Renewable energy utilization in demand-side energy management system based on linear programming optimization algorithm
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 832171
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Talep tarafı yönetimi (DSM), akıllı şebeke teknolojisinde enerji talebini yönetmek ve cihaz planlamasını düzenleyerek ve enerji tüketimini düzenli olarak izleyerek enerjinin verimli kullanımını teşvik etmek için etkili bir stratejidir. DSM'nin konut enerji yönetimine entegre edilmesiyle tüketiciler, enerji tüketimlerini yönetme ve yoğun talebi azaltma konusunda güçlendirilebilir; bu da pahalı yeni üretim ve iletim altyapısına olan ihtiyacı azaltır. Bu yaklaşım aynı zamanda karbon emisyonlarının azaltılmasına ve şebeke güvenilirliğinin arttırılmasına da yardımcı olur. DSM'yi daha da geliştirmek için, değişen güç oranlarına sahip büyük ölçekli cihazları yönetmek için optimizasyon teknikleri kullanılabilir. Enerji sistemini bir dizi doğrusal denklem olarak modelleyen bu algoritmalar, mevcut kaynakların optimum kullanımını belirleyebilir ve israfı en aza indirebilir. Doğrusal programlama optimizasyon algoritmaları bu sistemlerin önemli bir bileşenidir ve ayrıca tahmini maliyet, güç ve enerjiye dayalı optimizasyon sistemidir. Sistem, bu verileri analiz ederek enerji fiyatlarının ne zaman yüksek veya düşük olacağını tahmin edebiliyor ve enerji tüketimini buna göre ayarlayabiliyor. Bu, sistem güvenilirliğini test etmek için birden fazla senaryo önerilerek sağlandı ve hava koşulları, enerji talebi ve fiyatlandırma eğilimleri gibi çeşitli faktörleri dikkate alarak önerilen sistemi simüle etmek için MATLAB/Simulink kullanıldı. Çeşitli optimizasyon algoritmaları kullanan diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında, önerilen yaklaşım, bir mikro şebeke sisteminde normal yük ve çalışma saatlerini korurken elektrik enerjisi maliyetlerini düşürmek için kullanıldı. Algoritma, topluluğun enerji maliyetini en aza indirerek, maliyetleri en aza indirirken topluluğun enerji ihtiyaçlarını karşılayan en uygun enerji tüketim modelini belirleyebilir. Verimli DSM optimizasyon algoritmaları, tüketiciler için elektrik maliyetlerini azaltırken akıllı şebekenin verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. Sonuçta DSM optimizasyon algoritmalarının entegrasyonu, daha sürdürülebilir ve uygun maliyetli bir enerji geleceği elde edilmesine yardımcı olabilir.
Özet (Çeviri)
Demand-side management (DSM) is an effective strategy in smart grid technology to manage energy demand and promoting the efficient use of energy by regulating appliance scheduling and regularly monitoring energy consumption. By integrating DSM into residential energy management, consumers can be empowered to manage their energy consumption and reduce peak demand, which in turn reduces the need for expensive new production and transmission infrastructure. This approach also helps to reduce carbon emissions and enhance grid reliability. To further enhance DSM, optimization techniques can be used to manage large-scale appliances with varying power ratings. By modelling the energy system as a set of linear equations, these algorithms can determine the optimal use of available resources and minimize waste. Linear programming optimization algorithms are a key component of these systems in addition, optimization system based on forecasted cost, power, and energy. By analysing this data, the system can predict when energy prices will be high or low and adjust energy consumption accordingly. This achieved by suggested more than one scenario to test system reliability and used MATLAB/Simulink to simulate the proposed system taking into account various factors such as weather conditions, energy demand, and pricing trends. Compared to other methods using various optimization algorithms, the suggested approach used for lowering electrical energy costs in a microgrid system while maintaining their regular load and operating hours. By minimizing the energy cost of the community, the algorithm can determine the optimal energy consumption pattern that meets the community's energy needs while minimizing costs. Efficient DSM optimization algorithms can significantly enhance the smart grid's efficiency while reducing electricity costs for consumers. Ultimately, the integration of DSM optimization algorithms can help to achieve a more sustainable and cost-effective energy future.
Benzer Tezler
- Elektrik enerjisi piyasaları ve çimento sektöründe elektrik enerjisi tüketim tahmininin önemi
Electricity markets and the importance of electricity consumption forecasting in cement sector
EZGİ KAYAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Energy management of a port serving fuel cell and battery based hybrid green ferries
Yakıt hücresi ve bataryalı hibrit feribotlara hizmet eden bir limanın enerji yönetimi
HİLAL ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN ERDİNÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE KÜBRA ERENOĞLU
- Management and control of distributed energy generation systems via artificial intelligence techniques
Dağıtık enerji üretim sistemlerinin yapay zeka teknikleri ile yönetim ve kontrolü
ALPER NABİ AKPOLAT
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DURSUN
- Establishing energy efficient utilization and cost-effective energy technologies selection strategies for Turkey using markal family of models
Türkiye?de enerjinin etkin kullanımı ve maliyet-etkin enerji teknoloji seçim stratejilerinin markal modeli kullanılarak oluşturulması
EGEMEN SULUKAN
Doktora
İngilizce
2010
EnerjiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANAY SIDKI UYAR
- Farklı karbon vergisi uygulamalarının piyasa takas fiyatı ve fosil kaynaklı üretim üzerine etkisi
Potential impacts of a carbon tax on the day-ahead market prices and the electricity generation mix
ELİFNUR TOMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNER ÇOLAK