Geri Dön

Optimum PV and BESS sizing with PSO and GA

PSO ve GA ile optimum PV ve BESS boyutlandirma

  1. Tez No: 796883
  2. Yazar: SELAHATTİN GARİP
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞABAN ÖZDEMİR
  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: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Akıllı Şebekeler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Şebekeye bağlı bir mikro şebekede (MG), bir fotovoltaik (PV) ve batarya enerji depolama sisteminin (BESS) ideal boyutunun optimizasyonu ve enerji yönetim algoritması bu araştırmada yeni bir yaklaşım olarak önerilmiştir. Seçilen amaç fonksiyonu, enerji maliyetlerinin minimizasyonudur. Önerilen algoritma belirlenirken literatürdeki optimizasyon algoritmaları başlangıç hızları ve global minimuma yaklaşma yetenekleri açısından birbirlerine göre değerlendirilmişlerdir. GA ile PSO olarak adlandırılan hibrit algoritma, genetik algoritma (GA) ile parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritmaları birleştirilerek ve yeni bir enerji yönetimi algoritması ile entegre edilerek oluşturulmuştur. Toplam maliyeti en aza indirerek ideal BESS ve PV boyutunu hesaplamak için bu enerji yönetimi tekniği ve hibrit bir algoritma kullanılmıştır. MG, olabildiğince kendi yenilenebilir enerji kaynaklarından üretilen enerjisini kullanacak şekilde dizayn edilmiştir. Şebeke bağlantılı bir sistem olduğu için şebekeden enerji çekerken önceden belirlenen limiti aşarsa cezai sorumluluğu bulunmaktadır ve bu limit, sistem yöneticisi tarafından ihtiyaç duyulduğunda değiştirilebilmektedir. IEA ve Elia'nın veritabanından alınan iki veri seti, yükün ve bir PV modülünün yıllık çıktıları orantılanarak kullanılmıştır. Bu çalışma, MG'nin şebeke bağlantılı olması, kendi kendine yetebilen yapıda olması, şebeke enerjisini bir enerji yönetim algoritması kullanarak düzenlemesi ve boyut parametrelerini bir enerji yönetim sistemi (EMS) ile bir PSO ile GA hibrit algoritması aracılığıyla optimize etmesi ile literatürdeki önceki çalışmalardan farklıdır. Elde edilen sonuçlar, önerilen sistemin etkinliğini göstermek için çeşitli PV modülü ve BESS modül sayıları için karşılaştırılmıştır. Ayrıca GA ile PSO kullanan yenilikçi enerji yönetimi tekniğinin verimliliği, genetik algoritma, parçacık sürüsü optimizasyonu algoritması, yapay arı kolonisi algoritması (ABC) ve uyum arama (HS) algoritması dahil olmak üzere iyi bilinen optimizasyon algoritmalarıyla da karşılaştırılmıştır. MATLAB sonucu, önerilen algoritmanın, yeni enerji yönetimi tekniği ve PSO ile GA hibrit algoritması ile birleştirildiğinde, mümkün olan en düşük maliyetle optimum PV ve BESS boyutunu elde edebileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The ideal size of a photovoltaic (PV) and battery energy storage system (BESS) in a grid-connected microgrid (MG) is proposed in this research as a new approach. The objective function chosen is the minimization of energy costs. While determining proposed algorithm, optimization algorithms in the literature are evaluated with each other in terms of initial speeds and their ability to approach the global minimum. The hybrid algorithm which is named as PSO with GA is created by combining the genetic algorithm (GA) and the particle swarm optimization (PSO) algorithm that is integrated with a novel energy management algorithm. The energy management technique and a hybrid algorithm are used to calculate the ideal BESS and PV size in order to minimize overall cost including PV, battery and energy cost. The MG is created to consume as much as its own energy, which is generated from renewable energy sources. Since it is a grid-connected system, it is liable for penalty if it exceeds the predefined limit while requesting energy from the grid which limit can be changed as needed by the system administrator. There are two data sets which are used from IEA and Elia's database. The data are the ratio of the annual output of the load and a PV module. This study differs from previous studies in the literature that it is grid-connected, self-contained MG structure, regulating grid energy using an energy management algorithm, and optimizing the parameter via a PSO with GA hybrid algorithm with an energy management system (EMS). Obtained results are compared for various PV module and BESS counts to demonstrate effectiveness of the proposed system. The efficiency of the innovative energy management technique using PSO with GA is also compared with that of well-known optimization algorithms including the genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm, artificial bee colony algorithm (ABC) and harmony search (HS) algorithm. The MATLAB results demonstrate that the proposed algorithm, when combined with the novel energy management technique and the PSO with GA hybrid algorithm, may achieve the optimum PV and BESS size at the lowest possible cost.

Benzer Tezler

  1. Development of a home energy management system to increase renewable self-consumption in households considering demand-side flexibility

    Talep tarafı esnekliği dikkate alınarak konutlarda yenilenebilir öz tüketimi artırmaya yönelik bir ev enerji yönetim sistemi geliştirilmesi

    ANIL CAN DUMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER GÜLER

  2. Design and analysis of an optimal day-ahead energy management system based on PV generation and BESS under distribution grid constraints

    Dağıtım şebekesi kısıtları altında PV üretimi ve BESS'e dayalı optimal bir gün öncesi enerji yönetim sisteminin tasarımı ve analizi

    SEZAİ POLAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HACER ŞEKERCİ

  3. 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN EMRE TÜRKAY

  4. An optimal power flow controller-based power management in a hybrid AC/DC microgrid

    Hibrit AC/DC mikro şebekede optimum güç akışı denetleyici tabanlı güç yönetimi

    ABUMUSLIM KHUJAEV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABBAS UĞURENVER

  5. Techno-economic optimization of PV-wind-battery hybrid systems

    PV-rüzgar-batarya hibrit sistemlerinin tekno-ekonomik optimizasyonu

    İLKE DEMİRDAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Enerjiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Enerji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BAŞAR ÇAĞLAR