybrid power systems. For the first one, an effective and efficient Genetic Algorithm-based approach is developed. For the second one, Mixed-Integer Quadratic Programming-based approaches are developed. In these approaches for the stochastic UCP, novel expected energy not served (EENS) approximation methods are proposed to model both load demand uncertainties and supply uncertainties due to intermittent nature of wind power generation and outages in conventional generation. Furthermore, the proposed approaches are extended to consider: (i) the Valve Point Loading Effect in efficiencies of conventional generating units by proposing efficient multi-area piecewise linear approximation, (ii) the impacts of Emission Control Technologies and Emission Trading and Taxing Mechanisms in mitigating greenhouse gas and air pollutant emissions caused by conventional generating units. According to numerical experiments and sensitivity analysis results, both Genetic Algorithm-based and Quadratic Programming-based approaches are proven to be valid and effective, and they can provide satisfactorily good power generation schedules for large scale power systems in a reasonable computational time.

Benzer Tezler

  1. Üretim sistemlerinin maliyet analizi

    Generation systems cost analysis

    MEHMET KURBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NESRİN TARKAN

  2. Büyük ölçekli inşaat projeleri için paydaş yönetim modeli

    The stakeholder management model for large-scale construction projects

    MÜRÜVET TÜRESOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN

  3. Unit commitment with DGs in distribution systems

    Dağıtım sistemlerinde dağıtık üretim ünite atamaları

    MOHSEN BAYAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMET ERKMEN

  4. Ticari gemilerin karbondioksit emisyon etkilerinin değerlendirilmesi ve analizi

    Evalution and analysis of the effects of carbon dioxide emissions sourced by commercial marine fleet

    HARUN TOPALOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Deniz Bilimleriİstanbul Üniversitesi

    Denizel Çevre Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN USLU

  5. Yatırım fizibiliteleri üzerinde hedef programlamasının uygulanması

    Linear goal programming applications on investment projects

    E.ŞEBNEM SOYDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ