Gerçek zamanlı fiyat bilgisine dayalı talep tarafı katılımı yönetim sistemi geliştirilmesi
Development of a demand side management system based on real-time price information
- Tez No: 714599
- Danışmanlar: PROF. DR. NİHAT İNANÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Bu tezde, yük tahmin modelleri ve Talep Tarafı Yönetimi (TTY) tabanlı bina enerji yönetim sistemlerinin kapsamlı bir incelemesi yapılmıştır. Geliştirilen derin öğrenme tabanlı yük tahmin modeli, bina yükünün tahmin edilmesi için kullanılmıştır. TTY uygulamaları geliştirmek için Ankara'da bulunan ticari bir binada uygulanmıştır. Derin Öğrenme (DÖ) modelinden elde edilen yük tahmin profili çıktıları, bina enerji performansını iyileştirmek için kural tabanlı kontrolöre bir girdi olarak kullanılmıştır. ANFIS tabanlı Akıllı Denetleyici (ANFIS-AD), ticari binaların talep yanıtı katılımını en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış ve tezde bir vaka çalışmasıyla birlikte tanıtılmıştır. ANFIS-AD'nin amacı; yük atma ve yük alma bölgeleri için dinamik ayar noktaları oluşturmak ve Talep Yanıtı (TY) teşviklerini göz önünde bulundurarak, Enerji Depolama Sistemini (EDS) yönetip binadaki termal konforu etkilemeden enerji tüketimini ve maliyetini azaltmaktır. ANFIS-AD, kural tabanlı kontrolör ve mevcut sistem ile karşılaştırıldığında; ticari binadaki enerji tüketimini sırasıyla %25 ve %34 oranında azaltmış ve işletme maliyetlerini sırasıyla %33 ve %39 oranında düşürmüştür. Tezde önerilen merkezi enerji yönetim sistemi ise enerji sağlayıcı kuruluşlar için dengesizlik enerji maliyetlerini en aza indirmek üzere tasarlanmıştır. Enerji sağlayıcı kuruluşların portföyünde yer alan tüketim birimlerinin, dengeleme birimi olarak çalıştırılması sayesinde tüketimlerin yönetilmesi dengesizlik maliyetinin yanı sıra aktif enerji maliyetlerini de azaltma fırsatı sunmaktadır. Geliştirilen çözüm sayesinde sadece enerji sağlayıcı kurumların kârlılığı artmakla kalmayıp, ortaya çıkan avantajlar, tüketicilere de indirim şeklinde yansımaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis has conducted a thorough review of load forecast models and Demand Side Management (DSM) based building energy management systems. Deep Learning (DL) based load forecasting models are implemented in a commercial building in Ankara, Turkey. The load forecast profile outputs from the DL model are used as an input to the rule-based controller to improve building energy performance. A new algorithm called Adaptive-Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Intelligent Control (IC) ANFIS-IC is introduced by a case study to maximize the demand response participation of commercial buildings. The goal of ANFIS-IC is to reduce energy consumption and cost without affecting the thermal comfort in the building by generating dynamic set-points for the building zones and controlling the Energy Storage System (ESS) considering Demand Response (DR) incentives. Compared to the rule-based controller and the fixed set-point system, ANFIS-IC reduced energy consumption by 25% and 34% and reduced operating costs by 33% and 39%, respectively. The central energy management system proposed in the thesis is designed to minimize imbalance energy costs for energy providers. The management of consumptions by operating the consumption units in the portfolio of energy providers as balancing units offers the opportunity to reduce the active energy costs as well as the imbalance cost. Thanks to the developed model, not only the profitability of energy providers increases, but also the advantages are reflected in the form of discounts to consumers.
Benzer Tezler
- Ana sisteme bağlı bir mikro şebeke için gün içi elektrik piyasasına dayalı çizelgeleme
Energy scheduling for a microgrid connected to the main grid based on real time electricity market
EMRAH ERDEM UFLUOĞLU
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Zaman esaslı rekabet ve temin süresinin kısaltılması
Time based competition and lead time reduction
MUSTAFA OKTAY
- Automatic tracking and identification systems in navigation
Navigasyon amaçlı kullanılan otomatik izleme ve tanıma sistemleri
YUSUF BARIŞ ÇABUK
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERCAN TOPUZ
- A holistic decision support tool for facade design
Cephe tasarımı için bütüncül bir karar destek aracı
SİNEM KÜLTÜR
Doktora
İngilizce
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE NİL TÜRKERİ
PROF. DR. Ulrich KNAACK
- Sürekli mıknatıslı senkron motorlarda yapay sinir ağları kullanarak algılayıcısız konum tahmini
Sensorless position estimation of permanent magnet synchronous motors using artificial neural networks
SENCER ÜNAL
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÖZDEMİR