Design of management and monitoring system for renewable energy smart grid based on internet of things
Yenilenebilir enerji akıllı şebeke nesnelerin internetini tabanlı yönetim ve izleme sistemi tasarımı
- Tez No: 844973
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- 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: 95
Özet
Nüfusun hızla artması ve küresel ısınmaya ilişkin endişelerin artması sonucunda yenilenebilir enerji kaynaklarına daha fazla ilgi duyulmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynakları, karbon emisyonlarını azaltarak ve ucuz enerji üreterek çevreyi önemli ölçüde iyileştirir. Güneş enerjisi, diğer yenilenebilir enerji kaynaklarına göre işletme ve bakım giderlerinin daha düşük olması nedeniyle en yaygın kullanılan yenilenebilir enerji kaynağıdır. Akıllı şebekelerde enerji akışının yönetilmesi ve düzenlenmesi çözülmesi gereken önemli konulardan biridir. Yüksek güçlü bir sistemde farklı kaynaklar, yükler ve enerji depolama cihazları arasında dinamik bir enerji alışverişi olduğunda, güç kalitesi ve kararlılığıyla ilgili sorunlar ortaya çıkabilir. Yük talebini karşılamak için sistemdeki enerji akışının sürekli olarak yönetilmesi gerekir. Akıllı şebekelerin işleyişindeki en büyük sorun, enerji depolama sisteminin donanım ve deneysel kurulumuna ilişkin teknik detayların eksikliğidir. Bu çalışma, çeşitli koşullar altında küçük ölçekli bir deneysel SG'deki güç dengesini değerlendirmektedir. Maksimum PowerPoint Takibi'ne (MPPT) ulaşmak için, bu çalışmada PV sistem verimliliği aşamalı olarak yapay zeka tabanlı teknikler kullanır. Ek olarak, bu çalışma rüzgar türbini MPPT'yi de içermektedir. Bu çalışmanın amacı, PV-rüzgar türbini-batarya sisteminin verimliliğini optimize etmek için MPPT'yi elde etmek için kullanılan yapay zeka yaklaşımını temel alan Gray Wolf Optimizer GWO algoritmasını kullanarak güç kalitesini ve enerji yönetimini geliştirmektir. PV-rüzgar türbini-batarya modülü sistemi. Sistem güvenilirliğini güçlendirmek için Nesnelerin İnterneti akıllı şebekeyle de birleştirilebilir. Bu senaryoda, yükün uzun bir süre boyunca yenilenebilir enerji kaynaklarından daha fazla artması durumunda IoT, yük talebini kontrol edebilir.
Özet (Çeviri)
Renewable energy sources are receiving more attention as a result of the population's quickening increase and growing worry over global warming. By lowering carbon emissions and generating cheap power, renewable energy sources significantly improve the environment. In comparison to other renewable energy sources, solar energy has lower operating and maintenance expenses and is thus the most widely used renewable energy source. Managing and regulating energy flow in the smart grid is one of the major issues that have to be resolved. Problems with power quality and stability may arise whenever there is a dynamic exchange of energy in a high-power system between different sources, loads, and energy storage devices. Energy flow through the system must be continuously managed in order to satisfy the load demand. The biggest problem with the smart grid's operation is the lack of technical details on the hardware and experimental setup of the energy storage system. This study assesses the power balance in a small-scale experimental SG under various conditions. To achieve Maximum PowerPoint Tracking (MPPT), the PV system efficiency in this work progressively uses artificial intelligence-based techniques. Additionally, this work involves wind turbine MPPT. By employing the Grey Wolf Optimizer GWO algorithm, which is based on the artificial intelligent approach used to achieve MPPT, to optimize the efficiency of the PV-wind turbine-battery system, the goal of this study is to enhance the power quality and energy management system of the PV-wind turbine-battery module. In order to strengthen system dependability, the IoT may also be coupled with the smart grid. In this scenario, the IoT can control load demand if the load increases more than the renewable energy sources over an extended length of time.
Benzer Tezler
- Otomatik üretim kontrolü sistemlerine yapılan yanlış veri enjeksiyon saldırılarının torbalama ağaçları algoritması ile tespiti
Detection of false data injection attacks on automatic generation control systems with bagged trees algorithm
ATAKAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- 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
- Çevre kaynaklarının korunmasında yapı bilgi modellemesi teknolojisi ile yeşil bina oluşumunun değerlendirilmesi
Evaluation of green building formation with building information modelling technology for protection of environmental resources
AYSU HAMZAKADI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Çevre MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İLTER TÜRKDOĞAN
- Akıllı şebekeler ve orta gerilim uygulamaları
Smart grids and medium voltage applications
YASİN ÇOKSÜRER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M.CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
- Environmental assessment of alternative marine fuels and installations
Alternatif deniz yakıtlarının ve sistemlerinin çevresel açıdan değerlendirilmesi
BUĞRA ARDA ZİNCİR
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU