Geri Dön

Mikro şebekelerde yük ve yenilenebilir enerji kaynakları tahminine dayalı ekonomik yük dağıtımı

Economic load distribution based on load and renewable energy resources forecast in microgrids

  1. Tez No: 803908
  2. Yazar: MEHMET DAYIOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RIDVAN ÜNAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Hızla büyüyen dünyada elektrik enerjisine olan talep giderek artmaktadır ancak enerji ihtiyacını karşılamak için halen yoğun bir şekilde kullanılan fosil kaynaklar için durum aynı değildir. Bu nedenle her geçen gün popülaritesi artan yenilenebilir enerji kaynaklarının enerji şebekelerine entegrasyonu önemli hale gelmiştir. Özellikle fotovoltaik ve rüzgâr gücündeki hızlı gelişmeler mikro şebeke kavramının gelişmesinde büyük rol oynamıştır. Mikro şebekeler yüklerinin enerji ihtiyacını bünyesinde bulunan dağıtık üretim kaynakları aracılı ile sağlayan yapılardır. Mikro şebekeler ana şebekeden tamamen bağımsız işletilebileceği gibi dağıtık üretimin cevap veremediği enerji talebini gidermek adına enterkonnekte şebeke ile bağlı olarak da çalışabilir. Bunun tersi olarak yenilenebilir üretimin fazla olduğu koşullarda mikro şebeke talep fazlası enerjiyi ana şebekeye aktararak ekonomik gelir sağlayabilir. Mikro şebeke yüklerinin enerji ihtiyacı yoğunlukla yenilenebilir enerji kaynakları aracılığı ile karşılanır. Ancak bu kaynakların hava koşullarına bağlılığı mikro şebeke için enerjide süreklilik sorunları oluşturabilir. Bu nedenle şebeke yüklerinin tahmini ve dağıtık üretim kaynaklarının operasyonun bu tahmin doğrultusunda planlanması sürdürülebilir güç için önem taşır. Bu çalışmada bir mikro şebekenin geçmiş dönem yük verileri ve hava durumu verileri kullanılarak kısa dönem yük tahmini yapılmıştır. İstatistiksel ve makine öğrenmesine dayalı tahminler performans metrikleri ile değerlendirilerek bu mikro şebeke için hata payı en düşük tahmin algoritması belirlenmiştir. Çalışmanın devamında yük profili oluşturulan mikro şebekenin farklı senaryolar üzerinden ekonomik analizleri yapılarak en düşük maliyetle elektrik üretimi sağlayan durum belirlenmiştir. Yirmi beş sene için projelendirilen mikro şebeke için yatırım analizi yapılarak senaryolar arasındaki nakit akış farkı irdelenmiştir. Çalışmanın sonucunda tasarlanan yeni mikro şebekenin mevcut şebekeye oranla daha ekonomik olarak enerji ürettiği ve yatırım maliyetini kısa bir sürede amorti ettiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The demand for electrical energy is constantly increasing in the rapidly growing world, but the situation is not the same for fossil resources, which are still used extensively to meet this energy need. For this reason, the integration of renewable energy sources, whose popularity is increasing day by day, into energy networks has become important. Particularly, rapid developments in photovoltaic and wind power have played a major role in the development of the microgrid concept. Microgrids are structures that provide the energy needs of their loads through their distributed generation resources. Microgrids can be operated completely independently from the main grid, or they can also work in conjunction with an interconnected grid in order to meet the energy demand that distributed generation cannot respond. Conversely, in conditions where renewable generation is high, micro-grid excess demand can now provide economic income by transferring energy to the main grid. It is possible that there will be continuity problems in supplying energy to the loads, since the micro-grid loads mostly meet the energy needs with renewable sourced generation methods and these resources are dependent on weather conditions. Therefore, the estimation of the grid loads and the planning of the operation of the distributed generation resources in line with this estimation are important for sustainable power. In this study, short-term load estimation of a microgrid was made using historical load data and weather data. Statistical and machine learning-based predictions were evaluated with performance metrics and the lowest margin of error prediction algorithm was determined for this microgrid. In the continuation of the study, economic analyzes of the micro-grid with a load profile were made over different scenarios, and the situation that provides electricity production with the lowest cost was determined. The cash flow difference between the scenarios was observed by making an investment analysis for the micro-grid projected for twenty-five years. As a result of the study, it has been seen that the new micro grid designed produces energy more economically than the existing grid and pays off the investment cost in a short time.

Benzer Tezler

  1. Talep tarafı yönetimi kullanılarak konutlar için merkezi batarya veya elektrikli araç bataryası ile desteklenen PV güç sisteminin boyutlandırılması,enerji yönetimi ve ekonomik analizi

    Sizing, energy management and economic analysis of PV powered micro grid with community battery or ev battery storage considering demand response

    GÜL FERAY SEZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KIVANÇ BAŞARAN

  2. Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi

    Examination of the effects of distributed generation on smart grids

    MİKAİL PÜRLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  3. Mikroşebekelerde ada mod çalışmanın tespiti ve güç kalitesi olaylarının sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of artificial intelligence based control methods for detection of islanding conditions and classification of power quality events in microgrids

    ALPER YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK

  4. Energy demand forecasting in fog computing based microgrids using ensemble learning

    Sis bilişimi tabanlı mikro şebekelerde topluluk öğrenme ile enerji talep tahmini

    TUĞÇE KESKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  5. A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids

    Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi

    NECATİ AKSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ