Geri Dön

Energy management strategies for power systems with renewable energy sources and electric vehicles

Yenilenebilir enerji kaynakları ve elektrikli araçlar ile güç sistemleri için enerji yönetim stratejileri

  1. Tez No: 787400
  2. Yazar: MUHAMMED ALİ BEYAZIT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AKIN TAŞCIKARAOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Yüksek güç ve enerji değerlerine sahip yeni nesil elektrik yüklerinin entegrasyonu ve güç sistemindeki yenilenebilir enerji kaynakları sayısının gün geçtikçe artması, sistem işletiminde önemli değişikliklere neden olmuştur. Güç şebekesindeki bu değişikliklerin neden olduğu işletim zorlukların üstesinden gelmek için, yeni enerji yönetimi yaklaşımlarının güç sistemi operasyonuna dahil edilmesi hayati önem taşımaktadır. Bu kapsamda talep tarafı yönetimi, elektrikli araçların esnek yük olarak kontrollü şarj edilmesi ve elektrikli araçların bir depolama birimi olarak kullanılmasını sağlayan araçtan şebekeye enerji aktarım teknolojisi gibi enerji yönetimi yaklaşımları gelecek vaat eden araştırma alanları olarak ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, bu tezde konut son kullanıcılarından oluşan bir mahalle ve elektrikli araç şarjından sorumlu mobil şarj istasyonları olmak üzere iki farklı operasyonun enerji yönetimi hakkında kapsamlı bir araştırma yapılmıştır. Birinci yöntemde, çatı üstü güneş panellerine sahip konut son kullanıcılarından, bir paylaşımlı enerji depolama sisteminden ve elektrikli araç filosundan oluşan bir mahalle için bir enerji yönetim yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, elektrikli araç bataryalarından yararlanmak ve ihtiyaç fazlası güneş enerjisini daha sonra kullanmak üzere paylaşımlı enerji depolama sisteminde depolamak için elektrikli araç filosu ve hanelere ait iki ayrı özgün enerji kredi mekanizması sunmaktadır. Son kullanıcılar, bir talep cevabı etkinliğinden önce enerji kredisi kazanmakta ve bu kredileri toplam enerji maliyetlerini en aza indirmek için pik güç zamanlarında kullanmaktadırlar, bu da pik talepte bir düşüşe neden olmaktadır. Ayrıca, elektrikli araç filosunun kazandığı enerji kredileri de aynı amaç ile araçtan eve ve araçtan şebekeye enerji aktarım servislerinde kullanılmaktadır. Daha gerçekçi bir analiz yapabilmek için, bir batarya bozulma maliyet tahmin modeli kullanılmış ve elektrikli araç kullanıcılarının belirsiz davranışları göz önünde bulundurulmuştur. Durum çalışmaları, önerilen optimizasyon stratejisinin enerji maliyetlerini ve pik talebi önemli ölçüde azaltma yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir. İkinci yöntemde, doğrusal bir programlama çerçevesinde birden fazla mobil şarj istasyonu için elektrikli araçların hem mekânsal durumu hem de elektrikli araç şarj taleplerinin zamansal durumu göz önünde bulundurularak, rotalama problemine dayalı bir enerji yönetimi stratejisi önerilmiştir. Çalışmanın temel amacı, elektrikli araçların şarj taleplerini karşılarken, günlük fiyat tarifesini de dikkate alarak şarj maliyetlerini en aza indirmektir. Sonuçlar, farklı sayıda mobil şarj istasyonu ve bir yenilenebilir enerji kaynağı olarak rüzgâr enerjisini de içeren çeşitli durum çalışmalarıyla doğrulanmıştır.

Özet (Çeviri)

Integration of new generation electric loads with high power and energy values, and the continuous increase of renewable energy systems (RESs) penetration in power system has caused significant changes on the system operations. In order to address the operational challenges caused by these changes in power grid, the incorporation of new energy management approaches into power system operation is vital. In this context, energy management approaches such as demand-side management, controlled charging of electric vehicles (EVs) as flexible load and vehicle-to-grid (V2G) technology that enables EVs to be used as a storage unit have been arisen prominent research areas. Therefore, this thesis presents a comprehensive research about the energy management of two different operations which are a neighborhood composed of residential end-users, and mobile charging stations (MCSs) responsible for EV charging. In the first method, an energy management approach has been proposed for a neighborhood including residential end-users with rooftop photovoltaic (PV) systems, a shared energy storage system (ESS) and an electric vehicle (EV) fleet. The proposed approach presents a novel energy credit mechanism (ECM) for the EV fleet and households separately to exploit the EV batteries and store the excess PV energy in the neighborhood through the shared ESS for later use. End-users gain energy credits before a demand response (DR) event and use these credits during the peak periods to minimize their total energy cost (TEC), resulted in a decrease in the peak demand. Also, the energy credits gained by the EV fleet are used through the vehicle-to-home (V2H) and vehicle-to-grid (V2G) services with the same objective. In order to conduct a more realistic analysis, a battery degradation cost estimation model is employed and the uncertain behavior of the EV users is considered. The case studies show that the proposed optimization strategy has the capability of considerably reducing the energy costs and peak demand. In the second method, a routing problem-based energy management strategy is proposed considering both the spatial status of EVs and temporal status of the EVs' charging demands for multiple MCSs in a linear programming framework. The main objective of the study is to minimize the charging costs while satisfying the charging requests of EVs, by also taking the daily price tariff into account. The results are validated through various case studies including different numbers of MCSs and wind power as a RES.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi kullanılarak mikroşebekelerde talep tarafı yönetimine termal enerji depolamasının dahil edilmesi

    Thermal energy storage integration into demand side management in microgrids by using machine learning

    KARIM BIO GASSI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL

  2. Mesken elektrik aboneleri için enerji yönetimi sistemi kullanımı

    Utilization of energy management systems for residential electricity consumers

    HÜSNÜ ALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  3. Akıllı şebekelerde sanal güç santraline entegre edilen raylı sistemlerin yapay zekâ temelli enerji optimizasyonu ve santrale etkisi

    Artificial intelligence based energy optimization of rail systems integrated into virtual power plants in smart grids and its impact on the plant

    RAMAZAN GÜNGÜNEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM

  4. Development of control strategies in smart microgrids

    Akıllı mikro-şebekelerde kontrol stratejilerinin geliştirilmesi

    YELİZ YOLDAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÖNEN

  5. Akıllı şebekelerde makine öğrenmesi teknikleriyle kısa dönem rüzgâr hızı tahmini: Kocaeli-Türkiye örneği

    Short–term wind speed forecasting in smart grids with machine learning techniques: A case study in Kocaeli-Türkiye

    MAYSA GAIDOUM AHMED GAIDOUM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU